The transportation problem (TP) is one of the earliest and the most significant implementations of linear programming problem (LPP). It is a specific type of LPP that mostly works with logistics and it is connected to day-to-day activities in our everyday lives. Nowadays decision makers (DM's) aim to reduce the transporting expenses and simultaneously aim to reduce the transporting time of the distribution system so the bi-objective transportation problem (BOTP) is established in the research. In real life, the transportation parameters are naturally uncertain due to insufficient data, poor judgement and circumstances in the environment, etc. In view of this, neutrosophic bi-objective transportation problem (NBOTP) is introduced in this paper. By introducing single-valued trapezoidal neutrosophic numbers (SVTrNNs) to the co-efficient of the objective function, supply and demand constraints, the problem is formulated. The DM's aim is to determine the optimal compromise solution for NBOTP. The extended weighted possibility mean for single-valued trapezoidal neutrosophic numbers based on [40] is proposed to transform the single-valued trapezoidal neutrosophic BOTP (SVTrNBOTP) into its deterministic BOTP. The transformed deterministic BOTP is then solved using the dripping method [10]. Numerical examples are provided to illustrate the applicability, effectiveness and usefulness of the solution approach. A sensitivity analysis (SA) determines the sensitivity ranges for the objective functions of deterministic BOTP. Finally, the obtained optimal compromise solution from the proposed approach provides a better result as compared to the existing approaches and conclusions are discussed for future research.
한국 남동해역은 매년 하계에 집중적으로 냉수대가 형성되어 빈번한 이상해황이 발생한다. 본 연구에서는 이 해역에서 발생하는 표층수온 분포의 공간 변화를 분석하기 위해 2018년 6월에서 9월까지 고리와 정자 부이에서 관측한 해양현장 수온 데이터와 GHRSST Level 4 재분석 해수면 온도(sea surface temperature: SST) 자료를 이용하였다. 부이 자료는 두 지점의 시계열적 수온 변동 분석에, GHRSST 자료는 연구해역 전반에 걸친 일별 SST의 분산과 가중공간중심(weighted mean center: WMC)을 계산하는데 이용하였다. 부이의 수온이 낮아지면 연구해역 SST의 분산이 증가하는 경향을 보였으나, 전 기간 일치하게 나타나지는 않았다. 이는 GHRSST가 재분석 자료로 연안의 민감한 수온변화를 반영하지 못하기 때문이다. 이와 같이 전 해역의 SST 변화를 대표하는 통계적 분산만으로는 연안의 국지적인 소규모의 수온변화를 파악하거나, 냉수대 발생해역의 위치 및 범위를 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 차가운 수괴가 발생하는 공간적인 위치를 정량적으로 파악하기 위해 WMC를 활용하여 분석한 결과 냉수대가 발생했을 때, WMC가 연구해역의 공간중심(mean center: MC)으로부터 북서 해역 쪽에 위치하였다. 이는 SST의 WMC 위치 정보를 통해 차가운 표층수온의 분포가 어디에서 어느 정도 나타나는지를 정량적으로 파악할 수 있음을 의미하며, 향후 냉수대 규모 및 지역 확산 범위 탐지에 WMC의 활용 가능성을 알 수 있었다.
최근 계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법 중, 단백질 쌍이 포함하고 있는 도메인들 사이의 관계에 중점을 둔 도메인 정보 기반 예측 기법들이 다양하게 제안되고 있다. 하지만, 다수의 도메인 쌍들이 상호작용에 기여하는 정도를 정밀하게 반영하는 계산 기법은 드문 실정이다. 본 논문에서는 단백질 상호작용에 있어 도메인 조합 쌍의 상호작용 영향력을 수치화하여 반영한 상호작용 중요도 행렬을 고안하고 이를 기반으로 한 단백질 상호작용 예측 시스템을 구현한다. 일반적인 도메인 조합 기법과 달리, 상호작용 중요도 행렬에서는 상호작용을 위한 도메인간의 협업 확률이 고려된 Weighted 도메인 조합과, 다수의 Weighted 도메인 조합 중 실제 상호작용 주체가 될 확률을 도메인 조합 쌍의 힘(Domain Combination Pair Power, DCPPW)으로 수치화한다. DIP과 IntAct에서 얻어온 S. cerevisiae의 단백질 상호작용 데이터와 Pfam-A 도메인 정보를 사용한 정확도 검증 결과, 평균 63%의 민감도와 94%의 특이도를 확인하였으며, 학습집단의 증가에 따른 안정적인 예측 정확도 향상을 보였다. 본 논문에서 구현한 예측 시스템과 학습 데이터는 웹(http://code.google.com/p/prespi)을 통하여 내려 받을 수 있다.
