MEPC 80차 회의에서 IMO는 더욱 강화된 온실가스 감축 전략을 제시하였다. 기존의 72차 회의에서 제시하였던 초기전략보다 구체적이고 강화된 감축 전략이다. IMO는 2050년 무렵까지 국제 해운으로부터 온실가스 배출을 ‘Net Zero’에 도달하도록 전략을 세웠다. 이 논문에서는 대표적인 친환경 연료로 구분되는 LNG, 수소, 메탄올, 암모니아의 위험도 평가를 진행하였다. 전문가들의 설문조사를 통한 결과를 퍼지 기법을 적용하여 주관적인 모호성을 해결하였다. 또한 TOPSIS 기법을 통해서 퍼지의 긍정적인 해와 부정적인 해를 도출하였 다. 이를 통해서 Vertex 방법을 이용하여 대체 연료의 근접계수 값을 최종적으로 구하여 결정하였다. 그 결과, 메탄올, LNG, 수소, 암모니 아 순으로 선호하였다. 이 연구는 제안된 접근 방식이 대체 연료를 결정을 위한 집단 의사결정 방법으로 이용할 수 있음을 보여준다.

실험 계획법을 활용하여 세라마이드가 고함량으로 함유된 수화 액정형 베시클의 입자 사이즈에 영향을 미치는 인자를 분석하고 혼합물 조성의 최적화를 시도하였다. 베시클 입자 사이즈에 영향을 주는 주요 변수로 제조 온도, 에탄올 양, 초음파 시간을 각각 정하고, 다구찌 방법의 S/N비 산출과 ANOVA 분 석을 통해, 이들 변수들이 입자 사이즈에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 혼합물 실험 계획법의 심플렉스 중심 설계에 따라, 베시클 막을 구성하는 세 지질 성분, 인지질(HPC), 콜레스테롤(Chol), 세라마이드(Cer) 의 혼합 조성 실험을 수행하였다. 실험에서 얻어진 데이터로부터 회귀분석을 실시하여 모델식을 구하고, 베시클 입자 사이즈를 최소로 만들기 위한 세 지질 성분의 최적 혼합 조성은 HPC(0.6), Chol(0.1), Cer(0.3)으로 구해졌다.

화색변형 화훼 형질전환체 개발을 위한 유전자를 개발하고자 클레마티스로부터 청색소 발현 유전자를 동정하여 ClF3 ′5 ′H로 명명하였다. 아그로박테리움 공동배양 경유 형질전환기술을 이용 하여 페튜니아 Dream’s Red 품종에 ClF3 ′5 ′H 유전자를 도입하였 고, 선발배지에서 재분화한 식물체 51개체를 PCR분석하여 49개체로 ClF3 ′5 ′H 유전자의 도입을 확인하였다. 또한 22개체의 서던분석 을 통해 ClF3 ′5 ′H 유전자가 1~3개 copy가 도입되었음을 확인하였 고, 노던분석을 통해 형질전환체에서의 ClF3 ′5 ′H 유전자의 정상 적인 발현을 확인하였다. ClF3 ′5 ′H 유전자가 도입된 페튜니아 형질전환 식물체 7개체가 개화할 때 ClF3 ′5 ′H 유전자가 도입된 페튜니아아의 꽃잎 주요색이 적색에서 진적색으로, 화관 내부색이 적보라색에서 진적보라색 또는 자주색 계역로, 암술머리색이 연두색에서 자주색 계열로, 꽃잎 가장자리 모양이 물결모양으로 변형되는 것을 확인하였다. 또한 실시간 정량 유전자 분석을 통해 형질전환 7개체에서의 표현형적 변화가 ClF3 ′5 ′H 유전자의 발현에 의한 것임을 입증하였다.

다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 동시에 가지는 다변량 지역빈도해석은 다양한 변수를 고려함으로써 수문 현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있고 많은 가용 자료 수로 인하여 높은 정확도의 분석결과를 도출할 수 있다. 현재까지는 우리나라의 강우 자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 강우 자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 매개변수 추정, 최적 분포형 선정, 확률수문량 성장곡선 추정 등에 집중하여 이변량 수문자료인 연 최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 이변 량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 적용된 지역강우자료의 최적 copula 모형으로는 Frank와 Gumbel copula 모형이 선택되었고 주변분포형에 대해서는 지역별로 Gumbel과 대수정규분포와 같은 다양한 분포형이 최적 분포형으로 선택되었다. 상대제곱근오차(relative root mean square error)를 기준으로 지역빈도해석이 지점빈도해석보다 안정적이고 정확한 확률수문량 곡선 추정을 하였다. 이변량 강우분석에서 지역빈도해석을 적용하면 안정적인 수공구조물 설계기준 제시와 강우-지속기간 관계를 모형화 할 수 있을 것으로 기대된다.

지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 7 × 6 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.

