Skin cancer is one of the most common cancers worldwide, including in Iran. Variations in its incidence rate among geographical areas are due to various contributing factors. Since there has been a lack of studies on this topic in our country, the present spatial analysis of skin cancer incidence in Iran in 2009 was conducted using data from the cancer registry system for the country. The reported incidences of the disease were standardized on the basis of the World Health Organization population and the direct method. Then the data were inserted into the GIS software, and finally, using the analysis of hot spots (Getis-Ord Gi), high-risk areas were drawn. Provinces that were 1.9 SD higher or lower than the national average were considered hot spots or cold spots, with significance at the level of 0.05. In 2009, a total of 9,964 cases of skin cancer occurred, 3,696 in women and 6,268 in men (standardized incidence rates of 15.8 and 22.6, respectively). The results of the study showed that in men and women, the disease demonstrated high incidence in the central provinces and desert regions. In women, Yazd Province and in men, Qom Province had significant hot spots (p <0.05). While Isfahan, Markazi, Tehran and Kurdistan provinces were expected to be hot spots, the differences from the national average were not significant at the 0.05 level. As well, the provinces of Sistan Va Baluchistan, Kerman, and Hormozgan were identified as cold or low-risk disease regions (p <0.05). The central provinces of the country due to hot weather conditions, more solar radiation, and closer vicinity to the central desert of Iran demonstrated higher incidence rates for skin cancer, so further epidemiological studies into the etiology and early detection are essential in these areas.
착색단고추 비닐하우스 토경재배시 품종별 온도조건에 따른 열과 발생원인을 구명코자 하였다 열과발생률은 품종간에는 Fiesta가 Jubilee보다 높았고 온도처리간에는 $34^{\circ}C$ 고온구에서 높았다. 그리고 환경조건이 좋아지는 4월 이후에 급격히 증가하였다. 과육특성 조사결과 Fiesta품종과 고온처리구에서 과육경도와 건물률이 낮았으나 과육두께는 경향이 일정치 않았다. 과육의 무기성분 함량은 품종간, 온도처리간에 차이가 없었다. 수확시 뿌리상태는 Fiesta품종이 Jubilee보다 좋았고, 온도처리간에는 차이가 없었다. 이상의 결과로 과육의 경도, 건물률, 치밀도 및 뿌리상태 등이 열과발생에 직접적인 영향을 미치고 과육두께나 과육의 무기성분 함량등은 열과발생과 상관이 없는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 열대 지방에서 사용되는 특수목적 자동차용 에어컨 시스템의 냉방성능 특성을 고찰하는 것이다. 이를 위하여 R-134a를 사용하는 듀얼 냉동사이클을 구성하였고 냉매량 및 실내온도를 변화시켜가면서 냉방성능을 비교하였다. 외기온도 $40.0^{\circ}C$에서 듀얼 냉동사이클의 실내 냉각속도 및 압축비(토출압력) 등을 고려하여 최적 냉매량을 1.5kg으로 선정하였다. 실내온도가 증가할수록 냉방부하가 증가하여 $25.0^{\circ}C$에서 $32.5^{\circ}C$로 실내온도를 높일 경우 $15.0^{\circ}C$에 도달하는데 걸리는 시간은 86.5% 증가하였고, $32.5^{\circ}C$에서 $40.0^{\circ}C$로 증가할 경우 38.1% 증가하였다. 또한, 실내온도가 $25.0^{\circ}C$에서 $40.0^{\circ}C$로 증가할수록 냉방용량은 19.1 kW에서 20.5 kW로 7.3% 증가했으나 냉방성능(COP)는 4.67에서 5.1로 7.0%감소하였다.
부산지역 가덕도 일대에 30MW 규모의 육상 풍력발전단지개발을 위한 풍황자원분석과 풍력터빈 최적배치를 수행하였다. 후보지역에 설치되어 운용중인 AWS(KMA)에서 측정된 바람 데이터를 이용하였으며, 데이터 품질분석을 통한 신뢰성 검토를 수행하였다. 1년간 측정된 AWS 데이터는 MERRA 재해석 데이터와 선형희귀(Linear regression method) MCP 기법의 적용을 통해 30년으로 장기 보정되었고, 이를 이용한 풍력터빈 최적배치를 수행하였다. 3MW 풍력터빈을 적용하여 총 25 조건의 풍력터빈 배치에 대한 최적배치를 수행하였으며, 다양한 후류모델을 적용하여 발전량해석을 수행하였다. 단지효율은 97.6%~98.7%, 연간이용률은 37.9%~38.3%로 예측되었고, 후류영향이 고려된 연간발전량이 99,598.4 MWh~100,732.9 MWh로 예측됨에 따라, 우수한 경제성을 갖는 풍력발전단지개발이 가능한 지역임을 확인하였다.
