가연성 혼합물의 최소자연발화온도는 가연성액체의 안전한 취급을 위해서 중요한 지표가 된다. 본 연구에서는 ASTM E659 장치를 이용하여 가연성 혼합물인 n-Propanol과 Formic acid 계의 최소자연발화온도와 발화지연시간을 측정하였다. 2성분계를 구성하는 순수물질인 n-Propanol과 Formic acid의 최소자연발화온도는 각 각 $435^{\circ}C$와 $498^{\circ}C$로 측정되었다. 그리고 측정된 n-Propanol과 Formic acid 계의 최소자연발화온도는 제시된 식에 의한 예측값과 작은 평균절대오차에서 일치하였다. 그리고 n-Propanol과 Formic acid 계는 일부 혼합 조성에서 두 개의 순수물질 가운데 낮은 AIT보다 낮게 측정된 최소자연발화온도거동(MAITB, Minimum Autoignition Temperature Behavior)을 보이고 있다.
최근 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화에 따른 국지성 호우의 증가로 피해가 증가하고 있고 그에 따른 대책으로 단기예보의 중요성이 높아지고 있다. 우리나라의 기상청에서는 전구 모형인 GDAPS와 지역 모델인 RDAPS를 이용하여 정량적 예보인 수치 예보를 하고 있다. RDAPS 모델을 이용하여 생성된 자료는 3시간의 누적 강수량으로 48시간에 대한 예측 자료를 12시간 간격으로 00UTC와 12UTC를 생성한다. 본 연구에서는 2005년의 RDAPS의 결과를 9가지의 경우에 대하여 일강수량으로 변환하였으며, 금강유역을 대상으로 면적평균강수량 (MAP)을 산정하였다. 또한, 기상청 강우관측소의 관측강우량과 절대상대오차평균 (AARE)을 산정하여 가장 정확한 변환의 방법을 제시하고 적용성을 검토하였다.
4차 산업혁명을 맞이하여 학교 교육에 있어서 진로교육의 문제가 크게 대두되고 있다. 일선 현장에서도 인공지능 및 빅 데이터들을 효과적으로 처리하기 위한 서비스 또는 기술에 대하여 다양한 연구가 진행되고 있으나, 교육분야에 있어서는 학생들에 대한 데이터들을 단순처리과정을 거칠 뿐이다. 이에 본 논문에서는 인공지능 및 빅데이터를 활용한 학생들의 진로교육을 위한 진로 예측 프로그램을 설계 제시하고자 한다. 영재교육원 학생들의 관찰데이터를 이용하여 의사결정 트리중 가장 인공지능에 가깝고 효과적이라고 알려진 C4.5알고리즘으로 의사결정 트리를 구성하고 학생들의 희망 진로를 예측하는 것이다. 판별결과 카파계수는 0.7을 넘어 상당한 일치도를 보였고 평균절대오차도 0.1정도로 상당히 낮은 수치를 보였다. 이에 따라서 본 연구에서 보이듯이 많은 연구 및 데이터를 구축하여 학생들의 상담에 활용 진로를 제시하고 수업태도 및 방향을 제시하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
협업 필터링 추천은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 생성하고 이를 이용해 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 예측한다. 따라서 선호도 행렬이 희박할 경우, 추천의 신뢰도는 급격히 낮아진다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 데이터 신뢰도 기반 가중치를 이용한 하이브리드 선호도 예측 기법을 제안한다. 선호도 예측은 유사 아이템 집합과 유사 사용자 집합을 모두 생성하고 각 집합을 통해 사용자의 선호도를 예측하며, 모델의 상황을 반영한 가중치를 이용해 각 예측치를 병합하여 수행된다. 이 기법은 사용자 선호도 예측 정확도를 높이며 선호도 행렬 희박도가 높은 상황에도 추천 서비스의 신뢰도를 유지할 수 있도록 한다. 이 기법을 바탕으로 추천 시스템을 구현하고 절대평균오차를 기준으로 서비스 신뢰도 향상을 측정하였다. 실험에서 본 기법은 Hao Ji가 제안한 기존의 기법에 비해 선호도 행렬 희박도가 84% 이상인 상황에서 평균 21.7%의 성능 향상을 보여 효과적으로 행렬 희박도 문제를 해소할 수 있음을 검증하였다.
