PURPOSES : The dynamic modulus for a specimen can be determined by using either the non-destructed or destructed testing method. The Impact Resonance Testing (IRT) is the one of the non-destructed testing methods. The MTS has proved the source credibility and has the disadvantages which indicate the expensive equipment to operate and need a lot of manpower to manufacture the specimens because of the low repeatability with an experiment. To overcome these shortcomings from MTS, the objective of this paper is to compare the dynamic modulus obtained from IRT with MTS result and prove the source credibility. METHODS : The dynamic modulus obtained from IRT could be determined by using the Resonance Frequency (RF) from the Frequency Response Function (FRF) that derived from the Fourier Transform based on the Frequency Analysis of the Digital Signal Processing (DSP)(S. O. Oyadigi; 1985). The RF values are verified from the Coherence Function (CF). To estimate the error, the Root Mean Squared Error (RMSE) method could be used. RESULTS : The dynamic modulus data obtained from IRT have the maximum error of 8%, and RMSE of 2,000MPa compared to the dynamic modulus measured by the Dynamic Modulus Testing (DMT) of MTS testing machine. CONCLUSIONS : The IRT testing method needs the prediction model of the dynamic modulus for a Linear Visco-Elastic (LVE) specimen to improve the suitability.
본 연구에서는 콘크리트 구조물의 합리적인 압축강도 및 탄산화 예측식을 제안하고, 이 제안식의 현장적용을 통한 보다 효율적인 터널 진단 및 유지관리 기법을 개발하였다. 이를 위하여 공용연수가 약 30년 이상 경과하였으며, 약 15년 동안 수회에 걸친 진단 및 점검으로 무수히 많은 현장 내구성 측정 데이터가 축적된 서울메트로를 대상 시설물로 선정하였다. 압축강도 및 탄산화 분석결과 80% 이상의 정확도를 확보하는 각각의 예측식을 도출하였으며, 기존 제안식과의 비교분석을 통하여 본 연구 제안식의 신뢰도를 확인하였다. 또한 제안식의 현장적용 결과 압축강도 및 탄산화 깊이에 대한 예측치의 평균오차율이 약 20%내외로서 80% 이상의 높은 정확도를 확보하는 것으로 분석되어 현장적용의 적합성을 확인하였다. 현장조사 전 내구성 예측 맵(Map)을 활용한 효율적인 유지관리 기법을 개발하였다. 예측 맵(Map) 활용 시 진단기술자 및 시설물 담당자는 설계기준강도에 미달되거나 탄산화로 철근부식 가능성이 높은 취약부위를 한 눈에 파악할 수 있으므로 일일이 조사를 수행하는 과정에서 취약부위를 도출해야 하는 현 조사기법 보다 효과적으로 터널 조사 및 유지관리를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
산림입지도의 지위지수 정보는 조사지점에만 존재하므로 미조사 지역에 대한 지위지수는 별도의 추정이 필요하다. 미조사 지역의 지위지수 추정을 위해 본 연구에서는 점자료로부터 연속표면을 생성하는 공간 내삽법인 크리깅 기법을 적용하였다. Chapman-Richards 생장모델을 이용하여 표준지별 지위지수 추정치를 구한 뒤 가우시안, 구형 및 지수형 베리오그램 모델별로 정규크리깅을 이용하여 단양 전역의 소나무림 지위지수를 격자단위($30m{\times}30m$)로 추정하였다. 교차검증을 위해 평균오차(ME), 평균표준오차(ASE) 및 평균제곱근오차(RMSE)를 계산하였다. 베리오그램 모델 적합 결과, 상대 너깃이 가장 큰 가우시안 모델(37.40%)이 제외되었으며 구형 모델(16.80%)과 지수형 베리오그램 모델(8.77%)이 선택되었다. 크리깅에 의한 지위지수 추정치는 지수형 모델을 적용한 경우 4.39~19.53, 구형모델을 적용한 경우 4.54~19.23의 분포를 보였다. 교차 검증 결과, RMSE는 두 모델에서 큰 차이가 없는 것으로 나타났으나 구형모델의 ME와 ASE가 지수형 모델보다 작기 때문에 구형 베리오그램 모델 기반 지위지수 지도를 최종적으로 선정하였다. 지위지수 지도로부터 산출된 단양지역 소나무림 평균 지위지수는 10.78로 추정되었다. 공간이질성이 큰 우리나라 산림의 바이오매스 추정 시 지위지수 지도를 통해 지역적 변이를 고려할 수 있으며 궁극적으로는 탄소저장량 분포 추정의 정확도 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 굴참나무 임분의 직경분포와 ha당 재적 및 탄소량을 추정하는데 있다. 영급과 임분구조를 고려하여 굴참나무 임분에서 354개소를 조사하고 시료를 수집하였다. 임령에 따른 직경분포를 파악하기 위하여 Weibull 모형을 사용하였으며 모수의 추정은 단순적률법(Simplified method-of-moments)을 이용하였다. 사용된 자료 중에서 80%는 모형개발에 사용하였고, 나머지 20%는 개발된 모형의 검정에 사용하였다. 모형의 검정에는 적합도지수(Fitness Index)와 평균오차제곱(Root Mean Square Error), Kolmogorov-Smirnov 통계치가 이용되었다. 검정자료에서 추정된 지위지수, 수고, 재적식의 적합도지수는 각각 0.967, 0.727, 0.988이고 평균오차제곱은 2.763, 1.817, 0.007이며, Weibull 모형의 Kolmogorov-Smirnov 적합도는 75%를 나타내었다. 본 연구를 통해 개발된 모형에서 50년생의 굴참나무임분이 14의 지위지수와 697본의 분수를 나타내는 경우, 재적은 $188.69m^3/ha$이고 지상부 탄소량은 90.30 tC/ha으로 추정되었다. 본 연구의 결과는 활엽수 수종에 대한 생장정보의 제공이 가능하고 굴참나무 탄소량 추정에 활용이 가능하다.
