• 한국수자원학회논문집
• /
• 제51권12호
• /
• pp.1207-1216
• /
• 2018

본 연구는 물리적 수리 수문모형의 적용이 제한적인 감조하천에서의 수위예측을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 한강 잠수교를 대상으로 딥러닝 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 LSTM 모형을 구성하고 2011년부터 2017년까지의 10분 단위의 잠수교 수위, 팔당댐 방류량과 한강하구 강화대교지점의 예측조위 자료를 이용하여 모형학습(2011~2016) 및 수위예측(2017)을 수행하였다. 모형 매개변수는 민감도 분석을 통해 은닉층의 개수는 6개, 학습속도는 0.01, 학습횟수는 3000번로 결정하였으며, 모형 학습 시 학습정보의 시간적 양을 결정하는 중요한 매개변수인 시퀀스길이는 1시간, 3시간, 6시간으로 변화시키며 모의하였다. 최종적으로 선행시간에 따른 모의 예측능력을 평가하기 위해 LSTM 모형의 예측 선행시간을 6개(1 ~ 24시간)로 구분하여 실측수위와 예측수위와의 비교 분석을 수행한 결과, LSTM 모형의 최적의 성능을 내는 결과는 시퀀스길이를 1시간으로 하였을 때로 분석되었으며, 특히 선행시간 1시간에 대한 예측정확도는 RMSE는 0.065 m, NSE는 0.99로 실측수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한 시퀀스길이에 상관없이 선행시간이 길어질수록 모형의 예측 정확도는 2017년 전기간에 걸쳐 평균적으로 RMSE 0.08 m에서 0.28 m로 오차가 증가하였으며, NSE는 0.99에서 0.74로 감소하였다.

• 한국자원식물학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.101-110
• /
• 2015

부안지역 소나무 집단의 화분유동과 교배양식 모수를 추정하기 위하여 7개 microsatellite 표지로 모수, 주변 성목 및 종자에 대한 유전변이를 분석하였다. 이형접합도 기대치($H_e$)와 근교계수(F)는 각각 모수에서 0.614과 0.018, 종자에서 0.624과 0.087이며, 각 세대간에 차이는 없었다(P > 0.05). MLTR로 추정한 타가교배율($t_m$)은 0.967이며, 양친간 근연계수($t_m-t_s$)는 0.057, 부계상관($r_p$)은 0.012로 나타났다. 기존에 보고된 소나무의 동위효소 분석 결과에 비하여 타가교배율은 높고 근친교배 및 부계상관은 낮았으나, microsatellite 표지를 이용한 소나무류의 결과들과는 유사하였다. TwoGener로 추정한 최적 화분비산 모델은 유효밀도(d = 220 trees/ha)를 가정한 정규확산모델로 판명되었으며, 평균 화분비산거리(${\delta}$)는 11.42 m로 계산되었다. 화분원 유전적 분화(${\Phi}_{ft}$)는 0.021이며, Mental 검증에서 모수간 지리적 거리와 화분원의 유전적 분화는 상관성이 없는 것으로 나타났다(r = -0.141, P > 0.05). 부안지역 소나무 집단은 대부분의 화분이 가까운 거리에서 공급되지만, 화분수의 유전다양성이 높고 화분원의 유전적 차이가 작은 상태로 추정된다. 이러한 조건에서 완전한 임의교배가 이루어지기 때문에 종자의 유전자형이 다양하며 세대간 유전변이의 감소가 없는 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.1005-1012
• /
• 2011

본 연구에서는 혁신적인 연소시스템의 최적 연소조건을 도출하기 위해 반응기 내부 유동 특성, 온도분포, 속도분포 및 체류시간 등에 대해 전산유체역학(CFD)을 이용한 3차원 모사를 수행하였다. 연료 투입량 1.5 ton/hr, 체류시간 1.25초, 공기비 2.1의 조건에서 연소시킬 때 로의 출구의 면적가중(area-weighted) 평균온도는 $1,077^{\circ}C$로 나타나 에너지 회수 및 유해가스 처리에 적합한 온도임을 알 수 있었다. 배가스는 연소실 중앙부위에서 강한 선회류를 따라 최고속도 약 40~50 m/s로 덕트를 통해 배출되므로 연소실의 중심부에 강한 난류가 형성되어 연소 속도 및 연소 효율이 향상되는 것으로 나타났다. 본 시스템의 경우, 불완전 연소를 방지하고 또한 thermal NOx의 생성도 억제하기 위한 적정 조업조건은 공기비 1.9~2.1, 연료 투입량 1.25~1.5 ton/hr 정도인 것으로 나타났다.

