The aim of our research was to apply experimental design methodology in the optimization of N, N-Dimethyl-4-nitrosoaniline (RNO, which is indictor of OH radical formation) degradation using gas mixing-circulation plasma process. The reaction was mathematically described as a function of four independent variables [voltage ($X_1$), gas flow rate ($X_2$), liquid flow rate ($X_3$) and time ($X_4$)] being modeled by the use of the central composite design (CCD). RNO removal efficiency was evaluated using a second-order polynomial multiple regression model. Analysis of variance (ANOVA) showed a high coefficient of determination ($R^2$) value of 0.9111, thus ensuring a satisfactory adjustment of the second-order polynomial multiple regression model with the experimental data. The application of response surface methodology (RSM) yielded the following regression equation, which is an empirical relationship between the RNO removal efficiency and independent variables in a coded unit: RNO removal efficiency (%) = $77.71+10.04X_1+10.72X_2+1.78X_3+17.66X_4+5.91X_1X_2+3.64X_2X_3-8.72X_2X_4-7.80X{_1}^2-6.49X{_2}^2-5.67X{_4}^2$. Maximum RNO removal efficiency was predicted and experimentally validated. The optimum voltage, air flow rate, liquid flow rate and time were obtained for the highest desirability at 117.99 V, 4.88 L/min, 6.27 L/min and 24.65 min, respectively. Under optimal value of process parameters, high removal(> 97 %) was obtained for RNO.
From July 1985 to December 1986, 28 variables of phycal-chemical factors, bacteria and heterotrophic activity were investigated 17 times at 3 stations in the estuary of Naktong River and the influences of environmental factors to bacterial population and heterotrophic activity were analyzed through multiple regression. The results of multiple regression were as follows. At station 1, total bacteria and heterotrophic bacteria(Z-25) could explain 57% of the variation of maximum uptake velocity for glucose and 54% of turnover time for glucose was explained by total coliform bacteria and MBOD, Sixty four percent of the variation of Kt+SN was accounted for salinity, MBOD-N and inorganic phosphate. Turnover rate for acetate was also accounted for the change of MBOD-P by 56%. At station 2 maximum uptake velocity for glucose depends on MBOD-N by 81%; turnover time on bacteria by 50%; Kt+Sn on avilable nutrient by 61%. More than 50% of maximum uptake velocity and turnover time for glucose were influenced by bacteria and that of Kt+Sn by the change of nutrient in the surface water of station 3. In the bottom water of station 3, the change of maximumuptake velocity, turnover time and Kt+Sn for glucose was controlled by total bacteria and available nutrient, bacteria, the change of nutrient salts respectively. On the whole, more than 50% of maximum uptake velocity and turnover time for glucose could be due to the change in the number of bacetria and the value of Kt+Sn was affected by the change of nutrient salts. Turnover rate for acetate was controlled by available phosphate at station 1 and by bacteria at station 2 and 3, which showed a distinct difference between the environmental factors which govern the rate of glucose and acetate uptake in the Naktong esturine ecosystem. And bacterial communities were controlled by available nutrients at station 1, by nutrient salts and salinity at station 2 and in the surface water of station 3 and by salinity in the bottom water of station 3.
The purpose of this study is to evaluate the visual preference factors for river scenery, which can vary according to changes in water levels, to estimate the optimal ratio of water surface/river width. Five locations on the Youngsan and Sumjin Rivers were selected as representative samples and field survey data such as channel geometry with water levels were prepared to develop the slide of river scenery, To estimate the level of satisfaction in river scenery, slides of 4 different water levels at each of the representative locations were developed through questionnaire. To analyse the correlation between the visual preference for river scenery and preference factors, a multi regression analysis method was adopted in this study. According to the results of the multi regression analysis, Factor B(Aesthetic factors) have the greatest affect on visual preferences and Factor A(A Feeling of Open space and Physical factors) affect significantly to visual preferences for river scenery. The results of analysis shows that the most preferred W/B ratio varies from 0.5 to 0.7 and this result indicates that many people prefer high levels river flow to maintain a natural and harmonious view of rivers. The results of this study will contribute to the field of river landscape design and river restoration projects in order to maximize the human being's satisfaction as a part of nature.
