토양오염 정화방법의 하나인 토양증기추출법 (soil vapor extraction, SVE) 은 오염된 토양에 진공 또는 가압의 공기를 공급하여 연속적인 공기 흐름을 유도함으로써 토양의 기공에 잔류하는 유해화합물의 증발을 촉진하여 오염물질을 제거하는 공정이다. 본 연구에서는 토양증기추출법의 효율에 영향을 주는 인자들 가운데에서 토양의 수분함량과 오염물질의 종류가 오염물질의 제거효율에 미치는 영향에 대하여 실험연구를 수행하였다. 인공토양으로 미세기공이 없는 glass bead, sand, 그리고 미세기공이 많고 흡착능이 강한 molecular sieve가 사용되었으며, 오염물질로는 톨루엔, 메틸에틸케톤, 트리클로로에틸렌이 사용되었다. 본 연구에서는 오염물질의 탈착실험을 180분 이내로 수행하였으며, 이 범위 내에서는 인공토양으로부터의 유기화합물 탈착 현상에서 제거효율과 기공부피수, 각각에 로그를 취하였을 때 선형적 특성이 나타났다. 여기에서 기공부피수란 반응기를 통과한 공기의 부피를 기공부피로 나눈 것이다. 세 가지 유기화합물 모두 수분함량이 0%일 때 가장 낮은 제거속도를 보였으며 일정량의 수분이 포함됨으로써 유기화합물 제거에 필요한 기공부피수가 현저히 줄어듦을 관찰할 수 있었다. 또한, 트리클로로에틸렌과 같이 밀도가 큰 유기화합물의 제거를 위해서는 많은 양의 기공부피수가 소요되며 따라서 작업시간이 매우 길어지게 되므로, 토양증기추출법 외에 다른 정화방법을 함께 사용하여야 한다. 또한 인공토양의 특성에 따른 유기화합물의 탈착현상에 대하여 조사하였으며, 미세기공의 유무가 오염물질의 탈착속도에 미치는 영향이 톨루엔과 메틸에틸케톤에서 상이하게 나타났음을 알 수 있었다. 이러한 연구결과는 정화대상지역의 토양특성, 오염물질 등에 대한 조사를 시행한 후 SVE를 이용한 적절한 정화방법을 설계하는데 기초자료로 이용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 개통연도 예측 교통량과 개통 후의 실제 교통량의 비교를 통해 교통량 예측 오차를 분석하였다. 분석 결과, 역별 개통연도 교통량(승 하차 인원)의 평균오차(I)는 7.27수준인 것으로 분석되었다. 또한 지역별로 오차가 상이하고 공사기간이 장기간이거나 역간거리가 짧아지면 교통량 과다 추정 오차가 증가하는 것으로 분석되었다. 따라서 도시철도사업이 정해진 계획대로 정해진 기간 안에서 진행될수록 교통예측 오차를 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 이외에도 수요예측연도가 최근일수록 오차가 줄어드는 것으로 나타났다. 향후 추진될 도시철도 신규 노선에 대해서는 지금까지의 도시철도 이용객 추정의 오차와 경향을 바탕으로 보다 정확하고 현실적인 이용객 추정이 필요하다. 본 논문의 한계점은 초기연도의 오차에 대해서만 분석하였고 오차발생 변수도 외생변수에 국한하여 분석한 점이다. 향후에는 오차발생에 대해서 다양한 변수를 대상으로 검토되어야 할 것이다.
고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.
