최근 디지털 단층영상합성법을 영상유도 방사선 치료에 활용하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 적은 수의 투사영상으로 삼차원 영상재구성이 가능하기 때문에 환자에 대한 피폭선량을 줄일 수 있으며, 환자의 움직임을 최소화할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 그러나 단층영상의 화질이 스캔 각도(${\beta}_{scan}$) 및 사용한 투사영상의 수 등 촬영조건에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 연구에서는 필터링 후 역투사법을 이용한 디지털 단층영상합성의 구현에 대해 자세히 논하였으며, 이에 대한 최적 촬영조건에 대해 살펴 보았다. 이를 위해 시스템 성능을 신호 대 잡음비, 잔상퍼짐함수, 연산횟수를 조합한 이득함수로 정의하였으며, 다양한 촬영조건에 대해 실험을 통해 각 지표를 구한 후 평가하였다. 평가 결과 및 분석으로부터 큰 단위 스캔 각도(${\Delta}{\beta}$)로 60도 이상의 넓은 범위에 걸쳐 스캔을 할수록 높은 화질의 단층영상을 얻을 수 있다는 결론을 얻었다. 대략적으로 시스템 성능이 $\sqrt{{\Delta}{\beta}}{\times}{\beta}^{2.5}_{scan}$에 비례하였다. 만약 각 평가지표에 명확한 가중치를 부여할 수 있다면 보다 엄밀하고 구체적인 촬영조건을 구할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 터널-지반 시스템의 거동을 합리적으로 해석하고 재료의 특성과 터널설계정수 평가를 위한 역해석 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 유한차분법과 직접법을 조합한 역해석 기법을 이용하기 위하여 상용 프로그램인 FLAC(Fast Lagrangian Analysis of Continua)과 최적화 알고리즘을 이용하여 지하구조물의 역해석이 가능하도록 구성되었다. 역해석 알고리즘으로는 최적화 기법 중 미분계수를 구하지 않고 직접탐색이 가능한 로젠브록법(Rosenbrock Method)을 이용하였다. 이 연구를 통하여 개발된 역해석 알고리즘의 현장 적용성 검증을 위하여 4개 구간의 실제현장을 대상으로 현장 계측결과를 이용하여 역해석을 수행하였다. 역해석 과정에서 현장계측 변위에 대한 해석 대상지반의 최적함수를 파악하기 위하여 비선형 회귀분석(nonlinear regression analysis)을 실시하였다. 회귀분석은 지수함수와 분수함수를 이용하였으며, 이를 통하여 결정된 최적함수를 이용하여 계산된 총 변위를 역해석 입력 자료로 활용하였다. 이 연구결과로써 대상구조체의 실측변위를 이용한 역해석을 수행한 결과는 계측변위와 평균 4.5%의 오차율을 보였다. 따라서 이 연구에서 제안하는 역해석 기법이 터널 해석에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
하이브리드 시스템의 최적 설계 및 운영을 위한 프로그램으로 해외의 여러 곳에서 활용중인 Homer를 사용하여 현재 디젤발전기를 전원으로 사용하고 있는 독립계통의 도서지역에 신 재생에너지원의 조합으로 구성된 하이브리드 시스템을 보급할 경우의 타당성 분석을 시도하였다. 에너지기술연구원의 풍속자료, 일사량, 온도자료 등을 근거로 추자도, 거문도, 그리고 영산도를 평가대상으로 선정하였다. 해당지역의 전력부하 자료는 부분적으로 실측된 자료를 바탕으로 재구성하였으며, 시스템 구성 발전기들의 비용 자료는 국내 관련 자료가 미비한 관제로 해외 시장의 자료를 이용하였다. 추자도, 거문도, 영산도의 평가결과가 각각 278원/kWh, 234원/kWh 그리고 353원/kWh으로 나타났다. 정부 보조금에 의한 디젤발전시스템의 발전단가가 300원/kWh($0.300/kWh)인 것을 고려한다면, 추자도와 거문도는 자체적으로 경제성을 확보하는 반면 영산도의 경우는 그렇지 못함을 알 수 있다. 이러한 결과 차이는 기본적으로 해당지역의 재생에너지 자원조건의 차이, 그 중에서도 특히 풍력자원의 차이에 기인하는 것으로 나타난다. 결론적으로 독립계통의 도서지역에 대한 신 재생복합전력시스템의 도입은 경제성 평가의 결과에 의거해야 하며 모든 도서지역이 이 조건을 충족시키는 것이 아님을 지적한다.
