• 아시안잔디학회지
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• 제9권2호
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• pp.119-129
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• 1995

Decomposition rates of glucose, starch, spinach leaves and litters in forests are calculated by equation dC dt=-kC(Co-1nC), dC- dt=$-kC^2$, and Olson's negative exponential decay model.dC dt = - kC =-kC(Co - InC) showed a very close fit to decomposition of the organic matters in cultural media by purified microorganisms and dC dt=$-kC^2$ to decomposition of the litters in forests. Key words: Organic matters, Cultural media, Glucose, Starch, Leaves, Litters.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.525-537
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• 2016

본 연구에서는 시계열 자료의 비정상성과 비선형성과 같은 복잡성을 효과적으로 포용할 수 있는 경험적모드분해법(empirical mode decomposition; EMD)을 토대로 시계열 자료의 분석 및 예측을 위한 혼합(hybrid) 모형을 연구한다. EMD에 의하여 생성되는 내재모드함수(intrinsic mode function; IMF)는 해석 및 예측의 편리성을 개선하기 위하여 누적에너지의 개념을 사용하여 그룹화하였으며, 그룹화된 IMF 및 residue의 성분들은 그 성질에 따라서 ARIMA 모형 및 지수평활법과 결합된 혼합 모형으로 예측된다. 제안된 방법은 일별 코스피 지수의 예측을 위해서 적용하였다. 다양한 형태의 혼합 모형을 사용하여 코스피 지수를 예측하였으며 전통적인 예측 방법과 비교하였다. 분석 결과, 그룹화된 성분들은 코스피 지수의 움직임을 단기적, 중기적, 장기적으로 해석하는데 편리함을 주었으며, 그룹화된 IMF 및 residue를 각각 ARIMA 모형과 지수평활법으로 조합한 혼합 모형이 우수한 예측력을 보여주었다.

• 공업화학
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• 제17권3호
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• pp.296-302
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• 2006

산소농도에 따른 폐폴리우레탄의 열적 산화분해에 관한 속도론적 연구를 $10{\sim}50^{\circ}C/min$ 사이의 여러 가열속도에서 비등온 질량감소 기술을 이용하여 수행하였다. 폐폴리우레탄의 열적 산화분해를 묘사하기 위하여 Arrhenius식에 근거한 미분법과 적분법을 이용하여 산소농도에 대한 영향을 고려할 수 있는 속도론 모델을 제시하였으며 활성화 에너지 및 반응차수 그리고 pre-exponential 인자와 같은 속도 상수들에 대한 정보를 얻기 위하여 본 연구에서 제시한 속도론 해석 방법을 이용하여 질량감소 곡선 및 그 미분값을 해석하였다. 본 연구로부터 산소농도에 대한 반응차수는 모두 음의 값을 나타내었으며 활성화 에너지는 산소농도가 증가함에 따라 감소함을 확인할 수 있었다. 또한 단일 가열속도에서의 실험값을 이용하는 적분법의 경우 가열속도에 따라 반응속도 상수의 값이 변화함을 알 수 있었다. 따라서 여러 가열속도에서의 실험값을 이용하는 미분법이 폐폴리우레탄의 열적 산화분해 반응을 보다 효율적으로 나타내고 있는 것으로 판단된다.

• 대한화학회지
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• 제55권3호
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• pp.341-345
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• 2011

Schiff base 코발트(II) 착물, bis[4-chloro-2-((E)-(isopropylimino) methyl) phenol]cobalt(II), 을 합성하고 단결정 X-ray 회절 분석을 하였다. 코발트 (ii) 합성물의 현상학적, 속도론적 및 기계적 특성은 TG/DTG법으로 연구하였다. 실험 데이터에 기초하여, 활성화 에너지, 지수 앞자리인자, 활성화 엔트로피와 같은 속도론적 파라미터를 계산하였으며, 가장 가능성 있는 메카니즘 함수로는 $g({\alpha})={\alpha}^2$이 추정되었다. 따라서, 모든 분해 단계에서 속도 조절 단계는 1차원 확산 과정(Parabolic model) 이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제48권6호
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• pp.751-760
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• 2015

Management of renewable organic resources is important in attaining the sustainability of agricultural production. However, nutrient management with organic resources is more complex than fertilization with chemical fertilizer because the composition of the organic input or the environmental condition will influence organic matter decomposition and nutrient release. One of the most effective methods for estimating nutrient release from organic amendment is the use of N mineralization models. The present study aimed at parameterizing N mineralization models for a number of organic amendments being used as a nutrient source for crop production. Laboratory incubation experiment was conducted in aerobic condition. N mineralization was investigated for nineteen organic amendments in sandy soil and clay soil at $20^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, and $30^{\circ}C$. N mineralization was facilitated at higher temperature condition. Negative correlation was observed between mineralized N and C:N ratio of organic amendments. N mineralization process was slower in clay soil than in sandy soil and this was mainly due to the delayed nitrification. The single and the double exponential models were used to estimate N mineralization of the organic amendments. N mineralization potential $N_p$ and mineralization rate k were estimated in different temperature and soil conditions. Estimated $N_p$ ranged from 28.8 to 228.1 and k from 0.0066 to 0.6932. The double exponential model showed better prediction of N mineralization compared with the single exponential model, particularly for organic amendments with high C:N ratio. It is expected that the model parameters estimated based on the incubation experiment could be used to design nutrient management planning in environment-friendly agriculture.

