아시아 몬순지역에서 대형댐의 인순환(phosphorus cycle)과정의 특징을 파악하기 위하여 소양호를 대상으로 인순환 과정을 조사하였다. 또한, 이를 모의하기 위해 2차원 수질모델인 CE-QUAL-W2를 적용하여 수중생태계의 물질순환과정을 모의하였다. 소양호는 수심이 깊고성층이 강하여 수직적인 변이가 뚜렷한 인의 분포를 보였다. 인의 부하량은 유역면적의 90%를 차지하는 주유입하천인 소양강의 인농도를 측정하여 산정하였다. 소양강의 인농도는 강우시 유량 증가에 따라 크게 증가하는 변동을 보였으므로 인의 부하량은 간헐적으로 발생하는 폭우 유출에 집중되었다. 폭우시 유출수는 수온이 낮아지기 때문에 호수의 중층으로 잠류하여 중층 탁수대를 형성하는 것으로 관측되었다. 여름 우기가 끝난 후 중층에는 두께 20${\sim}$30m의 인함량이 높은 탁수층이 형성되었으며 이탁수층은 댐 중간수심에 만들어진 발전방류구를 통하여 서서히 방류되었다. CE-QUAL-W2 모델은 호우시 탁수의 잠류현상과 인함량이 높은 중층의 형성, 인의 수평수직분포 등의 인순환 과정이 잘 모의 하여,아시아 몬순지역의 댐에서 수질모델로서 육수학적 현상을 잘 모의하는 것으로 평가된다.
장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.
산림생태계의 생태과정과 수문과정의 변화는 밀접하게 연관되어 있음에도 불구하고 통합적으로 다루어지지 못해 왔다. 본 연구에서는 광릉 소유역에서 관측되고 있는 식생 및 수문자료와 지리정보시스템(GIS)을 기반으로 지역규모의 생태수문 모사 시스템인 RHESSys를 이용하여 이러한 통합을 시도하였다. 이를 위해, (1) RHESSys의 입력자료를 구축, 모형을 구동하고 (2) 다양한 생태수문과정을 동시에 고려할 수 있는 모형보정체계를 수립하고, (3) 민감도 분석을 통해 최적의 모수를 추정하였다. RHESSys의 유량패턴과 첨두유량에 영향을 주는 6개의 토양모수를 대상으로 민감도를 분석한 결과, 수평 포화 수리 전도도와 공극률의 깊이에 따른 감쇄가 유량에 대해 가장 큰 민감도를 보였다. 이 두 모수를 변화시켜 최적의 유량패턴 적합도를 산출한 결과, 유량예측의 적합도 지수(NSec)는 0.75였다. 이러한 결과는 향후 유역 단위의 토양 수분 및 증발산을 모사하고 그 공간분포를 나타내는 지도 제작을 위한 기본적인 평가기준으로서 매우 중요한 의미를 갖는다.
본 논문은 유도전동기를 저속에서 강건하게 제어할 수 있도록 개선된 벡터 제어에 관한 연구이다. 유도전동 기가 정격 속도의 10% 이하인 저속에서 구동될 경우 고조파에 의하여 발생하는 단위 벡터각 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 저속 및 과도상태에서 회전자 파라미터 변화에 대하여 강건하게 운전하도록 회전 자 시정수에 동조하는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 벡터 제어를 이용하여 자속과 토오크 리플을 감소시킴으로써 저속에서 안정된 출력특성을 얻을 수 있었다. 입출력이 정현적인 상태일 때, 제안한 벡터 제어와 직접 벡터 제어 및 간접 벡터 제어의 저속 특성을 비교 분석하였고, 고조파가 함유된 상태에서 각각의 제어 특성을 비교 분석하였다. 그리고 회전자 시정수의 추종 성능은 시뮬레이션으로 확인하였다. 전체 제어 시스템을 실제의 하드웨어로 구현하고, 제안한 벡터 제어와 직접 벡터 제어를 비교 분석하였다. 두 제어 기법을 저속에서 실험 한 결과, 정상상태에서 직접 벡터를 기준으로 할 경우 토오크 리플이 45% 개선된 특성을 얻었다. 또한 자속 전류 리플은 0.2 p.u. 감소하였고, 토오크 전류 리플은 0.6 p.u. 감소함을 확인하였다. 그리고 회전자 시정수의 변화에 대하여 동조됨을 확인하였다. 따라서 저속에서 제안한 벡터 제어의 타당성과 강건성을 입증하였다.
