본 연구는 실내시설재배에서 천마의 생육단계를 균사활착기, 괴경형성기, 괴경비대기, 휴면기로 구분하고, 최적 온도 및 배양기간을 설정하였으며, 괴경비대기에 변온처리를 하였다. 천마의 균사활착기는 $20^{\circ}C$에서 30일, 괴경형성기는 $25^{\circ}C$에서 120일, 괴경비대기는 $6{\sim}24^{\circ}C$에서 60일, 휴면기는 $5^{\circ}C$에서 30일로 처리하여 총 배양기간은 240일로 설정하였다. 실내시설재배는 노지재배보다 균사활착기는 30일 단축되었고, 괴경형성기는 30일 연장되었으며, 휴면기는 120일 단축됨으로써, 전체 재배기간이 약 120일 단축되었다. 따라서, 본 연구 결과, 밀폐된 실내시설재배에서 온도 조건을 제어하면 천마를 연중생산 할 수 있는 생육모델의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.
산란종계의 란중을 개량하기 위하여 란중에 대한 유전력과 유전상관등의 유전적 모수를 추정한 후 백색 레그혼종 2계통(A, K)에서 주령에 따른 란중의 증가양상을 살펴보았다 또한 선발에 의한 유전적 개량량을 크게 하기 위하여 조기선발을 실시할 경우 조기선발의 최적시기를 찾아내는 것이 중요하므로 년 평균란중에 대한 각 기간별 란중의 상관관계와 아울러 회귀관계를 분석하여 최적 선발시기를 알아보았고 각 기간별 선발에 의한 개량량을 상대적으로 나타내므로써 조기선발에 대한 타당성을 구명하고자 본 시험을 수행하였으며 얻어진 결과는 다음과 같다. 주령이 늘어남에 따라 란중도 증가하였는데 산란초기에서는 증가량이 컸지만 점차 감소하였으며 회귀방정식으로 나타낸 증가량은 A, K계통에서 주당 각각 0.46g과 0.83g이었다. 년 평균 란중에 대한 각 기간별 란중의 회귀계수는 29-32주령의 평균란중이 0.86(A), 0.88(K)로 나타나 가장 큰 수치를 보였다. 45-48주령의 평균란중을 기준으로 했을 때의 선발에 대한 각 기간 평균란중의 선발상대효율에서는 A계통에서 33-36주령, K통계에서 29-32주령의 추정치가 가장 크게 나타나서 이 시기에서의 조기선발에, 대한 타당성을 보여주었다.
본 연구에서는 한국의 원화, 멕시코의 페소화, 브라질의 리알화 등 신흥 통화선물시장과 유럽의 유로화, 일본의 엔화, 영국의 파운드화 등 선진 통화선물시장을 대상으로 최적헤지비율을 추정하고, 외표본헤지기간을 두고 헤징유효성을 측정 및 비교하고자 하였다. 헤지비율은 모수의 추정기간을 한기간씩 이동하여 모수를 추정하는 롤링 윈도우즈(rolling windows)에 따른 OLS 모형, 오차수정모형과 일정 조건부 상관관계 이변량 GARCH(1, 1) 모형에 의해 추정하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 일별, 주별, 월별 등 헤징기간에 관계없이 어떠한 헤징모형을 이용하더라도 한국 원/달러 선물을 이용한 헤징은 현물환율의 가격변동위험을 97% 상회할 정도로 감소시키고 있음을 보여주고 있다. 둘째, 일별, 주별, 월별 등 헤징기간에 관계없이 한국 원화 선물시장은 브라질 리알화, 멕시코 페소화 등 신흥통화 선물시장과 유럽 유로화, 영국 파운드화, 일본 엔화 등의 선진통화 선물시장보다 현물환율의 변동위험에 대한 헤징수단으로 우월함을 보여주고 있다. 이는 한국 원/달러 통화선물이 현물환율의 위험관리수단으로 유용성이 매우 높고 위험관리도구로서 역할을 성실히 수행하고 있음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 셋째, 헤징모형 간의 헤징유효성을 비교하면, 신흥통화와 선진통화에 관계없이 최적헤지 비율의 추정에 이용된 단순모형, OLS 모형, 오차수정모형, 그리고 CCC BGARCH(1, 1) 모형에 따른 헤징성과에 유의한 차이가 없음을 보여준다. 이러한 결과에 비추어 볼 때, OLS 모형, 오차 수정모형, 이변량 GARCH(1, 1) 모형 등의 복잡한 계량모델을 이용한 헤징보다 단순히 현물보유 포지션과 반대되는 동일한 금액의 포지션을 선물시장에 취하는 단순모형을 이용한 헤징이 유용할 수 있음을 시사하고 있다. 넷째, 신흥통화와 선진통화에 관계없이 헤징기간이 늘어날수록 헤징유효성 또는 헤징성과가 높아지고 있음을 보여주고 있다.
