1,3,5-benzenetricarbonyl trichloride는 3개의 아실클로라이드가 벤젠고리 1,3,5에 위치한 화학물질로, 높은 가교도 를 통한 물리적⋅화학적 특성을 요구하는 곳에 사용하는 중요한 화학물이다. 특히 일정 기공크기를 갖고 있는 3차원 구조체 형성이 가능하여, 다양한 분리 정제 분야에 사용되고 있다. 하지만 아실클로라이드의 높은 반응성은 반응속도가 빠른 장점을 갖고 있지만, 다른 측면에서는 일정한 성능을 가질 수 있도록 화학적 제어가 어려운 점도 있다. 따라서 본 연구에서는 1,3,5- benzenetricarbonyl trichloride의 화학적 변화가 어떻게 분리막 성능에 영향을 주는지 관찰하였다.

As a key element in the RED process, the membrane influences the overall power output of the RED stack. Especially, the membrane resistance is one of important properties of the membrane. In this study, CEM(cation exchange membrane) and AEM(anion exchange membrane) consisting of cross-linked polymers in a porous polyolefin substrate were developed to simultaneously satisfy high performance and cost-down of the applied RED system. Physico-chemically stable and ultrathin ion exchange pore filling membranes (cation exchange membranes and anion exchange membranes) with high ion transfer coefficients have been developed for reverse electrodialysis as an energy conversion system. The polymer electrolytes in both cases of cation exchangeable and anion exchangeable ones consisting of the whole hydrocarbon materials were introduced into porous hydrocarbon substrates and crosslinked by radical polymerization in this work. The thickness of the prepared pore filling membranes was controlled between 16 and 23 micrometers to extremely lower membrane resistance and to increase ion transfer. All the properties of the prepared membranes were compared with commercial membranes obtained from Tokuyama, Fuji, and Fuma-Tech. Furthermore, RED cell performance and energy efficiency using the prepared pore filling membranes were also evaluated.

최근 해수와 담수의 염분농도차를 이용하여 발전하는 역전기투석(Reverse Electrodialysis; RED)은 잠재량이 크고 지속적 전력생산이 가능한 친환경적이며 미래지향적 신재생에너지로 인식되어 연구가 활발히 진행되고 있다. 염분차발전은 무한 청정의 바닷물을 이용하는 기술로, 발전 과정에서 이산화탄소, 방사성 물질, 오염 폐수가 거의 발생되지 않는 친환경 미래 블루에너지 기술이다. RED 기술의 상용화를 위해서는 최적화된 소재, 스택 설계 및 공정기술의 개발이 필요하다. 특히 스택의 대용량화 및 막 성능 향상 등 시스템 효율과 관련된 원천 기술의 확보가 필수적이다. KIER에서는 kW급 염분차발전 기술과 전용막 개발을 수행 중에 있으며, 최근 발전성능에서 세계 최고수준의 2.4 W/m2를 얻었다.

Recently, in construction vehicles like exacavator, many customers demand the interior parts to be convenient and handy to operate. Futermore, that parts had to be more lightweight and better quality and durability. For this reaseon, the combination switch, a part for operation of head lamps, wipers, horn, etc, had been designed as a new lightweight structure by using PA plastics material and had been changed the mechanical contact into electric non-contact by using Hall IC and FET.

