본 연구는 지속적으로 증가하고 있는 국내 쯔쯔가무시증 발병 분석에 적합한 회귀모형을 선정하고, 이에 영향을 미치는 공간 생태학적 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 통하여 향후 쯔쯔가무시증 방역사업 및 대상지 선정에 이론적 배경을 제시하고자 한다. 이 연구는 일반선형회귀모형, 공간오차모형, 아이겐벡터 공간필터링 모형 세 모형을 비교하였고, 이 중 아이겐벡터 공간필터링 모형이 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 쯔쯔가무시증 발병 요인 분석 결과 가을 기온, 가을 강수량, 가을 습도,가을 NDVI, 논경작인구비율이 유의미한 변수로 나타났다. 한편 일반선형회귀모형의 상대적 중요도 분석 결과 논 경작 인구비율이결정계수 중 가장 큰 비중을 차지하여, 자연환경변수보다 인문환경이 쯔쯔가무시증 발병률에 더 큰 영향을 미치는 것으로 평가되었다.

본 논문은 갠트리 크레인의 설계를 위해 컨테이너 하역작업 시 특정하중 조건하의 RTGC(Rubber Tired Gantry Crane)의 동적거동과 그에 따른 윤하중을 분석한 내용을 기술하고 있다. 먼저 RTGC의 동적거동을 살펴보기 위해 거대 구조물인 크레인의 유한요소 모델을 개발하고 고유진동수와 고유모드의 모달시험결과를 이용하여 유한요소모델을 검증하였다. RTGC의 기타 부속품은 3차원 CAD모델링을 통해 다물체 동역학해석 소프트웨어인 ADAMS에서 강체로 모델링하였다. 본 연구에서 하중 조건은 일반적인 컨테이너의 이송조건(OP1)과 외부부하조건 없이 단순히 트롤리를 이용하여 컨테이너를 하역하는 2가지 경우로 고려하였다. 해석 결과 RTGC의 컨테이너 작업 시 발생하는 크레인의 진동은 거대 구조물의 강성과 변형에 주로 기인함을 확인하였으며 이러한 크레인의 진동은 RTGC의 움직임을 발생시켜 컨테이너 하역작업 불능 등의 거동을 발생시킬 수 있음을 분석할 수 있었다.

효과적인 광물자원 탐사 기술을 개발하기 위하여 광물자원의 포텐셜 지도 구축 연구를 수행하였다. 대상 지역은 광상 성인모델이 알려진 가곡광산으로 선정하였다. 성인모델을 바탕으로 관계화성암, 단층, 탄산염암 등의 지질학적 요인들을 평가 인덱스로 선정하였다. 각 요인들과 광체간의 공간적 상관관계를 분석하여 각 지질 구조 들로부터의 거리에 따른 가중치를 해석, 가곡광산에 대한 포텐셜 지도를 구축하였다. 해석된 포텐셜 지도는 현재 알려진 광체의 위치에서 높은 포텐셜 값을 갖으며, 높은 포텐셜 영역의 패턴 역시 광체 패턴과 유사하게 나타나고 있다. 이 결과는 추후 수행될 자원 탐사 시 현재 알려진 광체와 유사한 지질환경을 갖는 영역을 효과적으로 제시할 수 있기 때문에 그 효용성이 높다 할 수 있다.

Understanding how species will respond to projected future climate change has become important. However, the impacts of climate change on the ecosystem are very complex and uncertain, we need a reliable tool for approaching it. Mechanistic modeling can be one of the solution for handling the various factors and responses of test organisms in regard to climate change. We introduce the case study on the copper toxicity on D. magna and show the applicability of these mechanistic model approaches. The overall objective of this case study was to simulate the chronic toxicity of copper on Daphnia magna using dynamic energy budget theory with the improved toxicity module component. The toxicity module includes toxic effects on allocation of reserve, structure, and maturity energy in the D. magna. Model calibration and verification were performed using data sets obtained from a laboratory experiment that include growth, maturity and survival measurement data of D. magna during copper exposure. The simulation results show that the response of D. magna under copper exposure was well estimated by toxicity module. Overall, the results show the dynamics model based on DEB theory can be used for estimating long-term metal toxicity on D. magna. Thus, mechanistic modeling can be utilized as a approach tool for evaluating the impacts of climate change on the ecosystem with more mechanistic description.