2014년부터 기상청에서 현업으로 활용하고 있는 전지구 계절예측시스템 GloSea5의 최대 6개월 예측 강수량을 수자원 및 여러 응용분야에 활용하기 위해서는 예측모델이 가지는 관측자료와의 정량적인 편의를 보정할 필요가 있다. 본 연구에서는 GloSea5의 예측 강수량에서 나타나는 편의를 보정하기 위해 확률분포형을 활용한 편의보정기법, 매개변수 및 비매개변수적 편의보정기법 등 총 11개의 기법을 활용하여 계절예측모델의 적용성을 평가하고 최적의 편의보정기법을 선정하고자 하였다. 과거재현기간에 대한 편의보정 결과, 비매개변수적 편의보정기법이 다른 기법에 비해 가장 관측자료와 유사하게 보정하는 것으로 분석되었으나 예측기간에 대해서는 상대적으로 많은 이상치를 발생시켰다. 이와는 대조적으로 매개변수적 편의보정기법은 과거재현기간 및 예측기간 모두 안정된 결과를 보여주고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수자원운영 및 관리, 수력, 농업 등 계절예측모델을 활용한 여러 응용분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
등부표는 해상에 부유하는 구조물로, 해양 기상 등 외력에 의해 표류하여 위치가 고정되어 있지 않고 이동하므로 등부표의 유실 또는 위치 이탈을 감시하는 것이 필요하다. 이에 해양수산부는 등부표의 과거 위치 데이터를 기반으로 등부표별 위치패턴을 분석하여 등부표의 위치 이탈에 대한 경보를 제공하고자 한다. 하지만, 매 2년 주기로 실시되는 인양점검에 의해 등부표의 위치패턴이 변화하므로, 인양점검 후 새로운 위치패턴을 분석하여 위치를 감시하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 볼록 껍질 알고리즘과 거리 기반 군집 알고리즘을 사용하여 다양한 기간 동안의 등부표 위치 데이터를 분석하였다. 또한, 등부표의 정확한 위치패턴 인식을 위한 최적의 데이터 수집 기간을 식별하였다. 연구 결과, 안정적인 위치패턴을 확립하는 최적의 데이터 수집기간은 9주이며, 위치 데이터의 약 89.8%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 위치패턴 기반 등부표 관리 기능을 향상하는 데 활용될 수 있으며, 효과적인 모니터링과 등부표 위치 이탈 여부의 조기 감지에 기여할 것으로 기대한다.
터널식 전력구는 약 5 km 이내의 연장을 기계식 굴착장비인 밀폐형 쉴드TBM을 이용하여 건설된다. 공기지연 예방 및 적기가압을 위해서는 암반등급별 공사기간의 예측정확도를 향상시켜야하며, 투입된 장비의 성능을 고려한 최적운전이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 3.6 m급 쉴드TBM에 적합한 순굴진율 모델을 개발하고자 실대형 굴진시험을 수행하였다. 대표적인 일축압축강도에 대해서 소요추력과 커터헤드 회전속도를 바탕으로 약 100회의 실험을 수행하였다. 이에 풍화암, 연암, 경암분류에 따라 일축압축강도와 장비의 소요추력 조건이 고려된 연직력과 압입깊이 및 일축압축강도와 토크와의 상관관계를 제시하였다. 개발된 순굴진율 모델을 바탕으로 구동부 성능분석과 최적운전 조건에 대해 제시하였다. 본 연구결과를 통해 터널식 전력구 공사기간 단축 및 조기사용에 대한 사용자 편익증대를 기대할 수 있다.
돌산갓의 최적 절임조건을 조사하기 위하여 다양한 절임시간, 수세방법, 저장온도에 따른 돌산갓의 물리화학적 특성을 비교하였다. 또한, 최적조건에서 절임된 돌산갓을 50일 동안 저장하는 동안 유산균의 균수변화를 측정하였다. 절임돌산갓의 관능평가와 아삭거림의 결과로부터 장기간 보존을 위한 최적조건은 8시간 절임 후 염농도를 단계적으로 수세한 방법으로 나타났다. 절임돌산갓은 $4^{\circ}C$에서 저장되는 동안 유산균의 증가에 의해 pH가 감소하였다. 저장기간 동안 절단력은 천천히 증가하였으나, 염농도를 단계적으로 수세하였을 때는 절단력이 초기값과 비슷하게 유지되었다. 40일 저장된 절임돌산갓의 색변화는 관찰되지 않았으나 50일이 지나면서 갈변현상이 나타나 김치제조는 불가능 할 것으로 판단된다. 이들 결과들은 김치제조를 위한 절임돌산갓의 최적 절임조건과 저장기간으로 응용될 수 있을 것이다.
