2006/2007년 한반도에 이상적인 온난 겨울을 가져온 원인을 규명하기 위해 동아시아 지역 대기 순환의 특징을 조사하였다. 2006/2007년 겨울철 동안 대기 상태는 시베리아 고기압 및 알류산 저기압의 약화, 한반도 부근으로 하층 남동류의 강화, 일본 남쪽으로 상층 제트의 약화로 특징지워질 수 있다. 이러한 패턴은 시베리아 지역(60-140E)으로 블로킹 흐름이 없을 때 나타나는 대기 상태와 상당히 밀접한 관련성이 있다. 아울러 엘니뇨 및 북극 진동 역시 이런 패턴을 만들어 내는 것으로 보인다. 따라서, 블로킹과 무관한 대기 상태, 엘니뇨 및 양의 북극 진동이 원인이 되어 1958/1959-2006/2007 기간 중 2006/2007 겨울철에 한반도에서 가장 기온이 높았던 것으로 판단된다.
환자의 대기시간은 의료시스템의 서비스품질을 결정하는 중요한 요소이다. 개인병원의 경우 아직 환자 예약제가 보편적이지 않다. 예약제는 환자들을 시간적으로 분산시킴으로써 환자의 대기시간을 감소시킬 것으로 기대된다. 본 논문에서는 세 가지 예약규칙을 제안하고 시뮬레이션 기법을 이용하여 예약환자와 비예약환자의 대기시간을 비교분석한다. 시뮬레이션 결과 분석을 통해 예약자 할당 슬롯의 길이가 60분일 때보다 30분일 때 환자의 대기시간이 짧게 나타났음을 보여준다. ANOVA 분석을 통해 예약자 할당수준 1에서 비예약 환자의 경우는 일정패턴 규칙에서 예약 환자의 경우에는 지그재그패턴 규칙에서 평균대기 시간이 짧게 나타나고 있음을 보인다.
Terra와 Aqua 위성에서 촬영되는 MODIS 영상은 매일 수신되는 중해상도 영상으로써 광범위한 지역에 대한 모니터링을 하는데 여러가지 장점을 제공한다. 특히, MODIS 영상은 신뢰성 있는 알고리즘을 적용하여 만들어진 대기/해양/육상 관련한 여러 가지 영상(products)들을 함께 제공함으로써 사용자가 데이터를 확보하여 바로 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 북한이라는 제도적으로 제약이 따르는 지역을 포함하는 한반도의 경우, 활용상의 제약이 따르지 않는 점이 중해상도급 MODIS 영상의 큰 장점이라고 할 수 있다. 본 연구는 기존의 시계열 모니터링에서 주로 식생지수를 모니터링하는 방법과는 달리, 대기 보정을 거쳐 대기의 효과를 제거한 250m급 MODIS 반사율 영상을 이용하여 시계열로 변화되는 반사율을 대상으로 하였다. 2004년에서 2008년까지 5년 동안의 각 토지 피복이 보이는 반사율 패턴과 함께, 토지 피복이 변화된 지역에서 관찰되는 반사율의 변화를 살펴보았다. 7개의 토지 피복별 근적외선, 적색광 반사율과 NDVI의 시계열 자료에서 토지 피복과 계절적 영향이 근적외선 반사율에서 가장 민감하게 반영되고 있는 것을 알 수 있다. 토지 피복에 따른 반사율 패턴은 토지 피복 분류 및 변화된 지역을 탐지하는데 기본적으로 이용될 가능성을 제시한다.
기상장 수치모의 결과 Case NGSST와 Case Default의 해수면 온도가 다르게 표현 되어 대상지역의 온도장을 변화 시켰고, 이에 따른 바다와 육지간의 온도경도 변화는 해풍 및 육풍의 침투 깊이를 변화 시켰을 뿐만 아니라 풍속의 변화에도 영향을 미쳤다. 이러한 기상장의 차이는 대기질 모의결과에도 영향을 미쳐 오존농도 분포의 차이로 나타났다.
반도체 산업에서 메모리의 고집적화, 회로 패턴의 미세화에 따라 클린룸 공기중에 존재하는 분자상오염 물질 (Airborne Molecular Contaminants, AMCs)이 제조공정에 미치는 영향이 매우 중요하게 대두되었다$^{1)}$ . 분자상 오염물질은 입자상 오염물질과 달리 외관상 관찰이 어려우며, 오염 종류와 형태가 원소의 종류에 따라 매우 다양하게 나타난다. 클린룸에서의 입자상 오염물질은 고효율 필터(HEPA, ULPA)를 사용하여 제거 관리하고 있으나, 분자상 오염물질은 종류 및 형태조차 파악하지 못하고 있다. (중략)
본 논문은 가정용 전기기기의 대기전력을 보상하기 위해 에너지 하베스팅 시스템을 제안한다. 제안하는 에너지 하베스팅 방법을 주요 가전기기에 적용하여 각각의 사용 패턴 및 환경에 따른 발전량을 계산하고, 발전량과 대기전력을 고려하여 주요 가전기기에 전력을 공급하는 배터리가 포함된 전체 시스템을 구성한다. 이를 토대로 대기 전력량과 가전기기에 공급되는 전력량을 비교하여 제안하는 시스템의 타당성을 검증한다.