도로 분야의 유지관리 측면에서 LCC(Life Cycle Cost)에 대한 중요성이 증가하고 있으며, 도로 설계 및 시공 자료의 관리와 유지관리 단계에서 재활용에 관련된 관심이 증가하고 있다. 따라서 국내외에서 IT 기술 발전에 따라 3차원 설계 기술을 토목분야에 적용하기 위한 노력이 발주처와 관련 기관에서 이루 어지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 2주의 BIM(Building Information Modeling) 기본 소프트웨어 교 육과 2달간의 BIM 소프트웨어 사용 후 38명의 차장 이하 엔지니어에게 토목 설계 분야별 BIM 적용 가능 성에 관련된 설문을 수행하였으며 수행 결과는 그림 1 및 그림 2와 같다. 본 논문 작성을 위해 설문에 응 한 엔지니어는 설문 대상 38명 중 35명다. 설문 조사 결과 토목 분야에서 현재 BIM 도입 및 적용의 경우 그림 1과 같이 시각화에 대한 적용 효과가 가장 높은 것으로 나타났으며, 구조물 설계와 관련된 BIM 적용 효과가 다음으로 높을 것으로 예측되었다. 그러나 아직 지표면 및 횡단작성과 관련하여 BIM 기술을 적용 하는 것은 부정적인 것으로 나타났다. 토목 엔지니어링 분야의 BIM 도입을 위해 필요한 준비사항에 대한 설문 결과 그림 2를 살펴보면 엔지 니어에 대한 BIM 소프트웨어 교육이 가장 급선무 인 것으로 나타났으며, 설계 프로세스 정립과 관련한 의견도 높게 나타났다. 그리고 아직은 BIM 도입 초기인 것을 감안하여 BIM 소프트웨어 구입과 BIM 소프 트웨어를 원활하게 작동하고 일정 수준 이상의 시각화 결과물 도출을 위한 컴퓨터 업그레이드 준비도 필 요한 것으로 나타났다. 본 설문 조사는 당사의 설계 엔지니어에 대한 교육 및 설문 조사를 바탕으로 수행 되어 전체 토목 엔지니어사에 대한 BIM 활용 자료로는 부족하지만 향후 본 설문 조사를 바탕으로 추가 설문을 수행한다면 토목 엔지니어링 분야의 BIM 도입에 활용도가 높을 것으로 사료된다.

사용후핵연료 파이로 공정은 전기화학 이론들에 기초하여 개발되고 있다. 공정 모사는 공정 개발과 실험데이터 해석에 주 요한 방법 중 하나로 파이로 공정에서도 필요한 접근 방법 중 하나이다. 현재까지 파이로 공정의 공정 모사는 전해정련 공 정 위주로 진행되어 왔으며 전해환원 공정에 대한 연구는 많지 않았다. 전해환원 공정은 전해정련 공정과 달리 기체 발생과 다공성 전극의 특징을 지니고 있기 때문에 공정 모사를 위한 모델 개발을 위해서는 이를 고려한 수식들이 필요하게 된다. 본 연구에서는 전기화학 셀 해석에 필요한 열역학, 물질전달, 반응공학 이론 중 전해환원 공정 모델 개발에 필요한 개념과 수식 들을 정리하여 제시하였다. 전해환원 셀을 구분하여 각 부분에 적용해야하는 수식들을 나열했으며 각 부분들 연결에 사용되 는 경계조건들 역시 제시하였다. 이들 수식들은 추후 모델 개발에 기초로 사용될 수 있으며 실험데이터와 결합시켜 결정되 어야 하는 매개변수 파악에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 격자수, 첫 번째 격자까지의 거리(YP+), 난류모델 그리고 이산화 방법에 따른 해의 변화량을 조사하였다. 대상선박은 KVLCC이며, 격자구성과 유동해석은 상용코드인 Gridgen V15와 FLUENT를 사용하였다. 검토는 2가지 파트로 나누어서 수행하였다. 첫 번째 파트는 격자수, 난류모델 그리고 이산화 방법의 조합에 따른 해의 영향성을 평가하였다. 두 번째 파트는 적합한 YP+ 선정에 초점을 두었다. 격자수와 이산화 방법이 동일한 경우 마찰저항은 난류모델에 따라 약 1 % 내에서 차이를 보였으나, 압력저항은 약 9 %의 큰 차이를 보였다. YP+와 이산화 방법이 동일한 경우 YP+를 30과 50으로 설정하였을 때 마찰저항은 난류모델에 따라 약 1 % 내에서 차이를 보였으나, 100에서는 약 3 % 차이를 보였다. 반면, 압력저항은 YP+값에 무관하게 난류모델에 따라 약 10 % 차이를 보였다. 난류모델과 이산화 방법이 동일한 경우 격자 수 변화 따라 마찰저항, 압력저항 그리고 전 저항 모두 큰 차이를 보이지 않았다. 난류모델과 이산화 방법이 동일한 경우 YP+의 변화에 따라 마찰저항은 5~8 %의 큰 차이를 보였고, 압력저항은 큰 차이를 보이지 않았다.

