본 연구에서는 실제 하수관로 내 흐름상태를 파악하기 위하여, 건기동안 처리구역 최상부에 위치한 관로의 수위, 유속, 유량의 값을 실제 측정하여 추정된 하수의 전단응력을 조사하였다. 수세분뇨 및 토사를 모사하기 위해 점착성 및 비점착성 고형물(두부와 모래)을 따로 또 함께 투입한 후 흐름의 상태를 촬영하였는데, 본 실험대상관로에서는 큰 방해없이 침전물이 하수와 함께 씻겨 내려가는 것을 관찰하였다. 경사가 0.00319인 관로에서 주중 하수의 최소전단응력을 초과하는 빈도는 0이었고 0.00603의 기울기의 경우 10회였다. 현장조사기간 중 최소전단력을 초과하는 이벤트는 1회 발생하여 하수도에서 악취가 증가될 가능성을 시사하였다. 경사가 가파른 관로의 최대전단응력은 2.9~3.1N/㎡이었지만, 완만한 경사에서는 1.6~1.7 N/㎡으로 감소하였다. 강우시 합류식 관로로 유입될 수 있는 비응집성 입자를 포함한 하수는 최소전단응력 기준 이하로 유지되는 시간 간격이 주중에 비해 주말동안 증가하였다. 설계기준에 따라 설계된 본 실험대상 관로에서는 수세분뇨가 직투입되어도 관로내 침전물이 오래 퇴적상태로 머물지 않고 하수와 함께 흘러갈 수 있음을 확인할 수 있었다.
스레쉬홀딩(thresholding)은 영상 화소의 군집이나 강도를 이용하여 영상을 분할하는 기본 기술이다. Otsu의 스레쉬홀딩 방법에서는 정규화 된 히스토그램을 이산 밀도함수로 보아 화소의 클래스 간 분산을 최대화시키는 판별식을 이용한다. 그러나 Otsu의 방법에서는 여러 객체로 이루어진 영상에서 최적의 스레쉬홀드를 찾기 위하여 그레이레벨 전 구간에 대해 모든 가능한 분산 값을 반복적으로 계산해 보아야 하기 때문에 계산 시간이 길게 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 Otsu의 방법을 개선하여 간단하지만 고속으로 멀티-레벨의 스레쉬홀드 값을 구할 수 있는 방법을 제안한다. 전체 그레이 구간 영역에 대하여 Otsu의 방법을 적용시키기 보다는 먼저 그레이 영역을 작은 부분-구간으로 나눈 다음 Otsu의 방법을 적용시키는 처리를 반복하여 원하는 개수의 스레쉬홀드를 구하는 방법이다. 본 제안 방법에서는 맨 처음 대상 영상의 그레이 구간을 2부류로 나눈다. 이 때, 분할을 위한 스레쉬홀드는 전 구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 구한다. 그 다음에는 전체 구간이 아닌 분할된 부분-구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 두 부류를 4부류로 나눈다. 이와 같은 처리를 원하는 개수의 스레쉬홀드를 얻을 때 까지 반복한다. 세 종류 벤취마크 영상과 50개 얼굴영상에 대해 실험한 결과, 제안 방법은 대상 영상을 특성에 맞게 고속으로 잘 분할하였으며, 패턴 매칭이나 얼굴인식에 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
지금까지 많은 연구를 통하여 제안된 다양한 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 통하여 가뭄을 평가하기 때문에 가뭄현상에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 유출량 자료에 내재되어 있는 불확실성을 고려하기 위해 은닉 마코프 모형(HMM) 기반의 가뭄지수(HMDI)를 제안하고, 이를 이용하여 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 평가를 수행하였다. WAMIS에서 제공하는 한강유역의 평창강과 남한강상류의 월평균 유출량 자료(1966~2009)를 이용하여 3, 6, 12개월씩 누적시킨 후, HMM에 적용하여 은닉상태의 사후확률을 계산하였다. 연구방법의 검증을 위해 HMM을 이용하여 추정된 각 은닉상태 별 사후확률(HMDI)과 기준값에 의해 가뭄을 평가하는 방법 중 하나인 표준유출지수(SSI)와 비교를 하였다. 분석결과, 기존 가뭄지수(SSI)를 사용하였을 때는 하나의 지수로 특정 시점에서의 가뭄 상태를 판단하였지만, HMDI는 자료에내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류하였고, 이는 특정 시점에서 가뭄 상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한, 실제 가뭄사례와의 비교를 통해서 HMDI가 SSI에 비하여 가뭄에 대한 재현능력이 우수한 것으로 나타났다.
