이 논문에서는 관망시스템의 마찰항을 보정하기 위해서, 부정류 마찰 모형과 Levenberg Marquardt 방법을 합성하였다. 부정류 마찰항을 고려하기 위한 방법으로 빈도 의존 마찰항을 사용하였으며, 특성선 방법을 모형 개발의 기반으로 하였다. 최적화에 필요한 Hessian과 Jacobian 행렬을 구하기위해서 수압을 직접 마찰항에 미분한 항을 계산하였으며, 특성선 방법상에서의 다양한 수압과 유량에 대한 마찰계수의 민감도를 수식으로 유도하였다. 간단한 관망을 가정한 뒤, 갑작스런 밸브의 거동으로 도입된 수압의 시계열을 확보하였고, 이를 이용하여 정상류 마찰 모형과 부정류 마찰모형의 마찰항 보정을 수행하였다. 제안된 방법과 진화 연산 알고리즘의 마찰항 수렴거동을 비교하였으며, Leveberg Marquardt방법의 안정적이고 신속한 수렴결과를 확인하였다.

이 연구의 목적은 6 MV 광자 빔에 대한 광자극형광나노닷선량계(OSLnD)의 교정을 조사하는 데 있다. OSLnD의 선량반응 분석으로부터 선형 및 비선형 교정의 선량범위들은 결정을 하였다. 교정 및 교정식의 정확성을 평가하기 위하여 교정 및 품질관리선량계의 세트들은 만들어서 사용하였다. 교정들은 각각 0~300 cGy 및 20~1300 cGy 선량범위에서 선형 및 비선형적으로 수행하였다. 교정의 오차들은 선형 및 비선형 교정에 대하여 품질관리선량계들의 측정으로부터 각각 0.1% 이하로 얻었다. 이 연구는 6 MV 광자 빔에 대한 OSLnD의 교정식을 제공한다.

유역유출 모의 모형의 자동 보정에 주로 사용되는 진화계열의 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 별도의 방법이 요구된다. 본 연구의 목적은 진화계열 알고리즘의 일종인 집합체 혼합진화 알고리즘에 벌칙함수를 적용하여 제약조건을 고려할 수 있도록 하는 것이다. 또한, 제약조건을 고려할 수 있는 집합체 혼합진화 알고리즘을 SWMM의 자동 보정 모듈에 적용하여 기존 자동 보정 모듈의 기능을 개선하는 것이다. 홍수유출 해석에서는 첨두유량과 관련된 지표가 중요하므로 첨두유량의 오차와 첨두유량 발생시간의 오차를 제어할 수 있는 제약조건을 구성하였다. 제약조건을 포함하여 구성된 자동 보정 모듈은 밀양댐 유역과 구로1 빗물펌프장 배수유역의 홍수유출 모의 모형에 대하여 적용되었다. 자동 보정의 결과는 제약조건의 포함 유무에 따른 결과를 비교하여 제시되었다. 그 결과, 제약조건을 고려함에 따라 본래의 목적함수를 크게 위배하지 않으면서, 첨두유량과 첨두유량 발생시간의 오차가 크게 개선되었다. 또한, 검증을 통해서도 제약 최적화를 통한 자동 보정의 적절성이 검토되었다. 결론적으로 벌칙함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모듈의 기능을 향상시킬 수 있었다.

SWMM은 도시유역의 홍수유출 해석에 관한 대표적인 모형으로서 국 내외에서 활용도가 높은 반면, 다수의 불명확한 매개변수를 포함하고 있어 사용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 SWMM에 집합체 혼합진화(SCE-UA) 알고리즘을 결합하여 자동 보정 모듈을 개발하였다. 최적화 문제는 목적함수에 따라 그 결과가 상이하게 도출될 수 있으므로 연구에서는 5개의 단일 목적함수를 적용하여 가장 적합한 목적함수를 도출하였다. 그리고 홍수유출 해석에는 첨두유량의 정확성이 중요하므로 이를 고려할 수 있는 다목적함수를 구성하였고, 파레토 최적해의 결정을 통해 결과를 도출하였다. 작성된 자동 보정 모듈은 구로1 빗물펌프장 유역에 내린 2009년 3개의 강우사상에 적용되었다. 다목적함수의 구성을 통해 자동 보정된 결과는 단일 목적함수에 의해 도출된 결과보다 첨두유량과 유출체적의 오차를 포함한 대부분의 모형평가 지표에서 우수한 것으로 나타났다. 또한, 다목적함수에 의해 보정된 모형의 검증 결과도 신뢰적인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 SWMM의 자동 보정 프로그램은 도시유역의 다양한 홍수유출 해석 문제에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

