기상청에서는 강우량을 관측하기 위하여 평균 13km 해상도의 자동기상관측망을 운영하고 있다. 그러나 자동기상관측망은 육지에서만 관측이 가능하므로 기상레이더 관측망을 추가로 운영하여 해상을 포함한 우리나라 전역을 전천후로 관측하고 있다. 일반적으로 레이더로부터 추정하는 강우강도는 레이더 반사도(Z)와 지상관측자료의 강우강도(R)의 관계를 추정한 Z-R 관계식을 구하여 사용하고 있다. 하 지 만 이 관 계 식 은 경험식에 의존하고 있어 한반도의 강우특성에 맞게 최적화 할 필요가 있다. 이 연구에서는 마이크로 유전알고리즘을 병렬화하고 2014년도 여름철에 대한 Z-R 관계식의 최적화를 수행하였다. 마이크로 유전알고리즘을 이용하여 최적화한 Z-R 관계식은 기존에 사용하던 관계식과는 다르게 $Z=120R^{1.56}$이 추정되었다. 하지만 마이크로 유전알고리즘의 최적화과정에서 탐색한 적합도 함수의 위상공간이 평평한 고원의 형태에 가까웠다. 이러한 결과는 1.5km 고도와 지상 사이에 복잡한 강수의 발달과 소멸과정이 포함되어 있어 정교한 추정에 한계가 있음을 보여주고 있다.
본 연구에서는 차량용 레인센서를 이용하여 고해상도의 강우관측을 위한 관계식을 개발하였다. 차량용 레인센서는 8개의 채널로 이루어져 있으며, 각 채널은 강우발생시 차량의 전면유리창에 내리는 우적량을 감지하여 센서시그널을 생성하는데, 강우량이 높을수록 센서시그널은 낮은 값으로 형성된다. 레인센서에서 생성되는 센서시그널의 이러한 특징을 이용하여 관계식을 개발하였다. 특정강우를 발생시키기 위하여 인공강우 발생장치를 제작하였으며, 인공강우발생장치에서 분사되는 강우량의 변화에 따른 센서시그널의 변화 값을 분석하였다. 이 중 민감도 분석을 통해 다양한 강우량을 잘 반영하는 최적의 센서 채널을 선정하였다. 선정된 채널을 이용하여 5분 단위 센서시그널를 생성하였고 생성된 5분 단위 센서시그널의 대표 값을 평균, 25분위, 50분위, 75분위로 설정하여 관계식을 구축하였다. 구축된 관계식을 이용하여 실강우 데이터에 적용하여 강우량 값을 환산하였고, 환산된 강우량은 지상강우관측소에서 관측된 강우량 값과의 비교를 통해 관계식의 신뢰도를 검증하였다. 검증결과 데이터의 이상치가 발견되어 관계식의 신뢰도는 다소 떨어졌지만, 해당 잔차 범위의 실험 데이터가 부족한 것으로 판단되었다. 개발된 관계식을 실강우에 적용시켜 강우량 값을 환산한 하였고, 신뢰도 검증을 위해 동시간에 관측된 지상강우 관측 장비에서 생성된 강우량 값과 비교를 하였고 관측 결과 레인센서는 0.5mm 이하의 미세한 강우량까지 측정하였고 평균 관측 오차는 0.36mm로 나타났다.
11살의 중성화 암컷 miniature Schnauzer 견이 식욕부진, 복부팽만, 빈뇨증상과 변비증상으로 내원하였다. 복부 일반 방사선 검사에서 하나의 큰 균질한 지방 밀도의 종괴가 후복강과 골반강에서 확인되었다. 그 종괴는 내림결장을 변연부와 배쪽으로, 방광을 배쪽으로 변위시켰다. 복부 초음파 검사에서 종괴는 내부의 거친 에코구조와 바깥쪽에 고에코성 막을 갖고 있으며, 컴퓨터단층촬영에서 균질하게 주위 지방과 같은 (-180 ~ -110 HU) 감쇄성을 보였다. 주위 조직으로의 침습의 증거는 없었다. 세침흡인을 통한 세포검사 결과는 많은 층과 군집의 지방세포들이었다. 환자는 수술적으로 종괴를 제거한 후 임상증상이 완전히 해소되었다. 조직병리학적 검사를 통해 그 종괴는 지방종으로 진단되었다.
