• 제목/요약/키워드: Regional optimization

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유출모형을 이용한 곡교천 유역의 강우-유출 특성 분석 (Analysis of Rainfall-Runoff Characteristics in Gokgyochun Basin Using a Runoff Model)

  • 황병기;조용수;양승빈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.404-411
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    • 2019
  • 곡교천 유역의 홍수-유출 특성을 파악하는 연구를 수행하기 위하여 HEC-HMS 모형을 적용하였다. 이 유역은 일부 소유역에서 대규모 농업용 저수지가 있어 소유역으로부터 발생한 초기 유출이 저수지에 의해서 상당량 저류되는 특징을 갖고 있다. 이러한 현상을 반영하기 위하여 3가지 침투모의 방법을 사용하였으며, 방법 1은 기존의 유출곡선지수법, 방법 2는 방법 1에 표면법 기능을 추가한 방법, 방법 3은 초기 및 일정손실율 방법이다. 모형은 3가지 방법으로 손실계산, Clark의 단위도법으로 강우의 직접유출 변환, 지수함수적 감소법으로 기저유량, Muskingum 법으로 하도추적 하는 과정을 포함한다. 모형에서 최적화 기법을 시행착오법과 병행하여 최적화 변수를 도출하였다. NSE, RAR, and PBIAS 등의 평가지표를 사용하여 모형의 보정을 수행하였다. 유출체적, 첨두유량, 첨두발생시각 등에 대하여 모의치와 실측치를 비교한 결과 초기손실을 반영할 수 있도록 설계된 방법2와 3에서 우수한 결과를 나타낸 반면, 그렇지 못한 방법 1은 모의치와 실측치의 차이가 큰 것으로 나타났다. 복합 강우인 경우에 방법 3은 방법 2에 비하여 좋은 결과를 나타내지 못하였다. 결론적으로 방법 2가 단일 강우나 복합강우 모두 좋은 결과를 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정책입안자가 홍수관리대책을 수립하는 데 유용한 도구로서 사용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.

Comparison of Dosimetrical and Radiobiological Parameters on Three VMAT Techniques for Left-Sided Breast Cancer

  • Kang, Seong-Hee;Chung, Jin-Beom;Kim, Kyung-Hyeon;Kang, Sang-Won;Eom, Keun-Yong;Song, Changhoon;Kim, In-Ah;Kim, Jae-Sung
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제30권1호
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    • pp.7-13
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    • 2019
  • Purpose: To compare the dosimetrical and radiobiological parameters among various volumetric modulated arc therapy (VMAT) techniques using restricted and continuous arc beams for left-sided breast cancer. Materials and Methods: Ten patients with left-sided breast cancer without regional nodes were retrospectively selected and prescribed the dose of 42.6 Gy in 16 fractions on the planning target volume (PTV). For each patient, three plans were generated using the $Eclipse^{TM}$ system (Varian Medical System, Palo Alto, CA) with one partial arc 1pVMAT, two partial arcs 2pVMAT, and two tangential arcs 2tVMAT. All plans were calculated through anisotropic analytic algorithm and photon optimizer with 6 MV photon beam of $VitalBEAM^{TM}$. The same dose objectives for each plan were used to achieve a fair comparison during optimization. Results: For PTV, dosimetrical parameters such as Homogeneity index, conformity index, and conformal number were superior in 2pVMAT than those in both techniques. $V_{95%}$, which indicates PTV coverage, was 91.86%, 96.60%, and 96.65% for 1pVMAT, 2pVMAT, and 2tVMAT, respectively. In most organs at risk (OARs), 2pVMAT significantly reduced the delivered doses compared with the other techniques, excluding the doses to contralateral lung. For the analysis of radiobiological parameters, a significant difference in normal tissue complication probability was observed in ipsilateral lung while no difference was observed in the other OARs. Conclusions: Our study showed that 2pVMAT had better plan quality and normal tissue sparing than 1pVMAT and 2tVMAT but not for all parameters. Therefore, 2pVMAT could be considered the priority choice for the treatment planning for left breast cancer.

MLP 기반의 서울시 3차원 지반공간모델링 연구 (MLP-based 3D Geotechnical Layer Mapping Using Borehole Database in Seoul, South Korea)

  • 지윤수;김한샘;이문교;조형익;선창국
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제37권5호
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    • pp.47-63
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    • 2021
  • 최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.