EU의 REACH 제도 도입에 따라 각종 화학물질에 대한 독성 및 활성 정보 확보를 위해 화학물질의 분자구조 정보를 기반으로 화학물질의 독성 및 활성을 예측하는 정량적구조활성관계(QSAR)에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. QSAR 모델에 사용되는 분자표현자는 매우 다양하기 때문에 화학물질의 물성 및 활성을 잘 표현할 수 있는 주요한 분자표현자를 선택하는 과정은 QSAR 모델 개발에 있어 중요한 부분이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 통계적 선택 방법과 부분최소자승법(Partial least square: PLS) 기반의 새로운 QSAR 모델을 제안하였다. 제안된 QSAR 모델은 130종의 폴리염화바이페닐(Polychlorinated biphenyl: PCB)에 대한 분배계수(log P)와 14종의 PCBs에 대한 반수 치사 농도(Lethal concentration 50%: $LC_{50}$) 예측에 사용되고, 제안된 QSAR 모델 예측 정확도는 기존의 OECD QSAR Toolbox에서 제공하는 QSAR 모델과 비교하였다. 관심 화학물질의 분자표현자와 활성정보 간의 높은 상관관계를 갖는 주요 분자표현자를 선별하기 위해서, 상관계수(r)와 variable importance on projections (VIP)기법을 적용하였으며, 화학물질의 독성 및 활성정보를 예측하기 위해 선별된 분자표현자와 활성정보를 이용해 부분최소자승법(PLS)를 사용하였다. 회귀계수($R^2$)와 prediction residual error sum of square (PRESS)을 이용한 성능평가결과, 제안된 QSAR 모델은 OECD QSAR Toolbox의 QSAR 모델보다 PCBs의 log P와 $LC_{50}$에 대하여 각각 26%, 91% 향상된 예측력을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 계산독성학 기반의 QSAR 모델은 화학물질의 독성 및 활성정보에 대한 예측력을 향상시킬 수 있고 이러한 방법은 유독 화학물질의 인체 및 환경 위해성 평가에 기여할 것으로 판단된다.
Three modes of VIS/NIR spectroscopic measurement (interactance and two modes of transmission) were compared for their ability to estimate soluble solids content (SSC) of 'Shingo' pear non-destructively. The two transmission modes are named as full- and semi-transmission, where full-transmission stands for passing of light through abdomen of pear and semi-transmission is for transit of light mainly through flesh of pear. For comparison of the modes, prediction models developed from the collected spectroscopic data by the three modes were developed and tested for comparison of their performance. Partial least square regression (PSLR) was used to develop the models and various pre-processing methods were applied to develop models of high accuracy. The experiment was repeated three times with pears produced in different regions. The experiments resulted that selection of pre-processing is very important to attain accurate models, and multiplicative scatter correction (MSC) was selected as a pre-processor of high accuracy for the three modes of spectroscopic measurement in every experiment. Except for MSC, different group of pre-processing methods were selected for the three modes of measurement in every experiment without any tendency to the tested modes of measurement and pears of different produced region. Root-mean-square error of prediction (RMSEP) of prediction models of the three modes of measurement using prepreocessor of MSC were compared for their ability to estimate SSC. The models resulted in ranges of $0.37{\sim}0.57^{\circ}Brix$, $0.65{\sim}0.72^{\circ}Brix$, $0.39{\sim}0.51^{\circ}Brix$ for interactance, full- and semi-transmission, respectively. As shown, modes of semi-transmission and interactance resulted about the same level of prediction accuracy and were noted as modes of high performance to predict SSC.
