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벤토나이트 수화반응 특성화를 위한 X선 단층촬영 기술 적용성 평가 (Feasibility Assessment on the Application of X-ray Computed Tomography on the Characterization of Bentonite under Hydration)

  • 멜빈;이경원;윤서현;김광염;이창수;김민섭;김진섭
    • 터널과지하공간
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    • 제32권6호
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    • pp.491-501
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    • 2022
  • 벤토나이트는 고준위 방사성 폐기물 처분장의 완충재 및 뒷채움재의 주재료로 고려되고 있다. 처분환경에서 벤토나이트는 열-수리-역학-화학적 복합적 거동을 겪게 된다. 본 연구는 제작된 수화거동 실험용 셀을 사용하여 수화 조건에서 벤토나이트의 거동 특성을 X선 단층촬영 기술을 이용하여 평가하고자 하였다. 플라스틱재료로 만들어진 원통형 셀은 상부의 탈착식 캡을 이용하여 시료 상부에 수직응력을 가하거나 팽윤압을 측정할 수 있도록 제작하였다. 수화실험은 건조밀도 1.4 g/cm3, 함수율 20%의 조건으로 제작된 경주 벤토나이트 블록시료로 수행되었다. 샘플의 직경은 27.5 mm, 높이는 34 mm 이며, 수화 실험 중 0.207 MPa의 일정한 압력으로 물을 주입하였으며, 7일 동안 수화실험을 지속하였다. 하루 동안 수화 과정을 거치면서 벤토나이트가 팽창하여 셀 내부의 공간을 채우는 것을 확인하였다. 또한, 샘플의 X선 CT값의 히스토그램 분석을 통해 수화 과정 초기의 샘플 밀도 증가와 이후 점진적인 밀도 감소가 발생함을 평가할 수 있었다. 평균 CT 값, CT값의 표준 편차, CT값 변화량에 대한 분석을 통해 샘플의 수화 과정에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있었다. 즉, 수화 시작 후 2일 동안 시료 하부 및 상부 영역은 밀도가 감소하고 중간 영역은 밀도가 증가하였다. 그 후 수화가 진행되면서 샘플의 각 위치에서의 밀도 변화는 초기 샘플의 밀도와 비교할 때 그 차이가 점차 감소함을 확인하였다. 샘플 내 균열의 형성과정과 이후 감소되는 현상도 X선 단층촬영에 의해 확인되었다.

자생식물로부터 내건성 식물의 최적인자 선발과 생육특성 (Selection Indices to Identify Drought-tolerance and Growth Characteristics of the Selected Korean Native Plants)

  • 임현정;송현진;정미진;서영롱;김학곤;박동진;양우형;김용덕;최명석
    • 농업생명과학연구
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    • 제50권2호
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    • pp.73-82
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    • 2016
  • 본 연구에서는 내건성 식물 선발을 위한 최적 인자를 구명하고, 이들 내건성 식물들의 생장특성을 조사하였다. 건조저항인자에 대한 나머지 건조저항일(RD), 엽면적(LD), 단위증산량(UTR), 상대함수량(RWC), 상대수분손실량(RWL), 엽면적(LA), 기공수(SN) 및 기공면적(SA) 등 6개 인자들을 비교한 결과 상대수분손실량과 단위증산량이 건조저항일에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. PCA분석 결과 SA, LA, RD는 한그룹으로 RWC와 SN은 다른 한 그룹으로 구분되었고, UTR은 SA, LA와, RWL은 RWC와 SN과 음의 상관을 보였다. 상기 결과를 종합하여 느릅나무, 도깨비바늘, 뚝갈, 매듭풀, 새, 더위지기, 맑은대쑥, 독말풀, 긴담배풀, 소리쟁이, 비수리, 장구채, 개기장, 도깨비가지를 내건성 식물 종으로 선발하였고, 이들에 대한 생장시험을 수행하였다. 절토사면지에서 내건성 식물의 줄기생장은 식물 종간에 약간의 차이를 보였는데, 줄기생장과 잎의 수는 느릅나무를 제외하고 폿트에서는 차이를 보이지 않았다. 그러나 절토사면지에서 내건성 식물 뿌리 생장과 T/R율은 폿트생장과 큰 차이를 보였고, 특히 T/R율은 폿트묘보다 월등히 낮았다. 이 결과로 보아 선발된 내건성 식물은 절토사면지와 같이 척박한 토양에서도 잘 적응할 것으로 나타나 내건성 식물의 육종 등에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