제5차 국가산림자원조사는 국가단위의 산림자원 통계량을 산출하기 위해 설계되어 2006년부터 야외 표본점 자료를 수집하고 있다. 하지만, 표본의 개수가 적은 소면적 시군구의 산림통계를 산출하기 위해서는 보정자료를 이용하는 소면적 추정기법의 적용이 요구된다. 본 연구에서는 야외 표본점의 위치정보를 활용할 수 있는 공간통계기반 합성추정법을 적용하여 소면적 시군구의 임상별 산림면적 및 ha당 평균축적 등을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행하였다. 먼저 조사된 표본점은 수종별 흉고단면적의 비율에 의해 임상별로 사후층화되었다. 합성추정법을 적용하기 위하여 목표 시군과 인접하는 시군들을 하나의 가상 시군으로 설정한 후, 이러한 가상 시군에 포함되는 표본점 자료를 산림통계량 산출에 이용하였다. 합성추정법에 의한 임상별 비율은 임상도와 차이가 있는 것으로 나타났다. 한편, 합성추정법에 의한 임상별 ha당 평균축적은 표준오차가 ${\pm}3.5\;m^3/ha{\sim}{\pm}7.7\;m^3/ha$로 직접추정에 의한 표준오차(${\pm}7.8\;m^3/ha{\sim}{\pm}24.7\;m^3/ha$)보다 낮아 상대적으로 정확한 추정치를 나타내었다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권1호
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pp.26-32
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2015
Purpose When a surgeon examines the morphology of skull of patient, locations of craniometric landmarks of 3D computed tomography(CT) volume are one of the most important information for surgical purpose. The locations of craniometric landmarks can be found manually by surgeon from the 3D rendered volume or 2D sagittal, axial, and coronal slices which are taken by CT. Since there are many landmarks on the skull, finding these manually is time-consuming, exhaustive, and occasionally inexact. These inefficiencies raise a demand for a automatic localization technique for craniometric landmark points. So in this paper, we propose a novel method through which we can automatically find these landmark points, which are useful for surgical purpose. Materials and Methods At first, we align the experimental data (CT volumes) using Frankfurt Horizontal Plane (FHP) and Mid Sagittal Plane(MSP) which are defined by 3 and 2 cranial landmark points each. The target landmark of our experiment is the anterior nasal spine. Prior to constructing a statistical cubic model which would be used for detecting the location of the landmark from a given CT volume, reference points for the anterior nasal spine were manually chosen by a surgeon from several CT volume sets. The statistical cubic model is constructed by calculating weighted intensity means of these CT sets around the reference points. By finding the location where similarity function (squared difference function) has the minimal value with this model, the location of the landmark can be found from any given CT volume. Results In this paper, we used 5 CT volumes to construct the statistical cubic model. The 20 CT volumes including the volumes, which were used to construct the model, were used for testing. The range of age of subjects is up to 2 years (24 months) old. The found points of each data are almost close to the reference point which were manually chosen by surgeon. Also it has been seen that the similarity function always has the global minimum at the detection point. Conclusion Through the experiment, we have seen the proposed method shows the outstanding performance in searching the landmark point. This algorithm would make surgeons efficiently work with morphological informations of skull. We also expect the potential of our algorithm for searching the anatomic landmarks not only cranial landmarks.
배경: 두개강내 용적에 대한 수동과 자동 측정법이 여성 주요 우울증 환자의 해마의 용적측정술과 modulated voxel-based morphometry (mVBM)의 결과에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 방법: 21명의 여성 주요 우울증 환자와 성별, 나이의 분포가 비슷한 20명의 여성 정상인을 연구대상에 포함시켰다. 해마와 두개강내 용적은 수동으로 측정하였고, FreeSurfer 프로그램을 이용하여 두개강내 용적을 자동으로 측정하였다. 또한 회색질과 백색질의 부피도 SPM을 이용하여 자동으로 측정하였다. 결과: 수동으로 측정한 두개강의 용적을 통제변인으로 하여 분석한 통계분석의 결과가 FreeSurfer에 의해 측정된 두개강내 용적이나 뇌실질의 용적을 통제변인으로 한 통계분석의 결과보다 우울증 환자의 해마부피 감소와 mVBM 분석의 국조적 부피감소를 보다 민감하게 보여주었다. 수동적인 방법과 FreeSurfer에 의해 측정된 두개강내 용적은 정상인에서는 차이가 없었지만 (p = 0.696), 우울증 환자의 두개강 부피는 FreeSurfer를 이용해 측정한 두 개강의 부피가 더 작았다 (p = 0.000002). 우울증 환자의 전체 회색질의 부피는 수동으로 측정한 두개강의 용적을 통제변인으로 적용하였을 때 정상인의 회색질의 부피보다 작았고 (p = 0.000002), 해마의 부피도 수동으로 측정한 두 개 강의 부피를 통제변인으로 통계처리를 했을 때는 우울증환자의 해마가 뚜렷한 위축을 보였지만 (오른쪽, p = 0.014; 왼쪽, p = 0.004), 다른 측정법을 통제변인으로 했을 때는 유의하지 않았다 (p > 0.05). mVBM 분석에서는 수동으로 측정한 두개강의 부피를 통제변인으로 사용했을 때만 다중비교교정 후에 유의한 결과를 보였다 (FDR p < 0.05). 결론: 수동적인 방법으로 측정한 두개강의 용적이 FreeSurfer에 의해 자동으로 측정된 두개강의 용적이나 뇌실질의 부피보다 해마용적측정술과 mVBM 의 결과에 있어서 더 효율적으로 우울증이 있는 그룹과 없는 그룹의 차이를 보여주는 것에 민감한 결과를 보였다.