주식 시장은 기업 실적 및 경기 상황뿐만 아니라 정치, 사회, 자연재해 등 예기치 못한 요소들에 영향을 받는다. 이런 요소들을 고려한 정확한 예측을 위해서 다양한 기법들이 사용된다. 최근 인공지능 기술이 화두가 되면서 이를 활용한 주가 예측 시도 또한 이루어지고 있다. 본 논문은 단순히 주식 관련 데이터뿐만 아닌, 거시 경제적 지표 등을 활용한 여러 종류의 데이터를 이용하여 주가에 영향을 미치는 요소에 관한 연구를 제안한다. KOSDAQ을 대상으로 1년 치 종가, 외국인 비율, 금리, 환율 데이터를 다양하게 조합한 후에 딥러닝의 Nonlinear AutoRegressive with eXternal input (NARX) 모델을 활용한다. 이 모델을 통해 1달 치 데이터를 생성하고 각 데이터 조합을 통해 만들어진 예측값을 RMSE를 통해 실제값과 비교, 분석한다. 또한, 은닉층에서 뉴런의 수, 지연 시간을 다양하게 설정하여 RMSE를 비교한다. 분석 결과 뉴런은 10개, 지연 시간은 2로 설정하고, 데이터는 미국, 중국, 유럽, 일본 환율의 조합을 사용할 때 RMSE 0.08을 보이며 가장 낮은 오차를 기록하였다. 본 연구는 환율이 주식에 가장 영향을 많이 미친다는 점과 종가 데이터만 사용했을 때의 RMSE 값인 0.589에서 오차를 낮췄다는 점에 의의가 있다.
근래에는 신재생에너지를 이용한 독립적인 발전기의 수요가 증가하고 있는 추세이며 그 중에서 소형 풍력발전기의 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 소형 풍력발전기는 목적에 따라 단순화 및 소형화가 가능하도록 영구자석이 주로 쓰인다. 하지만 영구자석 동기기는 구조적인 원인으로 인하여 코깅토크를 수반하고 이는 소음과 진동의 원인이 된다. 코깅토크는 영구자석이나 코어의 형상에 의해 변하며 적절한 설계기법으로 코깅토크를 저감시킬 수 있다. 본 논문에서는 영구자석의 형상변화를 통해 소형 풍력발전기에 많이 사용되는 표면부착형 영구자석 동기전동기의 코깅토크를 저감시키는 설계기법을 제시하였다. 코깅토크를 줄일 수 있는 영구자석의 형상을 구하는 데에는 확률론적 최적화기법의 일종인 진화론적 최적화기법을 사용했다. 최적화 기법을 적용할 때에 설계변수로는 영구자석의 폭을 조절하는 각도와, 영구자석의 외경을 조절하는 반지름을 설정하였다. 제시된 설계기법을 사용해서 극/슬롯의 조합이 8극/18슬롯이고 출력이 300W급인 풍력발전기를 설계하고 코깅토크와 출력전압 등의 특성을 계산했다. 계산결과에 의하면 초기모델에 비해 최적화모델에서 코깅토크와 토크리플 모두가 감소해서, 본 연구에서 제시한 설계기법이 코깅토크를 줄이는 데에 효과가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 용담댐 하류부터 대청댐상류까지 총 유역면적 3108.29 $km^2$ 유역을 대상으로 SWAT 모델을 적용하여 유출유량모의를 실시하는데 있어서최적의매개변수를추정하는방법을보고하고있다. SWAT 모델의 모의를 위해서는 방대한 양의 매개변수가 요구되며 이러한 매개변수의 최적값을 산정하는 것은 어려운 실정이다. 본 연구에서는 SWAT-CUP에서 제공하는 4가지 통계 알고리즘 중에서 GLUE와 SUFI-2의 2가지 내부 프로그램을 이용하여 각각 2,000회의 반복계산 결과를 통해 SWAT 모델을 최적으로 보정하기 위한 매개변수를 산정하고자 하였다. SUFI-2 및 GLUE 적용결과 선정된 매개변수 값에 의한 유출 결과는 실측 유량값과 비교하였을 때, NS (Nash-Sutcliffe) 값과 $R^2$값은 각각, 0.87 및 0.89 범위로 거의 같으며 두 가지 방법 모두 매우 우수한 모의결과를 나타내었다. RMSE, MSE 값 또한 거의 유사한 값을 나타내어 두 프로그램의 성능은 차이를 나타내지 않은 것으로 판단된다. SWAT-CUP 프로그램은 국내에서 현재까지 적용사례가 많지 않으나, 방대한 매개변수를 필요로 하고, 보정시 많은 시간과 반복 작업을 필요로 하는 모델을 보정하는 경우에 특히 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단되며, 모델 사용이 익숙하지 않는 경우에도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다.
