본 연구는 관측된 단일 강우-유출사상으로부터 최적화 모형과 추계학적 기법을 결합하여 침투율 공식의 최적매개변수와 단위도를 결정하였다. 수문계측유역에서의 최적 단위도와 침투율을 결정하기 위하여 관측 유출수문곡선과 계산치의 절대오차누계를 최소화하는 모형과 절대최대오차를 최소화하는 선형계획모형을 정립하였다. 손실율의 매개변수를 섭동하기 위하여 추계학적 최적화방법 중의 하나인 Multistart 알고리즘을 채택하였다. Multistart는 분석가능영역을 효과적으로 탐사하여 Kostiakov, Philip, Horton 공식의 최적매개변수를 결정하였다. 유역평균침투능 $\Phi$지표를 적용하면 유일한 단위도의 종거가 결정되지만, Kostiakov, Philip, Horton 및 Green-Ampt공식은 매개변수의 값에 따라 단위도의 종거와 침투율은 달라진다. Green-Ampt공식의 매개변수는 시산법을 적용하여 결정하였다. 제안한 방법의 적용성을 검정하기 위하여 강우-유출 관측자료를 보유한 유역에 관하여 침투식의 매개변수와 단위도를 결정하였으며, 이전 연구자들의 결과보다는 나은 해를 구하였다.
본 연구에서는 기존의 블록 조립 후 정도 계산 절차와 블록 조립의 특성을 고려한 최적 정도 계산 알고리즘 개발을 위한 연구를 수행하였다. 여기서 제안된 알고리즘은 생산관리점들 중 특정한 관리점을 기준으로 생산관리점들의 설계와 측정 데이터 사이의 평균제곱근 오차의 합을 목적함수로 가진다. 생산관리점들은 접합면 상의 데이터와 그 외의 데이터로 구분하였으며, 구분된 데이터는 정합 과정에서 사용되어지는 6가지 자유도 조합 결정에 있어 다양한 제약조건 구성과 목적함수 계산에 사용하였다. 목적함수 및 제약조건과 함께 탑재공정을 고려하여 설계와 측정 계산 대상점들 간의 오차가 허용 오차 이내에 포함되는지를 확인하는 과정이 포함되는 점과 점 관계를 이용하는 변형 ICP 알고리즘과 sampling법을 혼합하여 최소 오차 범위를 계산하는 최적 정도 계산 알고리즘을 개발하였다. 실제 공정에서 확인된 블록 측정 데이터를 개발된 알고리즘에 적용한 결과에 따르면 최적 정도 계산의 대상점은 접합면 상의 점들만으로 계산을 수행하는 것보다 전체 점을 대상으로 계산하는 것이 더 작은 오차를 가지며 접합면의 한 점을 고정된 일치점으로 두고 모든 생산관리점들을 대상점으로 계산 하는 것이 최소 오차를 가지는 최적 정도 계산방법이라는 결론을 도출하였다.
급변하는 농업환경을 신속히 파악하고 이에 대처한다는 것은 중요한 일이다. 특히 농경지의 이용형태가 다양화(多樣化)되고 고도화(高度化)됨에 따라 그 필요성이 한층 인정된다. 이에 부응하는 인공위성자료인 Landsat TM을 이용한 우리 나라에 가장 알맞은 지표면 변동탐지 방법에 대한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 우리 나라에 알맞은 지표면의 변화탐지기법을 찾기 위해 화상간 차이법을 적용하였으며, 동시에 변화탐지도에 대한 평가를 위해 참조자료를 작성한 후 최적 임계값을 구하였다. 여기서 정상적인 참조자료(농경지가 인공물로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)나 비정상적인 참조자료(인공물이 농경지로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)로 평가하였다. 또한 최적 임계값은 '평균${\pm}$(표준편차 ${\times}$ T값)'로 하여 구하였다. 1987년부터 1993년까지 6년 동안 가장 결과가 좋은 화상간 차이법은 D1 화상(1.0)으로 정상적인 참조자료로 평가시 카파계수가 68.4%, 전체 정확도는 89.2%로 나타났다. 또한 전체면적 48,436 ha중 음으로 변화된 영역은 3,207 ha(6.6%), 양으로 변화된 영역은 5,117 ha(10.6%)로 밝혀졌다.
