강우 데이터는 습지관리, 수문모의, 수자원 관리와 같은 다양한 분야에서 활용되는 필수 입력자료 중 하나이다. 강우 데이터를 활용하여 효율적인 수자원관리를 위해서는 기본적으로 데이터의 결측률을 최소화 시킴으로써 최대한 많은 데이터를 확보하는 것이 필수적이다. 또한 미계측 지역에 대한 강우 데이터를 확보한다면 보다 효율적인 수문모의가 가능하다. 그러나 결측 강우 데이터는 주로 통계학적 기법에 의해 추정되어 왔다. 본 연구의 목적은 데이터 간의 상관관계를 기반으로 새로운 데이터를 예측할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 결측 강우 데이터를 복원할 수 있는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 또한, 기존의 통계적 방법들과 비교하여 머신러닝 기법의 결측 강우 데이터 복원을 위한 활용가치를 평가하고자 한다. 평가를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 Artificial Neural Network (ANN)과 Random Forest (RF)을 적용하였다. 강우의 발생 유무를 분류하는 성능은 RF 알고리즘이 ANN 알고리즘보다 강우 발생유무의 분류 정확도가 높은 것으로 나타났다. 분류 모형의 평가 지표인 F1-score나 Accuracy값이 RF는 0.80, 0.77인 반면에, ANN은 0.76, 0.71로 계산되었다. 또한 강우량을 추정하는 성능 역시 RF가 ANN 알고리즘보다 보다 높은 정확도를 보였다. RF과 ANN 알고리즘의 RMSE은 2.8mm/day과 2.9mm/day이고, R2값은 0.73, 0.68으로 계산되었다.
개별요소방법은 재료의 미시적 거동 및 불연속적 거동과 관련하여 지반공학 분야에서 그 활용이 증가하고 있으나, 기존 개별요소 방법들은 입자형태의 재료들간 상호작용을 위주로 연구되었으며, 이는 지반공학 분야에 개별요소 방법을 제한적으로 적용하는 주요 원인이 되었다. 최근 기존 개별요소 방법에 흙, 암반 및 투수성 매질에서의 물 흐름을 고려한 수리연동 기법의 적용연구(Kawaguchi et al., 2003; Shimizu, 2004)가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 개별요소방법에 수리연동 기법을 적용하여 수압조건별 지반의 공동생성 및 확장에 대한 수치해석을 실시하였다. 직사각형 해석요소에 입자크기와 초기 간극률 조건에 대한 개별요소 및 경계면 생성 후, 서보 제어방법을 통한 경계면 응력조건을 구현하였다. 수리거동의 고려는 연속방정식과 Navier-Stokes 방정식을 이용하여 압력과 속도를 구한 후, 입자와 유수간의 상호작용을 풀어가는 방식(Tsuji, 1993)으로 수행하였다. 구속압 조건($0.1MP{\alpha},\;0.5MP{\alpha}$)에 대하여 해석모델 중앙지점에 7단계로 증가되는 수평방향 유속을 재하하고, 재하지점 인근의 개별요소 이동 및 지점별 유량, 유속, 압력, 경계면 응력변화 등을 분석하였으며, 해석조건에 따라 개별요소와 수리 영향의 상호거동을 통한 공동생성 및 확장, 한계압력 발생 등을 확인하였다.
