본 연구의 목적은 건축내장재의 발화시간과 열방출율을 예측하고자 한다. 반응표면방법론(RSM)과 문헌자료를 사용하여 건축내장제의 새로운 발화시간과 열방출율의 예측식을 제시하였다. 재료의 두께와 밀도에 의한 발화시간의 예측값과 문헌값의 A.A.P.E.는 4.35초, A.A.D.는 1.57초 그리고 상관계수는 0.987이였다. 버너의 폭과 열량에 의한 순열방출율의 예측값과 문헌값의 상관계수는 0.983이였으며, 버너의 폭과 열량에 의한 총열방출율의 예측값과 문헌값의 상관계수는 0.999였다. 또한 버너의 폭과 열량에 의한 최대 화염높이의 상관계수는 0.999로서, 제시한 예측식들에 의한 예측값은 문헌값과 일치하였다.
고분자물질의 연소열은 고분자를 취급하는 공정에서 잠재적인 화재 위험성을 예측하기 위해 다른 화재 매개변수와 함께 사용될 수 있는 중요한 화재 특성치이다. 본 연구의 목적은 건축내장재 등으로 다양하게 사용되고 있는 고분자물질의 연소열을 예측하고자 한다. 다중회귀분석과 문헌자료를 사용하여 고분자물질의 연소열을 예측할 수 있는 식을 제시하였다. 산소소비열량과 완전연소 시 화학양론계수에 의한 연소열의 예측값과 문헌값의 평균절대퍼센트오차(A.A.p.E.)는 4.46, 평균절대편차(A.A.D.)는 1.09 그리고 상관계수는 0.972이다 제시한 예측식에 의한 계산값은 문헌값과 일치하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 식이 다른 고분자 내장재의 연구에도 이용되기를 기대한다.
Since construction of the estuarine barrage at the mouth of the Nakdong River, eutrophication and increased abundance of phytoplankton have occurred mainly due to the increased retention time in the reach. However, during the spring, there is a decrease in chlorophyll-a, as a result of an increase in zooplankton number, which preys upon phytoplankton and affects the value of chlorophyll-a. In order to emphasize the importance of zooplankton data in water quality simulation, zooplankton community data were used to simulate water quality and eutrophication at Mulgeum located in 27 km upstream from the barrage. WASP 7.2 was used as the water quality model for the river, using a monthly data set from 2003 to 2005 for model calibration and verification. The results showed that chlorophyll-a, DO, and total nitrogen in the river were simulated well during the verification period. The results of water quality simulation using zooplankton community data in the model were better than those with phytoplankton death rate, in terms of the absolute value of percent bias, root mean square error, and Nash-Sutcliffe efficiency. Those results indicate the use of zooplankton data provides more accurate simulation results for chlorophyll-a and eutrophication.
Abdalla, Jamal A.;Saqan, Elias I.;Hawileh, Rami A.
Computers and Concrete
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제13권4호
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pp.547-567
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2014
Precast Seismic Structural Systems (PRESSS) provided an iterative procedure for obtaining optimum design of unbonded post-tensioned coupled precast concrete wall systems. Although PRESSS procedure is effective, however, it is lengthy and laborious. The purpose of this research is to employ Artificial Neural Network (ANN) to predict the optimum design parameters for such wall systems while avoiding the demanding iterative process. The developed ANN model is very accurate in predicting the nondimensional optimum design parameters related to post-tensioning reinforcement area, yield force of shear connectors and ratio of moment resisted by shear connectors to the design moment. The Mean Absolute Percent Error (MAPE) for the test data for these design parameters is around %1 and the correlation coefficient is almost equal to 1.0. The developed ANN model is then used to study the effect of different design parameters on wall behavior. It is observed that the design moment and the concrete strength have the most influence on the wall behavior as compared to other parameters. Several design examples were presented to demonstrate the accuracy and effectiveness of the ANN model.
Seo, Yeon Ok;Lumbres, Roscinto Ian C.;Won, Hyun Kyu;Jung, Sung Cheol;Lee, Young Jin
Journal of Ecology and Environment
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제38권4호
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pp.485-491
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2015
This study was conducted to develop stem volume models for the volume estimation of Quercus glauca Thunb. in Jeju Island, Republic of Korea. Furthermore, this study validated the developed stem volume models using an independent dataset. A total of 167 trees were measured for their diameter at breast height (DBH), total height and stem volume using non-destructive sampling methods. Eighty percent of the dataset was used for the initial model development while the remaining 20% was used for model validation. The performance of the different models was evaluated using the following fit statistics: standard error of estimate (SEE), mean bias absolute mean deviation (AMD), coefficient of determination (R2), and root mean square error (RMSE). The AMD of the five models from the different DBH classes were determined using the validation dataset. Model 5 (V = aDbHc), which estimates volume using DBH and total height as predicting variables, had the best SEE (0.02745), AMD (0.01538), R2 (0.97603) and RMSE (0.02746). Overall, volume models with two independent variables (DBH and total height) performed better than those with only one (DBH) based on the model evaluation and validation. The models developed in this study can provide forest managers with accurate estimations for the stem volumes of Quercus glauca in the subtropical forests of Jeju Island, Korea.
