홍수시 하천의 유속을 효율적이고 안전하게 측정할 수 있는 방법의 하나로 제시된 것이 표면 영상유속측정법이다. 표면영상유속측정법에는 영상분석 기법에 따라 다양한 종류가 있으나, 이 중에서도 최근 일정시간 동안의 유속의 시간평균을 한 번에 산정할 수 있는 시공간영상 유속계측법이 하천의 표면유속 측정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 시공간영상 유속계측법은 일정 시간 동안의 시공간 영상을 한 번에 분석하기 때문에, 유속산정 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 시공간영상 유속계측법은 주흐름방향을 정확히 알지 못하면 오차를 유발할 수 있다. 본 연구는 표면영상을 시간적으로 누적한 시공간체적을 구성하고, 이 시공간체적에서 시간축 방향으로 최대값 영상을 만든 뒤 이를 고속푸리에변환하여 주흐름방향을 탐색하는 새로운 기법을 제안하였다. 이 방법은 공간영상에서 주흐름방향을 찾는 첫단계와 주흐름방향의 시공간영상에서 유속의 크기를 산정하는 두번째 단계로 구성되어 있다. 첫번째 단계에서 찾아낸 주흐름방향으로 시공간영상을 작성하고, 이 시공간영상의 고속푸리에변환을 이용하여 유속을 산정하였다. 제안된 방법은 주흐름방향을 정확하게 추정하여 시공간영상을 생성하고 분석하므로, 기존 방법들이 취약했던 이차원 흐름에 대해서도 신속하고 정확한 유속분석이 가능하다. 개발된 방법을 공동흐름에 대한 인공영상에 적용한 결과 비교적 정확하게 2차원 유속분포 측정이 가능한 것으로 나타났다.
2차원 조파수조 내에서 취득된 규칙파 실험데이터를 머신러닝 기법으로 분석하여 천수 변형을 경험한 파랑으로부터 조파기의 입력파고를 예측하는 모델을 수립하고 그 성능을 검증하였다. 이를 위해 가장 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망(NN)과 비모수 회귀분석 방법 중 하나인 가우시안 과정 회귀(GPR) 모델을 각각 수립하고 두 모델의 예측 성능을 비교하였다. 전체 실험자료를 모두 한꺼번에 활용한 경우와 쇄파 발생 여부에 따라 자료를 구분한 경우에 대해 독립적으로 분석을 수행하였다. 데이터를 구분하지 않은 경우에는 NN 및 GPR 모델 모두 조파기 입력파고 값과 계측값 사이의 오차가 비교적 크게 나타났다. 반면에 데이터를 비쇄파 및 쇄파 조건으로 구분하면 조파기 입력파고의 예측 정확도가 크게 향상되었다. 두 모델 중에서는 NN 모델보다 GPR 모델의 성능이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다.
전 세계적으로 대기오염 관련 질병 발병률이 상승하고, 2022년 세계보건기구의 보고에 따르면 매년 약 700만 명의 사망자가 발생하고 있다. 또한, 산업 시설 확장과 다양한 배출원 증가, 그리고 악취 물질의 무분별한 방출로 인해 대기오염 문제는 사회적으로 중요성을 띄고 있다. 한국에서도 악취를 독립적인 환경오염으로 정의하며, 지역 주민의 건강에 직접적인 영향을 미치는 문제로 간주하고 있으나 현재까지 악취 관리가 미흡하며 악취 관리 시스템의 개선이 필요하다. 본 연구에서는 악취 관리 시스템 개선을 목표로 충청북도 오창에 설치된 악취 센서에서 수집한 1,010,749개 데이터를 활용하여 앙상블 기반의 악취 농도 다지역 통합 예측 모델을 설계하고 분석하였다. 연구 결과, XGBoost 알고리즘을 사용한 모델의 RMSE가 0.0096로 가장 성능이 좋았으며, 단일 지역 모델(0.0146)과 비교하여 평균 오차 크기가 51.9% 낮았다. 이를 통해 서로 다른 지역에서 수집된 악취 농도 데이터를 표준화한 후 다지역 통합 예측 모델을 설계함으로써 데이터의 양을 늘리고 정확도를 높일 수 있으며 또한, 하나의 통합 모델로 다양한 지역에서 예측이 가능함을 확인하였다.
