• 분석과학
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• 제30권4호
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• pp.213-219
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• 2017

Polyalkylsiloxane has been spotlighted in pressure-sensitive adhesive (PSA) application due to excellent physical properties and good biocompatibility. Thermal behaviour of polyalkylsiloxane mixtures, such as thermal stability and heat flow, were studied using TG-DTA during catalytic hydrosilation. To understand reaction kinetics of cross-linking, catalytic hydrosilation of polyalkylsiloxane was monitored using variable temperature nuclear magnetic resonance (VT-NMR) as increased temperature. The formation of cross-linking bond $Si-CH_2-CH_2-Si$ was directly observed using distortionless enhanced by polarization transfer (DEPT) technique. Successfully polyalkylsiloxane PSA samples exhibited excellent adhesion properties by cross-linking reaction.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제12권5호통권48호
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• pp.475-485
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• 2000

본 연구에서는 시공성을 고려한 변단면을 갖는 합성형 강상자형교의 최소비용을 구하기 위한 자동화 최적설계 프로그램을 개발하였다. 강상자형교 설계에 필요한 설계 제약조건은 도로교 표준 시방서를 비롯한 각종 설계기준과 실무자의 경험을 바탕으로 정식화하였다. 최적화의 효율성을 위해 강상자형교의 특성을 고려한 제약조건 소거기법, 설계 변수 연결기법, 응력 재해석 기법을 적용하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 구조해석 모듈, 최적설계모듈, 사용자의 입력 편의를 위한 전처리모듈 설계 업무자동화를 위한 후처리모듈로 구성되어 있으며, 구조해석은 신뢰성이 입증된 상업용 구조해석 프로그램인 RM-SPACEFRAME을 이용하여 격자모델에 대해 실시하도록 하였다. 또한 개발된 최적 설계 프로그램의 효율성과 실용성을 확인하기 위하여 몇 가지의 수치예제를 적용하였다. 본 연구에서 개발된 최적설계 시스템은 향후 타 형식의 교량에 최적설계 프로그램의 모형으로 활용될 수 있으리라 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권3호
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• pp.199-208
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• 2011

본 연구에서는 연속형 강우-유출모형과 앙상블 칼만 필터 기법을 연계하여 실시간 하천유량 예측모형을 개발하고 자료동화로 인한 정확도 개선 정도를 평가하고자 한다. 대상유역은 안동댐 상류유역을 선정하고 2006.7.1~8.18과 2007.8.1~9.30의 홍수기간에 대해 평가를 수행하였다. 자료동화를 위한 모형 상태변수는 유역의 토양수분과 저류량 및 하도 저류량을 선정하였으며 하류 댐 지점의 관측유량을 이용하여 상태변수를 갱신하도록 모형을 설계하였다. 상태변수의 칼만게인 거동을 분석한 결과 모의유량은 관측유량으로 74% 이동한 것으로 나타났다. 예측강우를 관측강우와 동일하다고 가정하고 예측선행시간 1시간에 대해 자료동화 전 후의 모의유량을 분석한 결과 2006년과 2007년에 각각 49.6%와 33.1%의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 하천유량 예측시스템에 자료동화기법을 연계할 경우 강우-유출모형만을 이용한 결과보다 정확한 홍수량 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국물환경학회지
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• 제36권5호
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• pp.353-363
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• 2020

Hydrologic models can be classified into two types: those for understanding physical processes and those for predicting hydrologic quantities. This study deals with how to use the model to predict today's stream flow based on the system's knowledge of yesterday's state and the model parameters. In this regard, for the model to generate accurate predictions, the uncertainty of the parameters and appropriate estimates of the state variables are required. In this study, a relatively simple hydrologic partitioning model is proposed that can explicitly implement the hydrologic partitioning process, and the posterior distribution of the parameters of the proposed model is estimated using the Markov chain Monte Carlo approach. Further, the application method of the ensemble Kalman filter is proposed for updating the normalized soil moisture, which is the state variable of the model, by linking the information on the posterior distribution of the parameters and by assimilating the observed steam flow data. The stochastically and recursively estimated stream flows using the data assimilation technique revealed better representation of the observed data than the stream flows predicted using the deterministic model. Therefore, the ensemble Kalman filter in conjunction with the Markov chain Monte Carlo approach could be a reliable and effective method for forecasting daily stream flow, and it could also be a suitable method for routinely updating and monitoring the watershed-averaged soil moisture.