우리 나라 자생 짚신나물(Agrimonia pilosa Ledeb.) 수집종의 분포, 자생지의 환경 및 자생지에서의 형태적 특성조사를 실시하고, 자생종 짚신나물와 도입 짚신나물 간의 형태적 특성 및 유연관계를 연구한 결과는 다음과 같다. 1. 수집된 종 중에서 하동지역의 화개면 쌍계사와 청암면 청학동에서 수집된 2종은 다른 수집종에 비하여 유전적 거리지수가 가장 가까운 수치에서 나타나 근연관계로 나타났으며, 충북 영동읍 비탄재와 경기도 강화읍 수집종간에는 유전적 거리지수는 최대값이 같은 것으로 보아 유연관계가 있는 것으로 판단된다. 2. 경남거제에서 수집(No. 7)된 것과 충북 보은에서 수집(No. 21)된 2종이 유전적으로 가장 가깝게 나타나 지역적 차이에 의한 진화에도 다양함을 보이고 있어 수집지역의 확대와 이에 따른 체계적인 선발을 통해서 우량종의 선발도 가능할 것으로 판단된다 3.증폭된 DNA band pattern에 있어서 절편크기는 300∼21000p로 PCR로 증폭된 종 상호간의 1-F값은 평균 0.624였고, 최소값 0.365, 최대값 0.827이었으며, 2개 군으로 분리되어 유전적으로 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다.
내진설계기준이 국내 고유의 지반 특성을 제대로 반영하지 못하고 있어 특히 고진동수 구간에서 실제 관측된 가속도 스펙트럼 값이 내진설계기준보다 상대적으로 크게 나타나는 등 문제점이 많다고 지적되어 왔다. 지반증폭 특성을 분석할 때 여러 가지 방법이 제시되어 있으나 본 연구는 지반진동의 수평/수직 비율을 이용하는 방법을 적용하였다. 이 방법은 최근 배경잡음, S파 및 Coda파 등에 적용되어 지반의 동적인 증폭 특성연구에 많이 이용되고 있다. 본 연구는 후쿠오카 지진으로부터 관측된 지반진동의 Coda파 및 배경잡음을 분석하였고 결과를 일련의 후쿠오카 지진의 S파 에너지를 분석한 결과와 비교하였다. 2005년 3월 20일 발생한 후쿠오카 본진을 포함하여 규모 3.9 이상의 모두 15개 중규모의 후속 지진으로부터 국내 관측소에 관측된 각각 267개 지반진동 자료의 Coda파 및 배경잡음을 분석하여 국내 8개 주요 지진관측소 지반의 동적인 증폭특성을 분석하였다. 각각의 지진관측소마다 저 진동수 및 고진동수 특성, 관측소 고유의 우월진동수가 서로 상이하여 관측소 고유의 증폭특성을 보여주었다. 대다수 관측소는 S파 및 배경잡음 에너지를 분석한 결과와 많은 부분이 유사함을 보여 주었다. 물론 본 연구로부터 도출된 결과를 다른 방법을 적용하여 얻어진 결과와 비교할 경우 주요 국내 지진관측소지반의 동적특성 및 지반분류 연구에 많은 정보를 제시할 수 있다.
본 논문에서는 국내 125개 지반에 대한 지층 구성, 전단파속도 주상도, 기반암 깊이 등을 기존 자료의 수집 및 부분 시험 수행을 통해 확보하여 지진응답해석을 수행하였고, 이를 바탕으로 기반암이 얕아 대부분의 지반조사가 기반암까지 이루어지는 국내 지반조건에 적합하도록 기반암 깊이와 토층 평균 전단파속도를 동시에 고려하는 2-매개변수 지반분류 방법을 새롭게 제안하였다. 우선, 기반암 깊이(H)에 대해 10m와 20m를 경계 값으로 설정하여 $H_1$ 지반(H<10m), $H_2$ 지반($10m{\leq}H<20m$) 그리고 $H_3$ 지반($H{\geq}20m$)으로 분류하고 이후, 토층 평균 전단파속도($V_{s,soil}$)를 추가 변수로 하여 총 7개의 지반그룹으로 세분화 하였다. 또한 각 지반그룹에 대하여, 지진응답해석 결과로부터 획득한 지반 증폭계수의 경향성과 그 분산정도를 분석하여 새로운 지반분류 방법의 타당성을 입증하고, 각 지반그룹별 대표 지반 증폭계수 및 설계응답스펙트럼도 함께 제안하였다. 제안된 지반 증폭계수와 이를 대표하는 추세선은 암반노두 가속도의 변화에 따른 지반의 비선형성을 일정한 경향성과 함께 효율적으로 표현하고 있다. 또한 지진응답해석으로부터 획득한 스펙트럴 가속도의 평균값과 제안된 설계응답스펙트럼을 비교한 결과, 일부 지반그룹에서 차이가 발생하였고, 추후 지반 증폭계수 계산을 위한 적분구간을 국내 지반조건에 적합하도록 개선할 필요가 있음을 확인하였다.
