본 연구에서는 기상조건에 영향을 받지 않고 레이더산란 측정을 할 수 있는 X-band 안테나 기반 자동관측 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 벼 생육시기에 따른 편파별 후방산란계수 변화와 벼 생육인자 변화를 관측하고, 후방산란계수와 벼 생육인자와의 관계를 분석을 통해 최적조건의 후방산란계수를 이용한 벼 생육을 추정하였다. 벼 생육시기에 후방산란계수 변화를 관측해 본 결과 생육초기에는 VV-편파가 HH, HV/VH-편파 보다 후방산란계수가 높게 나타났고, 모든 편파별 후방산란계수가 벼 유수형성기 (7월 말경)까지 증가하다가 그 후 감소 한 후 9월 초순이후 다시 증가하는 dual-peak 현상을 뚜렷이 나타났다. 동시에 생육시기에 따른 생체중, 이삭 건물중, 엽면적지수, 초장 등 벼 생육인자들의 생육 변화를 관측해 보았는데 생체중, 엽면적지수, 초장은 6월 중순부터 7월 하순까지 편파별 후방산란계수와의 변화 경향이 비슷하게 나타났고, 이삭 건물중의 경우 특히 VV-편파 후방산란계수가 9월 초순에서 10월 초순까지 변화 경향이 동일하게 나타났다. 편파별 후방산란계수와 벼 생육인자와의 상관관계를 분석한 결과 엽면적지수, 생체중은 6월 중순 (DOY 168)부터 7월 하순 (DOY 209) 시기에 HH-편파 후방산란 계수와 상관관계가 높았고, 초장은 같은 시기에 VV-편파 후방산란계수와 관계가 높게 나타났다. 이삭 건물중의 경우 벼 출수기가 끝나고 결실기로 접어드는 9월 초순 (DOY 244) 부터 10월 초순 (DOY 276) 시기에 VV-편파 후방산란계수와 상관관계가 높게 나타났다. 이 결과를 바탕으로 벼 생육인자와 상관이 높게 나타난 편파별 후방산란계수를 이용하여 벼 생육을 추정하였다. 엽면적지수는 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 2007년도 실측값과 2008년도 추정 경험 모형을 비교해본 결과 비교적 오차가 작았고 (RMSE=0.43), 상관관계가 높은 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 2007년도 생체중 실측값과 생체중 추정 모형 (2008년도)을 비교해 본 결과 RMSE가 41.0 g $m^{-2}$ 으로 비교적 작은 오차를 보여 생체중 추정 모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 또한 초장의 경우 실측값 (2007년)과 초장 추정 모형 (2008년)을 비교 분석한 결과 오차 범위가 비교적 작게 나타났고 (RMSE=6.93 cm), VV-편파 후방산란계수를 이용해 얻은 이삭 건물중 추정 경험 모형 (2008년도)과 2007년도 이삭 건물중 실측값과의 관계를 통해 추정식을 검증한 결과 RMSE=0.35 g/m2 을 보여 이삭 건물중 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구결과에서는 Kim et al. (2009)이 일정한 간격을 두고 수동조건으로 관측한 결과와 비교해서 벼 생육시기에 따른 편파별 후방산란계수 변화 경향이 뚜렷하게 나타났고, 이 후방산란계수를 이용하여 벼 생육인자와의 관계 및 추정 결과에서도 기존 결과보다 상관관계 및 생육추정 모형 유효성이 높게 나타났다. 본 연구 결과를 통해 X-band 산란계 자동측정 시스템을 이용하여 벼 생육을 예측 할 수 있음을 확인하였다.
낙동강 하구둑 지점의 1일 수량 및 COD 농도 관측자료를 이용하여 산정한 오염부하량을 기준(기준 오염부하량)으로 하여 관측간격에 따른 월별 및 연별 COD 추정 오염부하 변화와 수량 및 수질변화를 분석하였다. 수량 및 수질 변화비율을 이용한 영향인자 분석결과, 오염부하 양상은 흐름 강주도형(오염부하 추정에 흐름의 영향이 매우 큰 경우)으로 파악되었다. 또한, 관측간격 변화에 따른 추정 오염부하를 분석한 결과, 평균은 관측간격에 따라 큰 차이를 보이고 있지는 않으나, 표준편차가 관측일수가 증가함에 따라 뚜렷한 증가양상을 보인다. 월평균 수량 및 수질자료를 이용하여 추정한 오염부하량은 평균적으로 100% 정도, 특히 하계에는 $300\sim400%$ 정도의 추정오차가 발생할 수 있는 것으로 파악되었다. 따라서, 월평균 자료를 이용한 오염부하 추정은 신뢰수준이 매우 낮기 때문에 적어도 $10\sim20$일 이내의 관측간격 자료를 이용하여 추정하는 것이 권장되며, 하계의 수량은 1일 간격이 필수적이며, 수질농도는 $5\sim7$일 정도의 관측간격이 요구된다.