쥬라기 화강암류에서 발달된 1번 면, 2번 면 및 3번 면의 역학적 특성 (Mechanical Characteristics of the Rift, Grain and Hardway Planes in Jurassic Granites, Korea)

  • 박덕원
    • 광물과 암석
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    • 제33권3호
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    • pp.273-291
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    • 2020
  • 화강암 석산에서 1번 면, 2번 면 및 3번 면으로 알려진 세 직교하는 분할면의 강도 특성을 검토하였다. R, G 및 H 공시체는 거창 및 합천 지역에서 분포하는 쥬라기 화강암류의 블럭 샘플로부터 획득하였다. 이들 세 공시체의 장축의 방향은 세 면 각각에 수직이다. 세 면에 대한 판별에 유용한 주요 사항은 다음과 같다. 첫째, R, G 및 H 공시체의 일축압축강도와 관련된 세 그래프의 스케일링 특성을 보여 주는 도면을 작성하였다. 강도의 증가에 따라 세 공시체의 그래프는 H < G < R의 순으로 배열한다. 공시체 내부의 조직균일도를 지시하는 세 공시체에 대한 그래프의 경사각을 비교하였다. H 공시체(θH, 24.0°~37.3°)에 대한 상기한 각이 세 공시체 중에서 가장 낮다. 둘째, 두 공시체의 평균압축강도의 조합을 나타내는 RG, GH 및 RH 공시체의 세 그래프와 관련된 스케일링 특성을 도출하였다. 다양한 형태를 취하는 이들 세 그래프는 GH < RH < RG의 순으로 배열한다. 섯째, 강도차(Δσt)와 경사각(θ) 사이의 상관도를 작성하였다. 위의 두 파라미터는 -0.003의 지수(λ)를 갖는 지수함수의 상관성을 보여 준다. 두 화강암에서, RH-그래프의 경사각(θRH)이 가장 낮다. 넷째, 세 공시체에 대한 세 종류의 압축강도 그리고 각 공시체에 가해진 압축하중에 평행 배열하는 두 조의 미세균열에 대한 다섯 파라미터 사이의 상관 관계를 보여 주는 여섯 유형의 도면을 작성하였다. 거창 및 합천화강암에 대한 이들 도면으로부터, 빈도수(N, 0.872) 및 밀도(ρ, 0.874)와 함께 총 길이(Lt)에 대한 상관계수(R2)의 평균값(0.877)이 가장 높다. 또한, 세 공시체의 최소(0.768) 및 최대(0.804)의 압축강도에 비하여 평균압축강도와 관련된 상관계수의 값(0.829)이 보다 높다. 다섯째, 거창화강암의 세 공시체에서 발달된 상기의 두 조의 미세균열과 평행한 방향으로 측정한 압열인장강도의 분포 특성을 도출하였다. 관련 도면으로부터, R, G 및 H 공시체에 해당하는 이들 인장강도에 대한 세 그래프는 H(R1+G1) < G(R2+H1) < R(R1+G1)의 순을 보여 준다. 인장강도에 대한 세 그래프의 배열순과 압축강도에 대한 세 그래프의 배열순과 상호 부합한다. 따라서, 세 공시체의 압축강도는 상기한 세 유형의 인장강도와 상호 비례한다. 여섯째, 상기한 세 그래프에서 도출한 각 누적수(N=1~10)에 해당하는 세 인장강도 그리고 각 그래프에 해당하는 다섯 파라미터의 값 사이의 상관 계수를 도출하였다. 10개의 상관도에서 도출한 각 파라미터에 대한 상관 계수의 평균값은 밀도(0.763) < 총 길이(0.817) < 빈도수(0.839) < 평균 길이(Lm, 0.901) ≤ 중앙 길이(Lmed, 0.903)의 순으로 증가한다. 일곱째, 세 공시체에 대한 일축압축강도 그리고 압열인장강도 사이의 상관도를 작성하였다. 상기한 상관도는 세 종류의 압축강도 그리고 다섯 그룹(A~E)의 인장강도를 근거로 아홉 유형으로 분류하였다. 관련 도면으로부터, 최소압축강도를 제외한 평균 및 최대압축강도와 함께 인장강도가 증가할수록, 상관계수의 값은 급격하게 증가한다.

