상수도 관망시설에서 각 관로는 시간이 경과함에 따라 각종 부식이 일어나 통수능이 저하된다. 그러므로 적절한 시기에 갱생이나 교체 등의 처리를 해주어야 한다. 본는 연구에서는 각 수요절점에서 요구수량, 요구압력 등 수리학적 조건을 만족시켜주며 동시에 최소의 비용으로 노구된 관로를 처리해주는 의사결정모형을 개발하였다. 교체비용, 관파열보수비용, 양수비용, 관 파열율, 연이율 등은 각 관로의 교체시기를 경제적으로 결정하는데 이용된다. 그리고 배수시설의 수리학적 만족여부는 관망계산 프로그램 KYPIPE에 의해 점검된다. 시스템이 수리학적 조건을 만족지 못할 경우 교체시기는 조건이 만족될 때까지 앞당겨진다. 본 모형은 기존 송배수시설인 수도권 광역상수도 제1단계에 적용되었다. 모형을 이용해 산출한 최적교체시키는 수리학적으로 모의해본 결과 문제가 없으며를 알 수 있었다.
MTF 메시지는 C4I 체계와 같은 국방 메시지 시스템에서 필요한 정보를 상호 교환하거나 다른 시스템으로 정보를 전달하고자 할 때 사용되는 정형화되고 표준화된 메시지 포맷이며, XML은 다양한 검색 지원 및 하드웨어나 소프트웨어에 종속되지 않는 장점을 바탕으로 인터넷 기반에서 전자정보의 효율적 표현과 교환에 최적의 수단으로 평가 받고 있다. 미군은 MTF에 이러한 XML 기반 기술과 결합한 XML-MTF를 도입하여 지속적인 개량과 발전을 도모하고 있으나, 우리 군은 자체 MTF 체계를 보유하지 않고 있으며 또한, 여러 C4I 체계가 Web 기반으로 이동함에 따라 한$\cdot$미간 효율적인 연합작전 수행을 위해 MTF의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 MTF 메시지의 기본구조 및 본문 구성, 작성규칙을 분석하며, 이러한 결과를 바탕으로 XML 변환을 위한 엘리먼트 명칭과 기본적인 매핑(Mapping) 규칙을 제안한다 또한, 제안된 매핑 규칙을 적용하여 MTF 메시지 샘플을 XML 문서로 직접 변환해 봄으로써 MTF 메시지가 XML 문서로 변환이 가능함을 보이고, 이를 기반으로 MTF 메시지를 생성하고 이를 자동으로 XML 문서로 변환하는 XML-MTF 변환 프로그램을 구현한다.
무인 로봇과 UAV의 발달로 경로 계획 알고리즘의 필요성이 높아지고 있으며 다양한 환경에서 잘 작동하는 RRT* 알고리즘이 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. RRT* 알고리즘에 다양한 변형을 통해 더 좋은 경로를 생성하기 위한 많은 연구가 진행되고 있으며, 이러한 노력 덕분에 알고리즘의 성능 향상은 거듭되는 중이다. 본 논문은 이러한 연구의 연장선에서 샘플링 범위의 제한을 이용하여 효율적인 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 장애물이 있는 환경에서 경로가 장애물에 근접할수록 최적의 경로에 가까워진다는 발상에 근거하여 더 짧은 경로를 얻기 위해 장애물 근처에 노드를 생성한다. 또한 경로가 장애물을 휘감는 경우 변경된 재연결 방법을 통해 빠르게 직선화된 경로를 얻는다. 기존의 알고리즘과 제안하는 방법을 비교 분석하여 성능을 검증하고, 무인항공기의 운동학 모델을 도입하여 생성된 경로를 추적할 수 있음을 확인한다.
광생물학적 수소생산 잠재력을 가진 다양한 미소생물 가운데, 남세균은 21세기의 수소경제 시대에 적합한 생물군으로 오랫동안 알려져 왔다. 광생물학적으로 수소에너지를 생산하게 될 경우, 해양 단세포성 질소고정 남세균은 남세균류의 하부 분류군들 가운데 가장이상적인 종류의 하나로 평가되고 있다. 단세포성 질소고정 남세균을 이용한 수소생산 기술을 개발하기 위해 반드시 고려해야 할 3가지 사항은 1) 자연계에 존재하는 최우수 수소생산 종주의 확립 2) 광생물학적 수소생산을 뒷받침하는 종주-특이적 최적조건의 탐색 3) 유전학적 방법을 이용한 수소생산 종주의 개량 등이다. 본고에서는 광생물학적 수소생산기술의 상업화를 향한 최근의 연구 개발 추세를 돌아보고, 해양 단세포성 남세균 종주를 이용한 광생물학적 수소생산 기술 분야에서 한국의 세계선도적 지위 확보를 위해서는 향후 10-15년간 집중적인 연구 개발이 절실함을 제안하고자 한다.
