본 연구에서는 현대적 전기식 기폭관의 해석 모델링을 대상으로 실용적 적용이 가능한 금속성 플라즈마 조성비 및 전기전도도 계산모델이 제시되었다. 현 플라즈마 모델은 기폭관 브릿지 전기폭발 현상 시 발생하는 고밀도 플라즈마 영역의 비이상 플라즈마 효과 보정을 포함하였다. 구리 플라즈마를 대상으로 한 계산 결과는 넓은 온도 범위 및 고밀도 영역에서 해당 측정 결과와 전반적으로 잘 일치하여 기폭관 모델링 대상 적용에 적절함을 보여주었다.
본 연구에서는 기존 CSOs (Combined Sewer Overflows) 모니터링에 비해 비용효과적이며 유지관리가 용이한 모니터링 시스템 구축의 적용성 검토를 위해 10.2 ha 규모의 배수면적이 포함된 우수토실에서 2회의 강우이벤트에 대해 전기전도도 데이터 및 토연모델을 이용하여 CSOs 유량 및 수질을 예측하였다. 강우이벤트별 전기전도도 희석률에 의한 유량예측결과 실측값과의 결정계수($R^2$)는 모두 0.86 이상으로 나타났으며, 다양한 강우이벤트에 적용이 가능한 예측식 산정을 위해 선행건기일수 및 강우지속기간 2가지를 추가 매개변수로 고려하여 회귀식을 보정한 후 적용한 결과 전기전도도 희석률만을 고려한 결과에 비해 $R^2$는 0.50에서 0.80, 오차범위 40% 이내에 포함된 상대오차 누적빈도는 54.1%에서 68.5%로 예측값의 정확도가 개선되었다. CSOs 수질은 별도의 입력자료 없이 매개변수의 보정만으로 예측값 산정이 가능한 토연모델을 적용한 결과 강우 이벤트별 실측값과의 $R^2$는 BOD 0.64~0.97, SS 0.70~0.95의 범위를 나타내었다.
The optimum management of nutrient solution needs the effective combination of fertilizers as well as the accurate control of nutrient solution. This study was attempt to make a supporting system for effective fertilizer combination by using computer and also to develop a EC predicting equation for keeping the EC of solution within the allowable range after application of combined fertilizers. The supporting system consists of three parts : (1) data bases, (2) rules for deciding the kinds and amounts of fertilizers and (3) main control. With input data, the main control automatically constructs the network connecting the related data bases and subsequently executes the operation of searching proper fertilizers through it. For more effective searching, fertilizers are classified into two levels(level 1 and level 2) in consideration of solubility, price, and frequency in use, and searched in that order. The EC prediction equation, a extended form of the Robinson and Stroke's theoretical equation only available for a binary electrolyte, is suggested for predicting the EC of the nutrient solution containing many kinds of inorganic compounds. The comparison of predicted and measured ECs showed good agreements with the high correlation between the predicted EC decrement by ion interaction and the actual one(limiting EC minus measured EC).
As the automation of nutrient solution management proceeds in the field of hydroponics, effective supporting systems to manage the nutrient solution by computer become needed. This study was attempt to predict the EC of nutrient solution using the neural networks. The multilayer perceptron consisting of 3 layers with the back propagation learning algorithm was selected for EC prediction, of which nine variables in the input layer were the concentrations of each ion and one variable in the output layer the EC of nutrient solution. The meq unit in ion concentration was selected fir input variable in the input layer. After the 10,000 learning sweeps with 108 sample data, the comparison of predicted and measured ECs for 72 test data showed good agreements with the correlation coefficient of 0.998. In addition, the predicted ECs by neural network showed relatively equal or closer to the measured ones than those by current complicated models.
