MT 자료에서 3차원 전기비저항 구조와 정적효과를 동시에 구하기 위한 실용적인 역산법을 소개한다. 이 방법은 감도행렬이 필요한 Gauss-Newton법을 기반으로 하고 반복과정에서 Broyden의 방식으로 감도를 수정하는 것을 기본으로 하고 있다. 이 논문에서는 합성 MT 자료에 대한 역산실험을 통해 근사역산법의 성능과 정적효과에 대한 가중치에 대해 검토하였다. 해석적으로 구해지는 초기감도를 Broyden의 방식으로 수정하는 역산법은 초기감도를 끝까지 쓰는 역산법보다 자료오차를 줄이는데 효과적이었다. 그리고 완전한 감도행렬을 반복 중간에서 단 한번만 사용하는 근사역산법으로서는 반복 전반부에서 완전한 감도를 사용할 때 자료오차를 가장 많이 줄이는 것으로 나타났다. 정적효과에 대한 가중치는 어느 특정 한계값 이하로 선택하면 최종 자료오차에는 결정적인 영향을 주지 않는다. 합성 MT 자료에 대한 실험 결과 이 역산법은 정적효과가 포함된 MT 자료로부터 3차원 전기비저항 구조를 재현하는데 효과적임을 확인하였다.
In this study, the development and production of electric vehicles and hydrogen vehicles are presented as a method for realizing carbon-neutral. Accordingly, the demand and need for development of underground metal mineral resources such as copper and nickel has increased. The research was carried out using MT survey, which is very useful for deep exploration such as mineral resources and oil exploration because of it's low cost and explorable depth. In Korea, there are very few cases of MT exploration in terms of mineral development, so the study was conducted based on the MT exploration conducted previously in AusLAMP, Australia. Through comparative analysis of the MT exploration data conducted to identify the ore body in the deep area of the Olympic Dam in Australia, with the data directly calculated in 2D inversion, it was confirmed that it can have a positive effect on the possibility of resource development and carbon neutrality using MT exploration in Korea.
사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.
터널 등과 같은 대규모의 토목공사에서 암반등급 평가에 이용되는 RMR값의 효율적인 추정을 위해 지구물리 탐사자료인 MT역산결과와 시추공에서 직접 얻어진 자료에 대해 지구통계학적 복합해석을 수행하였다. 일반적으로 물리탐사를 통해 획득한 전기비저항 정보는 RMR 값과 정성적으로 양의 상관관계를 갖는 것으로 판단되지만, 직접적인 일대일 대응은 부정확한 결과를 내놓을 수 있다. 이러한 점을 극복하고, RMR값이 공간적 연속성을 갖는 다는 점을 고려하여 지구통계학적 추정 기술을 적용하였다. 본 연구에서는 MT자료에 의한 전기비저항치와 시추공에서 얻어진 RMR값의 상관관계에 대한 평균 분포를 비선형적으로 구하고, RMR의 잔차에 대하여 공간적 해석을 적용하여 보다 실제적인 RMR의 분포를 얻고자 하였다. MT 탐사 결과의 비저항 분포를 2차 자료로 이용하여 1차 자료인 시추공에서 얻은 RMR값을 추정 해석하였다.
2차원 MT탐사자료의 역산은 보편적으로 많은 계산시간과 기억용량이 소요되며 TM모드의 경우지표 근처의 불균질대에 야기될 수 있는 정적 효과에 대한 주의 깊은 고려도 필요하게 된다. 이에 본 연구에서는 GRRI를 이용하여 TM모드 MT자료의 2차원 역산 알고리듬을 구현하였다. 본 역산 알고리듬은 국부적인 2차원 해석을 통한 모형변수 증분 해석에 기초를 두는데 이는 모형변수의 증분을 구하는 과정에 있어서 탐사의 대상인 2차원 전 영역을 동시에 고려하지 않고 국부 영역들로 분할하여 순차적으로 고려함으로써 수평적인 변화가 고려되면서도 자코비안을 구하는 과정에서 사용되는 부가적인 모델링 과정을 배제하여 계산시간과 기억용량을 최소화하기 위한 것이다. 구현된 알고리듬의 타당성 검증은 간단한 이론모형에 대한 적용을 통하여 이루어졌으며, 이를 토대로 타 알고리듬과의 비교를 통하여 그 특징을 살펴보는 한편, 여러 가지 다양한 모형에 적용하여 그 현장 적용성을 고찰하였다. 본 알고리듬을 이용한 역산은 계산시간과 기억용량 면에서 매우 경제적이며 전류집중에 의해 탐사자료에 왜곡이 생기는 경우에는 특별한 전처리과정 없이도 타당한 분해능을 확인할 수 있었다. GRRI를 이용한 역산 알고리듬은 향후 현장에서 실시간 역산으로서 경제적이면서 타당한 자료 해석에 적용성이 기대된다.
