현재 남한에서는 270m 해상도의 강수분포도가 제작되어 활용되고 있지만, 북한지역에는 강수관측점의 수가 남한에 비하여 매우 적어서 남한과 같은 방법으로 강수분포를 추정하기는 어렵다. 자료가 불충분한 북한지방의 강수추정을 위해 우선 낮은 해상도의 강수기후도를 PRISM을 이용하여 제작하고 격자 내 지형특성을 반영하기 위해 여기에 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 '지형-강수 관계'에 근거한 보정값을 더하는 방법을 모색하였다. 남한 지역 270m 해상도의 DEM에서 자동기상관측소와 표준기상관측소 위치의 격자값을 추출하고 이들을 이용하여 AWS+KMA 및 KMA에 해당하는 가상지형을 만든 다음, 둘 간의 편차를 얻었다. 강수량에 대해서도 동일한 작업을 하여 둘 간의 편차를 얻어 경사향별로 고도편차-강수편차 간 회귀식을 도출하였다. 북한 지역의 270m 해상도의 DEM과 27개 기상대 고도 값으로 IDW한 가상지형 간의 편차를 구한 다음, 남한에서 얻은 회귀식을 적용하여 보정값을 계산하였다. 북한지역에 대해 2,430m 해상도로 PRISM모형을 구동하고 보정값을 적용하여 최종강수량을 얻었다. 제작된 강수기후도에 따르면 북한지방의 연간 총 강수량은 지역평균이 1,196mm이며 표준편차는 298mm인 것으로 추정된다.
기온 상승이 '신고' 배나무의 만개일에 미치는 영향을 조사하기 위해 배시험장의 시간별 기온자료로 발육지수를 산정하고, 기상청 관측자료에 있는 67개 지역의 최고 최저 온도에 의한 발육속도로 평년 만개일 분포 및 온도상승에 따른 만개일 변화를 추정하였다. 나주지역에서 '신고' 배나무의 발육지수는 0.9593이었다. 천안지역의 만개일 관측자료와 발육지수에 따른 예측자료와의 차이가 0-7일 범위였고, 일치한 해가 35.3%였다. 67개 지역의 평년 만개일은 4월 4일부터 5월 28일까지 분포하였다. 예측 만개일이 평년기온 보다 $5^{\circ}C$ 상승할 때까지 대부분의 지역에서 빨라졌지만 $3^{\circ}C$ 상승부터 남쪽의 해안가 지역에서 늦어졌으며, $4^{\circ}C$와 $5^{\circ}C$ 상승하면 제주, 고산(제주도 서부), 서귀포 지역에서는 개화되지 않는 것으로 추정되었다. 3월 기온 상승 시 예측 만개일의 변화가 가장 컸고, 4월, 2월, 1월 및 12월 순이었다. 기온상승에 따라 우리나라 배 재배 주산지의 만개일이 빨라질 것으로 전망되었다.
지반기술자는 지반의 구조 및 잠재적 거동을 예측하기 위해서 현장조사 데이터를 사용한다. 대부분의 경우 이러한 데이터들은 전체 지반 체적의 1/100,000도 되지 못한다. 이렇게 얻어진 시료에 대한 실내시험 및 현장시험을 통하여 지반의 특성치를 결정한다. 그러나 이렇게 추정된 결과치는 예측치이며 Legget(1979)의 지적과 같이 실제 흙의 상태와는 매우 다르게 평가될 가능성을 가지고 있으며, 이러한 경우는 샘플링과 예측 과정을 일반적인 규정에 따라 실시하는 경우에도 발생할 수 있다. 그동안 지반 물성치와 관련된 불확실성을 규명하고자 하는 노력이 이루어졌지만, 전체 지반 조사 계획의 정확도 및 각각의 지반 조사 위치나 잠재적 조사 위치의 상대적인 중요성을 정량적으로 평가할 수 있는 방법으로 일반적으로 받아들여지는 방법이 아직까지는 없는 실정이다. 본 논문에서는 지구 통계학적 방법인 크리깅 내삽법(kriging interpolation method) 및 역거리 내삽범(inverse distance weighted interpolation method)을 이용하여 지반 정수를 추정하고 그 정확도를 비교하였다. 또한 장기 침하량을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 그리고 이 방법을 "신뢰도"(Tsai and frost, 1999)와 지구 통계학적 방법을 접목시켜서 지반 조사 계획의 조사정밀도를 평가하는 공간적 인 분석 방법을 제시하였다. 그리고 마지막으로 추가 지반조사 계획이 이루어지는 경우, 추가 지반조사위치를 결정할 수 있는 방법을 제시하였다. 아울러, 보다 정확한 해석을 위한 방법으로 시각적 도시, 해석 및 자료 관리의 기능이 뛰어난 GIS 프로그램(ARC-lnf3)을 이용하였다.
