• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.13-30
• /
• 2020

This study aims to analyze the qualitative and quantitative effects of environmental policies in terms of green space management using logistic regression model(LRM). Landsat satellite imageries in 1985, 1992, 2000, 2008, and 2015 are classified using a hybrid-classification method. Based on these classified maps, logistic regression model having a deforestation tendency of the past is built. Binary green space change map is used for the dependent variable and four explanatory variables are used: distance from green space, distance from settlements, elevation, and slope. The green space map of 2008 and 2015 is predicted using the constructed model. The conservation effect of Ulsan's environmental policies is quantified through the numerical comparison of green area between the predicted and real data. Time-series analysis of green space showed that restoration and destruction of green space are highly related to human activities rather than natural land transition. The effect of green space management policy was spatially-explicit and brought a significant increase in green space. Furthermore, as a result of quantitative analysis, Ulsan's environmental policy had effects of conserving and restoring 111.75㎢ and 175.45㎢ respectively for the periods of eight and fifteen years. Among four variables, slope was the most determinant factor that accounts for the destruction of green space in the city. This study presents logistic regression model as a way of evaluating the effect of environmental policies that have been practiced in the city. It has its significance in that it allows us a comprehensive understanding of the effect by considering every direct and indirect effect from other domains, such as air and water, on green space. We conclude discussing practicability of implementing environmental policy in terms of green space management with the focus on a non-statutory plan.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제53권12호
• /
• pp.3902-3909
• /
• 2021

SACOS series of subchannel analysis codes have been developed by XJTU-NuTheL for many years and are being used for the thermal-hydraulic safety analysis of various reactor cores. To achieve fine whole core pin-level analysis, the input preprocessing and parallel capabilities of the code have been developed in this study. Preprocessing is suitable for modeling rectangular and hexagonal assemblies with less error-prone input; parallelization is established based on the domain decomposition method with the hybrid of MPI and OpenMP. For domain decomposition, a more flexible method has been proposed which can determine the appropriate task division of the core domain according to the number of processors of the server. By performing the calculation time evaluation for the several PWR assembly problems, the code parallelization has been successfully verified with different number of processors. Subsequent analysis results for rectangular- and hexagonal-assembly core imply that the code can be used to model and perform pin-level core safety analysis with acceptable computational efficiency.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
• /
• 제31권1호
• /
• pp.16-24
• /
• 2021

Hepatitis B virus (HBV) genome P-encoded protein HBV DNA polymerase (Pol) has long been known as a reverse transcriptase during HBV replication. In this study, we investigated the impact of HBV Pol on host cellular processes, mainly apoptosis, and the underlying mechanisms. We showed a marked reduction in apoptotic rates in the HBV Pol-expressed HepG2 cells compared to controls. Moreover, a series of assays, i.e., yeast two-hybrid, GST pull-down, co-immunoprecipitation, and confocal laser scanning microscopy, identified the host factor eEF1A2 to be associated with HBV Pol. Furthermore, knockdown of eEF1A2 gene by siRNA abrogated the HBV Pol-mediated anti-apoptotic effect with apoptosis induced by endoplasmatic reticulum (ER) stress-inducer thapsigargin (TG), thus suggesting that the host factor eEF1A2 is essential for HBV Pol's anti-apoptosis properties. Our findings have revealed a novel role for HBV Pol in its modulation of apoptosis through integrating with eEF1A2.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제53권1호
• /
• pp.148-163
• /
• 2021

Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권3A호
• /
• pp.277-286
• /
• 2010

케이블을 이용하여 장경간을 필요로 하는 교량의 시공은 일반적으로 불완전 한 구조계인 교량의 선단에 데릭 혹은 무한궤도 크레인을 설치하여 수상 및 육상으로 이송되는 교량 상판을 리프팅하여 시공하게 된다. 이와 같은 경우 일차적으로 과도한 크레인의 자중으로 인하여 불완전한 구조계에 결함을 발생시킬 수 있으며, 또한 하부 수송으로 인한 추가 비용 및 공기를 소요하게 된다. 본 연구에서는 이러한 기존 시공방법을 개선하고자 개발된 교량 일 측에 편중 가능하고, 가동 붐을 설치하여 후방 이송 자재를 시공 지점으로 운반, 가설이 가능한 데릭 크레인의 시공 단계를 정의하여 수치해석을 수행하였다. 데릭 크레인의 하중 재하 점을 고정부 4점으로 단순화하였으며, 가동 붐의 수직/수평 회전 범위를 고려하여 반력을 산정하였다. 또한 크레인의 '휴지' 및 '작업 중'의 단계로 나누어 가동 붐 및 강형, PC Slab에 의하여 발생하는 휨 모멘트를 시공단계에 반영하였다. 본 연구에 고려된 데릭 크레인은 접속교를 통한 육상 작업으로 시공 기간 및 비용을 줄일 수 있으며, 크레인 자체의 작은 중량으로 시공 중 재하 하중 감소를 꾀할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제33권1호
• /
• pp.81-92
• /
• 2013