지진이 발생하기 전·후에 지하수 수위는 급격하게 변화되는 것으로 알려져 있으며 지진 예측을 위해 지하수 수위 변화를 이용한다. 본 연구는 지진을 예측에 사용하기 위해 ANFIS 알고리즘을 이용한 밀양시의 지하수수위를 예측한다. 이를 위해 본 논문에서는 경남 밀양시의 기상청의 강수량, 기온 데이터와 한국농어촌공사 농촌지하수관측망의 지하수수위 데이터가 사용되었다. 예측 측정을 위해 RMSE, MAPE 오차 계산 방법을 사용하였다. 예측 결과 수위가 자연적인 요인에 의해 주기적인 패턴은 예측이 되었으나 인위적인 요인 등 다른 변수에 의해 변동되는 지하수수위 변화값은 감지하지 못하였다. 이를 해결하기 위해서는 지하수수위를 인위적인 변수 등을 수치화하여 데이터화 하는 것과 지하수수위를 측정한 관측공의 정확한 위치에 따른 강수량과 기압 등이 필요하다.
공간보간기법은 미계측지역의 강수예측을 위해 통상적으로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 RCP 8.5 시나리오에 의한 남한상세 강수자료 중 지형이 복잡한 도서지역에서 제공되지 않는 데이터 누락격자에 대하여 최적의 공간보간기법을 선정하여 강수자료를 생성할 수 있도록 하였다. 적합한 보간기법을 선정하기 위해 데이터 누락지역에 대한 분석을 수행하였고, 최신 행정구역도에 맞추어 $1km{\times}1km$ 격자를 한반도 전체지역에 맞추어 생성된 격자를 사용하였다. ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여 공간보간기법을 적용하였다. 사용된 보간법은 역거리가중치법(IDW), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 보편크리깅(Universal Kriging), 스플라인(Spline)이며 가장 적합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나리오에 의한 데이터 중 해안선 주변 특정격자에서의 값을 누락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 기후변화 시나리오에 의한 값을 정량적으로 비교하였다. 공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적 공간보간기법을 결정하였다. 사용된 강수데이터는 RCP 8.5 시나리오에서 2015~2019년 중 강수가 높게 나타난 8월 자료를 이용하였다. 해안선 지역의 강수량 추정시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수량이 생성되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.
KOMPSAT-3로 촬영한 영상은 일반 카메라로 촬영한 영상과 달리 가시광선 대역의 RGB 영역뿐만 아니라 NIR, PAN Band를 추가적으로 가지고 있다. 또한, 지상 685 km의 높은 고도에서 약 17 km 이상이 되는 넓은 반경의 지역을 촬영하기 때문에 이에 따른 전기적, 광학적 특성을 고려해야 한다. 즉, KOMPSAT-3의 카메라 센서는 각 CCD 픽셀 별, 각 band 별 특성, 감도 및 시간에 따른 변화, CCD Geometry 등에 의해 왜곡 현상이 발생하는데, 왜곡 현상을 해결하기 위해 센서보정이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3 사이드 슬리더 촬영 기반 영상에서 세그먼트 기반 노이즈 분석을 통한 균일 영역을 검출하는 기법을 제안한다. 해당 알고리즘을 통해 균일 영역을 검출 후 비 균일 보정 알고리즘 적용을 위해 각 센서별로 보정 테이블을 생성한 후 생성된 보정 테이블을 이용하여 위성 영상 보정을 수행하였다. 그 결과 기존 기법 대비 제안한 기법을 통해 수직 노이즈와 같은 위성 영상의 왜곡을 감소하였으며, 영상 품질의 척도인 상대적 방사 정확성 지표에 대해서는 평균 제곱 오차를 사용한 지표(RA)와 절대오차를 이용한 지표(RE)에 대해서 기존 방법에 대비하여 각각 0.3%, 0.15% 평가 지표에서 비교 우위에 있음을 확인하였다.
화재성장기 동안의 중요한 특징은 국부연소에서 전실연소로 전이되는 플래시오버 현상이다. 본 연구의 목적은 건축내장재의 플래시오버 시간 및 발화시간 그리고 열방출량을 예측에 있다. Response Surface Methodology(RSM) 방법과 문헌자료를 사용하여 플래시오버 시간 및 발화시간 그리고 열방출량을 예측하는 식을 제시하였다. 예측식에 의해 계산된 플래시오버 시간과 문헌값의 A.A.P.E.는 38.74초, A.A.D.는 51.42초 그리고 상관계수는 0.975이다. 발화시간의 예측값과 문헌값의 A.A.P.E.는 10.96초, A.A.D.는 1.97초 그리고 상관계수는 0.962이다. 또한 시간에 의한 플래시오버 열방출량의 예측값과 문헌값의 A.A.P.E.는 29.92, A.A.D.는 514 그리고 상관계수는 0.830이다. 제시한 예측식에 의한 계산값은 문헌값과 일치하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 식이 다른 건축내장재 연구에도 이용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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