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반응표면분석법을 이용한 Leuconostoc mesenteroides SRCM201425의 만니톨 생산배지 최적화 (Optimization of Medium Components using Response Surface Methodology for Cost-effective Mannitol Production by Leuconostoc mesenteroides SRCM201425)

  • 하광수;신수진;정성엽;양호연;임수아;허주희;양희종;정도연
    • 생명과학회지
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    • 제29권8호
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    • pp.861-870
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    • 2019
  • 본 연구에서는 경제성 있는 생물학적 만니톨 고생산을 위해 선별균주의 만니톨 생산 최적화 배지조성을 RSM 방법을 이용하여 확립하고자 하였다. 먼저 김치로부터 분리된 10균주의 만니톨 생산량과 과당으로부터 만니톨 전환율 분석을 통하여 SRCM201425 균주를 선발하였으며, 선발균주는 16S rRNA 유전자 염기서열과 당 발효 분석을 통하여 Leuconostoc mesenteroides로 동정하였다. Plackett-Burman design (PBD)을 이용하여 만니톨 생산에 영향을 주는 배지 인자를 선별하기 위해 총 11개의 탄소원, 질소원, 무기원소의 영향을 조사하였으며, 통계학적 분석을 통하여 최종적으로 fructose와 sucrose, peptone을 선정하였다. 만니톨 생산을 위한 선별된 각 변수의 최적 농도를 결정하기 위한 방법으로 central composite design (CCD)과 반응표면 분석법을 이용하였으며, 최종적으로 CCD를 통해 만니톨 생산을 위한 배지 조성의 최적 농도는 fructose 38.68 g/l, sucrose 30 g/l, peptone 39.67 g/l으로 예측되었으며, 통계학적 분석을 통해 실험모델의 적합성을 확인하였다. 최종적으로 MRS 배지에서의 생산량의 약 20배의 만니톨을 생산할 수 있었으며, 100 g/l의 fructose가 포함된 MRS 배지 대비 97.46%의 만니톨을 생산하면서, 산업화시 기존 배지 대비 생산비용을 크게 절감할 수 있을 것으로 예상되었다. 본 연구를 통하여 만니톨 생산을 위한 배지 조성의 최적화를 확립하였으며, 만니톨을 생산하기 위한 방법으로 주로 사용되고 있는 고비용의 촉매환원 방법을 대체할 방법을 제시할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

시뮬레이션 모형에 의한 온실의 열환경 분석 (Analysis of Greenhouse Thermal Environment by Model Simulation)

