In the present study, the neural network (NN) model with cluster analysis method was developed to predict storm surge in the whole Korean coastal regions with special focuses on the regional extension. The model used in this study is NN model for each cluster (CL-NN) with the cluster analysis. In order to find the optimal clustering of the stations, agglomerative method among hierarchical clustering methods was used. Various stations were clustered each other according to the centroid-linkage criterion and the cluster analysis should stop when the distances between merged groups exceed any criterion. Finally the CL-NN can be constructed for predicting storm surge in the cluster regions. To validate model results, predicted sea level value from CL-NN model was compared with that of conventional harmonic analysis (HA) and of the NN model in each region. The forecast values from NN and CL-NN models show more accuracy with observed data than that of HA. Especially the statistics analysis such as RMSE and correlation coefficient shows little differences between CL-NN and NN model results. These results show that cluster analysis and CL-NN model can be applied in the regional storm surge prediction and developed forecast system.
This paper presents an effective damage detection method using a meta model. A meta model is an approximation model that uses the relations between the design and response variables. It eliminates the need for repetitive analyses of computationally expensive models during the optimization process. In this study, a response surface model was employed as the meta model. The surface model was estimated using the correlation of the stiffness and natural frequencies of the structures. The locations and values of the damages were identified using a meta model-based damage detection method. Two numerical examples (a cantilever beam and jacket structure) were considered to verify the performance of the proposed method. As a result, the damages to the structures were accurately detected.
The objective of this paper is to develop the microorganism concentration simulation model for the health related effect analysis while farmers and water managers reuse the wastewater for agricultural irrigation. This model consists of the CE-QUAL-R1 model and the CREAMS-PADDY model. The CE-QUAL-R1 model is the 1-D numerical model to analyze the water quality of the reservoir and the CREAMS-PADDY model is modified from CREAMS model for considering the hydrologic cycles in paddy field. This model was applied to examine the application by the observed data from 2003 in Byoungjum study area. From this research, the average root mean square error (RMSE) for the simulated concentration during the calibration period was 0.51 MPN/100ml and correlation coefficient $(R^2)$ was 0.71. And the RMSE for the simulated concentration during the verification period was 0.46 MPN/100ml and $R^2$ was 0.73. This simulation results show that the coliform inflow concentrations by the wastewater irrigation wield great influence upon the temporal coliform concentrations in paddy field.
The subject basin of the research was the basin of Yeongcheon Dam located in the upper reaches of the Kumho River. The parameters of the model were derived from the results of abstracting topological properties out of rainfall-runoff observation data about heavy rains and Digital Elevation Modeling(DEM) materials. This research aimed at suggesting the applicability of the CELLMOD Model, a distribution-type model, in interpreting runoff based on the topological properties of a river basin, by carrying out runoff interpretation far heavy rains using the model. To examine the applicability of the model, the calculated peaking characteristics in the hydrograph was analyzed in comparison with observed values and interpretation results by the Clark Model. According to the result of analysis using the CELLMOD Model proposed in the present research for interpreting the rainfall-runoff process, the model reduced the physical uncertainty in the rainfall-runoff process, and consequently, generated improved results in forecasting river runoff. Therefore it was concluded that the algorithm is appropriate for interpreting rainfall-runoff in river basins. However, to enhance accuracy in interpreting rainfall-runoff it is necessary to supplement heavy rain patterns in subject basins and to subdivide a basin into minor basins for analysis. In addition, it is necessary to apply the model to basins that have sufficient observation data, and to identify the correlation between model parameters and the basin characteristics(channel characteristics).
본 논문은 장래 존간의 통행분포 예측에서 가장 많이 이용되어 왔던 중력모형의 예측정도 향상을 위하여 개선 중력모형을 개발한 것이다. 각기 다른 3개 연도의 사람통행실태 조사에 의해 구축된 O-D표를 이용하여, 중력모형에 의한 통행분포와 실제 통행분포간의 차(잔차)의 시계열적 상관성을 조사하였다. 조사결과, 선형의 상관관계가 있었으며, 이로부터 기준연도의 잔차를 기존 중력모형에 더한 형태의 개선 중력모형을 개발하였다. 실제 O-D를 이용하여, 개발된 중력모형에 의한 통행분포량과 기존 중력모형에 의한 통행분포량을 비교한 결과, 개선된 중력모형에 의한 결과가 더 우수한 것으로 나타났다.