이 연구는 국내 공용 중인 교량 형식 중 건설 빈도가 가장 높은 RC 슬래브 교량의 공용내하력을 간단하게 평가할 수 있는 방안에 관한 것이다. 다수의 RC 슬래브 교량이 오랜 공용기간으로 인해 상당한 노후화가 진행된 상태지만, 교량의 규모 상 1, 2종 시설물에 포함되지 않아 그동안 안전 관리에 소홀한 측면이 있다. 기존의 이론적 선행연구에서는 실측 처짐 및 실측 고유진동수에 의해 도출된 처짐응답비와 강성저하율의 관계를 이용한 RC 슬래브 교량의 손상도 평가 프로세스(안)이 제시된 바 있다. 이 연구에서는 손상도 평가 프로세스(안)의 적정성을 검토하기 위해 실 교량에 대한 평가 결과를 시설물 안전법의 안전등급 및 Matsui의 노후도 지수와 비교·검토하였다. 또한 손상도 평가 프로세스(안)의 현장적용성을 향상시켜 실측 고유진동수만으로 개략적인 공용내하력을 평가하는 개선된 방안을 제시하였다. 연구결과, 10% 정도의 공용내하력 평가 결과의 오차를 허용하는 경우, 이 연구에서 제시된 방법은 노후화된 RC 슬래브 교량의 안전성 평가 및 유지보수 우선순위 산정 등에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.
해수면온도는 지구 시스템에서 가장 중요한 메커니즘의 하나인 대기-해양의 상호작용을 단적으로 나타내며, 기후변화를 이해하는 데 필수적인 해양 기상요소이다. 이에, 공백 없이 시공간해상도가 일정한 격자자료는 해수면온도연구에 있어 그 활용도가 매우 높다. 이 논문에서는 2020년 해양 실측자료 137개 지점으로부터 최적화된 베리오그램을 도출하고 이를 이용한 정규크리깅을 통해 우리나라 주변해역의 일평균 해수면온도 격자지도를 산출하고 그 정확도를 평가하였다. 베리오그램 최적화는 가중최소제곱법을 이용하였고, 내삽정확도 검증을 위하여 공간적인 치우침이 없도록 객관적인 샘플링 기준을 적용하여 암맹평가를 수행하였다. 4회에 걸친 암맹평가 결과, 평균제곱근오차 0.995~1.035℃, 상관계수 0.981~0.982의 상당히 높은 정확도를 나타냈다. 계절별로는 여름철의 정확도가 상대적으로 약간 낮게 나타났는데, 이는 태풍의 영향으로 인한 급격한 수온 변동 때문으로 사료된다. 또한 가까운 바다보다 먼 바다에서, 동해, 남해보다 서해에서 상대적으로 정확도가 높게 나타났는데, 이는 가까운 바다에서 종종 반폐쇄해 지형으로 인해 해수의 물리적인 특성에 차이가 발생할 수 있기 때문인 것으로 보인다. 향후에는 계절별, 해역별 특성을 반영하는 SST 추정기법의 개선이 필요할 것이며, 개선된 자료는 우리나라 주변해역의 고품질 SST 합성장을 산출하는 앙상블 멤버로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
논문에서는 어닐링 시뮬레이션에 근거한 인공 뉴럴 네트워크를 구축한다. 미세 유동채널의 전기화학적 가공 파라미터와 채널 형태 간의 매핑은 샘플의 학습에 의하여 이루어진다. 스텐리스강 표면에 대한 미세 유동채널의 전기화학적 가공의 깊이와 넓이가 예측되고, 형성된 네트워크 모델을 입증하기 위한 NaNO3 해 내부의 펄스 전원공급기와 함께 유동채널의 실험이 진행된다. 결과적으로, "4-7-2" 구조를 갖는 인공 뉴럴 네트워크에 의한 어닐링 시뮬레이션으로 예측된 채널의 깊이와 넓이는 실험값에 매우 근접한다. 그 오차는 5.3% 미만이다. 예측된 데이터와 실험 데이터는 전기화학적 가공 과정에서의 에칭 규격이 전압 및 전류의 밀도와 매우 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 전압이 5V보다 작을 때에는 채널 내에 "작은 섬"이 형성된다; 반면에 전압이 40V보다 클 때에는 채널의 측면 에칭이 비교적 크고 채널 사이의 "댐"은 사라지게 된다. 전압이 25V일 때 채널의 가공 형태는 최적이 된다.
