2020년 6월부터 8월까지 일본 도쿄 남쪽 940 km 해상에 위치한 니시노시마 화산이 분화하였다. 2020년 7월 말 발생한 분화로 인한 화산재와 화산가스 일부가 우리나라에 영향을 주었을 가능성이 있는 것으로 보도되었다. 본 연구에서는 화산재 확산 수치모의 프로그램인 Ash3D를 이용하여 현지시각 2020년 7월 28일 0시에 화산폭발지수 3의 분화가 발생한 것으로 설정하고 수치모의를 실시하였다. 수치모의 결과, 화산재가 니시노시마 인근에서 동풍을 타고 7월 30일 새벽 오키나와에 도달한 이후 남풍을 타고 북상하여 8월 1일 제주도에 상륙하고 시계방향으로 회전하듯이 이동하면서 8월 2일에는 남부지방에 영향을 주는 것으로 나타났다. 실제 측정된 PM10 미세먼지농도는 제주도 고산기상관측소에서 8월 1일부터, 부산 구덕산기상관측소에서는 8월 2일부터 상승한 것으로 나타나 니시노시마 화산 분화가 제주도 및 남부지방의 미세먼지 수치에 영향을 준 것으로 보인다.
본 논문은 물 흡수선량 표준에 기반하여 근접치료 선원인 $^{192}Ir$을 교정하는 것에 대한 예비적 연구를 위한 것이다. 이온함을 사용하여 물흡수선량 표준에 기반하여 근접치료 선원을 교정하기 위해선, 빔 선질 교정인자인 $k_{Q,Q_0}$가 필요하다. 본 연구에선 일차 표준을 사용하여 지정된 거리에서의 흡수선량를 측정하는 데 있어서의 현실적인 어려움 때문에 몬테칼로 전산모사와 반실험적인 방법을 통하여 $k_{Q,Q_0}$를 결정하였다. 본 연구를 위해 PTW30013 이온함 5개를 선택하였다. 포괄적 $k^{gen}_{Q,Q_0}$ 값의 경우엔 이온함간 변화가 최대 4.0%에 이른 반면, 개별적 $k^{ind}_{Q,Q_0}$ 경우엔 이온함간 변화가 최대 0.5% 이내였다. 이 결과는 물 흡수선량에 기반하여 근접치료 선원인 $^{192}Ir$을 교정시에 이온함을 왜 개별적으로 교정해야 하는지, 개별적인 교정이 얼마나 중요한 지를 보여 준다. 가까운 장래에 공기커마 세기 대신에 사용자가 근접치료 선원을 고에너지 광자빔과 전자빔의 교정에서처럼 치료에서 관심있는 물리량인 물흡수선량의 관점에서 교정할 수 있기를 희망한다.
이 논문에서는 다양한 종류의 응용프로그램에 바로 적용할 수 있는 GPU 레이캐스팅 기법에 기반 하는 효율적인 실시간 지형 렌더링 방법을 제안한다. 여기에서 제안되는 방법은 별도의 메시 구조 없이 이미지(높이맵) 만으로 지형을 표현하는 것이 가능하며, 공중과 지상에서의 활동이 자유로워 가상현실은 물론 게임에 바로 사용할 수 있다. 메시에 기반 하지 않으므로 별도의 LOD조절이 필요하지 않으며, 높이맵과 컬러맵의 해상도에 따라 기하표현의 정밀도와 화질이 결정된다 더욱이 GPU-only 기법은 CPU가 더 일반적인 작업 에 집중할 수 있도록 함으로써 시스템의 전반적인 성능을 향상시킨다. 지금까지 높이맵을 사용한 많은 지형렌더링 관련 연구는 대부분이 상당부분 CPU 의존하거나 그 응용범위를 비행 시뮬레이션 등에 제한하여 왔다. 우리는 기존의 변위매핑 기법을 개선하여 지형 렌더링에 적용함으로써 기존 폴리곤기반 기법에서 나타나던 크랙이나 팝핑 등의 문제점들을 근본적으로 배제하였다. 이 논문이 기여하는 바는 지표면 탐색(walk-through)시의 임의 시선에 대한 효율적 처리와 높이장(height field)의 곡면 재구성을 통한 화질의 획기적인 개선이다. 우리는 재구성된 곡면과 시선의 교차점을 계산하는 효율적인 방법을 제시한다. 우리가 제안하고 있는 알고리듬은100% GPU에서 구현되었으며, $256{\times}226{\sim}4096{\times}4096$까지의 다양한 해상도에서 실험한 결과 초당 수십${\sim}$수백 프레임을 얻었다.
