도시 스프롤 현상은 녹지와 오픈스페이스의 잠식, 교통 혼잡 및 대기오염의 증가, 중심도시 쇠퇴의 촉진, 사회적 자본의 감소, 도시기반시설 비용에 대한 납세부담의 형평성 등 부정적 효과로 인해 비판을 받아왔다. 이 연구는 미국 대도시 지역에서 확인되는 도시 스프롤 특성과 다른 것으로 알려진 한국 수도 지역에서의 도시의 무질서한 확장을 측정한다. 특히 이번 연구에서는 수도권 지역이 교외지역의 저밀도 주택개발 확대로 중심도시의 쇠퇴 경험 여부를 조사한다. 인구밀도의 스프롤 지수, 인구 변화에 대한 도시화 지역의 변화 비율, 인구밀도 변화율 등 세 가지 척도를 채택하였으며, 도시 스프롤 현상을 측정하기 위해 GIS 지도와 서술적 분석을 사용하여 중심 도시의 쇠퇴와 교외지역의 개발 패턴의 특성을 조사하였다. 그 결과, 한국의 수도 지역이 중앙 도시의 쇠퇴와 교외지역의 단독주택의 증가로 미국식 스프롤형식으로 이동하고 있음을 보여주며, 정책 입안자들이 도시스프롤과 미국 대도시들이 겪고 있는 도시스프롤의 부정적 영향을 예방하기 위해 성장관리 전략을 개발할 필요가 있음을 나타낸다.
Several studies investigating the prevention and treatment of external parasites in farmed olive flounder Paralichthys olivaceus have found that the anticoccidial agent toltrazuril sulfone is an effective antiparasitic. Prior to undertaking a full-scale study, we developed analytical methods to detect the levels of toltrazuril and toltrazuril sulfone in farmed flounder samples using liquid chromatography-electrospray ionization tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). This analysis showed that LC-MS/MS changed the mobile phase and collision energy of toltrazuril and toltrazuril sulfone. This was validated using established conditions. Sample pre-treatment for this process involved extraction with dichloromethane and purification by liquid-liquid extraction in formic acid, acetonitrile, and h-hexane, followed by determination of all compounds by LC-MS/MS. Separation was achieved within 10 min by gradient elution using a Capcell Pak C18 ($3.0{\mu}m$, $100{\times}2.0mm$) analytical column (Shiseido UG 120V) with a mixture of 0.1% (v/v) formic acid and acetonitrile. Multiple reaction monitoring was used for selective detection of toltrazuril and toltrazuril sulfone. This method yields satisfactory results for linearity, precision, and limits of quantification. Therefore, the method established in our study will serve as a basis for further research on parasite control by toltrazuril and toltrazuril sulfone.
Objectives: We investigated about the microbial properties and changes in the efficacy of the Codonopsis lanceolata (CL) by natural fermentation. Methods: CL was fermented for four weeks in a well-ventilated place with 2.5% salt. pH, total sugar, total polyphenol, and total flavonoid were measured to determine fermentation characteristics according to fermentation period and salt treatment. Polymerase chain reaction denaturing gradient gel electrophoresis and random amplification of polymorphic DNA-polymerase chain reaction were carried out for microbial analysis during fermentation. In addition, HepG2 cell was cultured to check the lipid accumulation through oil red O staining and the glucose uptake was analyzed by measuring the 2-NBDG at C2C12 cell. Results: The pH level and the total sugar decreased with the CL fermentation. Total polyphenol and flavonoid increased after CL fermentation. It was confirmed that Leuconostoc mesenteroides were maintained continuously during fermentation. In the salt treatment CL, there was a sharp increase in Rahnella aquatilis. Lactobacillus plantarum matrix was observed in fermented CL. In addition, Lactococcus lactis, Weissella koreensis, R. aquatilis, L. plantarum, Leu. mesenteroides have been added to the salt treatment. Glucose uptake were significantly increased after fermentation with salt for four weeks. Lipid accumulation in the HepG2 cells was observed that there was difference (P<0.01) between free fatty acid group (100%) and decreased 4 weeks after fermentation (90.38%) at $800{\mu}g/mL$. Conclusions: Total polyphenol and flavonoid were increased after CL fermentation. Especially, percentage of the glucose uptake and lipid accumulation inhibition increased in CL fermentation with salt. It is expected that fermentation of salt treated CL will be more effective in diabetes and fatty liver.