자재절단문제를 일반적인 알고리즘을 사용하여 해결하였을 경우 패턴이 형 성되었을 때 계속되는 패턴에서 부품들이 연속하여 절단되 나오지 않게 된 다. 이와같이 부품이 연속되어 나오지 않는 경우를 부품이 단락 (discontinuity)되어진다고 이야기 한다. 이럴 경우 각 부품들은 원하는 주문 량만큼 절단되어 나올 때까지 생산라인에서 대기하고 있어야 한다. 따라서 생산라인에서는 절단된 모든 부품들을 임시적으로 적재해 놓아야 하므로 공 종소요가 증가하게 되고 절단공정이 혼잡해 지게 된다. 이를 볼때 절단되어 나오는 부품들이 계속되는 패턴에서 연속적으로 절단되어지게 하는 것이 중 요하다. 이와같이 부품들이 단락되어지지 않고 연속적으로 생산되면 공정소 요를 줄일수 있게 될 뿐 아니라 생산성의 향상을 기할수 있게 될 것이다.
본 연구의 목적은 그간 교통안전 정책에서 간과되어온 어린이 보행자 횡단행태에 대한 분석을 통해 향후 어린이 교통안전 정책을 개선하기 위한 기초자료를 제공함에 있다. 어린이 횡단행태 분석은 물리적 형태와 사고발생빈도가 상이한 어린이 보호구역에서의 횡단행태 및 패턴의 차이를 비교하는 부분에 초점을 두고 이루어졌다. 자료는 경기도 7개 초등학교 비신호 횡단보도를 대상으로 현장관찰과 비디오 녹화를 통해 수집하였으며, 통계분석, CHAID 알고리즘 분석, 통행 패턴비교를 실시하였다. 분석결과, 사고발생 빈도와 유의한 관계가 있는 횡단특성은 대기유무, 주의유무, 특이행동 유무 순으로 나타났다. 구체적으로 사고발생빈도가 낮은 지점에서 대기후 횡단하는 비율이 69.1%인 반면, 사고다발지점에서 대기를 하지 않고 횡단하는 경우가 83.6%로 상이함을 확인하였다. 횡단 전 대기 및 주의 정도는 횡단 시작부 보도폭이 넓고 학교 출구에서 횡단보도까지 거리가 일정규모 이상일 때 높게 나타났다. 한편, 횡단패턴과 사고발생빈도의 관계성은 뚜렷하게 나타나지 않았다. 향후 어린이 보호구역의 안전성 개선을 위해서는 대기 후 통행이 이루어질 수 있도록 각 보호구역에서의 어린이 횡단특성에 기반한 차별화된 맞춤형 접근이 긴요할 것으로 판단된다.
본 연구는 대상도로인 내부순환로에 대해 태양복사모델(SOlar and LongWave Environmental Irradiance Geometry-model, SOLWEIG)을 통해 산출한 도로의 그림자 패턴을 사용하여 항상 그늘이 지는 음영지역을 살펴보고, 열수지법을 기반으로 한 노면온도예측모델(road surface temperature prediction model, 이하 RSTPM)과 SOLWEIG 모델을 연계하여 고해상도의 태양복사정보를 활용한 도로의 노면온도를 예측하고자 하였다. 우선, 그림자 패턴 및 복사플럭스 산출의 정확도를 높이기 위하여 안개, 구름, 강수 등의 영향을 최소화할 수 있는 사례일을 선정하여, 고도 및 지형의 효과에 따른 그림자의 영향을 살펴보았다. 그 결과, 터널 입출구와 고도가 높은 지역에서 그림자 영역이 오래 지속되었고, 그림자의 영향을 많이 받는 구간의 복사량 감소가 뚜렷하게 나타났다. 이는 노면온도 예측결과에 반영되어 지형적으로 개방된 지점에서는 노면온도가 높게 예측되고, 고도가 높은 지점들은 그렇지 않은 지점에 비해 상대적으로 낮게 예측되었다. 본 연구의 결과는 겨울철 기상상황에 따른 도로 결빙구간을 예측하여 도로 관리자 및 운전자의 의사결정 자료로서의 활용이 기대된다.
본 연구에서는 도시부도로 신호교차로의 대기행렬을 단기(one cycle ahead)예측함에 있어 단일검지체계에 기반을 둔 한 지점의 시계열적 패턴을 갖는 검지자료(detection data)를 학습자료로 구성할 경우와 통합차량검지체계하에 기반을 둔 시공간적 상관관계를 갖는 검지자료를 학습자료로 이용할 경우를 가정하여 이에 대한 인공신경망의 학습능력과 예측능력을 비교하였다. 연구결과는 도시부도로 신호교차로상에서 차량군(platoon)의 이동에 따라 발생되는 시공간적인 상관관계를 갖는 교통류변수 $\ulcorner$상류유입교통량(k-1)->통행시간(k-1)->대기행렬(k)->유출교통량(k)->대기행렬(k+1)$\lrcorner$를 인공신경망의 학습자료로 구성할 경우, 교통류 패턴의 학습능력이 뛰어난 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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