습지를 대상으로 한 기능 평가는 습지의 현 상태를 면밀히 파악하기 위한 기본 단계일 뿐만 아니라 습지를 '우리에게 수많은 편익을 제공하는 하나의 자원이자 재화'로 인식하는 '생태계 서비스' 개념의 토대가 되는 중요한 과정이다. 20세기말 미국에서부터 시작된 습지 기능 평가는 WET, EMAP-wetlands 그리고 HGM의 순서로 발달하였다. 21세기에 접어들며 보다 간편하고 신속하게 수행 가능한 RAM이 기능 평가 개발의 주류를 이루기 시작하였다. 그 이후에는 세 가지 수준의 위계를 갖는 기능 평가의 체계가 갖추어졌으며 기능 평가의 대상과 목적 등에 따라 전략적으로 활용되는 형태로 발전하였다. 우리나라 또한 미국의 HGM과 RAM을 토대로 하여 일부 항목과 내용들을 개선하는 형태로 한 기능 평가가 2001년부터 수행되기 시작하였다. 이후 HGM과 RAM의 약점과 단점을 보완할 뿐만 아니라 우리나라의 환경 특성 및 실정에 맞게 개선된 형태의 기능 평가 도구들이 개발되기 시작하였다. 국내외 습지 기능 평가 연구 동향파악 및 선진국과의 비교 분석을 통해 국내 기능 평가에 있어 우선적으로 보완이 필요한 것들로 다음의 사항들을 제안하는 바이다: 1) 조류와 같이 우리나라의 현실을 고려한 지시자를 활용한 기능 평가 도구가 필요하다. 2) 우리나라 습지의 많은 면적을 차지하고 있는 연안습지를 대상으로 하는 최적화된 기능 평가 도구 개발이 필요하다. 3) 연구자 및 정책담당자들 간의 소통과 협력 공조를 유도할 수 있는 네트워크 구축과 확장이 필요하다.
본 논문은 광대역 통합망에서 오버레이를 이용하여 사용자 관점의 End-to-end QoS 지원 구조를 제안한다. 기존 광대역 통합망은 제어평면의 IMS에서 사용자평면에 존재하는 IP 전달망의 직접적인 트래픽제어와 자원예약을 수행하여 QoS를 제공한다. 그리고 사용자의 End-to-end QoS를 지원하기 위하여 전달망에서 확보한 QoS를 사용자에게 최대로 전송하고 품질 저하를 최소화하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존 연구와 더불어 사용자가 요구하는 서비스 품질의 차별화, 사용자의 단말환경에 최적화된 컨텐츠의 제공과 같은 사용자 수준에서의 확장된 QoS 개념이 고려될 필요가 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 오버레이 서비스 네트워크 구조의 전송계층에서는 다양한 망환경에 가장 효율적인 전송 프로토콜을 사용하여 최대의 전송효율을 제공하는 프로토콜 최적화기능을 지원한다. 그리고 응용계층에서는 사용자 단말의 데이터 변환과정에서 발생하는 프로세싱지연을 네트워크로 분산시키고, 오버에이를 이용하여 사용자의 서비스수준과 응용서비스의 특징 및 단말환경에 적합한 형태로의 중간변환기능을 수행한다. 결과적으로 본 논문에서는 광대역 통합망에서 전송계층과 응용계층의 서비스 품질 제어 기능을 추가하여 사용자의 End-to-end QoS를 지원하는 오버레이 서비스 네트워크의 구조와 내부 컴포넌트 기능, 그리고 3GPP와의 연동을 통한 QoS 제공 방안을 제안한다.
$C_9$-알데히드를 수소화하여 $C_9$-알콜을 제조하는 공정에 사용하기 위한 최적의 촉매를 선정하고, $C_9$-알콜의 수율을 극대화하기 위한 운전 조건을 확립하기 위한 실험을 수행하였다. 구리 전구체로 acetate를 사용하고 침전제로 $Na_2CO_3$를 사용하여 제조한 $CuO/ZnO/Al_2O_3$(60:30:10 wt%) 촉매의 표면적 및 구리 비표면적이 가장 우수하였으며 $C_9$-알데히드 수소화 반응에서도 가장 우수한 성능을 보였다. 최적화된 촉매를 장착한 trickle bed 반응기를 사용하여 $175^{\circ}C$, 800 psi, $WHSV=3hr^{-1}$의 조건에서 94.1 wt%의 $C_9$-알콜 수율을 얻었다. 알데히드의 수소화 반응에 사용되는 다른 촉매들과 비교한 결과 Ni/kieselghur 촉매와 유사한 성능을 보였으며 $Cu-Ni-Cr-Na/Al_2O_3$ 촉매 및 $Ni-Mo/Al_2O_3$ 촉매의 경우보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 장기 촉매 테스트를 통해서 촉매의 안정성을 확인한 결과 약 72시간 이후에는 고비점 부산물의 생성량 증가로 인하여 $C_9$-알콜의 수율이 약간씩 감소하였다.
