백두산 화산의 대규모 분화로 인한 우리나라 PM2.5 영향 및 피해범위를 정량적으로 예측하기 위하여 우리나라에 직접 피해를 주는 worst-case 기상 시나리오를 적용하여 3차원 대기화학모델링 시스템 WRF-SMOKE-CMAQ(Weather Research & Forecasting - Sparse Matrix Operation Kernel Emission - Comunity Multi-scale Air Quality)을 구동하였다. 과거 10년(2005~2014년)간 백두산 분화 worst-case 우선순위 중 우리나라에 가장 큰 직접 피해를 주는 대표 worst-case 시나리오를 적용하여 대상 사례일(2012.5.16)에 VEI 4의 대규모 화산 분화를 가정하여 화산 분화로 인한 초미세먼지(PM2.5)의 영향을 분석하였다. 우리나라 지역별(시군구) PM2.5의 영향을 예측하고 취약계층 등을 반영한 노출평가를 실시하여 취약지역을 도출하였다. 또한, 시군구의 영향을 보다 상세규모(9 km × 9 km)로 분석하여 시군구 지역 내 취약지역을 도출하였다. 백두산 분화 대표 worst-case(2012.5.16.) 분석결과, 국내 PM2.5 피크농도는 24,547 ㎍/㎥로 낙하 화산재(5억 4천만톤) 처리가 가장 큰 문제로 대두되었던 미국 세인트헬렌스 화산 분화(1980년) 사례보다 더 극한 상황이 될 것으로 예상된다. 또한, PM2.5 고농도 지역의 분석결과, 파주, 김포, 고양, 강화, 산청, 하동에서 고농도가 나타났다. 반면, 인구 노출분석 결과 인구 밀집지역인 파주가 특히 취약지역으로 나타났고, 취약계층 노출분석 결과 또한, 취약계층 인구가 많은 파주, 남양주, 화성이 취약지역으로 나타났다. 시군구 지역을 상세규모로 분석함으로써 하동 북부 등 시군구 지역 내에서의 고농도 지역을 도출할 수 있었다. 화산재해 발생 시 대기오염물질의 고농도 지역도 중요하지만 인구 및 민감군, 취약계층 밀집지역 등을 고려한 대응 및 대책 마련이 필요하겠으며 시군구에 대한 일률적인 대책보다 시군구 지역 내 고농도 지역 등의 선별을 통한 취약 지역별 대책 마련이 필요하겠다. 본 연구는 화산재해의 재난선포 기준 개발 및 선제적 대응체계 개발의 초석 마련에 기초자료가 될 것으로 판단된다.
자력탐사자료의 3차원 역산법을 개발하였다. 자력탐사자료의 역산에서 가장 문제가 되는 점은 비유일해 문제와 방대한 계산시간이다. 일반적으로 자력탐사자료의 역산은 모델변수의 수가 자료의 수보다 훨씬 많아 비유일해 문제를 더욱 심화시키게 된다. 또한 자력탐사자료는 심도 분해능이 매우 낮다. 비유일해 문제를 극복하기 위하여 분해능이 높은 모델변수에는 큰 제한을 가하고, 작은 모델변수에는 약한 제한을 가하는 분해능 모델제한자를 제안하고, 이를 적용하여 분해능이 낮은 모델변수도 효과적으로 추정할 수 있었다. 또한 대형 행렬식을 웨이블릿 변환을 통하여 희소행렬로 변환하고, 역행렬의 계산에 병렬계산 방식을 적용하여 계산시간을 획기적으로 절감하였다. 수치실험을 통하여 개발된 3차원 역산알고리듬의 타당성을 검토하였다. 또한 금산 지역에서 얻어진 항공자력탐사자료의 역산에 적용하였다.
본 논문에서는 3차원 전자기장의 병렬 해석 기법을 제안하였다. 시간 조화 벡터 파동 방정식 및 유한요소 기법에 기반한 전자기장 산란 해석이 수행되었으며, 모서리 기반 요소 및 2차 흡수 경계 조건이 도입되었다. 개발한 알고리즘은 유한요소망을 분할한 뒤 각 프로세서에 할당함으로써 요소별 수치적분 및 행렬 조립 과정의 병렬화를 달성하였다. 이때 부영역 생성을 위해 그래프 분할 라이브러리인 METIS가 도입되었다. 대형 희박행렬 방정식의 계산은 다중 프론탈 기법 기반 병렬 연산 라이브러리인 MUMPS를 통해 수행되었다. 개발된 프로그램의 정확도는 Mie 이론해 및 ANSYS HFSS 결과와의 비교를 통해 검증되었다. 또한 사용된 프로세서 수에 따른 가속 지표를 측정하여 확장성을 확인하였다. 완전 전기 도체 구, 등·이방성 유전체 구 및 유도탄 예제 형상에 대한 전자기장 산란 해석이 수행되었다. 개발된 프로그램의 알고리즘은 추후 유한요소 분할 및 합성법에 활용될 예정이며, 더욱 확장된 병렬 연산 성능을 목표하고자 한다.
