산사태는 발생빈도는 적으나 자연적 요인이나 인위적인 요인에 의한 사면의 안정파괴시 많은 인명 및 재산상의 손실을 유발시킨다. 최근 산사태 발생지역 예측을 위한 통계적 방법과 현장관측 방법 등의 연구가 지속적으로 진행되고 있으나 발생체계의 복잡성으로 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 산사태 위험지역 예측을 하기위해 산사태가 발생한 지역을 모델 지역으로 선정하였다. 모델 지역의 지형을 축척 1 : 25,000, 1 : 10,000, 1 : 5,000, 1 : 1,200별 비교를 하기위해 표고를 데이타베이스화하여 표고 및 경사도의 경중률에 의한 예측을 한 결과 부분적인 예측이 가능함을 알 수 있었다.
산사태는 매년 막대한 재산 피해와 인명 피해를 유발하는 주요 자연재해 중 하나이며, 기후변화의 영향으로 산사태 취약성은 더욱 증대되고 있다. 사면안정해석을 위한 다양한 매개변수 중 토심은 산사태 및 토석류 분석 시 주요 매개변수이며, 사면 안정성에 영향을 미치는 유역의 수문학적 과정을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 토심을 추정하는 정확한 방법은 현장에서 직접 지층을 조사하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 요구되므로 다양한 토심 예측 모델들이 제안되었으나 실용성 및 정확성 측면에서 다양한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 산지사면에 대한 토심을 추정 하기 위하여 국내 산지를 대상으로 수행된 71개의 탄성파 탐사 결과를 수집하였으며 탄성파 속도 700 m/s를 기준으로 토심을 추정하였다. 이에 따라 사면의 경사, 고도, 토심 자료를 구축하고 토심에 대한 통계적 특성을 파악하였으며 경사와 토심 및 고도와 토심 간 상관관계를 규명하였다. 또한, 사면경사를 기반으로 한 다양한 토심 예측 모델을 조사하고 이에 대한 비교·분석을 수행하였으며 경사를 활용한 보정된 토심 예측식을 제안하였다.
A road surface temperature prediction model (UM-Road) using input data of the Unified Model (UM) output and road physical properties is developed and verified with the use of the observed data at road weather information system. The UM outputs of air temperature, relative humidity, wind speed, downward shortwave radiation, net longwave radiation, precipitation and the road properties such as slope angles, albedo, thermal conductivity, heat capacity at maximum 7 depth are used. The net radiation is computed by a surface radiation energy balance, the ground heat flux at surface is estimated by a surface energy balance based on the Monin-Obukhov similarity, the ground heat transfer process is applied to predict the road surface temperature. If the observed road surface temperature exists, the simulated road surface temperature is corrected by mean bias during the last 24 hours. The developed UM-Road is verified using the observed data at road side for the period from 21 to 31 March 2013. It is found that the UM-Road simulates the diurnal trend and peak values of road surface temperature very well and the 50% (90%) of temperature difference lies within ${\pm}1.5^{\circ}C$ (${\pm}2.5^{\circ}C$) except for precipitation case.
최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
본 연구에서는 산림청에서 산사태 위험지를 판정하는데 이용하고 있는 판정표를 기반으로 산사태 발생 위험도를 예측할 수 있는 GIS 응용모델을 개발하였다. 이 모델에서 산사태 위험지는 지형, 임상 및 지질과 같은 산림입지환경 인자들 중 7개 인자를 선별적으로 이용하여 분석하도록 설계되었다. 이러한 입지환경 인자들 중 경사길이, 경사위치, 사변형태의 분석은 DEM 자료를 이용하여 산지사면 분석이 가능하도록 개발된 '산사태 예측을 위한 산지사면 입지해석 모듈' 을 이용하였다. 산사태 위험지 판정 모델의 구조는 원자료를 입력받아 가공, 변환하는 입력모듈과, 산사태 위험지 판정인자를 분석하여 해당지역의 산사태 위험지를 분석하는 모듈, 분석된 산사태 위험도 판정 결과를 제시하는 출력모듈 등으로 구성되어 있다. 경기도 용인 안성 지역에서 발생한 산사태를 대상으로 모델을 적용한 결과 약 72%에 해당하는 산사태가 산사태 위험도 2등급 이상으로 판정된 곳에서 발생하였다.
Piles installed in row(s) are used as an effective technique to improve the stability of soil slopes. The analysis of pile-stabilized slopes require a reliable prediction of lateral resistance offered by the piles. In this work, an analytical solution is developed to estimate the lateral resistance offered by the stabilizing piles in sand and c - 𝜙 soil slopes considering soil arching phenomenon. The soil arching in both horizontal direction (between the neighboring piles) and vertical direction (in the active wedge in front of the pile row) are studied and their effects are incorporated in the proposed model. The shape of soil arch is assumed to be circular and principal stress trajectories are defined separately for both modes of arching. Experimental and numerical studies found in literature were used to validate the proposed method. A detailed parametric analysis was performed to study the influence of pile diameter, center-to-center spacing, slope angle and angle of internal friction on the lateral pile resistance.
