This study was undertaken to analyze the effects of pavement thermal properties and water retention characteristics on the surface temperature of the gray permeable cement concrete pavement during the summer. Following is a summary of major results. 1) The hourly surface temperature of pavement could be well predicted with a heat transfer model program that incorporated the input data of major meteorological variables including solar radiation, atmospheric temperature, dew point, wind velocity, cloudiness and the evaporation rate of the pavements predicted by the time domain reflectometry (TDR) method. 2) When the albedo was changed to 0.5 from an arbitrary starting condition of 0.3, holding other variables constant, the peak surface temperature of the pavement dropped by 11.5%. When heat capacity was changed to $2.5\;kJm^{-3}K^{-1}\;from\;1.5\;kJm^{-3}K^{-1}$, surface temperature dropped by 8.0%. When daily evaporation was changed to 1 mm from 2 mm, temperature dropped by 5.7%. When heat conductivity was changed to $2.5\;Wm^{-1}K^{-1}\;from\;1.5\;Wm^{-1}K^{-1}$, the peak surface temperature of the pavement fell by 1.2%. The peak pavement surface temperature under the arbitrary basic condition was $24.46^{\circ}C$ (12 a.m.). 3) It accordingly became evident that the pavement surface temperature can be most effectively lowered by using materials with a high albedo, a high heat capacity or a high evaporation at the pavement surface. The glare situation, however, is intensified by raising of the albedo, moreover if reflected light is absorbed into surrounding physical masses, it is changed into heat. It accordingly became evident that raising the heat capacity and the evaporative capacity may be the moot acceptable measures to improve the thermal characteristics of the pavement. 4) The sensitivity of the surface temperature to major meteorological variables was as follows. When the daily average temperature changed to $0^{\circ}C\;from\;15^{\circ}C$, holding all other variables constant, the peak surface temperature of the pavement decreased by 56.1 %. When the global solar radiation changed to $200\;Wm^{-2}\;from\;600\;Wm^{-2}$, the temperature of the pavement decreased by 23.4%. When the wind velocity changed to $8\;ms^{-1}\;from\;4\;ms^{-1}$, the temperature decreased by 1.4%. When the cloudiness level changed to 1.0 from 0.5, the peak surface temperature decreased by 0.7%. The peak pavement surface temperature under the arbitrary basic conditions was $24.46^{\circ}C$ (12 a.m.)
북한은 대한민국 지역시간으로 2017년 9월 3일 12시 30분 함경북도 길주군 풍계리 핵실험장에서 6차 지하핵실험을 실시하였다. 북한 6차 핵실험의 실체파 규모 측정에 있어서 미국지질조사국은 $m_b$ 6.3으로 발표한 반면 UN 산하 포괄적핵실험금지조약기구는 $m_b$ 6.1로 발표하여 상이한 값을 제시하였다. 본 연구에서는 이러한 규모의 차이를 규명하고 규모계산을 검증하고자 하였다. 이를 위해 진앙이 200 m 상호 이격된 5차 핵실험과 6차 핵실험의 지진원 상대비율을 30개 광대역 지진관측소 자료를 이용하여 측정하였다. 지진원 상대비율 측정을 통해 5차 핵실험에 대비한 6차 핵실험의 진폭변화가 주파수 영역에서 어떠한 양상을 보이는지 분석하고 실체파 규모 계산의 기준이 되는 1 Hz에서의 실체파 규모 $m_b$의 증가량을 계산하였고 이를 미국지질조사국과 포괄적핵실험금지조약기구에서 발표한 북한 5차 핵실험 대비 6차 핵실험의 실체파 규모 증가량과 비교하였다.
본 연구에서는 센서상의 전하량 변화를 통하여 전위차를 측정할 수 있는 수동형 전기장센서를 이용하여 사람의 손동작에 의해 유발되는 신호를 측정 장치의 전원이나 주변 전력선에 의해 센서에 유입되는 잡음(PLN: Power Line Noise)의 고조파 성분을 분석하여 동작신호를 검출하고 추출하는 연구를 수행 한다. 전기장 센서에 유입되는 전력선잡음으로 센서가 사람의 존재, 접근, 동작에 의해 영향 받는 사실을 이용해 PLN의 주성분인 60Hz 고조파 성분의 스펙트럼분석을 수행하여 PLN 신호의 증가 또는 감소를 식별할 수 있고 상대적으로 동작에 민감한 120Hz 성분을 이용한다. FFT를 사용하여 120Hz의 신호성분이 특정 임계값을 통과할 때 신호를 검출하는 방법이다. 동작이 탐지되는 경우 임계값을 기준으로 프레임을 결정한다. 본 연구의 방법을 이용하여 얻은 동작 감지 성공률은 약 90% 수준을 달성하였다. 이렇게 감지된 동작신호로 추출한 프레임의 정확도는 약 85%이다. 수동형 전기장 센서를 이용하여 동작신호를 PLN을 이용하여 동작검출에 이용한 연구사례는 국내외적으로 드문 사례이며, 본 논문에서는 PLN이 상존하는 실내 적용환경에서 유망하게 활용될 수 있다.
