In this paper, we demonstrate the neutron attenuation of dry cask shielding materials using the S670e helium-4 detector manufactured by Arktis Radiation Ltd. In particular, two materials expected to be applied to the TN-32 dry cask manufactured by ORANO Korea and KORAD-21 by the Korea Radioactive Waste Agency (KORAD) were utilized. The measured neutron attenuation was compared with our Monte Carlo N-Particle Transport simulation results, and the difference is given as the root mean square (RMS). For the fast neutron case, a rapid decline in neutron counts was observed as a function of increasing material thickness, exhibiting an exponential relationship. The discrepancy between the experimentally acquired data and simulation results for the fast neutron was maintained within a 2.3% RMS. In contrast, the observed thermal neutron count demonstrated an initial rise, attained a maximum value, and exhibited an exponential decline as a function of increasing thickness. In particular, the discrepancy between the measured and simulated peak locations for thermal neutrons displayed an RMS deviation of approximately 17.3-22.4%. Finally, the results suggest that a minimum thickness of 5 cm for Li-6 is necessary to achieve a sufficiently significant cross-section, effectively capturing incoming thermal neutrons within the dry cask.
해양의 몇몇 정점에서 관측된 유속자료로부터 속도 유선함수를 최소자승 회귀분석법을 응용하여 산출하였다. 유선함수는 삼각함수의 합으로 표현되며 이들 함수의 상수들은 2차원 유속장의 비발산 부분을 최소화하여 구하였다. 위의 방법은 기존의 방법들이 요구하는 관측치의 보강이 필요치 않으며 관측 및 흐름장의 발산에 기인하는 오차를 계산할 수 있는 장점이 있다. 연안역의 복잡한 해안경계 문제를 쉽게 표현하기 위하여 연안을 경계로 하는 곡선직교좌표를 도입하여 유선함수를 구하였다. 텍사스-루이지아나 대륙붕 순환 및 수송 연구(LATEX)를 위하여 31개 정점에서 관측된 해류계자료를 이용 텍사스-루이지아나 대륙붕상의 속도유선함수를 성공적으로 산출하였다. 위의 해역에서 유선함수 산출오차는 비교적 적게 나타나 유선함수가 표층 유속장을 잘 나타냄을 알 수 있다.
동아시아 지역의 위성 토양수분 데이터 활용을 위해 Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) 위성에 탑재된 Microwave Imaging Radiometer using Aperture Synthesis (MIRAS) 센서와 Global Change Observation Mission-Water (GCOM-W1) 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) 센서 기반 토양수분 데이터를 자료동화 데이터인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 기준 값으로 Cumulative Distribution Function (CDF) 기법과 회귀식을 활용하여 보정하는 연구를 수행하였다. 동아시아 지역에서 발생하는 전파간섭의 영향을 고려하여 토양수분 산출에 적합하다고 판단되는 Radio Frequency Interference (RFI), Data Quality indeX (DQX) 한계값과, 합성일수를 제시하였다. 보완된 위성 토양수분 데이터를 지점 토양수분 데이터와 비교한 결과 상관계수가 평균 27%, 11% 증가하였고, Root Mean Square Deviation (RMSD, 평균제곱근 편차)는 평균 61%, 57% 감소하였다. 추가적으로, 보정된 위성데이터를 GLDAS 토양수분 데이터와 비교했을 때, 보정된 MIRAS 및 AMSR2 데이터는 한반도의 80% 및 90%의 지역에서 상관계수가 증가하였으며, 한반도 전역에서 RMSD가 감소하였다. 본 연구를 통해 향후 MIRAS 및 AMSR2 위성 데이터를 융합하여 각 위성의 토양수분 데이터를 보완 할 수 있는 가능성을 제시하였다.
