감수성(SBC) 및 저항성(RBC) 잿빛곰팡이병균(Botrytis cinerea)에 대한 N-phenyl-O-phenylthionocarbamate 유도체들의 선택적인 살균활성에 대한 3차원적인 구조와 활성과의 관계(3D-QSAR)를 CoMFA와 CoMSIA 방법으로 검토하였다 그 결과, 통계적으로 CoMFA 모델(M5)보다 CoMSIA 모델(M7)이 양호하였으며 살균활성의 선택성에 미치는 요소는 CoMSIA 모델(M7)의 정전기장에 의존적이었다. 그러므로 CoMSIA 모델(M7)의 등고도로부터 N-phenyl 고리의 meta-위치에 음하전을 띄는 수소결합 주게에 의하여 선택성이 개선될 것으로 예상되었다.
된장모델로서 0.2 mM $FeCl_2$를 함유한 0.1 M glucose-0.1 M glutamic acid 모델액에 50 mM citric acid와 이의 synergist로 5종의 금속결합능이 있는 식품첨가물을 첨가하여 시료를 조제한 후 $30^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서 4주간 저장하면서 식품첨가물들이 된장모델의 갈변억제에 미치는 영향을 알아보았다. $30^{\circ}C$에서 저장시 시료의 갈변억제율은 일정하게 유지 되다가 3주후 급감하였고, $40^{\circ}C$에서 저장한 경우는 저장기간이 증가됨에 따라 감소하였다. $30^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서 4주 저장후 가장 높은 갈변억제율을 나타낸 첨가구는 tannic acid 0.015%와 pyrophosphate 0.15%이었으며, $30^{\circ}C$에서 저장시 이들 첨가구의 갈변억제율은 synergist 무첨가구보다 32%가 높았다. 또한 $30^{\circ}C$에서 4주 저장 후 gallic acid, tannic acid, pyrophosphate는 형광물질과 3-deoxyglucosone과 같은 Maillard 반응중간생성물의 생성을 크게 억제하였는데, 이는 이들 synergist들의 높은 철 이온 결합능에 의한 것으로 생각되었다. 중간생성물의 생성 억제효과는 0.15% 첨가 시가 0.015% 첨가시보다 높았다. 한편 gallic acid는 갈변도를 증가시키고, tannic acid는 철 이온과 유색의 착체를 형성하므로, 갈변억제제로 citric acid를 된장에 사용할 경우 이의 synergist로는 pyrophosphate가 가장 적당한 것으로 생각되었다.
제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.
국내에서 새로운 댐 저수지 건설을 통한 수자원의 안정적인 확보는 어려운 여건에 있다. 따라서 수자원의 효율적인 확보, 댐 하류하천의 수질 개선, 신규댐 건설 대체 효과를 기대하기 위해 기존 댐 저수지의 연계운영이 중요하게 인식되고 있다. 본 연구에서는 다수의 댐 저수지 수체를 연계하여 모델을 통해 해석하고자 안동-임하호를 연결한 2차원 모델(CE-QUAL-W2)을 구축하고, 2002년과 2006년 수문사상을 재현하였으며, 수리해석을 실시하였다. 안동호의 좌안인 임동면 마리와 임하호의 우안인 망천리를 연결하고, EL. 140 m 위치에 길이 2 km, 직경 5.5 m로 콘크리트 터널을 연결하는 것으로 가정하였다. 관내 바닥 마찰계수와 미소 마찰손실 값은 0.05를 입력하였다. 저수지 실측수위와 모의수위를 시계열로 비교한 결과, 2002년과 2006년 안동호와 임하호에서 여름철 유입량 증가에 따른 수위 상승을 잘 반영하였고, 결정계수값($R^2$)이 모두 0.9953 이상으로 나타나 모델은 두 저수지 물수지 계산에 있어서 높은 신뢰도를 보였다. 2006년을 대상으로 안동호와 임하호의 댐 앞에서 수심별 수온의 실측값과 모의값을 비교한 결과, 안동호는 4월부터 성층이 진행되어 5월에 수온약층이 EL. 130 m에 형성되었다. 7월 홍수가 중층 밀도류를 형성하여 수온 성층구조를 교란하였고, 기존의 수온약층이 EL. 120 m 로 하강하였으며, 표층 EL. 145 m에 새로운 수온약층이 형성되는 2단 성층 구조를 보였다. 여름철 동안 이러한 현상은 지속되었고, 10월부터 대기기온 강하와 함께 수직혼합이 시작되었다. 수온예측 오차는 AME $0.336{\sim}1.806^{\circ}C$, RMSE $0.415{\sim}2.271^{\circ}C$의 범위로 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 임하호도 안동호와 유사한 경향을 보였고, 모델은 두 저수지에서 전 기간에 걸쳐 모두 안정적으로 저수지 수온 성층현상을 모의하였다. 2002년 수문사상에서 안동-임하 연계 운영시 안동호의 평균 수위는 1.38 m 상승하였고, 임하호는 3.75 m 낮아지는 것으로 모의되었다. 수위변동에 따른 유동 유량은 임하호에서 안동호로 3억 6천 4백만 톤, 안동호에서 임하호로 2억 9천 1백만 톤으로 임하호에서 안동호로 유동한 유량이 높게 나타났다. 