본 논문에서는 슈퍼커패시터를 적용한 에너지 저장장치에 대해서 연구하였다. 납축전지등을 사용하였던 기존방식과는 다르게 슈퍼커패시터를 사용하여 고출력을 달성할 수 있으며, 이러한 특징으로 인하여 연구된 저장장치는 비상전원용 전력을 공급할 수 있을 뿐만 아니라, 전력품질 개선이나 짧은 순간에 큰 출력을 요구하는 고속 기동용 모터등의 전원시스템으로도 사용이 가능한 장점이 있다. 에너지변환 시스템은 양방향 인버터와 컨버터로 구성되어 고속, 고출력의 충전, 방전을 수행할 수 있는 장점도 있다. 양방향 인버터를 이용한 two loop 제어기 설계 방법이 제시되었고, 실험과 제작을 통해 설계 방법의 정합성을 입증하였다. 설계 순서는 먼저 상태공간 평균화 기법과 Decoupling 기법을 이용하여 선형화된 전달함수를 계산하였다. 다음 20% 오버슈트와 안정시간을 만족시키는 전류 제어기 설계를 한 후에 오버슈트 없는 전압과 10배 이상 느린 안정시간을 가지는 전압제어기를 설계한 후 단위계단응답 커브를 통해 원하는 설계특성이 나오는 지를 확인하는 과정으로 이루어진다. 설계된 제어기들은 계통과 단위 역률을 이루며 제어되기 때문에 전력품질 향상을 이룰 수 있으며, 빠른 응답특성과 정상상태 오차를 0으로 만들 수 있는 우수한 제어특성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
지상LiDAR는 토탈스테이션에 비해 신속한 측량이 가능하기 때문에 터널의 내공단면 측량을 적기에 수행하고 중심선 오차와 여 미굴량 발생을 최소화할 수 있는 강점을 가지고 있어 지상LiDAR를 이용한 터널의 내공단면 측량 및 계측이 점점 증대되고 있으며 보다 효율적이고 정확한 지상LiDAR 활용을 위한 연구도 활발하게 진행 중이다. 현재 일반적으로 터널의 여 미굴량을 계산할 때 사용되는 양단면 평균법의 경우 기존 측량 방식인 토탈스테이션 및 사진측량 등과의 비교는 많이 이루어졌으나 터널 전체의 3차원 위치정보를 얻을 수 있는 지상LiDAR를 이용하여 터널의 내공단면을 측량 체적 및 여 미굴량을 구할 때 관측간격에 따른 기준이 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 시험터널에 대한 reverse engineering을 실시하여 터널 내공단면 측량 시 터널단면의 체적을 비교하여 가장 합리적인 간격을 결정하고 이 결과를 토대로 현재 설계 데이터가 존재하지 않는 시험터널에 대한 CAD도면을 제작하였다. 또한 지상LiDAR 기술의 정확도를 검증하기 위하여 토탈스테이션과의 비교를 통하여 타겟좌표 정확도, 입사각에 따른 정확도 분석을 실시하였다.
혈액의 점도가 높아질수록 혈액은 더 끈적하고 흐름이 어려워지므로 혈전의 발생 가능성이 높아져 허혈성 뇌경색의 발생 확률이 증가한다. 혈액 점도 측정은 최근 순환기계 질환의 예방을 위하여 그 중요성이 강조되고 있으며 혈액의 점도를 쉽고 정확하게 측정할 수 있는 점도계의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 평행판 점도계 ARS-Medi에 의한 점도표준액과 인공혈액의 측정값들을 국제적으로 정확성과 신뢰성을 인정받는 TA instrument의 Ares-G2로 측정한 값들과 비교하였다.. 뉴턴성 용액인 N44 표준용액의 점도는 모든 전단율에서 두 기기 간에 거의 완벽하게 일치하였다, 비뉴턴성 용액인 인공혈액의 경우 가장 낮은 전단율인 1 rad/s 에서는 약 10%의 차이를 보였으나, 임상적으로 유의한 전단율인 10 rad/s 이상에서는 두 기기간의 측정값이 오차범위 내에서 모두 일치하였다. 우리는 새로 개발한 혈액 전용 평행판형 점도계 ARS-Medi가 1회용 평행판을 사용하므로 혈액 점도 측정의 편의성과 위생성이 향상되어 임상에 매우 유용할 것으로 기대한다.
2020년 하반기부터 2021년 초까지 발생한 조류인플루엔자의 여파로 1,780만수의 산란계가 살처분되면서 계란 공급 부족으로 계란 1판에 1만원을 넘는 사태가 벌어지기도 했다. 이에 정부는 물가 안정 대책으로 1,000억원 이상의 국고를 계란 수입에 투입하였지만, 계란 가격의 안정화는 쉽지 않았다. 계란 가격의 급격한 변동성은 소비자와 양계농가 모두에게 부정적인 영향을 미치므로 계란 가격의 안정화 방안을 위한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 머신러닝 회귀분석 알고리즘을 활용하여 계란 가격을 예측하였으며, 가격 예측을 위해서 대한양계협회 2012~2021년도의 월간 산란계 생산통계와 국가통계포털(KOSIS)의 도축실적 등 총 8개의 독립변수를 선택하였다. 실제 가격과 모델에 의한 예측 가격의 차이를 나타내는 평균 제곱근 오차(RMSE)는 약 103원이며, 이는 개발된 모델이 계란 가격을 비교적 잘 예측한 결과라고 판단된다. 정확한 계란 가격 예측은 산란계 계란 생산주령의 유연한 조정과 산란계 입식에 대한 의사결정을 도울 수 있고, 계란 가격 안정성 확보에 도움을 줄 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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