본 연구에서는 천연가스 유량 측정에 사용되는 임계유동함수(CFF)를 AGA8-dc 상태방정식으로 계산할 때 CFF 계산값의 불확도를 평가하였다. CFF 계산에 사용되는 엔탈피, 엔트로피, 음속 식은 불확도 분석이 가능하도록 무차원 헬름홀츠 자유에너지(Helmholtz free energy, HFE)와 이의 편도함수로 표현하였고, HFE의 불확도를 추정하였다. 압축인자의 불확도에 의해 유발되는 종속 변수의 불확도를 반영하기 위해 AGA8-dc 압축인자 식을 해당 불확도만큼 편차가 생기는 형태로 변형하였고, 각 불확도 요인별로 불확도 기여도 평가 모델을 만들었으며, 이를 CFF 계산 프로그램에 적용하였다. 그 결과 CFF의 불확도는 압력 10, 50, 100 bar 에서 각각 0.025, 0.055, 0.112 % 정도로 평가 되었고 압력에 비례하여 증가하는 것을 확인하였다. 또한 본 결과를 기존 CFF 국제비교시험결과(1999년)에 적용한 결과 각 기관별 CFF 값의 차이를 적절히 설명하는 것도 알 수 있었다.
Due to the decrease in coastal productivity and deterioration in the quality of ecosystem which result from the excessive overfishing of fisheries resources and the environmental pollution, fisheries resources in the Korean waters hit the dangerous level in respect of quantity and quality. In order to manage sustainable and effective fisheries resources, it is necessary to suggest the potential yield (PY) for clarifying available fisheries resources in the Korean waters. So far, however, there have been few studies on the estimation methods for PY in Korea. In addition, there have been no studies on the comparative analysis of the estimation methods and the substantial estimation methods for PY targeted for large marine ecosystem (LME) For the reasonable management of fisheries resources, it is necessary to conduct a comprehensive study on the estimation methods for the PY which combines population dynamics and ecosystem dynamics. To reflect the research need, this study conducts a comparative analysis of estimation methods for the PY in the Korean waters of the East Sea to understand the advantages and disadvantages of each method, and suggests the estimation method which considered both population dynamics and ecosystem dynamics to supplement shortcomings of each method. In this study, the maximum entropy (ME) model of the holistic production method (HPM) is considered to be the most reasonable estimation method due to the high reliability of the estimated parameters. The results of this study are expected to be used as significant basic data to provide indicators and reference points for sustainable and reasonable management of fisheries resources.
인공신경망을 압축에 적용하여 더 높은 압축 성능을 보이기 위한 알고리즘들이 몇 가지 연구되어 있다. 그러나 그동안 이러한 알고리즘들은 한정된 계산 능력의 하드웨어를 가지고 있기에 작은 크기의 신경망을 사용할 수밖에 없었으며 적용하는 대상 역시 실제로 사용하기에는 너무 작은 크기의 파일들이었다. 본 논문에서는 GPGPU의 계산능력을 신경망 학습에 이용하여 만든 텍스트 문맥 기반 문자 등장 확률 예측기와 함께 허프만 부호화의 성능을 높일 수 있는 변환 방법을 제시한다. 앞먹임 신경망과 GRU 회귀 신경망에 대해 실험을 수행하였으며, 회귀 신경망 모델은 앞먹임 신경망에 비해 뛰어난 예측 성공률과 압축률을 보였다.