GNSS를 이용한 가강수량 복원에 있어서 가중 평균 기온과 더불어 천정 건조 지연 모델은 가강수량의 정확도에 중요한 매개변수 중 하나이다. 천정 습윤 지연은 천정 건조 지연 모델의 오차가 축적되는 경향을 가지고 있으므로, 천정 건조 지연의 편의량은 GNSS 가강수량의 정확도에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 Saastamoinen, Hopfield 및 Black의 세 가지 천정 건조 지연 모델을 이용하여 GNSS 가강수량을 산출하고 라디오존데 가강수량과의 정확도를 비교하였다. 그리고 이 과정에서 가강수량 산출에 필요한 가중 평균 기온을 한국형 가중 평균 기온 모델과 라디오존데로부터 실제로 관측한 가중 평균 기온을 각각 적용하여 다르게 평가하였다. 이를 위해 국내 상시관측소 5개소의 1년 분량의 GNSS 관측데이터를 취득한 후 천정 건조 지연 모델별로 가강수량을 산출하고 정밀도를 분석하였다. 분석 결과, 한국형 가중 평균 기온 모델에 기반하여 복원한 GNSS 가강수량이 라디오존데의 가중 평균 기온을 적용한 것보다 편의량이 작은 것으로 확인되었다. 또한, GNSS 기상에서 널리 적용하고 있는 Saastamoinen 모델은 우리나라 관측소의 위도나 고도에 의한 편의량이 발생하여 가장 유효한 모델이 아닐 가능성이 있음을 확인하였다.
This study evaluated the vibration use and safety of students living in the dormitories on the 12th and 14th floors by feeling uncomfortable. The measurement method was to measure the acceleration due to free vibration and single - person walking. The slab stiffness was then calculated, and the usability and safety were compared according to international standards. The natural frequency of the slab was 6.8 Hz. The natural frequency of a typical slab is around 15Hz. Therefore, the evaluation slab is judged as a flexible floor structure. It is considered that there is a high possibility of resonance in the middle of daily life because of low natural frequency and near harmonic component of walking vibration. As a result, the RMS acceleration level is within the tolerance range defined by ISO 10137 code, but the 13th floor exceeds the reference limit, so that a sensitive person could detect the vibration somewhat in the lying position.
The collection of rainwater samples was made at Jeju area during 2009~2010, and the major ionic species were analyzed. In the comparison of ion balance, conductivity, and acid fraction for the validation of analytical data, the correlation coefficients showed a good linear relationship within the range of 0.966~0.990. The volume-weighted mean pH and electric conductivity were 4.9 and $17.8{\mu}S/cm$, respectively, at the Jeju area. The volume-weighted mean concentrations of ionic species in rainwater were in the order of $Cl^-$ > $Na^+$ > $nss-SO_4{^{2-}}$ > $NH_4{^+}$ > $NO_3{^-}$ > $Mg^{2+}$ > $H^+$ > $nss-Ca^{2+}$ > $HCOO^-$ > $K^+$ > $PO_4{^{3-}}$ > $CH_3COO^-$ > $NO_2{^-}$ > $F^-$ > $HCO_3{^-}$ > $CH_3SO_3{^-}$. The ionic strength of rainwater was $0.26{\pm}0.21$ mM during the study period. The composition ratios of ionic species were such as 50.1% for the marine sources ($Na^+$, $Mg^{2+}$, $Cl^-$), 30.9% for the anthropogenic sources ($NH_4{^+}$, $nss-SO_4{^{2-}}$, $NO_3{^-}$), and 4.7% for the soil source ($nss-Ca^{2+}$), and 3.1% for organic acids ($HCOO^-$, $CH_3COO^-$). From the seasonal comparison, the concentrations of $NO_3{^-}$, $nss-Ca^{2+}$, and $nss-SO_4{^{2-}}$ increased in winter and spring seasons, indicating a reasonable possibility of long range transport from Asia continent. Especially, the acidifying contributions by major inorganic acids ($nss-SO_4{^{2-}}$ and $NO_3{^-}$) and organic acids ($HCOO^-$ and $CH_3COO^-$) were 87.6% and 12.4%, respectively. In comparison by sectional inflow pathway of air mass during the rainy sampling days, the concentrations of $nss-SO_4{^{2-}}$ and $NO_3{^-}$ were relatively high when the air mass was moved from the China continent into Jeju area.
