Provisioning service, which is one of the ecosystem service functions, means goods and services such as food and fuel that people get from ecosystem. Provisioning functions are closely related to the primary industry, a sector of economy. Excessive demand and use of human society can cause trade-offs among regulation, cultural, and supporting services. Therefore, it is important to perform evaluation ecosystem services periodically and to monitor the time series fluctuations to identify the impact of provisioning services on other ecosystem services (trade-off) and to maintain sustainable provisioning service. When it comes to the precise assessment of provisioning service, it is necessary to get the statistical data and standardize indicators and methods. In this study, indicators and methods, which are applicable to the spatial level of national-local-protected areas, were derived through literature analysis and expert survey. The result of this study implies that provisioning services measurement by spatial level improve the efficiency of the establishment of environmental conservation plans by whose purpose.
본 연구는 미세먼지 관련 기사의 토픽을 추출하고 토픽별 특징 및 시계열 추이를 검토한다. 1990~2021년 중앙지의 기사를 빅카인즈에서 추출하였고, 잠재디리슐레할당 모델링을 이용하여 총 18개의 토픽을 발견하였다. 추가적으로 군집분석을 통해 유사한 토픽들을 병합하여 11개의 클러스터를 도출하였다. 최근 상승하는 토픽들로는 미세먼지 관련 제품/거주지, 국외 요인(중국), 국내 요인 중 발전소 관련 이슈, 전국의 비상조감조치, 국제협력, 관련 정치적 이슈, 세계 각국의 현황 및 대응, 관련 제품의 소비경향 논의로 나타났다. 반면 최근 하락하는 토픽들은 오염농도 기준, 실내 공기질 개선과 관련된 토픽으로 나타났다. 사회적으로 큰 관심사인 미세먼지의 언론보도 양상을 검토함으로써, 미세먼지와 관련한 정책방향과 대응전략을 추론하거나 파악하는 데 유용할 것이다. 미세먼지 관련 제품들의 시장규모가 확대됨에 따라 향후 실효적인 소비자보호정책을 확대하고, 근본적인 문제 해결을 위해 정치적 논쟁보다 국민의 건강과 안전을 목적으로 하는 정책 수립이 요구된다. 또한 국민 공감대와 국제사회 협력을 확대할 수 있는 정책수립이 필요한 것으로 판단된다.
최근 인공지능의 발전으로 시계열 자료 분석에 효과적인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델이 댐유입량 예측의 정확도를 높이는 데 활용되고 있다. 본 연구에서는 그 중 LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence (s2s) 구조에 Attention 기법을 LSTM 모델에 첨가하여 소양강댐 유역의 유입량을 예측하였다. 분석 데이터는 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 자료를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 일반적으로 더 좋은 성능을 보였으며, attention 첨가 모델이 첨두값도 더 잘 예측하는 모습을 보였다. 그리고 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량에는 어려움이 있었다. 이를 통해 시간 단위 예측의 어려움에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델이 기존 LSTM-s2s의 예측 성능을 향상할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 고차원 시계열 자료에 이상점이 존재하는 경우 희박벡터자기회귀모형(sparse VAR; sVAR)의 모수를 강건하게 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 먼저 Xu 등 (2008)이 독립인 자료에서 밝혔듯이 adaptive lasso 방법이 sVAR 모형에서도 어느 정도의 강건함을 가짐을 모의 실험을 통해 알 수 있었다. 하지만, 이상점의 개수가 증가하거나 이상점의 영향력이 커지는 경우 효율성이 현저히 저하되는 현상도 관찰할 수 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해서 최소절대편차(least absolute deviation; LAD)와 Huber 함수를 기반으로 벌점화 시키는 adaptive lasso를 이용하여 sVAR 모형을 추정하는 방법을 본 논문에서는 제안하고 그 성능을 검토하였다. 모의 실험을 통해 제안한 로버스트 추정 방법이 이상점이 존재하는 경우에 모수 추정을 더 정확하게 하고 예측 성능도 뛰어남을 확인했다. 또한 해당 방법론들을 전력사용량 데이터에 적용한 결과 이상점으로 의심되는 시점들이 존재하였고, 이를 고려하여 강건하게 추정하는 제안한 방법론이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
Steel plate shear walls (SPSWs) are one of the most important and widely used lateral load-bearing systems. The reason for this is easier execution than reinforced concrete (RC) shear walls, faster construction time, and lower final weight of the structure. However, the main drawback of SPSWs is premature buckling in low drift ratios, which affects the energy absorption capacity and global performance of the system. To address this problem, two groups of SPSWs under cyclic loading were investigated using the finite element method (FEM). In the first group, several series of circular rings have been used and in the second group, a new type of SPSW with concentric circular rings (CCRs) has been introduced. Numerous parameters include in yield stress of steel plate wall materials, steel panel thickness, and ring width were considered in nonlinear static analysis. At first, a three-dimensional (3D) numerical model was validated using three sets of laboratory SPSWs and the difference in results between numerical models and experimental specimens was less than 5% in all cases. The results of numerical models revealed that the full SPSW undergoes shear buckling at a drift ratio of 0.2% and its hysteresis behavior has a pinching in the middle part of load-drift ratio curve. Whereas, in the two categories of proposed SPSWs, the hysteresis behavior is complete and stable, and in most cases no capacity degradation of up to 6% drift ratio has been observed. Also, in most numerical models, the tangential stiffness remains almost constant in each cycle. Finally, for the innovative SPSW, a relationship was suggested to determine the shear capacity of the proposed steel wall relative to the wall slenderness coefficient.