유역의 수문기상학적 특성을 분석하거나 수자원계획을 수립하는 과정에서 필수적인 사항은 증발산에 대한 정량적인 특성을 파악하는 것이다. 일반적으로 증발산량에 대한 정량적인 분석은 기온, 풍속 등 기상학적 인자를 바탕으로 잠재증발산량 또는 기준증발산량을 추정하는 방법을 이용하고 있으며, Hargreaves 공식은 기온자료를 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 간단한 경험식이라 할 수 있다. 본 연구에서는 Hargreaves 공식을 우리나라에 적용함에 있어 보다 정확한 기준증발산량 추정이 가능하도록 공식의 매개변수를 지역화하기 위한 연구를 수행하였다. 먼저 일사량 관측자료와 기온과의 관계를 검토하여 수정 관계식을 도출하였으며, 수정 관계식과 Penman-Monteith 방법에 의한 기준증발산량 산정결과를 이용하여 Hargreaves 공식의매개변수지역화를 수행하였다. 또한 매개변수와 기온과의 관계분석을 통해 기온자료로부터 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정할 수 있는 관계식을 제안하였으며, 이에 대한 검증을 수행하였다. 연구결과, 우리나라에서 기존 Hargreaves 공식을 그대로 이용할 경우 Penman-Monteith 방법에 비해 과대 또는 과소 산정될 수 있음을 확인하였으며, 지역화된 매개변수를 이용할 경우 정확도가 크게 개선되고 있음을 확인하였다. 또한 기온자료로부터 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정할 수 있는 관계식에 대한 검증을 통해 본 연구에서 제안한 관계식의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
오늘날 국내외적으로 심각한 기후변화로 인하여 안정적인 식량 확보를 위한 수단으로써, 1년 내내 계획적 식물재배가 가능한 공장형 식물공장의 필요성이 크게 증대 되고 있다. 또한, 도시 내 빌딩에서도 설치 운영 가능한 식물공장은 단위 면적당 생산성을 크게 향상 시키며, 유통 비용 절감과 제품신선도를 유지할 수 있는 장점을 갖는다. 이런 빌딩형태의 식물공장에는 태양광을 대신하는 인공조명이 필수적이다. 식물 공장용 인공광원으로 요즘, 에너지 효율이 높고 재배 식물에 적합한 최적의 파장을 선택적으로 공급 할 수 있는 LED(Light Emitting Diode) 조명이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 원격에서 재배 식물에 최적인 환경을 제공하기 위한 시스템에 대해 기술하였다. LED 조명과 $CO_2$, $O_2$, 온도, 습도, 조도센서, 색상센서들은 설치 및 유지 보수가 쉽도록 지그비(ZigBee) 네트워크로 구성하였으며, 이더넷 게이트웨이를 통해 인터넷에 연결되도록 하였다. 또한 식물 공장은 특성상 좁은 실내 환경에 많은 수의 LED 조명들이 밀집되어 설치 운영된다. 이런 운영 환경을 감안하여 LED 제어를 위한 데이터의 송수신에는 유선과 무선 네트워크를 혼용함으로써 무선 노드들의 데이터 전송 트래픽 부담을 줄일 수 있도록 하였다.
극한환경 지역에서 무인 로버는 다수의 센서와 장비를 탑재하고 인간을 대신해 장기간 탐사 임무를 수행하기 위해 개발된다. 하지만 혹독한 기상과 거친 지형조건을 가진 극한환경 지역에서 로버 카메라 영상은 제한된 가시거리와 시야각을 가지므로, 카메라들은 안전한 원격 주행과 효율적 지형정보 구축을 위해 배치되어야 한다. 이에 본 연구에서는 로버 설계 도면을 기반으로 한 카메라 배치 시뮬레이션을 수행함으로써, 향후 로버 카메라 시스템 제작을 위한 시간과 비용을 최소화 하고자 하였다. 제안한 로버의 카메라 시스템은 총 8대의 카메라가 탑재되며, 기능적 요건에 따라 탐사 및 주행 카메라로 분류 된다. 카메라 배치 시뮬레이션에서는 카메라들의 위치와 경사 각도를 변경하여 가상의 지형을 촬영한다. 로버 카메라의 최적 배치는 가상 지형영상의 가시거리 및 중첩도, 지형 데이터의 정확도 등을 비교 및 분석하여 결정하였다. 카메라 배치 시뮬레이션 결과는 실제 로버 제작에 반영될 예정으로, 향후 극한환경지역을 모사한 모의지형을 구축하고 로버 성능을 종합적으로 평가하여 로버 카메라 시스템의 성능을 개선할 예정이다.