The bed change analysis near the opening gate of a dam or weir to release deposited sediments have been conducted mostly using the numerical models. However, the use of unverified input parameters in the numerical model is able to produce the different results with natural and real conditions. Also, the bed changes near the opening gate of a dam or weir calculated with a numerical model could be varied depending on the geometry extent included the downstream area with supercritical flow in the model. In addition, the different time steps could provide different results in the bed change calculation, even though other conditions such as input parameters, geometries, and total simulation time were same. Therefore, in this study, hydraulic experiments were performed to validate the eddy viscosity coefficient which is the one of important input parameters in the RMA2 model and relevant to variation of simulation results. The bed changes were calculated using the SED2D model based on flow results calculated in the RMA2 model with the verified and selected eddy viscosity coefficient and also compared with experimental results. The bed changes near the opening gate were underestimated in the numerical model comparing with experimental results except only the numerical case without the modeling section of sediment release pipe and downstream area where the supercritical flow was produced. For the simulation of minimum time steps, different shapes of scour hole were produced in numerical and physical modeling.

본 연구에서는 용담댐 하류부터 대청댐상류까지 총 유역면적 3108.29 유역을 대상으로 SWAT 모델을 적용하여 유출유량모의를 실시하는데 있어서최적의매개변수를추정하는방법을보고하고있다. SWAT 모델의 모의를 위해서는 방대한 양의 매개변수가 요구되며 이러한 매개변수의 최적값을 산정하는 것은 어려운 실정이다. 본 연구에서는 SWAT-CUP에서 제공하는 4가지 통계 알고리즘 중에서 GLUE와 SUFI-2의 2가지 내부 프로그램을 이용하여 각각 2,000회의

Potato is the fourth major food crop mainly grown in temperate climate zone and this region is expected to be mostly affected by upcoming global warming followed by arctic zone. Such climatic change can cause the decrease of potato crop yield. Thus, climate change impact assessment on potato growth and yield has become a great importance for construing proper adaptation strategies. Crop growth model would be a powerful tool for this purpose even if the model is calibrated and validated under the wide range of environmental condition. The objective of the present study was to calibrate and validate the SUBSTOR model using the experimental data collected in the field and temperatured-controlled plastic houses. The planting season experiments for collecting data was conducted in field and temperat-controlled plastic houses by employing three potato cultivars; Daeji, Sumi, and Chubaek at the Seoul National University Farm in Suwon during 2008 and 2009. Four plastic houses used for this experiment were controlled to ambient temperature (aT, aT+1.5℃, aT+3.0℃, aT+5.0℃), respectively. The model was calibrated by adjusting the genetic coefficients to the experimental data collected, and validated with the experimental data independent of calibration. The model simulated tuber yield very close to the observed, showing R²=0.92 for Daeji and R²=0.97 for Sumi. However, the model showed a little poor performance of R²=0.61 for Chubaek, Also, SUBSTOR-potato model showed low stability at water stress environment in this experiment.

The aim of the present study was to update the calibration that is used for the measurement of the total nitrogen content in the rice plant samples by using the visible and near infrared spectrum. Before the equation merge, correlation coefficient of calibration equation for nitrogen content on each rice parts was 0.945 (Leaf), 0.928 (Stem), and 0.864 (Whole plant), respectively. In the calibration models created by each part in the rice plant under the various regression method, the calibration model for the leaf was recorded with relatively high accuracy. Among of those, the calibration equation developed by Partial least squares (PLS) method was more accurate than the Multiple linear regression (MLR) method. The calibration equation was sensitive based on variety and location variations. However, we have merged and enlarged various of the samples that made not only to measure the nitrogen content more accurately, but also later sampling populations became more diversified. After merging, R2 value becomes more accurate and significantly to 0.950 (L.), 0.974 (S.), 0.940 (W.). Also, after removal of outlier, R2 values increased into 0.998, 0.995, and 0.997. In view of the results so far achieved, Standard error of prediction (SEP) and SEP (C) were reduced in the stem and whole plant. Biases were reduced in the leaf, stem as well as whole plant. Slopes were high in the stem. Standard deviation reduced in the stem but R2 was high in the stem and whole plant. Result was indicated that calibration equation make update, and updating robust calibration equation from merge function and multi-variate calibration.