  • 서원명;윤용철
    • 생물환경조절학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.215-235
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    • 1996
  • 본 연구에서 수행한 Model 시뮬레이션에 의한 열환경 분석 기법은 지역별로 다양한 기상여건 하에서 대상온실의 난방 및 냉방부하를 보다 합리적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라 냉방이나 난방용 시스템의 결정을 비롯한 난방대책을 수립하고, 에너지 이용 전략의 수립이나 계절적인 작부계획 수립, 온실산업용 적지선정 등에 유익하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구에서는 온실의 적극적인 환경조절 유형을 난방과 냉방의 두 가지로 대별하고, 난방 소요열량 산정을 비롯하여 야간의 보온 커튼효과, Heating Degree-Hour 산정 등 난방과 관련된 시뮬레이션은 동적 모형을 이용하여 시간별, 일별 및 월별로 검토하였으며, 환기를 비롯한 차광, 증발냉각시스템의 효과 분석은 정적모형을 이용하여 검토하였다. 특히 하절기 지하수와 같은 저온수를 직접 이용하거나 Heat Pump를 통하여 확보될 수 있는 저온수를 이용하여 온실의 피복면에 살수함으로서 확보할 수 있는 온실냉방효과를 검토하는 데는 1.2m$\times$2.4m 크기의 모형온실을 제작하여 기초실험을 수행함으로서 동절기의 수막시스템의 보온효과와 마찬가지로 하절기 냉방 효과를 거둘 수 있다는 가능성을 확인하였다. 본 연구에 활용된 온실의 수치 환경모형 중 난방관련 시뮬레이션용 동적 수치모형은 소기의 목적을 달성하는데 충분히 응용될 수 있는 이론모형이다. 이 이론모형이 범용성이 높은 것은 온실 내ㆍ외의 미기상 변화, 특히 난방이나 냉방이 본격적으로 요구되는 기간동안에 온도, 습도, 일사, 풍속 등의 미기상 인자들을 면밀하게 관찰하여 실측된 자료를 바탕으로 개발되었고, 다양한 자료에 의해 충분히 검정되었기 때문이다. 본 연구에서는 경남 진주지역의 어느 특정 기간(1987년)의 시간별 기상자료를 중심으로 온실의 열적 환경변화에 대한 수치모형 시뮬레이션을 실시하였으며, 아직 수치모형에 의한 시뮬레이션이 불가능한 일부 냉방효과를 검토하는 데는 모형 실험을 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주간과 야간의 설정온도를 달리하고 다단계 변온조절방식으로 시뮬레이션을 행한 결과 난방 소요열량은 난방 설정온도에 따라 현저한 차이를 보였다. 특히 주간 설정온도에 비하여 야간 설정온도가 난방 소요열량에 예민하게 영향을 미치므로 야간의 설정온도 결정에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 2. 기존의 Heating Degree-Hour 자료는 평균 외기온을 중심으로 임의의 설정온도에 대하여 산정된 값이므로 난방 소요열량에 대한 상대적인 비교수단은 되나 고려되는 기상인자의 제한과 설정온도의 임의성 때문에 실용성이 부족하다. 따라서 본 연구에서 제시된 것처럼 온실 주변의 제반 미기상 인자나 경계조건이 반영됨은 물론 작물의 생육상태 및 구체적인 설정온도까지도 고려하는 동적 수치모형으로 시시각각으로 예측된 실내기온을 중심으로 재배기간 동안의 난방열량을 적산함이 합리적이라 판단된다. 