토마토 펄라이트 자루재배에서의 효율적인 점적핀설치 위치를 규명하기 위해서, 지제부로부터 5cm 위치에 고정(F5), 15cm 고정(F15) 및 5cm~15cm로 이동(M5-15)의 3처리구를 두었다. 점적 핀 위치에 따른 배지 내 뿌리 분포를 알아보기 위해서 자루 배지를 9등분해 염색한 결과, F5 처리구에서는 다른 처리에 비해 뿌리량이 지제부 가까이에 좀 더 많았고 지제부에서 멀어질수록 뿌리량은 적었다. 지제부에 가까울수록 뿌리는 하위로 많이 발달해 있으며, 멀수록 배지 전체에 균일하게 분포하는 경향을 보였다. F15 처리구에서는 지제부에서 멀수록 뿌리가 많이 밀집되어 있었고 지제부에서 멀어질수록 위쪽에 많이 분포되어 있었다. 점적 핀 위치가 지제부로부터 5cm 위치에서 15cm로 이동한 M5-15 처리구에서는 전체적으로 뿌리가 균일하게 분포되어 있었다. 펄라이트 자루 내 배지 부위별 수분 분포를 생육단계에 따라 조사한 결과, 처리에 관계없이 수직분포는 하부로 갈수록 수분함량이 많았으며, 하부에서 특히 많았다. 관수종료 1시간 후에는 상부에서는 차이가 없었지만, 중부 및 하부에서는 지제부에 가까울수록 수분함량이 많았다. 중앙과 양측 면 사이에 큰 차이는 없었다. 수확량은 F15 처리구에서 가장 많은 경향을 나타내었다. 이상의 결과, 펄라이트 자루재배에서는 점적핀을 지제부로부터 15cm에 위치시키는 것이 뿌리분포나 수확량에 가장 좋은 것으로 나타났다.
ANOVA 검정에서 검정통계량은 단일 또는 이중 비중심F분포를 따르며 비중심F분포는 일반적인 선형 가설 검정에서 검정함수 계산에 적용되고 있다. 기존 비중심F분포의 함수 계산에 대한 연구로 여러 접근 방법이 제시되었지만, 하나의 정확한 함수값을 구하는데도 많은 시간이 소요되는 문제점이 발생되었다. 본 논문에서는 기존 함수 계산의 문제점을 해결하기 위하여 다층 퍼셉트론 네트워크로부터 역전파 학습 알고리즘을 적용하여 비중심F분포의 함수값을 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 신경망에 의한 함수값과 기존 Patnaik이 제시한 분포식에 의한 함수값의 차이를 표와 그림을 통하여 비교하였으며, 정확성과 계산속도를 고려할 때 Patnaik의 함수식에 의한 방법보다 신경망을 이용한 방법이 효율적임을 알 수가 있다.
이 논문은 국립국어원에서 배포한 한국인 대화 음성 말뭉치에서 화자의 성대의 진동을 나타내는 fundamental frequency(f0)값을 측정해서 한국인이 일상 대화를 할 때 f0값의 기초적인 통계자료를 살펴보고, 나이와 f0값의 분포는 어떤 관계를 보이는지를 조사했다. 연구자료 수집과 분석은 Praat과 R을 이용했고, 개인별 억양구마다 상자도를 구하고 사분위값을 활용하여 극단값을 제거하는 방법으로 최종 f0값 자료를 구했다. 그 결과 전체 한국인들의 f0값의 평균값은 185 Hz이고 중앙값은 187 Hz로 나왔다. 자료의 분포모양을 나타내는 왜도는 0.11의 정적분포를 보였고, 첨도는 -0.09로 정상분포에 거의 가까운 모양을 보였다. 일상대화의 피치값의 변화범위로는 238 Hz로 나타났다. 남녀 간의 f0값의 차이는 남성의 중앙값 114 Hz의 거의 두 배에 해당하는 199 Hz가 여성의 중앙값으로 나타났고 t검증결과 유의미한 차이를 보였다. 분포모양을 나타내는 왜도는 남성이 1.24이었고, 여성은 그것의 반에 해당하는 0.58이었다. 첨도는 남녀집단 각각 5.21과 3.88로 나타나 남성의 값이 34% 정도 더 뾰족한 모양을 보였다. 연령대별로는 남녀집단을 합하여 볼 때, 나이가 들수록 f0값이 서서히 내려가는 경향을 보였다. 연령대별 f0중앙값과 나이 간의 회귀분석을 실행한 결과 기울기가 남성집단에서는 0.15, 여성집단에서는 -0.586으로 서로 반대되는 경향을 기록했다. 결론적으로, 대규모 참여자가 녹음한 대화 음성에서 한국인의 집단별 연령별 다양한 f0분포를 규명할 수 있지만, 나이와 f0관계는 더 정밀한 자료수집이 필요함을 알 수 있었다.