호우가 홍수에 미치는 영향의 분석은 수문현상을 이해하고 수공구조물을 설계하는데 반드시 필요한 절차이다. 호우가 홍수에 미치는 영향을 분석하기 위해서 독립된 소유역부터 비독립된 대유역까지 홍수량을 계산하고 그 상관성을 이해해야 하지만 상류쪽의 소유역의 경우 관측자료의 부재가 빈번하여 이러한 전반적인 분석이 쉽지 않다. 그리고 소유역과 대유역의 홍수특성을 연관지어 분석하기 위해서는 비교가능한 홍수특성을 추출해야 하며 이러한 일관된 잣대를 사용한 홍수분석은 중요하다. 본 연구에서는 소유역의 자료부재를 보완하기 위해 자료공간확장 방법을 제안하고 이를 통하여 안동댐 유역내 총 50개 지점의 홍수 시계열자료를 생성하였다. 자료공간확장 방법으로써, 안동댐유역의 1989년부터 2009년까지의 자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하였고 안동댐유역 내에 위치한 안동댐, 도산, 소천의 수위관측지점의 관측유량자료에 대해 분포형 모형인 GRM 모형의 매개변수를 시행착오법으로 동시에 보정하여 한 개셋의 최적 매개변수를 추정하였다. 이때 모의결과를 평가하기 위하여 Nash-Sutcliffe (NS) 계수를 사용하였으며 20갯 사상의 세군데 관측수위지점에 대해서 모의결과가 전반적으로 0.5 NS 계수 이상으로써 만족할 만한 결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수는 47개의 추가적인 관심지점의 유출모의에 사용되었으며 이렇게 모의된 유출시계열 자료는 관측시계열 자료로 가정하여 사용하였다. 이렇게 공간확장되어 생성된 시계열 자료는 이동평균방법을 사용하여 홍수강도-지속시간 곡선으로 변환되었고 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료 또한 같은 밥법을 사용하여 강우강도-지속시간 곡선으로 변환되었다. 50개 유역의 비교가능한 일관된 홍수특성을 추출하기 위해 비유량법의 유출계수를 계산하였다. 유출계수를 계산하기 위해 유역별 도달시간을 계산하였으며 이 도달시간에 해당하는 강우강도를 추출하였다. 그리고 유역별 첨두 홍수강도를 유역별 도달시간에 해당하는 강우강도로 나눠줌으로써 유역별 유출계수를 계산하였고 이 유출계수를 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 조사 결과 유역면적이 $100km^2$ 이상으로써 상류에서 하류방향으로 유역이 중첩되면서 증가하는 비독립적인 유역들의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수가 작아지거나 커지는 어떠한 경향을 보였다. 하지만 유역면적이 $100km^2$ 이하로써 독립적인 소유역의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수는 무작위로 분포되었다. 이것은 비독립적인 유역의 경우에는 호우가 홍수에 어떠한 일관된 영향을 미치나 각각 독립된 소유역의 경우에는 일관된 영향을 미치지 않음으로써 지역화방법에 의한 독립된 인근 미계측유역의 유출추정은 그 신뢰성이 높지 않다는 것을 의미한다.
본 논문에서는 최소자승오차법(LMSE, least mean square error)을 이용하여 function processing(FP) 형태학 필터를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. Erosion이나 dilation 연산들은 원하는 신호와 실제 필터의 출력 신호 사이의 평균자승오차(MSE, mean square error)를 최소화하는 농담(農談) 구조요소(GSE. grayscale structuring element)를 결정함으로써 최적화 된다. 본 논문에서는 LMS 트레이닝 알고리즘을 형태학 필터의 최적화에 적용하기 위하여 스텝 사이즈 매개변수 n가 만족해야 하는 조건을 보이고, 이를 이용하여 erosion이나 dilation 형태학 필터들의 최적 GSE를 결정할 수 있음을 보였다. 또한, 본 논문에서는 행렬을 사용하여 복합 형상한 연산들을 소역 행열 연산자로 새롭게 정의하고, 이소역 연산들에 LMS 알고리즘과 back-propagation 알고리즘을 적용하여 복합 형태학 필터들을 최적화할 수 있음을 보였다. 실험 부분에서는 제안된 최적 형상학 필터들을 2-D 영상에 적용한 결과를 보였다.