교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Seo, Sang-Hyun;Lee, Chang-Hee;Park, Sung-Hun;Cho, Rae-Kwang;Park, Woo-Churl
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1622-1622
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2001
The purpose of this research was to develop a the reflection technique with near infrared (NIR) radiation for estimating physico-chemical properties in compost. The composts (cattle, pig, chicken and waste composts) were air dried and then ground to pass through a 0.5 or 2mm sieve for the physico-chemical properties and spectroscopic determinations. The physico-chemical properties of compost were shown high values ; moisture(30-60%), T-N(0.8-2.9%), organic matter(29-89%), pH(5.89-9.60) K$_2$O(0.27-5.66%), P2O$\sub$5/(0.07-2.62%), CaO(0.03-4.80%), MgO(0.09-1.56%), NaCl(0.01-1.13%), EC(1.41-13.76dS/m). Generally, we should select a simple calibration and prediction method for determining physico-chemical properties in compost under similar accuracy and precision of prediction. It should be remembered that the NIRS approach will never replace the traditional methods. However, NIRS technique may be an effective method for rapid and nondestructive measurements of a large number of compost samples. Near infrared reflectance spectra of composts was obtained by Infra Alyzer 500 scanning spectrophotometer at 2-nm intervals from 1100 to 2500nm. Multiple linear regression(MLR) or partial least square regression (PLSR) was used to evaluate a NIRS method for the rapid and nondestructive determination of physico-chemical properties and humic acid contents in composts. The standard error of prediction(SEP) for finely sized sample(<0.5mm) and coarsely sized sample(<2mm) did not show much difference. The NIR instrument of filter type showed the same accuracy of the monochromator scanning type to estimate the compost properties. The results summarized that NIR spectroscopy can be used as a routine testing method to determine quantitatively the OM, moisture, T-N, color, pH, cation content in the compost samples nondestructively.
In the defense acquisition, a company's goal is to maximize profits, and the government's goal is to allocate budgets efficiently. Each year, the government estimates the ratio of indirect cost sector to defense companies, and estimates the ratio to be applied when calculating cost of the defense articles next year. The defense industry environment is changing rapidly, due to the increasing trend of defense acquisition budgets, the advancement of weapon systems, the effects of the 4th industrial revolution, and so on. As a result, the cost structure of defense companies is being diversifying. The purpose of this study is to find an alternative that can enhance the rationality of the current methodology for estimating the ratio of indirect cost sector of defense companies. To do this, we conducted data analysis using the R language on the cost data of defense companies over the past six years in the Defense Integrated Cost System. First, cluster analysis was conducted on the cost characteristics of defense companies. Then, we conducted a regression analysis of the relationship between direct and indirect costs for each cluster to see how much it reflects the cost structure of defense companies in direct labor cost-based indirect cost rate estimates. Lastly a new ratio prediction model based on regularized regression analysis was developed, applied to each cluster, and analyzed to compare performance with existing prediction models. According to the results of the study, it is necessary to estimate the indirect cost ratio based on the cost character group of defense companies, and the direct labor cost based indirect cost ratio estimation partially reflects the cost structure of defense companies. In addition, the current indirect cost ratio prediction method has a larger error than the new model.
This study was conducted to estimate site productivity of Quercus acutissima and Quercus mongolica by four forest climatic zones. We used site environmental variables (28 geographical and pedological factors) and site index as a site productivity indicator from nation-wide 23,315 stands. Based on multiple regression analysis between site index and major environmental variables, the best-fit multivaliate models were made by each species and forest climatic zone. Most of site index prediction models by species were regressed with seven to eight factors, including altitude, relief, soil depth, and soil moisture etc. For those models, three evaluation statistics such as mean difference, standard deviation of difference, and standard error of difference were applied to the test data set for the validation of the results. According to the evaluation statistics, it was found that the models by climatic zones and species fitted well to the test data set with relatively low bias and variation. Also having above middle of site index range, total area of productive sites for the two Quercus spp. estimated by those models would be about 6% of total forest area. Northern temperate forest zone and central temperate forest zone had more productive area than southern temperate forest zone and warm temperate forest zone. As a result, it was concluded that the regressive prediction with site environmental variables by climatic zones and species had enough estimation capability of forest site productivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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