기후변화에 대한 우려가 커지면서 건설산업에서도 환경부하를 줄이기 위해 지속적으로 노력하고 있으며, 환경부하를 산정하기 위한 효과적인 방법론으로써 LCA (life cycle assessment)가 제시되고 있다. 그러나, LCA는 환경부하량 산정을 위해 작업에 투입되는 자원량에 대한 정보가 필요하기 때문에 이러한 정보의 확보가 어려운 초기 설계단계의 환경적 검토에는 활용되지 못하고 있다. 이 연구에서는 도로의 배수시설물을 대상으로 표준단면에 기반한 작업물량산출체계를 개발하고 환경부하량을 산출할 수 있는 모델에 활용하였다. 이 모델은 초기 설계단계의 가용정보만으로 LCA에 필요한 자원량을 산정함으로써 환경부하량을 산출할 수 있다. 모델의 유효성을 검증하기 위해 5개의 검증사례를 적용하였으며 원단위추정모델 및 회귀모델과 비교하였다. 그 결과 평균 9.94%의 절대오차율평균을 나타내 다른 모델보다 상대적으로 정확하며 초기 설계단계에서 사용할 수 있는 유효한 모델이라는 점이 확인되었다.
최소자연발화온도는 가연성물질이 주위의 열에 의해 스스로 발화하는 최저온도이다. 최소자연발화온도는 유기혼합물중 가연성 액체혼합물의 안전한 취급을 위해서 중요한 지표가 된다. 본 연구에서는 ASTM E659 장치를 이용하여 가연성 혼합물인 노말데칸과 에틸벤젠 계의 최소자연발화온도를 측정하였다. 이성분계를 구성하는 노말데칸과 에틸벤젠의 최소자연발화온도는 각 각 $210^{\circ}C$, $430^{\circ}C$로 측정되었다. 그리고 측정된 노말데칸과 에틸벤젠 혼합물의 최소자연발화온도는 제시된 식에 의한 예측값과 약 $11^{\circ}C$평균절대오차에서 일치하였다.
가연성물질의 화재 및 폭발 특성치는 안전한 취급, 저장, 수송, 처리 및 폐기하는데 반드시 필요하다. 공정 안전을 위한 대표적인 연소특성치로 최소자연발화온도(AIT)를 들 수 있다. 최소자연발화온도는 가연성 액체의 안전한 취급을 위해서 중요한 지표가 된다. 최소자연발화온도는 가연성물질이 주위의 열에 의해 스스로 발화하는 최저온도이다. 본 연구에서는 ASTM E659 장치를 이용하여 가연성 혼합물인 n-Pentanol과 p-Xylene 혼합물의 최소자연발화온도와 발화지연시간을 측정하였다. 2성분계를 구성하는 순수물질인 n-Pentanol과 p-Xylene의 최소자연발화온도는 각각 $285^{\circ}C$, $557^{\circ}C$로 측정되었다. 그리고 측정된 n-Pentanol과 p-Xylene 혼합물의 최소자연발화온도와 AIT에서의 발화지연시간의 실험값은 제시된 식에 의한 계산값과 적은 평균절대오차에서 일치하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 예측식들을 이용하여 n-Pentanol과 p-Xylene 혼합물의 다른 조성에서도 최소자연발화온도와 발화지연시간을 예측이 가능하다.