오늘날 관찰값의 개수에 비해 변수의 개수가 큰 희박한 데이터셋은 다양한 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있고, 통계학에서 그러한 데이터셋에 대한 분석은 하나의 도전이 되어 왔다. 그러한 희박한 데이터에 대한 분류를 위해 판별분석모형들이 최근에 개발되었다. 그러한 판별분석모형들 중 하나의 접근법은 그룹들을 잘 구분해주는 차원들을 찾기를 시도하는데, 그러한 차원들은 데이터의 변수의 개수보다 훨씬 적다. 그러한 모형에서 차원의 수는 예측과 자료의 시각화를 위해 중요한 역할을 하고 일반적으로 K-묶음 교차타당성 방법에 의해 결정된다. 하지만, 희박한 데이터의 경우 K-묶음 교차타당성 방법 적용시 각 묶음에 대한 관찰값의 개수가 매우 적을 수 있기 때문에 교차타당성에 의한 차원 수 결정은 신뢰성이 떨어질 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 그러한 희박판별분석모형에 의해 찾아진 차원들에서 각 그룹들의 평균 간의 표준화된 거리에 근거한 측도를 사용하여 최적의 차원 수를 결정하는 방법을 제안하고, 제안된 방법은 모의실험을 통해 검증된다.
설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.
CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.
수중방전을 환경분야에 적용하기 위한 플라즈마 부상법이 개발되었다. 플라즈마 부상법은 물 속에서 발생시킨 플라즈마가 가지고 있는 주요특성 중 물리적 특징인 쇼크웨이브, UV조사, 버블생성 등과 화학적 특징인 OH라디칼 및 염소산화물 생성 등을 이용하여 물 속에 존재하는 용존성 및 입자성 물질을 부상분리 기법으로 제거하는 공법이다. 유기물을 제거하는 기작으로는 침전, 여과, 분해 등이 있고, 이를 구현하기 위한 공정으로 중력침강법, 부상분리법, 멤브레인법, 미생물법 등이 있다. 이 중에서 가압공기부상법은 침강법에 비해 부지면적을 적게 소모하고 처리시간이 50% 이상 감소되는 특징이 있다. 가압공기부상법은 물 속에 공기를 과포화시킨 후 노즐을 통해 재분사할 때 발생하는 압력차에 의해 미세기포가 발생함을 이용하여 유기물을 분리하는 공법이다. 그러나, 가압용 장비 및 반송수가 필요하고, 미생물분리는 불가능한 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 미생물살균과 유기물 분리가 동시에 일어나는 플라즈마를 이용한 부상분리기법을 개발하였다. 본 연구에서는 난분해성 용존유기물인 휴믹산 100 mg/L의 플라즈마 공기부상법에 의한 제거능을 확인하였다. 용존성 휴믹산을 입자성 물질로 전환하여 플록을 형성시키고자 알루미늄설페이트(Al2(SO4) $3{\cdot}18H2O$)를 100 mg/L 주입하였고, 침출수와 같이 염도가 높은 물을 모사하고자 35 g/L의 염화나트륨을 첨가한 상태에서 방전을 실시하였다. 방전에 사용된 전원은 EESYS사에서 제작한 펄스형 고전압 전원장치를 사용하였고 최대 15 kW의 출력 중 6 kW의 전력을 인가하였다. 전극 한 개는 2 mm 텅스텐봉을 세라믹튜브로 감싼 구조로 총 사용전극은 28개이다. 전극 한 개당 대략 200 Watt의 전력이 소모되며 이 때 최대의 버블이 생성됨을 확인하였다. 전극 1개에서 생성되는 버블의 부피는 14 mL/min 로 측정되었다. 버블의 크기는 평균 70 um이고 가압공기부상법에서 최적공기크기로 제시하고 있는 40~80 um 의 버블은 약 80% 가량 생성된다. 본 연구에서 사용된 반응시스템에서의 물의 높이는 약 500 mm 이고 전체 40 L의 수조가 3개의 벽으로 분리되어 4개의 수조로 분리되었다. 각 수조는 하부에 7개의 전극을 포함하고 있다. 플라즈마 발생시 생성되는 기포는 약 1분 방전 후에 포화농도에 도달하며 방전종료 후 약 4분간 수체 내에 남아있게 된다. 이를 공정에 적용하여 1분 방전 및 4분 휴지의 순서로 플라즈마를 인가하였다. 휴믹산 용액의 유량을 2 lpm 으로 운전하였을 때 최종 처리율은 94% 이고 이때의 대장균 살균능은 99%이다.
