• 펄프종이기술
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• 제30권1호
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• pp.7-17
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• 1998

With the advent of CLSM in the end of 1980s, it has been applied to the field of pulp and paper science in various ways. This study showed the potentials of CLSM In analyzing a change of pulp fiber and paper properties before and after mechanical treatment. In particular, a quantification of internal fibrillation has been done using cross-sectional images of fibers and image analysis technique, then evaluated the effects of fiber wall delamination on fiber and paper properties. It showed that the delaminated fibers were closely associated to development of the interfiber bonding in a fiber network. The CLSM made it possible to investigate a density profile along the sheet thickness, which was created by some papermaking processes like pressing, drying and calendering. Through the attempt to observe the forming procedure of a fiber network during handsheet making, the CLSM images showed that the pressing stage was considered greatly to contribute to generation of interfiber bonding with removing a free water and partly a bound water between fibers. In addition, the CLSM could be used to illustrate not only a surface profile of paper showing the extent of smoothness or roughness, but also a density profile in a B-direction of the network. Finally it became evident that the CLSM could be used as an excellent tool to predict development in fiber and paper properties before and after mechanical treatment during papermaking processes.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권10호
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• pp.785-793
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• 2009

본 연구에서는 부정류 상태의 조압수조를 해석 할 수 있는 수치모형이 개발되었다. 그리고 부정류 효과를 고려한 파이프의 파괴확률 산정을 위한 신뢰성 모형이 개발되었다. 파이프 파괴의 상대적 위험도 평가와 조압수조의 기능성 평가를 위해 부정류 효과를 고려한 조압수조가 있는 상수관망 시스템의 파괴확률을 산정하였다. 신뢰성 해석을 통하여 부정류가 파괴확률을 크게 증가 시키는 것을 알 수 있었으며 조압수조가 부정류의 압력을 크게 감쇠시킴으로써 파괴확률을 현저히 저하시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 상하수도학회지
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• 제29권6호
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• pp.693-702
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• 2015

The objective of this study is to investigate and evaluate that a roadside tree root intrudes sewer network systems. Two approaches were performed to assess the characteristics of tree root intrusion. First, the characteristics of tree roots that had invaded sewers were directly observed by means of closed-circuit television inspection robot. Second, the intrusion proportions of tree root into rain gutters in the sampling area were investigated. As tree species of low intrusion proportions, the results indicated that Ginkgo biloba Linn. and Acer buergerianum Miq. were 1.7% and 4.3%. On the other hand, tree species of high intrusion proportions were Metasequoia glyptostroboides Hu et Cheng, Ulmus davidiana var. japonica Nakai and Zelkova serrata Makino as 22.2%, 20.4%, and 17.6% respectively. In particular, sewers and gutters around Zelkova species should be the focus of maintenance work because of the high proportion of these trees on roadsides.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.386-386
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• 2011

다양한 연구 분야에서 강수량, 온도, 습도, 일조량은 연구에 필요한 기후 인자로써 사용되어져 왔다. 외국의 경우 기후 인자들과의 관계를 도출해 내는 연구가 이루어 졌지만 국내의 경우는 이러한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 인자들과의 관계를 강수-온도-습도-일조량이 연동되어 모의되는 기법을 개발하고자 한다. 기존 국내외 연구결과들은 지수함수식의 형태를 가지는 모형을 이용하여 온도-일조량(radiation), 온도-습도, 습도-일조량, 온도와 강수-일조량과 습도를 개별적으로 추정하는 연구들이 있었다. 그러나 온도, 강수량, 습도, 일조량 등은 기상학적 관점에서 모두 연관성을 가지고 각 변량들에 영향을 주고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 4가지 변량들이 가지는 관계를 규명하고 각 변량간의 상관관계뿐만 아니라 4가지 변량이 동시에 상관성을 갖도록 모형을 구축하고자 한다. 일반적으로 각 변량들 간의 확률적인 거동을 동시에 고려할 수 있는 Network 모형이 많이 이용된다. 본 연구에서는 Bayesian Network 모형을 활용하여 4가지 변량 간에 Bayesian Network를 구성하고, 통계적 모형으로 발전시켜 기후변화 연구에 활용하고자 한다. 제안된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해, 서울지점을 대상으로 온도, 강수, 습도, 일조량 값을 이용하였다. 기후변화에 따른 수문순환모형에서 이들 4가지 변량은 기본 입력자료로 이용되고 있으나, 현재까지는 강수 및 온도를 사용한 모형 개발이 이루어지고 있다. 이러한 점에서 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 물순환 변동성을 평가하는 기본 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 상하수도학회지
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• 제29권3호
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• pp.427-436
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• 2015