혈압은 심혈관계 질환을 비침습적인 방법으로 진단할 때 사용하는 중요한 생리적 지표 중 하나이다. 보통 동맥 혈압을 측정하기 위해 사용되는 기존의 비침습적인 방법들은 커프를 사용해야 하며. 연속적 혈압 측정이 어렵다. 수축기 혈압과 맥파전달시간은 서로 반비례 관계를 가지고 있다. 실험은 피검자로부터 휴식을 통한 평온한 상태와 운동을 통한 격한 상태로부터 수축기 혈압과 맥파전달시간 데이터를 얻었다. 얻어진 데이터를 이용하여 각 피검자용 회귀식과 전체 피검자용 회귀식을 만들기 위해 선형회귀분석을 하였다. 만들어진 회귀식의 정확도를 검증하기 위해 측정한 수축기 혈압값과 예측한 수축기 혈압값을 비교하였다. 비교 결과, 각 피검자용 회귀식이 혈압계는 오차의 평균과 표준편차가 각각 ±5mmHg, 8 mmHg를 가져야 된다고 규정한 American National Standards Institute of the Association of the Advancement of Medical Instrument (ANSI/AAMI)에 적합하였다. 그러나 전체 피검자용 회귀식은 ANSI/AAMI의 규정에 적합하지 않았다. 이 결과는 맥파전달시간과 각 피검자에 맞는 초기 보정을 통해서 커프를 사용하지 않고, 연속적으로 수축기 혈압을 측정할 수 있음을 의미한다.
소프트웨어 복잡도가 증가할수록 소프트웨어 성공률은 기하급수적으로 감소하며, 반대로 실패율은 증가한다. 소프트웨어 규모 증가에 따른 실패율은 성장곡선으로 표현할 수 있다. 이 현상에 따라, 본 논문은 Gompertz 성장곡선으로 개발 성공률과 완료율을 추정하였다. 먼저, 수치적으로 제시된 $10^n$의 소프트웨어 규모를 로그값으로 변환시켜 데이터 간격을 일정하게 하였다 로그값의 소프트웨어 규모 변화에 따른 개발 성공률과 완료율의 함수관계를 유도하고자 하였다. 그러나 이 관계를 적절히 표현하는 함수를 찾지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 개발 성공률의 역 개념인 실패율과 완료율의 역 개념인 취소율을 도입하였다. 로그값의 소프트웨어 규모 변화에 따른 개발 실패율과 취소율 관계는 성장곡선 형태를 나타내었다. 결론적으로, 개발 취소율과 실패율을 적절히 표현하는 함수로 Gompertz 성장곡선을 적용한 결과 실측 데이터를 적절히 표현할 수 있었다. 본 모델을 적용하면 특정 규모의 소프트웨어에 대한 개발 성공률과 완료율을 보다 정확히 얻을 수 있을 것이다.
본 연구에서는 독성가스 중 가장 널리 이용되는 염소와 암모니아 가스 누출에 대한 누출속도 추정 방법을 제안하고자 한다. 우선, 독성 가스 누출이 자주 발생하는 위험 지역 주변에 펜스 형태의 광센서 네트워크를 설치한다. 센서가 규정 농도 이상의 위험물질을 감지하게 되면, 자동적으로 물질을 분석하고 그 물질의 농도정보를 얻게 된다. 기존의 역추적 모델들은 3개 이상의 센서 정보로부터 결과물을 요구하기 때문에, 하나의 센서정보로 누출속도를 구해야 하는 이 시스템에는 적합하지 않다. 이 연구에서 제안한 신경망을 기반으로 한 역추적 알고리즘과 농도정보 및 기상정보를 이용하여 누출원에서 누출속도를 구하게 된다. 관련 위험물 저장 설비의 공정정보, 물질정보, 기상정보 그리고 센서로부터 얻은 농도데이터 등 14개의 입력 데이터를 넣어 출력값인 누출속도를 구하게 된다. 이는 독성가스 저장시설 주변에 사는 주민들에게 위험시설에 대한 신뢰감을 향상시키며, 독성 가스 누출시 주변 지역 주민들에게 긴급상황을 신속히 전달할 수 있는 비상대응의 일환으로 활용 할 수 있을 것이다.
The 1st Forest Health Management survey was conducted to examine the health of the forests in Korea. However, in order to understand the health of the forests, which account for 63.7% of the total land area in South Korea, it is necessary to comprehensively spatialize the results of the survey beyond the sampling points. In this regard, out of the sample points of the 1st Forest Health Management survey in Gyeongbuk area, 78 spots were selected. For these spots, the species diversity index was selected from the survey sections, and the spatial interpolation method was applied. Inverse distance weighted (IDW), Ordinary Kriging and Ordinary Cokriging were applied as spatial interpolation methods. Ordinary Cokriging was performed by selecting vegetation indices which are highly correlated with species diversity index as a secondary variable. The vegetation indices - Normalized Differential Vegetation Index(NDVI), Leaf Area Index(LAI), Sample Ratio(SR) and Soil Adjusted Vegetation Index(SAVI) - were extracted from Landsat 8 OLI. Verification was performed by the spatial interpolation method with Mean Error(ME) and Root Mean Square Error(RMSE). As a result, Ordinary Cokriging using SR showed the most accurate result with ME value of 0.0000218 and RMSE value of 0.63983. Ordinary Cokriging using SR was proven to be more accurate than Ordinary Kriging, IDW, using one variable. This indicates that the spatial interpolation method using the vegetation indices is more suitable for spatialization of the biodiversity index sample points of 1st Forest Health Management survey.