본 연구에서는 이론적 고찰을 통해 Kozeny-Carman식을 변형하여 전기전도도 측정을 통한 사질토의 투수계수 추정식을 제안하였다. 제안된 예측식에 대한 실험적 검증을 위해 6종류의 사질토에 대하여 4개의 전극을 설치한 정수위 투수시험을 실시하였으며, 다양한 변수들 하에 시험을 진행하였다. 시험 결과, 사질토에서 흙 입자 표면을 통한 전기전도는 미미하였으며, 간극수의 전기전도도가 투수계수와 formation facotor에 미치는 영향은 제한적이었다. 흙 입자의 유효입경이 formation factor에 미치는 영향은 미미하였으나 투수계수에는 큰 영향을 주었다. 제안된 식을 활용하여 투수계수를 예측하기 위해서는 형상계수와 Archie's m에 대한 정보가 필요하여 error norm방법을 사용해 형상계수를 구하였다. 또한, 간극률을 변화시키며 측정된 formation factor를 사용하여 Archie's m을 구하였다. formation factor를 사용하여 계산한 투수계수를 측정값과 같이 도시한 결과, 계산된 투수계수는 측정된 투수계수와 유사한 값을 보여주었다. 기존 Kozeny-Carman식과 본 연구에서 제안하는 전기전도도를 이용한 투수식 간의 정량적인 비교를 위해, 정규화된 투수계수를 사용하여 형상계수, Archie's m, 간극률에 따른 정규화된 투수계수의 변화를 비교한 결과, 형상계수와 Archie's m의 변화에 따른 정규화된 투수계수의 변화 폭에 비해, 간극률의 변화에 따른 정규화된 투수계수는 매우 큰 폭으로 변하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 전기전도도를 이용한 투수계수 예측식이 기존 Kozeny-Carman식보다 더 높은 신뢰도를 보일 것으로 판단된다.
암석의 물성을 정확히 예측하기 위해서는 물성에 일차적인 효과를 미치는 공극구조에 대한 이해가 매우 중요하며, 정확한 공극구조와 물성시뮬레이션을 이용한 다양한 물성예측 및 변화양상의 정량적 상관관계는 많은 지구물리분야에 응용할 수 있다. 최근 비파괴 구조해석방법, 특히 X선 토모그래피를 이용한 고분해능 스캔 등이 상용화되고 컴퓨터의 성능이 향상됨에 따라 실제의 공극구조를 이용하여 투수율을 예측하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구를 투수율뿐만 아니라 속도와 전기전도도의 영역으로 확장하려는 시도를 하였다. 하지만 토모그래피 방법에서 발생하는 smoothing 효과에 의해 공극구조가 왜곡되고 계산된 물성에 오차가 발생하여, 영상처리기법(sharpening filtering 및 인공신경망 분류법)을 사용하여 smoothing 효과를 제거하는 방법을 시도하였다. 그 결과 가시적으로 향상된 공극구조를 얻을 수 있었고, 투수율 및 전기전도도의 계산값도 이론적 모델링과 유사한 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 하지만 속도의 경우에는 smoothing 효과의 제거에도 불구하고 오차도 상대적으로 크고 향상정도도 매우 미미하였다. 박편과 토모그래피에서 얻어진 공극구조의 비교 연구를 통하여 본 연구에서 사용된 사암의 경우에는 토모그래피에서 얻어진 해상도가 너무 낮은 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 이유로 smoothing 효과가 제거되어도 속도예측의 향상은 그리 크지 않은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 제시된 방법은 토모그램의 smoothing 효과를 효율적으로 제거하였으며 이는 토모그래피방법으로 공극구조를 획득할 때 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 또한 속도예측의 경우 토모그램의 해상도가 매우 중요한 인자로 판명되었으며 투수율 예측에 일반적으로 사용되는 해상도보다 최소 세 배 이상의 높은 해상도가 요구되는 것으로 파악되었다.
실험실에서 실시한 검정으로 Lotus와 Red clover 종자의 포장출현율 예측에 효과적인 검정방법을 구명하기 위하여 상이한 조건에서 재배된 종자를 퇴화조절검정법, 인위노화검정법과 전기전도도 검정방법으로 검정하였다. 이들을 포장출현율과의 관련성을 구명 하였던 바 1. Lotus와 Red clover의 포장출현율을 예측할 때 퇴화조절검정에서는 (equation omitted)=12.786+0.65X($R^2$=0.687), 인위노화검정에서는 (equation omitted)=25.989+0.39X($R^2$=0.260), 전기전도도검정에서는 (equation omitted)=141.932-0.86X($R^2$=0.238)으로써 예측할 수 있었으며 2. 이들 세가지 검정에서의 결과와 포장출현율과는 다음과 같은 다중회귀방정식으로 나타낼수 있었다. (equation omitted)=-198.16+2.3493X$_1$-1.5564X$_2$+1.981X$_3$($R^2$=0.916) 여기서, X$_1$, 퇴화조절검정법 ; X$_2$, 인위노화검정법 ; X$_3$, 전기전도도검정임. 3. 이러한 결과는 단일검정법으로 실내에서 포장출현율을 예측하려면 인위노화검정법이나 전기전도검정법 보다도 퇴화조절검정법이 비교적 효율이 높았으며, 이들 세가지 방법을 병용할 때에는 단일검정법보다도 효율을 증가시킬수 있었다.
