태양광 발전소의 발전량은 기상 조건, 지리적 조건, 태양광 패널 설치 조건과 높은 상관관계를 갖는다. 과거 연구들에서는 발전량에 영향을 미치는 요소를 찾아내었고, 그 중 일부는 태양광 패널이 최대 전력량을 생산할 수 있는 최적의 조건을 찾았었다. 하지만, 태양광발전소 설치 시 현실적 제약을 고려하면 최대 발전량 조건을 만족시키기는 매우 어렵다. 발전소 소유자가 태양광발전소 설치를 검토할 때 태양광 발전량을 예측하기 위해서는 발전량에 영향을 미치는 요인들의 민감도를 알아야 한다. 본 논문에서는 태양광발전소의 발전량과 날씨, 위치, 설치 조건 등 관련 요인들과의 관계를 분석하기 위한 다항회귀분석 방법을 제안한다. 분석자료는 대구, 경북에 설치·운영되는 태양광발전소 11개소로부터 수집하였다. 분석 결과 발전량은 패널 종류, 일사량, 음영 유무에 영향을 받으며 패널 설치 각도와 방향이 복합적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구는 직업스트레스가 직업적 가치를 경유하여 행복에 미치는 영향을 그릿이 조절 매개하는지를 검증하여 중국 제품디자이너의 행복 향상을 위한 방안을 제안하고자 하였다. 연구 대상으로 중국 남부 광둥성에 살고 있는 의도적으로 표집한 335명의 중국 제품 디자이너를 선정하였다. 자료 분석은 SPSS PC+ Win. Ver. 26.0과 PROCESS Macro ver. 4.2를 활용하였다. 적용한 통계기법은 빈도분석, 신뢰도분석, 상관분석, 조절된 매개효과분석이었다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 직무 스트레스는 직업가치 및 그릿과 부적 상관관계를 보였으나 행복과는 유의미한 상관관계를 보이지 않았다. 직무 스트레스를 제외한 다른 변수들 간에는 정적인 유의미한 상관관계를 보였다. 둘째, 그릿이 M-SD, M, M+SD일 M+SD일때 조건부 간접효과가 유의하게 나타났다. 따라서 그릿의 조절된 매개역할이 검증되었다. 그러나 직업적 가치가 높아질수록 그릿은 행복을 높이는 역할을 하였으나, 직무스트레스->직업적 가치->행복의 경로에서는 그릿이 직업적 스트레스를 통해 행복에 미치는 부정적인 영향을 완충시키지 못했다. 직업적 가치와 그릿을 활용한 제품 디자이너들의 행복 증진을 위한 제언을 하였다.
최근 환경오염에 대한 규제 강화로 인해 선박 운항은 경제적이며 지속가능한 최적화 항법에 대한 필요성이 대두되고 있다. 하지만 기상예보 기술의 발전에도 불구하고, 여전히 잘못된 기상예보로 인한 악천후에 조우하는 선박 사고들은 지속적으로 발생하고 있다. 본 연구에서는 악천후에 조우하는 선박의 실태를 파악하고 분석하기 위해, 운항중인 선박의 정보를 측정하고자 하였다. 여기서 측정한 데이터의 종류는 항해 (위치, 속도, 방위, 타각 등) 및 엔진 (엔진 회전수, 출력, 축 추력, 연료 소비량) 관련 정보, 기상 상태 (바람, 파도), 선박운동 (선박종, 횡운동 등) 등의 정보들이 포함되었다. 실측 실험을 시행한 선박의 종류는 28,000 DWT급 벌크선, 63,000 DWT급 벌크선, 20,000 TEU급 컨테이너선, 12,000 TEU급 컨테이너선박이다. 각 선박의 실선실험은 여러 가지 종류의 데이터를 각각 취득하여 다목적으로 선박 운항에 관련한 연구들에 활용하고자 한다. 또한 실선실험 시의 해상 상태를 확인하기 위해, 파도 시뮬레이션 모델을 이용하여 방향성 파랑 스펙트럼 등을 재현하였다. 실선 실험의 데이터 취득 및 파도 시뮬레이션 결과 등을 통하여, 선박레이더를 이용한 정확한 파도정보 파악 및 화물 붕괴 사고 등에 대한 연구를 진행하고 있다. 이에 더불어, 선박운항의 안전성 및 효율성 관점에서 다양하게 활용될 것으로 기대된다.
