본 연구는 기존 정성적/평면적으로만 다뤄왔던 간선도로의 망기능을 입체적/정량적으로 분석하기 위하여 새롭게 정의한 네트워크(network)과 네트워킹(networking)에 입각한 망기능 분석방법론을 제시하고, 실제 간선도로망에 적용하여 망기능을 분석하였다. 이를 위해 간선도로 네트워크를 상부도로인 고속국도와 이와 연계된 하부도로(일반국도, 지방도, 도시부도로 등) 간을 입체적 관점에서 분석하였고, 기존의 물리적인 연결성 측면 외에도 교통정보 및 주행조건 등 운전자(이용자) 측면의 망기능을 고려한 세부기능지표(networking index, NI)를 도출하여, 망기능의 효율성을 정량적으로 평가할 수 있는 네트워킹 지수(networking rate, NR)를 산정하였다. 주요 분석결과로서, ITS 분야인 교통정보기능이 네트워킹 구성요소에 중요한 영향요소임을 입증하였다. 이는 기존에 물리적 연계 중심의 도로정비방안 도출보다 교통정보를 고려한 네트워킹 정비의 필요성을 보여준다. 그리고, 실제 고속국도 중심 간선도로 망기능을 분석한 결과로서 전국대비 수도권에서 낮은 망기능을 보이고 있는데, 상 하부도로 간 대체우회기능을 수행할 수 있는 구간기능과 교통정보기능이 상대적으로 떨어지는 것이 주요 원인으로 분석되었다.
Roesch의 생존 방정식속에 세포증식으로 일어나는 생존증가를 가장 일반적 형식으로 포함시킨 식을 유도하고 이 식으로부터 저선량률 방사선에만 적용되는 동결과선량식 (Isoeffect formula)을 유도하였다. 이 저선량률식이 파라메터 하나로 결정해주는 총선량은 Paterson과 Green에 의하여 얻어진 실험 임상결과와 일치한다. 이 파라메터와 선량률 효과 사이의 관계의 의의를 논하였다. 또한 고선량률 분절(fractionation) 치료와 동저선량률 계속치료를 연락하는 동결과 선량식을 유도 사용하여, Ellis가 잰 실험결과와 비교하였다. 그 결과, Ellis와 Paterson이 쓴 'tolerance'의 표준이 $\alpha/\beta$의 비 4Gy에 해당하는 것임이 밝혀졌다. 그러므로 이들의 'tolerance'의 표준은 'early effect'에만 두고 본 것이 아님을 알 수 있다. 개념적인 면에서도, 아래와 같은 새로운 견해가 나올 수 있다. KHT sarcoma의 생존선도 (survival curve)에 선량률 효과가 보이지 않는 이유로 $\alpha/\beta$의 비가 큰 점을 들을 수 있다. 이것은 이 survival curve에 어께 (shoulder)가 보이지 않는 것으로도 증명이 된다. Pierquin이 선량률에 무관하게 head and neck tumor치료에 같은 총선량을 쓴 것을 정당화시킬 수 있다.
담수직파재배에서 사마귀풀과 자귀풀 경합밀도에 따른 벼 수량감소 정도를 예측하고 제초제 사용여부 결정을 위한 경제적 방제수준을 설정하여 저투입, 친환경적인 정밀 잡초관리 체계를 확립하고자 시험을 수행하여 얻어진 결과는 다음과 같다. 쌀수량 감소정도는 사마귀풀의 경우 경합밀도가 $m^2$당 8본일 때 8%, 96본일 때 45% 이었고 자귀풀의 경우 $m^2$당 8본일 때 20%, 96본일 때 77% 이었다. 벼와 잡초의 경합에 따른 쌀수량 예측모델은 사마귀풀의 경우 Y=553.2 kg/(1+0.00913X) $R^2$=0.912 이었고 자귀풀의 경우 Y=567.9 kg/(1+0.04434X) $R^2$=0.961 이었다. 초종별 경제적 방제수준은 사마귀풀의 경우 $m^2$당 3.0본 이었고, 자귀풀의 경우 $m^2$당 0.6본 이었다.