본 연구에서는 질병 데이터를 활용한 사망률의 지도화에서 지역별 사망률의 변동성을 안정화할 수 있도록 하는 베이지언 기법을 적용하고, 기본적으로 활용되고 있는 SMR (Standardized mortality ratio)과 그 결과를 비교하였다. 우리나라 전국의 시군구 단위의 전립선암 사망자 수 데이터에 표준화와 베이지언 기법을 적용하고, 산출된 사망률을 지도화하여 기존에 없던 우리나라의 전립선암 사망률 지도를 질병 지도의 예시 자료로 작성하였다. 분석 결과, Bayesian 모델링 기법을 통해 계산된 위험비는 기존 SMR에 비해 좀 더 수렴된 형태의 안정적인 통계량을 가지는 것을 알 수 있었다. 국지적 Bayesian 기법은 이웃 지역들의 정보만을 반영하여 위험비를 평활화하기 때문에 본 연구에서 사용된 전역적 기법들과 비교할 때 평활화의 강도가 크지 않았다.

The hydraulic equipments has a high utilization in the many works such as the excavation, planation and crane works in the construction sites. They are an essential equipments in the construction site and the loading & unloading works of the large size objects. In the many parts which are composed of the hydraulic equipments, the main control valve(MCV) is the core of the equipments. The hydraulic energy from the pump controls the direction and the rate of flow and supply the pressure energy to the some actuators by MCV. In spite of the domestically producing of the common control valves, the MCV which used to the domestic equipments is imported the whole quantity. In this study, it is to reverse-engineer the MCV as the first step in the development of the MCV. To analyze the notch of the spool and the flow path and to apply the formula technique, we try to realize the optimal modeling of the MCV.

PURPOSES: The purposes are to analyze the pedestrian accident severity and to develop the accident models by arterial road function. METHODS: To analyze the accident, count data and ordered logit models are utilized in this study. In pursuing the above, this study uses pedestrian accident data from 2007 to 2011 in Cheongju. RESULTS : The main results are as follows. First, daytime, Tue.Wed.Thu., over-speeding, male pedestrian over 65 old are selected as the independent variables to increase pedestrian accident severity. Second, as the accident models of main and minor arterial roads, the negative binomial models are developed, which are analyzed to be statistically significant. Third, such the main variables related to pedestrian accidents as traffic and pedestrian volume, road width, number of exit/entry are adopted in the models. Finally, Such the policy guidelines as the installation of pedestrian fence, speed hump and crosswalks with pedestrian refuge area, designated pedestrian zone, and others are suggested for accident reduction. CONCLUSIONS: This study analyzed the pedestrian accident severity, and developed the negative binomial accident models. The results of this study expected to give some implications to the pedestrian safety improvement in Cheongju.

