RUSLE는 강우침식, 토양침식, 지형적 특징, 경작관리 등과 같은 유역 토양유실량 산정에 널리 사용되어 왔다. RUSLE 관련 매개변수 중 강우침식인자는 가장 민감도가 큰 요소로 그 신뢰성을 높이는 것은 정확한 유역 토양유식량 산정을 위한 필수조건이다. 국내에서는 유역의 토양침식을 조절하고 토양유실량 산정을 위한 강우침식인자 산정에 대한 명확한 기준이 마련되어 있지 않고 연평균 강우량과 침식인자의 관계식을 이용하거나 TRB에서 제안한 방법을 이용하고 있다. 본 연구에서는 빈도분석을 이용하여 강우침식인자를 산정하는 절차를 제안하였다. 다양한 재현빈도와 지속기간에 대해 계산된 강우침식인자는 지속시간에 따라 정규분포 형태로 나타났기 때문에 확률분포함수를 이용해서 강우침식인자를 산정할 수 있도록 적합분포함수를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 통하여 유역의 토양유식을 효과적으로 조절하고 구조물에 대한 설계토양유실량을 계산하기 위한 최적의 강우침식인자를 산정할 수 있을 것으로 사료된다.
몇몇 논문을 통하여 테스트 노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발표되었다. 여러 산업 현장의 경험 데이타에 의하면 그 형태가 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트 노력 함수 중 하나인 것으로 보고되었다. 그러므로 연구자들은 각각의 소프트웨어 테스트 형태에 따라 이중하나의 적합한 형태를 사용해왔다. 테스트 노력이 어떤 형태의 그래프를 따르냐에 의해 신뢰도 예측 및 성장에 대한 평가가 달라지고 그에 따라 인도시기도 변한다. 따라서, 본 논문에서는 이 네 가지 형태의 테스트 노력을 가진 소프트웨어의 신뢰도 성장에 필요한 각종 파라미터를 구하는 방법에 대하여 고찰한다. 개발 현장에서 관찰된 테스트 노력 데이터와 결함검출을 비교하여 어느 형태의 테스트 노력 곡선이 그 경우에 적합한가를 연구하는 한편, 목표 신뢰도에 맞는 발행시기를 결정하는 문제를 연구한다.
셀룰로오스 에테르의 분자량, 첨가량, 치환도 및 치환체 종류, 물 양이 쌀면의 조리특성에 주는 영향을 살펴보기 위해 자외선 가시광선 분광분석기를 이용하여 조리 후 쌀면 국물 탁도 를 측정하고 유변물성 측정기를 이용하여 쌀면의 압축강도를 측정하였다. HPMC의 분자량 및 물 양이 증가할수록 국물의 탁도가 감소하여 조리 시 쌀면의 형태안정성이 향상되었고, 셀룰로오스 에테르 첨가량, 치환체 종류, 치환도에 따라 탁도 값이 변화하여, 이들 인자 모두가 쌀면의 형태안정성에 영향을 준다는 것을 확인하였다. 또한, 이들 인자를 효과적으로 조절할 경우, 밀면을 조리한 국물의 탁도보다 낮은 탁도값이 얻어져 셀룰로오스 에테르의 첨가에 따라 조리 시 쌀면의 형태안정성이 크게 향상됨을 확인하였다. 유변물성 측정기를 이용한 쌀면의 압축특성 측정은 조리시간에 따른 쌀면의 호화정도 및 변화하는 조직감을 살펴보는 데 효과적이였으며, 물 양 및 셀룰로오스 에테르의 분자량이 다른 인자들에 비하여 조리시간 별 쌀면의 호화특성 및 조직감에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구는 부식인자에 따른 부식현상을 관찰하고 구성성분과 결정구조 분석을 통하여 철제유물에 영향을 미치는 부식위험인자를 확인하고자 하였다. 부식인자가 녹아있는 HCl, $HNO_3$, $H_2SO_4$, $H_2O$ 용액에 순수한 Fe powder(99%)를 침적시켜 부식화합물을 채취하였다. 채취된 부식화합물의 색상과 형태를 파악하기 위하여 실체 현미경 관찰을 실시하였으며 부식인자와 성장성을 확인하기 위하여 SEM-EDS분석을 실시하였다. 생성된 부식화합물의 결정구조와 조성을 알아보기 위하여 XRD, Raman 분석을 실시하였다. 실험결과 산성환경에서의 부식 속도가 빠르며 HCl, $H_2SO_4$의 부식이 $HNO_3$보다 크게 나타났다. HCl의 부식화합물은 $Cl^-$이온의 영향을 받아 침상형, 밤송이형태로 성장하였으며 X-선 회절분석과 Raman 분석결과 Goethite와 Lepidocrocite가 검출되었다. $H_2SO_4$의 부식화합물은 S이온의 영향을 받아 가느다란 침상형, 원기둥형태로 성장하였으며 X-선 회절분석과 Raman 분석결과 Goethite와 Lepidocrocite가 검출되었다. $HNO_3$의 부식화합물은 O이온의 영향을 받아 구상형, 판상형태로 성장하였으며 X-선 회절분석과 Raman 분석결과 Magnetite와 Lepidocrocite가 검출되었다. $H_2O$의 부식화합물은 O이온의 영향을 받아 구상형, 판상형태로 성장하였지만 대부분 구상형으로 관찰되며 X-선 회절분석과 Raman 분석결과 부식화합물이 검출되지 않았다. 부식인자에 따른 부식양상과 부식화합물이 다양하게 나타난다는 사실을 알게 되었다.
