This paper is investigated to variation of wave power generation operation rate, operating capacity and output with the wave conditions represented by wave height-period window. By the use of the long-term wave data from 1979 to 2002 which is provided by Korea Ocean Research & Development Institute(KORDI), we calculated the monthly variation of significant wave height(Hs), zero-up crossing period(Tz) and distribution of wave appearance rate. And using the same wave data, it was charted the Hs-Tz and wave-energy scatter diagrams.
본 논문은 1998년부터 2002년까지 대한민국 홍도 해역에 설치된 파향파고계에서 계측된 파랑자료를 이용하여 홍도 해역 파랑의 통계적 특성을 살펴보았다. 파랑관측율과 평균파고, 평균주기, 파향을 하였다. 그리고 파고-주기결합분포표를 작성하였고, n년 반복주기 파고와 최대 파고의 주기를 추정하였다. 2000년과 2002년에 발생한 태풍 "프라피룬"과 "루사"에 의한 파랑의 특성을 파악하였다.
목적: 본 연구는 서울시민 594명을 대상으로 중의체질표 설문지로 검사하여 체질유형 분포를 탐색하고, 체질별로 오색(빨강색, 파랑색, 노랑색, 흰색 그리고 검정색)의 선호도를 조사하여 서울 시민들에게 적합한 검사인지 그리고 체질에 따른 오색의 선호도가 타당성이 있는지를 조사하는 것이 목적이었다. 방법: 연구방법은 중의체질 설문지를 이용하였고 일반오색을 이용하여 조사하였다. 결과: 체질유형 분포에서는 양허체질(31.4%), 음허체질(23.8%), 담습열(11.8%), 화평(10.4%), 기허체질(9.8%), 기울체질(7.4%), 특이체질(6.2%), 어혈체질(3.2%) 순으로 나타났다. 통계적 유의성은 없었다. 이는 중의체질 검사가 서울 시민에 적합하지 않다는 결과이기도 하다. 오색선호도 순서는 파랑색이 184명(31%), 노랑색이 150명(25.3%), 흰색이 107명(18%), 빨강색이 105명(17.7%), 그리고 검정색이 48명(8%)의 순이었다. 파랑색을 제일 선호하였고, 검정색을 제일 낮게 선호하였다. 오색의 분포는 차이는 있었으나, 통계적으로 유의하지는 안했다. 이는 체질별 오색선호 사이에는 유연성이 적다는 결과이다. 양허체질 대상자의 오장질환 중에 위장 질환자의 분포(50.3%)가 반수 이상을 차지하였다. 선호색은 전체적으로는 파랑색(30.9%)이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 차이는 통계적으로 유의성이 있었다(p<.01). 오장질환 별로 오색의 선호도에 영향을 준다는 결과라 평가한다. 결론: 중의체질 분포조사표로 조사한 서울 시민의 체질을 분포는 9개로 분류되었으며, 양허체질 대상자가 수가 가장 높았고, 습열체질이 낮았다. 또한 체질별로 오색의 선호도에 차이가 있었다. 그러나 통계적으로 유의성은 없었다. 이는 중의체질표가 서울시민에게는 적합하지 않다는 결과이기도 하다. 그러나 체질별 결과는 이 분야의 연구에 중요한 기초자료가 된다고 판단한다.