통계적 회귀모델과 보간모델은 구조공학 분야에서 실제실험과 전산실험의 결과로부터 자료를 분석하고 응답을 예측하기 위해 적용되었으며 최근 10 년 동안 다양한 설계방법론들과 함께 발전해왔다. 그러나 그들은 구조물의 크기와 형상과 같은 공간변수에 대해서만 취급해왔고 시간변수에 따라 변하는 시간-변화 동적응답을 고려할 수 없었다. 본 연구에서는 공간변수와 시간변수를 모두 취급하여 시간-변화 동적응답을 고려할 수 있는 다중응답접근법 기반 통계적 공간-시간 메타모델을 제안한다. 대표적 회귀모델인 반응표면모델과 보간모델인 크리깅모델을 구조공학 예제의 시간-변화 동적응답에 적용한다. 또한 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제함수와의 비교를 통해 두 통계적 공간-시간 메타모델의 정확성을 비교한다.
Physiological Cost Index (PCI) of walking has been widely used to predict oxygen consumption in healthy subjects or patients. The purpose of this study was to evaluate the predictability of physiological cost index of walking for the amount of exercise and cardiac function. Walking exercise was conducted in 67 healthy children (age 4-12) with a self-selected comfortable walking speed on the level surface. Walking speed was calculated, and heart rate was measured before and immediately after the walking. PCI was calculated for statistical analysis. The results were as follows; 1) The walking speed tends to increase and PCI of walking tends to decrease with age. There was significant difference in walking speed and PCI of walking among three age groups (p<.05). The change of walking heart rate tends to decrease with age, however, there was no significant difference among three age groups. 2) Linear regression equation between walking speed and age was 'Y (walking speed) = 2.124X (age) + 48.286' ($R^2$=.337), (p=.00). 3) The walking heart rate tends to decrease with age. Linear regression equation between walking heart rate and age was 'Y (walking heart rate) = 143.346 - 2.63X (age)' ($R^2$=.3425), (p=.00). 4) The walking heart rate decreased as body surface area (BSA) increased. Linear regression equation between walking heart rate and BSA was 'Y (walking heart rate) = 149.830 - 27.115X (BSA)' ($R^2$=.3066), (p=.00). In conclusion, these equations and PCI could be useful to quantify the variation of energy expenditure of children with pathological gait when compared with age-matched healthy children.
For the analysis of geothermal energy utilization in agriculture the relations between soil temperature and geographical variables such as latitude longitude and sea level in Korea were analyzed and the regression equations were suggested among them. The measured soil temperature data for four years in eighteen cities were used to get the soil temperature fitting equation depending on the soil depth and the time of year in each city. The mean correlation coefficient for those data fitting was 0.980. the correlation coefficient of regression analysis for the mean soil temperature($T_{m}$) on the geographical variables such as latitude longitude and height above sea level was 0.958 and those for soil surface temperature amplitude(Tss) and phase constant(tp) were 0.889, 0.835, respectively. The relation between the apparent thermal diffusivity of the soil and the three geographical variables was not significant. The regression equations for the mean soil temperature($T_{m}$) soil surface temperature amplitude(Tss) and phase constant(tp) adopting latitude($X_{1}$) longitude($X_2$) height above sea level($X_3$) were as follows : $T_{m}$=50.049 - $0.849X_1$-$0.03131X_2$-$0.00622X_3$Tss=-6.970 +$0.584X_1$+$0.00530X_2$-$0.00214X_3$tp=70.353 - $1.404X_1$+ $0.02098X_2$+ $0.00312X_3$
The objective of the present study is to induct the regression equation for the hardness prediction of cellulose acetate filter which was manufactured by the domestic cellulose acetate tow manufacturer. As a result of our study, the hardness of filter was increased with increasing the plasticizer content and packing density as major factors affecting to the filter hardness. As a result which was obtained by the three dimensional response surface methodology in STATISTIC A program, the hardness prediction value well fitted with experiment result on the high plasticizer content. To make up for the this equation, the new modified fraction of solid factors which was contained the mono denier factor was introduced to the hardness prediction equation, and this third regression equation which was sufficient for the wide plasticizer content, was obtained by the three dimensional response surface methodology in STATISTICA. This results indicated that the third regression equation which was obtained this study was applicable for the hardness prediction of cellulose acetate filter which was manufactured by the domestic cellulose acetate tow manufacturer.