주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.
이전고환극구흡충(Echinostomn cinetorchis) 유약충 및 성충의 표피 미세구조를 주사전자현미경으로 관찰하였다. 실험적으로 미라시디움을 감염시킨 또아리물달팽이 (Hippeutis cantari)에서 피낭유충을 얻어 횐쥐에 경구 감염시킨 다음 3일(유약충) 및 16일(성충)에 각각 충체를 회수하였다. 회수한 충체를 2.5% glutaraldehyde 용액에 고정하고 탈수, 댕동 건조 및 순금 표면처리 후 주사전자현미경으로 관찰하였다 감염 3일의 유약충은 충체가 길쭉하며 복측으로 만곡되어 있었고 복흡반이 충체 전방 215 지점에 위치하였다 두관에는 모두 37∼38개의 두극이 중단없이 지그재그형으로 배열되어 있었다. 구흡반 및 복흡반의 구순에는 각각 8개 및 5개의 제 R형 감각유두가 일정한 간격으로 배열되어 있었고, 피극들 사이에 제 해형 감각유두가 드물게 관찰되었다. 복홉반 전방의 피극들은 혀 또는 삽 모양, 후방의 피극들은 송곳 모양이었고, 후방으로 갈수록 밀도가 낮았다. 충체 배면의 피극들은 복면의 것들과 비슷하였으나, 후방 113 지점부터는 피극이 분포하지 않았다. 감염 16일의 성충은 나뭇잎 모양이며, 구흡반과 복홉반이 매우 근접하여 있었다. 두관, 구흡반 및 복흡반 등 피극이 분포하지 않는 곳에는 제 E형 및 제 여형 감각유두가 분포하였고, 피극이 분포하는 표피에는 제 I형 감각유두가 1∼4개씩 군(group)을 형성하고 있었다. 복흡반 전방에는 비늘 모양의 피극들이 밀생해 있었고, 후방으로 갈수록 감소하였다. 배면 전방에는 피극이 드물게 분포 하나 후방에서는 피극이 관찰되지 않았다. 이상의 결과로 볼 때, 이전고환극구흡충은 두극의 수, 배열, 피극의 형태, 분포, 감각유두의 종류, 분포 등에 있어서 다른 극구흡충류와 다른 점이 많으며, 유약충에서 성충으로 발육함에 따라 피극과 원형질 돌기의 분화는 물론 감각유두의 종류, 분 포 등이 달라짐을 알 수 있었다. 항체는 43 kDa, N( 137 항체는 29 kDa에 해당되는 분획에서 항원항체반응을 나타내었다. 이상의 성적을 종합하면 N. fowleri에 대한 7종류의 IgG., IgG3 및 IgA 단세포군 항체를 생산하였다. 그중 Nf 256 항체를 제외한 6 종류는 N. fowleri이 세포막 성분중 28 kDa-43 kDa의 항원과 반응하는 특이한 항체임을 관찰할 수 있었다. 또한 이 단세포를 항체들은 영양형을 응집시키며, 시험관 내에서의 증식을 억제시키고 CHO 세포에 대한 N. fowleri의 세포 독성을 저하시키는 성질을 가지고 있음을 알 수 있었다.들 중에서 최적의 기종점 통행표를 발견하는 것이다. 따라서 교통망에서 통행자의 여행 경로 배정을 가장 잘 반영할 수 있는 현실적인(Realistic) 교통망 통행 배정 모형(Net-work Traffic Assignment Model)의 선택은 중요한 요소가 되며 특히 교통망에 교통체증(Traffic Conges-tion)이 심할 경우 교통망 통행자 평형조건(Network Traffic Equilibrium Condition)을 고려하기 위한 특별한 처리가 요구되어진다. 본 연구는 Whllumsen(Hall, Van Vliet and Willumsen, 1980)에 의하여 개발된 ME2(Maximum Entropy Matrix Estimation)기법에서 반복식 추정방법(Sequential Estimation Method)을 사용할 경우 Wardrop의 평형조건을 만족하는 기종점 통행표를 구할 수 없다는 단점을 극복하기 위한 방안으로서 엔트로피 극대화문제와 교통망 평형 조건(Entropy Maximisation and Network Equilibrium Condition)의 두 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 수식모형과 이를 풀기 위한 알고리즘(Simultaneous Solution Algorithm)을 제의하였다. 제의된 수식모형과