The Keum river is one of the important river in Korea and has a drainage area of 9,873$\textrm{km}^2$. The Keum river is deepening pollution state due to development of the lower city and construction of a industrial complex. The water quality of the Keum river come to eutrophication state and belong to III grade of water quality standard. The concentration BOD in river is affected by the organic loading from a tributary and the algae biomass that largely happen to under eutrophication state. In the eutrophic water mass such as the Keum river, the autochthonous BOD was very important part for making a decision of water quality management, because it was accounted for majority of the total BOD. The purpose of this study was to survey the chatacteristics of water quality in summer and to estimate reaction coefficient. Also, we studied to correlationship between chlorophyll a and BOD(COD) for estimation of the autochthonous BOD. The correlationship between chlorophyll a and BOD(COD) were obtained through the culture experiment of phytoplankton in the laboratory. The results of this study may be summarized as follows ; The characteristics of water quality in summer were belong to III~IV grade of water quality standard as BOD and nutritive condition is very high. The BOD, ammonia nitrogen and phosphate loadings in Miho stream which inflowing untreated sewage from Chungju city was occupied with 64.07%, 26.36%, 46.08%, respectively. Maximum nutrient uptake (Vmax) was 0.4400$\mu$M/hr as substrate of ammonia nitrogen, 0.1652$\mu$M/hr as substrate of phosphate. Maximum specific growth rate ($\mu$max) was 1.2525$hr^{-1}$ as substrate of ammonia nitrogen, 1.5177$hr^{-1}$ as substrate of phosphate. The correlation coefficient between chlorophyll a and BOD by the culture experiment were found to be 0.911~0.935 and 0.942~0.947 in the case adding nutrient and no adding nutrient, respectively. The correlation coefficient between chlorophyll a and COD through the culture experiment were found to be 0.918~0.977 and 0.880~0.931 in the case adding nutrient and no adding nutrient, respectively. The autochthonous BOD(COD) was estimated to the relationship between BOD(COD) and chlorophyll a. The regression equation were found to be autochthonous BOD=(0.045~0.073)${\times}chlorophyll$ a and autochthonous $COD=(0.137~0.182){\times}chlorophyll$ a.
본 연구는 C.G.S공법 적용 지반을 설치 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성에 따른 모델링을 실시함으로써 주변 지반의 거동을 파악하고자 하였고, 인공신경망의 매개변수 연구를 통해 본 연구에 가장 적합한 인공신경망 모델을 선정하여 수치해석과 인공신경망 연계를 통한 인공신경망 예측 모델을 개발하였다. 그 결과, C.G.S 말뚝 침하량 및 지반 침하량은 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성 별로 일치하여 하나의 곡선으로 나타났으며, 이는 C.G.S 공법 적용 지반의 거동양상이 일정한 형태로 나타남을 의미하는 것으로, 이러한 결과를 바탕으로 3차원 거동에 대한 인공신경망 학습이 가능한 것으로 파악되었다. 인공신경망의 내적인자 연구 결과, 은닉층 뉴런수 10개, 모멘텀 상수 0.2, 학습률의 경우 0.2를 사용할 경우 입력과 출력간의 관계가 적절히 표현되는 것으로 나타났다. 이러한 인공신경망 모델의 최적구조를 이용하여 C.G.S 공법의 지반 거동을 평가한 결과는 결정계수 값이 C.G.S 말뚝 침하의 경우는 0.8737, 지반 침하의 경우는 0.7339, 지반 융기의 경우는 0.7212로 나타나 충분한 신뢰도를 보이고 있음을 알수 있었다.
본 논문에서는 공유 메모리형 ATM 스위치 설계에 있어서 스위치 자원의 이용률 향상과 서비스 품질 기능 지원을 위한 버퍼관리방안을 고찰하고 여러 기법들의 성능을 비교 분석하였다. 정적 임계법(ST)와 푸시 아웃(PO) 그리고, 동적 임계법(DT)의 성능을 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였고, 특히 동적임계법이 트래픽 부하 및 버스티니스 (Burstyness), 복수개 출력포트간 부하의 불균형성 (Non-uniformity)등의 트래픽 특성 변화에 대해 푸시아웃 (Pushout)에 가까운 견고성 (Robustness)을 가짐을 보였다. 또한, 서비스 품질 기능 구현에 있어서 연결승인제어 (CAC)로부터 구한 트래적 기술자를 이용하여 각 셀 스트림의 서비스 요구조건에 맞도록 메모리 공간을 할당하는 가상분할법 (VP: Virtual partitioning)과 동적분할법 (DP: Dynamic partitioning)등의 버퍼관리 메커니즘을 고찰하였다. 이 기법들을 사용할 경우 규정된 트래픽 (Regulated traffic)과 규정되지 않은 (Unregulated) best-effort 트래픽의 공존이 가능하며 규정되지 않은 트래픽이 존재하더라도 규정된 트래픽이 연결승인제어에 의해 계산된 셀 유실률을 보장받게 됨을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 보였으며, 특히 과부하 상태에서 DP가 VP에 비해 서비스품질 지원 기능 면에서 우수함을 보였다.