흙은 간극수와 이중층수를 통해 전기적 흐름이 발생하기 때문에 간극수 및 이중층수의 연결성, 즉 포화도에 따라 전기전도도가 변화한다. 본 연구에서는 간극수 전도가 지배적인 사질토와 표면 전도 효과가 두드러진 세립토에서 포화도에 따른 전기전도도를 분석하고, 수정된 Archie의 방정식을 통해 불포화토의 전기전도도를 표면 전도와 간극수 전도의 합으로 표현하고자 한다. 4개의 전극이 설치된 플라스틱 셀에 다양한 포화도(40%-100%)와 간극률(0.45-0.82)를 갖는 시료를 조성하였으며, 간극수의 농도를 조절하기 위해 시료 조성에 사용된 간극수는 0M(증류수)-0.5M NaCl 용액을 사용하였다. 시험 결과, 사질토의 전기전도도는 포화도의 지수함수로 표현되었으며, 포화도의 지수는 간극수의 농도와 관계없이 1.93로 결정되었다. 반면 세립토의 경우, 포화도의 지수는 간극수의 농도에 따라 큰 차이를 보였다. 이는 각 간극수의 농도에서 흙의 전기전도도에 대한 표면전도의 상대적인 크기가 다르기 때문이다. 다시 말해, 포화도가 간극수전도와 표면전도에 미치는 영향이 다르며, 수정된 Archie의 방정식으로 흙의 전기전도도를 예측하기 위해서는 간극수 전도와 표면 전도에 각각 다른 포화도의 지수를 사용해야함을 의미한다.
자기지전류 탐사의 적용에 있어 인공잡음의 영향은 탐사의 승패를 좌우하는 중요한 요소이며 인공잡음의 영향을 최소화할 수 있는 탐사의 설계와 자료처리가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수치공간자료를 이용한 공간모델링을 통해 MT 주파수 대역에서의 잡음을 예측하고 실제 탐사 자료와 비교분석하여 MT 잡음 모델링을 가능성을 살펴보았다. 수치지도로부터 추출된 잡음원일 가능성이 높은 건물, 도로, 고압 송전선에 의해 발생하는 전자기장의 강도를 지하매질의 전기전도도에 따른 전자기파의 전파 특성을 고려하여 예측하는 잡음모델을 제안하였다. 제안된 잡음모델로부터 예측된 잡음 파워와 실제 탐사를 통해 측정된 MT 자료와의 상관도 분석을 수행한 결과, 전반적으로 전기장에서는 넓은 주파수 대역에서 높은 상관관계를 보이는 반면 자기장은 60 Hz 부근의 대역에서만 상관관계를 가진다. 본 연구에서 제안된 공간모델링을 통한 잡음 예측은 특히 고도로 산업화되어가는 도시 주변지역에서의 MT 탐사를 수행하는데 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
전라남도는 연안지역은 농업활동과 상수도의 미보급으로 인하여 지하수에 크게 의존하고 있다. 지하수의 과다사용은 지하수위 저하를 일으키며 그로 인한 해수침투가 발생할 가능성이 매우 높다. 따라서 지하수 사용에 따른 해수침투 관리가 매우 필요한 지역이다. 전라남도 무안군의 연안암반대수층에서 측정된 EC 자료를 이용하여 해안가 대수층에 적합한 시계열 모형을 구축하고, 해수침투의 지표인 EC를 예측하고자 시계열 분석을 수행하였다. 1년 이상 측정한 EC 시계열 자료는 짧은 주기적인 변동과 함께 추세적으로 증가하는 비정상 시계열의 특성을 보였다. 시계열 분석을 통해 시계열 모형 식별 결과 ARIMA 모형과 계절적인 요인을 고려 할 수 있는 SARIMA 모형 이 적합한 것으로 나타났다. 하지만 두 모형 적용한 결과, EC의 주기적인 변동으로 인해 ARIMA보다는 EC 자료의 변동 특성을 잘 반영한 SARIMA 모형이 예측에 있어서 유리한 것으로 나타났다. 위와 같이 시계열 분석은 암반 대수층에서 해수침투로 인한 EC의 변화를 예측하는데 있어 유용한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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