EFDC, ESCORT, MIKE21 등 3가지 해수유동모형을 곰소만에 적용하여 각 모형의 조간대 모의 특성을 비교분석하였다. 검증결과 세 모형 모두 관측치와 부합하는 결과를 보이고 있는 등 해수유동 및 조간대를 무난하게 모의하고 있다. CPU 시간과 WCM 기능을 통해 계산 효율성을 검토하였고, 침수심/노출심 설정과 바닥마찰에 따른 결과를 분석하여 조간대 모의 특성을 파악하였다. 그 결과, EFDC 모형은 정확성과 안정성 및 적용성에서 모두 우수하게 나타나고 있으나, 효율성 측면과 모형수립이 다소 복잡하다는 단점을 보이고 있다. ESCORT 모형은 조간대 모의와 WCM에서는 EFDC에 비해 나은 결과를 보이는 반면 계산시간과 마찰특성에서는 열등한 결과를 보였다. MIKE21 모형은 계산시간에서 여타 모형에 비해 매우 빠른 반면, 저조시 수치진동이 유발되기도 하는데 상용모형이기에 모형의 개선이 허용되지 않는다는 단점이 있다.
커피의 저장 중 흡착에 가장 많은 영향을 미치는 인자로는 수분활성 및 온도이다. 따라서 커피의 제조공정 중 추출시 건조방법의 차이에 따른 세 종류의 제품에 대한 흡착 특성을 조사하고 수분활성, 온도 및 시간의 변화에 따른 흡착량을 측정하여 조건변수의 변화에 따른 흡착량의 변화를 예측할 수 있는 예측모델식을 수립하였다. 흡착거동은 전형적인 Sigmoid 형태를 나타냈으며 평형수분함량과 단분자층 수분함량은 동결 건조제품이 가장 높게 나타났으며 이는 건조방법에 의해 생성된 다공성구조에 기인된 것으로 사료된다. 기 발표된 여러 형태의 등온흡착곡선 모델식에 적용시켜 본 결과 Halsey 모델식의 상관계수 r값이 $0.98{\sim}0.99$로 가장 적합하였다. 또한 예측모델식은 SPSS COMPUTER PROGRAM을 이용하여 가장 오차가 적은 범위에서 수분활성, 온도 및 시간의 변화에 따른 흡착량의 변화를 예측할 수 있는 최종적인 모델식을 수립하였다.
반건식 배연탈황공정에서 사용되는 spray dryer absorber(SDA)에 대한 수치모사를 행하였다. 기본 방정식으로는 기체와 액적의 각 성분들의 물질수지식, 에너지수지식과 액적의 운동 방정식등이 포함되었다. 만들어진 모델은 대부분이 기존의 SPRAYMOD-M보다 실제의 pilot plant data를 더 잘 모사하였다. 실제 pilot plant에서 사용되는 값의 범위 내에서 선정된 공정변수가 SDA의 성능에 미치는 효과를 계산하고, 이를 $SO_2$의 흡수속도, 배연기체의 체류시간, 그리고 액적의 건조시간 및 속도 등에 의해 검토하였다. 또 $SO_2$ 제거율을 두 개의 독립된 공정 변수의 함수로 구하였으며, 그 결과를 3차원 또는 2차원의 등가선으로 표시하여 SDA의 설계에 쉽게 적용될 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 해사를 사용한 초기재령 콘크리트의 자기 및 건조 수축의 구속에 의한 균열발생을 재현하기 위해 유한요소 해석을 실시하였다. 이를 위해 미시역학적 관점에서 열역학적 평형관계를 토대로 해사를 사용한 초기재령 콘크리트의 수화발열 모델, 수분이동 모델 및 건조수축 예측 모델 등의 재료 모델을 정립하여 해석알고리즘을 제안하였고 초기재령에서 해사를 사용 한 콘크리트의 자기 및 건조수축의 구속에 의해서 발생하는 구속응력의 경시변화와 그에 따른 균열발생 및 시기에 관한 균열평가를 목적으로 염분 함유량을 변화시킨 콘크리트의 시편에 대하여 일축 방향 변형구속 실험을 실시하였다. 실험결과 초기재령 콘크리트내 염분 함유량의 증가가 강도발현에 큰 영향을 미치지 못하는 반면 건조수축량을 증가시키므로 일축 방향 변형 구속시 동일 재령에서 높은 구속인장력이 발생하고 그로 인해 균열발생시기를 앞당기는 것을 밝혔다. 또한 구속시험과 동일한 조건으로 해사를 사용한 콘크리트 시편에 대한 응력해석을 실시하여 부재내부에 도입된 건조수축 응력 및 균열 발생의 시간 의존적 변화를 재현하여 그 타당성을 실험결과와 비교를 통해 검증하였다.
