기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.
대한치과보존학회 2003년도 제120회 추계학술대회 제 5차 한ㆍ일 치과보존학회 공동학술대회
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pp.546.1-546
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2003
Laser doppler flowmeter (LDF) has been applied to the measurement of pulpal blood flow (PBF) in human teeth. As far as we searched, the detection area of the pulp in the blood flow measurement has not been clarified, yet. Therefore, the purpose of this study was to obtain information of the detection area in PBF measurement using LDF. The experiments were performed on the artificial blood circulation in extracted human upper central incisors. The apical portions of examined teeth (n=6) were severed and root canals were enlarged from the apical end to the 2mm incisal to the level of enamel-cement junction. An individual resin cap of each tooth was prepared and a hole was drilled 2mm incisal to enamel-cement junction of the labial side of the cap. The measurement probe of LDF (MBF3D, Moor Instrument, UK) was plugged into the hole of the cap. Heparinized human peripheral blood, which was in advance collected and diluted 3 times with physiological saline, was pumped through the apical foramen of the teeth via a silicone tube and a disposable needle (o.d. 0.7mm) and blood flow signals were monitored. The flux signal significantly increased with the enlargement of the root canal to incisal direction (p<0.01, Friedman analysis). The result indicates that the performance of LDF in PBF with human teeth is limited.
국내에는 도로의 교통혼잡을 효율적으로 운영하기 위해서 지능형 교통체계(ITS)가 구축되어 있으며 교통정보 수집 및 과속단속 시스템에 활용되고 있다. 현재, 교통순환과 교통안전 확보를 위해 차로마다 통행 차량을 지정하는 지정차로제 및 전용차로제가 시행되고 있으며 인공지능 기술을 적용한 체계적이고 정확한 불법 차량 단속시스템이 필요하다. 본 연구에서는 지정차로제의 차량 통행의 효율성을 향상 할 수 있는 차량번호 인식 모델을 제안한다. 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 실시간으로 3차선과 4차선의 다차선 도로를 인식하고 차로별 차량번호를 검지하여 지정차로제 위반 차량의 단속방안을 제시하고자 한다.
낙동강 하구는 담수와 해수가 만나 복잡한 순환 양상을 보이는 지역으로, 1987년에 준공된 하구둑의 건설로 지형적인 변화와 함께 여러 가지 해양 환경적인 변화를 가져왔다. 하구둑 건설 전과 후의 특징을 보면, 건설 전에 비해 흐름이 약해졌고 조류가 흐름을 주도하던 혼합 기작이 담수의 방류가 주도하는 체계로 변하였다. 이러한 담수의 방류는 그 정도에 따라 낙동강 하구둑 하류부 담수의 거동과 혼합 특성을 변화시켰으며 해수 순환에도 큰 영향을 주었다 본 연구에서는 낙동강 하구둑 하류부의 유동 특성을 하구둑의 수문 개폐에 초점을 맞춰 분석하였다.
Studies showing that coronavirus disease 2019 (COVID-19) is associated with an increased risk of cardiovascular disease continue to be published. However, studies on how long the overall cardiovascular risk increases after COVID-19 and the magnitude of its long-term effects have only been confirmed recently. This is partly because the distinction between cardiovascular risk as an acute complication of COVID-19 or post-acute cardiovascular manifestations is ambiguous. Long-COVID has arisen as an important topic in the second half of the pandemic. This term indicates that symptoms persist for more than two 2 months; following three months of SARS-CoV-2 infection and cannot be explained by other medical conditions. Despite the agreement of these international organizations and experts, it is difficult to define whether there is sufficient medical evidence to prove the existence of long-COVID. However, the Korean government and Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA) are preparing a new platform to assess the long-term impact of COVID-19. Using this data, a prospective cohort of 10,000 confirmed COVID-19 cases will be established. This cohort will be linked with claims data from the National Health Insurance Services (NHIS) and it is expected that increased real-world evidence of long-COVID will be accumulated.
수입식품의 위생상태를 정확하게 파악하여 시민들에게 구매에 대한 정보를 제공하고자 2005년 3월부터 10월까지 8개월간 광주지역을 대상으로 수입식품 398건에 대한 유해물질 모니터링을 실시하였다 유처리식품 130건을 수거 검사한 결과 산가의 기준치를 초과한 식품은 9건(6.9%), 과산화물가 기준치를 초과한 식품은 9건(4.6%), 산가 및 과산화 물가의 기준치를 초과하여 부적합으로 판정된 식품은 4건(3.1%)으로 나타났다 사탕류 139건을 대상으로 허용외 타르색소와 인공감미료를 검사한 결과 허용외 타르색소가 검출된 검체는 없었고, 허용외 인공감미료가 검출된 검체는 2건(1.4%)이었다. 129건의 건어포류 및 건과실류에 대해 이산화황 함유량을 측정한 결과, 4건(3.1%)이었다. 결과적으로, 본 실험에 사용된 수입식품 398건의 검체중 25건(6.3%)의 부적합을 나타냈다.