목 적: Analytical Anisotropic Algorithm (AAA)을 사용하여 계산된 폐 부위 방사선치료계획은 Pencil Beam Convolution (PBC) Algorithm 기반의 MU 검증 프로그램을 이용하였을 때 MU의 오차가 발생하여 MU 검증 프로그램 사용에 어려움이 있다. 본원에서는 AAA를 사용하여 계산된 치료계획을 검증할 방법에 대하여 연구하였다. 대상 및 방법: Eclipse treatment planning system (Version 8.9, Varian, USA)을 사용하여 폐 부위 정위적체부방사선치료(Stereotactic Body Radiation Therapy, SBRT) 7건에서의 총 57개 조사야(Field) 각각에 대하여 선량계산 알고리즘으로 PBC와 AAA를 사용하여 계산하였다. 수립된 치료계획의 MU를 자체 개발하여 사용 중인 MU 검증 프로그램의 MU와 비교 분석하였다. PBC 알고리즘과 AAA에서 발생한 오차에 영향을 미칠 수 있는 조사야크기(Field size), 방사선이 폐 조직을 통과한 거리, 방사선이 종양 조직을 통과한 거리, 유효깊이(Effective depth) 등 4가지 변수에 대하여 오차와의 상관관계를 상용 프로그램을 이용하여 분석하였다. 결 과: PBC 알고리즘의 오차는 $0.2{\pm}1.0%$로 나타났으며 AAA의 오차는 $3.5{\pm}2.8%$로 나타났다. 또한, 오차에 영향을 미칠 수 있는 4가지 변수에 대해 분석한 결과, 방사선이 폐 조직을 통과한 거리와 MU의 오차와의 관계에서 상관계수 0.648 (P=0.000)로 유의하게 증가하였고, ${\Delta}_{AAA}$=L.P 0.00903+0.02048이라는 MU 보정인자를 산출해 낼 수 있었으며 MU 보정인자를 MU 검증 프로그램에 적용한 결과, 적용 전 $3.5{\pm}2.8%$의 오차는 $0.4{\pm}2.0%$ 이내로 줄어들었다. 결 론: 본 연구에서는 방사선이 폐 조직을 통과한 거리가 커질수록 MU 검증 프로그램과의 오차가 커짐을 알아냈으며, MU보정인자라는 간단한 방법을 통해 AAA 알고리즘의 MU를 검증할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균 저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도(D), 유출곡선지수(CN), 연증발산량(ET), 연강수량(P)을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다.
본 연구에서는 캐나다 혼리버(Horn-River) 분지를 대상으로 셰일가스 저류층의 신뢰성 있는 생산성 평가와 미래 생산량 예측을 위한 효율적인 이력검증(history matching) 방법을 제안하였다. 이를 위해 셰일가스 저류층의 물성인자가 생산성에 미치는 영향을 분석하기 위한 민감도 분석을 수행하였으며, 그 결과를 바탕으로 저류층 물성인자를 4가지 case로 분류하여 이력검증의 목적함수로 활용하였다. 이력검증 이후 추가 취득된 약 3년간의 생산 자료를 포함하여 맹검시험(blind test)을 수행한 결과, Case 1(모든 물성인자)은 7.67%, Case 2(생산 영향인자)는 7.13%, Case 3(제어 가능 물성인자)는 17.54%, Case 4(제어 불가능 물성인자)는 10.04%의 생산량 오차율이 나타났다. 이는 이력검증을 수행한 초기 4년간의 생산 자료의 경우에는 모든 물성인자를 고려한 생산예측이 효과적이나, 향후 생산량 예측을 함에 있어 Case 2와 같이 생산성에 대해 민감도가 높은 물성인자를 고려할 때 가장 높은 신뢰도가 나타남을 의미한다. 가장 높은 신뢰도를 갖는 Case 2 모델을 이용해서 예측한 셰일가스 저류층 생산정의 긍극가채매장량은 2030년 12월 기준 약 17.24 Bcf이며, 원시부존량 대비 회수율은 약 32.2%이다.
롤(Roll)의 주물 가공 시스템의 성능(Performance)분석의 문제는 일반적으로 관련된 많은 요인들 때문에 매우 복잡하다. 롤 제조 시스템의 성능과 관련된 주요 요인으로서 주형(Moulding) 제작, 원재료의 용해, 후처리 및 가공 공정 의 요인들을 들 수 있다. 본 연구에서는 이러한 복잡한 롤의 주물 및 가공공 정상의 요인들로부터 롤 제조 시스템의 불량률을 평가하기 위하여 발견적인 방법인 GMDH(Group Method Data Handling)-Type 모델링 방법을 이용하 였다. 롤 주물 가공 시스템의 성능을 불량률로 두고 이에 주요 영향 요인들 의 입력 Data를 위하여 현장 자료로부터 상하한 값을 구하여, Hyper-Cube 프로그램을 이용하여 필요한 수의 Data를 보완하여 사용하였다. 시스템 성능 과 관련된 인자들을 2개식 가능한 조합을 하고 이들 각각의 조합들에 대하 여 6개항으로 된 예측식으로 회귀분석하고 일정 수준 이상의 결과들만을 다 음 단계의 자료로 사용하였다. GMDH 방법은 매 단계마다 영향이 적은 변 수조합을 제외시키므로 최종 해는 그 정확성이 매우 높다. 본 연구를 위하여 GMDH 알고리즘에 따라 계산할수 있는 전산 프로그램을 개발하여 사용하였 으며, 적용예를 롤 주물제조공정에 응용하여 보였다.. 분석된 자료에 의하면 예측 오차가 매우 적음을 보였다.
