샌드드레인공법(SD공법)이나 고치환율의 샌드콤팩션파일공법(SCP공법)과 비교하여 저치환율SCP공법에 의해 개량된 복합지반의 역학거동은 모래말뚝과 점토지반 양방의 역학적 상호작용의 영향을 보다 현저하게 받는다. 따라서 본 공법의 적용에 있어서 침하저감효과나 모래말뚝 사이의 점토의 강도증가 등을 정확히 평가하기 위해서는 복합지반 내부에서의 모래말뚝과 점토와의 역학적 상호작용을 해명하여야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 저치환율의 모래말뚝이 타설된 복합지반에 대한 일련의 모형실험을 통하여 압밀중에 발생되는 모래말뚝과 점토 각각의 역학거동과 복합지반 내부에 대한 응력분담거동에 대하여 고찰하였다.
This study aims to analyze the relations among greenbelt, urban land surface temperature empirically in order to assess the environmental effects of the greenbelt in the Seoul metropolitan area, objectively. For this purpose, this study conducts an empirical analysis of impacts of greenbelt on urban land surface temperature using a multiple-regression model. The main data employed in the analysis include real-time air pollution data, Landsat 8-OLI Landsat imagery data, KLIS data and Jip-gye-gu data. The major findings are summarized as follows. NDVI has a negative (-) correlation with the land surface temperature, and the urban temperature is high in areas with poor vegetation. The land surface temperature is low in residential or commercial areas, while the temperature is high in industrial areas. The temperature is low in green fields, open spaces, and river areas. it is found that the urban land surface temperature is low in the greenbelt zone. In the greenbelt zone, there is an effect that reduces the land surface temperature by 1% on average, as compared to that at the center of the Seoul metropolitan area. Especially, the center of the Seoul metropolitan area, in a range from 0.6% to 1.9% of the average temperature, the temperature gets lower up to approximately 3km from the greenbelt boundary.
도시화로 인해 불투수 면적이 증가하면서 지하 침투량이 감소하고 강우 유출량이 증가하여 도시 침수 발생 가능성이 커지고 지하수 고갈 문제를 발생시키고 있다. 본 연구에서는 가로수 주위에 수분 및 영양을 공급할 수 있는 신개념 특수 가로수 보호판의 설치가 도시 내 침투량 개선에 미치는 효과를 평가하고, 시설의 배치에 따른 침투량 변화를 조사하였다. 침투관이 설치된 신개념 가로수 보호판은 토양으로는 빗물 침투량을 증가시키고 지면 위 수위 상승을 억제하였다. 따라서 개발된 신개념 가로수 보호판은 도시 도로변에서 저영향개발 (LID) 시설로서 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.
정보화 기술의 발전에 따라 웨어러블 장치, 휴대용 장치, RFID와 같은 소형 애플리케이션에 대한 관심이 증가하고 있고, 여기에 적용하기 위한 소형 암호화 회로의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 소형 애플리케이션에 적합한 AES 기반 암호화 회로를 제안한다. 제안하는 회로에서는 저장 공간의 최소화, 연산 자원의 공유를 통해서 크기를 최소화 하였다. 제안하는 회로는 $8{\times}16$ 비트 크기의 SRAM 두 개를 사용하였으며, 65nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 2,241 개의 게이트로 구현되었고, 처리 속도는 초당 50.57M 비트이다. 따라서 저면적 암호화 회로를 필요로 하는 다양한 애플리케이션에 적용하여 사용할 수 있다.
This study was conducted to investigate the indiscriminate development occuring as a result of high-density land use per lot in residential areas of Seoul, which mainly consist of detached houses. The primary goals of this study were: (1) to suggest a block unit development method as an alternative architectural method of the current uniform development, in which high-rise and high-density apartments are usually built; and (2) to check the feasibility of the suggested method. Based on the analyses of the existing block composition types of residential areas, the prerequisite planning indices for applying a collective housing model were investigated. Subsequent to applying a collective housing type within each unit block, the collective housing model was analyzed. The results of the analyses showed that indiscriminate development was rampant in detached urban houses areas, and more than 70% of the buildings constructed before the 1980s needed re-development. The feasibility of the models was investigated depending on the models of low-rise and high-density collective housing, which utilize various block arrangements such as the court type, linear type, villa type, and composite type. The results of this study showed that the newly applied low-rise and highdensity multiple dwelling housing model in urban individual residential area significantly contributed to creating a good living environment in terms of both physical and psychological aspects.
