• 물과 미래
• /
• 제29권3호
• /
• pp.129-142
• /
• 1996

본 연구는 일점 측정을 토대로 연직 유사 농도 계산시 예상되는 입력 자료의 부정확함 때문에 발생하는 오류의 크기를 연구하였다. 오류 가능성이 있는 원인인 채취기의 위치, 수면 및 하상고도, 침강 속도, $\beta$ 와$\kappa$ 값은 미국 리오그란데 강으로부터 얻는 자료를 사용하여 비교, 검증되었다. 그 결과 일점 부유사 채취를 토대로 간편한 유사 농도식과 속도 분포식을 사용하여 평균 유사 농도를 산정할 수 있었다. 이 계산 중에서 가장 불확실한 점은 부유사의 연직 유사 분포식에서 Rouse수인 z였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제36권4호
• /
• pp.575-586
• /
• 2003

하천에 오염물질이 순간적으로 유입된 경우에는 연속적인 유입의 경우와 다르게 분산계수의 변화에 따라 오염물질의 거동 특성이 민감하게 변한다. 하천에 순간적으로 유입된 오염물질의 거동특성을 분석하기 위하여 한강하류부에서 수리인자 및 수질인자를 실측하였다. 분산계수 추정에 사용되는 경험식에 실측된 수리인자를 적용하여 갈수시 한강하류부의 분산계수의 규모를 분석하고, 적용 가능성이 큰 경험식을 제시하였다 또한, 실측된 수질인자를 RMA-4 모형의 계산치와 비교하여 만족할 만한 결과를 얻었다. 한강하류부에 순간적으로 유입된 오염물질의 분산계수, 하류단 수위 등의 변화에 따라 오염물질의 분산범위, 분산경로, 최초 및 최대농도 도달시간 등을 파악하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_3호
• /
• pp.1711-1720
• /
• 2020

최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.

• 환경생물
• /
• 제27권3호
• /
• pp.261-265
• /
• 2009

월악산 국립공원 내의 소나무군락에서 2005년 5월부터 2008년 4월까지 3년 동안 월별 낙엽의 생산량과 낙엽을 통해 임상에 이입되는 영양염류의 양을 조사하였다. 2005, 2006, 2007년의 낙엽생산량은 각각 3.070, 3.066, 3.099 ton $ha^{-1}yr^{-1}$이었으며, 3년 동안의 평균 낙엽생산량은 $3.078{\pm}0.018\;ton\;ha^{-1}yr^{-1}$이었다. 낙엽 구성원 중 침엽, 가지 및 수피, 생식기관 그리고 기타가 차지하는 비율은 각각 61.9, 10.4, 5.2, 22.5%으로 침엽이 차지하는 비율이 가장 컷다. 조사지소에서 3년 동안 낙엽을 통해 임상에 이입되는 질소, 인, 칼륨, 칼슘 그리고 마그네슘의 평균 양은 18.014, 0.878, 4.240, 7.349 그리고 2.172 kg $ha^{-1}yr^{-1}$이었다.

• 한국화재소방학회논문지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.112-120
• /
• 2019

국내 PBD에서 화재시뮬레이션을 이용한 안전성 평가의 신뢰성을 개선시키기 위하여, 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도가 고려된 ASET의 평가방법에 대한 검토가 수행되었다. 이를 위해 영화관 및 오피스텔이 검토 대상으로 선정되었다. 주요 결과는 다음과 같다. 인명안전기준에 제시된 주요 물리량에 가장 큰 영향을 미치는 열발생률의 불확실도를 고려할 때, 온도, CO 및 가시도의 상당한 변화가 발생됨을 확인하였다. 또한 수치모델의 불확실도를 반영한 편향인자를 고려할 때, 온도 및 CO는 큰 변화가 없으나 FDS의 낮은 연기농도 예측성능으로 인하여 가시도는 크게 증가됨을 알 수 있었다. 마지막으로 국내 PBD에서 ASET이 대부분 가시도에 의해 결정되는 원인이 논의되었으며, 정확한 ASET 평가를 위해 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도 적용 방안이 제안되었다.

• 한국환경과학회지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.429-436
• /
• 2000

In order to study on the variational characteristics of water quality and chlorolphyll a concentration the water samples were collected daily or three times a week during the period from April 1990 to November 1991 at Kukdong port located in the northern Kamak bay of Southern Korea I made an analysis on biological factor as chlorophyll a concentration as well as physico-chemical factors such as water temperature salinity sigma-t dissolved oxygen, nutrients (ammonia, nitrite, nitrate, phosphate, and silicate) N/P ratio and chemical oxygen demand. In Northern Kamak bay seasonal variations in physical factors such as water temperature salinity and sigma-t were very marked. On the other hand chemical factors such as nutrients concentration and COD were not so. Chemical factors, in particular silicate were influenced by input of freshwater. And the roles of silicate on the seasonal succession of phytoplankton species composition was very low. Phytoplankton biomass as measured by chlorophyll a concentration was very high all the year round and it was controlled by the combination of several factors especially of N/P ratio determined by dissolved inorganic nitrogen.