에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지절감을 고려하지 않는 기존 환경에서만큼의 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 최대로 절감하는 것이 목표이다. 에너지 절감형 서버 클러스터에 관한 기존 연구에서는 현재의 사용자요청을 처리하는데 필요한 최소한의 서버 대수를 계산하여 해당 서버만을 활성화하도록 서버 전원 모드를 일정주기마다 제어한다. 부하가 급격하게 변하는 상황에서는 서버 수를 빨리 증가하지 못하기 때문에 기존 연구에서는 서비스품질이 떨어진다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 부하추세를 급증, 증가, 완만, 감소, 급감하는 5가지 상황으로 분류하여 필요한 서버 대수를 계산할 때 각 상황에 맞는 다중 임계치를 적용한다. 또한 부하추세를 5등급으로 나누는 기준을 서버가 부하를 추가로 감당할 수 있는 잔여용량에 따라 유연하게 조정하는 방법을 추가로 사용한다. 실험은 서버 15대로 클러스터를 구성하여 수행하였다. SPECweb이라는 전문 벤치마킹 툴을 이용하여 부하가 급격하게 변화하는 패턴들을 생성하여 사용하였다. 실험 결과는 서비스품질은 에너지절감을 고려하지 않는 기존의 클러스터링 방식 수준으로 향상되었으며, 소비전력은 부하 패턴에 따라 최대 약 50% 절감되었음을 보여준다.
저자는 기존의 연구에서 대용량-비선형성을 가지는 유체의 최적화를 수행하기 위해 몇 가지 강력한 방법들을 제시한 바 있다. 즉, 최적화 과정에서 수렴성을 높이기 위해 step by step기법을 사용하였고, 또한 수렴속도를 높이기 위하여 최적화이터레이션 과정에서 얻어지는 민감도정보를 이용하여 시스템 평형방정식의 해석을 위한 좋은 초기치를 제공하는 방법과, 평형방정식을 구속조건으로 사용하는 동시기법(simultaneous technique)에서 착안하여 해석과 최적화 수렴 판정치를 조작하는 방법을 제시한 바 있다. 그러나 그들 기법은 기본적으로 유사뉴턴법에 기본을 두고 있다. 현재까지 최적화에서 SQP기법을 사용할 때는 정확한 헤시안 매트릭스의 유도가 매우 까다롭고 힘들기 때문에 유사뉴턴법을 사용하고 있는 실정이다. 그러나 3차원 문제와 같이 더욱 큰 용량의 문제를 위해서는 진정한 의미에서의 뉴턴법, 트루 뉴턴법(true Newton method)을 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 트루 뉴턴법을 사용하기 위해 헤시안 매트릭스의 정확치를 얻는 과정을 유도하고 이를 기본으로 트루 뉴턴법을 이용한 최적화 루틴을 만들었다. 그리고 이를 3차원 문제에 적용하여 그 효과를 검증하였다.
The purpose of the recovery experiment in clinical chemistry is performed to estimate proportional systematic error. We must know all measurements have some error margin in measuring analytical performance. Proportional systematic error is the type of error whose magnitude increases as the concentration of analyte increases. This error is often caused by a substance in the sample matrix that reacts with the sought for analyte and therefore competes with the analytical reagent. Recovery experiments, therefore, are used rather selectively and do not have a high priority when another analytical method is available for comparison purposes. They may still be useful to help understand the nature of any bias revealed in the comparison of kit experiments. Recovery should be expressed as a percentage because the experimental objective is to estimate proportional systematic error, which is a percentage type of error. Good recovery is 100.0%. The difference between 100 and the observed recovery(in percent) is the proportional systematic error. We calculated the amount of analyte added by multiplying the concentration of the analyte added solution by the dilution factor(mL standard)/(mL standard + mL specimen) and took the difference between the sample with addition and the sample with dilution. When making judgments on method performance, the observed that the errors should be compared to the defined allowable error. The average recovery needs to be converted to proportional error(100%/Recovery) and then compared to an analytical quality requirement expressed in percent. The results of recovery experiments were total protein(101.4%), albumin(97.4%), total bilirubin(104%), alkaline phosphatase(89.1%), aspartate aminotransferase(102.8), alanine aminotransferase(103.2), gamma glutamyl transpeptidase(97.6%), creatine kinase(105.4%), lactate dehydrogenase(95.9%), creatinine(103.1%), blood urea nitrogen(102.9%), uric acid(106.4%), total cholesterol(108.5), triglycerides(89.6%), glucose(93%), amylase(109.8), calcium(102.8), inorganic phosphorus(106.3%). We then compared the observed error to the amount of error allowable for the test. There were no items beyond the CLIA criterion for acceptable performance.
1983년 제정되어 찬반논란이 계속되고 있었던 저가하도급심사제도는 2004년 12월 건설산업기본법이 개정되고, 2005년 6월 동법시행령과 시행규칙을 개정함으로써 공공발주자에게는 의부사항이 되었으며, 최근 개정된 법령에서는 하도급계획서 제출을 강화하고 하도급공사정보망을 구축하는 등 저가하도급에 대한 관리가 강화되었다. 이 제도의 당초 도입취지는 저가하도급 여부를 사전에 심사함으로써, 저가하도급으로 인한 부실시공을 방지하고, 공정거래질서의 교란을 방지하는 것이었다. 그러나, 현행 저가하도급 판정기준에는 몇가지 문제점이 있어 그 도입취지대로 역할을 수행하는데 한계가 많은 실정이다. 본 논문은 현행 저가하도급 여부를 판단하는 기준으로 사용되는 원도급계약단가와 금액, 하도급낙찰률, 그리고 저가하도급 판단기준율에 대한 문제점을 고찰하고 그 분석 검토결과를 바탕으로 하여 개선방안을 제시함으로써, 저가하도급심사제도의 당초 도입취지를 살리는 데 기여하고자 한다.