본 연구는 한우의 도체형질들에 대한 유전적 변이를 분석방법에 따라 어떠한 차이가 있는지를 알아보고자 한우 후대검정자료를 이용하여 분석하였다. 분석에 이용된 도체성적 관련 자료는 가축개량사업소와 한우개량단지에서 1996 년부터 2001 년까지 태어난 후대검정우 1526두로부터 조사었다. 한우에 있어서 주요 개량형질인 육량과 육질에 영향하는 도체중, 도체율,배최장근단면적, 등지방두께, 근내지방도를 대상으로 유전력과 유전상관을 추정하였다. 유전모수 추정에 있어서 REML 분석법과 Bayesian추론방법으로써 Gibbs Sampling 분석법을 사용하였는데 각각의 모수들에 대한 Gibbs Sampler는 100,000회 실시하였고 초기 1,000회는 모수의 사후분포에 대한 부정확성으로 간주하여 모수의 사후분포특성 규명에서 제외하였다. 각각의 형질들에 대한 유전변이는 이러한 두 가지 분석방법을 상호 비교 함으로써 최적의 통계분석 방법을 모색하였다. 도체형질에 대한 유전력 추정은 REML 방법을 통한 추정에서는 근내지방도가 0.51로 고도의 유전력을 보였고, 도체율이 0.25로 중도의 유전력이 추정되었다. Gibbs Sampling 방법을통한 추정에서도 근내지방도가 0.54로 고도의 유전력을 도체율에서 0.25로 중도의 유전력을 보였다. REML 분석방법과 Gibbs Sampling 분석방법에서의 유전력은 다소 큰 차이는 보이지 않았으나, 대체로 Gibbs Sampling 방법으로 분석한 유전력 추정치가 높게 추정되었다. 그리고, 유전상관분석에서는 REML 방법을 통한 분석에서 도체중과 배최장근단면적에서 0.651 로 높은 정의 유전상관을 나타내었고, 배최장근단면적과 등지방두께에서 -0.139로 부의 유천상관을 나타내었다. Gibbs Sampling 방법에서는 도체중과 도체율, 배최장근단면적에서 각각 0.814, 0.695으로 높은 정의 상관을 나타내었고, 배최장근단면적과 등지방두께에서 -0.126으로 부의상관을 나타내었다. Gibbs Sampling방법을 통한 분석에서 특정 형질간 유전상관이 높게 나타났으며, 다소 큰 차이를 보이지 않았다. REML 분석방법과 Bayesian Inference를 바탕으로 한 Gibbs Sampling 분석에서 모수 추정은 큰 차이를 보이지 않았다. 따라서 방대한 현장정보를 활용하여 보다 정확한 모수 추정을 수행하기 위해서는 분석모형에 대한 계수행렬의 역행렬 계산을 통한 REML 방법의 한계성을 극복할 수 있는 방법으로써 Gibbs Sampling 분석 방법이 가능할 것으로 사료된다.
Streptococcus zooepidemicus 유래의 세포외 고분자물질인 히알루론산(hyaluronic acid) (HA)을 대량 생산하기 위해, 균주 개량, 생산배지 및 배양공정 개발에 관한 연구를 수행하였다. HA 고생산성 변이주를 선별하기 위해 약 99%의 사멸률을 보이는 ethylmethane sulfonate (EMS) 처리조건을 적용해서, 지속적인 random screening 방법으로 고생산성, 고안정성의 변이주들을 선별할 수 있었다. HA를 고농도로 생산하기 위해서는, 이 균주의 생화학 및 배양생리적 특성에 기반한 최적 배지개발이 필수적이라고 판단하여, one-factor-at-a-time (OFAT), full factorial design (FFD), steepest ascent method (SAM) 및 response surface method (RSM) (반응표면분석법)을 순차적으로 적용하여 통계적 배지 최적화 실험을 수행하였다. 최적 배지조성에서 플라스크 배양에 의한 HA 생산성은 5.38 g/l로서, 이전 배지(3.54 g/l)에 비해 약 52% 향상된 생산량을 얻을 수 있었다. 또한 선별된 우량균주와 최적화된 생산배지를 이용하여 5 L 발효조에서 배양공정 최적화 연구를 수행하였다. 이 균주의 생리학적 특성을 고려할 때, HA 생산성을 높이기 위해서는 (배양 중 HA 축적으로 인해 고점도를 띠는) 배양액으로의 충분한 용존산소 공급이 매우 중요한 요인인 것으로 판단되었다. 따라서 용존산소 공급과 밀접하게 관련있는 발효조의 교반시스템(교반 날개 종류, 크기 및 배치 등) 및 교반속도에 대한 최적화 연구를 수행하였다. 그 결과, 교반축 하부에는 Rushton turbine-type, 상부에는 marine-type의 확장된 교반날개(기존 대비 직경 1.3배 확장)가 설치된 경우, 450 rpm에서 강화된 혼합력과 충분한 용존산소 공급으로 인해 HA 생산성이 기존 플라스크 배양 대비 약 1.8배(9.79 vs. 5.38 g/l) 더 높은 것으로 확인되었다. 