금융시장에서 주식 가격 자체 또는 가격의 방향성에 대한 예측은 오래 전부터 관심의 대상이 되어 왔기에 여러 방면에서 다양한 연구가 이어져 왔다. 특히 1960년대에 들어서며 많은 연구가 진행되었고 예측가능성에 대해 찬반의 의견들이 있었는데, 1970년대에 나타난 효율적 시장 가설이 지지를 받으면서 주식 가격의 예측은 불가능하다는 의견이 주를 이루었다. 그러나 최근 기계학습 등 예측기술의 발달로 인해 주식 시장에서 미래를 예측해 보려는 새로운 시도가 이어져, 주식시장의 효율성을 부정하고 높은 예측력을 주장하는 연구들이 등장하고 있다. 이 논문에서는 과거 연구들을 평가방법 별로 정리하고, 새로운 주장의 신빙성을 확인하기 위해 이차판별분석, support vector machine, random forest, extreme gradient boost, 심층신경망 등 다양한 기계학습 모형을 적용하여 한국유가증권시장에 상장된 종목 중 삼성전자, LG화학, Naver 주식 가격의 방향성을 예측해보았다. 이때, 널리 사용되는 기술적 지표 변수들과 더불어 price earning ratio, price book-value ratio 등 회계지표를 활용한 변수와, 은닉마르코프모형의 출력값 변수를 사용하였다. 분석결과, 이번 연구의 조건 하에서는 통계적으로 유의미한 예측력을 제시하는 모형이 존재하지 않았고, 현 시점에서 단기 주가 방향성의 예측은 어렵다고 판단되었다. 비교적 단순한 이차판별분석 모형과 회계지표를 활용한 변수를 추가한 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였다는 점에서, 복잡한 모형을 시도하기 보다는 주식 가격에 대한 투자자들의 의견 및 심리가 반영될 수 있는 다양한 변수를 개발하여 활용한다면 향후 유의미한 예측이 가능할 수도 있을 것이다.
오토인코더의 데이터 복원(Output result) 기능을 이용한 노이즈 제거 및 초해상도와 같은 연구가 진행되는 가운데 오토인코더의 차원 축소 기능을 이용한 클러스터링의 성능 향상에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 오토인코더를 이용한 클러스터링 기능과 데이터 복원 기능은 모두 동일한 학습을 통해 성능을 향상시킨다는 공통점이 있다. 본 논문은 이런 특징을 토대로, 데이터 복원 성능이 뛰어나도록 설계된 오토인코더 모델이 클러스터링 성능 또한 뛰어난지 알아보기 위한 실험을 진행했다. 데이터 복원 성능이 뛰어난 오토인코더를 설계하기 위해서 스킵연결(Skip connection) 기법을 사용했다. 스킵연결 기법은 기울기 소실(Vanishing gradient)현상을 해소해주고 모델의 학습 효율을 높인다는 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 데이터 복원 시 손실된 정보를 보완해 줌으로써 데이터 복원 성능을 높이는 효과도 가지고 있다. 스킵연결이 적용된 오토인코더 모델과 적용되지 않은 모델의 데이터 복원 성능과 클러스터링 성능을 그래프와 시각적 추출물을 통해 결과를 비교해 보니, 데이터 복원 성능은 올랐지만 클러스터링 성능은 떨어지는 결과를 확인했다. 이 결과는 오토인코더와 같은 신경망 모델이 출력된 결과 성능이 좋다고 해서 각 레이어들이 데이터의 특징을 모두 잘 학습했다고 확신할 수 없음을 알려준다. 마지막으로 클러스터링의 성능을 좌우하는 잠재변수(latent code)와 스킵연결의 관계를 분석하여 실험 결과의 원인에 대해 파악하였고, 파악한 결과를 통해 잠재변수와 스킵연결의 특징정보를 이용해 클러스터링의 성능저하 현상을 보완할 수 있다는 사실을 보였다. 이 연구는 한자 유니코드 문제를 클러스터링 기법을 이용해 해결하고자 클러스터링 성능 향상을 위한 선행연구이다.
