• 제목/요약/키워드: graphical estimation

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저수지 유역의 오염부하 산정 시스템 개발 (System Development for the Estimation of Pollutant Loads on Reservoir)

  • 심순보;이요상;고덕구
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제31권1호
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    • pp.35-44
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    • 1998
  • 본연구의 목적은 강우시 지표수의 흐름을 통해 유출되는 오염부하 산정 시스템을 개발하고 정상류 흐름의 성격을 띠는 점원오염의 월별, 수기별 오염부하를 산정하기 위한 각종 수질 인자별 발생부하와 배출부하 사이의 관계를 규명하여 각 지천 소유역의 울별 및 수기별 오염부하를 산정하는 모형 시스템을 개발하는 것이다. 또한 댐 상류 하천 구간에 대한 수질 모델링을 통하여 댐유입부의 오염부하를 산정하는데 있다. 대상유역의 토지 이용분포와 지표수 유출거동에 관련된 지상인자들의 파악을 위해 인공위성 원격탐사 이미지를 분석하여 토지이용분포 규명하고, 기타 지형공간정보를 구축하여, 이들로부터 모형의 운영에 필수적인 지상인자들을 합성하여, 모형의 입력자료로 사용될 수 있도록 하는 일련의 과정을 체계화하였다. 또한 개발된 개개의 모형을 체계적으로 결합하여 사용을 쉽게하기 위하여, GIS-모형간의 인터페이스 모듈과 그래픽 출력시스템 등 응용소프트웨어를 개발하여, 운격탐사 기법에 의한 저수지 오염 부하량 산정 모형과 전체시스템의 통합을 완료하였다. 개발된 모형시스템을 이용하여 1991년에서 1993년 사이에 관측된 4개 호우사상에 대한 비점오염원의 부하를 시험적으로 산정하였으며, 충추댐의 월별 및 수기에 따른 오염부하도 아울러 산정하였다.

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Agrobacterium을 이용한 Saccharomyces cerevisiae Acid Phosphatse 유전자 (PHO5) 의 식물체로의 도입 (Agrobacterium-Mediated Transformation on a Plant with Saccharomyces cerevisiae Acid Phosphatse Gene(PHO5))

  • Ki yong Kim;Dae yuong Son;Yong Gu Park;Won Il Jung;Jin Ki Jo
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제13권3호
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    • pp.177-183
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    • 1993
  • Agronacterium tumefaciens(strain LBA4404)를 매개로 한 외래 유전자의 식물체로의 도입에 관한 실험을 하여 아래와 가은 결과를 얻었다. 모델 식물로는 담배(Nivotuana tabacum c.v. samsun)를 사용하였으며, 외래 유전자는 효모 유래의 Acid phosphatase 유전자인 PH05를 사용하였다. pVC727G에서 PH05를 잘라내어 전기영동 및 graphical estimation법으로 확인한 결과, PH05의 크기는 1.5kb였다. pVC727G와 광역plasmid인 qBI121을 이용하여 식물체 형질전환을 위한 vector인 pBKJ I을 만들었다. pBKJ I을 Agronacterium LBA4404에 subcloninggksgn 담배의 leaf dise를 Agronacterium LBA4404과 공배양하여 형질전환을 유도하였다. kanamycindmf 첨가한 MS-n/B음지에서 형질전환된 shoots를 얻었으며, 이들의 재분화를 실시하여 형질전환된 식물체를 얻었다. 형질전환된 식물체의 genomic DNA를 PH05로서 southern hybridization하여 형질전환을 확인하였으며, 식물체의 잎, 줄기 및 뿌리의 Apase(PH05)활성을 측정하여 도입한 PH05가 발현됨을 확인하였다.

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극치수문자료의 계절성 분석 개념 및 비정상성 빈도해석을 이용한 확률강수량 해석 (Concept of Seasonality Analysis of Hydrologic Extreme Variables and Design Rainfall Estimation Using Nonstationary Frequency Analysis)

  • 이정주;권현한;황규남
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제43권8호
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    • pp.733-745
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    • 2010
  • 수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법을 기반으로 하는 비정상성 빈도해석 모형을 구축하였다. 서울지점의 관측 자료로부터 98% Threshold를 적용하여 POT 자료를 추출하였으며, GEV 분포에 대한적합성을 검토하였다. 위치 및 규모매개변수의 계절적변동성을 Fourier 급수로 표현하고, Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 통해 매개변수들의 사후분포를 추정하였으며, 사후분포와 Quantile 함수를 이용하여 재현기간에 따른 확률강수량을 추정하였다. 계절성을 고려한 비정상성빈도해석 결과 7~8월의 비정상성 확률강수량과 기존 정상성빈도해석의 결과가 유사한 값을 나타내고 있으며 동시에 계절성을 반영한 확률강수량의 거동을 효과적으로 모의가 가능하였다.