우리나라 도서지역 산림식생의 인간 간섭 유무와 정도에 따른 생태적 보전 및 관리를 위한 기초 정보를 수집하기 위하여 남해안 유인도서(대모도)와 무인도서(구도)를 대상으로 식물사회학적 연구방법으로 산림식생을 분류하고 그 구조 및 종조성 특성(총피도, 중요치, 종다양성, 지표종, 생활형 조성 등)을 파악하였다. 산림식생 유형은 대모도에서 총 11개 식생단위(1개 군락군, 2개 군락, 개 아군락, 9개 변군락, 그리고 4개 아변군락), 구도에서 총 8개 식생단위(2개 군락군, 5개 군락, 그리고 6개 아군락)가 구분되었다. 총피도(S)와 종다양도(H′)에 있어서 구도는 교목층이, 대모도는 관목층이 다른 층위에 비하여 상대적으로 아주 높게 나타났다. 생활형 조성 체계는 대모도 N-R5-D2-e, 구도 MM-R5-D2-e로 나타났다. 과중요치(FIV) 분석결과 대모도에서는 차나무과와 소나무과, 구도는 녹나무과와 참나무과 분류군들이 상위그룹을 이루고 있었으며, 과별 종구성비에 있어서는 대모도는 국화과가 4.5%(19종류), 구도는 백합과 가 7.3%(8종류)로 가장 높게 나타나 두 도서간 인위적 교란 정도를 가늠할 수 있었다. 지표종 분석에서는 대모도는 청미래덩굴, 광나무, 사스레피나무 등 미소지상식물(N)이, 구도는 황칠나무, 구실잣밤나무, 육박나무 등 대형지상식물 (MM)이 대개 유의한 지표종(p <0.0005)으로 나타났다.

우리나라에서 아직 육상플라나리아의 발생분포에 관한 공식적인 보고가 없는 상태이다. 제주도에서 육상플라나리아의 발생을 구명하기 위하여 2008년 4월부터 2015년 7월까지 조사하였다. 조사결과 총 5종이 동정되었는데, Bipalium fuscolineatum는 6지역에서 14개체가 확인되었다. B. fuscocephalum는 35개체가 12개 지역, B. trilineatum는 2개체가 2지역에서 발견되었으며, B. nobile는 3지역에서 8개체, Novibipalium venosum는 11개체가 6 지역에서 관찰되었다. 주로 여름철의 강우 직후 발견할 수 있었는데 대부분은 제주의 오름이라 불리는 화산체의 토양층에서, 일부는 하천변과 용암동굴의 입구에서도 볼 수 있었다. 한라산의 경우는 해발고도는 25m에서 1,021m까지 다양하였다. 본보고는 우리나라 육상플라나리아에 대한 최초보고로 향후 이 분야 연구의 기초자료로 활용이 기대되었다.

제주도 지역에 특이적으로 형성되어 있는 곶자왈은 빌레용암, 튜물러스, 용암함몰지, 습지 등 다양한 지형지질 특성이 혼재하여 있다. 본 연구는 월림-신평곶자왈의 특이 지형인 밧줄구조 등이 발달한 파호이호이(Pahoehoe)용암지인 빌레, 압력돔(튜물러스, tumulus) 및 띠와 억새군락이 발달한 초지 지역에 대한 곤충조사를 통해 제주도 곶자왈의 곤충분포에 대한 특성을 분석하고자 수행하였다. 2014년 여름과 가을 조사한 결과 총 13목 76과 195종 4,649 곤충개체가 확인되었다. 빌레지대에서는 총 1,400 개체가 채집되었으며 여름 28종 334개체, 가을 20종 133 개체가 확인되었다. 튜물러스에서는 총 135 개체가 채집되었는데 여름 5종 31개체 가을 8종 14개체 이었다. 초지에서는 총 3,114 개체가 채집되었으며, 여름 51종 831 개체 가을 25종 207 개체가 발견되었다. 여름철 종풍부도는 빌레 2.21, 튜물러스 1.56, 초원 2.21를 보였고, 가을철에는 각각 2.26, 1.83, 2.21로 큰 변동이 없었다. 종다양성 지수(Hill, N1)는 여름철 빌레 40.06, 튜물러스 3.29, 초원 62.62로 튜물러스 지대가 매우 낮았으며, 가을철에는 25.63, 4.88, 19.64로 크게 변동하였다. 종균등도는 여름철 빌레 0.69, 튜물러스 0.33, 초원 0.69 이었고, 가을철에는 각각 0.70, 0.42, 0.50 이었다. 포괄적 다양도 지수인 Shannon(H')는 여름철 빌레 0.0348, 튜물러스 0.5683, 초원 0.0229, 가을철 각각 0.0548, 0.3824, 0.0963으로 전체적으로 초원에서 종다양성이 높았다.

