산란계에서는 성장중인 육계나 육성계에 비교하여 사료소비량과 단백질요구량의 결정에 더 많은인자가 영향을 주게된다. 이러한 여러가지 인자들중에서 가장 중요한 것은 닭의 크기나 품종, 환경온도, 주령 및 사료의 에너지 함량을 들수가 있다. 본소고에서는 산란계사료중의 단백질함량의 결정에 관계하는 이러한 인자들을 중심으로 설명해 보려고 한다.
Hyochan Kim;Hoyoung Cha;Jongjin Baik;Jinwook, Lee;Yookyung Lee;Changhyun Jun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.335-335
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2023
본 연구에서는 국가가뭄정보통계집 내 실제 농경지 피해 사례를 바탕으로 농경지 피해영향지수라는 새로운 개념을 정의하고, 이를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, 전국 15개 광역시·도를 대상으로 2018년부터 2021년까지 실제 발생한 가뭄피해 사례들을 심층 분석하고, 대상 지역 내 전체 농경지 면적 대비 농경지 피해 면적의 비율을 대표적인 농업가뭄 피해 인자로 선정하였다. 평년 대비 영농기 강수량 및 저수율을 가뭄영향인자로 고려한 후, 실제 가뭄 발생 당시 인자들 간의 직간접적인 관계를 파악하고, 그 영향 정도를 수치화하여 농경지 피해영향지수를 정의하였다. 추가로, 가뭄피해 발생시기의 농업용수 비상지원 사례에 주목하여 농업용수 비상지원 여부에 따른 가뭄인자의 조건별 농업가뭄 발생확률을 산정하고, 그 결과로부터 대상 지역별 상대위험도 및 농업가뭄 취약 정도를 비교·평가하였다. 본 연구를 통해 산정한 농경지 피해영향지수와 상대위험도는 국내 농업가뭄 취약지역을 선정하는 기준 마련에 도움을 줄 수 있고, 지역별 농업용수 지원의 효율성을 평가하는 요소로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.29
no.2
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pp.64-73
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1987
효과적인 모래의 다짐 방법으로 진동에 의한 방법이 널리 사용되고 있다. 이 연구의 목적은 모래의 진동 다짐시 영향을 주는 인자의 개별적인 효과를 분석하고 가 인자들이 복합되어 진동다짐에 주는 효과를 분석하는 것이다. 이 연구에서는 진동시간 가속도 과도화중 염수비 시료의 다짐전 밀도등을 변화시켜가며 진동테이블 위에서 제작된 시료를 다짐하였고 시험결과는 상대밀도의 변화애 의하여 분석하였다 진동다짐의 효과는 다짐가속도 진동수 및 모래의 정도에 따라 변하며 과도하중이나 진건은 비교적 적은 영향을 주는 인자였다. 가속도가 1g 보다 큰경우 다짐효과는 진동이 시작되는 초기에 발생하였고 그 후는 면밀하게 진동효과가 나타났다. 효과적인 다짐을 위하여는 최적가속도와 최고 과도하중의 선택이 중요하며 최적치보다 큰경우는 다짐의 효과가 감소한다. 건조된 모래와 포화된 모래 모두 같은 최적가속도에서 최대의 다짐효과를 나타냈다. 각 인자 즉 가속도 진동수 단위 중량 영수비, 균등계수, 유효압경, 과도하중, 및 진동시간등의 효과를 복합하여 진동다짐의 효과를 상대밀도의 변화로 나타낼경우$\Delta$DR=38.0∧0.14 의 관계를 얻었다.
This study analyzed opinions of specialists checking of industrial environment, analysis of bid guideline to select environment friendly railway corridor and choose weight factors. Thus, 7 major categories were extracted from 20 EIA categories and essential supplement request items for environment friendly railway corridor selection. To select environment friendly railway corridors, many alternatives should be compared and the assessment of each alternative must be carried out on the basis of these 7 categories. To solve this problem, the selected method was AHP which simplifies the complex problems utilizing hierarchy, quantifying qualitative problems through 1:1 comparison, and extracting objective conclusions by maintaining consistency. As a result, a GUI-based program was developed which provides basic values of weighted parameters of each category defined by specialists, and a quantification of detailed assessment guidelines to ensures consistency.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1813-1817
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2008
유체의 특성을 나타내는 인자 중에 침강속도에 큰 영향을 미치는 인자 중 하나는 염도(salinity)이다. 염도는 부유사 입자의 응집을 촉진시키고, 입자의 응집은 더욱 큰 침강속도를 초래하는 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 유체의 염도가 침강특성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 서로 다른 염도조건(담수와 염수)에서 고령토 퇴적물에 대한 침강실험을 수행하고, 그 결과를 비교 분석하여 염도가 침강특성에 미치는 영향을 정성적 정량적으로 해석하였다.