이진 분류문제에서의 딥러닝 알고리즘의 활용 가능성 평가 (Feasibility of Deep Learning Algorithms for Binary Classification Problems)

  • 김기태;이보미;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.95-108
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    • 2017
  • 최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

포플러재(材)의 재질(材質)에 관(關)한 시험(試驗) (Studies on the Properties of Populus Grown in Korea)

  • 조재명;강선구;이용대;정희석;안정모;심종섭
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제10권3호
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    • pp.68-87
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    • 1982
  • 우리나라산 포인 이태리 포푸라 I-214, I-476, 미류나무, 양버들, 은수원사시나무, 황철나무, 물황철나무, 사시나무 등 9 수종의 포푸라재에 대한 해부학적 성질, 물리적 성질, 기계적 성질을 구명하여 포푸라재의 재질비교, 적정이용도, 목재가공 및 재질개량 등의 기초자료로 활용하기 위하여 실시 되었다. 1. 포푸라재의 연륜폭은 3.5~12.6 mm 범위에 있고 수종별 연륜폭의 차이는 대단히 심하고 수고부위가 높아짐에 따라 점차 감소하는 경향을 나타내고 있으며 시험결과는 Fig. 2와 같다. 2. 포푸라재의 변재폭은 3.6~8.6cm, 변재율은 64~94%, 심재지름은 4 ~ 18 cm 범위에 있으며, 수종별로 변재폭, 심재지름, 변재율은 각각 상이하고 수고부위별에 따른 변재폭의 변이는 수고가 높아짐에 따라 점차 감소하는 경향을 나타내고 있으며 시험결과는 Table 2 와 같다. 3. 포푸라재의 수피율은 9.0~15.8 % 범위에 있고, 수종별로 차이가 심하다. 4. 포푸라재의 섬유장은 0.920 ~ 1.1 61 mm, 섬유폭은 24~29${\mu}$, 섬유장과 섬유폭의 비는 37 ~ 43 범위에 있으며 수종별로 각각 상이 하였다. 섬유장과 섬유폭의 변이는 수심에서 수피로 향하여 증대하였으며 또한 섬유장은 수고부위가 높아짐에 따라 감소하였으나 섬유폭은 수고부위에 따라 일정한 경향을 나타내지 않았으며 시험결과는 Fig. 4-1~4-2 와 같다. 포푸라재의 섬유막 두께는 1.6~2.3${\mu}$ 범위에 있으며 수종별로 다소 차이가 있다. 5. 포푸라재의 도관의 직경은 경단방향에서 86 - 120${\mu}$, 촉단방향에서 58-77${\mu}$ 범위에 있으며 시험 결과는 Table3 과 같다. 6. 포푸라재의 생재함수율은 82-129 % 범위에 있으며 심재는 변재보다 함수율이 높고 수고부위별에 따른 생재함수율의 변이는 일반적으로 수고가 높아짐에 따라 점차 감소하는 경향을 나타내고 있으며 시험결과는 Fig. 5-1 과 같다. 7. 