토석류 지반의 안정성은 일반적으로 표토층의 중량, 점착력, 사면의 각도 그리고 내부 마찰각 등의 물성치를 통해서 예측된다. 그 중 표토층의 중량은 표토층 깊이와 단위중량으로 추정할 수 있으며, 이때 광범위한 지역에서 표토층 깊이를 예측하는 것이 선행적으로 필요하다. 본 연구에서는 탄성파 탐사를 통해 표토층 깊이를 추정하고자 하였으며, 표토층 깊이를 예측할 수 있는 속도 범위 결정방법도 함께 제시하고자 하였다. 대상지역은 세종시 인근의 토석류 발생지역으로 전체적인 표토층 깊이를 예측하기 위하여 총 4개의 측선에서 속도 분포를 관찰하였다. 또한 토석류 위험 지역에서의 표토층 깊이를 알기 위하여 동적 콘관입(dynamic cone penetration) 시험도 함께 실시하였으며, 총 18개의 원위치 시험을 수행하였다. 탄성파 탐사 결과 대상지역은 총 3~4개의 지층으로 구성되어 있으며, 기존의 속도값을 통해 표피심도를 예측하였다. 기존 속도 기준 값으로 예측된 결과는 DCP 결과와 큰 차이를 보였으며, 차이를 감소시키고 신뢰성을 높이기 위해 새로운 속도 기준값을 제시하였다. 이와 같은 결과는 표피심도를 예측하기 위하여 기존 기준 값을 현장 조건에 맞게 조절해야 함을 암시하며, 추가적인 실험으로 더욱 정밀한 기준값을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에선는 고조파 저감효과가 크고 실시간 제어가 가능하도록 근사화된 3레벨 SHE PWM 방식을 제안하였다. SHE PWM 방식으로 특정 고조파를 제거할 수 있는 스위칭 각을 얻으면 기본파 전압의 크기에 따라 불연속적이고 비선형적인 분포를 이루게 되어 실시간제어에의 적용이 어려우므로 이들 비선형적인 분포를 부분적으로 근사화시킨 직선방식을 얻고 직선방정식의 계수들의 집합을 하나의 조견표로 작성하여 새로운 SHE PWM 스위칭 각 분포를 얻었다. 이때 인버터 dc 링크 전압의 변동을 보상할 수 있도록 인버터 출력 기본파전압과 직류전원 전압의 비를 일정하게 유지시켜며, 이렇게 새로이 얻어진 SHE PWM에 의한 스위칭 패턴을 3레벨 인버터에 적용하여 유도전동기를 운전할 때 인버터 출력전압의 고조파분포를 해석하였다. 또한 시뮬레이션을 통한 전동기 전류의 고조파 왜곡 및 토크리플 특성도 해석하여 제안한 3레벨 근사화 SHE PWM 방식의 고조파 저감효과가 3레벨 SPWM 방식의 결과와 비교하여 우수하며, 직류링크전압 변동에 대한 보상이 이루어짐을 확인하였다.
ANOVA 검정에서 검정통계량은 단일 또는 이중 비중심F분포를 따르며 비중심F분포는 일반적인 선형 가설 검정에서 검정함수 계산에 적용되고 있다. 기존 비중심F분포의 함수 계산에 대한 연구로 여러 접근 방법이 제시되었지만, 하나의 정확한 함수값을 구하는데도 많은 시간이 소요되는 문제점이 발생되었다. 본 논문에서는 기존 함수 계산의 문제점을 해결하기 위하여 다층 퍼셉트론 네트워크로부터 역전파 학습 알고리즘을 적용하여 비중심F분포의 함수값을 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 신경망에 의한 함수값과 기존 Patnaik이 제시한 분포식에 의한 함수값의 차이를 표와 그림을 통하여 비교하였으며, 정확성과 계산속도를 고려할 때 Patnaik의 함수식에 의한 방법보다 신경망을 이용한 방법이 효율적임을 알 수가 있다.
In this paper, statistical properties of waves in the sea area of Pohang, Korea are examined absed on 1998-1999's wave data from directional wave buoy which is located Pohang(Janggigog). Wave data aquisition rate, monthly maximium, minimum and mean wave heights, frequency of wave direction are summarized. Wave height and period scatter diagrams and n-year return period wave heights are estimated. Wave periods of maximum wave heights are also estimated.
