최근 신재생에너지 및 분산전원의 급속한 보급과 직류부하의 증가로 인하여 직류급전에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 대한 보호협조방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 직류급전방식을 사용하는 기존의 직류 부하망과 도시철도 등은 비접지방식인 IT 접지 시스템으로서 지락고장발생 시 고장전류의 경로가 없고, 정상상태 전류에 비하여 큰 차이가 발생하지 않기 때문에 지락고장검출이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 절연저항측정장치(IMD : Insulation Monitoring Device)를 직류 비접지계통의 보호기기로 활용하기 위하여, IMD의 검출원리를 정식화한다. 이를 바탕으로 IMD의 신호주입방식에 의한 출력 값을 웨이블릿변환기법으로 분석하여, 사고검출을 신속하고, 정확하게 판단할 수 있는 검출알고리즘을 제안한다. 또한, 상용전력 계통해석프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여, 직류 비접지계통과 IMD를 모델링하고, MATLAB을 이용한 웨이블릿변환 수치해석모델링을 수행한다. 이를 바탕으로 직류 비접지계통의 지락사고를 해석한 결과, 본 논문에서 제안한 IMD의 사고검출 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
기후변화로 인한 강수량의 변화는 국지적이고 집중적인 강우를 유발하게 되었고 이로 인하여 외수범람에 의한 제내지 침수로 인한 피해가 증가하고 있다. 따라서 제내지의 침수로 인한 피해를 예측하기위한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 하천제방의 파쇄로 인한 홍수량이 제내지에서 어떤 경로로 침수-확산되는지를 파악하기 위하여 홍수의 침수경로를 모의할 수 있는 분포형홍수범람모형인 SIMOD(Simplified Inundation MODel)를 개발하였다. 침수경로를 모의하기 위하여 홍수가 발생된 시점에서 그리드화 된 주변 격자로의 홍수전의를 위하여 주변 격자와의 경사를 이용하여 차등 분배하는 다중흐름방향법(Multi Direction Method, MDM)과, 하나의 낮은 고도의 격자에서 수위가 높아져 인접한 격자보다 수위가 증가하면 그 수위는 인접 격자들과 균등해 진다는 가정인 평수가정법(Flat-Water Assumption, FWA)을 적용하였다. 모형의 평가를 위하여 가상시나리오를 설정하여 대상지역에서 시간에 따른 침수범위를 산정하였다. SIMOD는 지형도와 유입홍수량의 간단한 입력자료를 이용하기 때문에 모의시간을 현저하게 단축시킬 수 있으며 강우-유출 모형 또는 제방붕괴 모형 등을 통해서 유입되는 홍수량만 파악을 할 수 있다면 수 분 내에 결과를 예측할 수 있다. 따라서 EAP(Emergency Action Plan)과 같은 침수로 인한 대피계획을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.
본(本) 연구(硏究)는 검사자료(檢査資料)가 정규분포(正規分布)에 따를 것인가를 결정하는 정규성검정(正規性檢定)을 다룬다. Lin과 Mudholkar(1980)에 의해 발표된 최근(最近)의 검정방법(檢定方法)은 "정규분포(正規分布)일 경우에 평균(平均)과 분산(分散)이 독립적(獨立的)으로 분포(分布)한다"는 성질(性質)을 이용하여 검정(檢定)을 수행하였다. 본(本) 연구(硏究)에서도 이러한 특성을 이용하여 단순회귀분석(單純回歸分析)에 의한 검정(檢定)을 시도한다. 이 검정방법(檢定方法)은 임의표본(任意標本)으로부터의 평균(平均)과 분산(分散)을 각각(各各) 단순회귀모형(單純回歸模型)의 독립변수(獨立變數)와 종속변수(從屬變數)로 고려한다. 만약 임의표본(任意標本)의 평균(平均)과 분산(分散)이 회귀관계(回歸關係)가 없다면 독립(獨立)인 것으로 간주하여 그 표본(標本)은 정규모집단(正規母集團)으로부터 추출(抽出)된 표본(標本)이라는 결론(結論)을 내려준다. 검출력(檢出力)을 비교할 목적으로 11종류(種類)의 대칭 비대칭분포(分布)에서 표본(標本)의 크기를 n=20, 30으로 하여 500개(個)의 표본(標本)들이 각각(各各) 모의실험(模疑實驗)에 사용되었으며 본(本) 연구(硏究)의 정규성검정(正規性檢定) 방법(方法)은 Monte-Carlo Simulation 방법(方法)을 이용하여 검출력(檢出力)을 계산함으로써 6개(個)의 다른 검정방법(檢定方法)들과 비교되었다. 정규분포(正規分布)일 경우에는 그 검출력(檢出力)이 다소 떨어지지만 다른 분포(分布)들에 있어서의 그 검출력(檢出力)은 현저하게 우수하다. 즉 단순회귀분석(單純回歸分析)에 의한 정규성검정(正規性檢定)이 다른 검정방법(檢定方法)들에 비해서 우수한 검출력(檢出力)을 가지는 것으로 나타났다.