본 연구에서는 유해원소로 오염된 현장토양을 대상으로 물리적 및 화학적 토양세척공법을 적용하였을 경우, 유해원소의 처리효율과 더불어 토양세척공법에서 발생하는 폐수를 중화, 응집, 흡착 반응을 이용하여 처리할 경우를 고려하여 최적 토양세척공법의 선정방법을 평가하고자 하였다. 본 연구에서 사용한 토양에서 주된 유해원소인 비소제거에 수산화나트륨 수용액이 황산 수용액보다 효과적이었다. 반면, 폐수 처리의 경우 수산화나트륨 수용액으로 토양 세척 시 함께 추출되는 토양유기물로 인하여 폐수처리가 복잡하고 유해원소의 제거가 잘되지 않아 세척공정의 세척제로는 산을 이용하여 토양을 세척하는 것이 좋으며, 발생하는 세척액의 pH를 6.5 이상으로 중화시켜 대부분의 유해원소를 제거할 수 있었다. 흡착제로 GFO(Granular ferric oxide)를 이용하였을 경우 비소와 납의 제거율이 뛰어났으며, 중화공정과 결합하였을 경우 대부분의 유해원소를 제거할 수 있었다. 결과적으로, 토양세척 공법 적용 시 토양의 특성에 따라 유해원소의 제거율 및 세척액의 처리 및 재이용 방법이 차이가 있으므로, 세척효율 및 세척수 처리 공정을 고려한 체계적인 최적화를 진행하여야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 비모노톤함수(non-monotone function)인 CosExp(cosine-modulated symmetric Exponential function) 함수와 모노톤함수(monotone function)인 시그모이드 함수를 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘(Cascade Correlation algorithm)의 학습에 병행해서 사용하여 이중나선문제(two spirals problem)의 패턴인식에 어떠한 영향이 있는지 분석하고 이어서 알고리즘의 최적화를 시도한다. 첫 번째 실험에서는 알고리즘의 후보뉴런에 CosExp 함수를 그리고 출력뉴런에는 시그모이드 함수를 사용하여 나온 인식된 패턴을 분석한다. 두 번째 실험에서는 반대로 CosExp 함수를 출력뉴런에서 사용하고 시그모이드 함수를 후보뉴런에 사용하여 실험하고 결과를 분석한다. 세 번째 실험에서는 후보뉴런을 위한 8개의 풀을 구성하여 변형된 다양한 시그모이드 활성화 함수(sigmoidal activation function)를 사용하고 출력뉴런에는 CosExp함수를 사용하여 얻게 된 입력공간의 인식된 패턴을 분석한다. 네 번째 실험에서는 시그모이드 함수의 변위를 결정하는 세 개의 파라미터 값을 유전자 알고리즘을 이용하여 얻는다. 이 파라미터 값들이 적용된 시그모이드 함수들은 후보뉴런의 활성화를 위해서 사용되고 출력뉴런에는 CosExp 함수를 사용하여 실험한 최적화 된 결과를 분석한다. 이러한 알고리즘의 성능평가를 위하여 각 학습단계 마다 입력패턴공간에서 인식된 이중나선의 형태를 그래픽으로 보여준다. 최적화 과정에서 은닉뉴런(hidden neuron)의 숫자가 28에서 15로 그리고 최종적으로 12개로 줄어서 학습 알고리즘이 최적화되었음을 확인하였다.
수요응답형 순환교통시스템(Personal Rapid Transit: PRT)은 자동차에 버금가는 승객의 요구 대응성 및 최적경로 운행으로 인한 높은 효율성 등의 특징 때문에 미래형 신교통수단으로서 많은 주목을 받아 왔다. 하지만 수송 분담 능력(4~6명)에 비해 건설비가 많이 들어가고 기존에 운용되고 있는 타 대중교통시스템과의 역할 분담 문제 때문에 적용에 한계가 있는 것도 사실이다. 따라서 본 연구에서는 도시 내 유연한 운용과 타 교통수단과의 연계를 목적으로 PRT 차량을 위한 수직이송장치를 개발하였다. 기존의 물류 분야에서 많이 채택되고 있는 순환 컨베이어 방식을 응용하였으며, 특히 연속이송이 가능하며 사이클 타임이 적은 장점이 있다. 이와 더불어 1/10 스케일의 모형의 제작을 통하여 장치의 기술적인 운용 가능성을 확인하였으며, 이를 통해 구조적 안정성을 확보하기 위한 방안을 도출하였다.