운전중 노심의 출력변화를 감시하는 노외계측기(Excore Detector)는 노내계측기(Incore Detector)를 통하여 측정되어진 축방향 출력편차(Axial Offset)를 이용하여 교정되고 있다. 노외 계측기의 전류와 축방향출력편차의 선형적인 관계를 가정하여 노내계측기로 최소한 4회 노심출력을 측정한후 최소자승법(Least Square Method)으로 비례상수들을 구하는 기존의 방법을 대신하여, 단순 노외계측기 교정법은 노내계측기로 1회 측정되어진 자료들을 이용하여 계측기 반응상수(Detector Response Factor)를 계산한 후 비례상수를 계산한다. 계측기반응상수는 2차원 중성자수송모델로부터 계산된 weighting factor와 3차원 확산이론으로부터 구한 노심출력을 이용하여 계산된다. 중성자수송계산은 (R-Z)와 (R-$ heta$)모델을 합성하여 3차원 weighting factor를 계산하므로 축방향 영향뿐만 아니라 집합체별 영향을 고려하였다. 또한 노심의 복잡한 구조로 인하여 근사적인 weighting (actor와 노심출력분포의 사용은 노외계측기의 전류와 계측기반응율의 불일치를 초래하며, 이를 해결하는 상수를 소개하여 보다 정확한 교정결과를 얻도록하였다. 이와 같은 방법을 고리 3호기 9, 10주기 전주기와 11주기초에 적용하여 노심의 연소분포, 냉각수의 온도분포, 노심의 연소도, 노심출력준위등에 대한 단순 노외계측기 교정법의 오차를 분석하여 최적의 노외계측기 교정모델을 제시하였다. 2차원 중성자수송모델 합성법에 의한 단순노외계측기 교정법은 2차원 (R-Z) 중성자수송모델보다 개선된 결과와 평균오차 0.179% 최대 오차 0.624%를 보여주고 있다.하면 조사 후의 조직안정성에도 크게 기여할 것으로 기대된다.EX>O가 각각 첨가된 경우, Ar-4vol.%H$_2$ 분위기보다 H$_2$분위기에서 소결했을 때 밀도가 더 높았다. 그러나, 결정립은 $UO_2$와 $UO_2$-Li$_2$O의 경우, 수소분위기에서 소결했을 때, (U,Ce)O$_2$와 (U,Ce)O$_2$-Li$_2$O에서는 Ar-4vol.%H$_2$분위기에서 소결했을 때 더욱 성장하였다.설명해 줄 수 있다. 넷째, 불규칙적이며 종잡기 힘들고 단편적인 것으로만 보이던 중간언어도 일정한 체계 속에서 변화한다는 사실을 알 수 있다. 다섯째, 종전의 오류 분석에서는 지나치게 모국어의 영향만 강조하고 다른 요인들에 대해서는 다분히 추상적인 언급으로 끝났지만 이 분석을 통 해서 배경어, 목표어, 특히 중간규칙의 역할이 괄목할 만한 것임을 가시적으로 관찰할 수 있 다. 이와 같은 오류분석 방법은 학습자의 모국어 및 관련 외국어의 음운규칙만 알면 어느 학습대상 외국어에라도 적용할 수 있는 보편성을 지니는 것으로 사료된다.없다. 그렇다면 겹의문사를 [-wh]의리를 지 닌 의문사의 병렬로 분석할 수 없다. 예를 들어 누구누구를 [주구-이-ν가] [누구누구-이- ν가]로부터 생성되었다고 볼 수 없다. 그러므로 [-wh] 겹의문사는 복수 의미를 지닐 수 없 다. 그러면 단수 의미는 어떻게 생성되는가\ulcorner 본 논문에서는 표면적 형태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지
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[게시일 2004년 10월 1일]
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