목적: 본 연구는 새로운 근접치료선원의 이론적 설계를 통해 출력변조를 이용한 혈관내 방사선치료를 제안한다. 대상 및 방법: 제시된 이론적 선원은 기존의 선원과는 달리 선원물질과 차폐물질(스테인리스 스틸, 또는 텅스텐) 둘 다로 구성되며 이는 방위방향으로 비대칭적 방사선량을 제공할 수 있게 한다. 따라서, 방위방향으로 선원의 방향과 체류시간을 조절함으로써 출력변조를 통한 근접치료가 가능해진다. Novoste Beta-Cath system에서 사용하는 Sr-90/Y 전자방출 선원과 유사한 모양의 두 가지 단순화한 선원을 연구의 대상으로 고려하였다. 첫 번째 선원은 선원물질과 차폐물질이 각각 반씩 차지하며, 두 번째 선원은 1/4은 선원물질로, 나머지 3/4은 차폐물질로 구성된다. 두 선원에 대해 방위 및 방사방향으로의 선량분포를 MCNP 몬테 카를로 코드를 이용하여 계산하였다. 결과: 선원이 혈관내의 중심에 위치하지 않게 되는 가상조건에서의 선량 최적화 계산을 시도한 결과, 혈관내벽에 미치는 선량의 최고치와 최저치의 차이가 87$\%$에서 7$\%$까지 줄어들 수 있음을 보였다. 결론: 본 연구에서 제시된 이론적 선원은 선량적 관점에서의 적합성 여부에 관해 매우 고무적인 결과를 보여 줌으로써 출력변조를 통한 혈관내 근접방사선치료의 가능성을 나타내었다. 본 과제의 다음 단계는 굵기가 가는 맥관 내에서 선원의 위치를 파악하여 그를 방위방향으로 정확하게 회전시킬 수 있는 방사선 전달 체계의 개발이라 할 수 있다.
이 연구는 ${\gamma}$선 및 x선 조사 시 AuNPs 입자의 방사선감수성의 향상을 생물물리학적으로 평가하기 위해 두 가지 실험을 시행하였다. 생물학적 방사선 감수성의 평가에 앞서 6시간, 12시간, 18시간, 24시간 incubation한 후 세포생존율(surviving Fraction, SF)값을 비교하여 AuNPs 입자의 독성 여부와 세포질에 입자의 균일 된 분포 여부를 확인 해 보았다. incubation time에 따라 세포생존율(surviving Fraction, SF)이 낮아지지 않음을 확인한 다음 ${\gamma}$선 및 x선 조사 후 Clonogenic assay 실시하고 세포생존율(surviving Fraction, SF)을 구하여 방사선 감수성을 비교 평가하였다. 방사선량 증가 시 세포생존율(surviving Fraction, SF)이 계속해서 낮아졌고 8Gy 조사 시 최대치로 약 30%의 차이가 있음을 확인하였다. 또한 Gate v6.1을 사용하여 몬테카를로 시뮬레이션 후 percent depth dose(PDD)를 구한 뒤 선량 평가하여 약 40% Dose Enhancement가 있음을 확인하였다. 두 가지 실험에 따라 생물물리학적으로 AuNPs 입자는 방사선 감수성이 향상되도록 하며 이는 nanoparticle을 이용한 방사선 병합 치료 시 치료 성적 향상에 큰 도움이 될 것으로 보인다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
본 연구에서는 천해역 파랑추산모델인 SWAN(Simulating WAves Nearshore) 모델을 이용하여 파향에 따른 낙동강 하구역의 파랑분포 수치모의를 수행하고 탁월 파향 변화에 따른 낙동강 하구역 파랑 분포 특성을 정량적으로 분석하고자 하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 천해역인 낙동강 하구역에서의 파랑분포는 S계열의 파향이 우세한 경우 파고비가 가장 높게 분포하였으며 다음으로 SSE, SSW, SE, SW계열의 순으로 파고분포가 높은 것으로 나타났다. S 및 SSW, SSE 파향이 탁월한 경우 사주섬 전면의 극천해역까지 파랑에너지가 전달되어 높은 파고가 발생하는 것으로 나타났다. 또한 파향별 파형경사의 단면 분포 계산결과에 따르면 해저경사가 완만한 가덕도 동측해역(낙동강 하구역 남서측)에서 파고비는 0.4~0.6이었으며, 다대포 서측해역(낙동강 하구역 남동측)에서 파고비는 0.5~0.6으로서 파고비의 감소폭이 가덕도 동측해역(낙동강 하구역 남서측)보다 크게 나타났다.