2001년 8월 8일부터 12월 5일까지 말백합 대량 인공종묘 생산 실험을 실시하였다. 채란은 평균각장 $65.8{\pm}8.4mm$의 어미 100 개체로부터 공기노출과 수온상승자극 방법으로 채란 하였으며, 수정란에서 D형유생까지 발생 소요시간은 수온 $27^{\circ}C$에서 17시간 40분, 발생률은 6.1%, D형유생은 각장 $131.4{\pm}2.6{\mu}m$였다. D형유생은 4일간 사육하여 각장 $190.2{\pm}7.5{\mu}m$의 침착기 유생으로 성장하였고, 생존율은 48.1%였다. 이후 침착기 유생 130,000 개체를 저면 모래순환여과 방법으로 침착시켜 사육하였으며, 46일째 평균각장 $3.1{\pm}0.8mm$, 87일째 $6.6{\pm}1.8mm$, 그리고 114일째에 $10.5{\pm}0.9mm$로 성장하였다. 치패의 각장 (SL) 에 대한 각고(SH) 의 상대성장식은 SH = 0.8501SL + 0.0196 ($R^2=0.9987$)로 나타났다. 초기 침착치패인 각장 3.1 mm 이하에서 대량폐사가 일어났으며, 생존율은 사육 46일째 53.8%, 87일째 43.6%, 그리고 114일째에 51,000 개체가 생존하여 생존율 39.2%를 나타냈다.
본 연구는 고수압 해저터널의 차수를 위한 동결공법 적용성 평가를 위해 국내 적용사례가 없는 동결공법의 해외 시공사례를 조사하였으며, 지반 동결공법에서 보편적으로 사용하는 냉매인 브라인(brine)과 액체질소($LN_2$)에 대한 분석을 수행하였다. 고수압 조건의 해수는 순수한 물에 비하여 어는 점이 더 낮기 때문에 지상에서보다 동결시간이 더 길 수 있고 해저터널과 같이 폐쇄된 공간에서의 적용 시 냉매는 안정성을 확보할 수 있어야 하고 공기 단축이 가능해야 한다. 브라인은 재사용이 가능하고 독성이 적어 인체에 미치는 영향이 적으나, 동결에 상대적으로 장시간 필요하고 동결장비가 복잡한 특징을 가지고 있으며, 액체질소는 냉매의 재사용이 불가하며 기화 시 공기 중 질소농도 증가로 질식의 위험성이 있으나, 상대적으로 동결시간이 짧으며, 동결장비가 간단한 특징을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 또한 향후 추가적인 연구가 필요한 해저터널 연결구 및 막장면 주변 지반에 대한 동결공법의 주요 설계요소를 도출하였다.
Antanas Sederevicius;Vaidas Oberauskas;Rasa Zelvyte;Judita Zymantiene;Kristina Musayeva;Juozas Zemaitis;Vytautas Jurenas;Algimantas Bubulis;Joris Vezys
Journal of Animal Science and Technology
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제65권1호
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pp.244-257
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2023
The study aimed to investigate the effect of low-frequency oscillations on the cow udder, milk parameters, and animal welfare during the automated milking process. The study's objective was to investigate the impact of low-frequency oscillations on the udder and teats' blood circulation by creating a mathematical model of mammary glands, using milkers and vibrators to analyze the theoretical dynamics of oscillations. The mechanical vibration device developed and tested in the study was mounted on a DeLaval automatic milking machine, which excited the udder with low-frequency oscillations, allowing the analysis of input parameters (temperature, oscillation amplitude) and using feedback data, changing the device parameters such as vibration frequency and duration. The experimental study was performed using an artificial cow's udder model with and without milk and a DeLaval milking machine, exciting the model with low-frequency harmonic oscillations (frequency range 15-60 Hz, vibration amplitude 2-5 mm). The investigation in vitro applying low-frequency of the vibration system's first-order frequencies in lateral (X) direction showed the low-frequency values of 23.5-26.5 Hz (effective frequency of the simulation analysis was 25.0 Hz). The tested values of the first-order frequency of the vibration system in the vertical (Y) direction were 37.5-41.5 Hz (effective frequency of the simulation analysis was 41.0 Hz), with higher amplitude and lower vibration damping. During in vivo experiments, while milking, the vibrator was inducing mechanical milking-similar vibrations in the udder. The vibrations were spreading to the entire udder and caused physiotherapeutic effects such as activated physiological processes and increased udder base temperature by 0.57℃ (p < 0.001), thus increasing blood flow in the udder. Used low-frequency vibrations did not significantly affect milk yield, milk composition, milk quality indicators, and animal welfare. The investigation results showed that applying low-frequency vibration on a cow udder during automatic milking is a non-invasive, efficient method to stimulate blood circulation in the udder and improve teat and udder health without changing milk quality and production. Further studies will be carried out in the following research phase on clinical and subclinical mastitis cows.
Zemansky, Gil;Hong, Yoon-Seeok Timothy;Rose, Jennifer;Song, Sung-Ho;Thomas, Joseph
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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pp.18-18
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2011
Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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