Background: Caveolin-1, the scaffolding protein of cholesterol-rich invaginations, plays an important role in store-operated Ca2+ influx and its phosphorylation at Tyr14 (p-caveolin-1) is vital to mobilize protection against myocardial ischemia (MI) injury. SOCE, comprising STIM1, ORAI1 and TRPC1, contributes to intracellular Ca2+ ([Ca2+]i) accumulation in cardiomyocytes. The purified extract of steamed Panax ginseng (EPG) attenuated [Ca2+]i overload against MI injury. Thus, the aim of this study was to investigate the possibility of EPG affecting p-caveolin-1 to further mediate SOCE/[Ca2+]i against MI injury in neonatal rat cardiomyocytes and a rat model. Methods: PP2, an inhibitor of p-caveolin-1, was used. Cell viability, [Ca2+]i concentration were analyzed in cardiomyocytes. In rats, myocardial infarct size, pathological damages, apoptosis and cardiac fibrosis were evaluated, p-caveolin-1 and STIM1 were detected by immunofluorescence, and the levels of caveolin-1, STIM1, ORAI1 and TRPC1 were determined by RT-PCR and Western blot. And, release of LDH, cTnI and BNP was measured. Results: EPG, ginsenosides accounting for 57.96%, suppressed release of LDH, cTnI and BNP, and protected cardiomyocytes by inhibiting Ca2+ influx. And, EPG significantly relieved myocardial infarct size, cardiac apoptosis, fibrosis, and ultrastructure abnormality. Moreover, EPG negatively regulated SOCE via increasing p-caveolin-1 protein, decreasing ORAI1 mRNA and protein levels of ORAI1, TRPC1 and STIM1. More importantly, inhibition of the p-caveolin-1 significantly suppressed all of the above cardioprotection of EPG. Conclusions: Caveolin-1 phosphorylation is involved in the protective effects of EPG against MI injury via increasing p-caveolin-1 to negatively regulate SOCE/[Ca2+]i.
최근 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 연구가 활발하게 진행되면서 ANN을 이용하여 하천의 수질을 예측하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 ANN은 Black-box의 형태이기 때문에 ANN 내부의 연산과정을 분석하는데 어려움이 있다. ANN의 연산과정을 분석하기 위해 설명가능한 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, XAI) 기술이 사용되고 있으나, 수자원 분야에서 XAI 기술을 활용한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 XAI 기술 중 Layer-wise Relevance Propagation (LRP)을 사용하여 낙동강의 다산 수질관측소의 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a를 예측하기 위한 Multi Layer Perceptron (MLP)을 분석하였다. LRP를 기반으로 수질을 학습한 MLP를 분석하여 수질을 예측하기 위한 최적의 입력자료를 선정하고, 최적의 입력자료를 이용하여 학습한 MLP의 예측결과에 대한 분석을 실시하였다. LRP를 이용하여 최적의 입력자료를 선정한 결과를 보면, 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a 모두 주변지역의 일 강수량을 제외한 입력자료를 학습한 MLP의 예측정확도가 가장 높았다. MLP의 용존산소량 예측결과에 대한 분석결과를 보면, 최고점에서 수소이온농도 및 용존산소량의 영향이 크고 최저점에서는 수온의 영향이 큰 것으로 분석되었다.
본 연구는 개선된 '다중센서 기반 무인 서리관측시스템(MFOS, Multiple-sensor based Frost Observation System)'을 소개하였다. 개선된 시스템인 MFOS v2는 엽면습윤센서를 기반으로 서리 감지는 물론, 서리 발생 주요 인자인 표면온도 예측을 위한 기능도 겸한다. 기존 관측 시스템은 1) 엽면습윤센서 표면이 대부분의 가시광선을 반사하기 때문에 RGB 카메라로 엽면습윤센서 촬영 시 표면에 발생한 얼음(서리) 관측이 어려움, 2) 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영 결과가 어두움, 3) 열적외선 카메라가 온도의 상대적인 고저만을 보여주는 단점들이 존재하였다. 엽면습윤센서 표면에 발생한 얼음(서리) 파악을 위해 검정색으로 표면 도색된 엽면습윤센서를 추가 설치하였고, 동일한 높이에 유리판들을 설치하여 얼음(서리) 발생 확인을 위한 보조 도구로 활용하였다. 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영을 위해 카메라 촬영 시간에 맞춰 전원이 On/Off 되도록 LED 조명을 연동시켜 설치하였다. 상대적인 온도의 높고 낮음 판단만 가능했던 기존의 열적외선 카메라도 픽셀당 온도 값 추출이 가능하도록 개선하였다. 이러한 개선 사항들을 반영한 MFOS v2는 실제 농경지에 설치하여 운영 중이며, 서리예측 모델에 들어갈 입력자료를 생산하는 진보된 서리 관측시스템으로서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 TOUGH-FLAC 연동해석 기법을 사용하여 장기분지 유망 저장소 부지에서의 CO2 주입을 수치적으로 모델링하고, 주변 지층과 단층에 야기되는 수리-역학적 안정성을 검토하였다. 대상부지의 현장조사와 3D 지질모델을 기반으로 3년간 32,850톤의 CO2 주입을 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 저류층의 투수계수에 따른 CO2 플럼의 유동 경로를 분석한 결과, 투수계수를 10-14 m2로 가정한 경우 방사형 유동을 보이며 2년 9개월 경과 시 단층에 도달하는 것으로 나타났다. 투수계수를 10-13 m2로 가정한 경우에는 저류층을 따라 서쪽 방향의 유동이 우세하게 나타났으며 단층 방향으로의 유동은 거의 발생하지 않았다. 주입공 주변의 압력 변화는 3년 동안 0.6 MPa 이하로, 지층 및 단층의 역학적 안정성에 미치는 영향은 미미한 것으로 분석되었다.