본 연구는 국내 멸종위기식물인 개가시나무의 분포 범위와 국내 자생지 내에서의 생육 특성을 파악하고자 실시하였다. 개가시나무는 참나무과에 속하는 상록활엽 교목으로서 일본, 대만, 중국, 한국 등의 따뜻한 지방에 자라는 난대성 수종이다. 국내에서는 제주도의 해발 80~350 m 내에 분포하였으며, 대부분 제주도 서남부지역의 해발 100~200m에 집중 분포하였다. 개가시나무의 수고는 평균 9.8±1.9 m로 9~12 m 사이의 개체가 가장 많았으며, 흉고직경은 평균 22.6±6.8㎝로 20~30㎝의 개체가 가장 많았다. 또한 맹아지의 발생으로 다수의 분지가 형성 되었으며, 평균 3.8±2.1개의 맹아로 이루어졌다. 자생지 내에 분포하는 개가시나무의 96.2%에 덩굴식물이 부착되어있으며, 덩굴식물은 15과 18종으로 상록성 덩굴식물인 마삭줄의 비율이 가장 높았다. 덩굴식물이 개가시나무의 수관 형성에 미치는 영향의 정도를 분석한 결과, 9~12 m의 개가시나무에서 수관형성에 영향을 주어 고사된 가지가 확인된 개체가 가장 많았으며, 부착된 덩굴식물의 종 수가 많을수록 높은 영향을 주는 것으로 판단되었다. 따라서 자생지 내에서 개가시나무의 보존을 위해서는 이들 덩굴식물의 생육에 대한 지속적인 모니터링과 관리가 이루어져야 할 것이다.

본 연구는 한라산국립공원내 1100도로와 5 16도로변의 식물상 및 식생을 조사하여 귀화식물의 분포특성을 분석하였다. 한라산국립공원내 도로변에 분포하는 관속식물은 62과 145속 총 197분류군이었으며, 이중 귀화식물은 11과 29속 37분류군인 것으로 나타났다. 도로변 식생구조는 1100도로변인 경우 큰김의털-오리새 군집으로 대부분 이루어졌으며, 이 군집은 붉은토끼풀-창질경이 아군집과 제주조릿대-풀고사리 아군집으로 구분되었다. 5 16 도로변인 경우 큰김의털-오리새 군집과 주름조개풀-양지꽃 군집 및 돼지풀-고마리 군집으로 구분되었다. 이들 지역에 분포하는 귀화식물은 1년생 식물이 전체 51.4%를 차지하였으며, 유럽원산이 70.3%로 가장 높은 구성율을 보였다. 도입배경은 사료 또는 곡물에 혼입되거나 목초용으로 유입된 경우가 각각 35.1%, 21.6%로 나타나 다른 도입경로보다 높은 것으로 나타났다. 이와 같이 한라산국립공원내 도로변에는 귀화식물인 큰김의털-오리새 군집이 대부분의 도로변에서 형성되어 있고 다양한 귀화식물이 분포하고 있었는데, 이는 도로 개설이나 확장, 정비 등에 따른 훼손지역 녹화용으로 큰김의털과 오리새 등이 주로 사용되었기 때문인 것으로 판단된다.

The cable staying roof structure of Jeju worldcup stadium should be erected with correct prestressed force that is required by the structural engineer who designs this structure. This study evaluated and adapted the erection process of cable, the erection force and the measurement of cable force for Jeju worldcup stadium. The process of erection is required not only to calculate erection force but also to check structural stability, following process, construction period and using cranes. Considering the site conditions and technical problems, this study can attain successfully the erection of cable staying roof structure of Jeju worldcup stadium with allowable errors.

Ensemble verification and prediction of low-level wind shear (LLWS) are an important matter for airplane landing and management. In this study, we compared the prediction performance of LLWS forecasts of ensemble mean, multiple regression model and long short-term memory (LSTM), which belong to the family of recurrent neural network based on the grid points over the Jeju area. The prediction skills of methods were compared by mean absolute error. We found that the prediction skills of forecasts of LSTM were better than the bias-corrected forecasts in terms of deterministic prediction.