Leaf color can be used as an indicator of the plant healthiness, and thus digital image analysis may provide farmers and researchers with time- and resource-saving methods for diagnosing plant nutrient status. The digital images are dependent on the ambient light, therefore the color indices of digital images should be compensated for the difference of ambient light. The objectives of this study were to develope the calibration methods for color indices under variable irradiance condition. Four color panels were used for RGB (Red, Green, Blue) values and color indices calibration purpose. Reflectance for each panel was measured by spectro-radiometer with a waveband range of 300 - 1100 nm. The reflectance values of four color panels was used as a reference for calibration of RGB values and color indices. Using digital camera color images were taken for rice canopies together with reference panel that was set up at the level of canopy surface. Digital images were obtained form rice fields with variable nitrogen fertilization managements at active tillering to panicle initiation stage. The calibration coefficients for color image indices were calculated by using the linear regression equation between the pixel values of color image for reference panel and their known reflectance values. The determination coefficients (r2) of linear regression between non-calibrated mean B values of plant pixels in color image and shoot nitrogen contents in four rice varieties, Odae, Hwasung, Chucheong, and Ilpum, was 0.30, 0.27, 0.37, and 0.27, respectively, while the respective r2 values were increased to 0.79, 0.85, 0.77, and 0.53.by applying the calibration coefficient. These results imply that color digital image analysis could be a promising method for diagnosing nitrogen nutrition status of rice canopy.

기상자료가 부족하거나 결측 지역의 기준 증발산량 산정을 위하여 Penman-Monteith (PM) 공식을 이용한 Hargreaves 공식의 매개변수 추정을 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 경기만 유역에 위치한 강화, 인천, 수원, 서산, 천안의 1997년2004년 기상자료를 바탕으로 PM 공식을 이용하여 계산한 기준 증발산량(이하 ETo)을 이용하여 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수를 이용하여 2005년2006년의

넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 감시, 3차원 해석 등의 분야에 널리 응용되고 있다. 본 논문에서는 어안(fisheye) 렌즈를 이용한 전방향 카메라로 입력된 영상으로부터 카메라의 이동 및 회전 파라미터를 자동으로 추정하는 새로운 자동보정 알고리즘이 제안되었다. 먼저, 카메라 위치를 임의의 각 도로 변환하여 얻어진 영상을 이용해 일차 매개변수로 표현된 카메라의 사영(projection)모델을 추정한다. 그리고 이후 다양하게 변환되는 카메라의 위치에 따라 에센셜(essential) 행렬을 구하며, 이 과정에서 대상 영상으로부터 적합한 인라이어(inlier) 집합을 구하기 위해 특징점이 영역 내에 분포 정도를 반영하는 표준편차(standard deviation)를 정량적(quantitative) 기준으로 이용한다. 다양한 실험을 통해 제안된 알고리즘이 전방향 카메라의 사영 모델과 회전, 이동 등의 변환 파라미터를 정확하게 추정함을 확인하였다.

Energy calibration is important to identify accurate neutron capture resonance energy in the neutron TOF (Time-of-Flight) experiment. In present study, the accurate neutron capture resonance energies of natural Sm were measuredby using a 46-MeV electron linear accelerator (linac) at the Research Reactor Institute, Kyoto University(KURRI). The BGO spectrometer were adopted for measurement the prompt capture gamma-ray of the sample. To obtain energy calibration curve, resonance energy of a gold sample used as standard resonance energy Mughabghab’s data (From neutron resonance parameters data). Previous data (by Mughabghab) of natural Sm sample have been compared with the present result.

Recently, with the development of service robots and with the new concept of ubiquitous world, the position estimation of mobile objects has been raised to an important problem. As pre-liminary research results, some of the localization schemes are introduced, which provide the absolute location of the moving objects subjected to large errors. To implement a precise and convenient localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed in this paper. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter: 1. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and 2. The ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. Since it is not easy to install the beacons at a specific position precisely, there exists a large localization error and the installation time takes long. To overcome these problems, and provide a precise and convenient localization system, a new auto calibration algorithm is developed in this paper. Also the extended Kalman filter has been adopted for improving the localization accuracy during the mobile robot navigation. The localization accuracy improvement through the proposed auto calibration algorithm and the extended Kalman filter has been demonstrated by the real experiments.