협업적 필터링(CF)은 사용자와 상품간의 관계를 해석하여 특정 사용자에게 상품을 추천 해주는 시스템이다. CF 모델은 컨텐츠 등 다른 추가 정보 없이 평점 데이터만으로 사용자에게 상품을 추천해 줄 수 있다는 장점이 있다. 하지만 사용자는 전체 상품의 극히 일부분만을 소비하고 상품을 소비한 후에도 평점을 부여하지 않는 경우가 매우 많다. 이는 관찰된 평점의 수가 매우 적으며 사용자 평점 행렬이 매우 희박함을 의미한다. 이러한 평점 데이터의 희박성은 CF의 성능을 끌어올리는데 문제를 야기한다. 본 논문에서는 CF 모델 중 하나인 잠재 요인 모델(특히 SVD)의 성능을 끌어올리는데 집중한다. SVD에 상품 유사도 정보와 상품 동시 발생(co occurrence) 정보를 포함시킨 새로운 모델을 제안한다. 평점 데이터로부터 얻어지는 유사도와 동시 발생 정보는 상품 잠재 요인에 대한 잠재 공간상의 표현력을 높여주어 기존방법보다 Recall은 약 16%, Precision과 NDCG는 각각 8%, 7% 상승하였다. 본 논문에서 제안하는 방법이 향후 다른 추천 시스템과 결합하면 기존의 방법보다 더 좋은 성능을 보여줄 것이다.
유혈목이에서 얻은 피낭유충을 생쥐(mouse)에 실험 감연시킨후 소장에서 수집한 Fibricole seoulensis 성충의 표피 메세구조를 주사전자현미경을 사용하여 관찰하였다. 1. 충체전반부는 자갈모양 원형질돌기(cobblestone-like cytoplasmic processes)로, 충체후반부는 손가락모양 원형질돌기(finger-like cytoplasmic processes)로 덮혀 있었다. 2. 전단 배면에는 상모양가시(spade shape spine)가 60∼70개 있었으며, 충체전반부에는 끝이 3∼4분지된 가시가 분포하고 있었는데, 특히 배면 전방 중앙부분에 밀집되어 있었다. 3. 구흠반 후면과 닥흡반에는 끝이 2∼3분지된 가시가 배열되어 있었다. Tribocytic organ 외면은 고사상으로 주름져 있었으며 stout recurved spine으로 무장되어 있었다. 충체후반부의 앞 1/3까지 끝이 분지되지 않은 가시가 발견되 었다. 4. 제 I형 감각유두(ciliated knob-like papilla)는 충체전반부 배면과 복면에 거의 과우대칭적으로 분포하였으며, 특히 구흡반, 복홈반, tribocytic organ 주위와 전반부의 외연에 밀집되어 있었다. 제 II형 감각유두(non-ciliated round swellings)는 구흡반과 복흡반의 외연(lip)에 각각 24개씩 배열되어 있었다. 제 III형 감각유두(plate-like elevation)는 충체후반부 전면에 걸쳐 분포하였다. 이 3가지 감각유두는 그 구조와 분포로 보아 tangoreceptor 혹은 rheoreceptor로 생각되었다. (이 연구를 진행하는데 정성을 다해 도와주신 서울대학교 의과대학 전자현미경실 이하규선생 과 강미숙양 그리고 좋은 사진을 찍을 수 있도록 배려해 주신 주식회사 한국 ISI이만희 사장님과 관계직원 여러분께 감사드립니다.)