Urban flooding with surcharges in sewer system was investigated because of unexpected torrential storm events these days, causing significant amounts of human and economic damages. Although there are limitations in forecasting and preventing natural disasters, integrated urban flooding management system using the SWMM(Storm Water Management Model) engine and Web technology will be an effective tool in securing safety in operating rubber-tired transportation system. In this study, the study area, located in Chuncheon, Kangwon province, was selected to evaluate the applicability of the SWMM model in forecasting urban flooding due to surcharges in sewer system The catchment are 21.10 ha in size and the average slope is 2% in lower flat areas. Information of subcatchment, conjunctions, and conduits was used as the SWMM interface to model surface runoff generation, water distribution through the sewer system and amount of water overflow. Through this study, the applicability of the SWMM for urban flooding forecasting was investigated and probability distribution of storm events module was developed to facilitate urban flooding prediction with forecasted rainfall amounts. In addition, this result can be used to the establishment of disaster management system for rainfall safety of rubber-tired tram in the future.
이 연구에서는 지표화 중심의 산불확산예측 알고리즘을 기반으로 GIS 환경에서 운용이 가능한 지표화 확산예측모델을 개발하였다. 이 모델은 지형, 연료, 기상 등 산불환경인자를 분석하고 입력하는 부분과 시간에 따라 확산속도, 화선에서의 산불강도, 연소면적을 예측하는 지표화 확산예측 부분, 마지막으로 예측결과를 사용자에게 제시하는 출력 부분으로 구성되었다. 산불확산속도를 계산하기 위해서 산불행동에 영향을 미치는 산불환경인자중에서 지형인자는 경사, 기상인자는 풍속, 풍향, 실효습도를 고려하였다. 또한 연료인자는 수치임상도를 이용하여 연료깊이, 연료량, 소화습도를 계산할 수 있는 연료모듈을 개발하여 입력되도록 하였다. 연료습도는 실효습도, 최고온도, 강수량, 일일 적산량의 함수관계로 추정하였다. 모델을 2002년 청양에서 발생한 산불에 적용한 결과 확산속도에 대해 61%의 일치도를 보였다.
이 논문은 GIS 기반의 수리학적 모델링을 통하여 시공측면에서 효과적으로 지표수를 제어하여 배수제어와 사면의 안정성에서의 적용에 관한 것이다. 본 논문에서는 인도네시아 파시르 노천광을 대상으로 연구를 수행한 결과를 제시한다. 신뢰할 수 있는 DEM 자료의 획득을 위하여 상세한 지형측량이 이루어 졌으며, DEM 자료로 부터 빗물의 흐름방향, 누적 흐름양, 집수구역 등의 배수 시스템의 특성을 도출하기 위하여 ArcGIS 9.1 소프트웨어가 제공하는 Hydrology 분석 도구를 사용하였다. 수리학적 모델링과 지형적인 분석의 결과는 현재의 배수처리 설비가 적당하지 않으며 또한 집중되는 지표수의 흐름으로 벤치사면에서 많은 침식이 일어날 수 있음을 보여주고 있다. 마지막으로 배수설비설계의 최적화와 물의 흐름의 제어를 통한 사면의 안전성의 증가와 사면을 감시하기 위한 방법을 제시하였다.
Wheat is mainly composed of carbohydrate but it contains a moderate amount of protein, which gives a very useful characteristics to flour food such as the unique elasticity and stickiness of the dough. We developed a calibration equation for analyzing crude protein content using Near Infrared Spectroscopy to quick analyze the crude protein content of wheat germplasm stored in the National Agrobiodiversity Center, RDA, Korea. The 1,798 wheat germplasms were used to draw up the calibration formula. The crude protein's interval distribution of 1,798 wheat germplasms used for the calibration was 7.04-20.84%, the average content was 13.2%, and standard deviation was 2.6%. The germplasms distribution was composed of a suitable group for the preparation of the calibration formula because the content distribution was a normal, excluding the 13.0-15.5% content section. In order to verify the applicability of the NIRS prediction model, we measured the crude protein content of the 300 wheat germplasms that were not used for the calibration using both Kjeldahl analysis and NIR spectrum. The analysis value calculated using each method were statistically processed, and the test results and statistical indicators of the predictive model were compared. As a result, The R2 value of the optimized NIRS prediction model was 0.997, and the Standard error of Calibration value(SEC) was 0.132, and slope value was 1.000. With prediction model selection, compared to Kjeldahl method, R2 values were 0.994(Kjeldahl), 0.998(NIRS), and the SEC value were 0.191 and 0.132, respectively, comparing the statistical indices of the forecast model. And slope value were 1.013, 1.000, respectively. The analysis of crude protein content by the NIRS predictive model developed by each statistical index showing similar figures is judged to show a high degree of correlation with the Kjeldahl analysis. The proven calibration equation will be used to measure the crude protein content of wheat germplasms held by the National Agrobiodiversity Center, and by dividing the wheat germplasms by their use according to the crude protein content, it will provide useful information to relevant researchers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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