Proceedings of the International Microelectronics And Packaging Society Conference
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2002.11a
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pp.185-189
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2002
Mignetron sputter 장비를 이용하여 극자외선 노광공정용 Mo/Si 다층박막을 증착하였다. 증착 시편과 동일한 조건에서 수행된 시뮬레이션과 측정된 반사도 값을 비교하였고, d-spacing, 밀도, interface layer, 입사각 둥이 반사도에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 고찰하였다. 또한 측정된 반사도 그래프에 근접한 조건을 조사하였다. 이를 통하여 Mo/Si 다층박막의 반사도에 영향을 미치는 인자들과 그 영향에 대하여 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2011.06a
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pp.61-70
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2011
본 논문에서는 전원회로에 사용되는 주요 부품인 트랜스포머에 대한 주요한 고장모드, 고장메커니즘, 스트레스 인자들을 규정하고 그에 따른 가속열화시험을 실시하여 가장 유효한 스트레스 인자를 도출하고 트랜스포머의 열화가 전원회로에 미치는 영향을 분석에 대한 연구를 진행하였다. 전원회로의 고장분석에서, 트랜스포머의 일시적인 특성변화 또는 고장현상(Bunt, Short, Open 등) 발생으로 인한 전류의 급증, 공진주파수 부조화, Spike 발생 등으로 인한 주변부품 또는 구성회로에 미치는 영향을 정확하게 분석하는 것이 어렵다는 점과 비교적 단순한 구조와 강한 내성으로 뚜렷한 고장모드를 보이지 않는 특징으로 인해 전원회로의 고장원인이 트랜스포머 외의 반도체 소자, 저항, 커패시터 등에 의한 것으로 분석되는 것이 일반적이다. 유효한 스트레스 인자별 가속열화시험을 통한 성능평가에서는 절연저항을 제외한 특성에서는 뚜렷한 변화(열화)를 보이지 않았고, 고온고습에 의한 스트레스에서 가장 절연저항의 급격한 열화를 확인할 수 있었다. 또한 열화 각각의 스트레스 인자에 따라 열화시킨 트랜스포머를 실장하여 평가하는 실증적인 방법을 통해 분석한 결과 트랜스포머의 열화는 스위칭소자를 비롯한 주변부품에 스트레스를 가중시켜 발열로 대변되는 현상을 유발하고 트랜스포머 입출력 양단간의 위상편차는 심화시키는 것으로 나타났으며, 스트레스 인자 중 온습도에 의한 영향이 가장 유효하다는 것으로 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.976-980
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2007
본 논문에서는 비점원오염 관리를 위한 지역선정을 위하여 계층분석적 의사결정기법에 의한 접근 방법을 제시하였다. 주어진 유역 내에서의 비점원오염의 중요기여 인자간의 관계를 반영한 것이 본 연구의 특징이다. 주요인자로는 경사도, 유달거리, 유효강우비, 불투수면적비, 토양유실량이다. 각 인자의 가중치는 계층분석적 의사결정기법(AHP)으로 구하였으며 각 인자의 가중값과 속성 값의 단순 부가가중 합으로 표현되는 비점원오염 영향지수를 정의하였다. 높은 영향지수를 가지는 지역을 비점원오염 관리지역으로 제안하였으며, 시험유역으로 발안HP#6유역을 선정하여 적용해보았다. 관리지역 결과를 비교하기 위하여 AGNPS 모의를 통한 비점원오염 부하량간의 분석을 시도하였다. 비교 및 분석을 위해 Moran's I를 이용하였으며, T-N은 $0.38{\sim}0.45$, T-P는 $0.15{\sim}0.22$의 범위를 보였다. 이는 두 접근 방법이 상이함에도 공간적으로 유사한 경향을 보인다는 것을 말한다. 본 연구에서 제시하는 방법은 비점원오염 관리지역 선정에 있어서 적용가능 함을 의미한다.
신호 교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 영향인자는 도로조건, 교통조건, 환경조건으로 분류된다. 이러한 요인들의 복합적인 관계가 포화차두시간에 영향을 미친다. 현재 포화교통류율은 이상적인 조건일 때의 포화차두시간을 산출하고, 이를 이용해서 기본 포화교통류율을 구하고, 여기에 좌 우회전, 차로폭, 경사, 중차량 보정계수을 고려함으로써 특정 차로군의 포화교통류율을 산정하고 있다. 포화차두시간에 영향을 미치는 인자들 중에서 정량적으로 나타내기 어려운 인자 즉, 퍼지적 성격을 가진 인자들은 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼지 근사추론 방법을 이용하여 정성적 인자의 영향을 고려한 모형을 구축하였다. 모형의 입력자료는 강우조건과 주변밝기의 정도, 중차량 구성비의 언어적 표현를 사용하였다. 이러한 변수들에 대하여 설문조사를 통해서 퍼지집합의 멤버쉽함수를 설정하였으며. 이에 기초하여 교차로에서 각 조건별로 포화차두시간을 관측하였다. 이러한 현장 관측치를 바탕으로 퍼지 제어규칙을 설정하고 모형을 구축하였다. 모형의 평가는 추론치와 실측치를 비교함으로써 이루어 졌으며, 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE)와 평균제곱오차(MSE)를 사용하여 분석한 결과 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다. 본 연구의 과정에서 강우에 의한 교통용량 감소는 중차량 구성비가 클수록 주변밝기의 정도가 나쁠수록 더욱 큰 것으로 나타났으며 그 감소율은 5.3%에서 21.8%에 이르는 넓은 범위의 값을 보였고. 주변밝기 정도에 따른 교통용량 감소는 4.7$\sim$7.5% 수준으로 나타났다.
This study performed quantitative assessment of the performance of adjustment models by a-priori analysis of the statistics of the surface parameter estimates against modeling factors. Lidar, airborne imagery, and SAR imagery have been used to acquire the earth surface elevation, where the shape properties of the surface need to be determined through neighboring observations around target location. In this study, parameters which are selected to be estimated are elevation, slope, second order coefficient. In this study, several factors which are needed to be specified to compose adjustment models are classified into three types: mathematical functions, kernel sizes, and weighting types. Accordingly, a-priori standard deviations of the parameters are computed for varying adjustment models. Then their corresponding confidence regions for both the standard deviation of the estimate and the estimate itself are calculated in association with probability distributions. Thereafter, the resulting confidence regions are compared to each other against the factors constituting the adjustment models and the quantitative performance of adjustment models are ascertained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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