본 논문은 반 쐐기형 연소실에서 포트형상에 따른 정상유동 특성을 비교한 연구의 두 번째로 유동 평가위치의 영향을 고찰한 것이다. 입자영상유속계로 반 쐐기형 연소실에 직선형 포트와 나선형 포트를 적용하여 측정위치를 헤드 밑면부터 하류로 보어의 1,75배 위치 즉 1.75B부터 6배 위치 즉, 6.00B까지 변경하면서 평면유속을 측정하였다. 속도분포 분석 결과 반 쐐기형 연소실을 채택하면 지붕형과 달리 동일 리프트에서 거시적 유속분포와 유선은 스월 거동 중심은 측정위치가 관계없이 거의 일정하다. 직선형 포트에서는 모든 측정위치에서 편심도는 충격식 스월 측정기에서 측정값 왜곡이 발생하는 범위에 들어오고, 나선형 포트에서도 리프트 4mm 이하에서는 모든 측정위치에서 편심의 영향을 무시할 수 없지만, 측정위치가 3.00B 이상이 되면 리프트 5mm 이상에서 편심도가 급격히 감소한다. ISM가정과의 속도분포 차이에 의해 직선형 포트의 리프트 4mm 이하 스월 중심 평가를 제외하고 모든 PIV 평가방법에서 ISM 평가 대비 상대적인 상쇄효과가 있다. 마지막으로 중심 설정과 축 방향 속도분포 가정은 스월 평가에 정성적 영향을 주지 않고, 구체적인 접선속도 분포형태에 따라 절댓값에만 영향을 준다.
영남대학교 의과대학 부속병원에서 고선량율 강내 치료를 받은 53명에 대한 결과는 다음과 같다. 1. 환자 분포는 40대에서 60대가 42명으로 전체의 79.2%를 차지하였다. 2. 임상적 병기는 Stage-II가 31명으로 58.5%를 차지하였다. 3. 점-A의 선량은 3,501-4,000cGy가 41명으로 전체의 77.4%를 차지하였으며 왼쪽이 많은 경우가 81.2%이었다. 4. 점-B의 선량은 1001-1250cGy가 44명으로 전체의 83%를 차지하였으며 양측 선량의 차이는 400cGy이내였다. 5. 점-A선량에 대한 방광의 선량 비율은 50%미만이 33명이었다. 6. 점-A선량에 대한 하부직장의 선량 비율은 60% 미만이 48명이었다. 7. 점-A선량에 따른 상부 직장의 선량 비율은 60% 미만이 38명이었다. 8. 자궁의 위치는 좌측 편위가 36명으로 전체의 58.9%를 차지하였으며 자궁강의 길이는 4.4cm~5.3cm가 30명으로 30명으로 56.6%를 차지하였다. 9. 자궁의 전후 위치는 중위 및 후굴이 40명으로 75.5%를 차지하였다. 10. 자궁의 위치에 따른 직장 선량의 분포는 후굴 및 중위에서 전굴에 비해서 다소 증가하는 양상을 보였다.
발사 이전에 OSMI 모의 복사량을 산출함은 실제로 관측할 자료를 추정하고, 자료처리를 위한 준비에 매우 유용하다. 1999년 발사예정인 다목적 실용위성의 탑재체 중의 하나인 OSMI 자료처리 시스템은 SeaWIFS 자료처리 시스템을 OSMI에 맞추어 재개발된 것이다. 모의 복사량 계산은 OSMI 센서의 파장대역 및 스캔방식, 다목적 실용위성의 궤도에 관한 정보가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 대양에서의 OSMI 모의 복사량을 산출하기 위해 CZCS에서 관측한 엽록소를 다목적 실용위성이 관측한다는 가정을 하게 되었다. 궤도 예측에는 수정된 Brouwer-Lyddane 모델이, water-leaving 복사량을 산출하기 위해 CZCS 엽록소 농도가, OSMI가 관측할 대기에 의한 복사량 계산에는 여러 가지 복사모델이 이용되었다. OSMI의 412, 443, 490, 555, 765, 865nm 6가시광선 파장대역에서 모의 복사량을 산출하였다. 예상대로, 총 복사량 중 water-leaving 복사량은 아주 작으며 (10% 미만), 태양해면반사에 의한 영향은 태양 적위 근처에서 관측된다. 그러므로 대기보정은 총 복사량으로부터 엽록소 농도를 계산하는데 매우 중요하다. 태양해면반사에 의해 영향을 받는 자료는 사용할 수 없으므로 OSMI 임무 기간내에 지속적인 전구 해양관측을 위해서는 체계적인 자료수집 계획이 요구된다.