I-131은 갑상선에 주로 집적되어 갑상선의 기능을 평가하는데 활용됨은 물론 높은 에너지의 베타선을 방출함으로써 암의 치료에도 널리 사용되고 있는 방사선 핵종이다. 그러나 I-131은 다양한 에너지의 감마선을 방출함으로써 핵의학 영상의 정량화가 어렵다. 특히 고에너지 영역의 감마선에 의한 격벽투과(septal penetration)와 산란선은 핵의학 진단영상에 악 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 격벽투과가 영상에 미치는 영향과 I-131의 산란보정 방법을 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 알아보고자 하였다. 본 실험을 위하여 임상에서 사용되고 있는 범용성 고에너지 조준기를 장착한 핵의학 영상 기기인 FORTE 시스템(Philips, Netherlands)에 대해 모사하였다. 격벽투과가 영상에 미치는 영향을 알아보기 위하여 고에너지 조준기의 격벽을 두 가지 종류로 모사하여 보았다. 한 종류는 실제로 사용하고 있는 납으로 격벽을 모사하였으며, 다른 한 종류는 높은 에너지의 감마선이 투과할 수 없는 밀도와 원자번호가 아주 높은 임의의 물질로 구성하여 모사하였다. 각 각의 조준기를 통해 물팬텀안의 I-131 선 선원의 영상을 획득한 결과 납 격벽에서 획득한 선 선원의 반치폭 (Full Width at Half with Maximum, FWHM)과 십치폭(Full width at Tenth with Maximum, FWTM)은 각 각 41.2 mm, 206.5 mm였으며, 높은 에너지의 감마선이 투과할 수 없는 임의의 물질로 만든 격벽의 조준기에서는 반치폭과 십치폭이 각 각 27.3 mm, 47.6 mm로 측정되었다. 이는 고에너지의 감마선에 의한 격벽투과가 핵의학 영상의 선예도를 나쁘게 한다는 것을 알 수 있다. 또한 I-131을 이용한 핵의학 영상의 산란보정을 위하여 물 팬텀 속의 점 선원을 모사하고 영상을 획득하였다. 산란보정 방법으로는 삼중광봉우리창(Triple Energy Window method, TEW)을 이용하여 획득 영상 내의 산란선을 유추하는 방법을 사용하였다. 그러나 이러한 방법은 중심에너지 창의 범위에 따라 유추된 산란선의 양에 영향이 있으므로 더 정확한 산란선 유추를 위해 확장된 삼중광봉우리창(Extended Triple energy Window method, ETEW)을 적용, 기존의 방법과 비교하였다. 실험 결과 시뮬레이션의 데이터 분류를 통한 산란선으로만 획득된 점 선원 영상과 TEW와 ETEW 방법을 통해 유추된 산란선 영상결과, ETEW 방법으로 산란선을 유추한 방법이 기존의 TEW 방법보다 더 정확함을 알 수가 있었다. 본 연구는 시뮬레이션을 통한 I-131의 특성을 평가함으로써 I-131을 이용한 동위원소 치료 및 GATE 프로그램 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 자동차배출화학물질 중 발암성 및 돌연변이 유발 물질인 PAHs (Polycyclic Aromatic Hydrocarbons)의 다매체 간 거동 모델링, 농도 분포, 그리고 영향평가를 수행하였다. S시의 차량 통계와 PAHs의 배출계수를 이용하여 PAHs의 배출량을 산정하였고, 도시의 불투수면적에서 대기-토양의 물질이동 제한조건을 바탕으로 다매체 퓨가시티 모델링을 수행하였다. 다매체 퓨가시티 모델을 이용하여 정상상태에서 환경 매체내 PAHs의 농도 분포를 예측하고(Level III), 각 모델 변수에 대하여 몬테카를로 민감도 분석을 바탕으로 비정상상태에서 환경 매체내 PAHs 잔류량 및 매체 간 물질 이동으로 인한 매체별 농도분포와 위해성 평가를 수행하였다(Level IV). S시의 경우 배출된 PAHs중 Fluoranthene이 네 가지 환경 매체(대기, 수계, 토양, 침전물)에서 모두 가장 높은 잔류농도(60.0%, 53.5%, 32.0%, 33.6%)를 보였으며 침전물에서 가장 높은 농도(80%이상)로 잔류하였다. 34년 동안 S시 환경 매체 중의 PAHs 농도 변화 분석 결과, 모든 환경 매체에서 PAHs 잔류량은 1983년부터 2005년까지 증가하였고, 이후 2016년까지 감소한 것을 확인하였으며, 각각 환경매체에서 트럭을 포함한 중량차량(Heavy Duty Vehicles, HDVs) 배출가스의 PAHs 농도 기여도가 큰 것으로 나타났다. 