To investigate the an air pollution by particulate matter and its dispersion, a cement plant produceing portland cement 600,000 ton/year and its vicinity were surveyed from Obtober, 1980 to April, 1983. The survey was mainly focused on main stack emmission rate of the cement plant and particle size distribution in the dust, dustfall and total suspended particulate concentration in the area by month and distance from the stack. The results of the study were as follows; 1. The main stack emission rate was surveyed before and after the spray tower was additionally installed to the original E.P bag filter. Before the spray tower installed, the main stack emission rate was higher ($0.64g/Nm^3$) than the emission standard of Korean Environmental Preservation Law's ($0.59g/Nm^3$, amended to $0.4g/Nm^3$ on April 1983), but after the spray tower was installed, its main stack emission rate was markedly decreased to the standard ($0.43g/Nm^3$). 2. $2{\sim}3{\mu}m$ of the particle size was the largest portion (20.8%) of the dust particulate from the main stack and 50% of the frequency distribution was $1.5{\mu}m$ of the size. Most particle size was below $10{\mu}m$. 3. The spray tower reduced the dustfall to $37.81{\sim}9.76\;ton/km^2/month$ while dustfall appeared at $45.29-15.45ton/km^2/month$, in the vicinity of plant before spray tower installed 4. Mean concentrations of total suspended particulate for 24 hours of the various stations were determined in $20.6-200.0{\mu}g/m^3$, 3 stations of tham were higher than the value of Harry and William's arthmetic average standard $130{\mu}g/m^3$. 5. Linear regression between dustfall [X] and total suspended particulate[Y] concentration was an equation, Y=4.024X+11.479.[r=0.91] 6. During the whole seasons in the opposite area 100m apart from the omission source the prevailing wind direction was with estimated more than $30ton/km^2/month$, and the concentration of total suspended particulate for 24 hours averaging time was more than $140{\mu}g/m^3$ in the same area and direction. 7. Assuming the wind direction were constant through the day dustfalls for a day were estimated at $13.40ton/km^2/day,\;10.79ton/km^2/day$ and $4.55ton/km^2/day$ at various distances of 100m, 500m and 1,500m from the emission source respectively. 8. In the simutalion of dustfall and suspended dust by area, Gaussian dispersion model modified by size distribution of particulate matter was not applicated since the emission of dust were from multi sources other them stack. From the above results, it could be applied that the dispersion of dust from the cement plant is estimated and regulated for the purpose of environmental protection.