과거 인공지능 분야에서는 지식 기반의 전문가 시스템 및 머신러닝 알고리즘들을 금융 분야에 적용하는 연구가 꾸준하게 수행되어 왔다. 특히 주식에 대한 지식 기반의 시스템 트레이딩은 이제 보편화되었고, 최근에는 대용량 데이터에 기반한 딥러닝 기술을 주가 예측에 적용하기 시작했다. 이중 LSTM은 시계열 데이터에 대한 검증된 모델로서 주가 예측에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 주가 예측 모델로서 LSTM을 적용할 때 성능향상을 위해 고려해야 할 복잡한 매개변수 설정과 적용 함수들에 대해 적합한 조합 방법을 제안하도록 한다. 크게 가중치와 바이어스에 대한 초기화 대상과 설정 방법, 과적합을 피하기 위한 정규화 적용 대상과 설정 방법, 활성화 함수 적용 방법, 최적화 알고리즘 선택 등을 제시한다. 이 때 나스닥 상장사들에 대한 대용량 데이터를 바탕으로 각각의 방법들을 적용하여 정확도를 비교하면서 평가한다. 이를 통해 주가 예측을 위한 LSTM 적용 시 최적의 모델링 방법을 실증적인 형태로 제안하여 현실적인 시사점을 갖도록 한다. 향후에는 입력 데이터의 포맷과 길이, 하이퍼파라미터들에 대한 성능평가를 추가 수행하여 주요 설정 항목들의 조합에 대한 일반화 연구를 수행하고자 한다.
본 연구는 홍삼 추출기를 이용하여 기능별 사포닌의 함량 및 품질의 최적화 조건을 설정하기 위하여 실시하였다. 홍삼 추출액의 총 사포닌 함량은 $75^{\circ}C$에서 18시간 추출한 용액이 64.6 mg / 100 ml로 최고 함량을 나타냈고 추출 온도와 시간이 증가할수록 감소하였다. $Rb_2$와 Re 함량은 $75^{\circ}C$에서는 12시간 추출한 홍삼액이 11.8 mg / 100 ml로 가장 많았고 추출시간과 추출온도가 증가할수록 급격히 감소하였다. Prosapogenin 함량은 $85^{\circ}C$에서 24시간 추출한 홍삼액이 34.9 mg / 100 ml로 가장 많았고, $75^{\circ}C$와 $85^{\circ}C$에서는 추출 시간이 길어짐에 따라 증가하는 경향이었으나 $95^{\circ}C$에서는 감소하는 경향이었다. 홍삼 추출액의 총 당은 $95^{\circ}C$에서 추출시간을 길게 할수록 함량이 증가하였고, 당도는 $95^{\circ}C$에서 24시간 추출한 용액이 4.0%로 가장 높았다. 탁도는 $95^{\circ}C$에서 추출시간이 길수록 증가하였으며, pH 및 Hue 값은 추출시간이 길어질수록 낮아졌다. 따라서 홍삼추출액을 제조할 때 1차 추출에서는 온도를 낮게하여 사포닌의 함량을 높이고, 2차 추출에서는 온도를 높게하여 맛을 증진시켜 혼합하는 방법이 좋을 것으로 생각된다.
Shin, Teak Soo;Yu, Nan Hee;Lee, Jaeho;Choi, Gyung Ja;Kim, Jin-Cheol;Shin, Chul Soo
The Plant Pathology Journal
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제33권3호
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pp.337-344
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2017
To develop a commercial product using the mycoparasitic fungus Simplicillium lamellicola BCP, the scale-up of conidia production from a 5-l jar to a 5,000-l pilot bioreactor, optimization of the freeze-drying of the fermentation broth, and preparation of a wettable powder-type formulation were performed. Then, its disease control efficacy was evaluated against gray mold diseases of tomato and ginseng plants in field conditions. The final conidial yields of S. lamellicola BCP were $3.3{\times}10^9conidia/ml$ for a 5-l jar, $3.5{\times}10^9conidia/ml$ for a 500-l pilot vessel, and $3.1{\times}10^9conidia/ml$ for a 5,000-l pilot bioreactor. The conidial yield in the 5,000-l pilot bioreactor was comparable to that in the 5-l jar and 500-l pilot vessel. On the other hand, the highest conidial viability of 86% was obtained by the freeze-drying method using an additive combination of lactose, trehalose, soybean meal, and glycerin. Using the freeze-dried sample, a wettable powder-type formulation (active ingredient 10%; BCP-WP10) was prepared. A conidial viability of more than 50% was maintained in BCP-WP10 until 22 weeks for storage at $40^{\circ}C$. BCP-WP10 effectively suppressed the development of gray mold disease on tomato with control efficacies of 64.7% and 82.6% at 500- and 250-fold dilutions, respectively. It also reduced the incidence of gray mold on ginseng by 65.6% and 81.3% at 500- and 250-fold dilutions, respectively. The results indicated that the new microbial fungicide BCP-WP10 can be used widely to control gray mold diseases of various crops including tomato and ginseng.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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