매미나방(Lymantria dispar)은 나비목(Lepidoptera) 독나방과(Lymantriidae)에 속하는 해충으로 매미나방은 한국, 일본, 시베리아, 유럽, 북아메리카 등에 분포하며, 주로 배나무, 사과나무, 블루베리 등의 식물을 가해하는 광식성 해충이다. 매미나방은 수목해충으로 관리되어 왔으나 최근 산림 발생지 인접 농경지로 유입 빈도가 높아지면서 방제 대책이 수립되지 않은 농작물에 피해가 심하다. 본 연구는 매미나방(L. dispar)의 방제기술의 일환으로 매미나방 발육에 미치는 온도의 영향을 알아보기 위해 2021년 전라남도 장흥군 황금측백나무에서 채집한 알집을 이용해 18, 21, 24, 27, 30, 33℃ (14L:10D, 상대습도 60±5%) 항온조건에서 온도별, 발육단계별 발육기간을 조사하였다. 매미나방 유충의 발육속도는 온도가 높을수록 빨라졌으나, 매미나방 유충의 생존율이 33℃에서 가장 낮게 나타났다. 따라서 발육적온은 30℃였으며, 30℃에서 총 발육기간은 암컷 43.8일, 수컷 42.5일 소요되었다. 암컷과 수컷 발육영점온도는 각각 13.1℃, 12.5℃, 유효적산온도는 각각 641.1 DD, 657.8 DD였다.
도로와 주변의 상황을 정확히 인지하는 객체탐지 기술은 자율주행 분야에 핵심적인 기술이다. 자율주행 분야에 객체탐지 기술은 추론 서비스의 정확도와 함께 실시간성도 요구된다. 고성능 머신이 아닌 자원제약 기기에서 정확도와 함께 실시간성을 위한 객체탐지 기술을 적용하기 위해서는 태스크 오프로딩 기술을 활용해야 한다. 본 논문에서는 자원 제약적 기기에서 자율주행의 실시간 객체탐지를 위한 태스크 오프로딩 적용과 관련하여 태스크 오프로딩의 성능 비교, 입력 이미지 해상도에 따른 성능 비교, 카메라 객체 해상도에 따른 성능 비교 등의 실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 본 실험에서 낮은 해상도의 이미지는 태스크 오프로딩 구조의 적용을 통하여 성능 개선을 도출할 수 있었고, 이는 자율주행의 실시간 기준을 충족하였다. 높은 해상도의 이미지는 성능 개선은 있었으나 통신 시간의 증가에 따른 이유로 자율 주행의 실시간 기준을 충족하지 못하였다. 이러한 실험을 통해 자율주행에서의 객체인식은 사용하는 객체인식 모델과 함께 입력 이미지, 통신 환경 등의 다양한 조건이 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.
인프라 구조물은 대부분 경제 성장기에 완공되었다. 이러한 인프라 구조물은 최근 들어 공용연수가 점차 증가하고 있어 노후 구조물의 비중이 점차 증가하고 있다. 이러한 노후 구조물은 설계 당시의 기능과 성능이 저하될 수 있고 안전사고로까지 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해서는 정확한 점검과 적절한 보수가 필수적이다. 이를 위해서는 우선 미세한 균열까지 정확히 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술에 수요가 증가하고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 다수의 학습 데이터가 있어야 한다. 특히 영상 내 균열의 위치를 표시한 라벨 영상은 필수적이다. 이러한 라벨 영상을 다수 확보하기 위해서는 많은 노동력과 시간이 필요한 실정이다. 이러한 비용을 절감하고 탐지 정확도를 높이기 위해서 본 연구에서는 mean teacher 방식의 학습 구조를 제안하였다. 이 학습 구조는 900장의 라벨 영상 데이터 세트와 3000장의 비라벨 영상 데이터 세트로 훈련되었다. 학습된 균열 탐지 신경망 모델은 300여장의 실험용 데이터 세트를 통해 평가되었고 탐지 정확도는 89.23%의 mean intersection over union과 89.12%의 F1 score를 기록하였다. 이 설험을 통해 지도학습과 비교하여 탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다. 향후에 이러한 방법은 라벨 영상을 확보하는데 필요한 비용을 절감하는데 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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