VLBI 안테나의 기준점을 정확하게 결정하는 것은 서로 다른 우주측지기술들을 연계하는 콜로케이션을 수행하기 위한 필수적인 사항이다. 본 연구에서는 VLBI 안테나의 기준점을 정확하게 산출할 수 있는 3D circle fitting 방법에 대한 비교와 분석을 수행하였다. 이를 위하여 평면상의 관측점 평행이동과 정규직교 좌표계 설정을 기반으로 하는 방법론과 unitary 좌표변환을 활용하는 방법론을 제시하고, 비교 대상 방법별로 fitting 정확도를 평가하였다. 각 방법의 3D circle fitting 정확도를 향상시키기 위하여 관측점과 fitting 모델 사이의 잔차로써 직교거리를 산출하고, 과대오차를 소거하는 반복계산 과정을 수행하였다. 연구의 결과, unitary 좌표변환을 기반으로 하는 3D circle fitting 방법론이 VLBI 안테나의 방위각과 앙각축에 대한 최적의 방정식을 결정하는데 가장 적합한 것으로 나타났다. 상기 방법으로 결정된 두 축의 교차점을 VLBI 안테나의 기준점으로써 계산하였고, 이러한 결과는 향후 VLBI 관측성과의 국가기준점 연계를 위한 다양한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 다진 생강에 다량 함유된 6-gingerol을 뇌질환 개선 등의 기능성이 보고된 6-shogaol로 변환시키기 위하여 $CO_2$를 이용한 6.4MPa의 가압조건에서 가열 온도와 시간을 변수로 두고 중심합성설계법을 이용한 최적반응표면분석법을 적용하였다. 적용 온도 $70-130^{\circ}C$ ($X_1$)와 적용 시간 95-265분($X_2$)을 독립변수로, 6-gingerol함량($Y_1$, mg/g dried ginger)와 6-shogaol함량($Y_2$, mg/g dried ginger)을 종속변수로 설정하였다. 그 결과 온도와 시간이 대체적으로 증가할수록 6-gingerol은 감소하였으며 반대로 6-shogaol은 증가하였다. 도출된 반응표면 설계를 분석한 결과 압력이 6.4 MPa일 경우 적용 온도($X_1$)는 $130^{\circ}C$, 적용 시간($X_2$)는 204분이었다. 최적반응표면분석 결과 예측된 6-gingerol과 6-shogaol 함량은 각각 건조시킨 생강을 기준으로 0.13, 3.85 mg/g이며, 이때 만족도는 0.991이었다. 본 실험 결과를 통하여 도출된 가압조건에서의 열처리 방법은 스팀 등을 이용한 물리적 열처리 기술에 비해 소요 시간과 소모되는 에너지를 줄일 수 있었고, 6-gingerol에서 6-shogaol로의 변환율이 탁월하기 때문에 친환경적이고 효율적인 6-shogaol을 얻을 수 있는 기술임을 확인할 수 있었다.
근적외선 분광광도기을 이용하여 참기름의 Acid value, iodine value, palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linoleic acid 및 linolenic acid를 비파괴적으로 신속하게 정량할 수 있는 가능성을 조사하였다. 시료의 스펙트럼측정은 투과방식을 이용하여 $400\sim2500nm$ 범위에서 측정하였다. MPLS를 이용하여 도출된 Acid value, Iodine value, palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linoleic acid 및 linolenic acid의 검량선 상관도는 각각 0.9907, 0.9077, 0.9527, 0.9210, 0.9829, 0.9736, 0.9709이었고 검증했을때의 상관도는 각각 0.989, 0.944, 0.924, 0.717, 0.989, 0.967, 0.990이었으며 SEP는 0.058, 0.562, 0.194, 0.168, 0.221, 0.297, 0.072로 나타나 기존의 분석법을 대신하거나 예비시험법으로 활용할 수 있는 유용한 방법임이 입증되었다 본 연구에서 개발한 방법은 매우 간단하게 참기름의 품질평가 및 진위여부를 판단할 수 있어 다수의 시료를 검사해야 하는 기관과 실시간으로 품질관리를 필요로 하는 생산현장에서 예비시험법으로 활용함으로써 인력절감 및 실험환경 개선등의 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
쇠고기의 저장 중 이취발생을 대변할 수 있는 품질인자를 탐색하고자 온도의존성의 관점에서 상호관계를 분석하였다. 특수관능기법인 R-index에 의한 이취검지시간을 탐지하였고, 이화학적, 생물학적 품질인자를 측정하였다. 먼저, 이취검지시간의 온도의존성의 관계식을 개발하여, 이에 따른 이취발생 indicator의 선발 요건을 유도하였다. 이화학적 분석은 VBN, pH, 육색, Warner-Bratzler shear force,그리고 생물학적 분석은 Pseudomonas spp., Lactic acid bacteria를 대상으로 하였다. 품질인자의 온도의존성은 Arrhenius 상수인 활성화에너지를 사용하여 분석하였다. 그 결과 VBN, pH, $a^*$값, LAB, Pseudomonas spp., WBSF, $L^*$값, $b^*$값의 순으로 이취발생과의 온도의존성이 유사하게 나타났으며, 상위권에 있는 pH와 $a^*$값에 비하여 환경적 요인에 안정한 VBN이 쇠고기 저장 중 이취발생의 최적 indicator인 것으로 탐색되었다.