본 논문에서는 조합 논리 회로의 면적과 전력 소모를 낮추기 위한 효율적인 커널 기반의 분할 알고리듬을 제안 한다. 제안한 알고리듬은 커널을 이용하여 회로를 분할함으로써 회로의 전력 소모를 줄이고 분할된 회로들의 중복 되는 게이트를 최소화시켜 면적 overhead를 감소시킨다. MCNC 표준 테스트 회로에 대한 실험을 통하여 제안된 알고리듬이 면적과 전력소모면에 있어서 기존의 precomputation 회로 구조에 바탕을 둔 알고리듬에 비해 전력 소모는 평균 43.6% 면적은 평균30.7% 향상된 결과를 보인다.
Kim, Dongwook;Park, Taehyung;Hyun, Kyounghak;Lee, Woojin
Advances in environmental research
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제2권4호
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pp.279-290
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2013
In this study, a comprehensive model developed to estimate greenhouse gas (GHG) emissions from urban area with low impact development (LID) and its integrated management practices (IMPs). The model was applied to the actual urban area in Asan Tangjeong district (ATD) as a case study. A rainwater tank (1200 ton) among various LID IMPs generated the highest amount of GHG emissions ($3.77{\times}10^5kgCO_2eq$) and led to the utmost reducing effect ($1.49{\times}10^3kgCO_2eq/year$). In the urban area with LID IMPs, annually $1.95{\times}104kgCO_2eq$ of avoided GHG emissions were generated by a reducing effect (e.g., tap water substitution and vegetation $CO_2$ absorption) for a payback period of 162 years. A sensitivity analysis was carried out to quantitatively evaluate the significance of the factors on the overall GHG emissions in ATD, and suggested to plant alternative vegetation on LID IMPs.
본 논문에서는 액체로켓에서 추력제어를 위해 주로 사용되는 글로브 제어밸브의 대해 주기적인 저주파 압력섭동에서 유효 단면적에 따라 변하는 임피던스 특성에 관해 해석적 연구를 수행하였다. 유효 단면적에 따라 임피던스가 증가하는 경향을 확인하였으며, 유동장 가시화를 통해 임피던스 특성 변화를 일으키는 원인에 대해 알아보았다. 향후 제어밸브의 임피던스 특성변화의 관한 정보는 공급 시스템의 임피던스를 구하는데 활용될 수 있기 때문에 포고 현상 예측의 활용될 수 있을 뿐만 아니라 포고 현상 감소를 위해 완충기 및 오리피스를 설계할 때도 도움이 될 것이다.
In this paper, the two-stage object detection approach is proposed to implement a deep learning-based label inspection system on edge computing environments. Since the label printed on the products during the production process contains important information related to the product, it is significantly to check the label information is correct. The proposed system uses the lightweight deep learning model that able to employ in the low-performance edge computing devices, and the two-stage object detection approach is applied to compensate for the low accuracy relatively. The proposed Two-Stage object detection approach consists of two object detection networks, Label Area Detection Network and Character Detection Network. Label Area Detection Network finds the label area in the product image, and Character Detection Network detects the words in the label area. Using this approach, we can detect characters precise even with a lightweight deep learning models. The SF-YOLO model applied in the proposed system is the YOLO-based lightweight object detection network designed for edge computing devices. This model showed up to 2 times faster processing time and a considerable improvement in accuracy, compared to other YOLO-based lightweight models such as YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny. Also since the amount of computation is low, it can be easily applied in edge computing environments.
가막만 소호 인근해역의 용존산소 농도에 따른 등물 플랑크톤 군집 동태를 연구하기 위해 2005년 8월 22일 부터 9월 15일까지 연구를 실시하였다. 본 연구결과 저층의 용존산소 농도가 $3mgL^{-1}$ 이하일 때는 동물플랑크톤 출현 개체수는 현저히 낮게 나타나거나 전혀 나타나지 않았다. 수층별 분포와 출현 개체수에 대한 저층의 저산소화 영향을 연구한 결과, 용존산소 농도는 저층으로 갈수록 낮게 나타났으며, 연구해역의 동물플랑크톤 출현 개체수는 대부분 표층에서 많게 나타났다. 연구 해역의 수층별 동물플랑크톤 총 출현 개체수를 분산분석 (ANOVA-test)을 실시한 결과 유의한 차이를 나타냈다 (P<0.05).동물플랑크톤의 전체적인 출현 개체수에서는 요각류 유생, Oithona sp., 그리고 유종섬모충류가 용존산소농도가 $3mgL^{-1}$이하인 수층에서 낮게 나타났다. 결과 적으로, 이러한 환경 조건은 가막만 소호 인근해역의 동물플랑크톤 수층 분포에 영향을 주는 환경요인으로 용존산소 농도에 의해서 조절되고 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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