농산촌 지역 단일 집수역인 전남 구례군 간전면 중대리계곡과 경남 하동 악양면에서 각각 6지점과 14지점의 기상관측자료를 수집하여 복잡지형에서의 수증기압 및 상대습도 분포를 분석하였다. 중대리계곡에서는 2014년 12월 19일부터 2015년 11월 23일까지, 악양계곡에서는 2012년 8월 15일부터 2013년 8월 18일까지 가장 고밀도로 측정한 시기의 매시 기온과 습도(지면 위 1.5m)를 이용, 농업기상재해 조기경보시스템에서 사용되고 있는 기존의 수증기압 추정방식과 실제 수증기압을 비교하였다. 관측한 수증기압의 해발고도에 따른 기울기는 시간대(0300, 0600, … 2400 LST)에 따라 변동되었고, 야간일수록 위 아래의 수증기압차가 증대되었다. 지형·지표 조건이 다양한 악양계곡 관측 지점에서는 해발고도 외의 요인으로 인한 수증기압 변이가 지점별로 시간대에 따라 다르게 나타났다. 실제에 더 가까운 수증기압 및 상대습도 추정을 위해, 연구 대상지역의 관측자료로 해발고도 편차 당 수증기압 변화를 조정하는 계수를 도출하였다. 상대습도는 포화수증기압 대비 추정된 수증기압으로 모의하였으며, 조기경보시스템에서 사용된 기존 방법보다 도출된 계수를 활용한 추정방식에서 오차가 더 개선되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 대기외란에 따른 SPGD 위상제어 알고리즘 기반 결맞음 빔결합 시스템의 위상제어 동작성능을 논의한다. 대기의 외란에 대한 통계적 이론을 바탕으로 전산모사를 통해 대기외란에 의한 레이저빔의 위상 및 파면 왜곡에 대한 분석과 왜곡된 빔을 통해 얻게 되는 7채널 및 19채널 결맞음 빔결합 결과를 도출하고, 이를 통해 대기외란의 정도에 따른 빔결합 시스템의 위상제어 동작성능 및 효율을 수치적으로 비교분석한다. 분석 결과, 7채널 결맞음 빔결합의 경우, 대기외란 파라미터 cn2 값이 10-13 m-2/3 까지 증가한 상황에서도 SPGD 위상제어 알고리즘을 적절히 적용할 경우 90% 이상의 빔결합 효율로 시스템의 위상 잠금이 가능하다는 것을 확인하였다. 19채널 결맞음 빔결합의 경우, 동일한 대기외란 조건에서도 대기의 굴절률 비균질성(refractive index inhomogeneity)의 영향이 더 커서 빔결합 효율이 60% 수준으로 급격하게 감소할 수 있음을 확인하였다. 또한, 대기외란이 있는 상황에서 위상잠금시점까지 요구되는 알고리즘의 반복연산 횟수와 대기현상의 변화간격을 비교분석함으로써, 다채널 결맞음 빔결합 시스템이 ㎲의 간격을 가지는 대기외란 상황에서도 정상동작을 하기 위해서는 SPGD 위상제어 알고리즘의 연산대역폭이 수백 MHz에서 수 GHz까지 확장되어야 한다는 것을 확인하였다. 향후, 대기외란이 SPGD 위상제어 알고리즘 기반 결맞음 빔결합 시스템의 위상제어 동작성능에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고 예측하는 데 있어서 본 논문의 결과가 유용하게 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
최근의 기후변화는 산지토사재해의 발생을 가속시키고 있다. 산지토사재해 중 토석류는 전파길이가 길고 매우 빠른 거동 특성을 갖기 때문에 매우 위협적으로 인식된다. 본 연구는 설악산 국립공원내 토석류 발생지 263개소를 대상으로 발생 길이(m)에 미치는 영향인자를 구명하고, 수량화이론(I)을 사용하여 발생 길이에 대한 각 산림환경 인자의 기여도 분석을 하여 예방적인 측면에서 국립공원내 토석류 발생 가능성지역에 대한 예측기법을 개발하였다. 