포푸라재의 생재비중은 0.64-0.69 기건비중은 0.35 - 0.47, 전건 비중은 0.33 - 0.45. 용적밀도수는 290 - 390 kg/$m^3$ 범위에 있고 수종별로 각각 상이하며 시험결과는 Table 4와 같다. 8. 포푸라재의 전수축율은 촉단방향에서 7.15-8.81%, 경단방향에서 2.49 - 3.46 %, 섬유방향에서 0.25 - 0.49 %이였고 기건수축율은 촉단방향에서 0.19 - 0.28 %, 경단방향에서 0.06 - 0.12 %, 섬유방향에서 0.02 %로 수종별로 상이하며 비중이 큰 수종일수록 크고 촉단과 경단과의 수축율의 비는 2.17 - 3.04 였으며 시험결과는 Table 4 와 같다. 9. 포푸라재의 흡수량은 경단면에서 0.06 - 0.08g/$cm^2$, 촉단면에서 0.07-0.11g/$cm^2$, 횡단면이 0.31 - 0.49 g/$cm^2$로 방향별 흡수량은 횡단면이 가장 크고 경단면이 가장 적다. 흡습성은 경단면이 0.009 - 0.012g/$cm^2$, 촉단면이 0.010 - 0.014g/$cm^2$, 횡단면이 0.027 - 0.037g/$cm^2$로 방향별로는 횡단면, 촉단면, 경단면 순이고 수종별 흡수량과 흡습성은 상이하며 시험결과는 Table 5 와 같다. 10. 포푸라재의 종압축강도는 298 - 490 kg/$cm^2$, 횡압축 강도는 34 - 70 kg/$cm^2$, 부분압축강도는 62 - 102 kg/$cm^2$로 수종별로 차이가 있으며, 비중이 큰 수종일수록 증가하는 경향을 나타내었으며, 시험결과는 Table 6 과 같다. 11. 포푸라재의 종인장 강도는 532-1180kg/$cm^2$로 수종간에 차이가 대단히 컸고, 비중이 클수록 종인장 강도가 증가하며 힘 인장 강도는 34 - 55 kg/$cm^2$ 범위에 있고 시 험결과는 Table 7과 같다. 12. 포푸라재의 전단강도는 경단방향이 76-100kg/$cm^2$, 촉단방향이 90-129kg/$cm^2$ 범위에 있고 일반적으로 비중이 큰 수종일수록 증가 하였으며 촉단방향이 경단방향보다 컸다. 시험결과는 Table 8과 같다. 13. 포푸라재의 휨강도는 604 - 959 kg/$cm^2$의 범위에 있으며 수증별로 차이가 심하였으며 일반적으로 비중이 큰 수종일수록 휨강도는 컸다. 시험성적은 Table 9와 같다. 14. 포푸라재의 할열강도는 경단방향이 17-23kg/cm, 촉단방향이 13-25 kg/cm의 범위에 있고, 수종간의 할열강도는 별 차이가 없으며 방향별로는 촉단방향이 경단방향보다 컸으며 시험성적은 Table 10과 같다. 15. 포푸라재의 충격흡수에너지는 10.33-0.67 kg/$cm^2$의 범위에 있고 수종간에 충격흡수에너지의 차이는 대단히 컸고 비중이 큰 수종일수록 컸으며 시험성적은 Table 11과 같다. 16. 포푸라재의 못인발 저항은 경단방향이 11-30 kg/cm, 촉단방향이 13-27 kg/cm, 횡단방향이 9-14 kg/cm로 수종간에는 큰 차이 가 없었는데 단면별로는 촉단면이 가장 크고 경단면, 횡단면 순으로 일반적으로 비중이 큰 수종일수록 못인발 저항은 컸다. 시험 성적은 Table 12 와 같다.