대한민국 해군은 북한과 주변국 등의 위협에 효과적으로 대응하기 위해 동/서/남해에 해군 함대를 배치하여 경비임무를 수행하고 있다. 그러나 함정의 도입연도, 임무일수, 무장능력, 교대시간이 서로 다르고, 함정고장률 등 불확실성이 매우 크기 때문에 적정 함정 임무 할당이 어렵다. 이런 이유로 현장에서는 근무 인원과 함정에 피로도가 높은 경비나 비상대기 임무의 비중을 높이고 있다. 본 연구에서는 사건 발생률이 시간에 따라 변화하는 복잡한 현상을 모형화하고 분석하는데 용이한 연속시간 흡수 마코프 체인을 활용하여 해군 함정의 임무를 최적으로 할당할 수 있는 시뮬레이션 모형을 제시했다. 수립한 모형의 수치분석을 통해 임무기간 동안 목표 운용률을 유지하기 위한 최적 임무기간 및 함정 수량 결정을 할 수 있었고, 각 임무별로 최적 함정을 할당함으로써 불필요한 비상대기 함정을 감소시키고, 승조원의 피로도와 고장 발생을 감소시킬 수 있다. 이 모형은 임무 할당 뿐만 아니라 적정 소요량 산정, 재고분석 등 여러 범위에 확장하여 적용할 수 있다는데 의의가 크다.
사람들은 지식을 저장할 때 독립적으로 분리하여 저장하기 않고 지식을 조직화하여 저장한다. 이와 갈이 사람들이 지식을 위계적으로 저장하는 방법을 최적경로 탐색기법에 도입하고자 한다. 지금까지의 최적경로를 탐색하는 경우에는 각 링크의 통행비용만을 이용하여 교통정보를 제공하고 있다. 그 결과 실제 운전자들이 장거리 통행에서 최적경로를 탐색시 고속도로 선호도를 반영하는데 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 거리에 따른 경로탐색에 있어 binary logistic regression을 이용하여 간선도로 선택확률모형을 개발하여 장거리를 탐색할 때 도로의 위계를 반영하는 최적경로탐색기법을 도입하였다. 또한 최적 경로를 탐색할 경우에 기존 방법은 탐색 시점을 기준으로 한 교통상황을 기반으로 최적경로를 제공하였다. 이는 운전자가실제로 주행을 하면서 경험하게 되는 링크의 통행시간과는 차이를 보이게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 링크의 통행시간을 예측하는 방안이 있다. 확률과정 모형을 이용하여 예측된 링크 통행기간을 기반으로 최적경로 탐색에 적용하였다. 확률과정 모형은 장기 예측에는 다른 모형보다 오차가 적게 발생하며 데이터 양이 많이 축척되어 있는 경우에 다른 예측기법보다 유리하다. 데이터가 균일하게 있지 않아도 적용이 가능하다. 도로 위계를 고려한 방법과 기존의 방법의 탐색속도를 비교한 결과 탐색 노드의 수가 증가함에 따라서 위계를 고려한 방법이 기존의 방법보다 탐색속도가 향상된다. 도로위계를 고려한 방법을 적용하여 탐색한 결과와 택시운전사들의 설문조사를 통해 얻어진 답안을 서로 비교한 결과 많이 일치함을 알 수 있었다.
신재생 에너지 자원중 풍력발전은 비약적인 기술 발전과 시장 규모가 급속하게 성장하고 있다. 최근 육상풍력발전단지의 공간적 한계, 환경 문제 등으로 인하여 설치 공간이 해상으로 이동되었고, 더욱 풍부한 풍황 조건을 가진 깊은 수심에 설치되는 부유식 해상풍력단지의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 해상교통관점에서 해상풍력단지의 최적위치 선정은 선박과 풍력기들의 간섭을 최소화 하고 사고 확률이 적은 곳이며, 선박 밀집도가 낮은 해역이 최적위치로 선정된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘 기반의 계절별 1주일 기간 선박자동식별장치 데이터를 유전자 및 염색체로 구성하였다. 80개의 유전자로 구성하고 유전 알고리즘의 적합도 평가를 거쳐 부유식 해상풍력단지의 계절별 최적위치를 선정하였다. 더 나아가 계절별 최적위치 점수를 합산하여 최종 최적위치를 선정하였다. 분석 해역에서 최적위치는 11개로 나타났으며, 해상교통관점에서 유전 알고리즘을 통한 최적위치 선정이 적용 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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