포도 거봉(Vitis labruscana L 'Kyoho')은 연 2회 생산할 수 있는 2기작 재배가 가능하다. 그러나 2기작 재배에서 2차 생산을 위한 과실의 성숙기가 단일조건과 저온기에 해당하므로 고품질의 과실 생산에 제약이 되고 있다. 거봉 수체의 생장을 촉진하고 과실의 품질을 향상시키기 위하여 근권제한 재배용 베드에 온수파이프를 설치한 후 지중 가온에 의한 근권온도 상승 및 플라스틱 온실 내 $CO_2$ 시용에 따른 생장과 과실의 품질 특성을 조사하였다. 신초 절간장, 엽면적 및 엽 건물중은 $CO_2$ 시용에 관계없이 근권온도 상승구에서 양호하였다. 과방중, 과립중, 산함량, 착색도 및 화진은 처리간 차이가 없었으나, 당 함량은 근권온도 상승 처리구와 근권온도 상승+$CO_2$ 공급구에서 유의하게 높았다. $CO_2$ 농도가 $300{\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$에서 $800{\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$로 증가함에 따라 광합성 속도가 계속 증가하였으나, $800{\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$ 이상의 농도에서 광합성 속도의 변화는 크지 않았다. 흐린 날에는 $CO_2$ 시용에도 불구하고 온실 내의 낮은 광량과 저온으로 인하여 광합성 속도가 증가하지 않았다.
TBM으로 시공되는 터널은 기계에 의해 전단면 굴착(full face tunnelling)이 이루어지므로, 굴착면에 접근하는 것이 매우 제한적이다. 이러한 한계를 극복하고 TBM 터널에서 굴착면 전방의 지반상태를 정확히 예측할 수 있는 기술은 매우 드물다. 본 연구는 TBM에서 전기비저항을 사용하여 굴착면 전방의 이상지반을 예측할 수 있는 TBM 비저항 예측(TRP)시스템을 개발하고, TBM 현장에서의 적용성과 예측 정확성을 검증하기 위해 EPB 쉴드 TBM으로 시공 중인 지하철 터널에서 현장 실험을 수행하였다. TBM 비저항 예측 시스템은 전극을 사용하여 지반의 전기비저항을 측정하고, 이를 바탕으로 역해석을 수행하여, 이상지반의 위치와 두께 및 전기적 특성을 예측한다. 전극이 부착된 강관을 유압으로 굴착면에 압입하여, 전극이 지반과 완전히 접촉하도록 장치를 제작하였다. 또한, 전극이 챔버 내부를 관통하여 나아가도록 하는 동시에 토사유출을 방지하도록 설계하여 현장에서의 전방예측을 가능하게 하였다. 1차 실험 결과, 굴착면 근접 지반과 굴착면 전방 지반의 전기비저항 및 유전율이 동일하게 나타나 이상지반이 존재하지 않음을 예측하였다. 2차 실험 결과, 굴착면 전방 약 1 m 지점부터 상대적으로 낮은 유전율 비를 가지는 이상지반 구간이 약 5 m 길이로 존재함을 예측하였다. 이는 각각 지표에서 물리탐사 또는 시추를 통해 조사된 지반상태 및 TBM 굴착 중 예측 구간에서 반출되었던 버력을 관찰한 기록과 잘 일치하였다.
태평양 서부 적도해역에서 조업하는 다랑어 선망어선 4척으로 부터 다랑어 어군 370개의 어군속성, 어군에 대한 선망조업의 경과, 어획물등에 관한 자료를 얻어 이것을 통계학적으로 해석하여 다음의 결과를 얻었다. 1. 이 해역에서 발견되는 다랑어 표층역어군은 보편적으로 해오, 소형어류 및 부류물체와 함께 발견되었다. 2. 부류물체에 모인 어군에 대한 선망조업에서는 일출전시각에 투망되는 회수가 많고, 해조가 따르는 어군에 대한 조업에서는 일출후시각에 투망되는 회수가 많다. 3. 부류물체에 모인 어군에 대한 선망조업에서는 조업당어획량이 중위치이상인, 성공적조업의 회수가 많다. 4. 부류물체에 모인 어군에 대한 선망조업에서는한 어군에 대하여 한 번 투망한 다음 추가하여 제2차 이상 투망하는 수가 있다. 5. 부류물체에 모인 다랑어 어군의 크기는 물체의 길이와는 상관관계가 낮고, 물체의 구조와는 상관관계가 높다. 즉 통나무, 나무 판자등 단순한 구조의 물체보다는 뿌리나 가지가 달린 나무 줄기, 대나무 덤불 등이 뿌리 뽑힌 것과 같이 복잡한 구조의 물체의 어군유인효과가 크다.