최근 VR/AR, 자율주행차 등 다양한 응용분야가 주목 받으며 Time of Flight (ToF) 카메라와 같은 사물과 카메라 간의 거리를 측정할 수 있는 3D 카메라를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정확한 영상 정보를 획득하기 위해, ToF 카메라 센서에 의해 발생할 수 있는 노이즈를 모델링하는 것은 필수적이다. 본 논문에서 우리는 ToF 카메라 센서에 의해 발생하는 노이즈를 모델링하기 위해 Skellam 분포를 도입한다. 연속하는 거리 영상의 픽셀 차에 대한 분포를 분석함으로써 Skellam 분포 적용의 타당성을 제시한다. ToF 카메라의 노이즈 모델링을 통해 ToF 카메라 센서에 발생하는 노이즈를 제거하고 출력 영상의 품질을 향상시킬 것으로 기대한다.
본 연구에서는 액체 로켓용 추진제 분사기로 많이 활용되는 충돌형 분사기중에서 2중 충돌(F-O-O-F)형 분사기에 대한 미립화 특성을 파악하였다. 액적의 크기를 측정하기 위하여 위상/도플러 입자분석기를 사용하였으며, 모의 추진제로 물을 사용하였다. 모의 추진제의 운동량비와 압력 강하량 변화에 따른 2중 충돌(F-O-O-F)형 분사기의 미립화 특성과 크기분포에 대하여 고찰하였다. 분사기 면으로부터 100mm 떨어진 단면에서 산화제/연료의 운동량비가 MR=1.19에서 MR=6.48까지 증가함에 따라 액적크기(SMD)는 감소하였으며, 액적크기(SMD)가 운동량비(MR)에 대하여 SMD= 193.480+15.687MR-5.036M$R^2$+0.415MR$^3$와 같은 관계식에 근사되었다 또한, 연료와 산화제의 압력강하량이 증가할수록 액적크기(SMD)가 감소하였다. 충돌 분무유동장의 액적크기 분포는 Rosin-Rammler 분포함수와 Upper-limit분포함수 모두에 대하여 잘 일치하고 있다. 본 연구의 결과는 액체 로켓용 충돌형 분사기의 초기 설계단계에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
ANOVA 검정에서 검정통계량은 단일 또는 이중 비중심F분포를 따르며 비중심F분포는 일반적인 선형 가설 검정에서 검정함수 계산에 적용되고 있다. 본 논문에서는 단일 비중심F분포의 누적함수 계산에 신경망이론을 적용하였다. 신경망 구조는 다층 퍼셉트론이며 학습과정은 역전과 학습알고리즘이다. 신경망이론에 의하여 계산한 결과와 Patnaik 이 제시한 확률값을 비교하여 제시하였다.
사면(斜面)의 3차원(次元) 파괴(破壞)의 신뢰성(信賴性) 해석(解析)에 안전율(安全率) 대신 파괴확률(破壞確率)이 사용(使用)되었다. 강도정수(强度定數)는 정규분포(正規分布)와 베타분포(分布)로 가정하였고 특정(特定)한 신뢰도(信賴度)와 최우추정법(最尤推定法)에 의하여 구간추정(區間推定) 하였다. 정규분포(正規分布)와 베타분포(分布)의 무작위변수(無作爲變數)는 중심극한정리(中心極限定理)와 Rejection방법(方法)에 따라 일양분포변환방법(一樣分布變換方法)을 사용(使用)하여 발생(發生)시켰고 몬테칼로방법(Monte-Carlo Method)에 의한 파괴확률(破壞確率)은 다음과 같이 정의(定義)된다. $P_f=M/N$ N: 시행회수(施行回數) M: 파괴회수(破壞回數) 본(本) 연구(硏究) 결과(結果)는 다음과 같다. 1. $F_3$는 $F_2$보다 일반적으로 더 컸으나 작은 경우도 나타났다. 2. $F_3/F_2$의 비(比)는 c, ${\phi}$와 3차원(次元) 파괴(破壞)형상 그리고 경사에 따라 민감하나 흙의 단위중량에는 그렇지 않았다. 3. 어떤 완전율(安全率)에 대한 파괴확률(破壞確率)은 배타분포(分布)가 정규분포(定規分布)보다 대체로 크게 나타났다. 4. 어떤 특정(特定)한 사면파괴(斜面破壞)형상과 토질조건(土質條件)에 대하여 허용안전율(許容安全率) $FS_a=1.25$에 해한 $P_f$는 0.23 (정규분포(正規分布)), 0.29(베타분포(分布))로 나타났다.