상용 수소연료전지 차량은 기체 수소를 고압으로 압축하여 차량 내 저장 탱크로 저장하는 방식으로 충전이 진행된다. 이러한 압축 과정은 기체의 온도 상승을 유발하며, 저장 탱크의 안전성을 확보하기 위해 온도는 제한된다. 따라서 이러한 온도 상승을 설명하기 위한 열전달 모델이 필요하다. 열전달 모델은 대류 열전달 현상을 포함하며 정확한 대류 열전달 계수 추산이 요구된다. 본 연구에서는 수소 충전 과정에서의 대류 열전달 계수를 물리적 현상을 고려한 다양한 상관관계식을 이용하여 계산하고 비교 분석하였다. 수소 충전 과정은 디스펜서로부터 탱크 입구까지의 충전라인과 차량 내 저장 탱크로 분류하였고, 각각의 내부 및 외부에서의 대류 열전달 계수를 질량 유량, 직경, 온도와 압력 등 공정 변수에 따라 추산하였다. 그 결과, 충전라인 내부의 경우 저장 탱크 내부에서보다 대류 열전달 계수가 약 1000배 크게 나타났고, 충전라인 외부의 경우 저장 탱크 외부에서보다 대류 열전달 계수가 약 3배 크게 나타났다. 마지막으로 각 과정에서의 대류 열전달 계수를 종합 분석한 결과 전체 수소 충전 과정에서 저장 탱크 외부에서의 열전달 계수가 가장 낮아 열전달 현상을 지배하는 것으로 나타났다.
기대수명의 지속적인 증가와 건강에 대한 높은 관심은 인터넷과 스마트폰의 대중화로 일반인들의 건강정보에 대한 이용에 큰 변화를 가져왔다. 모바일 헬스 환경으로 의료시장이 확대되면서 많은 건강관련 앱이 만들어져 유통되고 있지만, 각종 규제로 서비스 제공이 어려워지면서 그 수용속도가 더딘 상황이다. 이에, 본 연구는 프라이버시 계산모형을 바탕으로 개인건강기록 앱 수용저항에 영향을 미치는 요인으로 지각된 가치와 지각된 위험요인(심리적 위험, 시간손실 위험, 제도적 위험) 및 지각된 혜택요인(유용성, 상호작용성, 자율성)을 도출하고 이들 간의 영향 관계를 검증하였다. 또한, 제조사에 대한 신뢰의 조절효과를 분석하여 지각된 위험과 지각된 혜택이 지각된 가치에 미치는 영향이 어떻게 달라지는지를 추가적으로 살펴보았다. 개인건강기록 앱을 인지하면서도 사용하지 않는 국내 대학생을 대상으로 설문조사를 진행한 후, 구조방정식모형을 활용하여 분석을 진행하였다. 가설검증 결과, 지각된 가치는 수용저항에 부(-)의 영향을, 지각된 위험(시간손실 위험)은 지각된 가치에 부(-)의 영향을 미치고, 지각된 혜택(유용성, 상호작용성, 자율성)은 지각된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 제조사에 대한 신뢰는 지각된 위험(제도적 위험)이 지각된 가치에 미치는 영향력을 약화시켰다. 본 연구결과는 개인건강기록 앱의 수용저항을 줄이기 위한 세부기준을 확인하고 제안함으로써, 개인건강기록 앱 시장 환경에서 경쟁우위를 확보하기 위한 지침 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Corn starch와 waxy corn starch를 사용하여 중간수분계의 수분함량으로 반죽을 제조하고 수분함량과 가열온도, 가열시간에 따른 전분 반죽의 호화양상을 밝혀 보고자 하였다. Corn starch와 waxy corn starch의 amylograph 호화 특성은 1% CMC를 첨가하여 측정한 호화개시 온도가 모두 약 $64^{\circ}C$로 나타났다. DSC특성은 corn starch호화 개시 온도가 $68.15^{\circ}C$, 최대호화온도가 $74.01^{\circ}C$, 호화종결 온도가 $85.65^{\circ}C$, 호화엔탈피는 3.2 cal/gram이었으며, waxy corn starch의 호화개시온도는 $68.24^{\circ}C$, 최대호화온도 $75.43^{\circ}C$, 호화종결온도 $93^{\circ}C$, 호화엔탈피는 4.2 cal/gram으로 나타났다. 수분함량$(X_1)\;36{\sim}52%)$, 가열온도$(X_2)\;60{\sim}100^{\circ}C$, 가열시간$(X_3)$$0{\sim}2.0$분으로 가열시 corn starch와 waxy corn starch 반죽의 호화도(Y) 변화를 실험계획법으로 조사한 반응표면 회귀 방정식은 corn starch 반죽의 경우 $Y=28.659+8.638\;X_1+15.675\;X_2+7.770\;X_3-1.620\;{X_1}^2+10.790\;X_1X_2-4.220\;{X_2}^2+0.510\;X_1X_3+1.980\;X_2X_3-6.850\;{X_3}^2$$(R^2=0.9714)$ 이었고 waxy corn starch 반죽의 경우는 $Y=32.617+12.535\;X_1+20.470\;X_2+8.608\;X_3+4.093\;{X_1}^2+13.550\;X_1X_2-4.467\;{X_2}^2+1.560\;X_1X_3+2.160\;X_2X_3-9.527\;{X_3}^2$$(R^2=0.9621)$이었다. 