데이터로부터 의미있는 형태의 정보를 얻기 위한 여러 가지 기법들이 개발되어 왔지만, 최근 들어 가장 각광받는 분야 중 하나는 패턴인식과 기계학습 방법이다. 기존의 학습 알고리즘은 대부분 범주 형 속성에 기반 한 규칙 또는 의사 결정 모델을 생성한다. 그런데, 실세계의 데이터는 보통 범주 형 속성 외에도 수치 값을 갖는 속성을 포함하고, 또 많은 경우에 있어 수치 형 속성으로만 구성되기도 한다. 따라서 이러한 경우, 데이터를 학습에 사용하기 위해서는 수치형 속성에 대한 적절한 처리 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 수치형 속성의 도메인을 여러 개의 분절된 부분으로 나누어 학습 알고리즘에 사용하는 방법인 이산화 기법을 설명하고 또한 데이터마이닝의 기법으로 사용되는 클러스터링(Clustering)을 사용한다. 클러스터란 대량의 데이터베이스로부터 유사한 레코드 특성을 지닌 작은 그룹으로 여러 개를 분할하는 것으로 패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 패턴 집합이다. 그 집합들 중에서 특정한 카테고리를 지정하지 않고 주어진 데이터들에서 어떤 패턴을 추출하여, 비슷한 데이터들을 묶어서 데이터를 분류하는 기법인 클러스터링에 대해 실험한다.
기후 변화 대응을 위한 온실가스 감축 측면에서, 석탄화력발전소에서 바이오매스 사용량은 계속하여 증가되어 왔다. 파리 협정 이후 온실가스 감축 목표치가 더욱 구체화되면서 바이오매스 사용은 급격히 더 많아질 것으로 예상된다. 미분탄 석탄 화력발전에서 바이오매스 혼소시 가장 큰 문제점 중 하나는 바이오매스의 미분성이 석탄에 비해 훨씬 낮다는 것으로, 이를 해결하기 위해 가장 먼저 바이오매스의 미분성 측정 방법을 확립하는 작업이 필요하다. 석탄의 경우 HGI (hardgrove grindability index)측정 장치를 통해 분쇄도 측정이 가능하여 이를 표준으로 삼고 있지만, 바이오매스의 경우 표준 측정 방법이 확립되어있지 않다. 본 연구에서는 볼 밀과 입자 크기별 분포량을 이용한 석탄과 바이오매스의 분쇄 실험을 진행하였다. 실험에는 석탄 1종과 바이오매스 6종을 사용하였다. 분쇄시간에 따른 입자 분포량을 비교하고, $75{\mu}m$ 이하 입자 분포량으로 분쇄도를 평가하였다. 실험결과 반탄화 바이오매스 TBC (torrefied biomass chip)와 TWP (torrefied wood chip)는 발전용 사용적합 기준에 대해 대략적으로 70%의 값을 나타냈다. 다른 바이오매스들의 경우 반탄화 바이오매스와 비교했을 때 분쇄성이 훨씬 더 낮은 결과를 보였다. TBC와 TWP는 수분이 감소하고 섬유질 구조가 분해되는 반탄화 과정을 통해 분쇄가 향상되었다. 또한 분쇄도가 높은 반탄화 바이오매스가 소모전력이 낮게 측정되었다. 본 연구를 통해 바이오매스의 석탄화력발전 적용을 위한 표준화 작업의 기초 자료들을 확보할 수 있다.
애뉴얼 블루그래스는 골프장에서 방제하기가 대단히 어려운 잡초이다. 방제가 어려운 이유로는 애뉴얼 블루그래스의 경우 불량환경에서도 왕성하게 종자생산을 할 수 있는 특성과 또한 낮은 예초환경에서도 적응력이 있기 때문이다. 하지만 무엇보다도 유전적으로 다양성이 있기 때문에 골프장의 잔디에 비해 우점할 수 있는 것이다. 일반적으로 애뉴얼 블루그래스는 일년생 한지형 잔디로, 생육형은 주형이다. 하지만 포복경이 있어 다년생의 특성을 갖는 생태형이 다른 애뉴얼 블루그래스도 있다. 골프장에서 애뉴얼 블루그래스 방제를 위해 화학적 방법과 재배적 방법에 관한 수많은 연구가 지난 85년간 진행되었다. 연구결과 일부 종류의 애뉴얼 블루그래스 방제에 성공적인 결과도 있지만, 모든 종류의 애뉴얼 블루그래스 방제에 성공적인 방법은 아직 없는 실정이다. 이 모든 방제 방법들 중에 Roundup ready creeping bentgrass의 사용은 다양한 종류의 새포아풀을 방제 할 수 있다. Roundup readgy bentgrass는 Roundup에 내성이 있어 약해 피해 없이 생존이 가능하다. 따라서 골프장에서 이 새로운 기술을 활용하면 새포아풀이 없는 그린, 티, 훼어웨이를 유지할 수 있다.
