Knyazev, Yuriy V.;Balaev, Dmitry A.;Yaroslavtsev, Roman N.;Krasikov, Aleksandr A.;Velikanov, Dmitry A.;Mikhlin, Yuriy L.;Volochaev, Mikhail N.;Bayukov, Oleg A.;Stolyar, Sergei V.;Iskhakov, Rauf S.
Advances in nano research
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제12권6호
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pp.605-616
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2022
We prepared two samples of ultrafine ferrihydrite (FH) nanoparticle ensembles of quite a different origin. First is the biosynthesized sample (as a product of the vital activity of bacteria Klebsiella oxytoca (hereinafter marked as FH-bact) with a natural organic coating and negligible magnetic interparticle interactions. And the second one is the chemically synthesized ferrihydrite (hereinafter FH-chem) without any coating and high level of the interparticle interactions. The interparticle magnetic interactions have been tuned by modifying the nanoparticle surface in both samples. The coating of the FH-bact sample has been partially removed by annealing at 150℃ for 24 h (hereinafter FH-annealed). The FH-chem sample, vice versa, has been coated (1.0 g) with biocompatible polysaccharide (arabinogalactan) in an ultrasonic bath for 10 min (hereinafter FH-coated). The changes in the surface properties of nanoparticles have been controlled by XPS. According to the electron microscopy data, the modification of the nanoparticle surface does not drastically change the particle shape and size. A change in the average nanoparticle size in sample FH-annealed to 3.3 nm relative to the value in the other samples (2.6 nm) has only been observed. The estimated particle coating thickness is about 0.2-0.3 nm for samples FH-bact and FH-coated and 0.1 nm for sample FH-annealed. Mössbauer and magnetization measurements are definitely shown that the drastic change in the blocking temperature is caused by the interparticle interactions. The experimental temperature dependences of the hyperfine field hf>(T) for samples FH-bact and FH-coated have not revealed the effect of interparticle interactions. Otherwise, the interparticle interaction energy Eint estimated from the hf>(T) for samples FH-chem and FH-annealed has been found to be 121kB and 259kB, respectively.
본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험으로 생성된 d4PDF (Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측 자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석 과정의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50개의 앙상블로 구성되어있으며, 하나의 앙상블은 60년동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000개의 연 최대 일 강우량을 수집하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000개의 연 최대 일강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10년부터 1000년의 재현기간을 갖는 확률강우량을 산정했다. 그 후, 관측 자료와 Gumbel 및 GEV (General extreme value) 분포를 토대로 산정된 확률강우량과의 편차를 산정하였다. 그 결과, 재현기간과 관측 기간의 차이가 증가할수록 이 편차가 증가하였으며, 이 결과는 짧은 관측 기간과 빈도해석의 적용은 재현기간이 증가할수록 신뢰하기 어려운 확률강우량을 제시한다는 것을 의미한다. 반면에, d4PDF는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.
유방 초음파 검사는 지방형 유방에서 영상화가 어렵고 미세 석회화를 찾는 데 어려움이 있지만, 미세 석회화의 발견은 유방암 선별 검사에 매우 중요하다. 초음파의 컬러 도플러 허상 중 반짝 허상은 영상에서 주로 결석이나 석회화 같은 강한 반사체에 발생되며 이를 이용한 평가 방법이 임상적으로 사용 중이다. 본 연구는 유방 석회화 중 가장 많이 차지하는 인산칼슘을 이용한 유방 모의 팬텀을 제작하여 초음파 장비의 컬러 도플러 설정 변수인 펄스 반복 주파수, 앙상블, 퍼시스트, 월 필터, 평활화, 선밀도, 임계값에 대해 실험을 진행했고 이를 통해 유방 초음파 검사에서 반짝 허상의 대조도를 개선하는 조건과 임상에서 이를 최대한 활용하기 위한 방안을 연구하고자 하였다. 그 결과 펄스 반복 주파수가 3.6 kHz ~ 7.2 kHz 범위에서 반짝 허상이 발생하며 10.5 kHz 이상에서는 발생하지 않았다. 앙상블의 경우 낮은 조건에서는 모든 크기의 석회화에 반짝 허상이 발생하였고 임계값 설정에서는 80에서 100 조건에서만 반짝 허상이 조금 증가했으며 1 mm 크기의 석회화에서는 발생하지 않았다. 퍼시스트, 월 필터, 평활화, 선밀도 설정은 반짝 허상이 발생하긴 했으나 조건별로 증가하지는 않아 설정 변수에 큰 의미가 없었으며 반짝 허상에 가장 큰 영향을 미친 것은 펄스 반복 주파수, 앙상블, 임계값으로 나타났다. 본 연구는 검사자가 컬러 도플러 설정을 조절하여 반짝 허상을 효과적으로 증가시키는 최적의 조건을 선택하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.
앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.
In this paper, the performance improvement for the new KMA's Climate Prediction System (GloSea6), which has been built and tested in 2021, is presented by assessing the bias distribution of basic variables from 24 years of GloSea6 hindcasts. Along with the upgrade from GloSea5 to GloSea6, the performance of GloSea6 can be regarded as notable in many respects: improvements in (i) negative bias of geopotential height over the tropical and mid-latitude troposphere and over polar stratosphere in boreal summer; (ii) cold bias of tropospheric temperature; (iii) underestimation of mid-latitude jets; (iv) dry bias in the lower troposphere; (v) cold tongue bias in the equatorial SST and the warm bias of Southern Ocean, suggesting the potential of improvements to the major climate variability in GloSea6. The warm surface temperature in the northern hemisphere continent in summer is eliminated by using CDF-matched soil-moisture initials. However, the cold bias in high latitude snow-covered area in winter still needs to be improved in the future. The intensification of the westerly winds of the summer Asian monsoon and the weakening of the northwest Pacific high, which are considered to be major errors in the GloSea system, had not been significantly improved. However, both the use of increased number of ensembles and the initial conditions at the closest initial dates reveals possibility to improve these biases. It is also noted that the effect of ensemble expansion mainly contributes to the improvement of annual variability over high latitudes and polar regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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