최근 우리 정부는 안전한 대한민국이라는 슬로건 아래 지진재해를 포함한 자연재해피해를 최소화하는데 많은 노력을 집중하고 있으며, 이를 위해 산사태 위험도와 액상화 위험도와 같은 지진 시 지반피해 GIS 시스템 데이터가 구축되고 있는 실정이다. 우리나라 전역을 포함하는 지진 시 액상화 위험도를 작성하기 위해서는 수많은 지반시추정보에 대한 적용성 검토가 필요하다. 본 연구에서는 액상화 위험도 작성을 위해 인구밀도가 높은 광역지역의 지반증폭계수를 검토하였으며 이를 위해 S시 522개 시추공지반 정보를 수집하여 지반응답해석을 수행하였다. 이때 지반분류는 지반정보의 불확실성을 고려하고자 현행 내진 설계기준에서 제안하고 있는 시추종료 깊이 이후의 지반 정보를 30m로 가정하는 경우와 지반정보의 오리지널 데이터 값만을 이용하는 경우로 나누어 비교하였으며, 타당성 검토 시에는 지반응답해석 결과에 대한 확률분포와 통계분석을 이용하여 수행하였다. 최종적으로 정규분포를 통한 신뢰도 50%, 70%, 90%에 대한 지반증폭계수를 도출하여 액상화 위험도를 도시하였으며, 이를 지반응답해석을 통해 도시한 LPI 액상화 위험도와 비교하여 가장 유사한 값을 추천하였다. 연구결과 제안된 지반증폭계수가 향후 국내 액상화에 대한 연구와 중진지역의 광역지역 액상화 위험도 작성에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 돼지고기로 제조된 소시지에 저가원료인 닭고기 혼합비율을 정량하기 위해 real-time PCR 법과 소량 함유된 닭의 정량의 정확도를 높이기 위해 닭의 내부 표준물질을 첨가하는 방법을 적용함으로써 소시지의 진위판별 가능성을 제시하였다. DNA 회수율과 PCR 증폭효율을 높이기 위해 QIAamp DNA Micro Kit을 사용하였고, 최종 PCR 반응액 $20{\mu}L$에 template DNA($5{\sim}10ng/{\mu}L$)는 $3.0{\sim}5.0{\mu}L$, primer 농도는 $0.5{\mu}L(10pmol)$, $2{\times}$ Cybrgreen buffer는 $10{\mu}L$로 조정하였을 때 가장 적합하였고, PCR 증폭조건은 annealing 온도를 $62^{\circ}C$, extension 온도를 $68^{\circ}C$, final extension 시간은 33초, 최종 PCR cycle은 40 cycle로 했을 때 가장 PCR 증폭효율이 좋은 것으로 평가되었다. 돼지와 닭의 DNA를 50 ng에서 0.05 ng으로 순차적으로 10배씩 희석한 template DNA를 이용해 민감도(최소 검출한계)를 확인한 결과 돼지와 닭 모두 0.05 ng 이상으로 각각 확인되었다. 표준곡선의 결정계수($R^2$)도 모두 0.995 이상으로 표준곡선의 linearity가 정량에 적합한 것으로 확인되었다. 돼지고기와 닭고기를 각각 70:30 비율로 혼합한 3점의 시료를 $70^{\circ}C$에서 10분간 열처리한 후 정량분석을 실시하여 기대치에 의한 측정치를 비교한 결과, 64.3:35.7의 비율로써 평균 5.7%의 차이를 나타내 생육(raw meat) 또는 가열처리된 시료의 상태에 따라 DNA에 영향을 주어 PCR 증폭효율 및 DNA 정량 값에 일부 영향을 주는 것으로 판단되었다. 소시지에 함유된 돼지고기와 닭고기의 함량을 분석한 결과 돼지고기에 비해 닭고기 함량이 적은 소시지에서는 닭고기(6%, 12%, 25%, 38%)의 검출이 어려웠고, Ct(threshold cycle) 값에 따른 DNA 정량값이 매우 낮아 배합비율을 환산이 어려웠다. 그러나 소시지에 닭의 표준물질 DNA(50 ng)를 첨가함으로써 배합비율이 증가할수록 Ct값도 점차 낮아져서 배합비율을 반영하고 있음에 따라 Ct값의 평균치${\pm}$오차범위 값으로 간접적으로 배합비율을 추정할 수 있을 것으로 생각되었다.
격납건물의 내압취약도 평가를 위하여 격납건물 구조재료 변수 각각의 재료특성 시험 결과를 분석하여 현재상태 중앙값 및 변동계수 값을 추정하였다. 추정된 값은 최근의 가동중 검사 결과와 큰 차이를 보이지는 않는 것으로 나타났다. 또한 추출된 구조재료 변수들의 재조합을 통해 상관성을 배제시키는 방법을 적용함으로서, 변수 간의 상관성이 격납건물 취약도 평가에 미치는 영향을 기존의 방법과 대비하여 분석하였다. 본 예제의 경우에는 의도치 않은 변수간 상관성에 의해 2%가량 내압성능이 작게 평가되는 결과가 발생하는 것으로 나타났다. 일반적인 문제의 경우 구조재료 변수의 특성과 추출된 변수의 임의성에 의해 영향이 증폭될 수 있기 때문에, 보다 합리적인 내압취약도 평가를 위해서는 상관관계 영향을 고려하는 것이 바람직하다고 할 수 있다.