• 자원리싸이클링
• /
• 제24권5호
• /
• pp.15-21
• /
• 2015

폐플라스틱은 조성뿐만 아니라 다양한 플라스틱의 종류로 인하여 열분해 및 연소 속도가 달라진다. 본 연구는 폐플라스틱 고체 연료 (Refused Plastic Fuel)의 열분해 및 연소 시 설계요소 도출을 위한 열중량 분석 및 동역학 특성을 규명하였다. 열중량 분석기 (Thermogravimetric analysis)의 결과을 이용하여 동력학 특성 중 가장 일반적인 방법인 Kissinger 방법을 통하여 활성화 에너지를 구하였다. TGA의 실험 조건은 다음과 같이 설정하였다. 질소 가스유량 20 ml/min, 승온 속도 $5{\sim}50^{\circ}C/min$ 및 최대온도는 $800^{\circ}C$로 하였다. 본 연구의 폐플라스틱 열분해 특성 연구를 위하여 적용된 방법은 실제의 반응기에서 반응기의 성능, 설계 및 최적 운전조건을 결정할 때 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한기계학회논문집B
• /
• 제34권8호
• /
• pp.767-774
• /
• 2010

수동공기공급형 고분자 전해질 연료전지는 팬을 이용하여 주변의 공기를 스택에 공급한다. 공급된 공기는 연료로 쓰이는 동시에 스택의 냉각에도 사용된다. 이러한 방식은 시스템에서 가습기, 공기 압축기, 냉각수 설비를 제거할 수 있어서 시스템을 단순화 시키고 경량화 시킬 수 있는 반면 냉각성능은 기존의 냉각수를 이용하는 방식에 비하여 떨어진다. 따라서 시스템의 신뢰성 확보를 위하여 최적의 냉각 성능을 낼 수 있도록 스택을 설계하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 고분자 전해질 연료전지 스택의 냉각성능 향상을 위하여 다양한 채널 형상, 공기극의 유량분포, 외부 대류열전달계수의 변화가 스택의 온도분포에 미치는 영향에 대한 전산해석을 수행하였다. 그 결과, 채널의 rib이 두꺼운 경우에 냉각성능이 가장 뛰어났으며 유량을 중앙부에 집중시킨 경우에 고온집중 현상이 감소하였다.

• 대한환경공학회지
• /
• 제36권2호
• /
• pp.84-95
• /
• 2014

최근 미국과 일본을 중심으로 높은 공극과 압축성이라는 장점을 지닌 압축성 섬유여재 여과에 대한 다양한 기술이 개발되면서 이를 이용한 집약적 하 폐수 처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 다양한 유입수질의 하수에 대하여 압축성 섬유여재 여과의 적용성을 검토하고자 하며, 해당 유입수에 대한 최적의 운전조건을 도출하고자 한다. 이를 위하여 예비 실험으로서 추적자 시험을 진행하였으며, 이를 통하여 다양한 압축률 및 여과율에서의 여과 양상을 검토하였다. 그 결과 높은 압축률에서 높이에 따라 다른 공극률이 적용되어 이론적인 결과값과의 뚜렷한 차이를 관찰할 수 있었다. 하수처리장의 침사지 유출수를 대상으로 다양한 압축률 조건에서 압축성 섬유여재 여과의 TSS 제거 및 제거 입자크기분포를 살펴본 결과, 압축률 30%가 최적의 운전조건으로서 제거효율 70% 이상을 나타냈으며, 작은 크기의 입자 제거율 증대를 위해 최소 15% 이상의 압축률이 요구되었다. 또한 여과 유출수 농도의 주요 영향인자인 $10{\mu}m$ 이하 입자의 제거 효율을 증대시키기 위해서는 응집과 같은 추가 공정이 필요하다고 판단되었다. 모델링 결과를 통하여 압축률이 증가할수록 여과 초기에 입자 크기에 따른 TSS 제거효율이 두드러지게 나타남을 관찰하였고, 유입수의 입자크기분포에서 가장 큰 비율을 차지하는 $10{\mu}m$ 크기 입자를 대상으로 높이에 따른 모델링 결과 높이 150-300 mm 여재층이 해당 입자 크기에 대하여 가장 활발한 여과 작용을 나타내었다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제46권5호
• /
• pp.1002-1007
• /
• 2008

