본 연구는 기후변화에 따른 난대상록수종인 황칠나무의 적지예측모델을 개발하기 위하여 수행하였다. 생장 및 입지환경 인자들간의 관계 구명을 통하여 양적 질적 자료 분석이 가능한 수량화 분석 방법에 의하여 황칠나무의 적지예측 평가기준을 도출하였다. 적지예측 프로그램은 ESRI, ArcView GIS 프로그램을 이용하여 개발하였다. 개발된 프로그램은 적지예측의 정확성 검토를 위하여 다양한 난대 상록활엽수가 분포하고 있는 전남 완도 지역에 적용하였다. 황칠나무의 적지예측 분석 결과, 최적지 표고 401~500m, 경사도 $15^{\circ}$ 이하, 국소지형은 산복 계곡부위, 퇴적양식 붕행토, 방위가 남쪽인 요철사면으로 나타났다. 완도지역의 황칠나무 최적지 등급별 맵핑 면적은 I 등급 1,487.2ha(25.4%), II 등급 1,020.3ha (17.4%), III 등급 2,231.8ha(38.2%), IV 등급 1,110.5ha(19.0%)로 나타났다.
This study was carried out to predict the optimal growth site and estimate carbon stocks of Quercus acuta, evergreen broad-leaved trees in warm temperate zone according to climate change. The criterion for the optimal site prediction was created by quantification method with quantitative and qualitative data, collected from growth factors of stands and environmental factors of survey sites of 42 plots in Q. acuta by study relationship between growth of tree and site environmental factors. A program for the optimal site prediction was developed by using GIS engine tools. To prediction of the suitable growth site of Quercus acuta, developed program in this study applied to Wando in Jeollanam-do, distributing a various evergreen bread-leaved trees of warm temperate zone. In the results from analysis of the optimal site prediction on Q. acuta, the characteristics of the optimal site showed as follows; site environmental features of class I (the best site class for Q. acuta) was defined as 401 ~ 500 m of altitude, $21{\sim}25^{\circ}$ of slope with above hillside, residual of deposit convex of slope type with west of aspect. The area and carbon stocks of optimal site prediction by class for Q. acuta in classI showed 147.1 ha (2.5%), total 316.5 tC/ha, total $1,161tCO_2/ha/yr$ of class I, 2,703.5 ha (46.3%), total 5,817.4 tC/ha, total $21,331tCO_2/ha/yr$ of class II, 2,845.5 ha (48.6%), total 6,123.0 tC/ha, total $2,845.5tCO_2/ha/yr$ of class III and 153.7 ha (2.6%), total 330.7 tC/ha, total $1,213.7tCO_2/ha/yr$ of class IV.
The primary objective of this study is to develop a determination system for an optimal combination of earthwork equipment that improves the traditional way in convenience, prediction accuracy, and productivity. For this, the following research works are conducted sequentially; 1)literature review, 2)technology development trend analysis, 3)develop a determination system for the optimal combination of earthwork equipment, 4)simulation of a developed system. As a result, core considerations are deducted for the development of a determination system. Furthermore, site simulation is performed using a developed system. Site simulation result, Cluster 1(R1200LC 7㎥, CAT 775G 65ton×2) was selected from 6 clusters because of its production cost (₩491/㎥). It is expected that the application range and impact on the construction industry will be enormous due to the availability of the developed system.