In an online environment, hedonic value such as flow is manifested when consumers continuously engage in playing online games even if it incurs extra cost: financial, physical, and psychological. Consumers also have a loyalty to their games, and they enjoy playing them. They often purchase repeatedly games they are involved in. The framework of existing online game models does not fully explain flow and telepresence to loyalty and the purchase intention of game decision-making behavior. For this reason, we examined the relationships among telepresence to flow, flow to loyalty, and loyalty to purchase intentions. Study 1, which is a behavioral analysis by SEM (Structural Equation Modeling), examines how “flow and telepresence” influence loyalty and purchase intention in an online game behavior. The introduction of hedonic perspectives as flow and telepresence produced an important extension of the online game model. The conceivable factors which may explain this type of consumer behavior are the hedonic or experiential aspect of consumer behavior. We have three hypotheses. All hypotheses are supported at 0.1% significance level. Study 1 focused on the relationships of the constructs of the online game. We also measured the state of flow while game users are playing online games by EEG (Electroencephalogram). In a neural analysis, we found that the state of flow and neural correlates exist. By this, the flow variable reflects the real mental “state of flow.” Study2, which is a neural analysis, examines flow construct in the FPS game Call of Duty: Modern Warfare 2 by using Electroencephalogram (EEG). How much flow do the subjects experience while playing this online game? The purpose of this research is to select the epochs of EEG data when the subjects reported flow, correlate those with flow variables, and compare the EEG activity. The final goal is to select the flow variables which showed the highest correlation to AEP (Auditory Evoked Potential) Suppression value. We analyzed 8 AEPs to correlate flow. We found out that Alpha_RF is casually decided with the mean of flow which has six variables. Mean of Flow correlated to Alpha_RF -.419 significantly (5%). As subjects feel Flow, Alpha_RF is suppressed. This study focuses on the subjective flow experience and AEP suppression. We found out that the state of flow and neural correlates exist. By our analysis, the flow variable reflects the real mental “state of flow.” Therefore, when game companies develop their games, they should take into account how much flow people feel while they are playing the games. In addition, the state of flow should be used not only in developing and designing games but also in sports, entertainment, etc.

In this paper, we investigate the statistical correlation of the time series for temperature measured at the heat box in the automobile drying process. We show, in terms of the sample variance, that a significant non-linear correlation exists in the time series that consist of absolute temperature changes. To investigate further the non-linear correlation, we utilize the volatility, an important concept in the financial market, and induce volatility time series from absolute temperature changes. We analyze the time series of volatilities in terms of the de-trended fluctuation analysis (DFA), a method especially suitable for testing the long-range correlation of non-stationary data, from the correlation perspective. We uncover that the volatility exhibits a long-range correlation regardless of the window size. We also analyze the cross correlation between two (inlet and outlet) volatility time series to characterize any correlation between the two, and disclose the dependence of the correlation strength on the time lag. These results can contribute as important factors to the modeling of forecasting and management of the heat box’s temperature.

In this paper, we have considered the modeling and analyses of categorical data. We modeled binary data with categorical predictors, using logistic regression to develop a statistical method. We found that ANOVA-type analyses often performed unsatisfactory, even when using arcsine-square-root transformations. We concluded that such methods are not appropriate, especially in cases where the fractions were close to 0 or 1. The logistic transformation of fraction data could be a promising alternative, but it is not desirable in the statistical sense. The major purpose of this paper is to demonstrate that logistic regression with an ANOVA-model like parameterization aids our understanding and provides a somewhat different, but sound, statistical background. We examined a simple real-world example to show that we can efficiently test the significance of regression parameters, look for interactions, estimate confidence intervals, and calculate the difference between the mean values of the referent and experimental subgroups. This paper demonstrates that precise confidence interval estimates can be obtained using the proposed ANOVA-model like approach. The method discussed here can be extended to any type of fraction data analysis, particularly for experimental design.

Wind turbines are designed and analyzed using simulation tools capable of predicting the coupled dynamic loads and responses of the system. In this paper, an overview of the capabilities of a Computer-Aided Engineering (CAE) tool called FAST or Fatigue, Aerodynamic, Structures, and Turbulence in modeling wind turbines in different depths of water will be presented. Different offshore wind turbine support systems structures will be discussed. These support systems are classified into three categories according to the water depth, namely, shallow water, translational water and deep water depths. This paper will be focusing on the support structures used in translational and deep water depths only. This will also be focusing on incorporating hydrodynamic loading for multimember structures using FAST through its hydrodynamic loading module, Hydrodyn. Also, a quantitative comparison of th*e responses of different floating platforms will be tackled.