유역면적에 비해 저수용량이 작은 임하호의 경우 두 저수지간 유량의 이동에 따라서 저수용량의 증가로 인한 홍수 저감 효과가 있을 것으로 판단된다. 반면, 안동-임하 연계 운영시 임하호의 차가운 물이 안동호로 유입되는 경우, 안동호의 수온 성층구조에 영향을 주었다. 안동호의 경우는 단독운영시보다 높은 위치에 수온약층(EL. 140 m)이 형성되었으며, 임하호는 반대로 저수위가 낮아지면서 단독운영시보다 수온약층의 위치가 약간 낮아졌다. 이러한 결과는 두 저수지 연결시 안동호의 탁수와 수질 환경에 변화가 있을 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 행정정보, GIS, RS정보, 확률모델을 이용하여 교토의정서에서 정의하는 산림전용지역의 추출가능성에 대하여 검토하였다. 1989년의 정사사진과 2001년의 IKONOS화상을 이용한 산림전용지역의 특성을 보면, 1989년부터 2001년까지의 산림전용지역은 약 40ha로 나타났다. 산림전용지역의 종류를 살펴보면, 도로(임도) 개설 및 주택지 개발을 위한 산림전용이 대부분을 차지하였고, 택지전용지의 80%는 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였으며, 신설된 도로 또한 20% 이상이 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였다. 산림전용지역의 추출모델 구축을 위하여 지형인자와 위성영상인자를 이용하였으며, 확률 개념을 도입한 산림전용지 발생 확률 지도를 작성하였다. 구축한 산지전용지 발생 모델의 유효성을 검증하기 위하여, 대상지역을 시스템적으로 구분하여, 추출 정도를 비교 검토하였다. 베이즈 모델과 Regression모델을 비교한 결과, 베이즈모델이 Regression모델보다 높은 추출확률을 나타냈다. 모델의 적합성을 평가하기위해서 대상지역을 2지역으로 구분하여 한쪽의 정보만을 가지고 발생확률지도를 작성하고, 나머지 지역에 대하여 발생확률을 검토한 결과에서도 베이즈모델이 높은 추출확률을 나타냈다.
차세대 CMOS 구조에서 래치업 최소화를 위하여 고에너지 이온주입을 이용한 retrograde well 과 매몰층의 최적 공정 설계 변수 값들을 설정하였다. 본 논문에서는 두 가지의 모듸 모델 구조를 제안하고 silvaco 틀에 의한 시뮬레이션 결과를 비교 분석하엿다. 첫 번째 모델은 매몰층과 retrograde well을 조합한 구조이며, p+ injection trigger current가 600.mu.A/.mu.m 이상의 결과를 얻었고, 두번째 모델은 twin retrograde well을 이용하여 p+ injection 유지전류가 2500.mu.A/.mu.m이상의 결과를 얻었다. 시뮬레이션 결과, 두 모델 모두 도즈량이 많을수록 래치업 면역 특성이 좋아짐을 보았다. 시뮬레이션 조건에서 두 모델 모두 n+/p+ 간격은 2..mu.m 로 고정하였다.
강건 예측 기법은 오류 자료(outliers)를 제거하고 정상 자료(non-outliers)만으로 모델의 파라미터를 구하는 통계적인 방법으로 잘 알려져 있다 기존의 문헌에 소개된 많은 강건 예측 알고리즘들이 있으나 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 가장 많이 사용되는 알고리즘은 M-estimators와 LMS(least-median of squares) 방법이다. 이 중 M-estimators는 어파인 모델(affine model)의 파라미터 측정에 있어 최적의 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 M-estimators는 통계적인 효율성이 높지만 초기화가 적절히 수행되지 않으면 오류 자료를 제거하는 데 문제점을 가진다 따라서 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 연속적인 시그모이드(sigmoid) 가중치 함수를 사용하여 오류 자료와 정상 자료를 효과적으로 분리하면서 어파인 모델의 파라미터를 효과적으로 측정하는 적응적인 M-estimators 강건 예측 알고리즘을 제안한다. 실험에서는 기존의 강건 예측 방법과 제안된 적응적 강건 예측 방법의 성능을 비교 및 분석하여 제안된 방법의 우수함을 보인다.
IT의 발전으로 기기 간 통신을 이용하는 M2M 시장이 급성장하고 있으며, 많은 기업들이 M2M 사업에 참여하고 있다. 본 논문에서는 텔레매틱스의 개념 및 차량 네트워크 보안의 취약성을 알아보았다. 차량 및 IT 기술의 융합과 이동통신망 기술의 발전은 사용자에게 제공되는 서비스의 질은 향상 시켰지만, 이로 인한 보안 위협은 다양해졌다. 텔레매틱스 사업에서 이동통신사업자의 참여로 생성될 수 있는 새로운 비즈니스 모델을 제시하였으며, 이러한 환경에서 발생 될 수 있는 차량 이동통신망 보안 취약성을 분석하였다. 이 중 발생할 수 있는 취약성을 해결하기 위한 방법으로 M2M 기기와 스마트폰 및 차량 상호 인증 기법을 제시하였다.