유전자 발현에 매우 중요한 신호역할을 하는 프로모터 영역은 여러 전사인자들이 결합하는 특정 부위들을 갖고 있다. 전사인자의 결합부위는 프로모터의 다양한 부위에 위치하며, 진화론적으로 잘 보존된 Consensus 형태의 염기서열 패턴을 띠고 있다. 본 논문은 이러한 최적의 패턴들을 탐색하기 위해 유전자 알고리즘을 기반으로 하면서, 동시에 MEME 알고리즘의 N-occurrence-per-dataset 모델의 가정과 패턴의 길이를 결정할 수 있는 Wataru 방법의 장점을 따르는 새로운 방법을 제시하고 있다. 이러한 탐색 방법은 유전체 연구자들이 임의의 DNA 염기서열 상에서 프로모터 영역을 예측하거나 특정 전사인자의 결합부위를 탐색하는데 적극 활용할 수 있다.
본 연구에서는 산악형 강수의 특성을 보이는 제주도의 여러 지형 조건과 강수량의 관계를 확인하고 강수량에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하였다. 제주도는 원추형의 형태로 중심에 한라산이 있는 전형적인 산악형 지형이고 해발고도의 분포가 $EL.0^{\sim}1950m$로 다양하여 본 연구의 대상지역으로 선정하였다. 강우자료는 제주도 내 기상관서 4개소(제주, 서귀포, 성산포, 고산) 및 자동기상관측소(AWS) 13개소의 관측자료를 활용하였으며, 짧은 자료기간을 보완하기 위해 지역빈도해석을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 본 연구에서는 강수에 영향을 줄 수 있는 지형인자 6개를 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 추출하였으며, 추출된 지형인자에 대하여 요인분석으로 대표 인자를 추출하고 요인과 실제변수들의 강수량에 미치는 영향을 확인하기 위하여 회귀분석을 실시하였다. 검정결과 도출된 요인을 이용하면 강수량 산정 시 지형 변수들의 영향을 반영함과 동시에 보다 적은 수의 변수를 이용하여 지형 변수들을 모두 반영하였을 경우와 비슷한 결과를 얻는다는 것을 확인하였다. 따라서 추후 지형 변수들을 추가로 확보하여 지형특성을 반영한 간편하고 합리적인 강수량을 산정하기 위한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
시스템의 적응 제어함수를 산출하는 네트워크인 소뇌모델 선형조합 회로망을 이용한 학습제어 기법은 시스템에 영향을 주는 제어인자들의 불확실성 및 모델링의 결여에도 불구하고 오히려 안정한 실시간 제어의 구현을 가능하게 함으로써 대단한 관심을 불러 일으켜 왔다. 그러나, 센서로부터의 정보처리와 인식 그리고 복잡한 비선형 시스템의 제어에 적용하기에는 회로망 자체의 내재적 문제점들이 여전히 남아있다. 소뇌모델 선형조합 회로망을 기지 또는 미지의 시스템 모델에 효과적으로 적용하기 위해서는 네트워크에 영향을 주는 제어인자가 시스템에 미치는 영향을 분석하는 것이 필수적이다. 분할 블럭의 크기, 학습이득, 입력편이 그리고 입력변수들의 영역과 같은 네트 제어인자들은 시스템의 학습 능률 및 소요 기억용량의 크기에 중대한 영향을 미침에도 불구하고 충분히 조사되지 못한 실태이다. 물론 이들 제어인자들의 결정에는 학습 대상이 되는 시스템 함수의 형태와 적용 학습 알고리즘이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 학습 능률성에 미치는 이들 제어인자들의 상호영향도를 저자가 제안하였던 기본 학습 알고리즘에 의거하여 조사하였다. 분석적인 방법만으로 이러한 상호영향성을 조사하기는 매우 힘들거나 거의 불가능하다고 보아지기 때문에 학습 대상함수를 먼저 규정하여 다양한 컴퓨터 모의시험을 수행하였고 그 결과를 분석하였다. 컴퓨터 모의시험의 결과에 의하여 회로망의 시스템 적용시 고려할 설계 지침을 제시하였다.