Surface albedo is an important parameter of the surface energy budget, and its accurate quantification is of major interest to the global climate modeling community. Therefore, in this paper, we consider the direct solution of kernel based bidirectional reflectance distribution function (BRDF) models for retrieval of normalized reflectance of high resolution satellite. The BRD effects can be seen in satellite data having a wide swath such as SPOT/VGT (VEGETATION) have sufficient angular sampling, but high resolution satellites are impossible to obtain sufficient angular sampling over a pixel during short period because of their narrow swath scanning when applying semi-empirical model. This gives a difficulty to run BRDF model inferring the reflectance normalization of high resolution satellites. The principal purpose of the study is to estimate normalized reflectance of high resolution satellite (RapidEye) through BRDF components from SPOT/VGT. We use semi-empirical BRDF model to estimated BRDF components from SPOT/VGT and reflectance normalization of RapidEye. This study used SPOT/VGT satellite data acquired in the S1 (daily) data, and within this study is the multispectral sensor RapidEye. Isotropic value such as the normalized reflectance was closely related to the BRDF parameters and the kernels. Also, we show scatter plot of the SPOT/VGT and RapidEye isotropic value relationship. The linear relationship between the two linear regression analysis is performed by using the parameters of SPOTNGT like as isotropic value, geometric value and volumetric scattering value, and the kernel values of RapidEye like as geometric and volumetric scattering kernel Because BRDF parameters are difficult to directly calculate from high resolution satellites, we use to BRDF parameter of SPOT/VGT. Also, we make a decision of weighting for geometric value, volumetric scattering value and error through regression models. As a result, the weighting through linear regression analysis produced good agreement. For all sites, the SPOT/VGT isotropic and RapidEye isotropic values had the high correlation (RMSE, bias), and generally are very consistent.
토양수분은 지구복사에너지평형과 물순환에 영향을 미치는 중요한 인자이므로, 수문학 연구에 있어서 토양수분의 함량을 파악하는 것은 매우 중요하다. 현재 수동형 마이크로파 위성의 토양수분 자료는 10~36 km의 저해상도로서 국지규모의 수문분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 또한 현장관측 토양수분자료는 지점 자료이므로 공간연속성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 우리나라 농지에서 10 m 해상도의 토양수분 산출 가능성을 살펴보았다. 2015-2017년 4월부터 10월까지 5개의 토양수분 지상관측지점을 대상으로, Sentinel-1 후방산란을 이용하여 선형회귀와 SVR(support vector regression) 방법으로 토양수분 산출을 수행하였다. 편파에 따라 후방산란계수의 토양수분에 대한 민감도가 다르지만, 산출정확도는 VV 편파와 VH 편파가 유사하였다. 토양수분은 식물계절학(phenology)보다는 수문기상과 지면특성에 보다 더 영향을 받기 때문에 토양수분 산출에 있어 특별한 계절성은 발견되지 않았다. 대체로 입사각이 작을수록 후방산란과 토양수분간의 관계 패턴이 더 뚜렷하게 나타났으며, 또한 지면에 수분이 충분히 고르게 분포하는 경우 표면 간섭이 줄어들어(시간적으로는 강수시, 공간적으로는 논에서) 산출정확도가 상대적으로 높게 나타났다. 전체적으로 RMSE(root mean square error) 6.5% 정도의 오차를 보였으나, 향후 지면 거칠기, 지형, 토성 등 다양한 지면 변수의 영향을 반영한다면 보다 더 정확도 높은 토양수분을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.
Identifying the water circulation status is one of the indispensable processes for watershed management in an urban area. Recently, various water circulation models have been developed to simulate the water circulation, but it takes a lot of time and cost to make a water circulation model that could adapt the characteristics of the watershed. This paper aims to develop a water circulation state estimation model that could easily calculate the status of water circulation in an urban watershed by using multiple linear regression analysis. The study watershed is a watershed in Seoul that applied the impermeable area ratio in 1962 and 2000. And, It was divided into 73 watersheds in order to consider changes in water circulation status according to the urban characteristic factors. The input data of the SHER(Similar Hydrologic Element Response) model, a water circulation model, were used as data for the urban characteristic factors of each watershed. A total of seven factors were considered as urban characteristic factors. Those factors included annual precipitation, watershed area, average land-surface slope, impervious surface ratio, coefficient of saturated permeability, hydraulic gradient of groundwater surface, and length of contact line with downstream block. With significance probabilities (or p-values) of 0.05 and below, all five models showed significant results in estimating the water circulation status such as the surface runoff rate and the evapotranspiration rate. The model that was applied all seven urban characteristics factors, can calculate the most similar results such as the existing water circulation model. The water circulation estimation model developed in this study is not only useful to simply estimate the water circulation status of ungauged watersheds but can also provide data for parameter calibration and validation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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