본 논문은 일체형 플랫폼 디바이스인 ATMEGA-128을 이용하여 추적하는 이동로봇에 대해 서술한다. 최근 하드웨어의 개발로 일체형 플랫폼 디바이스들이 많이 개발되고 있다. 또한 디바이스와 센서 등을 접목한 여러 가지 제품들이 만들어 지고 있다. 본 논문에서는 일체형 플랫폼 디바이스중 하나인 ATMEGA 및 초음파 장비를 활용한 이동로봇의 설계 및 구현에 대해 서술한다. 초음파 장비의 발신부는 마이크로폰을 이용하여 초음파를 발생시키고 이동로봇에 부착된 수신부에서는 마이크로폰으로부터 초음파 신호를 수신 대기 한다. 이후, 수신 감도의 정확성 향상을 위해 초음파 신호를 증폭시켜 값을 판단 한다. 해당 신호를 통해 이동로봇은 초음파 신호 발신부와 수신부 사이의 거리 값을 알아낸다. 이후 가장 가까운 거리 값을 나타내는 방향을 로봇의 전면부가 되게 회전하고 직진하여 최종적으로 로봇은 발신부 방향으로 이동하게 된다.
한반도 남서부 지역의 상시미동의 특성을 알아보기 위하여, 해안 지역(군산 136 지점)과 내륙 지역(전주 117 지점)에서 15분 씩 상시미동 자료를 획득하여 수평 대 수직 스펙트럼 비(HVSR, Horizontal to Vertical Spectral Ratio) 분석을 실시하였다. 상시미동의 에너지 스펙트럼은 내륙 지역에 비해 해안 지역에서 저주파 대역의 에너지가 크다. 이것은 서해의 파랑과 조류, 군산의 북쪽을 지나는 금강의 영향으로 보인다. 상시미동을 24시간 관측한 결과, 인간 활동과 연관된 상시미동 에너지는 변하나 상시미동 HVSR의 정점주파수($F_0$)는 변함이 없어, 하루 중 어느 시간에 관측해도 $F_0$의 안정된 값을 구할 수 있음을 시사한다. 관측점의 상시미동 피크를 싱글피크(single peak), 더블피크(double peak), 브로드피크(broad peak), 노피크(no peak)의 4 종류로 분류한 결과, 전체 관측점의 90 % 이상에서 정점주파수를 구할 수 있었다. 상시미동 $F_0$ 분포도는 기반암의 깊이가 얕은 구릉지에서 높은 주파수를, 하천 부근과 매립지에서 낮은 주파수를 보여 지형과 높은 상관관계를 보였다. 상시미동 $F_0$의 진폭($A_0$)은 전주지역에서는 하천의 하류에서 약 4 정도, 군산지역의 최근 매립지에서 대단히 높은 값(10 이상)을 나타낸다. 지진 발생시 매립지의 피해를 줄이기 위해서는 매립지의 부지반응에 대한 연구와 이에 따른 재해대책이 요구된다.
RPE 음성부호화기에서 합성 필터로 인한 구동벡터 양자화잡음의 증폭효과를 분석하고 regular pulse 시퀀스의 양자화로 인한 성능감쇄를 줄이기 위해 pyramid vector 양자화방식을 도입하였다. 제안된 방식의 성능평가는 구동시퀀스 양자화를 위해 adaptive PCM을 이용하는 GSM 표준 RPE 방식과의 객관적 및 주관적 성능비교를 통해 수행하였다.T JDSMDQLRY 결과 제안된 방식은 대략 1dB의 SNR 및 segmental SNR 값 증가를 가져왔고, 또한 비공식 청취시험결과 명료도의 증가를 느낄 수 있었다.
산업용 IoT 환경에서 센서들은 감지하고 있는 대상의 데이터들을 연속으로 생성하며, IoT 게이트웨이에 전달한다. 따라서 대량의 실시간 센서 데이터를 관리하는 것은 IoT 게이트웨이에 필수적인 기능이며 이러한 센서 데이터를 관리하기 위해 키-값 스토리지 엔진들이 널리 사용되고 있다. 그러나 IoT 게이트웨이에 사용되는 키-값 스토리지 엔진들은 산업용 IoT 환경에서 생성되는 센서 데이터들의 특징을 고려하지 않고 있으며 이 때문에 제한된 성능을 보인다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 센서 데이터의 특징을 활용하여 키-값 스토리지 엔진을 최적화한다. 제안하는 최적화 기법은 키-값 스토리지 엔진의 입력인 키를 분리하여 계층적인 색인화 작업을 하는 것이다. 이를 통해 과도하게 발생하는 쓰기 증폭을 줄이며 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 최적화 기법을 LevelDB에 구현하였으며, 제안하는 기법을 평가하기 위해 TPCx-IoT의 워크로드를 사용했다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법의 성능은 기존의 방법보다 21배 더 좋으며 이는 제안하는 기법이 산업용 IoT 환경에서 데이터 수집을 고속으로 처리할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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