ENDF/B-VI 핵단면적자료를 기초로 생성된 BUGLE93$^{[1]}$ 라이브러리를 이용하여 울진 3.4호기 원자로 주변의 콘크리트 일차차폐벽에 대한 방사선차폐해석을 수행하였다. 중성자 및 감마선 수송계산은 일차원 각분할 해석코드인 ANISN-ORNL$^{[2]}$ 을 이용하였다. 또한, 기존의 영광 3.4호기 설계에 이용하였던 CASK$^{[3]}$ 라이브러리를 대체할 경우 예상되는 차폐효과의 변화를 평가하기 위하여 노심으로부터 일차차폐벽 사이의 모든 매질에 대한 중성자 및 감마선속을 계산하고. 계산결과를 비교.분석하여 제시하였다. 중성자선속에 대한 분석결과, BUGLE93을 이용한 계산결과는 원자로용기 내부에서는 CASK를 이용한 결과보다 적은, 보다 현실적인 결과를 제공하지만 일차차폐벽내에서는 CASK를 이용한 결과보다 오히려 큰 선속을 보였다. 그러나 이차감마선에 의한 분석결과는 원자로용기 내부에서의 큰 차이에도 불구하고 일차차폐벽을 통과하면서 두결과가 거의 일치하였다. 이것은 BUGLE93 라이브러리가 노심 및 철성분에 대해서는 증가된 핵단면적을 제공하지만 콘크리트 성분에 대한 핵단면적은 오히려 감소하였기 때문이다. 결론적으로. 최소 7피트 두께의 일차차폐벽 외부에서 중성자선속은 감마선속에 비하여 무시할 수 있을 정도이므로. 원자로 내부영역에서 CASK 라이브러리와는 다른 결과를 보이는 BUGLE93 라이브러리를 원자로 일차차폐벽의 방사선차폐해석에 사용할 경우 기존의 CASK 라이브러리를 이용한 해석결과와 동일한 결과를 보이는 것으로 평가되었다.
GPS를 이용한 측량 결과를 현장에서 직접 확인하여 적합성을 검토하는 것은 작업의 시간이나 효율성에서 많은 장점을 가지고 있다. 따라서 인터넷을 이용하여 사용자가 현장에서 GPS 측량 결과를 확인하고 성과를 점검할 수 있는 GPS 자료처리 웹 서비스의 구현이 필요하다. 인터넷을 이용한 GPS 자료처리의 웹 서비스는 GPS 자료를 인터넷을 이용하여 서버로 전송하는 사용자 부분(Client Part)과 전송된 GPS 자료를 처리하여 사용자에게 결과를 전송하는 서버 부분(Sever Part)으로 나된다. 본 연구에서는 업 로드 컴포넌트를 이용하여 GPS 자료를 업로드하고, 이 자료를 웹 브라우저와 연동된 자료처리 소프트웨어를 이용하여 처리하며, 처리된 결과를 사용자에 보여주는 소프트웨어를 개발하였다.
본 연구에서는 국내의 항공사진측량에서 적용되지 않고 있는 광속조정 Program을 구현하였다. 또한, 구현된 프로그램을 이용하여 과천지역에 대한 측량자료를 처리하였다. GPS를 이용하여 결정한 카메라 노출중심 위치를 이용하여 광속조정에 적용한 결과는 지상기준점수가 감소하여도 정확도는 완만하게 저하되었으나, 지상기준점만을 이용하여 광속조정에 적용한 결과는 지상기준점수가 감소함에 따라 정확도는 급격하게 저하되었다. GPS를 이용하여 결정한 카메라 노출중심 위치를 광속조정에 적용한 결과 블록 가장자리에 배치한 4개의 지상기준점 만으로 공공측량에 적합한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통하여 GPS로 결정한 카메라의 노출중심위치를 항공삼각측량에 적용할 경우 필요한 지상기준점수를 축소함으로써, 비용을 절감할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 들어 다양한 산업에서 3차원 수치해석을 이용하는 영역이 넓혀지고 있다. 국내에서도 3차원 수치해석을 이용하여 댐이나 정수처리시설 설계 등 수리분야에 적용하였고, 점점 그 이용이 확대되고 있다. 특히 교량 및 수제 등의 수공구조물로 인한 주변 흐름형상은 2차원 해석이 불가능하여 현재 수리모형실험을 통한 해석이 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 3차원 수치해석에 많이 이용되는 상용모델인 FLOW-3D를 이용하여 3차원 흐름에 대한 수치해석을 수행하였으며 수리모형 결과와 비교하여 적용성을 검토하였다. 그 결과 모의 및 실험결과 수리모형과 수치모의 결과는 서로 비슷한 흐름양상을 보이고 있었다. 또한 조도계수(Roughness)를 매개변수로 하여 다양한 상태에서의 FLOW-3D의 민감도를 검토하였으나 실제 흐름과는 상이함을 보였다 또한 다양한 난류모형을 적용하여 그 결과를 실제 흐름과 비교해보았다. 그 결과 3차원모형에서는 교각 후면부와 좌, 우측면부에서의 흐름이 실제 수리 모형과는 상이한 결과를 보이는데 이는 FLOW-3D의 벽 경계 및 와류에 대한 난류모델에 따른 수치해석적인 차이로 사료된다.
본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.
