본 연구에서는 coconut oil과 Tween-Span계 혼합계면활성제를 사용하여 O/W 유화액을 제조하고 유화안정성을 향상시키기 위한 유화조건을 최적화하였다. 이를 위해 최적화과정은 CCD-RSM (central composite design model-response surface methodology)를 이용하였다. 계량인자로는 HLB (hydrophile-lipophilie balance) value, 혼합계면활성제 첨가량, 유화속도 등을 설정하였으며, 반응치로는 평균액적크기(MDS), 유화액의 유화안정도지수(ESI), 열적 불안정도지수(TII)를 설정하였다. CCD-RSM 분석결과 3가지 반응치를 동시에 만족하는 최적조건으로 HLB value (9.1), 혼합계면활성제 첨가량(8.7 wt.%), 유화속도(6,200.8 rpm)로 산출되었으며, CCD-RSM 분석예상값은 MDS (151.0 nm), 유화액의 ESI (99.86%), TII (3.17%)로 나타났다. 이 조건에서의 실제실험 결과 오차율은 3.5% 이하로 나타나 본 연구에서의 O/W 유화액 제조과정에 CCD-RSM 최적화 분석을 적용할 경우 비교적 높은 유의수준의 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 비선형성을 가지는 고정피치 프로펠러를 사용하는 회전익 시스템의 병렬분산보상제어기 적용에 대한 연구 내용을 다루고 있다. 틸트 형 무인기 등 발전된 시스템의 제어기 설계 시 요구되는 비선형 모델링을 위해 T-S 퍼지모델을 사용하였다. 병렬분산보상 제어기는 선형행렬부등식을 이용해 설계하였다. 병렬분산보상제어기 적용가능성 판단을 위한 실험은 시뮬레이션과 1축 자세제어장비를 이용해 수행하였다. Mathworks의 Simulink를 사용해 시뮬레이션을 진행하고 설계한 제어기의 전반적인 성능과 특성을 파악하였다. 이후 1축 자세제어장비와 기 개발된 제어기를 이용해 병렬분산보상기법을 적용한 제어기와 결과를 비교하고 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 토대로 고정피치 프로펠러를 사용하는 회전익 시스템에서 설계한 병렬분산보상제어기 적용가능성과 개선사항을 분석하였다.
The purpose of this study was improve accuracy the IOPs inversion model(IOPs-IM) developed in 2016 for phycocyanin(PC) concentration estimation in the Nakdong River. Additionally, two optimum models were developed and evaluated with 2017 measurement field spectral data for the Geum River and the Yeongsan River. The used measurement data for IOPs-IM analyzation was randomly classified as training and verification materials at the ratio of 2:1 in all data sets. Using the training data set from 2015-2017, accuracy results of the IOPs-IM generally improved for the Nakdong River. The RMSE(Root Mean Square Error) decreased by 14 % compared to 2016. For the GeumRiver, the results of the IOPs-IM were suitable, except for some point results in 2016. Results of the IOPs-IM in the Yeongsan River followed the overall 1:1 line and MAE(Mean Absolute Error) was lower than other rivers. But the RMSE and MAE values were higher. As a result of applying the validation data to the IOPs-IM, the accuracy of the Nakdong River was reduced to RMSE 17.7 % and MRE 16.4 %, respectively compared with 2016. However, the MRE(Mean Relative Error) was estimated to be higher by 400 % in the Geum River, and the RMSE was more than 100 mg/㎥ of the Yeongsan River. Therefore, it is necessary to get the continuously data with various sections of each river for obtain objective and reliable results and the models should be improved.
본 연구에서는 위험물질 누출 사고로 인한 영향을 예측하고 피해를 줄이기 위한 대응 방안으로 기상장(풍향 풍속)과 실제 도시 구조를 고려한 가상의 사고 시나리오를 구축하였다. 위험물질 확산에 대한 시나리오를 기반으로 서울시 강남 지역을 대상으로 보행자 환경에서의 위험특성을 분석하였다. 풍향과 풍속 조건에 따라 48개의 시나리오를 가정하였으며, 스칼라 물질의 확산 특성을 분석하기 위한 위험물질로써 불화수소를 가정하였다. CFD_NIMR_SNU 모델을 이용하여 모의한 기상장(풍향 풍속) 평가를 실시하여 모든 검증 지수가 유효한 범위 내에 나타남을 보였다. 보행자 고도에서 모의된 확산장 분석 결과, 도시의 인공적 구조에 의해 기상장의 조건에 따라 상세 흐름이 변화하며 위험물질이 확산되는 경향에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 유입류의 풍속이 가장 약한 조건의 경우, 하층에서 유입방향의 역방향으로 흐름이 형성되어 보행자 고도에서의 물질 이동경로가 변화함을 보였다. 본 연구에서는 도시 지역의 난류흐름 형성에 도시의 인공적 구조가 매우 중요한 영향을 미치는 것을 보였다. 본 연구에 사용된 기술은 향후 실제 위험물질을 취급하는 도시 내 산업단지에 확산모의 실험과 보행자 환경에서의 위험성 평가에 유용할 것으로 기대된다.