즉 수분함량과 가열온도, 가열시간이 증가할수록 반죽의 호화도는 모두 증가하는 경향을 나타내었고 같은 조건에서는 waxy corn starch가 corn starch 반죽보다 $10{\sim}20%$ 정도 더 호화되는 것을 알 수 있었다. Corn starch 와 waxy corn starch 반죽의 호화 속도를 보면 가열온도 $70^{\circ}C$와 $80^{\circ}C$에서는 가열시간 0.5분 이내에서 비교적 빠른 속도로 반죽이 호화되고 가열시간이 그 이상으로 증가할 때도 반죽의 호화가 약간은 진행되지만 $90^{\circ}C$ 이상의 가열온도에서는 가열시간 0.5분 이내에 반죽의 호화가 급속히 일어나고 가열 시간을 증가시켜도 더이상의 호화는 일어나지 않았다. 같은 조건에서는 waxy corn starch 반죽의 호화 속도가 corn starch보다 더 빠른 것으로 나타났다. 대표적으로 52% 수분함량에서 반응속도상수(k)와 가열온도(T)사이의 관계식은 corn starch의 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)$, waxy corn starch의 경우 $logk=10.1195-3.7090{\times}10^3(1/T)$이었다.
$^{99m}Tc$-DTPA 신장 신티그래피는 신공여자에게서 사구체 여과율을 평가하고, 신장 이식 가능여부를 결정하는데 있어 중요한 지표가 된다. 사구체 여과율을 측정하는데 이용되는 Gates법은 신장 깊이, 주사량, 순 신장 계수의 3가지 변수들을 고려해야 한다. 본 연구에서는 3가지 변수 중 신장 깊이 측정방법에 따른 신공여자의 사구체 여과율 변화를 비교 평가하고자 한다. 2013년 10월부터 2014년 3월까지 본원에 내원하여 복부 CT와 $^{99m}Tc$-DTPA 사구체 여과율 검사를 시행한 32명의 신공여자를 대상으로 하였다. CT에서의 횡단면 영상과 감마카메라에서 획득한 측면 영상으로 신장 깊이를 측정하고, 신장 깊이 산출 공식인 Tonnesen, Taylor, Itoh법과 비교하였다. GE사의 Xeleris Ver. 2.1220을 이용하여 신장 깊이에 따른 사구체 여과율을 산출한 후, 혈청 크레아티닌 수치를 이용한 MDRD(Modification of Diet Renal Disease) 사구체 여과율과 비교 분석하였다. CT와 감마카메라 영상에서 측정한 신장 깊이는 높은 상관관계를 보였다. 사구체 여과율은 Tonessen 공식을 적용하여 산출한 값이 최소치로 나타났고, CT 영상에서의 신장 깊이를 대입하여 산출한 값이 최대치로 나타났으며, 이를 적용한 사구체 여과율은 16.62%의 차이를 보였다. MDRD 사구체 여과율은 Taylor, Itoh, CT 및 감마카메라에서의 신장 깊이를 적용한 값에서는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으나 (p>0.05), Tonnesen 공식을 적용하여 산출한 값에서는 유의하게 나타났다(p < 0.05). CT 측정값을 대입하여 산출한 사구체 여과율 또한 MDRD, Taylor, Itoh, 감마카메라에서의 측정 깊이를 적용한 산출값과는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으나(p > 0.05), Tonnesen 공식을 적용하여 산출한 값에서는 유의하게 나타났다(p < 0.05). 본 연구에서는 신공여자에게서 $^{99m}Tc$-DTPA를 이용한 사구체 여과율 평가 시 Tonnesen 공식을 적용한 Gates법이 MDRD 사구체 여과율에 비하여 과소평가됨을 알 수 있었다. 따라서, MDRD 사구체 여과율과 검사 결과 산출된 값이 큰 차이를 보이는 경우 기존 Gates법에 적용되는 Tonnesen 방정식을 대신하여 Itoh 방정식을 적용 하거나 영상을 기반으로 측정한 신장 깊이를 적용하면 보다 정확한 사구체 여과율 평가가 가능할 것으로 사료된다.