최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.
Background: Ulcerative colitis (UC) is the large intestine disease that results in chronic inflammation and ulcers in the colon. Rg3-enriched Korean Red Ginseng extract (Rg3-RGE) is known for its pharmacological activities. Persicaria tinctoria (PT) is also used in the treatment of various inflammatory diseases. The aim of this study is to investigate the attenuating effects of Rg3-RGE with PT on oxazolone (OXA)-induced UC in mice. Methods: A total of six groups of mice including control group, OXA (as model group, 1.5%) group, sulfasalazine (75 mg/kg) group, Rg3-RGE (20 mg/kg) group, PT (300 mg/kg) group, and Rg3-RGE (10 mg/kg) with PT (150 mg/kg) group. Data on the colon length, body weight, disease activity index (DAI), histological changes, nitric oxide (NO) assay, Real-time PCR of inflammatory factors, ELISA of inflammatory factors, Western blot, and flow cytometry analysis were obtained. Results: Overall, the combination treatment of Rg3-RGE and PT significantly improved the colon length and body weight and decreased the DAI in mice compared with the treatment with OXA. Additionally, the histological injury was also reduced by the combination treatment. Moreover, the NO production level and inflammatory mediators and cytokines were significantly downregulated in the Rg3-RGE with the PT group compared with the model group. Also, NLR family pyrin domain containing 3 (NLRP3) inflammasome and nuclear factor kappa B (NF-𝛋B) were suppressed in the combination treatment group compared with the OXA group. Furthermore, the number of immune cell subtypes of CD4+ T-helper cells, CD19+ B-cells, and CD4+ and CD25+ regulatory T-cells (Tregs) was improved in the Rg3-RGE with the PT group compared with the OXA group. Conclusion: Overall, the mixture of Rg3-RGE and PT is an effective therapeutic treatment for UC.
본 연구의 목적은 넓은 지역의 고해상도 홍수모의를 위해서 2차원 모형의 GPU (Graphics Processing Unit) 가속 모의기법을 개발하고 이에 대한 효과를 평가하는 것이다. 음해법을 적용하고 있는 정형 사각형 격자 기반의 2차원 모형인 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) 모형에서 CUDA를 이용하여 GPU 가속 모의 기법을 개발하였다. 개발된 기법을 진주시 홍수모의에 적용하였다. 모의 도메인의 공간해상도는 10 m × 10 m이고, 계산되는 격자의 개수는 총 5,090,611개이다. 홍수모의는 2019년 10월 태풍 미탁에 의한 홍수 기간에 대해서 수행하였다. 강우레이더 자료를 생성항으로 적용하였으며, 남강댐 일류문 계측 방류량과 진주시(옥산교) 계측 유량을 경계조건으로 적용하였다. 연구결과 진주시 남강에서의 관측수위를 재현할 수 있는 광역 2차원 홍수 모형을 구축할 수 있었다. 또한 GPU 가속 기법의 적용 결과, CPU (Central Processing Unit)를 이용한 순차계산 및 병렬계산에 비해서 빠른 홍수모의가 가능하였다. 본 연구의 결과는 음해법을 적용하고 있는 2차원 범람모형의 GPU 가속 기법의 개발과 광역 지표면 홍수해석에 대한 연구에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.