본 연구는 라만 분광법과 부분최소자승법을 이용하여 불량 분말식품을 비파괴적으로 검출할 수 있는 기술을 개발하기 위해 수행되었다. 향신료와 건강보조식품 등으로 소비가 증가하고 있는 마늘과 생강분말을 실험대상으로 선정하고 옥수수 전분을 농도별로 혼합하여 시료를 제작하였다. 라만 반사스펙트럼과 부분최소자승법을 이용하여 불량 분말식품에 혼합된 옥수수 전분의 농도를 예측하기 위한 모델을 개발하고 교차검증을 통해 그 성능을 평가하였다. 또한 변수중요도척도를 이용하여 예측모델의 개발에 기여도가 높은 라만스펙트럼을 선정한 후 이 스펙트럼을 이용하여 새로운 예측모델을 개발하였다. 그 결과 전체 라만 스펙트럼의 약 1/3에 해당하는 스펙트럼 데이터만을 이용하여 전체 라만 스펙트럼을 이용하여 개발된 예측모델과 같은 성능을 갖는 모델을 개발하는 것이 가능하였다.
기울어진 자전축을 갖는 회전계에서, 일정한 각속도로 회전하는 동서풍이 있는 경우에 대해서 로스비하우어비츠 파동의 섹터모드(적도에 대한 반구 비대칭의 첫 번째 모드)와 균형을 이루는 지위고도장을 해석적으로 유도하였다. 균형장은 발산방정식으로부터 시간변화를 제거하고 라플라시안 연산자를 역산함으로써 구하였다. 역산은 비선형항의 계산과 포이슨 방정식의 해를 구하는 두 단계의 연산과정으로 이루어져 있다. 두 번째 단계에서, 구면조화함수로 표현되는 강제력의 항은 구면조화함수의 선형관계를 이용하였고, 그 이외의 항은 구면조화함수를 적분함으로써 구하였다. 균형장은 여섯 개의 동서파수 성분으로 표현됨이 드러났다. 본 연구에서 구한 균형장은 적도에 대하여 비대칭의 구조를 가지기 때문에, 대칭의 구조만을 가지는 것에 비하여 미분방정식의 수치해의 검종법으로서의 활용도가 높다. 일정한 각속도를 갖는 배경 동서풍이 지구의 자전각속도와 같거나 1/2에 해당하는 경우에는, 일부 동서파수 성분이 제거되는 것으로 나타났다. 이론적으로 구한 균형장은 정교한 수치모델을 통하여 구한 균형장과 거의 정확하게 같은 것으로 밝혀져, 이론적 해의 타당성이 입증되었다. 마지막으로, 로스비하우어비츠 파동의 섹터모드와 균형을 이루는 지위고도장의 안정성을 장기간시간적분을 통하여 살펴보았다.
기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.
Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
본 연구에서는 근적외선 분광분석법 (NIR)을 이용하여 메탄올과 에탄올 혼합액 중의 물의 함량을 비파괴적으로 측정하였다. Photo-diode array 방식의 휴대용 NIR system과 scanning 방식의 NIR spectrometer를 이용하여 두 기기 사이의 calibration 결과를 비교하였다. 알코올 혼합액 중의 물의 함량을 정량분석 하기 위해 부분최소자승회귀분석법 (PLSR : partial least squares regression)을 사용하였다. 그 결과 SEP (standard error of prediction)가 photo-diode array 방식을 사용하였을 때는 0.10%, scanning 방식을 사용하였을 때는 0.12%였다. Calibration 모델의 안정성을 확인하기 위하여 6일 동안 2%의 메탄올을 함유하고 있는 에탄올 용액 중의 물의 함량이 3%, 5% 및 7% 되도록 시료를 조제하여 측정하였다. 두 가지 방식의 NIR 모두 3%이내의 변동계수 (CV : coefficient of variation)로 좋은 결과를 나타내었다. 이번 연구를 통해서 메탄올과 에탄올 혼합액 중의 물의 함량 측정이 근적외선 분광분석법을 이용하여 성공적으로 수행되었고 photo-diode array 방식의 휴대용 NIR 시스템을 이용해서 scanning 방식의 NIR spectrometer를 이용한 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 옴니채널과 관련된 기존의 연구를 검토하고, 브랜드 체험과 소비자-브랜드 관계에 대한 문헌고찰을 통해서 옴니채널 브랜드에 대한 체험인식이 소비자-브랜드 관계품질과의 구조적 관계를 도출하였다. 연구모형을 검증하기 위해 부산지역 대학생과 직장인을 대상으로 하여 SSG.닷컴 이용경험이 있는 소비자를 대상으로 전체 250부의 설문지를 배포하여, 최종 210부의 설문이 연구모형 검증을 위해 이용되었다. 연구모형을 토대로 SPSS18.0과 LISREL8.3을 이용하여 가설을 검증한 결과 2개의 가설(가설 2-3, 가설 2-4)을 제외하고 모든 가설이 채택되었다. 이러한 연구 결과는 첫째, 소비자의 옴니 브랜드 체험은 감각(sence)을 통한 체험요인들의 전이효과를 통해 형성된 소비자의 인지적, 감정적 반응이 소비자의 행동에 중요한 요인으로 작용하는 것을 알 수 있다. 둘째, 소비자와 옴니채널 브랜드의 관계형성은 옴니 채널 브랜드에 대한 체험과 신뢰를 통한 애착과 심리적 유대감형성이 중요한 요임임을 알 수 있다. 따라서 본 연구결과는 최근 유통채널의 새로운 트렌드인 옴니채널에 대한 전략적 체험모듈(SEMs)과 공간 환경(Spatial Environment)관리에 대한 전반적인 이해 및 소비자 경험 및 관계적 인식과 관련된 이론적 및 실무적인 시사점을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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