스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.
최근 암호화폐가 많은 주목을 받음에 따라 암호화폐의 종가 예측 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥 러닝 모델을 적용시켜 예측 성능을 높이려는 연구들이 지속되고 있다. 딥 러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델이 다각도로 응용되고 있으나 변동성이 큰 암호화폐 종가 데이터에서는 낮은 예측 성능을 보인다. 이를 해결하기 위해 새로운 입력 변수를 찾아내고, 이를 사용하는 종가 예측 연구가 수행되고 있다. 그러나 딥 러닝 기반의 암호화폐 종가 예측에 사용되는 데이터들의 각 입력 변수들이 예측 성능에 미치는 영향력이나 학습에 효율적인 입력 변수들의 조합에 관한 연구 사례가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 Bitcoin과 Ethereum을 포함한 6가지 암호화폐의 최근 동향 자료를 수집하였고, 통계와 딥 러닝을 통해 입력 변수들이 암호화폐 종가 예측에 미치는 영향력을 분석한다. 실험 결과 모든 암호화폐의 종가 예측 성능 평가에서 종가 변동률을 제외한 개장가, 고가, 저가, 거래량, 종가를 조합했을 때 가장 우수한 성능을 보였다.
We used seawater temperature data, measured in the Garolim Bay, to analyze temperature variation on an hourly and daily basis. Lagrange's interpolation using before and after data was applied to restore nonconsecutive missing temperature data. The estimated error of the data restoration was 0.11℃. Spectral analyses of seawater temperature showed significant periodicities of approximately 12.4 h (semidiurnal tide) and 15.0 d (long-period tide), which is close to those of M2 and Mf partial tides. Variation in seawater temperature was correlated more with tidal height than with air temperature around the Garolim Bay. In June and December, when the seawater temperature difference between the inside and outside of the Garolim Bay was very large, the periodicities of 12.4 h and 15.0 d were highly prominent. These results indicate that the exchange of seawater between the inside and outside of the Garolim Bay induced variations in seawater temperature owing to tide. Understanding temperature variation because of tide helps to prevent abnormal mortality of cultured fish and to predict seawater temperature in the Garolim Bay.
Hu, Bin;Wei, Er-Jian;Li, Jing;Zhu, Xin;Tian, Kun-Yun;Cui, Kai
Geomechanics and Engineering
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제27권5호
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pp.527-535
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2021
The creep characteristics of rock is of great significance for the study of long-term stability of engineering, so it is necessary to carry out indoor creep test and creep model of rock. First of all, in different water-bearing state and different positive pressure conditions, the granite is graded loaded to conduct indoor shear creep test. Through the test, the shear creep characteristics of granite are obtained. According to the test results, the stress-strain isochronous curve is obtained, and then the long-term strength of granite under different conditions is determined. Then, the fractional-order calculus software element is introduced, and it is connected in series with the spring element and the nonlinear viscoplastic body considering the creep acceleration start time to form a nonlinear viscoplastic creep model with fewer elements and fewer parameters. Finally, based on the shear creep test data of granite, using the nonlinear curve fitting of Origin software and Levenberg-Marquardt optimization algorithm, the parameter fitting and comparative analysis of the nonlinear creep model are carried out. The results show that the test data and the model curve have a high degree of fitting, which further explains the rationality and applicability of the established nonlinear visco-elastoplastic creep model. The research in this paper can provide certain reference significance and reference value for the study of nonlinear creep model of rock in the future.
Ha, Manh Tuan;Park, Se Eun;Kim, Jeong Ah;Woo, Mi Hee;Choi, Jae Sue;Min, Byung Sun
Natural Product Sciences
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제28권3호
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pp.138-142
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2022
Alzheimer's disease (AD) is the most common age-related neurodegenerative disease in industrialized countries. It is estimated that about 47 million people living with dementia and the number of cases will be tripled by 2050. However, the exact mechanism of AD is not known, and full therapy has still not been found. Various tryptophan-derived alkaloids have been reported as promising agents for the treatment of AD. In the present study, a series of tryptophan-derived alkaloids were isolated and characterized from the methanol extract of Hedera rhombea fruit. Based on the analysis of their observed and reported spectroscopic data, their structures were identified as N-[4'-hydroxy-(E)-cinnamoyl]-L-tryptophan (1), N-[3',4'-dihydroxy-(E)-cinnamoyl]-L-tryptophan (2), N-[4'-hydroxy-(E)-cinnamoyl]-L-tryptophan methyl ester (3), and N-[3',4'-dihydroxy-(E)-cinnamoyl]-L-tryptophan methyl ester (4). These compounds were screened for anti-Alzheimer activity via their inhibition of acetylcholinesterase (AChE) and butyrylcholinesterase (BChE) enzymes in vitro. As a result, compounds 3 and 4 showed moderate BChE inhibition with IC50 values of 86.9 and 78.4 μM, respectively, compared to those of the positive control [berberine (IC50 = 11.5 μM)]. However, all four compounds did not show significant inhibition of the AChE enzyme. This is the first time, the AChE and BChE inhibitory activities of these tryptophan-derived alkaloids were investigated and reported.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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