자바는 썬 마이크로시스템즈사가 개발한 언어로서 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나이며, 컴파일러에 의해 플랫폼에 독립적인 바이트코드를 바이너리 형태로 가지고 있는 클래스 파일을 생성하면 JVM에 의해 어떠한 하드웨어나 운영체제에 상관없이 수행이 가능한 플랫폼 독립적인 언어이다. 마이크로소프트사는 .NET 플랫폼을 개발하면서 자바 언어에 대응하기 위해 C# 프로그래밍 언어를 만들었다. C#은 C/C+.의 강력함과 자바나 비주얼 베이직의 높은 생산성을 매우 효과적으로 결합한 프로그래밍 언어이다. C#은 컴파일 과정을 거치면 자바의 바이트코드와 같은 중간 언어인 MSIL코드를 갖는 파일을 출력하게 되는데, C# 이외에도 모든 .NET 언어들은 컴파일과정을 거치면서 MSIL 코드를 얻기 때문에 여러 .NET 언어들을 이용해서 하나의 응용 프로그램을 만들 수 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 적용을 위해 C#을 컴파일 하여 나오는 중간 언어 형태인 MSIL 코드를 자바의 중간 언어의 한 종류인 Oolong 코드로 변환해 줌으로서 C#으로 구현된 프로그램이 자바 플렛폼에서 JVM에 의해 실행되도록 하는 중간 언어 번역기를 구현하였다.
In this paper, we define the concept of a c-net and study the convergence of c-nets. Also we show that a c-net in a topological space X has a convergent sub-c-net if and only if X is a $Lindel{\ddot{o}}f$ space, if every $G_{\delta}$ set is open in X.
일차생산자의 생물량을 연구하기 위해 천수만에서 1985년 9월부터 1986년 8월까지 월별로 채집된 식물플랑크톤의 체적으로부터 계산한 식물플랑크톤의 탄소량은 $26.7-960.7{\mu}gC/l$의 분포를 보이며 월 평균 탄소량은 $58.6-684.7{\mu}gC/l$(연 평균 $208.5{\mu}gC/l$) 범위의 변화를 보인다. 식물플랑크톤 탄소량과 세포 개체수 및 클로로필 농도의 상호 관계를 분석한 결과, net plankton(> $20{\mu}m$)에서는 탄소량, 개체수 및 클로로필 상호간의 상관 관계가 밀접하게 나타나 이들 상호 관계가 주로 net plankton에 의해 좌우됨을 보여주고 있으며, nanoplankton(< $20{\mu}m$)의 경우, 상관 관계가 낮게 나타났는데 이는 nano-fraction이 제거하지 않은 picoplankton(< $2{\mu}m$)을 상당량 포함하고 있기 때문으로 사료된다. 중회귀 분석 결과 또한 식물플랑크톤 탄소량, 개체수 및 클로로필 상관 관계가 주로 net plankton에 의해 좌우되고 있음을 나타낸다. C/Chl-a 비율은 9.1-100.5의 범위로 변화폭이 큰데 net plankton의 C/Chl-a 평균 비율은 111, nanoplankton의 비율은 6.4로 나타났다. Net plankton의 비율은 높은 시기에는 C/Chl-a값이 높은 반면 nanoplankton비율이 높은 시기에는 기 값이 낮게 나타나는 것으로 보아 C/Chl-a 비율을 변화시키는 주요인은 식물플랑크톤의 크기인 것으로 사료된다. 본 연구 결과 C/Chl-a값의 변화 폭이 크기 때문에 클로로필에 일정 비율을 적용하여 탄소량을 추정하는 방법은 연안생태계에서 적절치 못한 것으로 판단된다.
Bodhinayake, Geeth G.;Ginger, John D.;Henderson, David J.
Wind and Structures
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제30권3호
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pp.219-229
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2020
Net pressures on roofs and walls of buildings are dependent on the internal and external pressure fluctuations. The variation of internal and external pressures are influenced by the size and location of the openings. The correlation of external and internal pressure influences the net pressures acting on cladding on different parts of the roof and walls. The peak internal and peak external pressures do not occur simultaneously, therefore, a reduction can be applied to the peak internal and external pressures to obtain a peak net pressure for cladding design. A 1:200 scale wind tunnel model study was conducted to determine the correlations of external and internal pressures and effective reduction to net pressures (i.e., net pressure factors, FC) for roof and wall cladding. The results show that external and internal pressures on the windward roof and wall edges are well correlated. The largest ${\mathcal{C}}_{{\check{p},net}$, highest correlation coefficient and the highest FC are obtained for different wind directions within 90° ≤ θ ≤ 135°, where the large openings are on the windward wall. The study also gives net pressure factors FC for areas on the roof and wall cladding for nominally sealed buildings and the buildings with a large windward wall opening. These factors indicate that a 5% to 10% reduction to the action combination factor, KC specified in AS/NZS 1170.2(2011) is possible for some critical design scenarios.