지역특성인자의 상호연관성을 고려한 강우-유출모형 매개변수 지역화 (Regionalization of rainfall-runoff model parameters based on the correlation of regional characteristic factors)

  • 김진국;오랑치맥 솜야;김태정;권현한
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권11호
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    • pp.955-968
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    • 2021
  • 수자원 계획 수립시 인위적인 하천수의 사용 및 조절 과정을 거치지 않는 자연유량 상태를 기반으로 이루어지며, 관측자료를 이용하거나 장기유출모형을 이용한 방법 등을 통해 산정할 수 있다. 그러나, 자연적인 유출 상태를 보이는 유역은 매우 제한적이며, 미계측유역은 수문모형을 구축한 후 이를 전이시켜 산정하는 등 신뢰성 있는 수문자료는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구에서는 GR4J 강우-유출모형을 활용하여 14개 댐 상류 유역에 대한 매개변수 최적화를 수행하여 자연유량의 재현성을 평가하였다. 매개변수의 불확실성을 정량적으로 고려하기 위해 Bayesian 이론을 도입하였으며, 매개변수의 사후분포로부터 추출되는 다수의 매개변수를 지역화에 활용하였다. 최종적으로 최적 매개변수와 유역의 특성을 갖는 인자에 대한 상관관계를 파악해 유역특성인자를 선별하였으며, 인자 사이의 상관성을 효과적으로 고려하기 위하여 Copula 함수를 활용해 매개변수 지역화 모델로 확장하였다. 결과적으로 지역 매개변수를 활용해 산정된 유량과 14개 댐 관측 유입량이 약 0.8 이상의 높은 상관성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 미계측유역의 강우-유출모형 매개변수 추정시 유역특성을 고려한 지역 매개변수의 추정이 가능하다는 측면에서 유리한 장점을 확인할 수 있으며, 동시에 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측유역의 자연유량 예측 모형으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

클라우드 시스템에서 해양수치모델 성능 최적화 (Performance Optimization of Numerical Ocean Modeling on Cloud Systems)

  • 정광욱;조양기;탁용진
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제27권3호
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    • pp.127-143
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    • 2022
  • 최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.

Tc-99m HMPAO와 Tc-99m ECD 뇌SPECT의 뇌혈류량 정량화에 사용되는 Linearization Algorithm의 Correction Factor 조사 (Optimization of Correction Factor for Linearization with Tc-99m HM PAO and Tc-99m ECD Brain SPECT)

  • 조인호;;원규장;이형우
    • Journal of Yeungnam Medical Science
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    • 제16권2호
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    • pp.237-243
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    • 1999
  • 연구목적: 연구목적: $^{99m}Tc$ d,l-hexamethylpropyleneamine oxime(HMPAO)와 $^{99m}Tc$ ethyl cysteinate dimer(ECD)의 뇌세포에 의한 섭취는 뇌혈류량에 비례를 한다. 그러나 뇌혈류량이 아주 높은 경우에는 뇌세포에 의한 섭취가 그 만큼 증가를 하지 않기 때문에 뇌혈류량이 과소평가 될 수 있다. 이를 보안하기 위하여 Lassen이 linearization algorithm을 만들었다. 그러나 이 방정식은 뇌의 상태에 따라 사용되는 알파값으로 표현되는 변수가 변할 수 있다. 저자들은 뇌경색이 있는 10명의 환자를 대상으로 가장 적절한 ${\alpha}$값을 구하고자 하였다. 재료 및 방법: 10명의 환자들은 모두 0.1에서 10까지의 알파값을 이용하여 교정한 $^{99m}Tc$-HMPAO와 $^{99m}Tc$-ECD 뇌관류 단일광자방출 단층촬영(single photon emission computed tomography: SPECT) 영상을 구하고, 양전자방출단층촬영술로 뇌혈류영상을 구하였다. 그리고 상호정보의 최대화에 의한 multi-modal volume registration을 이용하는 컴퓨터프로그램으로 양전자방출단층촬영술로 구한 뇌혈류와 SPECT 영상에서 다양한 알파값을 대입하여 Lassen의 linearization algorithm으로 구한 뇌혈류값을 픽셀단위로 서로 비교하였다. 결과: Lassen의 linearization algorithm을 이용하여 구한 $^{99m}Tc$-HMPAO와 $^{99m}Tc$-ECD 뇌관류 SPECT의 국소 뇌혈류량은 알파값이 각각 1.4와 2.1일때 양전자방출전산화단층촬영술로 구한 뇌혈류량과의 상관관계가 가장 높았다. 결론: Lassen의 linearization algorithm을 이용하여 뇌혈류량을 정량화하는 경우에는 $^{99m}Tc$-HMPAO의 경우는 1.4, $^{99m}Tc$-ECD의 경우는 2.1을 사용할 때 뇌혈류량을 가장 잘 반영할 것으로 생각된다.

