최근들어 강우-유출 현상에 관한 비선형 모델링에 관하여 많은 연구가 있어 왔는데, 그 중에서도 신경망을 이용한 결과는 매우 성공적인 것으로 보고되어 왔다. 선형 구조가 갖는 근본적인 한계성으로 인하여, 이 분야에 선형 모델을 활용하는 것은 신경망을 사용하는 경우에 비하여 불리할 것으로 여겨지곤 한다. 하지만 우리는, 선형 모델의 경우 주어진 문제가 갖는 근본적 동특성의 원리를 보다 잘 이해할 수 있도록 해주므로, 적절한 확장 과정을 거치면 선형 임펄스 응답의 개념은 매우 경쟁력 있는 도구가 될 수 있을 것으로 생각한다. 이러한 생각에 따라, 본 논문에서 우리는 복수의 임펄스 응답의 이용을 강우-유출 해석의 문제에 적용하는 방안을 제안한다. 제안된 방법은 복수의 임펄스 응답 모델 사이에 적용되는 단순하고 고정된 스위칭 전략에 기반을 두고 있으며, 각 임펄스 응답은 음이 아닌 성분을 갖도록 하고, 동시에 한개의 봉우리만 갖는 형태를 만족하도록 한다. 우리나라의 특정한 지역의 수문기상학 자료를 대상으로 하여 적용해 본 결과, 제안된 방법은 매우 의미 있는 결과를 제공함을 보여주었다.
The Korean Integrated Model (KIM) forecast system was extended to assimilate Horizontal Line-Of-Sight (HLOS) wind observations from the Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN) on board the Atmospheric Dynamic Mission (ADM)-Aeolus satellite. Quality control procedures were developed to assess the HLOS wind data quality, and observation operators added to the KIM three-dimensional variational data assimilation system to support the new observed variables. In a global cycling experiment, assimilation of ALADIN observations led to reductions in average root-mean-square error of 2.1% and 1.3% for the zonal and meridional wind analyses when compared against European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Integrated Forecast System (IFS) analyses. Even though the observable variable is wind, the assimilation of ALADIN observation had an overall positive impact on the analyses of other variables, such as temperature and specific humidity. As a result, the KIM 72-hour wind forecast fields were improved in the Southern Hemisphere poleward of 30 degrees.
본 연구는 국내 의학 학술지에 발행된 COVID-19(Coronavirus Disease 2019) 논문의 연구 동향을 분석하였다. 연구 대상은 MEDLINE에 등재된 의학 분야 학술지 25종으로 총 800건을 선정하였으며, 이를 대상으로 저자 분석, 빈도 분석, 주제 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 저자의 소속 기관은 국내 기관이 76.96%였으며, 국외 기관 저자의 비율은 소폭 감소하였다. 저자의 전공은 '내과학'(32.85%), '예방의학/직업환경의학'(16.23%), '방사선과학'(5.74%), '소아과학'(5.50%) 순이었으며, 공동 연구가 진행된 논문은 435건(54.38%)이었다. 저자 키워드는 'COVID19'(674번), 'SARSCoV2'(245번), 'Coronavirus'(81번), 'Vaccine'(80번) 등이 상위 키워드로 도출되었다. 전체 기간 등장한 단어는 'COVID19', 'SARSCoV2', 'Coronavirus', 'Korea', 'Pandemic', 'Mortality' 등 6개이다. MeSH 용어와 저자 키워드를 대상으로 동시 출현 네트워크 분석을 실시하였으며, 공통적으로 'covid-19', 'sars-cov-2', 'public health' 등의 중심 주제어가 도출되었다. 토픽모델링에서는 '백신 접종', 'COVID-19 발생 현황', '오미크론 변이 바이러스', '정신 건강, 방역 조치', '국내 감염의 전파 및 관리' 등 총 5가지의 토픽이 확인되었다. 이 연구를 통하여 '국제적 공중보건 비상사태'(Public Health Emergency of International Concern, PHEIC) 기간 동안 발행된 국내 COVID-19 논문의 연구 영역과 연도별 주요 키워드를 파악할 수 있었다.