본 논문에서는 한국전통게임에 사용되는 접이식 종이구조물(이하 딱지)의 접이과정을 모델링하고 게임의 승리조건을 만족시키는 충돌조건을 유전알고리즘을 이용하여 산정하는 과정을 서술하였다. 딱지는 A4용지 2장으로 구성되는 것을 가정하였다. 접이과정은 강제경계조건을 부여하여 날개부분을 꼬임의 위치로 변형시키고 강체판의 강제경계조건을 이용하여 딱지를 압착하였다. 이후 복원력에 의한 완화해석을 수행하여 게임에 사용된 딱지의 형상과 응력상태를 구성하였다. 얻어진 동일한 2개의 딱지 중 타격딱지를 주어진 충돌위치로 강제변위에 의해서 이동시키고 주어진 충돌속력에 대한 충돌해석으로 게임의 진행과정을 해석하였다. 이 때 승리조건인 피격딱지의 반전을 일으키는 충돌조건을 산정하기 위하여 유전알고리즘을 이용한 최적화해석을 수행하였다. 이 과정에서 효율적인 해석을 위하여 충돌해석을 2단계로 나누고 1단계의 해석결과 피격딱지에 반전이 발생할 가능성이 있는 경우에만 2단계해석을 진행하였다. 1단계 해석에서 유전알고리즘의 적합함수는 피격딱지의 방향코사인이었고 2단계해석에서는 속도의 역수로 하여 전체적으로는 가장 낮은 충돌속력을 가지는 충돌조건을 찾아내고자 하였다. 해석수행결과 다양한 압착두께에 따른 최적의 충돌조건을 찾아 낼 수 있었다.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
This study was intended to provide the basic design creteria for the refrigerated storage, and to estimate the required optimum capacity of refrigerator for the different sizes and kinds of the existing fruit storage. The structural characteristics of the existing fruit storages in Pyungtaek-khun of Kyungki-do were surveyed. The average out-door air temperature during the expected storage life after harvesting, was obtained by analyzing the weather information. The heat transfer rates through the different models of storage walls were estimated. The refrigerating load required for different models of fruit storage was analyzed in the basis of out-door air temperature. The results obtained in this study are summarized as follows: 1. The fruit storages surveyed were constructed on-ground, under-ground and sub-ground type buildings. The majority of them being the on-ground buildings are mostly made of earth bricks with double walls. Rice hull was mostly used as the insulating materials for their walls and ceilings. About 42% of the buildings were with the horizontal ceiling, 22% with sloped ceiling, and about 36% without ceiling. About 60% of the storage buildings had floor without using insulated material. They were made of compacted earth. 2. There is no difference in heat transfer among six different types of double walls. The double wall, however, gives much less heat transfer than the single wall. Therefore, the double wall is recommended as the walls of the fruit storage on the point of heat transfer. Especially, in case of the single wall using concrete, the heat transfer is about five time of the double walls. It is evident that concrete is not proper wall material for the fruit storage without using special insulating material. 3. The heat transfer through the storage walls is in inverse proportion to the thickness of rice hull which is mostly used as the insulating material in the surveyed area. It is recommended that the thickness of rice hull used as the insulating material far storage wall is about 20cm in consideration of the decreasing rate of heat transfer and the available storage area. 4. The design refrigerating load for the on-ground storages having 20 pyung area is estimated in 4.07 to 4.16 ton refrigeration for double walls, and 5.23 to 6.97 ton refrigeration for single walls. During the long storage life, however, the average daily refrigerating load is ranged from 0.93 to 0.95 ton refrigeration for double walls, and from 1.15 to 1.47 ton refrigeration for single walls, respectively. 5. In case of single walls, 50.8 to 61.4 percent to total refrigerating load during the long storage life is caused by the heat transferred into the room space through walls, ceiling and floor. On the other hand, 39.1 to 40.7 percent is for the double walls. 6. The design and average daily refrigerating load increases in linear proportion to the size of storage area. As the size increases, the increasing rate of the refrigerating load is raised in proportion to the heat transfer rate of the wall. 7. The refrigerating load during the long storage life has close relationship to the out-door air temperature. The maximum refrigeration load is shown in later May, which is amounted to about 50 percent to the design refrigerating load. 8. It is noted that when the wall material having high heat transfer rate, such as the single wall made of concrete, is used, heating facilities are required for the period of later December to early February.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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