국가 물관리 측면에서 증발산량과 토양수분량은 자연계 손실로서 국내 수자원 총량의 약43%(563억 m3/년)를 차지하며, 수자원의 계획과 개발, 물순환 과정 규명 및 다양한 수재해 분석 등을 위한 수문 요소이다. 정부는 2005년 「수문조사 선진화 5개년 계획」과 2008년 「제1차 수문조사기본계획(2010~2019년)」을 통해 2019년까지 증발산량과 토양수분량 관측소 확대(각각 25개 지점) 기반을 마련하였고 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」에 따라 매년 공인 수문 자료로 증발산량과 토양수분량을 측정하고 있다. 증발산량과 토양수분량은 댐 유역의 정밀한 물순환 해석에도 매우 중요한 정보로서 현재 K-water에서의 관측은 일부 시험유역(용담댐 유역)의 flux tower에 의한 에디공분산법(Eddy Covariance Method) 및 토양수분 센서(TDR, Time Domain Reflectometery)에 의한 지점 자료의 생산만 각각 이루어지고 있다. 본 연구에서는 K-water 댐 유역의 증발산량 및 토양수분량 관측 현황과 그간 관측된 자료의 특성을 각종 경향성 분석 등과 함께 소개하고자 한다, 증발산량의 경우는 2개소의 flux tower를운영(덕유산 지점 2011년 이후, 용담 지점 2017년 이후)하고 있으며, 토양수분량은 총 7개소(계북, 천천, 상전, 안천, 부귀, 주천 지점 2013년 이후, 장계 지점 2017년 이후)에 TDR센서를 설치, 계측 운영 중이다. 이렇게 관측된 자료는 매년 홍수통제소 주관 관련 전문가 공인심사를 통해 일자료 기준으로 한국수문조사연보에 수록되고 있으며, K-water에서도 연보를 통해 공개된 자료를 기준으로 공공데이터포털(data.go.kr) 등과 연계하여 온라인 자료 서비스 중이다. 한편, 최근 2020년 「제2차 수문조사 기본계획(2020~2029년)」에서는 수자원 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 본 연구에서 살펴본 지점 자료만으로는 댐 유역을 포함한 광역단위의 시계열 공간정보를 생산하기 한계가 있으며, 댐 유역과 국내 전 지역의 공간 시계열 증발산량 및 토양수분량 자료 산정과 활용 방안에 대해 정립하고, 나아가 위성영상을 활용한 댐 유역 증발산량·토양수분량 관측 가이드라인 마련 등을 위해서는 국가적으로 많은 재원의 투입과 노력이 필요한 상황이다.
빈곤 청소년의 심리적 적응유연성, 사회적 적응유연성, 학교 적응유연성 발달궤적을 확인하고 세가지 적응유연성 영역간 종단적 상호관계 및 각 적응유연성 발달궤적에 영향을 미치는 보호요인을 규명하기 위해 한국청소년패널조사(KYPS)의 중2 패널 1차년도에서 5차년도까지의 자료와 잠재성장모형을 이용하였다. 빈곤 청소년의 심리적 적응유연성, 사회적 적응유연성, 학교 적응유연성은 4년동안 다소 증가하였다. 심리적 적응유연성 초기값이 높은 청소년의 증가속도가 상대적으로 느렸으며, 사회적 적응유연성과 학교 적응유연성은 초기값과 변화율간에 유의한 관계를 보이지 않았다. 각 적응유연성 초기값 간에는 상관관계가 높고, 변화율간에도 상관관계가 있었다. 심리적 적응유연성 초기값은 심리적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤고, 사회적 적응유연성 초기값도 사회적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤다. 이 두 가지 적응유연성은 타 영역의 적응유연성 변화율에는 영향을 미치지 않았으나 학교 적응유연성 초기값은 학교 적응유연성 변화율에 영향을 미치지 않고 심리적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤다. 각 적응유연성에 영향을 미치는 보호요인을 분석한 결과 자아존중감, 부모감독은 심리적 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤으며, 자아개념, 자아존중감, 부모애착 등은 사회적 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤다. 자아개념, 자아존중감, 가족구조, 가구소득, 진학 예상 고교 유형 등은 학교 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤으며, 학교 적응유연성 초기값은 심리적 적응유연성 변화율에 영향을 미쳤다. 연구결과를 바탕으로 빈곤 청소년의 적응유연성 향상을 위한 실천적 함의를 제시하였다.
서로 다른 두 가지 실내 복도의 D2 건물과 E2 건물 2층에서 3, 6, 10, 17 GHz 주파수 대역에 대한 가시선(: Line of sight, LOS) 경로의 전파 특성을 측정 및 분석하였다. 송신 안테나를 고정한 상태에서 수신 안테나가 3 m에서 30 m까지 0.5 m 간격으로 측정한다. 두 실내 복도에 대한 분석은 기본 전송 손실, RMS(: Root mean square) 지연 확산 및 K-인자(: K-factor)를 적용하여 비교하였다. 기본 전송 손실은 FI(: Floating intercept) 경로 손실 모델의 손실 계수에서 D2 건물 보다 E2 건물의 실내 복도에서 더 높게 나타났다. 마찬가지로, 시간 영역에서 RMS 지연 확산이 E2 건물의 실내 복도에서 더 크다. 그러나 D2 건물의 실내 복도에서는 3, 6, 17 GHz 대역에서 더 높은 K-인자값을 나타냈고, 10 GHz 대역에서는 전파 전달도가 더 낮은 것으로 나타났다. 두 가지 실내 복도는 동일한 크기에도 불구하고 내부 구조와 재질이 다르기 때문에 전파 특성의 변화가 많다. 결과는 다양한 실내 환경에 대한 ITU-R 기고에 대한 측정 데이터를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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