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어린이와 청소년의 비알콜성음료 섭취에 따른 다량무기질 섭취량 평가: 제 4기 국민건강영양조사 자료를 활용하여 (Macromineral intake in non-alcoholic beverages for children and adolescents: Using the Fourth Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES IV, 2007-2009))

  • 김성단;문현경;박주성;이용철;신기영;조한빈;김복순;김정헌;채영주
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제46권1호
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    • pp.50-60
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    • 2013
  • 본 연구는 단위 체중 당 비알콜성음료 섭취량이 가장 높았던 1~19세의 어린이 및 청소년을 대상으로 비알콜성음료를 통한 다량무기질의 추정식이섭취량을 산출하여 평가하고자, 음료, 액상커피 및 액상차의 다량무기질의 실측치와 제4기 국민건강영양조사 중 영양조사 (조사 1일 전 식품섭취내용, 24시간 회상법)의 섭취량을 이용하였다. 이를 위하여 어린이 및 청소년 6,082명 전체의 비알콜성음료의 평균소비자와 극단소비자의 비알콜성음료 섭취량을 파악하기위하여 평균, 95percentile 및 분포를 적용한 경우 (scenario I)와 비알콜성음료를 섭취한 어린이와 청소년 1,074명의 섭취량 평균, 95percentile 및 분포를 적용한 경우 (scenario II)로 나누어 살펴보았다. 다량무기질인 나트륨, 칼슘, 인의 위해성평가는 추정식이섭취량과 한국인 영양섭취기준의 목표섭취량 (2.0 g/day) 및 상한섭취량 (칼슘: 2,500 mg/day, 인: 3,000~3,500 mg/day)을 비교하여 %Goal, %UL값으로 위해성 평가를 하였다. 이 때 위해도 평가방법은 평균과 95th percentile을 이용하는 단일값평가와 point value를 사용하는 경우에 발생할 수 있는 불확실성을 최소화하기 위하여 각 변수의 확률밀도함수(Probabilistic Density Functions, PDFs)를 이용한 Monte Carlo simulation을 실시하여 확률평가를 하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1) Scenario I의 비알콜성 음료의 평균 및 95th percentile 섭취량은 $74.4{\pm}2.2$, 404.7 g/day로 극단섭취자는 평균섭취자에 비해 5.4배 더 많은 양을 섭취하였다. Scenario II의 평균 및 95th percentile 섭취량은 $265.4{\pm}5.8$, 662.0 g/day로, 극단섭취자는 평균섭취자에 비해 2.5배 더 많은 양을 섭취하였다. 또한 Scenario II의 평균섭취자는 scenario I의 평균섭취자에 비해 3.6배 더 많은 양을 섭취하였으며, scenario II의 극단섭취자는 scenario I의 극단섭취자에 비해 1.6배 더 많은 양을 섭취하였다. 2) 비알콜성음료에 존재하는 다량무기질의 분포는 마그네슘을 제외하고 대부분 왼쪽으로 기울어진 분포를 나타내었다. 비알콜성음료 섭취량 분포는 scenario I에서는 대부분 Logistic 분포를 나타내었으나, scenario II 경우에는 왼쪽으로 기울어진 Max Extreme분포가 되었다. 3) Scenario I에서 확률평가한 다량무기질의 평균 EDI는 나트륨 7.93, 칼슘 10.92, 인 6.73, 칼륨 23.41, 마그네슘 1.11 mg/day였으며, 95th percentile EDI는 나트륨 28.02, 칼슘 44.86, 인 27.43, 칼륨 98.14, 마그네슘 3.87 mg/day이였다. 다량무기질은 목표섭취량이 설정되어있는 나트륨과 상한섭취량이 설정되어있는 칼슘 및 인에 대해서만 위해성 평가를 하였으며 그 결과를 살펴보면, 확률평가한 나트륨의 평균 % Goal은 0.39, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 0.43, 0.19이며, 나트륨의 95th percentile %Goal은 2.56, 칼슘 및 인의 95th percentile %UL은 각각 3.71, 1.60이였다. Scenario II에서 확률평가한 다량 무기질의 평균 EDI는 나트륨 19.10, 칼슘 25.77, 인 15.83, 칼륨 56.56, 마그네슘 2.68 mg/day이였으며, 95th percentile EDI는 나트륨 62.67, 칼슘 101.95, 인 62.09, 칼륨 227.92, 마그네슘 8.67 mg/day였다. 확률평가한 나트륨의 평균 %Goal은 0.95, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 1.03, 0.45이였으며, 나트륨의 95th percentile %Goal은 3.12, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 4.08, 1.75였다. 4) 비알콜성음료 섭취를 통한 다량무기질 중 나트륨, 칼슘, 인의 노출수준은 목표섭취량과 상한섭취량을 초과하는 인구집단은 없는 것으로 나타났으며, Scenario I II에서 나트륨, 칼슘, 인의 평균 및 95th percentile %Goal 및 %UL은 모두 5 이내로 낮은 수준이였다.