털머위는 잎에 노란 점이 있는 경우 관상용으로 활용되는 특성이 있고, 꽃을 보기 위한 화단용 식물로 널리 이용된다. 관상 가치를 지닌 작물은 생육 예측을 위해 여러 지표를 설정하고, 지표들 사이의 관계를 정량적으로 표현할 필요가 있다. 본 연구에서는 제주 지역에 자생중인 털머위의 엽장과 엽폭을 조사하고, 모델에 대해 회귀 분석을 실시하여 엽면적과 개화 수를 추정하는 모델을 결정하고자 하였다. 작물의 엽면적과 개화수 추정을 위한 지표로 털머위의 엽장과 엽폭을 측정하여 8종의 회귀 모델에 대해 적용하였다. 털머위의 엽장과 엽폭을 이용하여 엽면적과 개화 수를 추정한 8종 모델의 회귀분석 결과 선형 모델의 R2 값이 모두0.84와 0.80 이상으로 높게 나타났다. 털머위의 엽면적과 개화 수를 추정하는 모델 중 가장 신뢰도가 높은 것을 이용하여 검증한 결과, R2는 각각0.90과 0.82로 나타나 신뢰할 수 있는 모델임을 확인하였다. 측정이 간편한 생체 지표로부터 품질 평가에 사용할 수 있는 여러 지표를 추정하는 모델을 이용하면 관상 식물에 대한 평가가 원활하게 이루어질 것이다.
본 연구는 지방상수도 배급수 관망의 유수율을 향상시키기 위하여 수량관리를 위한 블록시스템 구축을 통한 구역화 계량, 누수의 정량화를 위한 야간최소유량 측정을 통한 누수평가지표 및 국제 누수지수ILI(Infrastructure Leakage Index)의 도입, 압력제어를 통한 누수저감 효과분석, 장기적인 계획수립을 위하여 노후수도관의 잔존수명 예측 등 누수를 평가 관리할 수 있는 기술을 개발, 제안하였다. N시 야간최소유량 측정을 통하여 주거지역과 상업지역에서 정량적인 누수평가지표로 관길이당, 급수전당의 허용기준누수량을 산정하였다. 이는 관망정비가 완료된 주거, 상업지역을 각각 대상으로 UK water industry에서 제안한 방법을 이용하여 실측을 통한 야간최소유량을 분석함으로써 유수율을 대신할 수 있는 허용누수량 산정식을 개발하였다. 압력제어를 통한 누수저감효과는 감압변의 설치를 통하여 수행되는데, 사천시 우티 배수구역을 대상으로 압력관리 구역을 4개로 분할하고 감압밸브 3개소, 가압펌프 1개소를 설치하여 압력을 조절한 결과 약 $466\;m^3/day$의 누수를 저감시킬 수 있을 것으로 나타나 압력관리를 통하여 연간 113백만의 비용절감효과가 기대되었다. 노후 상수관로의 부식속도 및 잔존수명 예측 연구에서는 매설년도, 토양 또는 수질특성에 따른 관체의 부식속도를 평가함으로써 잔존두께를 예측할 수 있는 모델을 개발하였으며 또한 부식으로 인한 공식특성에 따른 잔존강도 등을 평가할 수 있는 비선형회귀 모형을 개발, 수도관의 잔존수명예측에 활용하여 장단기 노후관 개대체 계획수립에 활용할 수 있도록 제안하였다. 본 연구의 결과들은 지방상수도의 유수율 제고 및 관망정비사업에 적극적으로 활용할 수 있는 누수평가 및 관리기법을 제안할 수 있을 것으로 기대된다.