생장도일을 품종별로 계산해 두면 농작물의 지역 적응여부를 판단하는데 유용하며, 넓은 지역에 적용하여 분포도를 작성하면 수목이나 작물의 기후학적 적응도 판단의 기준으로 활용할 수 있어 농업기후지대 구분에 이용된다. 이미 제작된 30m 해상도 전자기후도를 이용하여 생장도일(GDD) 분포도를 작성할 수 있다면 현재의 기후조건에서 적지적작, 적지적수를 위한 토대를 마련할 수 있을 뿐 아니라 기후변화에 따른 향후 우리나라 농림업 분야의 적응방안을 도출하는 데 큰 도움이 될 것이다. 전자기후도 형태로 공급되는 기후학적 평년의 월별 기온자료에 의해 식물의 생장도일 분포도를 작성할 수 있는지를 경남 합천지역을 대상으로 검토한 결과, 생육임계온도 $0^{\circ}C$에서 계산된 GDD만이 일별 기온자료에 의해 계산된 GDD와 그 값이 유사했으며, 생육임계온도가 $5^{\circ}C$와 $10^{\circ}C$로 높아질수록 오차가 급격하게 증가하여 실용성이 떨어지는 것으로 나타났다. 실용성이 인정되는 기준온도 $0^{\circ}C$에서 1971-2000년 평년의 남한 전역 GDD를 30m 해상도로 추정하고, 이것을 IPCC SRES A2 시나리오(2011-2040, 2041-2700, 2071-2100년)에서 예상되는 미래 GDD 분포와 비교한 결과 100년 후에는 현재의 GDD보다 약 38% 증가할 것이며 그 증가폭은 평야지보다는 고랭지에서 현저하게 나타날 것으로 예상되었다.
인삼 조사포닌을 기존의 고온 MeOH 추출/n-BuOH 분획법 및 고온 MeOH 추출/Diaion HP-20 흡착/MeOH 용출법과 새로이 시도된 고온 MeOH 추출/cation AG 50W흡착/$H_2O$ 용출/n-BuOH 추출법(AG 50W법), 상온 MeOH 추출/Diaion HP-20 흡착/MeOH 용출법(상온추출법)과 EtOAc/n-BuOH 직접 추출법으로 분리한 다음 기존의 HPLC/RI 방법으로 ginsenoside조성을 비교한 결과 EtOAc/n-BuOH 직접 추출법을 제외하고는 큰 차이가 없었으나 분리능과 감도가 우수한 HPLC/ELSD방법을 사용한 결과, ginsenoside $Rb_2$, Rf, $Rg_1$ 및 $Rh_1$ 등을 뚜렷이 식별할 수 있었고 추출 및 분획방법에 따라 조사포닌간 ginsenoside의 현저한 조성차이를 볼 수 있었다. 특히 AG 50W법에 의해 분리된 조사포닌에서 뚜렷한 prosapogenin 피크를 볼 수 있었으며 LC/MS의 결과, ginsenoside $Rb_1$, $Rb_2$ 등의 7종의 주종 사포닌 이외에도 5종의 prosapogenin과 1종의 chikusetsusaponin을 포함한 총 13종의 ginsenoside를 동정하였다. 새로이 정립한 HPLC 분석조건, 즉 $NH_2$ 대신에 $C_{18}$ column을 사용하고 $KH_2PO_4/CH_3CN$ gradient로 상온추출법으로 분리한 조사포닌을 분석한 결과, malonyl ginsenoside 피크를 용이하게 확인할 수 있었다.
Field-programmable gate array (FPGA) 기반 시간-디지털 변환기 (time-to-digital converter: TDC)는 구조가 단순하고, 빠른 변환속도를 갖는 딜레이 라인 (delay-line) 방식을 주로 사용한다. 하지만 딜레이 라인 방식 TDC의 시간 측정범위를 늘리기 위해서는 딜레이 라인의 길이가 길어지므로 사용되는 소자가 많아지고, 비선형성으로 인한 오차가 증가하는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 동일한 길이의 딜레이 라인에 펄스 트레인 (pulse-train)을 입력하여 시간 측정범위를 향상시키고, 리소스를 효율적으로 사용하는 방식을 제안한다. 펄스 트레인 입력 방식의 TDC는 긴 시간을 측정하기 위하여 시작신호의 입력과 동시에 4-천이 (transition) 펄스 트레인이 딜레이 라인에 입력된다. 그리고 동기회로 (synchronizer) 대신 천이 상태 검출부를 설계하여 중지신호 입력 시 사용된 천이를 판별하고, 준안정 상태 (meta-stable state)를 피하면서 딜레이 라인의 길이를 줄이는 구조를 갖는다. 제안한 TDC는 72개의 딜레이 셀 (delay cell)을 사용하였고, 파인부 (fine interpolator)의 성능 측정 결과, 시간 측정범위는 5070 ps, 평균 분해능은 20.53 ps, 최대 비선형성은 1.46 LSB였으며, 시간 측정범위는 계단 (step) 파형을 입력신호로 사용하는 기존 방식 대비 약 343 % 향상되었다.