HSB를 적용한 플레이트거더의 압축플랜지 국부좌굴을 고려한 극한휨강도를 비선형 유한요소해석으로 분석하였다. 압축플랜지의 비탄성 국부좌굴 또는 소성항복이 휨강도를 지배하는 압축플랜지 세장비를 갖도록 해석대상 강거더를 선정하였다. HSB600 및 HSB800 강재로 제작된 균질단면 강거더와 HSB800 강재와 SM570-TMC 강재를 함께 적용한 하이브리드 단면을 고려하였으며, 일반강재와의 비교를 위하여 SM490-TMC 강거더에 대한 해석도 수행하였다. 비선형 유한요소해석 시에는 플랜지와 복부판을 쉘요소로 강재는 탄소성-변형경화 재료로 모델링하였으며, 초기변형과 단면의 잔류응력을 고려하였다. 비선형 유한요소해석 결과와 기존 문헌의 실험결과를 비교하여 유한요소 해석결과를 검증하였으며, 초기변형과 잔류응력이 극한휨강도에 미치는 영향을 분석하였다. 총 60개 해석대상 강거더의 휨극한강도를 유한요소해석으로 구하고, 도로교설계기준, AASHTO LRFD와 Eurocode 3의 설계규정으로 구한 휨강도와 비교하여 이들 규정의 HSB 강거더에 대한 적용성을 검토하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제38권4호
• /
• pp.579-586
• /
• 2018

단기 통행속도 예측을 위해 데이터 기반 비모수적 기법들을 활용한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 그럼에도 교통신호 및 교차로로 인한 복잡한 동적 특성을 가지는 도시부의 예측 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 도시부 통행 속도를 예측하기 위해 앙상블 경험적 모드 분해법(EEMD)과 인공신경망(ANN)을 이용한 하이브리드 접근법을 제안하는 것을 목적으로 한다. EEMD는 통행속도의 시계열 자료를 고유모드함수(IMF)와 오차항으로 분해한다. 분해된 IMF는 시간단위의 국지적 특성을 반영하며, ANN을 통해 개별적으로 예측된다. IMF는 원본데이터가 가진 비선형성, 비정상성, 진동 등의 복잡성을 완화하기 때문에, 원래의 통행속도에 비하여 더 정확하게 예측될 수 있다. 예측된 IMF들은 합산되어 예측 통행속도를 표현한다. 본 연구에서 제시된 방법을 검증하기 위하여 대구시의 DSRC로부터 구득된 통행속도 데이터가 활용된다. 성능평가는 도시부 링크 중 특히 예측이 어려운 지점에 대해 수행되었으며, 분석 결과 제시된 모형은 15분 후 예측에 대해 각각 평상시 10.41%, 와해상태시 25.35%의 오차율을 가지며, 단순 ANN 기법에 비하여 우수한 성능을 보이는 것으로 확인된다. 본 연구에서 개발된 모형은 도시교통관리체계의 신뢰성 있는 교통정보를 제공하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.236-244
• /
• 2005