지질학적 선구조선에 관한 특성은 일반적인 지질작용, 광물탐사 또는 자연재해 예측과 관련된 자료의 해석 및 분석단계에서 중요한 역할을 한다. 그러나 지질조사에 의하여 드러난 선 구조와 위성자료로 부터 정량적으로 판독된 선구조정보는 이들 자료 각각의 고유한 유용성을 가 지고 있으면서도 여러가지 이유로 인하여 실질적인 차이를 보이는 경우가 많다. 본 연구에서는 선구조와 연관된 위성영상자료의 효과적인 지질학적 활용으로서의 자료통합문제를 해결하고자 퍼 지집합연산방법을 실제 사례연구를 통하여 고찰하고자 하였다. 실제 응용으로서, 호명지질도 (1:50,000)가 포함하는 지역과 같은 지역의 Landset TM 자료를 이용하였고, 자료 통합과정에서는 지질도상에 있는 선구조선, 위성자료로 부터 도출한 선구조선 및 자유 배수 양상과 같은 자료는 시험적으로 이용하였다. 자료 통합단계에서는 각각의 자료에 있는 영상요소에 대하여 백분위수계 념을 응용한 퍼지소속함수를 정의한 뒤, 퍼지 산술합연산과정을 실시되었다. 비록 현재까지의 결 과로 본 방법의 유용성에 관한 일반적인 결론을 얻기에는 다소 미흡하지만, 본 사례연구지역의 경우에는 통합된 정보에서 다른 분석방법과는 구별되는 비교적 의미있는 새로운 선구조관련 지질 정보가 내포되어 있는 것으로 판단된다. 결론적으로 본 통합방법은 앞으로 본다 많은 기초 및 관 련 연구를 통하여 결정판단 보조자료를 얻기 위한 효과적인 공간사고방법으로 간주 될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 지형학적 순간단위유량도 작성을 위한 EOC 영상의 적용가능성에 대한 연구이다. EOC 영상으로부터 생성된 소유역에 대한 수치표고모형을 생성하여 유역밀도와 도수분포를 해석한 후 지형학적 순간단위유량도에 미치는 영향을 분석하여 EOC 영상의 지형수문학적 적용가능성을 검토하였다. 원격탐사기법을 이용한 유역특성 분석은 다른 방식에 비해 연구과정이 상당히 복잡하고 많은 시간이 걸리기 때문에 지형학적 수문해석의 기본 자료인 EOC 스테레오 영상으로 수치표고모형을 생성시켰다. 그리고 영상자료와 수치지도로부터 소하천 유역의 격자간격을 10m에서 100m까지 10m 간격으로 나눈 뒤 격자별로 하천에 대한 기본적인 분석을 실시한 후, 도수함수를 이용한 유역 면적와 하천길이의 통계분석을 실시하였다. 통계분석 후 지형학적 분기율, 면적비, 길이비에 대한 격자별 비교 분석 후 지형학적 순간단위유량도에 의한 첨두유량, 첨두도달시간을 비교 검토 하였다. 지형학적 순간단위도의 첨두유량과 도달시간은 유역인자 뿐만 아니라 격자 크기에 따라 비선형적으로 변화하는데 격자크기는 첨두도달시간과 유량의 중요한 지형수문학적 인자 중의 하나임을 알 수가 있으며, 유출해석을 위한 EOC영상의 활용이 가능할 것이다.
탄소흡수량 산정 및 토지이용 변화에 대한 이해는 기후변화 연구에서 매우 중요하다. 기존의 연구에서는 토지이용 변화에 따른 탄소흡수량 산정에 원격탐사 기술이 사용되고 있으나 대부분 과거의 탄소흡수량 변화에 초점을 맞추고 있다. 따라서 미래 탄소흡수량 변화 예측 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서 CLUE-S 모형을 사용하여 토지이용 변화를 모의하고 기후변화 시나리오를 고려하여 미래 탄소흡수량의 변화를 예측하였다. 그 결과, RCP 4.5 및 8.5 시나리오에서 탄소흡수량은 각각 7.92, 13.02% 감소되는 것으로 예측되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법은 다른 기후변화 시나리오를 고려한 미래 탄소흡수량 변화에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.
Potential maximum soil moisture retention (S) is a dominant parameter in the Soil Conservation Service (SCS; now called the USDA Natural Resources Conservation Service (NRCS)) runoff Curve Number (CN) method commonly used in hydrologic modeling for event-based flood forecasting (SCS, 1985). Physically, S represents the depth [L] soil could store water through infiltration. The depth of soil moisture retention will vary depending on infiltration from previous rainfall events; an adjustment is usually made using a factor for Antecedent Moisture Conditions (AMCs). Application of the method for continuous simulation of multiple storms has typically involved updating the AMC and S. However, these studies have focused on a time step where S is allowed to vary at daily or longer time scales. While useful for hydrologic events that span multiple days, this temporal resolution is too coarse for short-term applications such as flash flood events. In this study, an approach for deriving a time-variable potential maximum soil moisture retention curve (S-curve) at hourly time-scales is presented. The methodology is applied to the Napa River basin, California. Rainfall events from 2011 to 2012 are used for estimating the event-based S. As a result, we derive an S-curve which is classified into three sections depending on the recovery rate of S for soil moisture conditions ranging from 1) dry, 2) transitional from dry to wet, and 3) wet. The first section is described as gradually increasing recovering S (0.97 mm/hr or 23.28 mm/day), the second section is described as steeply recovering S (2.11 mm/hr or 50.64 mm/day) and the third section is described as gradually decreasing recovery (0.34 mm/hr or 8.16 mm/day). Using the S-curve, we can estimate the hourly change of soil moisture content according to the time duration after rainfall cessation, which is then used to estimate direct runoff for a continuous simulation for flood forecasting.