기존의 MDH 자료로 난방 설계를 할 경우에는 지나치게 과잉설계 될 가능성이 있다. 3. 산정된 난방 소요열량은 물론 커튼의 보온성능도 월별 기상여건에 따라 현저한 차이를 보이며, 시뮬레이션에 이용된 커튼의 경우 높은 보온효과를 보임으로서 년 평균 50% 이상의 난방 에너지를 절감할 수 있으며, 동절기 3-4개월의 집중 난방기에 에너지가 크게 절감됨을 발견할 수 있다. 4. 고온기 환기성능은 온실의 구조, 기상조건, 작물의 생육상태 등에 따라 다소의 차이가 있으나 환기율에 의해 크게 좌우되며, 시뮬레이션에 이용된 두 가지 농가보급형 온실 모두 환기율의 증가에 따른 실내기온의 강하 효과가 환기율이 1회/min 정도를 넘어서면서 급격히 둔화되는 현상을 보인다. 이는 기존에 권장되고 있는 적정 환기율인 1회/min 전후의 환기 시스템을 갖추는 것이 합리적임을 확인해 준다. 5. 작물이 성숙된 유리온실에서 외기의 상대습도가 50%인 쾌청한 주간동안 연속적으로 1회/min로 환기를 시킬 경우 실내기온 36.5$^{\circ}C$의 대조구에 비한 온도강하는 50% 차광만 했을 시 2.6$^{\circ}C$이고 효율 80%의 Pad & Fan 시스템만 작동시 6.1$^{\circ}C$ 정도이며, 차광과 냉각시스템을 동시에 작동시는 약 8.6$^{\circ}C$로서 외기온보다 3.3$^{\circ}C$가 낮은 28$^{\circ}C$까지 실내온도를 낮출 수 있으나, 동일 조건하에서 외기의 상대습도가 80%로 높은 경우에는 Pad & Fan시스템에 의한 온도강하가 2.4$^{\circ}C$에 불과하여 50% 차광하에서도 외기온 이하로 실내온도를 낮출 수 없음을 알 수 있다. 6. 하절기 3개월(6/1-8/31)동안 Pad & Fan 시스템의 냉방효과($\Delta$T)는 설정된 작동 온도에 따라 다소 차이를 보일 것으로 예상되나 본 시뮬레이션에서 설정한 시스템의 작동 온도 27$^{\circ}C$에서 상대습도와의 상관관계는 대략 다음과 같았다: $\Delta$T= -0.077RH+7.7 7. 전형적인 하절기 주간기상 하에서 경시적 냉방효과를 분석한 결과 환기만으로는 실내기온을 외기온 보다 5$^{\circ}C$ 높게 유지하는 정도가 고작이고, 차광이나 증발식 냉방시스템 만으로는 작물이 성숙한 단계에서조차도 외기온 이하로 떨어뜨리기가 어려우나 차광과 아울러 증발식 냉방을 병행할 경우에는 작물상태에 따라 다소 차이는 있지만 실내기온을 외기온보다 2.0-2.3$^{\circ}C$ 낮게 유지할 수 있음을 발견할 수 있다. 8. 일사가 차단된 27.5-28.5$^{\circ}C$의 외기온하에서 6.5-8.5$^{\circ}C$의 냉수를 온실 바닥면적 1$m^2$당 1.3 liter/min의 유량으로 온실표면에 살수했을 때 실내기온을 외기온보다 1$0^{\circ}C$ 낮은 16.5-18.$0^{\circ}C$ 정도로 낮출 수 있었다. 앞으로 살수 수온(T$_{w}$ )이나 외기온(T$_{o}$ ) 뿐만아니라 살수율(Q)에 따라 온실기온 (T$_{g}$ )에 미치는 상관 관계 T$_{g}$ = f(T$_{w}$ , Q, T$_{o}$ )를 구명하여 지하수 자체 또는 Heat Pump를 이용한 지하수온 이하의 냉수로 온실냉방의 가능성을 구명하는 것이 앞으로의 과제이다.