알콜 발효액으로부터 순수 에탄올을 분리하기 위하여 이용되는 증류공정에 대한 에너지 절약형 모델이 여러 가지 제시되고 있다. 본 연구에서는 이들 중 개발가능성이 가장 높은 가압-감압 증류공정의 설계를 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하고 이를 이용하여 증류탑의 최적 운전 조건을 규명하였을 뿐만 아니라 가압-감압 증류공정 및 상압증류 공정에 대한 고정 비용 및 분리 에너지 비용을 비교, 분석하였다. 본 연구에서 고려한 운전 압력은 상압 증류 공정인 경우 760 mmHg, 가압-감압 증류 공정인 경우 3103-760 mmHg, 31034-450mmHg, 및 3130-160 mmHg이였다. 각 운전압력에서 년간 고정비용과 년간 에너지 소비 비용의 합이 최소가 되는 최적 환류비는 운전압력이 상압일때는 3.8554, 가압-감압이 3130-760 mmHg일 때는 3.7475, 2.9111, 가압-감압이 3130-450 mmHg일 때는 3.8814, 2.9712, 가압-감압이 3103-160 mmHg일 때는 3.0783과 2.2400 이였다. 또한 가압-감압 증류공정에 소요되는 에너지 비용은 상압증류공정에 대하여 가압-감압 운전압력이 3103-760 mmHg인 경우에는 45.4%. 운전압력이 3130-450 mmHg인 경우에는 46.9%, 운전압력이 3103-160 mmHg인 경우에는 42%에 불과하였다.
Ordered Core Based Tree (OCBT) 프로토콜에서 core 스위치의 위치는 성능에 영향을 끼치는 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 여러 level의 core 스위치를 어디에 둘 것인가에 대한 방법을 연구한다. 제안된 알고리즘은 전체 네트워크는 3개의 논리적 계층-Small, Medium, Large-으로 나누어, 네트워크의 각 노드(라우터)들은 자기 이와의 다른 노드들로부터 자신의 노드까지의 최단경로 비용의 합을 계산한다. S지역에서 최소의 비용을 가지는 노드를 core노드로 만들고, 같은 M지역에 속한 S지역의 core 노드들은 다른 core 노드들로부터의 최단 경로 합을 계산해서 그 값이 가장 작은 노드가 레벨이 하나 높은 core 노드가 된다. 그리고 M지역에서의 core노드에서 같은 방법으로 가장 높은 레벨을 가지는 core노드를 정한다. 제안한 방법을 네트워크에서 core 노드를 정하는 두 가지 일반적인 방법과 비교한다. 첫 번째 방법은 random 방법으로 같은 수의 core 노드를 random하게 선정하는 방법이다. 두 번째 방법은 center 방법으로 각각의 S지역에서 중심에 가까운 노드를 core 노드로 만들고, M지역이나 L 지역에서의 core는 하위 레벨 core 중에서 해당 熾だ\ulcorner중심에 가까운 core로 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 mean tree cost와 join latency관점에서 비교된 다른 방법들 보다 우월한 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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