여름철 공원 수림지 가장자리의 온열환경 기울기 변화 - 하동송림과 함양상림을 대상으로 - (The Gradient Variation of Thermal Environments on the Park Woodland Edge in Summer - A Study of Hadongsongrim and Hamyangsangrim -)

  • 류남형;이춘석
    • 한국조경학회지
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    • 제43권6호
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    • pp.73-85
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    • 2015
  • 본 연구는 공원 수림지 경계로부터 내부로의 거리에 따른 수림지 가장자리의 온열환경에 대한 효과를 규명하고자 하였다. 이를 위해 전형적인 여름 날씨를 나타낸 2015년 7월 31일부터 8월 5일까지 6일간 소도읍에 소재하고 있는 장령림인 하동송림의 소나무 순림(수령: $100{\pm}33$년, 울폐도: 75%, 수고: $12.8{\pm}2.7m$, 지하고: $9.8{\pm}2.7m$, N $35^{\circ}03^{\prime}34.7^{{\prime}{\prime}}$, E $127^{\circ}44^{\prime}43.3^{{\prime}{\prime}}$, 표고 7~10m) 남측 가장자리와 함양상림의 졸참나무-개서어나무 군락(수령: 졸참나무 58~123년, 개서어나무 102~125년, 울폐도: 96%, 수고: 교목층 $18.6{\pm}2.3m$, 아교목층 $5.9{\pm}3.2m$, 관목층 $0.5{\pm}0.5m$, 지하고는 교목층 $11.0{\pm}3.2m$, 아교목층 $3.1{\pm}1.7m$, 관목층 $0.2{\pm}0.3m$, 초본층의 피도 60%, N $35^{\circ}31^{\prime}28.1^{{\prime}{\prime}}$, E $127^{\circ}43^{\prime}09.8^{{\prime}{\prime}}$, 표고 170~180m) 동측 가장자리의 경계로부터 내부로의 거리별 기온, 상대습도, 풍속, MRT나 UTCI를 측정 및 분석하였다. 그리고 비선형 시그모이드 함수를 적용하여 수림지 가장자리가 가지는 경계로부터의 거리에 따른 기온, 상대습도, 풍속, MRT, UTCI의 저감효과를 구명하였다. 깊이의 결과 값이 -를 나타내는 것은 수림지의 바깥을 의미한다. 1) 최고 기온, 최저 상대습도, 최고 기온시 풍속에 대한 수림지 가장자리 효과가 미치는 깊이는 상록침엽수림인 하동송림의 경우는 수림지의 경계로부터 각각 $12.7{\pm}4.9m$, $15.8{\pm}9.8m$ 그리고 $23.8{\pm}26.2m$였으며, 낙엽활엽수림인 함양상림의 경우는 수림지의 경계로부터 각각 $3.7{\pm}2.2m$, $4.9{\pm}4.4m$ 그리고 $2.6{\pm}7.8m$였다. 2) 이용자가 체감하는 더위에 직접적인 영향을 주는 인체가 흡수한 온열환경에 근거한 최고 MRT와 최고 UTCI(체감더위지수)에 대한 수림지 가장자리 효과가 미치는 깊이는 하동송림의 경우는 수림지의 경계로부터 각각 $7.1{\pm}1.7m$$4.3{\pm}4.6m$였으며, 함양상림의 경우는 수림지의 경계로부터 각각 $5.8{\pm}4.9m$$3.5{\pm}4.1m$였다. 3) 미기후 즉 온열환경 요소인 기온, 상대습도, 풍속 그리고 인체가 흡수한 온열환경에 근거한 주간(10:00~17:00) MRT와 UTCI에 대한 수림지 가장자리의 효과는 식생밀도가 상대적으로 높고, 하층식생이 발달한 함양상림이 식생밀도가 낮고, 하층식생의 거의 없는 하동송림에 비해 높게 나타났다. 따라서 체감 더위지수인 UTCI의 10분 평균값이 최댓값을 나타낸 시점을 기준으로 하면, 수림지 경계로부터 내부로의 거리가 하동송림의 경우는 $4.3{\pm}4.6m$, 함양상림의 경우는 $3.5{\pm}4.1m$에서 온열환경 기울기의 변화가 비교적 완만해지므로, 수림지 계획시 이용객의 온열환경을 고려한 완충대의 적정 폭은 하동송림의 경우는 4.3~8.9m, 함양상림의 경우는 3.5~7.6m이다. 또한 온열환경에 대한 완충효과를 극대화하기 위해서, 수림지 완충대 식생의 수직구조는 다층 구조의 수관과 닫힌 가장자리로 하여야 한다.