The problem of establishing the servo system to reach the desired location keeping all features in the field of view and following a straight line is considered. In addition, robustness of camera calibration parameters is considered in this paper. The proposed approach is based on switching from position-based visual servoing (PBVS) to image-based visual servoing (IBVS) and allows the camera path to follow a straight line. To achieve the objective, a pose estimation method is required; the camera's target pose is estimated from the obtained images without the knowledge of the object. A switched control law moves the camera equipped to a robot end-effector near the desired location following a straight line in Cartesian space and then positions it to the desired pose with robustness to camera calibration error. Finally simulation results show the feasibility of the proposed visual servoing technique.

많은 수의 매개변수와 복잡한 구조를 가진 수문모형의 적용 시 세밀하고 강력한 모델 검 보정이 요구된다. 본 연구에서 금강유역에 위치한 갑천 소유역에 준 분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 다 목적 지점 검 보정 방법을 제시하였다. 모형의 보정 전 민감도 분석을 통한 각 소유역별로 특성 분석이 이루어 졌고, 유출에 민감한 매개변수들을 추정하였다. 그리고 최소한의 보정을 통한 모형의 유효성을 높이기 위해, 관측된 데이터로부터 매개변수 값을 선보정하는 과정

본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게

벼 영양진단에서 중요한 성분인 생체잎의 질소함량을 NIRS를 이용하여 신속하고 정확하게 분석하기 위해 최적의 검량식 작성에 관한 일련의 시험을 실시한 결과는 다음과 같다. 벼 생체엽 질소함량 검량식의 결정계수는 익산, 정읍, 부안지역이 각각 0.879, 0.858, 0.819였다. Outlier를 제거한 후 검량식을 다시 작성한 결과 0.896, 0.878, 0.88~% 로 각각 0.017, 0.02, 0.061씩 향상되었다. Merge 기능을 이용하여 검량식을 합병한 후 검량식을 다시 작성한 결과 0.971로 정확도가 더욱 향상되었다. 벼 생체엽의 질소함량 검량식에 의한 분석값과 습식분석 평균값의 차이는 0.001~% 를 나타냈다. 이와 같은 결과로서 건조와 분쇄과정을 생략하기 때문에 시료의 변질을 막을 수 있고 시간과 비용을 줄일 수 있는 벼 생잎의 질소농도 측정이 근적외분석기술에 의해 가능할 것으로 판단되었다.

The Doam watershed is located at alpine areas and the annual average precipitation, including snow accumulation, is significant higher than other areas. Thus, pollutant laden runoff and sediment discharge from the alpine agricultural fields are causing water quality degradation at the Doam watershed. To estimate soil erosion from the agricultural fields, the Universal Soil Loss Equation (USLE) has been widely used because of its simplicity to use. In the early spring at the Doam watershed, the stream flow increases because of snow melt, which results in erosion of loosened soil experiencing freezing and thaw during the winter. Also, extremely torrential rainfall, such as the typhoons 'RUSA' in 2002 and 'MAEMI' in 2003, caused significant amounts of soil erosion and sediment at the Doam watershed. However, the USLE model cannot simulate impacts on soil erosion of freezing and thaw of the soil. It cannot estimate sediment yield from a single torrential rainfall event. Also, it cannot simulate temporal changes in USLE input parameters. Thus, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was investigated for its applicability to estimate soil erosion at the Doam watershed, instead of the widely used USLE model. The SWAT hydrology and erosion/sediment components were validated after calibration of the hydrologic component. The R2 and Nash-Sutcliffe coefficient values are higher enough, thus it is found the SWAT model can be efficiently used to simulate hydrology and sediment yield at the Doam watershed. The effects of snow melt on SWAT estimated stream flow and sediment were investigated using long-term precipitation and temperature data at the Doam watershed. It was found significant amount of flow and sediment in the spring are contributed by melting snow accumulated during the winter. Two typhoons in 2002 and 2003, MAEMI and RUSA, caused 33% and 22% of total sediment yields at the Doam watershed, respectively. Thus, it is recommended that the SWAT model, capable of simulating snow melt, sediment yield from a single storm event, and long-term weather data, needs to be used in estimating soil erosion at alpine agricultural areas to develop successful soil erosion management instead of the USLE.