The 1st Forest Health Management survey was conducted to examine the health of the forests in Korea. However, in order to understand the health of the forests, which account for 63.7% of the total land area in South Korea, it is necessary to comprehensively spatialize the results of the survey beyond the sampling points. In this regard, out of the sample points of the 1st Forest Health Management survey in Gyeongbuk area, 78 spots were selected. For these spots, the species diversity index was selected from the survey sections, and the spatial interpolation method was applied. Inverse distance weighted (IDW), Ordinary Kriging and Ordinary Cokriging were applied as spatial interpolation methods. Ordinary Cokriging was performed by selecting vegetation indices which are highly correlated with species diversity index as a secondary variable. The vegetation indices - Normalized Differential Vegetation Index(NDVI), Leaf Area Index(LAI), Sample Ratio(SR) and Soil Adjusted Vegetation Index(SAVI) - were extracted from Landsat 8 OLI. Verification was performed by the spatial interpolation method with Mean Error(ME) and Root Mean Square Error(RMSE). As a result, Ordinary Cokriging using SR showed the most accurate result with ME value of 0.0000218 and RMSE value of 0.63983. Ordinary Cokriging using SR was proven to be more accurate than Ordinary Kriging, IDW, using one variable. This indicates that the spatial interpolation method using the vegetation indices is more suitable for spatialization of the biodiversity index sample points of 1st Forest Health Management survey.
본 논문에서는 시스템함수 및 변복조의 개념을 3차원 복원 문제에 적용하는 알고리즘을 제안한다. 시스템의 유일한 특성을 정의하는 시스템 함수 (또는 시스템 응답)를를 일반적인 신호처리 또는 제어시스템에서 결정하듯이, 본 논문에서는 적절한 입력과 출력신호를 선택한 다음 3차원 물체의 특성을 결정짓는 시스템 함수를 결정한다. 본 논문에서는 3차원 복원 문제를 두 가지 방법의 시스템 함수 문제로 풀어 나간다. 첫 번째 방법은 입력과 출력 신호를 각각 3차원 물체의 면에 투영된 원형 빛 패턴과 카메라(2차원 이미지 면)가 획득한 패턴이 투영된 3차원 물체의 이미지로 정의하여 3차원 물체의 특성을 나타내는 시스템 함수를 정의 하는 것이다. 두 번째 방법은 입력과 출력 신호를 각각 복원되어야 할 3차원 물체의 좌표와 카메라가 획득한 빛 패턴이 투영된 3차원 물체의 이미지로 정의하여 입력 신호를 추정하는 문제로 해석하는 것이다. 첫 번째 방법은 일반적인 입출력 함수의 비(ratio)로부터 시스템 함수를 구하는 것이고 두 번째 방법은 신호의 변조와 복조 과정으로부터 원래의 전송된 신호 (입력) 를 추정하는 것처럼 입력 신호인 3차원 물체의 좌표를 추정하는 것이다.
연구목적: 기존의 인력에 의한 안전점검은 기술자의 안전이 우려되거나 접근이 어려워, 평가 및 데이터 확보에 한계가 있었고, 시설물의 노후화로 유지관리 대상이 증가함에 따라 더욱더 큰 문제가 되고 있다. 드론 기술이 발전하면서 외관조사에 이를 활용할 경우, 인력의 안전 보장, 시각적 데이터 확보, 신속한 점검 진단이 가능하며, 최근 드론에 의한 시설물 안전점검이 일부 도입되는 등 활용도가 높아지고 있다. 활용성을 보다 강화하기 위해서는 드론에 의한 시설물 외관조사의 대가기준이 필요하다고 판단되며, 본 논문에서는 댐을 대상으로 연구를 수행하였다. 연구방법:품셈 산출을 위해 기존 국내 안전점검 및 드론관련 대가기준을 조사하고, 드론을 활용한 안전점검 관련 절차를 비교분석하여 작업 절차 및 공종에 대하여 검토하였다. 또한 실제 댐에 대한 드론 촬영 및 입면정사영상 제작을 통해 실증 자료를 수집하였다. 연구결과: 드론을 활용한 시설물 안전점검을 위한 작업공종을 도출하였고, 작업공종에 따라 두 개의 댐을 대상으로 실증조사결과를 수집하였으며, 이를 바탕으로 댐기준시설물 규격 기준으로 품셈 안을 도출하였다. 시설물의 구조형식별, 규격별 조정비는 기존 지침을 적용하고, 기상기준점측량이 필요한 경우 건설공사표준품셈의 무인비행장치측량의 품을 적용하도록 하였다. 결론:드론을 활용한 외관조사 시 GSD를 세밀하게 할수록 촬영 사진 수가 크게 증가하여, 대가기준을 산출을 위한 보정으로 조정비 개념을 적용하였다. 더불어 안전거리 유지를 위해서는 최대 GSD가 한계를 나타내는 문제점도 고려해야 함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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