입상활성탄에 의한 아마란스 염료의 흡착특성을 회분식 실험을 통해 조사하였다. 아마란스 염료의 흡착동력학적 연구는 298, 308, 318 K에서 초기농도 100, 200, 300 mg/L의 수용액을 가지고 수행하였다. 입상활성탄에 의한 아마란스 염료의 흡착 평형관계는 298K에서 Langmuir 등온식이 잘 적용되었다. 유사일차반응속도식과 유사이차반응속도식을 사용하여 동력학 실험값을 평가한 결과, 유사이차반응속도식이 더 잘 맞았으며, 속도상수($k_2$) 값은 아마란스 초기농도 100, 200, 300 mg/L 에 대해 각각 0.1076, 0.0531 및 0.0309 g/$mg{\cdot}h$로 조사되었다. 활성화에너지, 표준엔탈피, 표준엔트로피 및 표준자유에너지를 평가하였다. 조사된 표준자유에너지값은 초기농도 200 mg/L 에서 -5.08 ~ -8.10 kJ/mol로 자발적인 공정임을 알 수 있었다. 엔탈피변화량이 양의 값인 38.89 kJ/mol을 나타내어 활성탄에 대한 아마란스 염료의 흡착이 흡열반응으로 일어난다는 것을 알 수 있었다.
음성 인식에서 기존의 음성 특징 추출 방법은 명확하지 않은 스레숄드 값으로 인해 부정확한 음성 인식률을 가진다. 본 연구에서는 음성과 비음성에 대한 특징 추출을 묵음 특징 정규화를 융합한 음성 인식 성능 향상을 위한 방법을 모델링 한다. 제안한 방법에서는 잡음의 영향을 최소화하여 모델을 구성하였고, 각 음성 프레임에 대해 음성 신호 특징을 추출하여 음성 인식 모델을 구성하였고, 이를 묵음 특징 정규화를 융합하여 에너지 스펙트럼을 엔트로피와 유사하게 표현하여 원래의 음성 신호를 생성하고 음성의 특징이 잡음을 적게 받도록 하였다. 셉스트럼에서 음성과 비음성 분류의 기준 값을 정하여 신호 대 잡음 비율이 낮은 신호에서 묵음 특징 정규화로 성능을 향상하였다. 논문에서 제시하는 방법의 성능 분석은 HMM과 CHMM을 비교하여 결과를 보였으며, 기존의 HMM과 CHMM을 비교한 결과 음성 종속 단계에서는 2.1%p의 인식률 향상이 있었으며, 음성 독립 단계에서는 0.7%p 만큼의 인식률 향상이 있었다.
지형 자료는 지구과학 여러 분야에서 중요한 기초 자료 중 하나이다. 최근 들어, 상세한 분해능을 가지는 DEM 자료가 활용가능하며 따라서 방대한 양의 자료를 효율적으로 다루는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 방대한 DEM 자료의 무손실 압축 및 효율적인 복원에 대해 알아보았다. 이를 위해 정수웨이블릿 변환과, 엔트로피 부호화의 개념을 이용하여, 웨이블릿 계수의 부호화 및 일부 영역의 지형복원 방법을 고안하였다. 또한, 정밀 중력 지형보정 과정에서 이러한 연구 결과의 활용성을 검토하였다. DEM의 압축률이 가장 좋은 웨이블릿은 CDF3.5이며, CDF3.1 또는 CDF3.5 웨이블릿을 사용하여 3단계 정도로 분해를 하는 것이 최적의 선택이다 (약 45.4%의 압축률). 또한 웨이블릿변환의 다중단계분석 특성을 활용하여 웨이블릿계수의 일부만을 추출하여 지형의 일부만을 복원할 수 있었다.
Kim, Dong-Hwan;Nguyen, Tuyen Van;Heo, Muyoung;Chon, Tae-Soo
Journal of Ecology and Environment
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제38권1호
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pp.95-107
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2015
Because an ecological community consists of diverse species that vary nonlinearly with environmental variability, its dynamics are complex and difficult to analyze. To investigate temporal variations of benthic macroinvertebrate community, we used the community data that were collected at the sampling site in Baenae Stream near Busan, Korea, which is a clean stream with minimum pollution, from July 2006 to July 2013. First, we used a self-organizing map (SOM) to heuristically derive the states that characterizes the biotic condition of the benthic macroinvertebrate communities in forms of time series data. Next, we applied the hidden Markov model (HMM) to fine-tune the states objectively and to obtain the transition probabilities between the states and the emission probabilities that show the connection of the states with observable events such as the number of species, the diversity measured by Shannon entropy, and the biological water quality index (BMWP). While the number of species apparently addressed the state of the community, the diversity reflected the state changes after the HMM training along with seasonal variations in cyclic manners. The BMWP showed clear characterization of events that correspond to the different states based on the emission probabilities. The environmental factors such as temperature and precipitation also indicated the seasonal and cyclic changes according to the HMM. Though the usage of the HMM alone can guarantee the convergence of the training or the precision of the derived states based on field data in this study, the derivation of the states by the SOM that followed the fine-tuning by the HMM well elucidated the states of the community and could serve as an alternative reference system to reveal the ecological structures in stream communities.