마이크로소프트사는 .NET 플랫폼을 개발하면서 자바 언어에 대응하기 위해 C# 프로그래밍 언어를 만들었다. C#과 같은 .NET 언어로 작성된 프로그램은 컴파일 과정을 거치면서 MSIL 코드를 출력하기 때문에 .NET 플랫폼에서는 실행이 되지만 JVM 플랫폼에서는 실행이 되지 않는다. 자바는 썬 마이크로시스템즈사가 개발한 언어로서 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나이며, 컴파일러에 의해 플랫폼에 독립적인 바이트코드를 바이너리 형태로 가지고 있는 클래스 파일을 생성하면 JVM에 의해 하드웨어나 운영체제에 상관없이 실행이 가능한 플랫폼 독립적인 언어이다. 본 논문에서는 .NET 언어로 작성된 프로그램을 컴파일 하여 생성된 MSIL 코드를 자바의 중간 언어인 바이트코드 코드로 변환해 줌으로서 .NET 언어로 구현된 프로그램이 .NET 플랫폼 없이 자바의 플랫폼인 JVM에 의해 실행되도록 하는 MSIL-to-Bytecode 번역기를 설계하고 구현하였다. 이와 같은 작업이 프로그래머로 하여금 프로그래밍 언어의 제약 없이 응용 프로그램을 개발할 수 있는 환경을 제공한다.
The monofilament with 0.304mm of diameter was produced using a polybutylene succinate (PBS) resin, and a gill net was made by it. We investigated the impact of heat setting temperature on the mechanical properties, knot state and height of gill net. Heat treatment was carried out using the high pressure steam machine for 20 minutes at temperature of $55^{\circ}C$, $60^{\circ}C$, $70^{\circ}C$ and $75^{\circ}C$. Before heat treatment, the strength and elongation of PBS monofilament were estimated to be $48.1kg/mm^2$, 23.8% at unknot, $37.6kg/mm^2$, 18.8% at single knot, $26.6kg/mm^2$, 22.9% at double knot in dry condition, respectively. The strength and elongation of PBS monofilament with double knot were decreased as heat setting temperature increased, and the decreasing rate of strength was showed to be higher than that of elongation. It was not found any differences in strength and elongation of PBS monofilament yarn with double knot at the $65^{\circ}C$ and $70^{\circ}C$ of heat setting temperature by 5% significance of T-test, but there was a significant difference at the $70^{\circ}C$ and $75^{\circ}C$ of heat setting temperature. The net's height and length from leg to leg appeared no differences at the $70^{\circ}C$ and $75^{\circ}C$ of heat setting temperature. In results, it was investigated that the PBS monofilament gill net with the maximized physical properties could be manufactured at $70^{\circ}C$ of heat setting temperature using a high pressure steam machine for 20 minutes.
본 연구는 현용 정치망에서 나타나는 급조시의 심한 망형상과, 그물의 파망 및 유실에 의한 조업부진 등의 문제점을 해결하기 위해 일본의 근해어장용 양식 가두리시설에서 사용한 부가중량추의 이용방법을 도입하여 국내 정치망으로의 적용할 가능성을 검토하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 운동장이 흐름의 조상측인 경우, 부가중량추의 무게가 1.3${\sim}$5.2gf으로 증가할 때 장력은 기준형보다 약 10${\sim}$25% 증가하였다. 부착위치에 따라서는 A-type과 B-type은 기준형과 비슷하였고, C-type과 D-type은 기준형보다 약 10${\sim}$15% 증가하였다. 2. 부가중량추의 무게가 1.3${\sim}$5.2gf으로 증가할 때 운동장 섶장의 기울기 변화량은 약 0${\sim}$70$^{\circ}$, 비탈그물의 섶장은 약 0${\sim}$64$^{\circ}$, 조하측인 제 2원통의 섶장은 약 0${\sim}$46$^{\circ}$까지였고, 유속이 0.0${\sim}$0.6m/s로 증가할 때 제1원통고 제2원통 까래의 깊이는 정조시 보다 약 50% 감소하였다. 3. 부가중량추의 부착위치에 따른 운동장 섶장의 깊이는 A-type은 기준형보다 약 25%, B-type은 약 10% 감소하였고, C-type은 기준형과 비슷하고, D-type은 약 15% 증가하였다. 비탈그물의 까래의 깊이는 A-type이 가장 깊었고, 다음으로 B-type, C-type, D-type 순이었다. 제2원통 까래의 깊이는 4종류의 실험망이 기준형 보다 약 10${\sim}$15% 증가하였다. 유속이 0.0${\sim}$0.6m/s로 증가할 때 비탈그물의 섶장의 기울기 변화량은 약 0${\sim}$63$^{\circ}$, 제2원통 섶장의 기울기 변화량은 약 0${\sim}$44$^{\circ}$이었다. 4. 부가중량추의 적정 무게는 약 2.6${\sim}$3.6gf이었고, 적정 부착위치는 부가중량추와 연결부분인 그물자락사이 연결줄의 길이가 약 300mm인 C-type과 연결줄 없이 직접 부착한 D-type이었다.
The ecosystem model was applied to estimate the regional distribution of the net production(or consumption) of phytoplankton and the net uptake(or regeneration) rate of nutrients in Masan Bay for scenario analysis to find a proper management plan. At the surface level, net production of phytoplankton is 200 mgC/㎡/day at the entrance of the bay, and 400∼1000 mgC/㎡/day at the center of the bay. The inner area of the bay showed more than 2000 mgC/㎡/day. All areas of the bottom level have a net consumption, with the center of the bottom level showing more than 600 mgC/㎡/day. For dissolved inorganic nitrogen, the results showed a net uptake rate of 100∼900 mg/㎡/day at the surface level. It showed that the net regeneration is above 50 mg/㎡/day at the bottom level. For dissolved inorganic phosphorus, the net uptake rate showed 10.0∼80.0 mg/㎡/day at the surface level, and the regeneration rate showed 0∼20.5 mg/㎡/day at the bottom level. Therefore, in order to control the water quality in Masan Bay, it is important to consider the re-supplement of nutrients regenerated in the water column.
탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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