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산업단지 내 CHP Hybrid System 최적화 모델에 관한 연구 (Optimization Process Models of Gas Combined Cycle CHP Using Renewable Energy Hybrid System in Industrial Complex)

  • 오광민;김래현
    • 에너지공학
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    • 제28권3호
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    • pp.65-79
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    • 2019
  • 본 연구는 산업단지 내 Gas Combined Cycle CHP와 연계 가능한 신재생에너지원을 조합하여 최적의 설비용량을 산정하고자 하였다. 특히 2013~2016년도 에너지사용계획 협의 대상 산업단지 중 집단에너지 공급대상 지역지정 연료사용량 요건은 연간 3.8만 TOE로 미달되지만, 열밀도가 $92.6Gcal/km^2{\cdot}h$로 높은 세종첨단일반산업단지를 연구 대상으로 하였다. 그리고 신재생에너지 Hybrid System 경제성 분석 프로그램인 HOMER Pro를 이용하여 연료전지와 태양광발전을 연계한 FC-PV Hybrid CHP System의 최적화 운영 모델에 대해 분석하였다. 또 CHP의 주 공급 에너지원인 열에너지에 있어, 열수요량 뿐만 아니라 우점 업종에 대한 열수요 패턴을 분석하여 연구의 신뢰도를 높이고자 하였으며, 경제성 분석을 추가하여 상대적 편익을 비교하고자 하였다. 연구 결과, 신규 조성 중인 세종첨단일반산업단지의 전체 간접열 수요는 연간 378,282 Gcal이며, 이중 제지업종이 연간 293,754 Gcal인 약 77.7%를 우점하고 있었다. 산업단지 전체 간접열 수요에 대해 단일 Combined Cycle CHP의 최적 설비용량은 30,000 kW로, 이때 열생산은 CHP가 275,707 Gcal, 72.8 %를 분담하고, 첨두부하보일러 PLB가 103,240 Gcal, 27.2 %를 분담하는 것으로 분석되었다. 그리고 CHP와 연료전지, 태양광 조합에서는 최적 설비용량이 각 30,000 kW, 5,000 kW, 1,980 kW이며, 이때 열생산은 Combined Cycle CHP가 275,940 Gcal, 72.8%, 연료전지가 12,390 Gcal, 3.3%, PLB가 90,620 Gcal, 23.9%를 분담하였다. 여기서 CHP 용량이 감소하지 않은 것은, CHP 용량 감소에 따른 부족한 열 생산량에 대해 PLB의 과다한 운전이 요구되는 경제적이지 못한 대안이 도출되었기 때문이었다. 한편 우점 업종인 제지업종의 간접열 수요에 대해서는 Combined Cycle CHP, 연료전지, 태양광 조합의 최적 설비용량은 25,000 kW, 5,000 kW, 2,000 kW로, 이때 열생산은 CHP 225,053 Gcal, 76.5%, 연료전지 11,215 Gcal, 3.8%, PLB가 58,012 Gcal, 19.7%를 분담하는 것으로 분석되었다. 그러나, 현행 전력시장 및 가스시장에서의 경제성 분석결과는 모두 투자비 회수가 불가능한 것으로 확인 되었다. 다만, 우점 업종인 제지 업종만을 대상으로 CHP와 연료전지, 태양광을 조합한 CHP Hybrid System이 단일 CHP System에 대해 연간 약 93억원의 경영여건을 개선시킬 수 있음을 확인하였다.