수자원의 수요 증가와 ENSO (El Ni$\tilde{n}$o/La Ni$\tilde{n}$a Southern Oscillation) 등의 기후변화 현상으로 인한 수자원 공급의 불안정 요소가 제기됨에 따라, 수자원 관리 계획 수립 시 장/단기강우 모의의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 미국 플로리다 템파 지역의 두 개 유역을 대상으로 1986년부터 2008년까지의 MM5 지역기후모델을 이용한 강우모의 결과를 시험지역의 33개 관측자료와 CDF-mapping 기법을 이용하여 통계적으로 보정하였으며 그 결과를 바탕으로 ENSO 패턴에 따른 모델의 성능을 평가하였다. 보정된 MM5일 강우 모의결과는 대체적으로 각 관측소의 월 평균 강우량 (ME: 1.0mm)을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 블락-크리깅 기법을 이용하여 추정된 유역 평균 일/월 강우량 또한 관측치를 잘 재현하였다(일 강우 ME: 0.8mm, 월 강우 ME: 7.1mm). 한편, ONI (Oceanic Ni$\tilde{n}$o index)를 이용하여 구분한 ENSO 패턴에 따른 강우 모의치를 분석한 결과, 월별 엘리뇨/라니냐 해에 대한 유역 단위의 강우량 모의 성능이 상이한 것으로 나타났다. 이 원인으로 한정된 모수화 적용 및 모델 경계자료 오차 등을 제시하고 이에 대한 보정 방법개선 등의 추가 연구의 필요성을 지적하였다. 본 연구는 ENSO 패턴을 고려한 월별 기후모델 결과를 활용함에 있어 유의점을 제시하였기에, 우기와 건기에 대한 수자원 관리를 위한 적용 등에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
화력 발전소에서 발생하는 석탄 바닥재에 $Na_2O$와 $Li_2O$가 첨가된 결정화 유리를 제조하고, 비등온 열분석법을 이용하여 결정성장 거동을 분석하였다. 온도에 따른 결정화 분율 및 결정화 속도 변화를 계산한 결과, 결정화가 50% 진행된 온도는 DTA 상의 결정 발열피크 $T_p$ 보다 약간 높게 나타났으며, 결정화가 가장 빠르게 진행되는 온도는 $T_p$와 거의 일치함을 알 수 있었다. Kissinger 식을 이용하여 결정화 활성화 에너지(262 kJ/mol), Avrami 상수 (1.7) 그리고 진동수 ($5.7{\times}10^{16}/s$)를 계산하였으며, 이로부터 nepheline 결정 성장은 주로 1~2 차원적 표면 결정화 경향을 보이지만, 동시에 내부 결정화도 어느 정도 나타날 것으로 예측되었다. 실제 미세구조 관찰에서 수지(dendrite)상의 표면 결정화가 상당히 일어났고 동시에 낮은 분율의 내부 결정도 생성된 것이 확인되어, Kissinger식에 의해 예측된 결과가 본 연구에서 제조된 결정화 유리의 거동과 일치함을 알 수 있었다.