Developing two process models to simulate wastewater treatment process is needed to draw a comparison between measured BOD data and estimated process model data: a mathematical model based on the process mass-balance and an ANN (artificial neural network) model. Those two types of simulator can fit well in terms of effluent BOD data, which models are formulated based on the distinctive five parameters: influent flow rate, effluent flow rate, influent BOD concentration, biomass concentration, and returned sludge percentage. The structuralized mass-balance model and ANN modeI with seasonal periods can estimate data set more precisely, and changing optimization algorithm for the penalty could be a useful option to tune up the process behavior estimations. An complex model such as ANN model coupled with mass-balance equation will be required to simulate process dynamics more accurately.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.11-17
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• 2009

본 논문은 공평성 제한(fairness constraint)이 존재하는 재생(regenerative) 직교 주파수 분할 다중 접속 (OFDMA: Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 중계 네트워크(relay network)에서 새로운 적응 중계기 선택(adaptive relay selection) 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 K 개의 중계기 중 시스템 용량(system capacity)을 최대화하는 M 개의 중계기를 선택한다. 선택된 중계기 사이에서는 공평성 제한을 만족하면서 시스템 성능 열화(system performance degradation)를 최소화하도록 부반송파를 재할당(subcarrier reallocation)한다. 그런 다음 보다 향상된 성능을 얻기 위해 워터필링(water-filling) 방법을 통한 적응적 전력할당이 이루어진다. 시스템 용량과 공평성 사이의 트레이드오프(trade-off) 관계를 이용하여 제안된 기법의 개선 방법 또한 연구되었다.

• 설비공학논문집
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• 제5권3호
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• pp.157-168
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• 1993

Pipe network of hot water heat supply system in an apartment house was analyzed. Flowrate and supply heat capacity of each household in which constant flowrate balancing valve is installed in a single zone system were calculated and the results were investigated. In the existing piping system, the non-uniformity of heat supply with floors due to the static pressure and temperature difference between supply main and return main can not be avoided and this tendency get intense with the increase of the height of building. The non-uniformity of heat supply can be prevented by the installation of balancing valve at each household, however if the performance of supply pump is not sufficient to overcome the energy loss due to the installation of balancing valve for constant flow rate or if the selection of the valve capacity is not adequate, the valves will may lose their controllability.

• Journal of Magnetics
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• 제22권1호
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• pp.34-42
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• 2017

Material defects in the Steam Generator Tubes (SGT) of sodium cooled fast breeder reactor (PFBR) can lead to leakage of water into sodium. The water and sodium reaction will lead to major accidents. Therefore, the examination of steam generator tubes for the early detection of defects is an important requirement for safety and economic considerations. In this work, the Magnetic Flux Leakage (MFL) based Non Destructive Testing (NDT) technique is used to perform the defect detection process. The rectangular notch defects on the outer surface of steam generator tubes are modeled using COMSOL multiphysics 4.3a software. The obtained MFL images are de-noised to improve the integrity of flaw related information. Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) features are extracted from MFL images and taken as input parameter to train the neural network. A comparative study on characterization have been carried out using feed-forward back propagation (FFBP) and cascade-forward back propagation (CFBP) algorithms. The results of both algorithms are evaluated with Mean Square Error (MSE) as a prediction performance measure. The average percentage error for length, depth and width are also computed. The result shows that the feed-forward back propagation network model performs better in characterizing the defects.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1998년도 학술발표회 논문집
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• pp.7-13
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• 1998

본 연구에서는 공간적으로 분포되어 있는 연강우량 자료를 이용한 지역 기상학 적인 가뭄을 정의하고 해석하는 모형을 제시한다. 비선형, 비매변수법에 기초한 공간 해석 신경망 (Spatial Analysis Neural Network:SANN)모형을 이용하여, 각 년에 대하여 공간의 임의 점에 서 의 극심, 심, 경심, 및 비 가뭄 확률을 전 대상 지역에 대하여 산출을 통하여 가뭄확률도를 작성 하며, Bayesian 가뭄 심도 지수 (BDSI)를 통하여 전 대상 지역을 가장 적절하게 극심, 심, 경심, 미 가뭄 지역으로 분류하는 방법을 제시한다. 또한, 각 년의 대표적인 가뭄의 형태를 제시 하여 줄 수 있는 지역 가뭄확률과 지역 가뭄 확률 지수를 소개한다. 이 모든 시공간의 가뭄 해석의 방법 은 실제로 우리나라(남한) 전역에 대하여 실시하여, 과거 1967년부터 1996년 까지 의 공간적이고 시간적인 가뭄의 발생 현황과 그 특징을 조사한다. 이는 우리나라 장기 수자원 개발 및 유역 관 리를 더욱 정량적인 가뭄정보에 의해 수행하게하여 줄 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.228-228
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• 2023

국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.