지지벡터기계는 자료간의 유사도를 커널함수를 사용하여 계산하고, 이러한 유사도를 이용하여 패턴을 분류하는 최적인 초평면을 구한다. 따라서 자료의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 유사도의 사용이 중요하다. 본 연구에서는 아미노산 서열간의 최적의 유사도를 얻기 위해서, 아미노산의 진화적인 관계와 소수성으로부터 유도된 메트릭을 실수 지수를 가지는 형태로 일반화하였다. 제안한 메트릭이 메트릭의 조건을 만족하고, 아미노산 서열과 DNA 서열의 유사도를 계산하기 위해서 널리 사용되는 스트링 커널내에서 이용되는 메트릭파의 관련성을 알아본다. 또한, 적용하려는 문제에 보다 효과적인 메트릭을 일반화 메트릭에서 찾을 수 있음을 신호펩티드의 절단위치 예측실험을 통하여 알아본다.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation. The optimal regionalization of the precipitation data were classified by the above mentioned regionalization for all over the regions except Jeju and Ulleung islands in Korea. Design rainfalls following the consecutive duration were derived by the regional analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root mean square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared between the regional and at-site frequency analysis. It has shown that the regional frequency analysis procedure can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than those of at-site analysis in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the classified regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis using Generalized extreme value distribution which was identified to be more optimal one than the other applied distributions. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation suggested by the first report of this project. According to the regions and consecutive durations, optimal design rainfalls were derived by the regional frequency analysis for L-moment in the second report of this project. Using the LH-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the optimal regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. regional and at-site parameters of the GEV distribution were estimated by the linear combination of the higher probability weighted moments, LH-moment. Design rainfall using LH-moments following the consecutive duration were derived by the regional and at-site analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared in the regional and at-site frequency analysis. Consequently, it was shown that the regional analysis can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than at-site analysis in the prediction of design rainfall. Relative efficiency (RE) for an optimal order of L-moments was also computed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution. It was found that the method of L-moments is more effective than the others for getting optimal design rainfall according to the regions and consecutive durations in the regional frequency analysis. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
Purpose: This study was conducted to assess optimal needle length for gluteal intramuscular injections (IM) via simple skinfold thickness (SFT). Methods: For this study, 190 healthy adults were recruited and grouped into eight groups according to gender and body mass index (BMI) (kg/$m^2$). The Korean Society for the Study of Obesity criteria defines a BMI under 20 as underweight, 20.1-22.9 as normal, 23-24.9 as overweight and over 25 as obese. For each participant, the SFT of dorsoguteal (DG) and ventrogluteal (VG) sites were measured using a caliper. Subcutaneous tissue thickness was acquired through ultrasonic images. Results: For men in the overweight and obese groups at the DG site, for the obese group at the VG site, and for women in the normal weight, overweight and obese groups at both sites, the mean subcutaneous tissue thickness exceeded 1.84 cm, the minimal length for a 1 inch needle used for IM. At the DG site, optimal intramuscular needle length (OINL) was 1.4 times in women and 1.0 times in men compared to SFT. At the VG site, OINL was 1.3 times in women and 0.9 times in men compared to SFT. Conclusion: The results of this study suggest that SFT is a reliable index to determine optimal needle length with minimal effort prior to IM.
This study is mainly conducted to derive the design drought rainfall by the consecutive duration using probability weighted moments with rainfall in the regional drought frequency analysis. It is anticipated to suggest optimal design drought rainfall of hydraulic structures for the water requirement and drought frequency of occurrence for the safety of water utilization through this study. Preferentially, this study was conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data that can be classified by the climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Ulreung islands in Korea. Five homogeneous regions in view of topographical and climatological aspects were accomplished by K-means clustering method. Using the L-moment ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov test, generalized extreme value distribution was confirmed as the best fitting one among applied distributions. At-site and regional parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the method of L-moments. Design drought rainfalls using L-moments following the consecutive duration were derived by the at-site and regional analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design drought rainfall derived by at-site and regional analysis in the observed an simulated data were computed and compared. In has shown that the regional frequency analysis procedure can substantially more reduce the RRMSE. RBIAS and RR in RRMSE than those of at-site analysis in the prediction of design drought rainfall. Consequently, optimal design drought rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
Design rainfall using LH-moments following the consecutive duration were derived by the regional and at-site analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE for the design rainfall were computed and compared in the regional and at-site frequency analysis. Consequently, it was shown that the regional analysis can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than at-site analysis in the prediction of design rainfall. RE for an optimal order of L-moments was also computed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution. It was found that the method of L-moments is more effective than the others for getting optimal design rainfall according to the regions and consecutive durations in the regional frequency analysis. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
This study proposes an intelligent semi-active isolation system combining a variable-stiffness control device and ground motion characteristic prediction. To determine the optimal control parameter in real-time, a genetic algorithm (GA)-fuzzy control law was developed in this study. Data on various types of ground motions were collected, and the ground motion characteristics were quantified to derive a near-fault (NF) characteristic ratio by employing an on-site earthquake early warning system. On the basis of the peak ground acceleration (PGA) and the derived NF ratio, a fuzzy inference system (FIS) was developed. The control parameters were optimized using a GA. To support continuity under near-fault and far-field ground motions, the optimal control parameter was linked with the predicted PGA and NF ratio through the FIS. The GA-fuzzy law was then compared with other control laws to verify its effectiveness. The results revealed that the GA-fuzzy control law could reliably predict different ground motion characteristics for real-time control because of the high sensitivity of its control parameter to the ground motion characteristics. Even under near-fault and far-field ground motions, the GA-fuzzy control law outperformed the FPEEA control law in terms of controlling the isolation layer displacement and the superstructure acceleration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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