본 논문에서는 수심적분 2차원 모형을 하나 소개하고, 이 모형이 가질 수 있는 오차의 한계를 민감도분석을 통해 제시하였다. 민감도 분석 결과, Manning 조도계수, 혼합계수, 침강속도, 한계전단력 등이 부유사농도에 대해 모형에 미치는 영향은 매우 크게 나타났으며, 조위와 확산계수의 영향은 거의 없는 것으로 나타났다.
비구면 평가를 위한 자동무수차점 널 렌즈 광학계에서, 널 렌즈간 거리를 정렬의 조정 인자로 사용하는 방식과 널 렌즈간 거리를 경통으로 고정 하는 방식에 대해 측정 정밀도의 한계 및 신뢰도를 연구하였다. 먼저 널 렌즈간 거리를 정렬의 조정 인자로 사용하는 방식에 있어서는, 널 렌즈의 제작오차에 의해 유기되는 전체 널 렌즈 광학계의 파면수차가 보상되는 특성이 나타나고 이로 말미암아 시험 비구면의 모호성(측정오차)이 발생하게 되어 측정의 신뢰도가 저하되는 결과가 초래되었다. 그리고 널 렌즈간 거리를 경통으로 고정하는 방식은, 널 렌즈계의 제작오차에 의해 유기되는 파면수차가 보상 되지 않기 때문에 측정오차가 발생하지 않았다. 즉, 이로부터 널 렌즈 광학계는 측정오차가 제거될 수 있는 경통고정방식으로 구성되어야 함을 알 수 있었다. 또, 본 연구에서는 널 렌즈와 시험 비구면간의 원거리 정렬을 제어하기 위해 시험 비구면 상에 정렬구경이라는 개념을 제안하였고, 정렬구경을 사용한 자동무수차점 방식의 측정 정밀도 한계도 이론적으로 분석하여 보았다.
선관측에 기초한 DOAS와 같은 광투과 분석방식의 계측능과 기상인자와의 관계를 평가하기 위해, 서울시의 반포지역을 중심으로 약 14개월(1999. 6${\sim}$2000. 8) 동안 확보된 3대 기준성 오염물질(SO$_2$, NO$_2$, O$_3$)과 주변 환경변수와의 관계를 여러 가지 통계적 방식으로 분석하였다. 본 연구 결과에 의하면, DOAS의 계측능은 오염물질간 또는 기상인자간에서도 비교적 뚜렷한 경향성을 갖는 것이 확인되었다. 그리고 이러한 경향성은 계절과 같은 시간적 요인에 따라복잡하게 변화할 수 있는 것으로 나타났다. 특히 SO$_2$나 NO$_2$,와 같은 항목의 경우, 여러 가지 요인의 차이에도 불구하고 계측능이 일정한 수준을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 반면 O$_3$의 경우, 기상조건의 변화에 상대적으로 민감한 변화를 보였다. 기상인자들간의 관계를 비교한 결과, 풍향, 풍속, 일사량과 같은 요인들이 성능에 민감한 영향력을 행사할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 마지막으로 두 기기간의 농도차이를 조절하는 요인들을 상관분석을 통해 비교한 결과, 풍속, 일사량, 기온 등의 요인이 증가할수록 계측기간의 농도차가 줄어들었다. 반대로 오염물질의 농도가 증가하는 방향으로 흐를 경우, 계측기간의 오차는 상대적으로 증폭되는 방향으로 변화하였다. 따라서 DOAS로부터 계측된 자료를 해석하기 위해서는 기상인자를 포함하는 주변 환경인자의 변화에 대한 해석을 동시에 수행하는 것이 중요할 것으로 사료된다.
Buffer의 특성에 맞는 체류인자에 관한 모텔식을 얻기 위 해서는 buffer 9} 양이온의 농도에 관한 관련식을 실험으로 결 정해야 한다 또한 model 식에서 비이온과 음이온의 체류인 자를 나타내는 ko와 k의 값이 일정한 경향을 나타내고 있기 때문에 buffer의 농도와 modifier의 농도를 동시에 고려한 model 식이 가능하게 된다. 본 연구에서 제안한 모델식을 이용하여 임의의 buffer의 농도에 따른 시료의 체류시간을 예측할 수 있다. 이러한 모텔식을 이용하여 buffer를 이 용한 RP-HPLC의 분석 및 분리조건을 예측할 수 있고 시행 오차적인 방법보다 빠른 시간 내에 최적의 분석 및 분리조건 을 얻을 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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