• 대한산업공학회지
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• 제28권1호
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• pp.63-75
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• 2002

To improve the efficiency of the electric power generation, monthly maximum electric power consumptions for a next one year should be forecasted in advance and used as the fundamental input to the yearly electric power-generating master plan, which has a greatly influence upon relevant sub-plans successively. In this paper, we analyze the past 22-year hourly maximum electric load data available from KEPCO(Korea Electric Power Corporation) and select necessary data from the raw data for our model in order to reflect more recent trends and seasonal components, which hopefully result in a better forecasting model in terms of forecasted errors. After analyzing the selected data, we recommend to KEPCO the Winters' multiplicative model with decomposition and exponential smoothing technique among many candidate forecasting models and provide forecasts for the electric power consumptions and their 95% confidence intervals up to December of 1999. It turns out that the relative errors of our forecasts over the twelve actual load data are ranged between 0.1% and 6.6% and that the average relative error is only 3.3%. These results indicate that our model, which was accepted as the first statistical forecasting model for monthly maximum power consumption, is very suitable to KEPCO.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제14권1호
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• pp.34-41
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• 2011

Fire characteristics can be analyzed more realistically by using more accurate properties related to the fire dynamics and one way to acquire these fire properties is to use one of the inverse property estimation techniques. In this study two optimization algorithms which are frequently applied for the inverse heat transfer problems are selected to demonstrate the procedure of obtaining pyrolysis properties of charring material with relatively simple thermal decomposition. Thermal decomposition is occurred at the surface of the charring material heated by receiving the radiative energy from external heat sources and in this process the heat transfer through the charring material is simplified by an unsteady 1-dimensional problem. The basic genetic algorithm(GA) and repulsive particle swarm optimization(RPSO) algorithm are used to find the eight properties of a charring material; thermal conductivity(virgin, char), specific heat(virgin, char), char density, heat of pyrolysis, pre-exponential factor and activation energy by using the surface temperature and mass loss rate history data which are obtained from the calculated experiments. Results show that the RPSO algorithm has better performance in estimating the eight pyrolysis properties than the basic GA for problems considered in this study.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.87-95
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• 2020

인천공항은 대한민국으로 들어오거나 나가는 관문으로 나라의 이미지에 큰 영향을 미치므로 공항의 서비스 질을 유지하기 위해선 장기적인 공항 이용객 수 예측이 필요하다. 본 연구에서는 인천공항의 이용객 수요를 예측하기 위한 다양한 시계열 모형의 예측성능을 비교하였다. 인천공항 이용객 자료를 2002년 1월부터 2019년 12월까지 월 단위로 수집하여 살펴보면 일반적인 시계열자료에서 보이는 추세성과 계절성을 지니고 있다. 본 연구에서는 추세성과 계절성이 고려된 나이브 기법, 분해법, 지수 평활법, SARIMA, 그리고 PROPHET을 이용하여 단기, 중기, 장기예측 시계열모형을 비교하였다. 분석결과 단기예측은 최근 자료에 가중치를 준 지수 평활법이 우수했고 예상 2020년 연간 이용객 수는 약 7,350만명이다. 3년 후 인 2022년 중기예측은 정상성이 고려된 SARIMA모형이 우수하였고 예상 연간 이용객 수는 약 7,980만명이다. 4단계 인천공항 건설사업이 완료되는 2024년 예상 연간 여객수용 인원은 9,910만명이고 PROPHET모형이 가장 우수하였다.

• 한국식물병리학회지
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• 제12권3호
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• pp.307-315
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• 1996

토마토 잎에 집적된 triflumizole 잔류량 동태에 미치는 온도 영향과 Cladosporium fulvum에 대한 triflumizole의 살균효과를 구명하였다. 8주간 키운 토마토 식물체에 triflumizole을 분무 살포한 후 식물생장용 항온실에서 키우면서 4가지 온도 조건을 처리하였다. 주기적으로 토마토 잎을 채취하여 HPLC 방법을 이용하여 triflumizole의 잔류량을 조사하였다. Triflumizole 잔류량의 경시적 동태는 약제살포후 적산온도를 독립변수로 사용하는 지수적 감소 몸형으로 나타낼수 있었으며, 이는 triflumizole의 잔류성이 온도 영향을 크게 받는다는 것을 뜻한다. 경기도 농촌진흥원에 위치한 토마토 비닐하우스에서 수행한 실험에서 얻은 자료를 이용하여 평가한 결과 이 모형의 타당성이 인정되었다. Triflumizole의 약효에 대한 in vitro 실험 결과, 이 살균제는 C. fulvum의 균사 생장과 포자형성을 뚜렷이 억제하였으며, 잎곰팡이병 방제를 위해서는 토마토 잎에 집적된 triflumizole 잔류량이 최소한 10 ppm 이상이 되어야 할 것으로 추측된다. 본 연구에서 연구된 지수적 감소 모형은 토마토 잎에 집적된 triflumizole 잔류량을 추정하는데 활용될 수 있으며, 실용적인 측면에서 볼 때, 토마토 잎곰팡이병을 효과적으로 방제하는데 필요한 triflumizole의 최소 잔류량을 식물체에 유지하기 위하여 triflumizole을 살포해야 할 시기를 결정하는데 활용될 수 있다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.92-98
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• 2021

Large Eddy Simulation (LES) has been popularly applied and used in the last several decades to simulate turbulent boundary layer in the numerical domain. A fully developed turbulent boundary layer has also been applied to predict the complicated wake flow behind bluff bodies. In this study we aimed to generate an artificial turbulent boundary layer, which is based on an exponential correlation function, and generates a series of realistic three-dimensional velocity data in two-dimensional inlet section which are correlated both in space and in time. The results suggest its excellent capability for high Reynolds number flows. To make an effective generation, a hexahedral mesh has been used and Cholesky decomposition was applied to possess suitable turbulent statistics such as the randomness and correlation of turbulent flow. As a result, the flow characteristics in the domain and fluctuating pressure near the wall are very close to those of fully developed turbulent boundary layers.