생체내에서 각종 생리활성이 있는 양파유의 기능성 및 저장성 향상을 위하여 agar와 gelatin이 혼합되어 있는 물질을 피복물질로 사용하여 양파유(중심물질)를 미세하게 캡슐화하는 작업을 수행하였으며, 먼저 양파유 미세캡슐화 수율을 예민하게 측정할 수 있는 방법을 ethyl acetate 추출 및 gas chromatography 기술을 사용하여 확립하였다. 확립된 미세캡슐화 수율 측정법을 사용하여 양파유 미세캡슐화를 위한 제반 공정조건들, 즉 [중심물질, Cm] : [피복물질, Wm]의 비율($X_1$), 분산액의 온도($X_2,\;^{\circ}C$), 분산액내의 detergent 농도($X_3$, %(w/v)), 유화체의 농도($X_4$, %(w/w)) 등의 최적화를 수행하였으며, 공정 최적화를 위해서는 반응표면분석법(response surface methodology, RSM)을 이용하였다. RSREG 처리 결과, 4가지 독립변수가 각각 변화함에 따른 미세캡슐화 수율(Y, %)에 대한 회귀식은 $Y=97.028571-0.775000(X_1)-0.746726(X_1){\cdot}(X_1)-1.100000(X_3){\cdot}(X_2)$으로 표현되었으며, 반응표면분석 결과 양파유 미세캡슐화를 위한 최적화 조건으로서 [중심물질, Cm] : [피복물질, Wm]의 비율은 4.5 : 5.5(w/w), 분산액의 온도는 $17.1^{\circ}C$, 분산액내 detergent농도는 0.037%(w/w), 유화제(sorbitan monolaurate, HLB 16.7)의 농도는 0.42%(w/w)인 것으로 판명되었으며(미세캡슐화 수율의 최대 예측값은 95.7%), 이상의 최적조건하에서 양파유 미세캡슐화를 실제 수행한 결과 96.2%의 미세캡슐화수율 실측값을 얻을 수 있었다. 따라서, RSM에 의하여 결정된 미세캡슐화 최적 조건은 ${\pm}5%$ 오차범위내에서의 높은 신뢰성을 갖는 것으로 판명되었으며, 실제 미세캡슐화 공정에 적용가능한 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 진자 실험을 통하여 중추신경계 질환인 경직을 정량적으로 판정할 수 있는 새로운 LCL(Logically Classified Level) 척도(scale)가 개발되었다. 새로운 척도개발에는 총 30개의 변수가 사용되었다. 이를 위하여 실험결과의 통계적 분석이 수행되었고 이들 중 진자 실험에서 경직의 특성이 가장 잘 반영되는 변수가 대표변수로 선정되었다. 사용된 30개의 변수 중 20개는 새로 도출된 변수이며 10개는 선행된 연구자들에 의하여 개발된 변수이다. 새로운 20개의 변수들은 진자 실험에서 발생되는 특성들인 각도, 각속도, 근육 모델, EMG가 고르게 반영될 수 있도록 이들의 조합으로 도출되었다. 이변량 상관분석결과 총 30개의 변수들 중 11개의 변수들은 서로 밀접한 상관성이 있음이 파악되었다. 11개의 서로 강한 상관성을 보이는 변수 중 논리적인 모순이 없는 L11이 대표변수로 선택되었다. 28명의 환자 데이터는 대표변수인 L11를 기준으로 4개의 그룹으로 분리되었고 최종으로 이들 그룹의 경향을 예측할 수 있는 회귀 방정식을 유도하였다. 새로운 척도에 사용된 대표변수인 L11은 환자들에게서 나타날 수 있는 여러 경우에 적합한지 검토되었는데 미소한 환자의 상태까지 잘 반영하고 있음이 드러났다. 따라서 새로운 LCL 척도는 기존의 준 정량적인 척도인 MAS(Modified Ashworth Scale)를 대체할 수 있을 것으로 기대된다. 특히 환자의 초기 진단뿐만 아니라 동일한 환자의 치료전후, 병적 호전에 대하여 정밀하게 파악할 수 있어 약물의 처방량 조절, 치료기간 등 치료의 전략에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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