2016년부터 배출통제지역(ECA : Emission Control Atea)을 운항하는 선박에 대하여 배출되는 NOx(질소산화물) 및 SOx(황산화물)의 배기량 감소규제가 강화되었다. 상기의 규제 물질 중 NOx를 제거하는 탈질장비 중 선택적 촉매 환원(SCR : Selectivity Catalytic Reduction) 시스템은 효율이 높고 상업적으로 많이 활용되고 있으나, 높은 온도에서 요소수가 활성화되는 단점이 있다. 이에 초미세기포를 이용하여 낮은 온도에서도 반응할 수 있는 요소수 및 요소수 활성화 기기를 개발하여 상기의 문제점들을 최소화 할 수 있도록 하였다. 또한 SCR 시스템의 효율성을 향상시키는 방안을 마련하기 위하여, ANSYS-CFX package를 이용한 전산유체역학(CFD : Computational fluid dynamics)기법을 사용하였다. Navier-Stokes 방정식을 해석의 지배방정식으로 적용하여 SCR 시스템의 점성유동해석 시뮬레이션을 수행하였다. SCR 시스템의 형상은 CATIA V5를 사용하여 3D 모델링을 하였고, SCR 시스템의 효율성을 비교하기 위해 요소수 분사 노즐의 위치를 요소수 분사 노즐은 배기관의 입구로부터 1/3, 1/2, 2/3로 변경하며 확인하였다. 또한, 노즐의 분사구 수가 SCR 시스템의 효율에 미치는 영향을 확인하기 위하여 분사구 수가 4, 6, 8개일 경우를 시뮬레이션 하여 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 배기관 입구에 가까울수록, 분사구 수가 많을수록 효율이 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 기가 스케일 System on Chip(SoC)를 위한 통합 설계 및 검증 플랫폼을 제안한다. VLSI 집적도의 발달로 그 복잡도가 증가하여 기존의 RTL 설계 방식으로는 그 생산성 차이(Production Gap)를 극복할 수 없게 되었다. 또한, 검증 차이(Verification Gap)의 증가로 검증 방법론에도 커다란 변혁이 필요하게 되었다. 본 플랫폼은 기존의 상위 수준 합성을 포함하며, 그 결과물을 이용하여 저 전력 설계의 전원 인식 검증 플랫폼과 검증 자동화를 개발하였다. 상위 수준 합성 시 사용되는 Control and Data Row Graph (CDFG)와 고 입력인 상위 수준 언어와 RTL를 기반으로 한 검증 플랫폼 자동화와 전원 인식 검증 방법론을 개발하였다. 검증 플랫폼에는 자동 검사 기능을 포함하고 있으며 Coverage Driven Verification을 채택하고 있다. 특히 전원 인식 검증을 위하여 개발된 조건 랜덤 벡터 생성 알고리듬을 사용하여 랜덤 벡터의 개수를 최소 5.75배 감소시키는 효과를 가져왔고, 전원과 전원 셀에 대한 모델링 기법을 이용하여 일반적인 로직 시뮬레이터 툴을 통해서도 전원 인식 검증을 가능하게 하였다. 이러한 통합된 설계 및 검증 플랫폼은 시스템 수준의 설계에서 검증, 합성에 이르는 전 설계 흐름을 완전 자동화 하여 상위 수준의 설계와 검증을 가능하게 하고 있다.