Supernovae type Ia (SNe Ia) cosmology is providing the only direct evidence for the presence of dark energy. This result is based on the assumption that the look-back time evolution of SNe Ia luminosity, after light-curve shape correction, would be negligible. However, the most recent compilation of SNe Ia data shows systematic difference in the Hubble residual (HR) between the E and Sd/Irr galaxies, indicating that the light-curve fitters used by the SNe Ia community cannot quite correct for a large portion of the population age effect. In order to investigate this possibility more directly, we have obtained low-resolution spectra for 30 nearby early-type host galaxies. This data set is used to estimate the luminosity-weighted mean ages and metallicities of host galaxies by employing the population synthesis models. We found an interesting trend between the host galaxy age and HR, in the sense that younger galaxies have positive residuals (i.e., light-curve corrected SNe Ia luminosity is fainter). This result is rather independent of the choice of the population synthesis models employed. Taken at face value, this age (evolution) effect can mimic a large fraction of the HR used in the discovery of the dark energy. This result is significant at 1.4 - 3 sigma levels, depending on the light curve fitters adopted, and further observations and analyses are certainly required to confirm the trend reported here.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
본 연구는 CSOs의 처리를 위해 개발된 응집침전시스템의 운전초기에 발생하는 침전슬러지를 응집반응조에 반송하였다. 슬러지 반송을 통해 생성되는 플록의 형성특성 및 침전특성을 분석하고, CSOs 유입초기의 고농도 입자성 물질이 가중응집제로 활용될 수 있는지 그 가능성을 평가하고자 하였다. 그 결과, CSOs는 유입초기 고농도의 오염물질을 포함하며, 특히 20 ${\mu}m$ 이상의 입자성 물질이 다량 유입되었다. 응집침전시스템을 통해 처리된 유출수는 고농도의 오염물질이 유입되는 시기에는 처리수질이 낮아졌으나, 이후 유입오염물질의 농도가 감소되는 시점에서는 처리수질이 증가하는 현상을 보였다. 슬러지반송 운전에서 생성되는 플록은 마이크로샌드를 주입한 플록에 비해 크기는 비슷하고, 침강속도는 55.1 cm/min에서 21.5 cm/min으로 감소하였다. 반송에 사용되는 침전조 하부에 축적된 슬러지의 SVI값은 72로 침강성이 양호하였으며, 침전된 슬러지가 압밀침전으로 인해 부피가 급격히 감소하는데 걸리는 시간은 10분 정도로 분석되었다. 반송슬러지는 인발 0.3%에 반송 0.1%의 조건에서 지속적인 슬러지 발생에 따른 침전과 인발의 균형이 형성되는 것으로 분석되었으며, 이때, 응집반응조의 평균 TS농도는 100~200 mg/L, VS농도는 50~100 mg/L 정도를 유지하도록 슬러지를 반송하는 것이 적절한 것으로 분석되었다. CSOs의 입자성물질을 함유한 슬러지의 반송은 유입수질의 변화에 대응하여 안정적인 처리수의 수질을 확보할 수 있고, 약품주입량의 감소와 함께 슬러지 발생량의 감소효과를 기대할 수 있다.
The major purpose of this study is to construct a retrospective exposure assessment for benzene through a review of literature on Korea. Airborne benzene measurements reported in 34 articles were reviewed. A total of 15,729 individual measurements were compiled. Weighted arithmetic means [AM(w)] and their variance calculated across studies were summarized according to 5-year period intervals (prior to the 1970s through the 2010s) and industry type. Industries were classified according to Korea Standard Industrial Classification (KSIC) using information provided in the literature. We estimated quantitative retrospective exposure to benzene for each cell in the matrix through a combination of time and KSIC. Analysis of the AM(w) indicated reductions in exposure levels over time, regardless of industry, with mean levels prior to the 1980-1984 period of 50.4 ppm (n = 2,289), which dropped to 2.8 ppm (n = 305) in the 1990-1994 period, and to 0.1 ppm (n = 294) in the 1995-1999 period. There has been no improvement since the 2000s, when the AM(w) of 4.3 ppm (n = 6,211) for the 2005-2009 period and 4.5 ppm (n = 3,358) for the 2010-2013 period were estimated. A comparison by industry found no consistent patterns in the measurement results. Our estimated benzene measurements can be used to determine not only the possibility of retrospective exposure to benzene, but also to estimate the level of quantitative or semiquantitative retrospective exposure to benzene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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