본 연구에서는 급격히 증가하는 인터넷망 및 분산(distribution) 컴퓨팅 환경을 이용한 서버/클라이언트(server/client) MT자료 처리 시스템의 구축을 위한 여러 가지 기술적 사항에 대해 논의하였다. 이러한 시스템은 표준적인 처리 방식의 도입과 인증된 자료 처리 서버에서의 해석 수행을 통해 일관성과 안정성을 동시에 제공할 수 있을 것이다. 또한 인터넷망을 이용하여 현장에서의 자료해석이 가능해지므로 탐사 시간, 경비의 감소 및 추가 탐사 계획 수립에도 도움을 줄 것이다. 각종 자바 기술(pure java와 enterprised java)은 네트워크 프로그램을 손쉽게 개발할 수 있는 많은 방법들을 제공한다. 본 연구에서는 이를 이용하여 웹(web)에 의한 서버/클라이언트 모델과, 소켓(Socket) 및 원격 함수 호출(RMI: Remote Method Invocation) 에 의한 처리 기법을 MT자료의 해석에 적용하기 위한 방법에 대해 논하였다. 또한 MT자료의 특성상, 그 해석은 고성능의 컴퓨터를 이용하였을 때에도 상당한 시간을 필요로 하므로 이를 극복하기 위해 서버 프로그램에 MPI(Message Passing Interface) 병렬처리 기술을 적용하고자 한다. 이는 고가의 병렬 처리 컴퓨터를 대체할 수 있으며, 표준적인 코딩이 제시되었으므로 관리 및 유지, 보수에 있어 효율성을 제공할 것이다.
2차원 측선을 따라 획득한 MT 탐사 자료를 3차원 역산하여 제주도 지전기 구조의 해석을 시도하였다. 이에 앞서 TM 모드 자료와 TE 모드 자료를 각각, 또는 두 모드의 자료를 동시에 이용하여 2차원 역산을 수행하였다. 이 세가지 2차원 역산을 통해 얻은 영상을 3차원 영상과 비교분석하기 위해 측선을 포함하는 3차원 모델을 구성하여 3차원 역산 결과를 도출하였다. 모든 역산 결과에서 전체적으로 동일한 층서구조를 확인할 수 있었으나 3차원 역산에서는 보이지 않는 전기비저항 이상대가 2차원 역산에는 나타난다. 이는 측선 직하부에 있지 않은 3차원 이상체의 영향으로 2차원 역산 결과가 왜곡된 것이라 유추할 수 있다. 역산 영상의 비교 분석 결과 측선 하부에서 제주도의 지전기 구조는 심도 5 km 이내에서는 전체적으로 고비저항.저비저항.고비저항의 3층 수평 층서 구조임을 알 수 있었고, 3차원 역산이 더욱 신뢰성 있는 영상을 보임을 확인하였다.
201 6년 9월에 발생한 경주지진원 구역에 대한 정밀 지질구조 규명을 위해 MT 탐사를 적용하였다. 경주지역의 MT 측정자료는 조사지역 인근의 지하철, 전력선, 공장, 주택, 농경지에서 발생된 전기적 잡음과 철도, 도로에서의 차량잡음 등으로 인해 측정자료 왜곡이 심하게 발생되었다. 이 연구에서는 고속철도 및 고속도로와 인접한 4개소의 MT 탐사자료에 기계학습 기법을 적용하여 차량잡음이 포함된 시계열을 분류하였다. 고속열차 잡음이 포함된 시계열에 대해서는 확률적 경사 하강법, 서포트 벡터 머신과 랜덤 포레스트 3가지의 분류모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 대형트럭 잡음이 포함된 시계열 자료에 대해서는 Hx 성분, Hy 성분과 Hx & Hy 합성성분 크기에 대한 3가지의 샘플 자료를 준비하였으며 랜덤 포레스트 분류모델을 구성하여 그 성능을 평가하였다. 마지막으로 차량잡음 제거 효과 분석을 위하여 차량잡음 제거 전후의 시계열, 진폭 스펙트럼과 겉보기비저항 곡선을 비교하였으며, 이를 통해 차량잡음이 영향을 미치는 주파수 대역과 차량잡음 제거 시 발생될 수 있는 문제점에 대해 고찰하였다.