매체 별 PAHs 농도는 토양과 수계에서 34년간 기준치보다 작은 값을 보였으나, 대기중 PAHs농도는 권고치를 초과하는 농도값을 보였다. 본 연구 결과를 통해 지난 30여년 동안 대도시 자동차 배출 화학물질인 PAHs의 환경 중 거동 및 위해성을 평가를 통하여 PAH물질 관리 및 규제의 필요성을 제시하고, 다양한 환경 매체 내 독성화학물질 관리 및 모니터링에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 CDMA2000 1xEV-DO의 매체 접근 제어 계층에서 현재 순방향 오류 정정 방법으로 사용되고 있는 리드-솔로몬 복호화 과정의 수행 시간을 다양한 채널 조건에서 분석하였다. 그 결과, 트래픽 채널의 패킷 손실률이 특정 수준 이상으로 높을 경우 리드-솔로몬 복호기의 수행 시간이 길어져 MPEG-4 비디오의 시간 제약을 보장할 수없음을 확인하였다. 이러한 문제를해결하기 위해서본 연구에서는3가지의 기법을제시하였다. 첫째, 정적기법은 패킷 손실률이 특정 임계값 이상일 경우 리드-솔로몬 복호를 생략함으로써 MPEG-4의 시간 제약을 맞춘다. 두 번째 동적 기법은 패킷 손실률이 높더라도 모든 리드-솔로몬 복호를 생략하지는 않고MPEG-4의 시간 제약을 맞출 수 있는 범위 안에서 최대한으로 복구를 수행한다. 마지막 기법인 비디오 인지 동적 기법은 동적 기법과 비슷하지만 비디오 복호에 대한 기여도에 따른 우선 순위 기반으로 복구를 함으로써 비디오의 품질을 더욱 향상시키는 것이다. 우리는 본 논문에서 제안한 기법들을 활용하는 것이 실시간 비디오방송의 서비스 품질을 크게 향상시킬 수 있음을 다양한 실험을 통해 입증하였다.
The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).
액비(분뇨)에 포함된 질소성분은 환경의 질을 악화시키고 안정성을 감소시킬 수 있다. 액비로 인한 환경적 위해성을 최소화하기 위해서는 환경 매체 내에서의 액비의 거동을 이해할 필요가 있다. 액비에 포함된 암모니아성 질소($NH_3-N$)의 환경 내 거동과 이송을 분석하고, 액비시스템에서 질소(N)관리의 개선을 위한 기반을 제공하며 질소의 환경에 미치는 악영향을 최소화하기 위해서, 본 연구는 단순화된 Level III fugacity 모델의 적용 가능성을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 벼 재배 기간 중 4개의 환경구획(공기, 물, 토양 및 벼)에서 암모니아성 질소($NH_3-N$) 성분을 축적하기 위해 정상상태의 fugacity 개념을 이용한 모델의 모의 실험을 실시하였으며 그 결과 Level III fugacity 모델의 적용 가능성을 검증하였다. 모델 결과, 대부분의 암모니아성 질소($NH_3-N$)는 논물(수체)과 벼(식물)에 분포하였으며 공기와 논물 그리고 토양에 대한 로그-로그 그래프선상에서 fugacity와 농도는 시간에 따라 선형적으로 감소한 반면에 벼(식물)에서의 변화는 비선형적으로 나타났다. 제거과정의 민감성을 살펴본 결과 제거과정(침적과 유출)이 고려된 경우 대부분의 암모니아성 질소는 논물에 분포하였으며 제거과정이 무시된 경우에는 벼(식물)가 암모니아성 질소를 흡수하는 것으로 나타났다. 또한 질소의 물질수지에 따라 각 구획별로 질소가 분포됨을 알 수 있었다. 본 연구는 실제 관측 자료에 의한 모델 보정을 수행하지 않고 토양층에 의한 잔류량 및 질소 형태의 변화를 기술하지 않았으며 모델 시뮬레이션은 간헐적인 실제 배출량 입력과 달리 연속 배출량으로 간주하였다. 그러므로 수질에 대한 비점 오염원으로서의 액비의 영향을 정량화하기 위해서는 보다 구체적이고 지속적인 모델링 및 모니터링 연구가 필요하다. 향후 연구의 Level III fugacity 모델에서는 더 정확한 제거 과정을 기술하고, 입력 변수의 적절한 값을 적용하여 다양한 N 형 비료에 대한 모델 시뮬레이션을 실시하고, 액비와 다양한 N 형 비료를 사용하여 얻은 N 성분의 관측 자료를 이용하여 모델을 평가할 것이다.
