Relaxin과 insulin이 돼지 난포 과립막세포의 스테로이드 호르몬 분비에 미치는 영향을 연구하기위하여 체외에서 황체화된 과립막세포에서 prosesterone과 $17{\beta}-estradiol$의 생산을 조사하였다. 돼지난포 과립막세포를 혈청 존재하에 배양접시에 부착 후 48시간 동안 체외배양하고 무혈청 배지에서 24시간 배양하였다. Relaxin과 insulin의 용량의존성을 확인하기 위하여 다양한 농도 (10, 100, 1,000 ng/ml)를 각각 무혈청 배지에 첨가하였다. 병합 효과를 알아보기 위하여 100 ng/ml relaxin과 100 ng/ml insulin을 단독 혹은 병합하여 처리하였는데 황체호르몬 (100 ng/ml)을 처리한 경우와 처리하지 않은 경우 모두를 조사, 분석하였다. 최종 배양이 끝난 배양액을 수집하여 RIA법으로 proses-terone과 $17{\beta}-estradiol$의 농도를 조사하였다. Relaxin과 insulin은 용량이 증가될수록 progesterone의 생산을 증가시켰으나 $17{\beta}-estradiol$의 생산에는 아무런 영향이 없었다. 병합실험에서는 relaxin과 insulin 단독 또는 병합시 황체호르몬 존재 하에서 progesterone의 생산을 증가시켰으나 $17{\beta}-estradiol$의 생산에는 아무런 영향이 없었다. 결론적으로 relaxin과 insulin은 돼지 황체화 과립막세포의 progesterone 분비를 증가시키지만 $17{\beta}-estradiol$의 생산에는 효과가 없었으며 병합에 의한 상승효과는 없었다. Progesterone 생산에 미치는 relaxin과 insulin의 효과는 황체호르몬의 존재에 의해 증대되었다.
The recently proposed Kalina based power and cooling cogeneration cycles (KPCCCs) have shown improvement in the energy utilization of the system compared to the basic Kalina cycle. This paper suggests a combined tri-cogeneration system for power, heating and cooling based on the Kalina cycle. And thermodynamic performances of the suggested system based on the first and second thermodynamic laws are parametrically investigated with respect to the ammonia mass fraction and the boiler pressure. Results showed that the thermodynamic performance of the system could be greatly improved compared to the former KPCCCs.
생산공정 스케줄링 시스템(GPSS)에서 그레이팅(grating)이라는 금속제품을 생산하는데 있어 절단계획을 생성하기 위해 생산공정 단계 중의 하나인 절단계획 단계에서 자재 손실율을 비교하고 있다. 그러나 태스크나 그룹을 병합하여 절단계획을 생성한다고 해서 태스크나 그룹을 병합하지 않고 절단계획을 생성한 것보다 잔재의 손실율이 낮다고 볼 수 없기 때문에 잔재의 손실율을 반복적으로 비교해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 언어 변수를 사용한 공정 전문가의 지식을 기반으로 각 룰을 병렬로 1회만 적용하여 잔재 손실율이 가장 작은 것을 찾아 낼 수 있는 퍼지전문가 시스템 적용으로 절단계획을 생성하고자 한다.
한국건설기술연구원에서는 기상청과 한강홍수통제소에서 생산중인 강수예측자료의 정확도 향상과 홍수예보에 활용하기 위해 예측강수 병합 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 기 평가된 강수량 예측 정확도 외에 홍수예보의 적용성을 살펴보기 위해 각 예측 강수량 자료의 유출량 정확도 평가를 하고자 하였다. 한강홍수통제소의 비상용 홍수예보모형을 이용하여 +6시간까지 병합 예측 자료의 유출분석을 실시하였다. 임의의 강우분포를 이용하여 예측하는 기존 홍수예보에 비해 개선된 결과를 확인할 수 있었다.