• 음성과학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.7-16
• /
• 2005

We investigate the effect of membership concentration on the performance of the speaker-independent recognition system by FVQ/HMM. For the membership function, we adopt the result obtained from the objective function approach by Bezdek. Membership concentration is done by varying the exponent in the membership function. The number of selected clusters is constrained to two for the sake of cheap computational cost. Experimental results showed that the recognition rate has its maximum value when the membership function was taken to be inversely proportional to the distance of the input vector from the cluster centroid. When the membership concentration was two weak or too strong, the performance was found to be relatively poor as expected. Except these extreme cases, the membership concentration was not shown to affect the recognition rate significantly. This is in accordance with the general observation that the fuzzy system is not much sensitive. to the detailed shape of the membership function as long as it is overlapped over multiple classes.

• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
• /
• 제7권5호
• /
• pp.275-280
• /
• 2002

In order to control glucose concentration during fed-batch culture for antibiotic production, we applied so called “software sensor” which estimates unmeasured variable of interest from measured process variables using software. All data for analysis were collected from industrial scale cultures in a pharmaceutical company. First, we constructed an estimation model for glucose feed rate to keep glucose concentration at target value. In actual fed-batch culture, glucose concentration was kept at relatively high and measured once a day, and the glucose feed rate until the next measurement time was determined by an expert worker based on the actual consumption rate. Fuzzy neural network (FNN) was applied to construct the estimation model. From the simulation results using this model, the average error for glucose concentration was 0.88 g/L. The FNN model was also applied for a special culture to keep glucose concentration at low level. Selecting the optimal input variables, it was possible to simulate the culture with a low glucose concentration from the data sets of relatively high glucose concentration. Next, a simulation model to estimate time course of glucose concentration during one day was constructed using the on-line measurable process variables, since glucose concentration was only measured off-line once a day. Here, the recursive fuzzy neural network (RFNN) was applied for the simulation model. As the result of the simulation, average error of RFNN model was 0.91 g/L and this model was found to be useful to supervise the fed-batch culture.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제4권3호
• /
• pp.223-229
• /
• 2003

ICRP-60 신권고에 맞게 수정된 방사선피폭선량 계산프로그램인 K-DOSE 60을 4개 발전소 (고리, 월성, 울진, 영광)에 적용하여 주변주민 최대개인피폭선량을 평가하였다 핵종, 장기, 경로별로 결정변수값들을 도출한 결과, 경로는 성인의 경우 농작물, 유아의 경우 우유가, 핵종은 ³H, /sup 133/Xe, /sup 60/Co (고리 1,2발전소), /sup 14/C, /sup 41/Ar(월성 1,2발전소)로 나타났으며, 모든 장기에 대한 피폭선량차이가 매우 작았다. "출력 대 입력" 변동에 근거한 민감도 분석결과, 핵종의 화학적 형태가 타 입력변수들보다 10² factor만큼 높은 민감도를 보였으며, 전이/농축계수에 의한 민감도는 섭취량이나 방출량의 그것에 비하여 상대적으로 매우 낮았다. PCC를 이용한 상관성 민감도의 경우는 4가지 입력변수 모두 0.97 이상의 높은 상관성을 보였다.

• Applied Biological Chemistry
• /
• 제38권1호
• /
• pp.20-25
• /
• 1995

돼지감자 분말을 원료로 에탄올 생산성을 향상시키기 위한 전실험으로 Kluyveromyces marxianus FO43을 고정화시켜 sucrose 배지에 고정화 조건과 발효조건을 조사한 결과 alginate 농도는 2%, bead 직경 2 mm, 고정화 균주의 배양기간 24시간, particle input ratio of 30 : 100, 기질농도 10%(w/v), pH와 온도는 각각 5.5, $40^{\circ}C$가 최적으로 나타났으며 pH $4.5{\sim}6.5$, 온도 $30{\sim}45^{\circ}C$에서 높은 농도의 에탄올을 생성하여 고정화하지 않은 효모보다 넓은 pH와 온도 안정성을 보였다. 최적조건에서 회분발효를 실시한 결과 에탄올 농도는 46.4 g/L, 에탄올 생산성은 1.93 g/L.h이었고 최적조건에서 배양된 bead의 단면을 위상차 현미경으로 관찰해 본 결과 균주세포가 bead의 표면에 밀집되어 있었다.