종합 평점과 다기준 평점을 선택적으로 활용하는 협업필터링 기반 하이브리드 추천 시스템 (A Hybrid Recommender System based on Collaborative Filtering with Selective Use of Overall and Multicriteria Ratings)

  • 구민정;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.85-109
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    • 2018
  • 추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

F/U 몰비의 변이가 합판의 접착성과 Sliver-PB, Strand-PB의 물성에 미치는 영향 (Effects of Formaldehyde/Urea Molar Ratio on Bonding Strength of Plywood and Properties of Sliver-PB and Strand-PB)

  • 박헌;유영삼
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제27권2호
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    • pp.38-45
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    • 1999
  • Formaldehyd/Urea 몰비의 변이가 목질 원재료의 형상이 상이한 합판, SLPB, STPB의 접착성과 물성에 미치는 영향을 조사한 본 연구는 요소수지 F/U 몰비 1.0, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0으로 요소수지를 제조하고 그 형상이 상이한 목질 원재료인 veneer, sliver-particle, strand-particle를 원료로 하여 각 몰비별 합판, SLPB, STPB를 제조하였다. 합판의 상태접착력, SLPB, STPB의 밀도, 함수율, 박리강도, 휨강도, 두께 팽창율을 시험하였다. 실험 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 합판의 접착력은 F/U 몰비 1.2에서 가장 우수한 값을 나타냈으며 전 몰비 모두 KS 합판 접착성(비내수) 규격인 7.5kgf/$cm^2$을 상회하는 14kgf$cm^2$ 이상을 나타냈다. 또한 F/U 몰비 1.2의 경우 본 연구자(1998)의 연구결과인 formaldehyde 방출 무취기준(5mg/$\ell$ 이하)율 만족시키면서 우수한 접착성울 나타냈다. 2. 박리강도는 SLPB 및 STPB 공히 모두 F/U 몰비 1.0, 2.0이 낮은 결과치를 나타냈고 1.2~1.8사이에서는 큰차이는 없었으며, SLPB의 경우 4.8~5.9kgf/$cm^2$의 값의 분포를 STPB는 5.4~6.7 kgf/$cm^2$의 분포를 보이고 있어 STPB가 우수한 박리강도를 나타냈다. 이 결과에서 F/U 몰비에 따른 박리강도의 영향 보다는 원재료의 형상에 따른 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 3. 휨강도도 역시 SLPB 및 STPB 공히 F/U 몰비 1.0, 2.0이 낮은 결과치를 나타냈다. STPB 전몰비 모두가 KS 규격 200 Type(휨강도가 180kgf/$cm^2$) 이상을 만족시키는 결과를 보였고 SLPB의 경우도 전몰비 모두 KS 규격 150 Type(휨 강도가 130kgf/$cm^2$)이상을 만족시키는 결과를 나타냈다. 이 결과에서는 전체적으로 STPB가 SLPB에 비하여 2배 이상의 우수한 강도를 보였다. 이는 휨강도에서도 F/U 몰비에 따른 영향보다는 원재료의 형상에 따른 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 4. 두께 팽창율에서는 고몰비인 2.0, 1.8 저몰비인 1.0, 1.2에서 SLPB, STPB 모두 높은 두께 팽창율을 보였으며 STPB의 경우 F/U 몰비 1.6에서 SLPB의 경우는 F/U 몰비 1.4에서 가장 낮은 두께 팽창율을 나타냈다. 그리고, STPB의 경우 6몰비 모두 KS기준 12% 이하를 만족시키고 있었으나 SLPB에서는 그 기준을 모두 상회하고 있음을 알 수 있었다. 전체적으로는 SLPB가 STPB보다 약 2배의 두께 팽창율을 나타내 두께 팽창율에서도 F/U 몰비에 따른 영향보다는 원재료의 형상에 따른 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 본 실험의 결과를 종합적으로 살펴보면 합판의 접착성 및 보드의 재질에 미치는 영향은 F/U 몰비의 변이 보다는 원재료의 형상의 영향이 이 더욱 크게 작용한다는 사실을 알 수 있었으며 보드의 제조기준이 본 실험과 동일하다면 합판의 접착성과 PB의 물리적, 기계적 성질과 본 연구자(1998)의 연구결과인 formaldehyde 방출량 및 방출경향을 고려할 때 사용처와 용도에 따라 합판의 경우 우수한 접착력과 KS formaldehyde 무취기준을 만족시키는 F/U 몰비 1.2를 PB의 경우 양호한 휨강도, 박리강도, 비교적 낮은 두께 팽창율과 KS formaldehyde E2형 (5mg/$\ell$ 이하)기준율 만족시키는 F/U 몰비 1.2~1.4가 사용되어야 함을 알 수 있었다.