목적 : 간(liver)과 림프절 특이성 등의 다기능성을 나타내는 미세 초상자성 산화철 입자(ultrasmall superparamagnetic iron oxide: USP IO)의 자기이완(magnetic relaxation)에 대한 이론적 모델을 제시하고 이러한 이론적 모델에 근거한 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 컴퓨터 모의 실험을 통해 연구하였다. 대상 및 방법 : 초상자성 산화철 입자를 조영제로 사용하기 위해서는 생체적합성 고분자로 축약(encapsulation)시키게 되고 따라서 확산(diffusion) 및 전자스핀의 fluctuation 에 기인하여 발생하는 자유 물분자와 간접 상호작용인 "outsphere " 기전에 근거하여 자기이완모델을 개발하였다. 또한 초상자성체의 경우 자기 모멘트가 상자성 입자에 비해 최소 수백배에서 최대 수만배까지 더 크므로 일반적으로 상자성 조영제의 "out sphere" 기전에서 가정하는 저자장 근사치를 사용할 수 없고 따라서 본 연구에서는 Brillouin함수로 표현되는 총자화에 대한 표현을 적용하여 저자장뿐만 아니라 고자장의 경우까지를 모두 포함하는 "out sphere" 기전에 의한 T1 그리고 T2 이완율에 대한 모델을 개발하였다. 이렇게 개발된 자기이완모델을 사용하여 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 symbolic computation tool 인 MathCad(MathCad, USA)를 사용한 컴퓨터 모의 실험을 통해 조사하였다. 결과 : 미세 초상자성 산화철 입자의 T1, T2 자기이완 특성은 먼저, 저자장 영역 (<1.0 Mhz)에서는 이론적 모델의 spectral density function에 들어 있는 두 개의 correlation time중 $\tau$$_{s1}$ 중 (T2의 경우 ${\tau}_{S2}$)이 주된 역할을 하는 것을 알 수 있었고 이는 결과적으로 이러한 나노자성체 입자들이 낮은 자기장하에서는 열적으로 야기된 자기모멘트들의 재배열이 주된 역할을 하는 것으로 해석할 수 있다. 한편 고자장 영역에서는 correlation time 중 $\tau$가 주된 역할을 담당하는데는 $\tau$는 나노 입자의 크기와 연관되어 있으며 고자장에서 입자 크기에 따른 T1 이완율(R1)과 T2 이완율(R2)의 차이는 이러한 입자크기의 차이에 의해 발생하는 것으로 해석할 수 있다. 나노입자에 포함된 철 원자수를 변화시키는 경우 철 원자수가 증가 할 수록 R1과 R2가 증가하는 결과를 나타내었다. 한편 온도변화에 따른 T1, T2 자기이완시간의 변화는 정상체온 근처의 제한적인 온도범위내에서 저자장 영역에서의 아주 작은 변화를 제외하고는 큰 차이를 보이지 않았으나 T1에 비해 T2에서 이러한 변화가 상대적으로 더 작게 나타났다. 결론 : 임상적 다기능성을 나타낼 가능성이 많은 것으로 보고되고 있는 미세 초상자성 산화철 입자의 자기이완에 대한 이론적 모델을 초상자성 나노입자의 물리적 특성에 기초하여 제시하였고 이러한 이론적 모델에 근거한 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 컴퓨터 모의 실험을 통해 조사하였다.다.
이 연구는 일반계고등학교 신 개정 정보 교육과정의 '문제 해결 방법과 절차' 영역의 효과적인 교수 학습을 위한 수업 모형을 개발하고 그것의 효과성을 검증하는데 목적이 있다. 중학교에서 이 영역을 학습하지 못한 일반계 고등학생들을 위해 중학교 교육과정을 포함할 필요가 있고, 학습자의 발달 단계에 알맞은 프로그래밍 언어를 채택하여 인지적 부담을 줄일 필요가 있다. 재미있게 프로그래밍 할 수 있는 퍼즐을 학습 예제로 사용할 필요가 있다. 연구 수행을 위한 연구 방법은 ADDIE 모형에 따라 수행한다. 수업 모형의 프로그래밍 언어로는 파이썬을 선택한다. 이 수업 모형의 효과성을 평가하고자 컴퓨터 부 학생들을 대상으로 수업을 진행하였고, 컴퓨터교육과 예비 교사들이 모의수업을 하였다. 예비교사의 75%가 수업 모형에 만족하였다. 2012년 3월부터 23시간동안 일반계고등학교 정보 교과 수업에 적용하였다. 수업 전 후에 문제해결력 향상 여부를 알아보기 위해 PSI 검사를 하고, 중간고사 정보 점수와 비교하여 약간의 정상관관계가 있다고 분석하였다. 따라서 개발한 수업 모형이 위 영역의 교수 학습에 효과가 있다고 분석한다. 그러므로 정보 교사들의 교수 학습 수업 모형의 지표가 되고, 예비 교사의 교육 자료로 활용하는 것을 제안한다.
본 연구는 단일 입력 전이함수모형(Single-input transfer function model)을 적용하여 여수연안 2010년의 월평균 표면수온의 예측을 시도하였다. 전이함수모형을 수립하기 위한 입력시계열과 출력시계열은 각각 여수지방의 10년(2000-2009년)간의 월평균 기온자료와 표면수온자료를 이용하였다. 전이함수모형을 수립하기 위하여 입 출력 시계열을 사전백색화하고, 입 출력 시계열간의 각 시차에 대한 교차상관함수를 결정하였다. 교차상관함수는 음의 모든 시차에서 유의한 값을 갖지 않아 기온과 표면수온사이는 일방적 인과관계를 보였다. 또한 교차상관함수의 시차 0과 1에서 유의한 값을 보였다. 이러한 교차상관함수의 특징에 따라 입 출력시계열간 전이함수의 시차와 분모 및 분자의 차수(b, r, s)는 (0, 1, 0)으로 식별되었다. 구축된 전이함수모형에 따르면 기온과 표면수온 사이의 시차는 존재하지 않았다. 여기서 현재의 표면수온은 1개월 전의 표면수온과 선형관계가 있음을 보였으며, 잡음모형은 $ARIMA(1,0,1)(2,0,0)_{12}$로 식별되었다. 전이함수모형에 의한 월평균 표면수온의 예측치는 실측치에 비하여 전반적으로 $0.3-1.3^{\circ}C$ 높은 경향을 보였으며, 6.4 %의 평균절대백분율 오차를 포함하였다. 이러한 결과는 8.3 %의 평균절대백분율오차를 보인 ARIMA 모형에 비하여 향상된 예측성능을 보이는 것이며, 표면수온의 시계열적 예측을 시도할 경우, ARIMA 모형보다 전이함수모형의 적용을 통하여 그 예측성능의 개선 가능성을 기대할 수 있음을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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