각 산림환경 인자의 Range를 추정한 결과, 종단사면(0.9676)이 가장 높게 나타나 설악산 국립공원의 토석류 발생 가능성에 큰 영향을 미치는 것으로 추정되었으며, 다음으로는 횡단사면(0.6876), 고도(0.2356), 사면경사(0.1590), 방위(0.1364) 순으로 나타났다. 설악산 국립공원 산악지 토석류 발생 발생가능성 판정표를 기준으로 5개의 산림환경 인자의 category별 점수를 계산한 추정치 범위는 0점에서 2.1864점 사이에 분포하고 있으며, 중앙값은 1.0932점으로 토석류 발생가능성을 예측을 작성한 결과 I등급은 1.6399 이상, II등급 1.0932~1.6398, III등급 0.5466~1.0931, IV등급 0.5465 이하로 나타나 1등급, 2등급에서 토석류 발생 비율이 86.3%로서 높은 적중률을 보였다.
지난 10년간 복원력 상실에 의한 어선의 해양사고가 지속해서 증가하고 있으며, 갑작스러운 강풍이 주요 원인으로 지적되고 있다. 이러한 강풍에도 견딜 수 있는 어선의 운동·조종성능을 확보하기 위해서는 정밀한 풍하중 예측 기법이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 전산유체역학 기법을 이용한 어선의 풍하중 평가기법을 개발하고자 한다. 특히, 고도 변화에 따라 풍속이 변화하는 계산환경을 모사하여 그 결과를 균일한 속도분포를 가정한 수치해석 결과와 비교 분석하고자 한다. 본 연구에서는 0-180°까지 15° 간격으로 13개의 방향에 대해 풍하중을 계산하였으며, 계산에 사용된 메쉬 모델은 메쉬 의존성 시험을 수행하여 개발하였다. 전산수치해석은 RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes) 기반 상용 해석 Solver인 STAR-CCM+(Ver. 13.06)와 k-ω 난류 모델을 이용하여 정상상태(Steady State) 유동해석을 수행하였다. 수치해석결과를 간략히 살펴보면 Surge, Sway 및 Heave에서 39.5 %, 41.6 % 및 46.1 % 풍하중이 감소하였으며 Roll, Pitch 및 Yaw에서 48.2 %, 50.6 % 및 36.5 % 감소하였다. 결론적으로 본 연구에서는 고도에 따른 풍속 변화 모델을 통해 기존보다 정밀한 수준의 풍하중 추정이 가능한 것을 확인하였으며, 그 결과가 선박의 풍하중 추정 평가기법 발전에 이바지하길 기대한다.
항공기가 빙점 이하의 습도가 높은 구름대를 지날 때 액적이 항공기와 충돌하면 날개, 동체 등 항공기 구성품에 결빙이 발생한다. 특히 항공기의 날개에 결빙이 증식되면 공력 성능의 저하와 비행 안정성의 감소 등의 치명적인 안전 문제를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 항공기 날개에 적용되는 고양력 장치인 다중 익형의 결빙 증식량이 최소가 되도록 형상 최적설계를 수행하였다. 3차원 Reynolds-Averaged Navier-Stokes 지배 방정식을 이용하여 공력해석을 수행하였고, 다물리 전산해석을 통해 결빙의 형상 및 증식량을 예측하였다. 최적설계의 목적함수는 결빙 증식량 최소화로 설정하였고, 설계변수는 Slat과 Flap의 전개 각도와 위치를 정의하는 형상 변수 6개를 선정하였다. 설계 과정에서 목적함수의 평가는 크리깅 근사모델을 사용하여 대체하였고 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 형상을 도출하였다. 최적화를 수행한 결과, Slat과 Flap에 최적의 전개 각도와 위치를 적용하였을 때 결빙 증식량이 약 8% 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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