근긴장성 발성장애(cepstral peak prominence, MTD) 환자의 모음 발성과 문장읽기 과제를 켑스트럼 기반 변수를 이용하여 분석하였으며 음성장애 환자의 GRBAS청지각적 특성과 음향학적 특성의 상관관계를 살펴보고, 랜덤포레스트 머신러닝 분류 알고리듬을 이용한 MTD 감별 진단 가능성을 논의하였다. 내원 시 MTD로 진단받은 여성 36명과 정상음성을 사용하는 여성 36명이 연구에 참여했으며, 수집한 음성샘플은 ADSVTM를 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 음향학적 측정치 중 MTD의 CSID(cepstral spectral index of dysphonia)는 대조군보다 높았으며, CPP(cepstral peak prominence), CPP_Fo 값이 대조군보다 유의하게 낮았다. 이는 모음 발성과 읽기 과제에서 모두 동일하게 나타났다. MTD 환자의 음질 특성은 전반적인 음성중증도(G)가 가장 두드러졌으며, 조조성(R), 기식성(B), 노력성(S)순으로 음성 특성을 보였다. 이 특성이 높아질수록 CPP가 감소하는 부적 상관을 보이고, CSID는 증가하는 정적 상관이 관찰되었다. 켑스트럴 변수 중 모음과 문장읽기과제 모두에서 집단간 유의한 차이를 보여준 CPP와 CPP_F0를 이용하여 MTD와 대조군의 음성분류를 시도하였다. 머신러닝 알고리듬인 랜덤포레스트로 모델링한 결과 문장읽기 과제에서 모음연장발성보다 조금 더 높은 분류 정확도(83.3%)가 나왔으며, 모음 발성과 문장 읽기 과제 모두에서 CPP변수가 더 중심적 역할을 수행하였음을 알 수 있었다.
Greenhouse industry has been growing in many countries due to both the advantage of stable year-round crop production and increased demand for fresh vegetables. In greenhouse cultivation, $CO_2$ concentration plays an essential role in the photosynthesis process of crops. Continuous and accurate monitoring of $CO_2$ level in the greenhouse would improve profitability and reduce environmental impact, through optimum control of greenhouse $CO_2$ enrichment and efficient crop production, as compared with the conventional management practices without monitoring and control of $CO_2$ level. In this study, a mathematical model was developed to estimate the $CO_2$ emission from soil as affected by environmental factors in greenhouses. Among various model types evaluated, a linear regression model provided the best coefficient of determination. Selected predictor variables were solar radiation and relative humidity and exponential transformation of both. As a response variable in the model, the difference between $CO_2$ concentrations at the soil surface and 5-cm depth showed are latively strong relationship with the predictor variables. Segmented regression analysis showed that better models were obtained when the entire daily dataset was divided into segments of shorter time ranges, and best models were obtained for segmented data where more variability in solar radiation and humidity were present (i.e., after sun-rise, before sun-set) than other segments. To consider time delay in the response of $CO_2$ concentration, concept of time lag was implemented in the regression analysis. As a result, there was an improvement in the performance of the models as the coefficients of determination were 0.93 and 0.87 with segmented time frames for sun-rise and sun-set periods, respectively. Validation tests of the models to predict $CO_2$ emission from soil showed that the developed empirical model would be applicable to real-time monitoring and diagnosis of significant factors for $CO_2$ enrichment in a soil-based greenhouse.
Soil erosion from agricultural fields leads to various environmental problems weakening the capabilities of flood control and ecosystem in water bodies. Regarding these problems, Ministry of Environment of South-Korea prepared various structural and non-structural best management practices (BMPs) to control soil erosion. However, a lot of efforts are required to monitor and develop BMPs. Thus, modeling techniques have been developed and utilized for these issues. This study estimated the effectiveness of BMPs which are a vegetation mat with infiltration roll and Roll type vegetation channel using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model through the adjustment of the conservation practice factors, P factors, for Universal Soil Loss Equation which were calculated by monitoring data collected at the segment plots. Each BMP was applied to the areas with slopes ranged from 7% to 13% in the Haeanmyeon watershed. As a result of simulation, the vegetation mat with infiltration roll and Roll type vegetation channel showed 55% and 59% efficiency of soil erosion reduction, respectively. Also, Vegetation mat with infiltration roll and Roll type vegetation channel showed each 11.2% and 11.8% efficiency in reduction of sediment discharge. These roll type vegetation channel showed greater efficiency of soil erosion reduction and sediment discharge. Based on these results, if roll type vegetation channel is widely used in agricultural fields, reduction of soil erosion and sediment discharge of greater efficiency would be expected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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