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[I-123]IPT 약역학 컴퓨터시뮬레이션을 이용한 민감도 측정 및 간편화된 운반체 정량분석 방법들의 비교분석 연구 (The Measurement of Sensitivity and Comparative Analysis of Simplified Quantitation Methods to Measure Dopamine Transporters Using [I-123]IPT Pharmacokinetic Computer Simulations)

  • 손혜경;나상균;이희경;김희중
    • 대한핵의학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.19-29
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    • 1997
  • 목 적 : 본 연구의 목적은 IPT 약역학 컴퓨터시뮬레이션을 이용하여 혈류공급량, 도파민 운반체량 그리고 시간의 함수인 혈류와 도파민 운반체의 민감도를 측정하고 간편화된 정적 영상을 얻을 수 있는가의 가능성과 그 경우 도파민 운반체량의 변화를 어느 정도 반영하는가를 측정하고자 하는 것이었다. 또한 실제 결합능을 나타낸다고 가정된 $k_3/k_4$의 비를 반영하는 (BG-OCC)/OCC와 (ABBG-ABOCC)/ABOCC의 비를 이용한 방법과 그래프적 분석 방법의 정확성 및 유용성과 방사성의약품의 약역학을 분석하는 기법을 연구하고자 하였다. 방 법 : [I-123]IPT와 SPECT로 얻은 약 2시간 동적 선조체 시간방사능곡선, 동적 피 시간방사능곡선, 그리고 삼구획 역학모형을 이용, $K_1,\;k_2\;k_3\;k_4$ 속도상수들을 획득하였다. 위의 동적 피 시간방사능곡선과 속도상수들 중 혈류공급과 관련된 $K_l$ 또는 도파민 운반체량과 관련된 $k_3$의 양을 변경하면서 5분부터 5분씩 증가하여 120분까지의 혈류와 도파민 운반체의 민감도를 측정하였다. 또한 $k_3$의 양을 변화시킨 데이터를 이용하여 선조체와 후두엽에서의 시간방사능곡선을 계산한 후 각 방법의 정밀도를 측정하기 위해 (BG-OCC)/OCC와 $R_A$ 비값들과 그래프적 분석 방법을 이용하여 구한 $R_A$값들과 참값 $k_3/k_4$의 관계를 시간방사능곡선과 선형회귀 분석으로 계산하였다. 결 과 : 선조체와 후두엽에서의 $K_1,\;k_2\;k_3\;k_4$ 속도상수는 각각 $1.26{\pm}5.41%,\;0.044{\pm}19.58%,\;0.031{\pm}24.36%,\;0.008{\pm}22.78%$$1.36{\pm}4.76%,\;0.170{\pm}6.89%,\;0.007{\pm}23.89%,\;0.007{\pm}45.09%$이었다. 이들 속도상수를 이용하여 얻은 혈류 민감도와 도파민 운반체의 민감도는 30분, 60분, 90분, 120분에 각각 0.50, 0.35, 0.29, 0.23 그리고 0.19, 0.40, 0.53, 0.61이었다. 실제 속도상수의 비 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC와 $R_A,\;R_v$간의 상관계수는 각각 0.983, 0.984, 0.999이었으며 그때의 기울기는 각각 1.76, 0.47, 1.25이었다. 결 론 : IPT 약역학은 시간이 흐름에 따라 혈류량의 변동에 비해 도파민 운반체량의 변동에 더욱 민감한 경향을 보였으며 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC, $R_A,\;R_v$의 결과간에 좋은 상관관계를 가졌다. 따라서 이러한 약역학 컴퓨터시뮬레이션이 SPECT 영상을 이용한 도파민 운반체 또는 수용체 정량분석을 최적화하는데 매우 유용할 것으로 생각된다.

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