광양항의 컨테이너 물동량은 인천항이나 평택 당진항에 비해 더딘 증가를 보이고 있으며, 부단위당 부가가치가 낮고 중국시장을 제대로 활용하지 못하고 있다. 광양항은 다른 두 항에 비해 환율계수와 경기계수가 크게 낮아 환율변동과 경기변동에 가장 작은 영향을 받게 되고 그에 따라 경기와 환율의 긍정적 변동을 이용하는데 가장 서투른 항만임을 보인다. 오차수정방정식을 도출하여 오차수정계수가 광양항에서 가장 작아서 적정 물동량 수준에 이르지 못할 경우 물동량 수준으로 돌아가는데 다른 두 항만에 비해 크게 떨어진다는 것을 밝힌다. 이것은 광양항이 다른 두 항만에 비해 물동량 확보능력이 부족하다는 것과, 물동량 부족이 발생할 경우 그것이 오래 지속될 수 있다는 것을 의미한다. 충격반응함수를 이용하여 경기충격이 광양항에 대해 가장 낮은 반응을 야기하여 경기상승에 따른 물동량 증가가 가장 적을 것이라는 것을 밝힌다. 마지막으로 2012년과 2013년의 물동량을 개입-승법계절 ARIMA 모형을 통해 예측하여 광양항은 2012년과 2012년 전년 대비 2.6%, 3.1% 증가하는데 비해, 인천항 6.8%, 8.1%, 평택 당진항 24.2%, 10.3%가 증가하여, 2012년에는 인천항과 물동량 차이가 거의 없는 수준으로 좁혀지고 2013년에는 비교적 큰 차이로 인천항이 광양항을 앞설 것이라는 것을 보인다. 경제적 또는 경제외적 요인의 변화에 대한 광양항의 적응능력이 타 항만에 비해 떨어지고, 그에 따라 다른 항만에 추월당할 상태에 처하고 있다는 것을 밝힌다.
울릉도의 화산활동 규모를 파악하고 화산재해를 평가하기 위해 분화이력과 마그마 분출량을 계산하였다. 최근 연대측정 자료에서 최후기에 분출한 말잔등응회암은 $^{14}C$ 연대측정에 따르면 약 19~5.6 ka B.P. 연대를 가지며, 알봉조면안산암은 K-Ar 연대측정에 의하면 0.005 Ma 연대를 나타낸다. 따라서 울릉도는 1만년 이내에 화산활동이 있었음을 보여주며 앞으로의 분화의 가능성을 배재할 수 없는 활화산에 속한다. 그리고 울릉도의 누적 최소 DRE-보정 마그마 분출량은, 총 $40.80km^3$로 계산된다. 특히 사태감응회암은 $3.71km^3$ 이상이며, 말잔등응회암은 울릉도에서만 $0.10km^3$이지만 일본 남서부까지 뻗친 말단부층을 고려한다면 $12.39km^3$의 큰 분출량을 가진다. 분출량을 토대로 추정되는 화성쇄설암의 화산폭발지수는 1~6 범위를 나타낸다. 특히 사태감응회암은 폭발지수가 5이고, 말잔등응회암은 울릉도에만 분포하는 것으로 4이지만 일본에 분포하는 것을 고려한다면 6으로 파국적인 상황을 나타낸다. 그러므로 울릉도는 분화 가능성을 고려하는 적절한 연구가 필요하고 화산재해를 평가하고 대비하는 시스템의 구축이 요구된다.
교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
전세계의 담수역에 널리 분포하는 Daphnia나 Moins와 같은 담수산 물벼룩은 잉어, 붕어, 금붕어와 같은 담수어의 종묘 생산과정에서 먹이 생물로서 널라 이용되고 있다. 그러나, 해산어의 종묘 생산 과정에서는 안정 배양, 대량 배양이 어렵다는 이유로 로티퍼나 알테미아 이외에 널리 이용되는 먹이 생물은 거의 없다. 이 연구에서는 해산 물벼룩보다는 비교적 배양이 용이한 기수산물벼룩 D. celebensis의 배양 용기의 크기가 안정배양에 미치는 영향을 검토하였다. 종 보존 배양 수준의 40ml 배양에서는 16일간의 배양 기간중 14일째에 최고 밀도가 3.416$\pm$0.396 ind./ml에 달하였다 1,500ml와 15,000ml의 준 대량 배양에서는 각각 배양 개시후 12일째와 21일 째에 14.2$\pm$2.122 ind./ml와 2.489$\pm$1.618 ind./ml의 최고 밀도가 관찰되었다. 그리고 실험 기간중 배양의 안정도를 평가하기 위하여 실시한 세가지 배양 수량간 상대적 개체군 증식 지수 (RPGI)의 비교 결과에서는 1,500ml의 배양 용기에서 가장 안정적인 증식양상을 보였다. 뿐만 아니라, 매일 수확 가능한 기수산 물벼룩 D. celebensis의 개체수를 계산한 결과에서도 (possible harvesting number/ind./ml/day) 1,500ml의 배양 용기에서 가장 높은 3.567$\pm$0.607ind./ml/day가 수확 가능하였다. 한때 필요성에 의하여 담수산 물벼룩을 해산어의 종묘생산 과정에서 먹이생물로 이용한 시기가 있었다. 그러나, 앞으로는 기수산 물벼룩을 해수에서 배양하여 해산 자치어의 먹이생물로 이용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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