동절기 방한복의 성능 평가는 주로 열 저항으로 이루어지고 있다. 그러나, 이를 측정하기 위한 KS가 개정되면서, 동일한 표본의 시험결과가 개정 결과에 비하여 감소하는 결과를 초래하였다. 또한, 공인 시험기관마다 변경된 시험 절차 대한 해석의 차이가 발생하여 시험 기관 간에 결과 편차도 크게 발생하고 있으며, 이로 인해 군수품의 품질보증에 상당한 애로가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 개정된 시험방법에 따른 보온율 감소 현상의 원인을 분석함으로써, 개정 전과 후의 결과 편차를 최소화하고자 한다. 이를 위해 규격의 개정 전과 개정 후의 시험 조건의 차이와 이로 인해 발생 가능한 결과를 검토한다. 또한, 규격의 임의해석에 따른 시험 기관간 결과 편차 발생의 원인을 분석함으로써 시험 기관간의 결과 편차를 최소화 하고자 한다. 이를 바탕으로 개정 전 시험 방법과 편차가 가장 적은 조건을 확인하여 보온율 감소 현상을 예방하기 위한 표준을 제시하고자 한다.
The Yeong-dong heavy snowfall forecast supporting system has been developed during the last several years. In order to construct the conceptual model, we have examined the characteristics of heavy snowfalls in the Yeong-dong region classified into three precipitation patterns. This system is divided into two parts: forecast and observation. The main purpose of the forecast part is to produce value-added data and to display the geography based features reprocessing the numerical model results associated with a heavy snowfall. The forecast part consists of four submenus: synoptic fields, regional fields, precipitation and snowfall, and verification. Each offers guidance tips and data related with the prediction of heavy snowfalls, which helps weather forecasters understand better their meteorological conditions. The observation portion shows data of wind profiler and snow monitoring for application to nowcasting. The heavy snowfall forecast supporting system was applied and tested to the heavy snowfall event on 28 February 2006. In the beginning stage, this event showed the characteristics of warm precipitation pattern in the wind and surface pressure fields. However, we expected later on the weak warm precipitation pattern because the center of low pressure passing through the Straits of Korea was becoming weak. It was appeared that Gangwon Short Range Prediction System simulated a small amount of precipitation in the Yeong-dong region and this result generally agrees with the observations.
The accurate analysis of water vapor in initial of numerical weather prediction (NWP) model is required as one of the necessary conditions for the improvement of heavy rainfall prediction and reduction of spin-up time on a very-short-range forecast. To study this effect, the impact of a ground-based Global Positioning System (GPS)-Precipitable Water Vapor (PWV) on very-short-range forecast are examined. Data assimilation experiments of GPS-PWV data from 19 sites over the Korean Peninsula were conducted with Advanced Storm-scale Analysis and Prediction System (ASAPS) based on the Korea Meteorological Administration's Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) included "Hot Start" as very-short-range forecast system. The GPS total water vapor was used as constraint for integrated water vapor in a variational humidity analysis in KLAPS. Two simulations of heavy rainfall events show that the precipitation forecast have improved in terms of ETS score compared to the simulation without GPS-PWV data. In the first case, the ETS for 0.5 mm of rainfall accumulated during 3 hrs over the Seoul-Gyeonggi area shows an improvement of 0.059 for initial forecast time. In other cases, the ETS improved 0.082 for late forecast time. According to a qualitative analysis, the assimilation of GPS-PWV improved on the intensity of precipitation in the strong rain band, and reduced overestimated small amounts of precipitation on the out of rain band. In the case of heavy rainfall during the rainy season in Gyeonggi province, 8 mm accompanied by the typhoon in the case was shown to increase to 15 mm of precipitation in the southern metropolitan area. The GPS-PWV assimilation was extremely beneficial to improving the initial moisture analysis and heavy rainfall forecast within 3 hrs. The GPS-PWV data on variational data assimilation have provided more useful information to improve the predictability of precipitation for very short range forecasts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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