이 논문의 목적은 PEMFC 작동을 위한 플라즈마 개질 시스템의 최적 조건을 연구한 것이다. 플라즈마 개질 반응기는 니켈 촉매 반응기와 동시에 사용하여 수소 생성을 증대하였다. 또한 수성가스 전환 반응기 및 선택적 산화 반응기는 연료전지의 촉매 피독에 영향을 주는 일산화탄소의 농도를 10 ppm 이하로 줄이기 위하여 제작되었다. 플라즈마 개질기에서 최대 수소생산 조건은 S/C 비 3.2, 메탄 2.0 L/min, 촉매반응기 온도는 $700{\pm}5^{\circ}C$ 그리고 입력전력 900 W이다. 이때의 합성가스의 농도는 $H_2$ 70.2%, CO 7.5%, $CO_2$ 16.2%, $CH_4$ 1.8% 이다. 수소 수율, 수소 선택도 그리고 메탄 전환율는 각각 56.8%, 38.1%, 92.2%이다. 에너지 효율과 에너지 요구량은 37.0%, 183.6 kJ/mol 이다. 추가적으로 $CO_2/CH_4$ 비 실험을 진행하였다. 또한 수성가스 전환 반응기는 플라즈마 개질 반응기의 최적조건으로 실험을 진행하였으며, 출구 농도는 $H_2$ 68.0%, CO 337 ppm, $CO_2$ 24.0%, $CH_4$ 2.2%, $C_2H_4$ 0.4%, $C_2H_6$ 4.1% 이다. 이때의 선택적 산화 반응기의 실험결과는 $H_2$ 51.9%, CO 0%, $CO_2$ 17.3%를 나타냈다.

• 한국해양생명과학회지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.106-116
• /
• 2021

태화강에서 방류한 연어(Oncorhynchus keta) 치어의 성장, 생존 및 어류상 등의 모니터링를 통한 생태학적 기초 자료를 확보하고자, 방류 후 연어 치어의 지점별 포획개체수, 성장 및 어류상 특성을 조사하였다. 태화강 상류로부터 총 4개 지점[선바위교(St.1), 구영교(St.2), 삼호교(St.3), 명촌대교(St.4)]에서 2년간 조사를 실시하였다. 2017년 연어 치어 방류 후 전장은 평균 10 mm, 체중은 평균 0.8 g의 증가를 나타내었다. 2018년 연어 치어 방류 후 평균 전장 10 mm, 체중 0.5 g의 증가를 나타내었다. 연어 치어를 포식할 수 있는 어식성 어류는 St.1에서 6종(동사리, 숭어, 배스, 꺽지, 황어 및 끄리), St.2에서 5종(동사리, 황어, 배스, 꺽지 및 끄리), St.3에서 6종(큰가시고기, 가물치, 날망둑, 배스, 황어, 끄리) 및 St.4는 8종(큰가시고기, 베도라치, 문절망둑, 날망둑, 풀망둑, 강준치, 점농어 및 황어)이 출현하였다. 본 연구결과 연어 치어는 체중의 증가보다 전장 및 체장의 성장에 집중하는 것으로 나타났다. 또한, 적정 방류지역은 포식생물의 서식이 적고 수심, 유속, 염분 등의 변화가 적은 St.1과 St.2 지점이 적절할 것으로 판단되며 방류 시기는 끄리 및 배스 등의 포식어류의 먹이활동이 활발하지 않은 1월 초순 혹은 포식 활동이 적은 야간이나 새벽시간에 방류하는 것이 적절할 것으로 판단된다.

• Korean Circulation Journal
• /
• 제54권6호
• /
• pp.325-335
• /
• 2024

Background and Objectives: The number of sensitized heart failure patients on waiting lists for heart transplantation (HTx) is increasing. Using the Korean Organ Transplantation Registry (KOTRY), a nationwide multicenter database, we investigated the prevalence and clinical impact of calculated panel-reactive antibody (cPRA) in patients undergoing HTx. Methods: We retrospectively reviewed 813 patients who underwent HTx between 2014 and 2021. Patients were grouped according to peak PRA level as group A: patients with cPRA ≤10% (n= 492); group B: patients with cPRA >10%, <50% (n=160); group C patients with cPRA ≥50% (n=161). Post-HTx outcomes were freedom from antibody-mediated rejection (AMR), acute cellular rejection, coronary allograft vasculopathy, and all-cause mortality. Results: The median follow-up duration was 44 (19-72) months. Female sex, re-transplantation, and pre-HTx renal replacement therapy were independently associated with an increased risk of sensitization (cPRA ≥50%). Group C patients were more likely to have longer hospital stays and to use anti-thymocyte globulin as an induction agent compared to groups A and B. Significantly more patients in group C had positive flow cytometric crossmatch and had a higher incidence of preformed donor-specific antibody (DSA) compared to groups A and B. During follow-up, group C had a significantly higher rate of AMR, but the overall survival rate was comparable to that of groups A and B. In a subgroup analysis of group C, post-transplant survival was comparable despite higher preformed DSA in a desensitized group compared to the non-desensitized group. Conclusions: Patients with cPRA ≥50% had significantly higher incidence of preformed DSA and lower freedom from AMR, but post-HTx survival rates were similar to those with cPRA <50%. Our findings suggest that sensitized patients can attain comparable post-transplant survival to non-sensitized patients when treated with optimal desensitization treatment and therapeutic intervention.

• 지능정보연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.121-139
• /
• 2014

기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.