국산 침엽수재를 고부가가치의 구조부재로 활용하기 위해서는 국내 기준에 적합한 등급구분 체계가 갖춰져야 한다. 김 등(2009a, b)의 연구에서는 목재의 생산 및 유통규모가 작은 국내 현실에서 제재목 등급구분의 자동화 및 기계화를 목적으로 화상처리시스템을 개발하였다. 본 연구에서는 이전 연구에서 개발한 화상처리시스템의 핵심 기술 중 하나인 화상입력시스템의 성능을 향상시키기 위하여 최적 화상병합 조건을 구명하고자 하였다. 연구 결과 국산 낙엽송 $180{\time}120$ mm 부재의 화상을 병합하는 데 있어서 획득된 화상의 green채널 정보를 병합 에 이용하는 것이 가장 높은 병합정확성을 얻을 수 있었다. 입력된 화상의 전처리 과정으로 Y-derivative Sharr's kernel 필터를 적용함으로써 화상병합 성능을 향상시킬 수 있었으나, 카메라 보정에 의한 효과는 미미 하였다. 또한 화상병합을 위한 최적 템플릿 크기는 폭 30 pixel ${\time}$ 높이 150 pixel로 확인되었다. 이상의 조건을 적용하였을 때, 병합된 화상의 길이오차는 평균 3.1 mm, 연산시간은 평균 9.7초로 나타났다.
최근 지구온난화 및 기후변화로 인해 단시간에 높은 강우강도를 가지고 발생하는 집중호우 홍수 등의 위험기상으로 인한 인명 및 재산피해가 빈번하게 발생하고 있어 초단기 및 단기 강수 예측에 대한 중요성이 부각되고 있다. 단기 강수예측모델은 다양한 관측자료의 사용과 자료동화기법의 개발로 예측능력이 크게 향상되었지만 수치모델의 고유특성인 스핀업(spin-up) 문제로 1~6시간까지 강수예측성능에 한계를 보인다. 반면 초단기 강수예측모델은 레이더기반으로 외삽법을 이용하여 1~3시간까지 높은 정확도의 강수예측을 하지만 강수에코의 생성 소멸의 물리과정을 포함하지 않아 3시간 이후의 정확도가 낮다. 이러한 단기 및 초단기 강수예측모델의 장점을 반영하여 최적 강수예측 자료 생산을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 초단기 및 단기 강수예측모델의 예측성능을 평가하였으며 모델의 예측성능 기반의 최적 강수자료 병합기법을 개발하였다. 향후 최적 강수예측 자료 생산체계가 구축되면 수문관련 유관기관에서 하천관리에 사용하는 유량예측모델에 시 공간적 고해상도의 강수예측정보를 제공하여 수문분야의 유량예측 정확도 행상에 기여할 것으로 기대된다.
열병합 발전이란 한가지의 에너지원을 열원으로 하여 2가지 이상의 동력을 회수하는 방법을 말하며 회수에너지는 고급에너지인 전기가 주가 되고 이 때 발생되는 폐열은 회수하여 증기, 난방용 온수, 냉방용 냉수로 이용할 수 있어 총 효율이 70 ∼ 80%에 달하는 방식이다. 열병합 발전은 규모에 따라 목동열병합과 같은 쓰레기 소각로 이용형, 분당, 일산 등과 같이 지역난방과 연결할 수 있는 가스터빈, 증기터빈 조합형인 복합 열병합형의 대형열병합과 각 산업체 공장에서 전기 및 공장 Process 증기 생산을 주목적으로 하는 중형 열병합과, 조선호텔, 신라호텔, 상공회의소등과 같이 Hotel, 병원, 사무실 등에서 주로 이용하는 소형 열병합으로 분류할 수 있다. (중략)
기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.
인터넷의 지속적인 발전에 따라 다양한 출처와 경로를 통해 많은 정보가 빠른 속도로 생산, 확산되고 있다. 이로 인해 중복되거나 유사한 정보들이 빈번하게 발생되고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 내용이 유사한 문서를 찾는 연구들이 많이 진행되고 있다. 유사 문서 병합에서 유사 문서를 판별하기 위해 문서 간 공통된 단어의 비율을 이용한다. 하지만 동일한 단어가 다양한 형태로 표현될 수 있어 공통된 단어의 비율만을 가지고 유사 문서를 판단하기 어렵다. 본 논문에서는 유사한 의미를 갖는 단어들을 동일한 단어로 변환하여 유사 문서들을 병합하는 시스템을 제안하고 구현 사항에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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