Objectives This study was conducted to observe physiological changes when the function of spleen was extremely deteriorated, and to make an animal model with spleen deficiency. Methods The Normal group (Nr group) was not administered with Senna Folium extract. The SFE group(Senna Folium extract group) was administered with Senna Folium extract every day for the first 2 weeks and then every other day for another week. And the SFE_G group(Senna Folium extract_Ginseng group) was also administered with Senna Folium for 3weeks like the SFE group and fed with ginseng in the third week. Results The score of spleen deficiency was significantly higher in SFE group than in the Nr group and significantly lower in the SFE_G group than in the SFE group. The total weight gain was significantly lower in the SFE group than in the Nr group, and the average daily weight gain was significantly lower in the SFE group than in the Nr group. The difference in stool weight before and after the process of drying was significantly higher in the SFE group than in the Nr group, and significantly lower in the SFE-G group than the SFE group. There was no significant difference in the outcomes related to cold and heat among the three groups. Conclusions Through this study, the animal model with spleen deficiency was developed to prepare a stepping stone for animal tests to verify the efficacy and safety of constitutional prescriptions.
Soil texture is determined by the proportions of sand, silt, and clay within the soil, which influence characteristics such as porosity, water retention capacity, electrical conductivity (EC), and pH. Traditional classification of soil texture requires significant sample preparation including oven drying to remove organic matter and moisture, a process that is both time-consuming and costly. This study aims to explore an alternative method by developing an AI model capable of predicting soil texture from images of pre-sorted soil samples using computer vision and deep learning technologies. Soil samples collected from agricultural fields were pre-processed using sieve analysis and the images of each sample were acquired in a controlled studio environment using a smartphone camera. Color distribution ratios based on RGB values of the images were analyzed using the OpenCV library in Python. A convolutional neural network (CNN) model, built on PyTorch, was enhanced using Digital Image Processing (DIP) techniques and then trained across nine distinct conditions to evaluate its robustness and accuracy. The model has achieved an accuracy of over 80% in classifying the images of pre-sorted soil samples, as validated by the components of the confusion matrix and measurements of the F1 score, demonstrating its potential to replace traditional experimental methods for soil texture classification. By utilizing an easily accessible tool, significant time and cost savings can be expected compared to traditional methods.
This study investigated the effects of ${\gamma}$-aminobutylic acid (GABA) on the quality and sensorial properties of both the GABA/NaCl complex and model meat products. GABA/NaCl complex was prepared by spray-drying, and the surface dimensions, morphology, rheology, and saltiness were characterized. For model meat products, pork patties were prepared by replacing NaCl with GABA. For characteristics of the complex, increasing GABA concentration increased the surface dimensions of the complex. However, GABA did not affect the rheological properties of solutions containing the complex. The addition of 2% GABA exhibited significantly higher saltiness than the control (no GABA treatment). In the case of pork patties, sensory testing indicated that the addition of GABA decreased the saltiness intensity. Both the intensity of juiciness and tenderness of patties containing GABA also scored lower than the control, based on the NaCl reduction. These results were consistent with the quality characteristics (cooking loss and texture profile analysis). Nevertheless, overall acceptability of the pork patties showed that up to 1.5%, patties containing GABA did not significantly differ from the control. Consequently, the results indicated that GABA has a potential application in meat products, but also manifested a deterioration of quality by the NaCl reduction, which warrants further exploration.
본 연구에서는 분포형 수문 모형 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WTF)을 활용해 우리나라의 1976년부터 2015년까지의 유출량을 산정하고, 이를 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인경신경망 모형(Artificial Neural Network Model)에 적용해 미래 유출을 예측하였다. DrySAT-WFT은 전국 표준 유역을 대상으로 하천 건천화 원인 추적 및 평가를 위해 개발된 모형으로 유출모의를 위한 기상자료 외에 건천화 영향 요소를 고려하기 위한 산림 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심 변화에 대한 DB를 적용 가능한 것이 특징이다. DrySAT-WFT를 위한 기상자료로 모의 기간에 대한 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간을 구축하였으며, 연대별 건천화 영향 요소 DB를 구축하여 적용하였다. 전국 다목적 댐 보 12지점의 유량을 활용해 모형의 보정(2005-2010) 및 검증(2011-2015)을 실시한 결과, 평균 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$)는 0.76, 모형효율성계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)는 0.62, 평균제곱근오차(average root mean square error, RMSE)는 3.09로 신뢰성 있는 유출 모의 결과를 나타내었다. 미래 유출량 예측을 위한 MLP-ANN은 1976년부터 2015년까지의 유출 모의 결과를 Training Set으로 훈련하여 $R^2$가 0.5 이상이 되어 신뢰성을 확보하였고, 2016년부터 2018년까지의 기간을 1개월 단위로 실제 유출량과 예측 유출량을 비교하며 적용성을 검증 및 향상시켰다.
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).
The purpose of this study is to examine the space usage behaviors of dwelling by using field study method and by interviewing residents of apartment houses in rural areas. It has been found that the main occupancy space among the residents of apartment houses in rural area is based on agricultural activities. This study will show that apartment houses in rural areas must, as a necessity, reflect the characteristics and needs of its rural environment. It is certain that the existing "unit plan" is not a suitable method. Residents of rural areas have been able to adjust themselves to their current dwelling space properly. This is, mainly, due to economic factors. The interior space is used for simple everyday activities like loading, deposit and drying things. "Nongmak" is a space used for agricultural work and the balcony is used for storage of various things. In conclusion, this study strongly suggested that secure storage space based on the farmhouse model and rural lifestyle should be necessary. Furthermore, special designed cubic shelves should be placed in utility rooms and balconys. And the design and function of apartment houses in rural areas must reflect the needs of its residents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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