최종적으로 HA 배양공정의 scale-up 가능성을 확인하기 위해, pilot 규모의 50 L 발효조 배양을 최대 300 rpm의 교반속도에서 수행하였다. 처음으로 시도한 50 L 배양임에도 불구하고, HA 최대 생산성 면에서 볼 때, 5 L 발효조 결과와 거의 동일한 수준(98.5%) (9.11 vs 9.25 g/l)의 생산량을 얻을 수 있었다. 반면 지수기 성장단계인 배양 15시간까지의 50 L 배양의 HA 평균생산속도(rp)는 0.46 g/l/hr로서 0.62 g/l/hr인 5 L 배양 대비 약 74% 정도에 머무는 것으로 나타났다. 따라서 생산 발효조의 scale-up 시, 생산균주의 전단응력 민감성(shear damage)을 함께 고려하면서, 산소전달계수(kLa)를 기반으로 하는 교반시스템에 대한 체계적인 연구가 진행된다면, HA 생산속도도 증가될 수 있는 긍정적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
Putting green을 골프장 전체 면적의 $2\%$로 작은 면적이지만 green의 건강한 상태는 골프장의 성공여부를 좌우한다. 이 실험은 University of Missouri-Columbia, Turfgrass Research Center에서 어느 putting green root zone 구조와 토양 개량제가 가장 건강하고 최적의 putting green조건을 유지하는가를 비교하기 위하여 1999년 6월부터 2002년 12월까지 실행되어졌다. California putting green root zone system(30츠의 $100\%$ 모래층 밑에 13cm silt loam 토양층)은 특히 putting green을 가격을 줄일 수 있으며 배수가 잘되고 공기 순환에 있어서는 좋은 조건이지만 낮은 수분 보존량과 잔디에 공급되어지는 영양분이 낮은 것으로 조사 되어지고 있다. USGA(United States Golf Association) putting green root zone system [30cm의 $90\%$ 모래와 $10\%$ Peatmoss (organic material; 유기물) 혼합물층 밑에 13cm 자갈층]은 California system($100\%$ 모래)의 단점을 보완할 수 있지만 년수가 지남에 따라 문제점이 발견되어졌다. 시간의 흐름에 따른 organic matter의 축적과 분해 그리고 잦은 잔디관리 장비의 운행과 player들의 발자국에 의한 green compaction(압축)의 증가가 putting green에서의 수분 침투량(Infiltration rate)과 공기순환을 방해하며 이로인해 잔디의 생장을 저해하며 green의 질은 낮게 만든다. Putting green root zone mixtures에서의 유기물질인 peatmoss사용에 비해 Zeolite와 같은 무기물질의 사용이 토양 물리적, 생리적 특성에 있어 우수함이 조사되어지고 있다. 년수가 지날수록 증가하는 USGA green($10\%$ Peatmoss)의 단점 (organic matter의 축적과 분해 증가, 수분 침투력과 공기순환 감소, 높은 수분함량)에 비해 $10-15\%$ Zeolite(무기물)의 사용이 보다나은 putting green 물리적, 생리적 조건들을 오래토록 유지할 수 있으며 건강한 잔디상태를 보존할 수 있을 것이다. 이 시험은 수정된 Modified California putting green root zone system [25cm의 $85\%$ 모래와 $15\%$ Zeolite(inorganic material ; 무기물) 혼합물층 밑에 18cm silt loam 토양층]이 California와 USGA green system과 비교할 때 보다나은 putting green 조건을 유지하는가를 위해 조사되어졌다. 수정된 Modified California green system이 건강한 putting green을 유지하기 위한 우수한 물리적 조건(높은 수분 침투력과 수분 함량, 낮은 토양밀도)과 생리적 조건(높은 양이온 교환력과 유효 식물영양분 함량)을 가지고 있음이 조사되어졌다. 또한 우수한 putting green 잔디품질을 이 실험 기간동안 유지하였다. 결론적으로 California system($100\%$ 모래)에 $15\%$의 무기물질(Zeolite)이 첨가되어진 Modified California putting green system이 최적의 putting green 조건과 우수한 Bentgrass 잔디품질을 4년 동안 유지하였음을 이 실험을 통해 조사되어졌다.