국제 설계규준의 변화로 다양한 신뢰성 설계기법(절차)이 개발되어 있으나, 기존의 결정론적 설계에 익숙한 기술자가 사용하기 적합한 가시환경 신뢰성 해석 프로그램의 개발은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 신뢰성 설계 종사자가 보다 효율적으로 설계를 수행하고, 보다 개선된 작업환경에서 수월하게 설계인자 정보를 입력하여 해안구조물의 신뢰성 설계를 가능하도록 하는 GUI 환경 설계프로그램을 개발하였다. GUI 환경은 최근 Matlab 7.1 환경에서 제공하는 GUIDE (Graphic User Interface Development Environment) 도구를 이용하였다. 개발된 모델의 신뢰수준 파악을 위하여 신뢰성 설계 프로그램의 Level II, Level III 방법을 이용하여 산정한 결과 방파제 피복블럭과 중력식 안벽의 활동모드 파괴확률은 각각 55.4~55.7%, 0.0006~0.0007% 범위로 파악되었다. 기존의 설계결과에 따른 파괴확률은 피복블럭의 경우 55.6%, 중력식 안벽의 경우 0.0018% 정도로, 정확한 설계인자가 가용한 피복블럭은 본 프로그램을 이용한 경우와 정확하게 일치하고 있으나, 설계인자 정보가 부족한 중력식 안벽의 경우에는 동일한 설계 인자의 입력이 제약된 차이로 인하여 활동모드 파괴확률이 차이를 보이고 있는 것으로 판단할 수 있으나 그 파괴확률의 정도는 일치하고 있는 것으로 파악되었다.
최근 사용자들 사이의 웹 데이터의 생성 및 공유가 활발해 지면서 시맨틱 웹과 소셜 웹이 결합한 소셜 시맨틱 웹에 대한 중요성이 증가되고 있다. 본 논문은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 PROV 모델을 확장하여 프로버넌스 기반의 웹 데이터 신뢰성 평가 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 웹 데이터의 프로버넌스를 관리하고 신뢰성 평가를 위해 W3C의 PROV 모델에 필요한 요소를 추가하였다. 이와 같이 확장된 PROV 모델은 웹 데이터의 관리 및 프로버넌스 추적을 지원한다. 제안하는 신뢰성 평가 기법은 사용자의 신뢰도, 원본 데이터의 신뢰도 그리고 사람들의 평가 등과 같은 다양한 파라미터를 고려한다. 평가된 신뢰도는 프로버넌스 정보로 관리되고 사용자의 질의를 처리할 때 이 신뢰도를 고려하여 결과를 생성한다. 따라서 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 데이터의 프로버넌스를 관리할 수 있고 다양한 파라미터를 이용하여 웹 데이터 신뢰도를 정확하게 계산할 수 있다. 평가된 신뢰도는 사용자가 질의 결과의 신뢰 여부를 판단할 수 있는 기준이 된다. 제안하는 기법의 타당성을 보이기 위해 SPARQL 질의를 이용하여 신뢰성 평가의 성능을 검증한다.
In recent years, eutrophication in the Paldang Lake has become one of the major environmental problems in Korea as it may threaten drinking water safety and human health. Thus it is important to understand the phenomena and predict the time and magnitude of algal blooms for applying adequate algal reduction measures. This study performed seasonal water quality assessment and chlorophyll-a prediction using Bayseian simple/multiple linear regression analysis. Bayseian regression analysis could be a useful tool to overcome limitations of conventional regression analysis. Also it can consider uncertainty in prediction by using posterior distribution. Generally, chlorophyll-a of a P2(Paldang Dam 2) site showed high concentration in spring and it was similar to that of P4(Paldang Dam 4) site. For the development of Bayseian model, we performed seasonal correlation. As a result, chlorophyll-a of a P2 site had a high correlation with P5(Paldang Dam 5) site in spring (r = 0.786, p<0.05) and with P4 in winter (r = 0.843, p<0.05). Based on the DIC (Deviance Information Criterion) value, critical explanatory variables of the best fitting Bayesian linear regression model were selected as a $PO_4-P$ (P2), Chlorophyll-a (P5) in spring, $NH_3-N$ (P2), Chlorophyll-a (P4), $NH_3-N$ (P4) in summer, DTP (P2), outflow (P2), TP (P3), TP (P4) fall, COD (P2), Chl-a (P4) and COD (P4) in winter. The results of chlorophyll-a prediction showed relatively high $R^2$ and low RMSE values in summer and winter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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