다변량 지역빈도해석은 기존에 사용되어온 다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 가지고 있는 방법으로 다양한 변수를 고려함으로써 수문현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있다. 현재까지는 우리나라의 수문자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 수문자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 수문학적 동질지역을 설정하는 단계에 집중하여 이변량 수문자료인 연최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 수문학적 동질지역을 설정하였다. 이변량 지역빈도해석에서 사용되는 지역 구분방법의 한국의 연최대 강우량-지속기간 자료에 대한 적용성을 평가하였고 그 특성을 분석하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 군집해석방법으로는 K-medoid 방법을 적용하였고, 불일치 척도와 이질성 척도를 이용하여 지역구분이 적절히 되었는지를 판정하였다. 군집해석 결과 한국은 총 5개의 지역으로 나누어지며, 두 지역을 제외하고는 지역 내 모든 지점의 불일치 척도가 기준치 이하인 것으로 나타났다. 자료연수가 짧은 지점에서 불일치 척도가 높게 나오는 것을 확인하였다. 구분된 모든 지역은 지역 내 지점들의 자료들이 동질한 것으로 나타났고 각 지점간의 상관성이 매우 높은 것으로 나타났다.

Based on the study of considering thickness and diameter of the panel it was found that bigger the diameter of panel more efficient for support the water pressure and less displacement. It was found that rise depth had little influence for stress and displacement at small embossed panel. Also the biggest stress occured along the side of the embossed panel.

The water tanks are widely used for the safe storage of potable water, which are installed on either the basement or the top floor inside of the buildings. Therefore, the water tank systems assembled with many unit panels are generally adopted and the rectangular plan water tanks are most popular. To resist the water pressure acting on the side walls of tanks the internally reinforced system using metal tie-bars has been most commonly used. However, many problems related to the lattice internal reinforcement system require the development of the externally reinforced water tank, which does not have any latticed tie bars inside the tank. In this study two different systems have been developed using the external steel frames with either the SMC water tank panels or the PosMAC(coated steel) water tank panels. The experimental tests have been performed under the static hydraulic loadings as well as the seismic loadings through the shaking table test.

본 연구에서는 비선형적 모델인 웨이블렛-인공신경망을 적용하여 충주댐 유역의 일유입량을 예측하였다. 일반적으로 시계열 자료는 경향성, 주기성 및 추계학적 성분의 선형조합으로 이루어져 있다. 그러나 이러한 자료를 통해 시계열 모형 구축 시 경향성 및 주기성은 제거되어야하는 성분이다. 따라서 수문기상자료에 포함되어있는 경향성 및 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음과 측정과정에서 발생하는 단순잡음을 제거시키기 위해 디노이징기법인 웨이블렛 변환을 적용하였다. 웨이블렛 변환을 적용한 자료를 입력자료로 사용한 웨이블렛-인공신경망(WANN)과 원자료를 사용한 인공신경망(ANN)을 비교하였다. 산정결과 결정계수와 선형회귀를 통한 기울기는 WANN이 ANN보다 각각 0.032, 0.0115 더 큰 값을 나타냈고, 타겟값과 예측값 사이의 오차를 나타내는 RMSE와 RRMSE는 WANN 모형이 ANN 보다 각각 37.388, 0.099 더 작은 값을 나타냈다. 따라서 본 연구에서 적용한 WANN 모형이 ANN 보다 정확한 결과를 나타내었으며, 웨이블렛 변환을 통한 디노이징 기법의 적용이 잡음이 포함되어 있는 원자료의 사용보다 더 정확한 예측을 하는 것으로 판단된다.

확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중 3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이 사용됐으며 copula 모형은 Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을 바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.

최근 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화에 따른 국지성 호우의 증가로 피해가 증가하고 있고 그에 따른 대책으로 단기예보의 중요성이 높아지고 있다. 우리나라의 기상청에서는 전구 모형인 GDAPS와 지역 모델인 RDAPS를 이용하여 정량적 예보인 수치 예보를 하고 있다. RDAPS 모델을 이용하여 생성된 자료는 3시간의 누적 강수량으로 48시간에 대한 예측 자료를 12시간 간격으로 00UTC와 12UTC를 생성한다. 본 연구에서는 2005년의 RDA

직접적인 매개변수 추정방법의 다양한 Neyman-Scott 구형펄스모형(NSRPM) 기반 모형에 대한 적용성 검토와 정규분포를 이용한 새로운 NSRPM(NMNSRPM)의 개발 연구를 수행하였다. 기상청 서울 유인관측소에서 제공하는 49년의 관측 강수자료를 사용하여 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수들의 정확도를 판단하고자 생성된 강수자료의 통계값, 유강수일 비율, 강수분포를 비교하였다. 통계값을 비교해본 결과 NSRPM과 수정 NSRPM(MNSRP

지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구