The US railroad network carries 40% of the nation's total freight. Railroad bridges are the most critical part of the network infrastructure and, therefore, must be properly maintained for the operational safety. Railroad managers inspect bridges by measuring displacements under train crossing events to assess their structural condition and prioritize bridge management and safety decisions accordingly. The displacement of a railroad bridge under train crossings is one parameter of interest to railroad bridge owners, as it quantifies a bridge's ability to perform safely and addresses its serviceability. Railroad bridges with poor track conditions will have amplified displacements under heavy loads due to impacts between the wheels and rail joints. Under these circumstances, vehicle-track-bridge interactions could cause excessive bridge displacements, and hence, unsafe train crossings. If displacements during train crossings could be measured objectively, owners could repair or replace less safe bridges first. However, data on bridge displacements is difficult to collect in the field as a fixed point of reference is required for measurement. Accelerations can be used to estimate dynamic displacements, but to date, the pseudo-static displacements cannot be measured using reference-free sensors. This study proposes a method to estimate total transverse displacements of a railroad bridge under live train loads using acceleration and tilt data at the top of the exterior pile bent of a standard timber trestle, where train derailment due to excessive lateral movement is the main concern. Researchers used real bridge transverse displacement data under train traffic from varying bridge serviceability levels. This study explores the design of a new bridge deck-pier experimental model that simulates the vibrations of railroad bridges under traffic using a shake table for the input of train crossing data collected from the field into a laboratory model of a standard timber railroad pile bent. Reference-free sensors measured both the inclination angle and accelerations of the pile cap. Various readings are used to estimate the total displacements of the bridge using data filtering. The estimated displacements are then compared to the true responses of the model measured with displacement sensors. An average peak error of 10% and a root mean square error average of 5% resulted, concluding that this method can cost-effectively measure the total displacement of railroad bridges without a fixed reference.
본 눈문에서는 퍼지 벡터양자호를 이용하여 음성을 합성하는 방법을 제시하고,원음에 가까운 합성음을 얻기 위하여 퍼지벡터양자화의 성능을 최적화 하는 Fuzziness갑의 선정방법을 연구한다. 퍼지벡터 양자화를 이용하여 음성을 합성할때, 분석단에서는 입력 음성패턴과 코드북의 음성패턴의 유사도를 나타내는 퍼지 소속함수값을 출력하고, 합성단에서는 분석단에서 얻은 퍼지소속 함수값, fuzziness값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산식을 이용하여 음성을 합성한다. 시뮬레이션을 통하여 벡터양자화에 의해 합성된 음성과 퍼지 벡터양자화에 의해 합성된 음성을 코드북의 크기에 따라 비교한 결과, 퍼지벡터양자화를 이용한 음성합성의 성능이 코드북 크기가 절반으로 줄어도 벡터양자화에 의한 성능과 거의 같음을 알수 있다. 이것은 VQ(Vecotr Quantiz-ation)에 의한 음성합성 결과와 같은 성능을 얻기 위해서 퍼지 VQ를 사용하면, 코드북 저장을 위한 메모리의 크기를 절반으로 줄일 수 있음을 의미한다. 그리고 SQNR을 최대로 하는 퍼지 벡터양자화를 얻기 위한 최적 Fuzziness값은 음성분석 프레임의 분산값이 크면 작게 선정해야 하고, 작으면 크게 선정 해야함을 밝혔다. 또한 합성음들을 주파수 영역의 스펙트로그램에서 비교한 결과 포만트 주파수와 피치주파수에서 퍼지 VQ에 의한 합성음이 VQ에 의한 것보다 원 음성에 더 가까움을 알 수 있었다.
지반특성은 지진동, 액상화 및 산사태 등으로 인한 지질재해 위험성 평가에서 중요한 요소로 사용될 수 있다. 일반적으로 지역적 지반특성을 규명하기 위한 지반분류에서는 시추나 탄성파 탐사를 이용하는 방법을 많이 사용하나, 이번 연구에서는 지질도와 지형도를 활용하였다. 본 연구에서는 수치지질도로부터 지질시대와 암상 자료를 추출하고, 지형도로부터는 고도와 경사도 자료를 추출한 후 GIS를 사용하여 경상남북도 지역의 지반을 분류하였다. 그 결과 연구지역의 지반은 지반분류 B(보통암)가 우세하게 나타나며, 하천과 매립지 부근에서는 이보다 연약한 지반으로 이루어져 있다. 이 결과를 연구지역의 시추자료를 사용한 지반분류와 비교해보면 약 73% 정도 일치한다. 오차원인은 주로 지질도 혹은 지형도에서 기인한다고 사료되며, 일부는 시추작업과 현장조사를 통해 직접적인 오류원인을 찾아야 하는 경우도 있다. 이 연구 결과는 지진, 홍수, 사태 및 액상화 등의 지질재해 및 토지이용계획 수립 시 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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