최근 IoT 기술이 발달함에 따라 헬스케어 서비스를 제공하는 많은 의료기관에서는 IoT 기술을 이용한 의료 서비스가 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 사용자 신체에 부착된 IoT 센서의 갯수가 증가하면서 서버에 전달되는 헬스케어 정보는 점점 복잡해져서 서버에서 사용자의 헬스케어 정보를 분석하는 시간이 증가하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 사용자에 부착된 IoT 장치를 통해 전달되는 다량의 헬스케어 정보를 서버에서 의료 목적에 맞게 헬스케어 정보를 수집 및 처리하기 위한 딥 러닝 기반의 헬스케어 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 서버에 전달된 헬스케어 정보에 속성값을 부여하여 속성값에 따른 서브넷을 구축한 후 서브넷간 연계 정보를 시드로 추출하여 계층적 구조로 그룹화 한다. 제안 기법은 서버에서 그룹화된 헬스케어 정보를 딥 러닝에 적용하여 사용자의 치료 및 처방에 대한 관찰 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있어 최적화된 정보를 추출할 수 있는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안기법은 헬스케어 서비스 모델에서 동작되는 의료 서비스의 처리속도가 기존기법에 비해 평균 14.1% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 기법보다 평균 6.7% 낮았다. 헬스케어 정보 추출에 대한 정확도는 기존 기법보다 평균 10.1% 높은 결과를 얻었다.
수직 다관절 로봇의 세 가지 주요 부품인 베이스프레임, 하부프레임, 상부프레임의 경량화를 위하여 위상최적화를 적용하였다. 위상최적화를 위한 설계 영역은 기존 모델을 포함시키는 단순 영역으로 설정하고 이를 삼차원 솔리드 요소로 이산화하였다. 설계 변수들은 SIMP 법을 사용하여 각각의 요소의 물성치를 파라미터화 시켰다. 로봇의 다물체 동역학 해석으로부터 얻어진 하중들을 로봇의 하중조건으로 부여하였으며 최적화의 목적 함수는 구조의 정적, 동적 강성의 조합으로 설정하고 제한조건은 질량제한조건을 부과하였다. 위상최적설계로 얻은 결과는 주조 제조에 용이한 설계로 후처리하였다. 최종 최적화 모델은 기존 모델과 비교하여 비슷하거나 큰 정적, 동적 강성을 가지면서 베이스프레임은 11.0%, 하부프레임은 12.0%, 상부프레임은 10.0% 경량화시킬 수 있었다.
본 연구는 전분을 증자하지 않고 직접 효소제를 작용시켜 효율적인 당화를 시키고자 하였다. 원료 전분의 산침지와 macerating enzyme, ${\alpha}-amylase$, glucoamylase 를 처리하여 증자 전분의 당화율보다 더 높은 당화율을 얻었다. 실험에 사용한 전분질의 전당은 시료 g당 쌀 4.53, 고구마 4.26, 타피오카 3.92 mmole 이었다. 현재 주정공업에서 사용하는 알코홀 발효 조건을 기준으로 하여 당화시킨 결과는 전당의 $70{\pm}10%$가 당화되었다. 무증자 전분의 당화시 전분질 입자의 크기에 따른 당화율은 입자가 적을수록 효율적이었다. 산 전처리에 있어서 산의 농도와 온도 및 처리 시간은 시료 : 처리 용적 - 1 : 2 일때 5 % $H_2SO_4$, $60^{\circ}C$, 12시간에서 좋은 결과를 나타내었다. 전분질의 무증자 당화에 사용하는 효소의 최적 조건은 pectin depolymerase는 pH 4. 5, $45^{\circ}C$, 2시간이 우수 하였으며, ${\alpha}-amylase$ 는 pH 6.0, $60^{\circ}C$, 1시간, 그리고 glucoamylase는 pH 3.5, $60^{\circ}C$, 1시간의 조건이 유리하였다. 효소의 처리방법은 동시 처리가 단계별 처리보다 효과가 좋았고 jar fermenter 를 사용하여 행한 것이 삼각 후라스크에서 행한 것보다 효과가 좋았다. 각 처리 결과에서 얻은 최적 조건으로 무증자 전분을 당화시킨 결과 전당을 기준으로 타피오카는 82%, 쌀은 90.5%, 그리고 고구마는 84.5%가 당화 되었다.
최근 3차원 공간정보 수요의 증가로 인해 고정밀의 3차원 공간정보 구축이 활성화되고 있다. 이렇게 구축되고 있는 3차원 공간정보를 활용하여 건설 토목분야에서는 타 분야와의 융합을 통해 그 생산성을 높이기 위해 다양한 연구가 진행 중이다. 이러한 추세로 건설 및 토목분야에서의 BIM(Building Information Modeling) 기술이 빠르게 적용되고 있다. 특히, 계획-설계-시공-유지보수와 같은 생애주기를 지닌 건설 토목 분야에서는 각 단계별 특징에 맞도록 BIM 활용 방법 및 방안 등이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 경험적, 통계적 데이터베이스와 2차원 정보를 바탕으로 시행된 토목공사 프로세스에서 벗어나 3차원 공간정보와 BIM 기술을 연계하여 합리적이고 최적화 가능한 프로젝트를 시뮬레이션 하기 위함에 있다. 이를 위하여 항공사진과 항공라이다를 이용하여 연구지역에 대한 3차원 지형데이터를 구축하였으며, 구축된 지형데이터와 교량 구조물 설계자료와의 통합 BIM 모델을 구축하여 실험지역에 적용함으로써 그 활용성을 사례를 통해 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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