시험포장은 수원시에 위치한 국립농업과학원의 기후변화생태과 시험포장에서 고추를 재배하여 식양토와 사양토의 2개 토성을 대상으로 각 관수시점을 -30kPa와 -50kPa에서 온실가스배출에 관여하는 요인인 토양수분, 토양온도, 토양 중 무기태질소를 측정하여, $CO_2$배출 간의 관계와 배출 특성을 구명하고자 하였다. 본 시험의 연구 결과, 토양의 $CO_2$배출량과 무기태질소 그리고 토양온도에서 높은 상관관계가 있었으나, 토양수분과는 상관을 보이지 않았다. 그리고 $CO_2$ 배출량과 토양수분함량과는 상관관계가 없었다. $CO_2$ 배출량과 토양온도 및 무기태질소의 상관계수는 식양토에서 $0.830^{**}$, $0.876^{**}$, 사양토에서 $0.793^{**}$, $0.804^{**}$로 상관은 고도로 유의하였다. 고추 재배기간 143일간 $CO_2$의 작기종합 배출량을 토양 토성에 따라 수분장력별로 처리하여 비교한 결과, 수분장력이 식양토에서 -30kPa에 비해 -50kPa에서 37.5%, 사양토는 50.0% 저감되었으며, 식양토에 비해 사양토에서 21.2~36.9% (-30kPa~-50kPa) 저감되었다. 고추밭에서 온실가스배출에 관여하는 무기태질소, 토양수분함량, 토양온도 등의 요인들 중 온실가스배출에 어느 정도 영향을 주는가를 정량적으로 분석하기위하여, $CO_2$배출에 대한 기여도를 평가하였다. $CO_2$배출에 대한 각 요인들 간의 기여도는 토양온도 (식양토; 46.6, 사양토; 69.7%), 무기태질소 (39.3, 26.2%), 토양수분함량 (14.1, 4.1%) 순으로 나타나, $CO_2$배출에 관여하는 요인 중 가장 영향을 미치는 요인은 토양온도로 나타났다.