In this study, we compared the prediction performances according to the bias and dispersion of temperature using ensemble machine learning. Ensemble machine learning is meta-algorithm that combines several base learners into one prediction model in order to improve prediction. Multiple linear regression, ridge regression, LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator; Tibshirani, 1996) and nonnegative ride and LASSO were used as base learners. Super learner (van der Lann et al ., 1997) was used to produce one optimal predictive model. The simulation and real data for temperature were used to compare the prediction skill of machine learning. The results showed that the prediction performances were different according to the characteristics of bias and dispersion and the prediction error was more improved in temperature with bias compared to dispersion. Also, ensemble machine learning method showed similar prediction performances in comparison to the base learners and showed better prediction skills than the ensemble mean.

A Quantile-based Matching (QM) method has been widely used to correct the biases in global and regional climate model outputs. The basic idea of QM is to adjust the Cumulative Distribution Function (CDF) of model for the projection period on the basis of the difference between the model and observation CDFs for the training period. Therefore, the CDF of observation on training period plays an important role in quantile-based matching. Also, ensembles are highly correlated because ensemble forecasts generated from a combination of randomly perturbed initial conditions and different convective schemes in numerical weather model. We discuss the dependence of the bias correction results obtained from Qunatile-based Matching when there is correlation between ensembles and the variance of observation is larger than that of model. A simulation study is employed to understand the relation and distributional characteristics of observation and model when applying Quantile-based Matching method.

This study conducted to analyze the growth characteristics of old Prunus yedoensis on Jeju island. The diameter growth per year was measured using a DTRS-2000 instrument. The DBH, ground DBH and height of the investigated P. yedoensis were 137 cm, 143 cm, and 15.5 m, respectively. Our analysis showed that the age of the old P. yedoensis was 93 years. An annual diameter growth of 2.85 mm±0.96 was observed. The result of age estimation, about 265±64 years in P. yedoensis on Jeju island. This information could be useful to understand the annual diameter growth characteristics the P. yedoensis distributed on Jeju island.

The safety of the future mankind becomes a world issue due to the climate change driven by global warming. It is inevitable to observe everywhere in daily life the impact of climate change. The level of emergency differs between long-term, mid-term, and short-term, which depends on situation. The impact of climate change in daily life is fairly diverse, and therefore multiple research units of different backgrounds often work together on the measuring and forecasting of the impacts. This paper aims to study the potentially useful methods to analyze and forecast the impact on the changes in transport activities of Canadian Inuit. This is part of the research on the climate change’s impact on the Northern Sea Route area. Either natural or man-made change of external environment forces human to adjust their daily life in order to maintain their utility level of life. Individual or individuals’ group react to the external impact, the way of which differ from others. This fact calls a simulation research on the whole set of input-intermediate process-output. Agents representing individuals or certain subpopulation are given a set of rules to react to stimulus and interact with other agents behave in the realm of simulation. This paper provides methodological discussions on how analyzing and forecasting future change in transport activities in response to climate change. The discussion goes around activity-based approaches that are recently popular in urban planning and transportation planning among available simulation approaches. This paper then discusses the implication and future research agenda.

This study used a quantile regression model and a non-homogeneous regression model to calibrate probabilistic forecasts of wind speed. These techniques were applied to the forecasts of wind speed over Pyeongchang area using 51-member European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF). Reliability analysis was carried out by using rank histogram to identify the statistical consistency of ensemble forecasts and corresponding observations. The performances were evaluated by rank histogram, mean absolute error, root mean square error and continuous ranked probability score. The results showed that the forecasts of quantile regression and non-homogeneous regression models performed better than the raw ensemble forecasts. However, the differences of prediction skills between quantile regression and nonhomogeneous regression models were insignificant.

In this study, a weighted ensemble method of numerical weather prediction by ensemble models is applied for PyeongChang area. The post-processing method takes into account combination and calibration of forecasts from different numerical models, assigning greater weight to ensemble models that exhibit the better performance. Three different numerical models, including European Center Medium-Range Weather Forecast, Ensemble Prediction System for Global, and Limited Area Ensemble Prediction System, were used to perform the post-processing method. We compared the model outputs from the weighed combination of ensembles with those from the Ensemble Model Output Statistics (EMOS) model for each raw ensemble model. The results showed that the weighted ensemble method can significantly improve the post-processing performance, compared to the raw ensemble method of the numerical models.