This study quantitatively analyzes the effects of emission inventory choices on the simulated particulate matter (PM) concentrations and the domestic/foreign contributions in the Seoul Metropolitan Area (SMA) with an air quality forecasting system. The forecasting system is composed of Weather Research and Forecasting (WRF)-Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE)-Community Multi-Scale Air Quality (CMAQ). Different domestic and foreign emission inventories were selectively adopted to set up four sets of emissions inputs for air quality simulations in this study. All modeling cases showed that model performance statistics satisfied the criteria levels (correlation coefficient >0.7, fractional error <50%) suggested by previous studies. Notwithstanding the apparently good model performance of total PM concentrations by all emission cases, annual average concentrations of simulated total PM concentrations varied up to $20{\mu}g/m^3$ (160%) depending on the combination of emission inventories. In detail, the difference in simulated annual average concentrations of the primary PM coarse (PMC) was up to $25.2{\mu}g/m^3$ (6.5 times) compared with other cases. Furthermore, model performance analyses on PM species showed that the difference in the simulated primary PMC led to gross model overestimation in general, which indicates that the primary PMC emissions need to be improved. The contribution analysis using model direct outputs indicated that the domestic contributions to the annual average PM concentrations in the SMA vary from 44% to 67%. To account for the uncertainty of the simulated concentration, the contribution correction factor method proposed by Bae et al. (2017) was applied, which resulted in converged contributions(from 48% to 57%). We believe this study shows that it is necessary to improve the simulated concentrations of PM components in order to enhance the accuracy of the forecasting model. It is deemed that these improvements will provide more accurate contribution results.
본 연구의 목적은 휘발성 유기화합물(VOC)과 먼지(PM)의 배출원 프로파일로부터 화학종 분류를 할당하고, 성김 행렬 조작자 핵심 배출량 시스템(SMOKE) 내에 배출원 분류코드에 따른 배출원 프로파일의 화학종 분류와 시간분배계수를 수정하는 것이다. 기솔린, 디젤 증기, 도장, 세탁, LPG 등과 같은 VOC 배출원 프로파일로부터 화학 종 분류는 탄소 결합 IV (CBIV) 화학 메커니즘과 주 규모 대기오염연구센터 99 (SAPRC99) 화학 메커니즘을 위해 각각 12종과 34종을 포함한다. 또한 토양, 도로먼지, 가솔린, 디젤차, 산업기원, 도시 소각장, 탄 연소 발전소, 생체 연소, 해안 등과 같은 PM2.5 배출원 프로파일로부터 화학종 분류는 미세 먼지, 유기탄소, 원소 탄소, 질산염과 황산염의 5종으로 할당하였다. 게다가 점 및 선 배출원의 시간 프로파일은 2007년 수도권 지역에서의 굴뚝 원격감시시스템(TMS)과 시간별 교통 흐름 자료로부터 구하였다. 특별히 점 배출원에 있어 오존 모델링을 위한 시간분배계수는 굴뚝 원격감시시스템 자료의 $NO_X$ 배출량 인벤토리에 근거하여 추정하였다.
홍차함유 누드팩의 피부주름 형성 억제효과를 알아보기 위해 SKH-1 hairless 마우스 등 부위에 UVB를 5주간 조사하여 주름을 유발시키고 이와 병행하여 홍차함유 누드팩을 도포한 실험에서 다음과 같은 결과를 얻었다. (1) 육안적인 피부주름 양상 비교에서, 대조군은 정상군에 비해 주름 능선의 두께가 굵고 간격이 넓으며 주름이 깊게 형성된 반면, retinoic acid를 도포한 양성대조군과 홍차함유 누드팩 도포군은 대조군에 비해 상대적으로 주름 능선의 두께가 얇고 간격이 좁은 양상을 띠었으며 주름 총넓이 수치가 유의하게(p<0.001) 낮았다. (2) 피부의 조직학적 관찰에서, 대조군은 정상군에 비해 진피층내 교원섬유의 배열이 불규칙하고 양이 많이 줄어들었으며 변성된 탄력섬유가 군데군데 엉겨 있는 탄력섬유증이 관찰된 반면, 양성대조군과 홍차함유 누드팩 도포군은 대조군에 비해 상대적으로 교원섬유의 배열이 규칙적이고 밀도가 조밀하며 변성된 탄력섬유의 양이 줄어 있었다. (3) 피부조직의 MMP-3 mRNA 발현량 측정 결과, 정상군에 비해 대조군은 유의하게(p<0.001) 높았으며 양성대조군과 홍차함유 누드팩 도포군은 대조군에 비해 유의하게(p<0.001) 낮았다. MMP-2와 MMP-9 단백질 활성 측정 결과, 대조군은 정상군에 비해 현저하게 높은 반면, 양성대조군과 홍차함유 누드팩 도포군은 대조군보다 현저하게 낮게 나타났다. 본 연구를 통하여, 홍차함유 누드팩 도포군은 hairless 마우스에서 세포외 기질단백질의 분해 억제와 피부주름 형성 억제효과를 보였음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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