Micro-pulling down법을 이용하여 $Al_2O_3/ZrO_2$eutectic fiber를 제조하여 그 미세구조 및 기계적 특성과 성장속도의 관계를 조사하였다. 성장속도는 0.1~15 mm/min였으며, 직경 0.2~2 mm, 길이 500 mm의 eutectic fiber를 제조하였다. $Al_2O_3/ZrO_2$eutectic fiber의 미세구조는 성장속도에 따라 rod-shape structure에서 lameller structure를 거쳐 lamellar pattern을 갖는 cellular structure로 변화하였다. lamellar thickness는 성장속도가 1 mm/min에서 15 mm/min로 증가함에 따라 380 nm에서 110 nm로 감소하였다. 이와 같은 성장속도에 따른 lamellar thickness의 감소경향은 inverse-square-root로 나타내면, = 1 -l/2와 같이 표현할 수 있다. 여기서 는 m, 는 m/s의 단위를 갖는다. 13.1 Gpa의 hardness, 900 Mpa의 상온인장강도를 나타냈으며, 성장속도의 증가 즉, interlamellar spacing이 감소함에 따라 증가하는 경향을 나타냈다.
Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
본고(本稿)에서는 현재의 경제상황을 잘 반영하는 건설투자활동(建設投資活動)의 단기예측모형(短期豫測模型)을 정립하고자 먼저 관련 시계열자료의 안정성(安定性) 여부(與否)와 순환성(循環性), 계절성(季節性)의 특성을 살펴본 후 여러 단기모형의 예측력(豫測力), 정합성(整合性), 설명력(說明力)을 비교 검토했다. 단위근(單位根) 검정(檢定)과 자기상관계수(自己相關係數) 스펙트랄 밀도함수 분석의 결과, 건설관련 시계열자료들이 대체로 단위근(單位根)을 갖지 않음으로써 안정적이고 주기적인 순환변동을 하고 있으며, 시차변수의 설명력이 높은 특성을 나타내었다. 또한 건설투자자료의 특성이 선행지표(先行指標)인 건축허가연면적(建築許可延面積) 및 건설수주액(建設受注額)과 아주 유사하여 건설투자 단기예측에 있어서 두 지표 사이의 시차관계(時差關係) 파악이 중요함을 알 수 있었다. 제(第)III장(章)에서는 단변량(單變量) 시계열모형(時系列模型)으로 ARIMA모형(模型)과 승법선형추세예측모형(乘法線型趨勢豫測模型)을, 다변량(多變量) 시계열모형(時系列模型)으로는 첫째, 선행지표(先行指標)를 이용한 1차자기회귀모형(次自己回歸模型), VAR모형(模型), 둘째 GNP자료를 이용한 거시경제모형의 단순한 축약형모형(縮約型模型)과 VAR모형(模型)을 제시하고 이들을 비교 평가하였다. 이에 따르면 단변량 시계열모형보다는 다변량 시계열모형이 시간이 경과할수록 예측오차(豫測誤差)가 커지지 않는다는 점에서 우수한 것으로 나타났으며, 다변량모형 중에서도 벡터자기회귀모형이 여타 모형보다 절대예측오차평균(絶對豫測誤差平均), 평균자승근(平均自乘根) 퍼센트 오차(誤差), 결정계수(決定係數) 등 모든 면에서 우수한 것으로 평가되었다. 이는 최근 건설투자가 추세에서 벗어난 급증세를 지속하고 있음을 고려할 때 타당한 결론이라 생각된다.
Purpose: This study examined the effects of pre-eccentric exercise to the quadriceps for the prevention of delayed onset muscle soreness (DOMS) and recovery of muscular function, depending on the training intensities. Methods: Subjects were divided into one of three groups that control group, a low intensity eccentric exercise group (LIEE group) and a high intensity eccentric exercise group (HIEE group). Subjects who underwent pre-eccentric exercise undertook exercise at an intensity of 25% and 75% of maximal voluntary contractions, respectively. After undertaking pre-eccentric exercise for eight weeks, eccentric exercise was applied again to induce DOMS. Measurements were conducted to examine pain and muscular function changes before, immediately after, after the induction of DOMS, and at the first, third, fifth and seventh days after the induction of DOMS. Results: Subjects who underwent pre-eccentric exercise showed a significant difference from the control group for the changes in the visual analogue scale (VAS) pain threshold, pressure pain threshold and muscle thickness by isometric contraction from measuring DOMS, and in particular, pain threshold by isometric contraction had remarkable effect in the LIEE group of subjects. For the change of the root mean square values using mechanomyography (MMG) as the measurement of muscular function recovery, subjects who had undertaken pre-eccentric exercise group showed a significant difference as compared to the control group. Conclusion: Pre-eccentric exercise was very effective in preventing and recovering delayed onset muscle soreness and was helpful to prevent and recover from decreased muscular function. The difference based on the intensity of exercise was not great, but it was more effective in the low intensity eccentric exercise group of subjects. Therefore, it can be considered that pre-eccentric exercise has a high application value as a physical therapy intervention for prevention and rehabilitation of sports injuries.