안전한 수돗물 공급을 위해 정수처리장부터 최종 단계인 수도꼭지까지 일정 수준 이상의 잔류염소농도가 유지되어야 한다. 하지만 국내 문헌에 따르면 상수공급의 전체 과정 중에 30-60%의 잔류염소가 소실되고, 이에 대한 주요 원인으로 정수처리 과정에서 염소 사용량 감소 추세, 급수배관 내에서 염소분해 손실, 여름철의 높은 온도에 의한 잔류염소 분해 속도 증가, 급수배관의 노후화에 따른 잔류염소 손실, 저수조 내 저장 시 잔류염소 감소 발생 등이 파악되었다. 이러한 이유로 저수조를 거치는 급수 방식의 경우 최종 수도꼭지의 잔류염소 농도가 기준치보다 낮아질 개연성이 높고, 용량과 체류시간을 단순히 고려하는 기존의 저수조 설계 방식으로 인해서 수돗물 공급의 안전성에 대한 우려가 존재한다. 이의 개선 방안 도출을 위해서 본 연구에서는 저수조 내 잔류염소 감소에 관여하는 주요 기작들인 수체 내 잔류염소 분해, 벽체 표면 흡착, 그리고 증발에 의한 물질전달을 수학적으로 묘사하는 공식들과 계수 값들을 문헌을 통해서 획득하고, 일반적 저수조 조건에서 모델 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 저수조에 유입되는 수돗물 내 유기물 농도, 수돗물이 저수조에 유입되는 수리학적조건(난류 정도), 그리고 저수조 벽체 표면 재질의 흡착능 등이 저수조 내 잔류염소 감소에 주요 영향 인자들임을 알 수 있었다. 본 연구에서 획득된 결과들은 잔류염소 감소를 최소화하여 안전한 수돗물 공급을 가능하게 하는 새로운 저수조 설계기법이나 기술 개발에 유용하게 활용될 것이다.
이 연구의 목적은 한반도에서 $CH_4$ 농도의 수치모의 검증을 통하여 $CH_4$ 배출원의 기여 농도를 추정하는 것이고, 이 수치모의에 사용된 $CH_4$ 배출량을 상자모델로부터 추정된 $CH_4$ 배출량과 비교하는 것이다. 한반도에서 2010년 4월 1일부터 8월 22일까지 $CH_4$의 평균 농도를 추정하기 위해 WRF-CMAQ 모델이 사용되었다. 모델에서 $CH_4$ 배출량은 전지구 배출량인 EDGAR와 한국에서의 온실기체 배출량인 GHG-CAPSS로부터 인위적 배출 인벤토리와 전지구 자연적 인벤토리인 MEGAN이 적용되었다. 이들 $CH_4$ 배출량은 안면도 및 울릉도에서 측정된 $CH_4$ 농도와 모델링 농도 자료를 비교함으로써 검증되었다. 울릉도에서 국내 배출원으로부터 추정된 $CH_4$의 기여 농도는 약 20%로 나타났고, 이것은 한반도 내 농장(8%), 에너지 기여 및 산업공정(6%), 일반폐기물(5%), 생체 및 토지이용(1%) 등 $CH_4$ 배출원으로부터 기원하였다. 그리고 중국으로부터 수송된 $CH_4$의 기여 농도는 약 9%였고, 나머지 배경농도는 약 70%로 나타났다. 박스모델로 추정된 $CH_4$ 배출량은 WRF-CMAQ 모델에서 사용한 $CH_4$ 배출량과 유의미한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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