상변화 물질을 취급하는 수치해석에서는 온도, 압력, 체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값이 필요하다. 그러나 열역학적 성질들은 증기표나 선도 등의 형태로 주어지기 때문에 그대로 이용할 수는 없고 모델링하여 사용하여야 한다. 본 연구에서는 2차 스플라인 보간법과 비교함으로써, 과열증기의 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 신경회로망은 온도와 압력, 2개의 입력에 대하여 비체적, 엔탈피 및 엔트로피, 3개의 출력을 얻을 수 있도록 입력층, 은닉층 및 출력층으로 구성되었다. 스플라인 보간법은 2차 다항식을 사용하였으며, 주어진 압력에 대한 소구간의 온도에 적용하였다. 신경회로망 모델링은 많은 출력 범위에서 2차 스플라인 보간법보다 우수한 백분율 오차를 보였으며, 이 결과로부터 과열증기 모델링에 신경회로망이 아주 강력한 방법임을 확인하였다.
본 연구는 흡착제로 야자각계 수증기 활성화 입상 활성탄을 사용하여 Acid Black 1 수용액에서의 흡착 거동과 동역학적, 열역학적 파라미터에 대해 회분식 반응을 통해 조사하였다. 흡착변수로는 pH, 초기농도, 접촉시간, 온도를 사용하였다. pH에 대한 영향을 조사하기 위해 pHpzc 값을 분석한 뒤 pH 3-11 범위에서 제거율을 조사하였다. 흡착평형자료로부터 Langmuir, Freundlich, Temkin, Dubinin-Radushkevich 등온 흡착식에 대한 적합성을 평가하였다. 흡착공정에 대한 동역학적 해석을 통해 유사 1차반응식과 유사 2차반응식에 대한 흡착반응의 일치도를 평가하였다. 열역학적 해석을 통해 엔탈피 변화 값과 활성화에너지 값을 조사하여 이를 통해 흡착공정이 흡열반응인지를 확인하였으며, 엔트로피 변화 값과 자유에너지 값을 통해 흡착공정의 자발성을 확인하였다.
키 교환 프로토콜은 공개 네트워크상에서 안전한 통신 채널을 구축하는데 필수적인 요소이다. 특히, 패스워드 기반 키 교환 프로토콜에서는 패스워드를 이용하여 사용자 인증이 이루어지며 이를 바탕으로 안전하게 키 교환이 이루어지도록 설계되어야 한다. 그러나 패스워드는 인간이 쉽게 기억할 수 있는 반면에 엔트로피가 낮고 따라서 사전공격에 쉽게 노출될 수 있다. 최근, Zhao와 Gu가 서버의 도움을 필요로 하는 새로운 패스워드 기반 키 교환 프로토콜을 제안하였다. Zhao와 Gu가 제안한 프로토콜은 일회성 비밀키의 노출 상황을 고려하는 공격자 모델에서도 안전성이 증명가능하다고 주장하였다. 본 논문에서는 Zhao와 Gu의 프로토콜에 대한 재전송 공격을 통하여 이 프로토콜이 저자들의 주장과 달리 일회성 비밀키의 노출 시에 안전하지 않다는 것을 보일 것이다. 본 연구 결과는 Zhao와 Gu가 제시한 안전성 증명이 성립하지 않음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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