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한국주요빙계의 소유역에 대한 순간단위권 유도에 관한 연구 (I) (Studies on the Derivation of the Instantaneous Unit Hydrograph for Small Watersheds of Main River Systems in Korea)

  • 이순혁
    • 한국농공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.4296-4311
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    • 1977
  • This study was conducted to derive an Instantaneous Unit Hydrograph for the accurate and reliable unitgraph which can be used to the estimation and control of flood for the development of agricultural water resources and rational design of hydraulic structures. Eight small watersheds were selected as studying basins from Han, Geum, Nakdong, Yeongsan and Inchon River systems which may be considered as a main river systems in Korea. The area of small watersheds are within the range of 85 to 470$\textrm{km}^2$. It is to derive an accurate Instantaneous Unit Hydrograph under the condition of having a short duration of heavy rain and uniform rainfall intensity with the basic and reliable data of rainfall records, pluviographs, records of river stages and of the main river systems mentioned above. Investigation was carried out for the relations between measurable unitgraph and watershed characteristics such as watershed area, A, river length L, and centroid distance of the watershed area, Lca. Especially, this study laid emphasis on the derivation and application of Instantaneous Unit Hydrograph (IUH) by applying Nash's conceptual model and by using an electronic computer. I U H by Nash's conceptual model and I U H by flood routing which can be applied to the ungaged small watersheds were derived and compared with each other to the observed unitgraph. 1 U H for each small watersheds can be solved by using an electronic computer. The results summarized for these studies are as follows; 1. Distribution of uniform rainfall intensity appears in the analysis for the temporal rainfall pattern of selected heavy rainfall event. 2. Mean value of recession constants, Kl, is 0.931 in all watersheds observed. 3. Time to peak discharge, Tp, occurs at the position of 0.02 Tb, base length of hlrdrograph with an indication of lower value than that in larger watersheds. 4. Peak discharge, Qp, in relation to the watershed area, A, and effective rainfall, R, is found to be {{{{ { Q}_{ p} = { 0.895} over { { A}^{0.145 } } }}}} AR having high significance of correlation coefficient, 0.927, between peak discharge, Qp, and effective rainfall, R. Design chart for the peak discharge (refer to Fig. 15) with watershed area and effective rainfall was established by the author. 5. The mean slopes of main streams within the range of 1.46 meters per kilometer to 13.6 meter per kilometer. These indicate higher slopes in the small watersheds than those in larger watersheds. Lengths of main streams are within the range of 9.4 kilometer to 41.75 kilometer, which can be regarded as a short distance. It is remarkable thing that the time of flood concentration was more rapid in the small watersheds than that in the other larger watersheds. 6. Length of main stream, L, in relation to the watershed area, A, is found to be L=2.044A0.48 having a high significance of correlation coefficient, 0.968. 7. Watershed lag, Lg, in hrs in relation to the watershed area, A, and length of main stream, L, was derived as Lg=3.228 A0.904 L-1.293 with a high significance. On the other hand, It was found that watershed lag, Lg, could also be expressed as {{{{Lg=0.247 { ( { LLca} over { SQRT { S} } )}^{ 0.604} }}}} in connection with the product of main stream length and the centroid length of the basin of the watershed area, LLca which could be expressed as a measure of the shape and the size of the watershed with the slopes except watershed area, A. But the latter showed a lower correlation than that of the former in the significance test. Therefore, it can be concluded that watershed lag, Lg, is more closely related with the such watersheds characteristics as watershed area and length of main stream in the small watersheds. Empirical formula for the peak discharge per unit area, qp, ㎥/sec/$\textrm{km}^2$, was derived as qp=10-0.389-0.0424Lg with a high significance, r=0.91. This indicates that the peak discharge per unit area of the unitgraph is in inverse proportion to the watershed lag time. 8. The base length of the unitgraph, Tb, in connection with the watershed lag, Lg, was extra.essed as {{{{ { T}_{ b} =1.14+0.564( { Lg} over {24 } )}}}} which has defined with a high significance. 9. For the derivation of IUH by applying linear conceptual model, the storage constant, K, with the length of main stream, L, and slopes, S, was adopted as {{{{K=0.1197( {L } over { SQRT {S } } )}}}} with a highly significant correlation coefficient, 0.90. Gamma function argument, N, derived with such watershed characteristics as watershed area, A, river length, L, centroid distance of the basin of the watershed area, Lca, and slopes, S, was found to be N=49.2 A1.481L-2.202 Lca-1.297 S-0.112 with a high significance having the F value, 4.83, through analysis of variance. 10. According to the linear conceptual model, Formular established in relation to the time distribution, Peak discharge and time to peak discharge for instantaneous Unit Hydrograph when unit effective rainfall of unitgraph and dimension of watershed area are applied as 10mm, and $\textrm{km}^2$ respectively are as follows; Time distribution of IUH {{{{u(0, t)= { 2.78A} over {K GAMMA (N) } { e}^{-t/k } { (t.K)}^{N-1 } }}}} (㎥/sec) Peak discharge of IUH {{{{ {u(0, t) }_{max } = { 2.78A} over {K GAMMA (N) } { e}^{-(N-1) } { (N-1)}^{N-1 } }}}} (㎥/sec) Time to peak discharge of IUH tp=(N-1)K (hrs) 11. Through mathematical analysis in the recession curve of Hydrograph, It was confirmed that empirical formula of Gamma function argument, N, had connection with recession constant, Kl, peak discharge, QP, and time to peak discharge, tp, as {{{{{ K'} over { { t}_{ p} } = { 1} over {N-1 } - { ln { t} over { { t}_{p } } } over {ln { Q} over { { Q}_{p } } } }}}} where {{{{K'= { 1} over { { lnK}_{1 } } }}}} 12. Linking the two, empirical formulars for storage constant, K, and Gamma function argument, N, into closer relations with each other, derivation of unit hydrograph for the ungaged small watersheds can be established by having formulars for the time distribution and peak discharge of IUH as follows. Time distribution of IUH u(0, t)=23.2 A L-1S1/2 F(N, K, t) (㎥/sec) where {{{{F(N, K, t)= { { e}^{-t/k } { (t/K)}^{N-1 } } over { GAMMA (N) } }}}} Peak discharge of IUH) u(0, t)max=23.2 A L-1S1/2 F(N) (㎥/sec) where {{{{F(N)= { { e}^{-(N-1) } { (N-1)}^{N-1 } } over { GAMMA (N) } }}}} 13. The base length of the Time-Area Diagram for the IUH was given by {{{{C=0.778 { ( { LLca} over { SQRT { S} } )}^{0.423 } }}}} with correlation coefficient, 0.85, which has an indication of the relations to the length of main stream, L, centroid distance of the basin of the watershed area, Lca, and slopes, S. 14. Relative errors in the peak discharge of the IUH by using linear conceptual model and IUH by routing showed to be 2.5 and 16.9 percent respectively to the peak of observed unitgraph. Therefore, it confirmed that the accuracy of IUH using linear conceptual model was approaching more closely to the observed unitgraph than that of the flood routing in the small watersheds.

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회사채 신용등급 예측을 위한 SVM 앙상블학습 (Ensemble Learning with Support Vector Machines for Bond Rating)

  • 김명종
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.29-45
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    • 2012
  • 회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.