본 연구에서는 퍼지관계 및 진화론적 최적 다층 퍼셉트론에 기초한 퍼지다항식 뉴럴네트워크(FPNN)의 새로운 구조를 소개하고, 포괄적인 설계방법론을 토의하며, 그리고 일련의 수치적인 실험이 수행된다. 진화론적 최적 FPNN(EFPNN)의 구축을 위해 컴퓨터지능(CI)의 기반 기술을 이용한다. EFPNN의 구조는 규칙베이스 퍼지뉴럴네트워크와 다항식 뉴럴네트워크의 결합에 의한 유전자 최적 구동 하이브리드 시스템의 시너지 이용으로 얻어진다. 퍼지뉴럴네트워크는 EFPNN의 전체규칙 구조의 전반부에 기여하고, EFPNN의 후반부는 다항식 뉴럴네트워크를 사용하여 설계된다. EFPNN의 후반부를 위한 유전론적 최적 다항식 뉴럴네트워크의 개발은 두 최적화 기법에 의해 수행된다. 즉 구조적 최적화는 유전자알고리즘에 의해 수행되고, 파라미터 최적화는 최소자승법 기반의 학습을 통해 행하여진다. EFPNN의 성능 평가를 위해, 모델은 몇 가지 수치 예제를 이용한다. 비교에 의한 해석은 제안된 EFPNN이 이전에 제시된 다른 지능형 모델보다 높은 정확도 뿐만 아니라 좀 더 우수한 예측능력을 가지는 모델임을 보여준다.

• 한국작물학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.74-77
• /
• 1986

단순열성 유전자에 의한 GMS민 IR36ms에 가야벼, 남풍벼, 신광벼 및 수원 296 등 4개 한국 수도품종을 각각 4회 연속 Bulk로 교잡시킨 BC$_3$F$_2$에서 웅성불임 개체를 얻어서 여기에 각 반복친을 1회 더 Backcross시킨 BC$_4$F$_2$세대에서 웅성불임 개체들을 선별하였다. 여기에 각 반복친을 교잡시켜 4품종의 Msms 유전자형을 얻고 이를 다시 BC$_4$F$_2$에서 선발한 웅성불임 개체(msms)에 교잡시키므로서 가야벼ms, 남풍벼ms, 신광벼ms 및 수원 296ms를 육성하였다. 이들 4개 웅성불임 계통들의 주당수수, 수당영화수, 출수기 및 수장은 모품종과 차이가 있었으나 웅성불임 계통들의 간장은 모품종에 비하여 단축되었다. 동일한 웅성불임 유전자를 가진 GMS 계통도 반복친에 따라 자연교잡 정도의 현저한 차이가 있었다. 가야벼ms는 11.5%, 남풍벼 ms는 13.1%, 신광벼ms는 1.9% 그리고 수원 296ms는 12.7%의 자연교잡율을 나타내었다. 화분친으로부터 15~90cm 거리 내에서는 가야벼 mS 및 남풍벼ms의 자연교잡율의 거리에 따른 차가 인정되지 않았다.

• 한국습지학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.37-44
• /
• 2017

도시지역은 인구가 집중되어 토지이용이 집약적이며 불투수면의 비율이 높아 강우시 비점오염에 의한 영향이 높은 지역이다. 비점오염원은 강우시 다양한 토지이용으로부터 발생되며 수계에 직접적인 영향을 미치고 오염물질의 종류와 양에 따라 불확실성이 높은 오염원이므로 점오염원과 함께 관리가 필요하다. 이러한 비점오염원을 관리하기 위한 방안으로 국내 외에서는 자연적인 기작을 이용한 비점오염원 관리기법인 저영향개발기법 (Low impact development, LID)을 도입하였으며 침투도랑, 식생체류지, 인공습지 등 다양한 요소기술이 포함된다. 이중 인공습지는 수질정화 (비점오염물질 저감)와 더불어 물을 저류하는 기능을 가진 친환경적인 시설로 잘 알려져 있다. 본 연구는 비점오염원 관리를 위한 LID 기술의 효과를 알아보기 위하여 수행되었으며 도시지역에 조성된 두 종류의 인공습지를 운영한 결과를 분석하고 평가하고자 한다. 연구대상 인공습지는 HSSF형과 Hybrid형으로 두 시설 모두2010년에 조성되어 현재까지 운영 중에 있으며 본 논문에서는 2010년부터 2015년까지의 총 42회의 모니터링 결과를 이용하였다. 분석결과, 두 인공습지를 통해 강우유출유출량을 평균 37~41% 범위로 저감되였으며 오염물질별 저감효율의 경우 TSS는 63~79%, TN은 38~54%, TP는 54%, 중금속은 32~81% 범위로 나타나 도시지역내 인공습지 적용시 비점오염원 저감에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.