지리 정보시스템(Geographical Information System)을 이용하여 도심지 Non Pount Source오염 물질의 양이 오염원 종류별로 확인되고 적절하한 오염감소를 위한 대책이 마련되었다. 경험에 의한 공해물질 예측모델을 운용하기 위한 모든 입력 자료들이 도심지의 거리 구획별(Street block)별로 제공되어 각 거리 구획별 오염량이 계산되었다. 계산된 오염량은 각 우수 배출구별로 합산되어 오염량이 많은 지역이 판명되었다. 또한 오염량을 줄이기 위하여 인공호수를 만들기 위한 적지분석이 수행되었으며, 그에 따른 비용분석이 이루어졌다. 본 연구는 지형정보시스템의 도심지 공해연구에의 기여도를 입증시켜 주었다.
서해 경기만의 덕적도 서부에 발달하고 있는 사퇴해역에서 획득된 고해상 탄성파탐사자료, 해저면측사탐사자료, 표층퇴적물 및 주상코어시료에 대한 정밀분석과 연구가 실시되었다. 탄성파탐사 자료에 의하면 사퇴의 층서는 3개의 퇴적단위(sequence I, II, III)로 구분되어진다. 최상부 퇴적단위 I은 $^{14}C$ 연대측정 자료에 의하면 5,000~6,000 yr BP경 본 해역이 해침을 받은 후 강한 왕복성 조류에 의하여 형성된 것으로 사료된다. 퇴적단위 II는 주상코어 자료에 의하면 니질이 주로 분포하는 고 조간대 니질퇴적층으로 추정된다. 퇴적단위 III은 중생대에 관입한 화강암으로 분포된 음향기반암 상부에 플라이스토세 말기로 추정되는 육성퇴적층인 자갈 내지는 조립질 퇴적물이 부정합으로 퇴적된 것으로 판단된다. 해저면측사탐사 자료에 의하면 사퇴 정상의 해저면은 모래파가 발달되어 있으며, 이는 대체로 조류의 방향과 일치하는 $N20^{\circ}W$ 방향이다. 사퇴 정상부에서 멀어지면 모래물결자국이 발달하고, 경사면에서는 균질한 사질로 분포한다. 표층퇴적물과 주상퇴적물(시료 VC-1, 2, 3)은 특정 내부 구조를 갖지 않는 비교적 균질한 중립토 내지 세립토(Mz, 1-$2{\phi}$)로 분포하는 특징을 보인다.
인간의 생태계와 서식환경을 공유하고 있는 정주성 거미류의 경우 제한된 서식지 이동 특성으로 인해, 특정 유해환경을 효과적으로 감시할 수 있는 환경 지표생물로서의 활용가치가 매우 높은 생명체로 판단된다. 따라서 본 연구는 석면 섬유에 노출시킨 거미의 서폐 미세구조를 관찰하고, 그 결과를 토대로 유해환경을 모니터링할 수 있는 생물지표로서의 활용 가능성에 대해 논의하였다. 고해상도의 주사전자현미경으로 서폐의 미세구조를 관찰한 결과, 기공 주위에 분지된 수지상의 큐티클지주(spike)는 기낭으로 유입되는 공기를 정화하는 필터구조로 작동하였고, 기낭 내부에 수직돌출된 큐티클 지주는 기낭 공간을 안정적으로 확보하고 호흡 표면적을 극대화하는 구조체임이 확인되었다. 짧은 노출 기간에도 불구하고, 기공 개구부의 전 영역에서 청석면의 미세섬유가 검출되어 석면과 같은 환경 오염원에 대한 효과적인 생물지표로서의 가능성을 거미의 서폐에서 확인하였다. 또한, 기낭으로 유입되어 혈림프 공간을 관통한 미세섬유는 고착구조를 형성하고 조직손상을 유발함이 관찰되었는데, 섬유 주위에 밀집된 혈구는 흔히 관찰되었으나, 섬유 표면에 부착된 혈구나 석면소체 등은 관찰되지 않았다. 이는 상대적으로 짧은 석면노출기간에서 기인하는 것으로 해석되었다.
이 논문에서는 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 모니터 상에 사용자가 쳐다보고 있는 시선 위치를 파악하기 위한 새롭고 실용적인 방법을 제안한다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라 시스템을 주로 많이 이용하였다. 그러나 이러한 경우 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하기 어려운 문제점이 있다. 그러므로 이 논문에서는 광각 카메라(얼굴의 움직임에 의한 시선 위치 추적용) 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라(눈동자 움직임에 의한 시선 위치 추적용), 즉 이중 카메라를 이용하여 시선 위치 추적 시스템을 구현하였다. 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라로부터 추출된 눈 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있으며, 눈 특징점을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위해 이중 적외선 조명을 사용하였다. 실험 결과, 본 논문에서는 실시간으로 동작하는 시선 위치 추적 시스템을 구현할 수 있었으며, 이때 얼굴 및 눈동자 움직임을 모두 고려하여 계산한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 3.44cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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