역류분배방법을 이용한 단백질의 분리정제 효율을 높이기 위하여, 4가지 모델단백질에 대하여 수용성액체 2상계에서의 분획계수를 KCl 농도와 pH변화에 따라 조사하였다. 또한, 역류분배방법을 이용한 다중분배 추출방식으로 모델단백질의 혼합물을 KCl 농도(0, 50, 250, 500mM)와 pH(4.5, 5.5, 6.5, 9.0, 12.0)를 달리한 20가지 조건에서 분획하였다. 그 결과 KCl 농도와 pH에 따라 단백질들의 분획계수(K)값이 다르게 나타나서, KCl을 첨가함으로서 역류분배방법을 이용한 단백질 분리효율을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여 주었다. 단백질에 따라 분리가 잘 일어나는 KCl 농도와 pH는 다르게 나타나서 myoglobin의 경우 KCl 50mM, pH5.5조건의 14번 튜브 상층부와 KCl 250mM, pH6.5조건의 13번 튜브의 상층부에서 잘 분리가 되었으며, BSA의 경우는 KCl 250mM, pH4.5 조건의 14번 튜브에서 분리되었고, lysozyme의 경우는 KCl 50MM, pH4.5조건의 19번 튜브와 KCl 50mM, pH5.5의 16번 튜브 상층부에서 분리가 되었다.
서해안 중부 아산만 안쪽에 위치하는 평택·당진항에서 장래 개발 예정인 면적 6.9km2의 내항2공구 수역은 내항2공구 외곽호안 - 내항가호안 - 내항2공구 중앙 분리호안으로 둘러싸여 있으며, 투수성 제체인 내항가호안 사석 공극을 통하여 해수가 유통되어 조석 현상이 나타나고 있다. 2020년 8~9월의 2개월간 내항2공구 외곽호안 내·외측에서 조석 관측 결과, 2공구 수역의 최대 조차는 1.97m로서 외측 해역 최대 조차 9.79m의 20.1%이고 내·외측의 순간 수위차는 최대 5.82m에 달한다. 내항가호안은 내항2공구 개발이 거의 완료되는 시기까지 유지될 예정이므로 2공구 개발에 따른 내측 조차와 내·외측 수위차의 변화를 정확하게 예측하는 것은 내항가호안 제체 안전에 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 장래 개발단계별 변화 예측에 앞서, 관측이 이루어진 2개월간의 실시간 내측 조석과 내·외측 수위차 시계열을 Delft3D-Flow를 이용하여 기 구축된 아산만 수치모델에서 재현하는 것이다. 내항가호안 제체 통과 유량은 내·외측 수위차에 비례하는 것으로 가정하고, 수위차 - 유량 관계식을 도출하였다. 수위차는 평택 조위관측소와 내항2공구 수역의 1분 간격 관측 조위로부터 산출하였고, 제체 통과 유량은 내측 조위(z, 평택항 DL 기준, m) - 수용적(V, 106m3) 관계식으로 계산하였다. 내측 조위 - 수용적 관계식은 수심측량 성과로부터 V = 0.28z2 + 3.73z + 2.96 (r2=1.00)으로 얻어졌다. 다양한 함수식의 적합성을 검토한 결과, 다음과 같은 수위차(𝚫z, m) - 제체 통과 유량(Q, m3/s) 관계식을 도출하였다. [내항가호안 내측으로 유입시] $Q_{IN}=\{\begin{array}{lll}{\exp}\{0.54\;{\ln}({\Delta}z)+6.00\}&&\text{; }{\Delta}z{\leq}1.8\\219.82{\Delta}z+158.56&&\text{; }{\Delta}z>1.8\end{array}\;\;(r^2=0.86)$ [내항가호안 외측으로 유출시] QOUT = -exp{0.44 ln(-𝚫z) + 5.70} (r2=0.59) 매 𝚫t 마다 제체 통과 유량을 계산하는 알고리즘을 Delft3D 소스 코드에 추가하고, 8개 분조 합성조석(M2, S2, K1, O1, N2, K2, P1, Q1)을 외력조건으로 설정하여 2개월간 조석 수치모델링을 수행하였다. 내항2공구 수역의 매 시별 조위 관측치와 모델치를 비교한 결과, 오차는 -0.37~0.37m의 범위이고, 오차 평균은 0.02m, 절대오차 평균은 0.08m로 상당히 정확하게 실시간 조위 변동을 모의하였다. 보정·검정된 이 모델을 이용하여 향후 내항2공구 개발에 따른 내측 조석과 내·외측 수위차 변화에 대한 예측모의를 진행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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