본 연구는 지하식 LNG 저장탱크의 시공에 앞서 연약지반의 개량을 위하여 현장 원위치의 흙과 시멘트, 벤토나이트 등을 사용하는 소일-시멘트 연속벽체를 효과적으로 시공하는 SMW 공법에 대한 배합설계 및 현장적용 사례를 실험적으로 규명하기 위한 것이다. 현장조건을 고려하여, 보통 포틀랜드 시멘트와 벤토나이트를 주재료로 선정하였고, 흙의 단위용적중량은 $1,833kg/m^3$을 적용하였으며, 이에 따른 물-시멘트비 4종류와 배합속도 3수준을 대상으로 블리딩 및 압축강도 실험을 실시하였다. 실험은 실내실험 및 현장적용 사례로 나누어 수행되었으며, 실험을 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. (1) 물-시멘트비가 감소할수록, 배합속도(rpm)이 증가할수록, 블리딩량 및 블리딩율이 감소하는 것으로 나타났다. (2) 물-시멘트비 150% 이하에서 현장적용강도(1.5 MPa)를 만족하였으며, 현장 코아강도는 공시체 강도에 비해 8~23% 증가하였다. 따라서 적용현장 조건을 고려하여 단위시멘트량 $280kg/m^3$, 벤토나이트 $10kg/m^3$, 물-시멘트비 150%, 그리고 배합속도 90 rpm을 현장시공의 최적배합으로 제안하였으며, 현장적용 사례의 실험결과로부터 요구되는 성능을 만족하였다.
조립토 다짐말뚝 공법은 자갈이나 쇄석 등의 조립질 재료를 진동기로 다지면서 지중에 조립토 말뚝을 형성하여 지반을 보강하는 공법으로 연약한 기초지반의 지지력 증가와 침하량 감소 및 압밀배수에 의한 지반개량 효과 등이 있으나, 국내에서는 아직 널리 활용되고 있지 않은 공법이다. 본 연구에서는 정방형 대칭형태 뿐만 아니라 다양한 임의의 배치형태로 설치된 무리형태의 조립토 다짐말뚝에 대해서도 극한지지력의 평가가 가능한 방법을 제시하였으며, 탄소봉을 이용한 실내모형실험을 통해 무리형태의 조립토 다짐말뚝에 대한 파괴메커니즘의 규명과 조립토 다짐말뚝의 중심간격이 좁아짐에 따른 지지력의 변화양상에 대한 규명이 이루어졌다. 탄소봉을 이용한 조립토 다짐말뚝의 모형실험결과, 무리형태의 조립토 다짐말뚝에 있어서 파괴형상은 팽창파괴의 중심점을 서로 연결할 때 중심부로 갈수록 깊어지는 원추형태의 양상을 나타냈으며, 말뚝의 중심간격이 좁아짐에 따라 원추형태의 경사각도는 급해지는 경향을 알 수 있었다. 또한 탄소봉실험에 있어서 모형말뚝의 중심간격이 좁아짐에 따라 인접한 말뚝에 의한 구속효과 및 변형억제 등의 상호작용 효과로 지지력이 증가하였다. 본 연구에서 제안한 극한지지력 평가방법을 이용하여 무리 형태의 조립토 다짐말뚝에 대한 최적 배치형태를 검토한 결과, 지지력 측면에서 조립토 다짐말뚝의 최적배치형태는 중앙부에 집중적으로 설치된 경우로 나타났다.
본 연구는 C.G.S공법 적용 지반을 설치 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성에 따른 모델링을 실시함으로써 주변 지반의 거동을 파악하고자 하였고, 인공신경망의 매개변수 연구를 통해 본 연구에 가장 적합한 인공신경망 모델을 선정하여 수치해석과 인공신경망 연계를 통한 인공신경망 예측 모델을 개발하였다. 그 결과, C.G.S 말뚝 침하량 및 지반 침하량은 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성 별로 일치하여 하나의 곡선으로 나타났으며, 이는 C.G.S 공법 적용 지반의 거동양상이 일정한 형태로 나타남을 의미하는 것으로, 이러한 결과를 바탕으로 3차원 거동에 대한 인공신경망 학습이 가능한 것으로 파악되었다. 인공신경망의 내적인자 연구 결과, 은닉층 뉴런수 10개, 모멘텀 상수 0.2, 학습률의 경우 0.2를 사용할 경우 입력과 출력간의 관계가 적절히 표현되는 것으로 나타났다. 이러한 인공신경망 모델의 최적구조를 이용하여 C.G.S 공법의 지반 거동을 평가한 결과는 결정계수 값이 C.G.S 말뚝 침하의 경우는 0.8737, 지반 침하의 경우는 0.7339, 지반 융기의 경우는 0.7212로 나타나 충분한 신뢰도를 보이고 있음을 알수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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