배관 유동의 주요 변수계산을 위한 소프트웨어 시스템의 개발 (Software Package for Pipe Hydraulics Calculation for Single and Two Phase Flow)

  • 창재훈;이건희;정민영;백흠경;이창하;오민
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제57권5호
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    • pp.628-636
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    • 2019
  • 다양한 산업 공정에서 배관은 각 단위공정 사이의 연결 매개체의 역할을 하며, 내부의 유동에 있어 필수적인 장치이다. 따라서 배관의 최적설계는 안전과 비용의 측면에서 매우 중요한 문제이며, 설계 시 필수적인 사항은 배관 내 압력강하 및 유속, 배관 지름 등을 결정하는 일이다. 본 연구에서는 배관 지름 및 유속이 정해졌을 때 발생하는 압력강하, 배관의 압력강하 및 유속이 정해졌을 때의 배관 지름, 배관 지름 및 압력강하가 정해졌을 때의 유속을 결정하는 소프트웨어를 개발하였다. 배관 내 유동을 단일 상 흐름, 균질 2 상 유동, 분리 2 상 유동으로 구분하였으며 이에 따라 적절한 계산 모델을 적용하였다. 파이프의 재질 및 상대 거칠기, 유체의 물성치, 마찰계수의 계산을 위한 시스템 라이브러리를 구축하여 사용자의 입력을 최소화하였다. 배관 재질에 따른 가격 라이브러리를 구축하여 단위 길이당 배관 투자 비용의 산출을 가능하도록 구성하였다. 이러한 모든 기능은 사용자 편의를 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 이용한 통합 환경에서 구현할 수 있으며, C# 언어를 개발 언어로 사용하였다. 소프트웨어의 정확도를 문헌 자료와 실 수행 과제의 예제를 통하여 검증하였으며 단일 상의 경우 1% 미만, 2 상의 경우 최고 8.8% 정도의 차이를 보였으며, 이에 따라 개발된 소프트웨어가 실제 공정의 계산에 유용하게 쓰일 수 있음을 알 수 있었다.

Predicting the splitting tensile strength of manufactured-sand concrete containing stone nano-powder through advanced machine learning techniques

  • Manish Kewalramani;Hanan Samadi;Adil Hussein Mohammed;Arsalan Mahmoodzadeh;Ibrahim Albaijan;Hawkar Hashim Ibrahim;Saleh Alsulamy
    • Advances in nano research
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    • 제16권4호
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    • pp.375-394
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    • 2024
  • The extensive utilization of concrete has given rise to environmental concerns, specifically concerning the depletion of river sand. To address this issue, waste deposits can provide manufactured-sand (MS) as a substitute for river sand. The objective of this study is to explore the application of machine learning techniques to facilitate the production of manufactured-sand concrete (MSC) containing stone nano-powder through estimating the splitting tensile strength (STS) containing compressive strength of cement (CSC), tensile strength of cement (TSC), curing age (CA), maximum size of the crushed stone (Dmax), stone nano-powder content (SNC), fineness modulus of sand (FMS), water to cement ratio (W/C), sand ratio (SR), and slump (S). To achieve this goal, a total of 310 data points, encompassing nine influential factors affecting the mechanical properties of MSC, are collected through laboratory tests. Subsequently, the gathered dataset is divided into two subsets, one for training and the other for testing; comprising 90% (280 samples) and 10% (30 samples) of the total data, respectively. By employing the generated dataset, novel models were developed for evaluating the STS of MSC in relation to the nine input features. The analysis results revealed significant correlations between the CSC and the curing age CA with STS. Moreover, when delving into sensitivity analysis using an empirical model, it becomes apparent that parameters such as the FMS and the W/C exert minimal influence on the STS. We employed various loss functions to gauge the effectiveness and precision of our methodologies. Impressively, the outcomes of our devised models exhibited commendable accuracy and reliability, with all models displaying an R-squared value surpassing 0.75 and loss function values approaching insignificance. To further refine the estimation of STS for engineering endeavors, we also developed a user-friendly graphical interface for our machine learning models. These proposed models present a practical alternative to laborious, expensive, and complex laboratory techniques, thereby simplifying the production of mortar specimens.