인공위성 고도계로 측정한 해수면 높이 자료를 사용하여 준 실시간 동해 표층해류를 추정하기 위해, 세 가지 방법으로 평균 역학지형(또는 평균 해류장)을 계산하고 각각의 특징들을 살펴보았다. 프랑스 AVISO(Archiviing, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic data)는 인공위성 고도계 자료와 수치모델을 이용하여 전 지구 해양에 대하여 수평적으로 $0.25^{\circ}$의 해상도를 갖는 평균 역학지형을 계산하고 지형류 방정식을 적용하여 평균 해류장을 만들어 제공하고 있다. 동해에서 장기간 관측한 수온과 염분 자료를 사용하여 500 dbar를 기준면으로 사용한 역학적 해면(steric height)을 계산하고 이를 평균 여각지형으로 환산하였다. 또한 14년 동안 동행의 표층을 이동한 표층뜰개들(ARGOS)의 궤적을 이용하여 평균 해류장을 구하였다. 인공위성 고도계로 관측한 해수면 편차와 세 가지 평균 역학지형을 합하여 절대 역학지형을 얻고, 각각의 절대 역학지형에 지형류 방정식을 적용하여 세 가지 표층해류를 추정하였다. 각 방법으로 추정된 표층해류를 2005년에 동해 남서부 해역에서 선박장착 초음파 해류계(ADCP)로 관측한 해류 자료와 정량적으로 비교하였다. 육지에서 50 km 이상 떨어진 해역에서는 인공위성 고도계로 측정한 해수면 자료에 지형류 방정식을 적용하여 구한 표층해류와 현장 관측 해류의 상관계수(R)가 0.58~0.73이며 두 자료의 제곱 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Deviation, RMSD)는 $17.1{\sim}21.8cm\;s^{-1}$이다. 육지에서 50 km 이내의 연안에서 두자료의 R이 0.06~0.46로 상대적으로 낮고 RMSD는 $15.5{\sim}28.0cm\;s^{-1}$이다. 이처럼 연안에서는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료의 오차가 크므로 향후 연안에 대해서는 새로운 표층해류 추정 방법에 대한 추가 연구가 필요하다.
우리는 처음으로 이산화탄소 지중 저장소에서 지표로 누출되는 이산화탄소를 원격으로 탐지 및 농도를 측정하는 라만 라이다 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 라만 라이다의 송신단은 355 nm 파장에서 80 mJ의 에너지를 가진 레이저, 빔 익스펜더(Beam expender)로 구성되어 있으며 수신단은 망원경, 광학 수신기 및 검출기 등으로 구성된다. 실내 이산화탄소 셀 측정에서 라만 라이다의 이산화탄소 농도 측정 정확도는 99.89%였다. 또한, 우리는 라만 라이다의 이산화탄소 원거리 측정 능력을 평가하기 위해서 부경대학교에서 2019년 10월에 일주일간 야외 측정을 수행하였다. 이산화탄소 지점 측정 장비는 라만 라이다로 부터 300 m, 350 m 떨어진 곳에 위치하였다. 야외 측정 결과에서 라만 라이다로 측정된 이산화탄소 농도와 지점 측정 장비로 측정된 이산화탄소 농도와 좋은 상관관계를 보여준다. 라만 라이다와 지점 측정 장비로 측정된 이산화탄소 농도도 사이의 상관 계수(R), 평균 절대 오차(Mean Absolute Error; MAE), 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE), 는 각각 0.67, 2.78 ppm, 3.26 ppm 이다.
정위적 방사선 수술과 신경외과적 수술분야 에서는 상호보완적인 영상정보를 얻기 위하여 컴퓨터 단층촬영 (CT), 자기공명영상 (MRI) 그리고 혈관조영촬영이 사용된다. 본 연구의 목적은 여러 영상장치와 다목적 QA(Quality Control) 팬톰을 이용하면서, 정위적 방사선수술 및 신경외과적 수술분 야에서 두경부내의 병소에 대한 모양, 크기, 위치를 정확하게 결정하기 위한 3 차원 정위 시스템을 개발하는 것이다. 목표물의 정확한 위치를 정의하기 위하여, Hitchcoke 정위 프레임과 컴퓨터 단층 촬영 (CT)/혈관 조영촬영용 위치측정 보조기구들을 3차원 공간상에 9개의 목표물을 가진 팬톰에 고정하였다. 컴퓨터 단층촬영과 혈관 조영촬영을 이용하여 얻은 기하학적 팬톰의 영상들을 이용하여, 목표물의 3차원 정위좌표를 얻기위한 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘에 의해 계산된 목표물들의 위치는 팬톰의 절대 좌표와 비교 되었고, 각 CT 영상에서의 목표물들은 뇌혈관촬영 영상위에 상호 중첩될 수 있도록 개발 되었다. 512$\times$512 메트릭스와 2mm 슬라이스 두께를 가진 컴퓨터 단층촬영에 있어서는 1.02$\pm$0.17 mm의 평균거리오차를 보였고, 혈관 조영촬영인 경우에는 0.41$\pm$0.05mm 의 평균거리오차를 보였다. 목표물의 위치를 결정하는데 있어서 결과로 나온 정확도는 개발된 시스템이 정위적 방사선수술과 신경외과적수술을 위해 충분히 신뢰성이 있음을 확인해주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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