본 연구는 사면에서 식생이 제거된 후 침식지형이 발달하는 경우에 어떠한 지형인자가 영향을 줄 수 있는지를 알고자 하는 것이다. 지금까지 보고된, 사면에서 일어날 수 있는 지형형성작용에는 표면침식과 사면이동이 있으며, 본 연구 지역에서는 사면이동보다는 표면침식이 진행되었던 것으로 판명되었다. 연구지역에서 영향을 준 지형인자를 비교하기 위해서 사면의 면적과 사면의 길이, 너비, 사면의 경사, 사면의 형태, 사면의 방향 등이 지형인자로 고려되었다. 통계적인 모델링을 통하여 나타난 회귀모델은 사면의 면적과 사면의 길이, 너비가 표면 침식의 정도를 좌우하는 지형인자로 판명되었다.
축열조에 대한 연구에서 유입되는 유입수와 초기 저장수와의 사이에 필연적으로 일어나는 혼합 현상을 최대로 억제함으로서 열성층을 형성시켜야 한다. 열성층을 지배하는 인자로는 각종 동적, 기하학적 인자 등이 있다. 동적 인자는 유입 유동율이며 기하학적 인자로는 유출입구 형상이다. 출구 온도를 이용하여 축열조 내의 열성층 정도를 파악할 수 있는 새로운 개념의 성층도를 제시하였고 동적 인자와 더불어 열성층에 영향을 미치는 여러 지배 물성치들을 차원 해석하여 적절한 무차원 형태로 단순화 시켜 얻어진 Peclet수, Richardson수와 성층도의 관계를 확립함으로써 가장 안정된 열성층을 얻을 수 있는 동적 임계 조건을 밝혔다.
본 연구에서는 지역빈도분석을 이용하고 있는 홍수량 산정 지침에서 활용되고 있는 전국대상의 강우관소에 대한 확률강우량과 강원지역에 위치한 강우관측소만을 대상으로 산정한 확률강우량을 비교하였다. 이를 위해서 강원도 지역의 48개 지점의 지속기간별 강우자료를 수집한 후, K-means 기법을 이용하여 6개의 군집으로 구분하였다. 강원도 대부분이 산악지형임을 고려해 산악효과를 야기하는 지형인자와 강우자료의 관계를 파악하였다. 국가수자원관리종합정보시스템에서 수집한 강우자료를 사용하여 지속시간별 최대강우량과 산악효과를 야기하는 지형인자로 선정한 고도 이외에 위도, 경도를 각각 추가인자로 고려해 지역빈도분석을 수행하였다. 위 지형인자와 강우자료를 이용하여 수문학적 동질한 특성을 가지는 군집을 구성하였으며, 위도와 경도를 인자로 추가하면 더욱 강한 상관성을 보임을 알 수 있었다. 군집분석결과를 통해 모수를 추정하고 적절한 분포를 선택하였으며, 이상치검정과 적합도 검정을 통해 최종 분포를 결정하였다. 고도와 위도, 경도를 모두 고려해 이용한 지역빈도분석 결과 강원도의 실제 강우특성과 마찬가지로 고도의 높낮이에 따라 강우형태를 전국단위 지역빈도분석과 비교하였다. 최종적으로 현재 활용되고 있는 홍수량 산정 지침의 확률강우량과 강원지역에 위치한 강우관측소만을 대상으로 한 지역빈도분석의 차이의 발생원인과 강원지역에서의 특이성을 결론으로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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