이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
SWAT모형을 이용하여 악근천, 호근천, 동흥천을 대표 3개 유역으로 구분하여 1990년 토지이용상태에 1980년부터 1999년까지의 기상자료를 사용하였고 2000년 토지이용상태에 2000년부터 2010년까지의 기상자료를 적용하여 분석한 결과, 적용 기간 평균 지하수 함양률은 30%로 분석되었다. 이러한 연구결과는 기존의 제주지역 지하수 함양량 분석연구에서 나타난 40-50%보다 훨씬 적은 값으로 나타나고 있음을 알 수 있었다. 이 결과는 투수성 다공질 지층이 제주지역의 지질특성을 고려하더라도 개발형태가 비투수성 포장형태이고, 개발된다면 육지지역과 같은 지하수함양특성과 비슷할 수 밖에 없음을 알 수 있었다. 또한 Markov-chain을 이용하여 장래토지이용상태를 분석한 결과 장래의 토지이용은 2000년 현재에 비해 산림 3.4%감소, 농경지 0.2% 증가, 수계 1.0% 증가, 도심지 0.5%증가 하는 것으로 나타났다. 토지이용상태에 따른 SWAT모형 분석을 비교한 결과 현재에 비해 유출량은 평균 22mm 증가하였으며, 증발산량은 평균 5mm감소, 함양량은 평균15mm감소하여 0.7% 정도 감소하는 것으로 토지이용상태가 함양량에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘의 장점을 결합하고, 개선된 유전자 알고리즘 기반의 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 살펴 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습은 비선형 함수를 이용하여 발생시킨 모의 자료를 통하여 수행하고 학습 수렴의 정도와 학습 속도 등을 비교할 수 있는 모의실험 결과를 일반 신경망 학습 결과와 함께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 신경망 제어기가 일반 신경망 학습 결과보다 수렴 정확도 및 학습 속도에서 더 좋은 결과를 나타내 주고 있다.
국내 성인들의 인터넷 이용 행태와 인터넷을 이용한 건강정보의 획득에 대한 현황을 조사, 분석하였다. 이를 위하여 국내 성인남녀 476명을 대상으로 인터넷 설문 조사를 실시하였다. 설문 조사를 분석한 결과 인터넷의 이용 행태와 인터넷을 이용한 건강정보의 획득에 관련된 다양한 통계 결과를 얻을 수 있었다. 이 논문에서는 이 결과를 기존에 조사되어 발표된 통계 결과들과 비교 분석하여 결과의 의의를 해석하고 차이가 발생된 부분에 대해서는 그 원인을 분석하였다. 이 논문에서 제시된 통계 결과들은 향후 인터넷 건강정보 웹사이트들이 제공하는 의료콘텐츠의 주된 목표 대상, 주된 목표 내용의 선정과 홍보 전략에 활용될 수 있을 것으로 예상한다.
기존의 태풍예측과 관련된 연구들은 전 지구적인 흐름이 직접적으로 계산되지 않은 중규모 기상모형이나 태풍모형들을 이용하여왔다. 하지만 최근 전 세계적으로 전구 규모의 모형들이 40km 이하의 고해상도 모형들이 개발되어 20km이하의 초고해상도 시물레이션이 가능해짐에 따라 지역적인 기상현상들을 전구모형을 통해서 재현해 내고 있다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 전구모형을 이용하여 태풍 실험을 하고자 하며, 독일기상청에서 개발된 Icosahedral-hexagonal 격자체계의 GME전구 모형을 이용한 태풍모의 결과를 기상청 태풍 best track과 비교 분석 하였다. 실험에 사용된 모형 분해능은 연직 47layer (7 soil layer 포함), 수평 약 40km와 20km으로 구성되었다. 최근 3년($2005{\sim}2007$)간의 동아시아지역을 지나간 태풍을 대상으로 하였다. 태풍모의 시작시간은 각 TD(Tropical Depression)발생 24시간 전 자료를 이용하였으며, 각 태풍의 소멸 24시간 후까지 모의하였다. GME 모형을 이용한 태풍모의 결과에서 best track의 경우 모의 시작 후 약 168시간 forcast 결과가 매우 유사한 경로를 따라 진행해 가고 있으며, 태풍의 전향이 이루어지는 시각은 ${\pm}3$시간 내외의 오차를 보이고 있다. 태풍경로의 경우 40km 결과에 비해 20km 모의 결과가 best track에 더 가까운 결과를 보이고 있다. 중심기압변화의 경우 40km의 결과가 20km 결과에 비해 변화경향이 유사한 형태를 보이고 있으며, 20km 결과의 경우 중심기압의 변화가 다소 급하게 나타나는 경향을 보이는 특성을 가지고 있지만 40km결과에 비해 최저 중심기압이 더욱 뚜렷하게 나타나고 있으며 특히, MANYI case의 경우 관측값 930hPa보다 더 낮은 911.4hPa의 결과를 보이고 있다. 풍속의 경우도 중심기압변화와 유사한 결과를 보이고 있으나, 최대 풍속의 경우 40km 결과에 비해 20km결과가 관측과의 오차범위가 $2{\sim}3\;m/s$ 내외로 나타나고 있다. 그리고 GME모형의 경우 태풍(TD) 발생 약168시간 이전에 예측이 가능한 결과를 보인다. 이 연구의 결과는 다른 기상모형에서 태풍 강도가 약하게 모의되던 현상이 상당히 개선된 것을 알 수 있으며, 이는 20km 고해상도 GME 모형이 태풍예측모형으로 활용이 간능 할 것으로 사료 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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