Jim Libby(2000)는 임의의 M&M 밀크 쵸코렛 봉지에서 꺼낸 것을 다시 집어넣지 않고 3개의 쵸코렛을 꺼낼 때 같은 색이 나올 확률을 계산하는 방법의 논문을 썼다. Libby는 그의 논문에서 갈색, 노랑, 빨강, 주황, 초록, 파랑의 6개 색의 M&M 밀크 쵸코렛들이 똑같은 비율로 분포되었다고 가정하였다. 그러나 실제로 M&M 쵸코렛의 여섯 가지 색깔의 확률분포는 똑같은 비율이 아니다. M&M회사는 홈페이지(http://www.m-ms.com/cai/mms/faq.html)를 통해 실제적인 6개 색의 M&M 밀크 쵸코렛들의 분포는 갈색이 30%, 노랑과 빨간색이 각각 20% 주황, 초록과 파랑은 각각 10%의 분포라고 밝히고 있다. 이 논문에서 우리는 Libby가 생각하였던 문제를 실제적인 6개 색의 M&M 밀크 쵸코렛들의 확률 분표에 의거하여 다시 생각해보며, 또한 3개의 쵸코렛대신 n개의 쵸코렛을 꺼낸다고 가정하여 더욱 일반적인 결론을 유도한다. 또한 유도한 이 정확한 확률 공식과 근사 공식을 활동을 통해 점검하고 학생들이 주도적으로 지금까지 배워온 이론들을 점검할 수 있게 하였다. 활동을 시작하기 전에 정확한 확률 공식과 근사 공식과의 관계를 설명하고 기본적인 확률과 통계의 개념을 다시 정립할 수 있도록 하였다. Piaget가 '지식이란 학습자에 의해 능동적으로 구성되는 것이지 환경으로부터 수동적으로 받아들이는 것은 아니다'라고 했듯이, 활동을 통한 학습은 학생들을 능동적으로 만들기 때문에 학생들이 지식을 구성해 갈 수 있다. 활동을 간단히 소개하면 다음과 같다. 활동I에서는 초코렛을 세어서 근사 확률을 추정하는 방법이 소개된다. 어떻게 매개변수가 두 공식에 관련이 되는지를 측정하고 두 공식을 사용하여 정확한 확률과 근사 확률을 계산하여 비교해본다. 각 조원들과 이 세 과정에서 무엇을 배웠나 토론하고 다른 조들과 배운 것을 나눈다. 활동II는 두 과정으로 나누어진다. 첫 번 과정은 각 그룹의 한 학생이 주어진 쵸코렛 봉지에서 3개의 쵸코렛을 꺼낸다. 다른 학생은 표 3에 나온 결과를 기록한다. 계속하여 20번씩 한다. 다시 학생을 바꾸어 20번 계속한다. 같은 색깔의 쵸코렛이 나온 확률은 계산하기 위한 간단한 실험이고 두 번째 과정은 각 조가 웹사이트나 선생님으로부터 제공받은 프로그램을 다운로드 받아 하는 시뮬레이션이다. 이 실험 후에 학생들이 이 두 활동을 통해 무엇을 배웠는지 토론해보고 또 두 활동을 비교해 볼 수 있다. 마지막으로 M&M 쵸코렛을 먹는 것으로 활동을 마칠 수 있을 것이다. 활동 II에 나오는 두 시뮬레이션은 학생들이 수학 이론의 힘을 깨달을 뿐 아니라 수학 교실에서 큰 재미를 느끼게 될 것이다. 이 논문에서 그래픽 계산기로 할 수 있는 프로그램을 소개하였다.
독도의 지반의 지질구조 및 지반공학적 암반 특성 파악을 위하여 전기비저항 및 굴절법 탄성파 탐사를 실시하였다. 또한, 물리탐사자료의 해석을 위한 기초 자료로서 독도 구성 암석의 전기적/역학적 물성을 측정하였다. 서도에서의 전기비저항탐사 결과, 어민숙소에서 북서 방향으로 발달하고 있는 고각도 단층의 연장성이 확인되었으며, 단층 상반이 상대적으로 아래로 이동한 정단층임이 조사되었다. 서도에서 굴절법 탄성파 탐사 결과, 탐사 지역 하류부를 구성하고 있는 층상 라필리 응회암은 상류부의 조면안산암 II 보다 풍화 및 침식에 영향을 상당히 많이 받아 표토층을 포함한 풍화암 및 연암이 심도 10m 이상으로 깊게 발달하고 있다. 조사 지역 상류부의 풍화암 및 연암은 심도 약 7m 내외로 보다 얇게 발달하고 있으며, 심부에는 암석 강도가 상당한 수준의 보통암이 분포하고 있다. 암석 물성 측정 결과, 독도에 분포하는 암석은 풍화 및 침식에 오랜 기간 노출되어 전기비저항 또는 탄성파 속도 등의 물성 값의 범위가 매우 다양하고 넓게 나타난다. 암석의 강도는 조면암 및 조면안산암 계열의 암석이 가장 높고, 그 다음은 괴상응회 각력암, 끝으로 응회암 계열이 가장 낮은 강도를 갖는 연약한 암석으로 조사되었다.
1988년 9월부터 1996년 3월까지 우리 나라의 전 연안에서 채집된 놀래기아목(亞目)(Labroidei) 어류에 대하여 분류학적으로 재검토하고, 미세 분포를 조사하였다. 한국산 놀래기아목 어류는 자리돔과(Pomacentridae), 키크리과(Cichlidae), 망상어과(Embiotocidae), 놀래기과(Labridae)와 파랑비늘돔과(Scaridae)의 5과에 22속(屬)32종(種)으로 정리되어, 이들의 과, 속 및 종 검색표를 제시하였다. 본 조사에서 직접 표본을 입수한 15속 21종은 표본을 중심으로 계수 계측형질을 재 기재하였다. 이중에 1996년 3월 전남 완도에서 채집된 망상어과 어류 Ditrema viridis Oshima는 국내에서는 처음으로 보고되는 종이다. 외래도입종인 키크리과 어류를 제외한 대부분의 놀래기아목 어류는 쿠루시오 난류의 영향을 받는 제주도 연안과 남해안, 그리고 동해 남부와 울릉도 근해에까지 분포하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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