This research aims to develop an empirical model for simulation of time-varying frequency in earthquake ground motion so as to be used easily in engineering applications. Briefly, 10545 recordings of the Next Generation Attenuation (NGA) global database of accelerograms from shallow crustal earthquakes are selected and binned by magnitude, distance and site condition. Then the wavelet spectrum of each acceleration record is calculated by using one-dimensional continuous wavelet transform, and the frequencies corresponding to the maximum values of the wavelet spectrum at a series of sampling time, named predominant frequencies, are extracted to analyze the variation of frequency content of seismic ground motions in time. And the time-variation of the predominant frequencies of 178 magnitude-distance-site bins for different directions are obtained by calculating the mean square root of predominant frequencies within a bin. The exponential trigonometric function is then use to fit the data, which describes the predominant frequency of ground-motion as a function of time with model parameters given in tables for different magnitude, distance, site conditions and direction. Finally, a practical frequency-dependent amplitude envelope function is developed based on the time-varying frequency derived in this paper, which has clear statistical parameters and can emphasize the effect of low-frequency components on later seismic action. The results illustrate that the time-varying predominant frequency can preferably reflect the non-stationarity of the frequency content in earthquake ground motions and that empirical models given in this paper facilitates the simulation of ground motions.
2013년부터 2014년까지 관측된 Landsat 8 위성자료로부터 지표면 온도를 산출하였고 산출된 지표면 온도는 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 보정하였다. 지표면 온도지도는 Landsat 8로부터 산출된 지표면 온도를 지상에서 관측된 지표면 온도와의 선형 회귀식을 이용하여 계산되었다. 계절과 년에 대한 지표면 온도는 각각 계절과 년에 대하여 사례들을 평균하여 계산되었다. 지표면 온도는 도시의 공업 또는 상업지역에서 높은 온도가 나타나는 반면, 서울주변의 높은 고도의 산악과 해양, 강 등에서 낮은 지표면 온도가 나타났다. 위성에서 산출된 지표면 온도를 보정하기 위하여 서울을 포함한 수도권지역에서 관측되는 기상청 종관측소 3개 지점 (서울(지점번호: 108), 인천(지점번호: 119), 수원(지점번호: 112))의 지표면 관측 자료를 이용하여 선형회귀방법을 적용하였다. Landsat 8의 지표면 온도는 모든 자료에서 기울기가 0.78이었고 5개의 흐린날을 제외한 맑은 상태의 자료에서 0.88이었다. 그리고 초기 지표면온도에서 상관계수는 0.88이었고 평방근 오차 (Root Mean Sqare Error (RMSE))는 $5.33^{\circ}C$이었다. 지표면 온도 보정이후에는 상관계수는 0.98 그리고 RMSE는 $2.34^{\circ}C$이었으며 회귀식의 기울기는 0.95로 개선되었다. 계절 및 년 지표면 온도는 상업지역과 공업지역 그리고 도시와 주변지역을 잘 표현하였다. 결과적으로 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 위성에서 산출된 지표면온도를 보정하였을 때 실제 상태와 유사한 분포를 보였다.
This study presents probabilistic-based damage identification technique for highlighting damage in metallic structures. This technique utilizes distributed piezoelectric transducers to generate and monitor the ultrasonic Lamb wave with narrowband frequency. Diagnostic signals were used to define the scatter signals of different paths. The energy of scatter signals till different times were calculated by taking root mean square of the scatter signals. For each pair of parallel paths an error function based on the energy of scatter signals is introduced. The resultant error function then is used to estimate the probability of the presence of damage in the monitoring area. The presented method with an autofocusing feature is applied to aluminum plates for method verification. The results identified using both simulation and experimental Lamb wave signals at different central frequencies agreed well with the actual situations, demonstrating the potential of the presented algorithm for identification of damage in metallic structures. An obvious merit of the presented technique is that in addition to damages located inside the region between transducers; those who are outside this region can also be monitored without any interpretation of signals. This novelty qualifies this method for online structural health monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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