효율적인 도시공간구조 형성은 에너지 절감 및 친환경적 측면에서 중요한 요소임에도 불구하고 핵심요소인 도심 및 부도심의 관리는 도시 활동의 변동성과 복잡성으로 인해 점차 어려워지고 있다. 부산의 경우 1960년 이후 도시의 급속한 경제성장으로 인한 도심 규모의 확대 및 인구과밀화 속에서 20년 단위의 도시기본계획 이외에 도심 기능에 대한 전문적인 진단이나 관리 등에 대한 체계적인 접근은 매우 부족하였다. 효율적인 도심지역의 관리를 위해서는 우선적으로 도심기능의 수요 및 노후 예측을 위한 체계적인 도심 모니터링이 필요하다. 이에 본 연구는 도심재생측면에서의 도심지역 노후 진단을 통해 현재 도심의 현황을 파악함과 동시에 향후 도심 관리를 위한 공간정보의 활용방안을 제시하고자 한다. 분석지표로는 물리적, 경제적, 사회적 지표로 나누어 현황을 살펴본 후, 미시적 접근으로 경제적 지표를 활용하여 부산시 서면 도심지역의 경제적 노후를 세부적으로 살펴보았다. 분석 결과 인구분포나 토지이용 측면에서 교외화 단계를 지나 비효율적 분산화 단계가 지속되고 있는 것으로 나타났다. 이는 도심 및 부도심의 기능 강화의 필요성을 의미하며 이에 본 연구는 보다 미시적 관점에서 도심지역을 진단하고 분석된 자료를 바탕으로 도심 지역의 문제점과 도심기능의 강화 방향을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 상수원에서 문제시 되고 있는 미량오염물질의 처리에 대한 연구를 하기 위해선 많은 시간과 비용이 소요되는데, 이를 절감하기 위한 대안으로 양자화학적 기반의 범밀도함수이론(Density Functional Theory, DFT)을 활용하여 물질간의 상호 반응성 및 분해과정을 해석하였다. 본 연구에서 다루고 있는 물질은, 최근 낙동강 수계에서 빈번히 검출되고 있는 Sulfonamide 물질 3종(sulfamethazine, sulfathiazole, sulfamethoxazol)을 선정하였으며, 이론적인 연구로는 DFT모델링, 실험적 연구로는 UV-VIS 및 FT-IR 등의 분광분석을 하여 비교 및 검증을 하였다. DFT모델링을 실시한 결과 Sulfonamide물질의 HOMO(highest occupied molecular orbital)와 오존의 LUMO (lowest unoccupied molecular orbital) 사이에서 반응이 가장 유리하며, Sulfonamide 물질의 HOMO를 가시화 한 결과 Sulfanilamide기에서 전자밀도가 높게 나타나므로 Sulfanilamide기에서 반응이 활발할 것이라 예측되었다. UV-VIS 실험결과 260 nm에서 Sulfanilamide기가 검출되었으며, 오존산화시 검출된 Sulfanilamide기가 빠르게 사라짐을 알 수 있었다. FT-IR분석결과로써 Sulfanilamide기에서도 그 한 부분인 아민기(N-H)에서 가장 활발한 제거반응이 일어남을 알 수 있었으며 이러한 결과로부터 DFT모델링 방법을 통해서 정수처리 공정에 대해서 반응을 예측할 수 있음을 확인하였다.
Akande, Taiwo O;Akinwumi, Akinyinka O;Abegunde, Taye O
Journal of Animal Science and Technology
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제57권5호
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pp.17.1-17.6
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2015
The present study investigated the nutritional and economic suitability of cashew reject meal (full fat and defatted) as replacement for groundnut cake (GNC) in the diets of laying chickens. A total of eighty four brown shavers at 25 weeks of age were randomly allotted into seven dietary treatments each containing 6 replicates of 2 birds each. The seven diets prepared included diet 1, a control with GNC at $220gkg^{-1}$ as main protein source in the diet. Diets 2, 3 and 4 consist of gradual replacement of GNC with defatted cashew reject meal (DCRM) at 50%, 75% and 100% on weight for weight basis respectively while diets 5, 6 and 7 consist of gradual inclusion of full fat cashew reject meal (FCRM) to replace 25%, 35% and 50% of GNC protein respectively. Each group was allotted a diet in a completely randomized design in a study that lasted eight weeks during which records of the chemical constituent of the test ingredients, performance characteristics, egg quality traits and economic indicators were measured. Results showed that the crude protein were 22.10 and 35.4% for FCRM and DCRM respectively. Gross energy of DCRM was 5035 kcal/kg compared to GNC, 4752 kcal/kg. Result of aflatoxin $B_1$ revealed moderate level between 10 and $17{\mu}g/Kg$ in DCRM and GNC samples respectively. Birds on control gained 10 g, while those on DCRM and FCRM gained about 35 g and 120 g respectively. Feed intake declined (P < 0.05) with increased level of FCRM. Hen day production was highest in birds fed DCRM, followed by control and lowest value (P < 0.05) was recorded for FCRM. No significant change (P > 0.05) was observed for egg weight and shell thickness. Fat deposition and cholesterol content increased (P > 0.05) with increasing level of FCRM. The cost of feed per kilogram decreased gradually with increased inclusion level of CRM. The prediction equation showed the relative worth of DCRM compared to GNC was 92.3% whereas the actual market price of GNC triples that of DCRM. It was recommended that GNC could be completely replaced by DCRM in layer's diets in regions where this by product is abundant. However, FCRM should be cautiously used in diets of laying chickens.
AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 고추장의 온도별(1$0^{\circ}C$, 2$0^{\circ}C$, 35$^{\circ}C$) 저장 중 이화학적 및 관능적 변화를 통해 유통기간 예측에 대한 연구를 했다 pH는 저장기간 및 온도가 증가할수록 감소하였으며, 반면 적정산도는 증가 차이를 보였다. 저장기간 중 미생물의 변화 결과는 저장기간이 증가할수록 감소 경향을 보였으며, 온도 증가에 따라서도 감소 차이를 보였다. 수분 함량은 저장기간이 증가할수록 감소를 보였고 점도변화는 저장기간 및 온도가 증가할수록 증가를 보였다. 표면색도는 저장기간이 경과할수록 L, a 및 b-value가 저하되어 색이 저장 초기 보다 유의적인 차이가 있었다. 아미노태 질소는 저장기간 및 온도에 따라 감소를 보였으며 상관계수(r=-0.9052)가 제일 높아 유통기간 설정하는 품질특성으로 삼았다. Q$_{10}$-value는 1.80이었고, 활성화에너지(Ea)는 8.6kcal/mol이었다. 고추장의 관능적 품질 하한선은 아미노태 질소 함량이 170.6mg%일 때이며, 이를 1차 회귀방정식에 온도별로 대입하여 유통기간을 예측하였다. 유통기간의 예측은 1$0^{\circ}C$에서 467일, 2$0^{\circ}C$에서 261 일, 35$^{\circ}C$에서 133일로 나타났다.
도시철도 지하역사 냉방 기류 및 냉방 효율을 조사하기 위하여 수치해법을 이용하여 해석하고 현장 실험 결과와 비교하여 분석하였다. 해석 대상 역사로는 지하 8층의 깊이 43.6m인 서울 5호선 신금호 역사를 선정하였다. 전체 역사를 해석 영역으로 하였으며, 공조기 모드는 평상시 모드로 고정시켰다. 냉방 공조를 위하여 대합실 천정에 총 94개의 정사각형($0.6m{\times}0.6m$) 환기구를 모델하였으며, 승강장은 총 222개의 환기구가 승강장 천정에 모델되었다. 대합실에서 급기되는 공기는 $47,316m^3/h$, 배기되는 공기량은 $33,980m^3/h$이며, 승강장에서 급기되는 공기는 $33,968m^3/h$, 배기되는 공기량은 $76,190m^3/h$로 현장의 풍량을 반영하였다. 승강장에서 스크린도어(PSD)는 닫힌 경우와 열린 경우 각각을 조사하였다. 총 750만개의 격자가 사용되었으며, 전체 영역을 22개의 다중 블록으로 나누어서 계산하고, MPI를 이용하여 각각의 블록에서 계산된 결과를 교환하였다. LES 기법을 이용하여 운동량 방정식 및 에너지 방정식을 계산하였다.
최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
북극 지역의 대기 온도는 바다 및 해빙, 대기 사이의 에너지 교환에 큰 역할을 하므로 북극 대기 온도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 하지만 현장 관측 자료들은 북극 대기 온도의 공간적인 분포를 나타내는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 부이(buoy) 자료와 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 위성자료를 이용하여 기계학습 기반 여름철 대기 온도 추정 모델을 구축하였다. 기계학습으로는 random forest(RF) 및 support vector machine(SVM)을 사용하였으며, AMSR2 관측 시간에 따라 하루 두 번의 대기 온도를 추정하였다. 또한 추정된 대기 온도를 유럽 중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ERA-Interim 재분석자료의 대기 온도와 공간 분포를 비교하였다. 교차 검증 결과 두 가지 기계학습 기법 모두 0.84-0.88의 $R^2$ 및 $1.31-1.53^{\circ}C$의 RMSE를 보였다. 공간적인 분포에서 IABP 부이 관측 자료가 존재하지 않는 바렌츠해(Barents Sea), 카라해(Kara Sea) 및 배핀만(Baffin bay) 지역에서는 기계학습 모델이 ERA-Interim 대기 온도에 비하여 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구는 경험적인 북극 대기 온도 추정의 가능성과 한계점을 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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