Objective: This study evaluated the effects of feeding diets naturally contaminated with deoxynivalenol (supplemental 2 mg/kg) on health, growth, and the effects of a mycotoxin-detoxifying additive in newly-weaned pigs. Methods: Thirty-six pigs (27 day-old) were housed individually and assigned to 3 treatments for 5 weeks: CON (diet containing minimal deoxynivalenol), MT (diet with supplemental 1.9 mg/kg of deoxynivalenol), and MT+D (MT + mycotoxin-detoxifying additive, 0.2%, MegaFix, ICC, São Paulo, Brazil). The mycotoxin-detoxifying additive included bentonite, algae, enzymes, and yeast. Blood was taken at week 2 and 5. Jejunal tissue were taken at week 5. Data were analyzed using the MIXED procedure of SAS. Results: Pigs fed MT+D tended to have decreased (p = 0.056) averaged daily feed intake during week 1 than MT. At week 2, serum aspartate aminotransferase/alanine aminotransferase in MT tended to be lower (p = 0.059) than CON, whereas it was increased (p<0.05) for MT+D than MT, indicating hepatic damages in MT and recovery in MT+D. Pigs fed MT had lower (p<0.05) blood urea nitrogen/creatinine than CON, supporting hepatic damage. At week 5, pigs fed MT tended to have reduced (p = 0.079) glucose than CON, whereas it was increased (p<0.05) for MT+D than MT, indicating impaired intestinal glucose absorption in MT, which was improved in MT+D. Pigs fed CON tended to have increased (p = 0.057) total glutathione in jejunum than MT, indicating oxidative stress in MT. Pigs fed MT+D had a reduced (p<0.05) proportion of Ki-67-positive cells in jejunum than MT, indicating lower enterocyte proliferation in MT+D. Conclusion: Feeding supplemental 1.9 mg/kg of deoxynivalenol reduced growth and debilitated hepatic health of pigs, as seen in leakage of hepatic enzymes, impaired nitrogen metabolism, and increase in oxidative stress. The mycotoxin-detoxifying enhanced hepatic health and glucose levels, and attenuated gut damage in pigs fed deoxynivalenol contaminated diets.
이 연구에서는 전기비저항 탐사와 자기지전류(magnetotellurics, MT) 탐사를 이용하여 미얀마 중앙분지에 대한 탐사를 수행하였다. 미얀마에서는 지하구조의 전기비저항 구조로 해석한 연구가 미흡하여 심부까지 전기비저항을 제공해 주는 대표적인 탐사를 활용하여 지하구조를 분석하였다. 연구지역 지질은 셰일층과 사암층으로 구성된 해성퇴적층으로 지하의 전기비저항 값이 낮을 것으로 예상되었다. 이 연구는 (주)지오룩스에서 자체 개발한 전기비저항 탐사 장비(SmartRho)와 Phoenix사의 MTU-5A를 사용하여 연구지역에 대한 전기비저항 구조를 영상화하였다. 전기비저항 탐사와 MT 탐사는 지하 100 m까지는 수십ohm-m 미만의 전기비저항 구조를 보였다. 특히 MT 탐사 자료에서는 1 Hz 까지 TM, TE 모드가 거의 유사한 양상을 보인다. MT 탐사 2차원 역산 결과 150 ohm-m 이하의 낮은 전기비저항 구조를 나타냈고, 동서방향으로 전기비저항 구조가 나뉘는 것을 확인할 수 있었다. MT 탐사를 전기비저항 탐사와 인접한 위치에서 수행한 결과, 2차원 역산 결과가 유사한 전기비저항 값을 나타내는 것을 확인하였다. 향후 미얀마 중앙분지의 전기비저항 구조 연구를 위해서는 높은 전기전도도를 고려하여 전기비저항 탐사와 MT 탐사를 동시 수행하는 것이 효과적일 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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