본 연구에서는 기후변화로 인한 남북공유하천유역의 미래 수문특성 변화를 전망하기 위해 ArcGIS 프로그램을 통해 산정된 격자형 수문특성 매개변수를 분포형 모형인 GRM에 적용하여 임진강유역의 미래 유출수문특성 변화를 분석하였다. 분포형 모형에 사용되는 강우량 자료는 기상관측소 단위로 상세화된 13개 전지구 기후 모델 중 RCP4.5, 8.5 시나리오의 공유하천유역 인접 11개 관측소별 빈도해석 결과를 시·공간적으로 분포하여 사용하였다. 또한 미래기간별 유출특성 변화추이를 분석하기 위하여 참조기간(1981-2005), 21세기 전반기(F1, 2011-2040), 중반기(F2, 2041-2070), 후반기(F3, 2071-2100)로 구분하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 본 연구의 대상지점인 임진강유역은 기후변화로 인해 확률강우량이 증가하여 유역의 유출수문특성에 직접적인 영향이 있을 것으로 예측되었다. RCP 4.5 시나리오에서는 21세기 후반기인 F3에 확률강우량 및 유출량의 증가추세가 줄어들 것으로 전망되나, 참조기간 대비 F1에서 20.4%, F2에서 35.7%, F3에서 34.6%의 평균 유출량 증가율을 보였으며, RCP 8.5 시나리오에서는 F1에서 19.9%, F2에서 38.3%, F3에서 67.8%로 지속적인 증가가 전망되었다. 또한 첨두홍수량 발생시각은 참조기간 대비 약 4.6~13.3% 감소가 예상되었다. 기후변화로 인한 홍수량의 변화는 재해위험을 증가시킬 수 있으며, 이러한 상황에서 남한과 북한의 협력을 통한 유역통합관리의 필요성은 점차 커질 것으로 보인다. 이를 위해서는 정확한 수문학적 분석을 선행하여야 하며, 본 연구가 남북공유하천유역의 재해위험을 평가하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
압출공정 중에 화학반응이 수반되는 경우에 화확반응은 온도와 체류시간분포 (Residence Time Distribution (RTD))에 의해 결정되므로 압출기의 설계 및 공정조건의 확 립에 있어서 RTD를 정확히 측정하거나 예측하는 것은 매우 중요하다. RTD를 예측하기 위 해 제안된 종래의 방법은 압출기내에서의 유동을 2차원으로 단순화하여 RTD와 체류시간분 포함수 f(T)와 누적 체류시간 분포함수 F(T)를 해석적으로 구하였다. 그러나 이러한 종래의 RTD에 관한 해석방법은 실제압출기 내부에서 일어나는 3차원적 순환유동(Circulatory Flow)을 정확하게 고려하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본논문에서는 RTD를 정확하게 예 측하기 위하여 3차원 순환유동을 고려한 RTD를 구하는 방식을 제시하고 f(T)에 관한 새로 운 공식을 유도하였다. 새로운 방식을 적용하기 위해서 유사 3차원(Quasi-3-Dimensional) 유한요소 해석법을 이용하여 속도분포를 구한 후에 순환유동을 고려한 RTD 및 f(T), F(T) 를 계산하였다. 순환유동이 고려안된 종래의 방법에 따른 계산 결과와 비교한 결과로서 종 래의 방식은 순환유동이 고려안되었기 때문에 RTD를 과소평가하는 경향이 있음을 알수 있 었다.
윈저화 자료에 기초한 분산분석법 개발의 일차시도로 고정효과 일원 분산분석 모형에 대한 윈저화 분산분석을 제시한다. 몬테 칼로 모의실험 기법을 사용하여 각 요인 수준마다 g-g 대칭 윈저화를 적용시켰을 때 윈저화 자료에 기초한 제곱합들의 비의 경험적 분포가 통상의 F 분포로 근사됨을 보인다. 이 근사 F 분포의 자유도는 윈저화 카이제곱 통계량의 경험적 분포가 자유도 (n-3g-1)의 통상적인 카이제곱 분포에 만족할만하게 근사되어진다는 성내경(1994)의 연구 성과를 토대로 결정된다. 여기서 n은 표본 크기, g는 한쪽 꼬리 부분에서 윈저화가 적용되는 양이다. 산출된 분산비의 경험적 분위수의 일부를 수록하였다. 이 연구는 non-adaptive 로버스트 분산분석법을 제안하는 것으로 이상점이 존재하는 분산분석 자료에 적용하면 자료 해석이 단순화되는 실용성을 위주로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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