일본산에서 이식한 종패의 성장과 한국산 굴의 성장을 조사하고자 1995년 6월부터 12월까지 경상남도 통영시 북만해역에 두 종패를 수하하여 패각 및 육성장을 조사하였다. 조사기간 중 수온은 표층 11.2-27.8$^{\circ}C$ (평균 19.84 $\pm$ 5.47$^{\circ}C$), 저층11.1-23.6$^{\circ}C$ (18.31 $\pm$ 4.18$^{\circ}C$) 였고, 염분은 표층 31.45-34.57 (평균 33.10 $\pm$ 1.16), 저층 31.69-34.35 (평균 33.24$\pm$ 1.06) 이었으며, 월별로는 9, 10월이 가장 낮았고, 12월이 가장 높았다. 클로로필은 1.66-2.67 mg/㎥ (평균 2.01 $\pm$0.36 mg/m$^3$) 의 범위였으며, 11월이 1.66 mg/$^3$으로 가장 낮았다. 패각 성장은 일본산이 한국산 보다 월등히 높은 성장량을 나타내어 12월 수확시 한국산은 70.3 $\pm$ 12.5 mm, 일본산은 96.2 $\pm$ 14.6 mm였다. 6-7월간의 성장이 가장 빨랐고, 한국산은 10월 이후 패각성장이 둔화된 반면, 일본산은 11월 이후 다시 급격한 성장을 하였다. 육중량은 9월까지 한국산과 일본산은 거의 비슷하였으나, 9월 이후 현저하게 차이가 나타나기 시작하였다. 12월 수확시한국산 4.6 $\pm$ 1.9 g, 일본산 7.5 $\pm$ 2.9 g으로 일본산의 육성장이 양호하였다. 그러나 일본산은 11월에 8.1 $\pm$ 3.0 g으로 가장 높은 육중량을 나타내었다가 12월에 다시 감소하였는데, 이는 먹이량에 의한 양식장의 수용력에 의해 조절된 것 같다(정, 1998). 한국산은 산란 후 회복이 느려 10월까지 비만도가 감소한 반면, 일본산은 9월부터 다소 증가하기 시작하여 10월 이후 급증하였고, 11-12월에 다시 급격히 감소하였다. 12월 수확시 비만도를 보면, 한국산은 12.8, 일본산은 15.3으로 일본산이 훨씬 높았다. 이상의 결과로 볼 때, 일본에서 이식한 종패의 성장이 모든면에서 한국산보다 우수하였다. 북만에 수하 양성한 한국산 및 일본산 굴 종패의 각고-각장 상관식은 아래와 같다. Korean oysters: S$_{h}$ = 2.922St - 4.8024 ($r^2$= 0.8541) Japanese oysters: S$_{h}$ = 3.623St - 5.1239 ($r^2$= 0.7782) Bae et al. (1976)과 Lee et al. (1992)이 보고한 한국산 종패의 각고-각장 상관식과는 기울기 차이가 현저하여 각고의 길이가 늘어나 일본산 종패 이식이후 한국산 굴의 형태적 변화가 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 SRES A2 시나리오의 GCM 결과를 역학적으로 다운스케일한 해상도 27km$\times$27km 자료를 이용하여 국내 139개 유역에 대해 기후변화에 따른 수자원의 시공간 변화를 평가하고 결과를 제시하였다. 유출량의 변화는 유역에 따라 그리고 분석기간에 따라 변화율에서 차이가 나타났다. 기간별로 차이는 있으나 한강과 한강동해안에 위치한 유역에서는 연평균유출량이 증가하고 나머지 유역에서는 감소할 것으로 분석되었다. 계절별 분석에서는 가을과 겨울철 유출량의 증가와 봄과 여름철의 유출량이 감소하는 것으로 나타났다. 유역별 유출고를 저수(Q$\leq$5mm), 평수 (5mm$\geq$100mm)으로 구분하여 변화를 분석한 결과, 대부분의 유역에서 2031-2060년과 2061-2090년 기간에서 저수량이 증가하는 것으로 나타났다. 고수량의 경우 기간별로 -100$\sim$500%의 빈도변화를 보여 저수량에 비해 변화율이 큰 것으로 나타났다. 또한 평균유출량의 증감에 관계없이 최대유출량은 시간에 따라 더 커질 것으로 분석되었다. 유역별 연평균 기온, 강수 그리고 유출변화율을 이용하여 추정한 회귀분석 결과 기온이 1$^{\circ}C$ 변화함에 따라 권역별로 실제증발산이 3.4$\sim$5.3% 정도 변화되는 것으로 나타났다. 이 상황에서 강수량이 $\pm$10% 변화 될 경우 유출량이 권역별로 -18.2$\sim$+12.4%(한강), -21.6$\sim$+14.6%(낙동강), -17.5$\sim$+11.5%(금강), -18.4$\sim$+10.6%(섬진강), -19.9$\sim$+12.7%(영산강)의 변화를 보일 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.