본 연구에서는 최근 통계 분야에서 활용도가 급격히 높아지고 있는 중요한 컴퓨터 언어이자 오픈 소스 통계 프로그램인 R을 활용하는 '대화형(interactive) 통계학 입문 실습실'의 개발 과정과 내용 및 활용을 다룬다. 최근에 개발을 마치고 2014 서울 세계수학자대회에서 소개된 후, 통계 강좌 등에 실제 사용되는 웹상의 R을 활용한 본 대화형 통계학 입문 실습실의 특징은 웹상에서 본문과 예제의 설명 및 풀이과정과 함께 대응하는 R 명령어 코드들을 함께 박스안에 제공하여, 실습 때마다 일일이 컴퓨터 명령어 코드들을 입력해야하는 번거로움을 없앴다. 또한, 명령어의 실행을 위하여 프로그램을 설치하지 않고, 명령어 상자 아래 제공한 [클릭-실행] 버튼을 누르기만 하면, 클라우드 컴퓨팅으로 그 결과값과 그래픽을 동시에 바로 같은 화면에서 확인하면서, 시뮬레이션 및 실습을 할 수 있고, 더 나아가 그와 유사한 다른 문제에 함수와 조건만을 수정하여 바로 사용할 수 있는 편리함이 추가되었다. 그 결과 대화형 통계학 입문 실습실에서는 R 명령어를 이해하는 데 필요한 시간과 노력이 대폭 줄어들 뿐 아니라, 초보자에게 통계학 입문 과목을 지도하기에 적절하며, 그밖에 다양한 Java 시각화 도구와 이미지 및 통계 자료를 사용하여 사용자 맞춤형 강의실 개발이 가능하여 통계학입문 강의를 수강하는 학생들의 관심과 흥미를 유도할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 본 실습실을 통계입문 강좌의 효과적인 실습실 모델의 하나로 소개한다.
본 연구에서는 2009년 여름 강원도 양구군 해안분지(펀치볼)에 구축한 자동기상관측망 기온자료를 분석하여 여름철 하루 중 시간진행 또는 일기패턴에 따른 산간분지 내 기온감률 변화 특징을 밝히고자 한다. 산정부와 분지 내 사이에 형성되는 여름철 일평균 기온감률은 $-0.53^{\circ}C$/100m이나, 일변화에 의해 새벽 6시경에 $-0.25^{\circ}C$/100m의 최저, 오후 4~5시경에 $-0.85^{\circ}C$/100m의 최고값을 나타낸다. 종관일기 패턴 별 일평균 기온감률은 강수일($-0.63^{\circ}C$/100m), 집중호우일($-0.53^{\circ}C$/100m), 약간 구름 낀 날($-0.47^{\circ}C$/100m), 맑은날($-0.39^{\circ}C$/100m) 순으로 높게 나타난다. 여름철 맑은날 새벽에는 분지 내에서 기온역전현상으로 냉기호가 형성되는 반면, 호우일에는 구름에 의한 복사냉각효과 감소로 온기호가 형성된다.
동해 남동해역에서 2008년 취득된 탄성파 탐사자료에 포함된 다중반사파를 억제하기 위한 전산처리를 수행하였다. 다중반사파는 수심이 얕은 지역의 해저면 하부 1,750 ms까지 250 ms 간격으로 발달하였으며 해저면 다중반사파, 페그레그(Peg-leg) 다중반사파 및 자유해수면 다중반사파로 구분하였다. 다중반사파를 제거하기 위하여 속도분석을 통한 중합, 최소지연 예측 디콘볼루션 필터와 파동방정식을 이용한 다중반사파 제거모듈(Wave Equation Multiple Rejection, WEMR)을 이용하였다. 주요한 다중반사파들은 예측 디콘볼루션을 통하여 제거되었으며 잔존하는 다중반사파의 제거에 WEMR이 유용하였다. 남동해역 탄성파 자료의 특성에 적합한 전산처리 방법을 조합하였고 이에 필요한 매개변수를 정리하여 향후 인근지역의 전산처리 과정에서 응용할 수 있는 결과를 얻었다.
개량일자형 수형과 웨이크만식 수형은 우리나라에서 가장 널리 사용되는 수형으로 '캠벨얼리'와 같은 단초 전정형 품종에 장점을 가지고 있다. 본 시험에서는 웨이크만식 수형과 개량일자형 수형에서의 노동시간과 노동강도를 비교하였다. 그 결과, 송이다듬기는 웨이크만식 수형에서 17.3 시간/10a, 개량일자형 수형에서 12.3/10a 시간이 소요되었다. 봉지씌우기는 웨이크만식 수형에서 10.1 시간/10a, 개량일자형 수형에서 8.2 시간/10a가 소요되었다. REBA index를 이용하여 송이다듬기와 봉지씌우기의 노동강도를 확인한 결과 웨이크만식 수형에서 13점, 개량일자형 수형에서 8.6점을 나타내었다. 한편, 개량일자형 수형에서는 포도나무 신초들의 절간장과 절간굵기의 강한 생장도 감소하였다. 결과적으로 개량일자형 수형은 우리나라의 포도과원 생력화에 더욱 편리한 수형이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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