이 연구의 목적은 한반도에서 CH4 농도의 수치모의 검증을 통하여 CH4 배출원의 기여 농도를 추정하는 것이고, 이 수치모의에 사용된 CH4 배출량을 상자모델로부터 추정된 CH4 배출량과 비교하는 것이다. 한반도에서 2010년 4월 1일부터 8월 22일까지 CH4의 평균 농도를 추정하기 위해 WRF-CMAQ 모델이 사용되었다. 모델에서 CH4 배출량은 전지구 배출량인 EDGAR와 한국에서의 온실기체 배출량인 GHG-CAPSS로부터 인위적 배출 인벤토리와 전지구 자연적 인벤토리인 MEGAN이 적용되었다. 이들 CH4 배출량은 안면도 및 울릉도에서 측정된 CH4 농도와 모델링 농도 자료를 비교함으로써 검증되었다. 울릉도에서 국내 배출원으로부터 추정된 CH4의 기여 농도는 약 20%로 나타났고, 이것은 한반도 내 농장(8%), 에너지 기여 및 산업공정(6%), 일반폐기물(5%), 생체 및 토지이용(1%) 등 CH4 배출원으로부터 기원하였다. 그리고 중국으로부터 수송된 CH4의 기여 농도는 약 9%였고, 나머지 배경농도는 약 70%로 나타났다. 박스모델로 추정된 CH4 배출량은 WRF-CMAQ 모델에서 사용한 CH4 배출량과 유의미한 결과를 얻었다.

톱다리개미허리노린재 [Riptortus pedestris (Thunberg)]의 경우 콩으로 침입해 들어오는 시기가 콩의 개화시기와 관련하여 특정 시기에 한정되어 있다. 만약 콩이 개화하는 시기에 주변 톱다리개미허리노린재 개체군의 밀도 및 성충의 상대적 비율 등을 추정할 수 있다면 약제 방제 시기의 결정이나, 파종 시기의 변경과 같은 경종적 방법을 이용한 피해 경감 전략 수립에 큰 도움이 될 것이다. 따라서 본 발표는 톱다리개미허리노린재의 발육, 산란 등을 설명하는 수학적 함수를 상용 소프트웨어를 사용하여 밀도변동 예측 모델을 구축한 후 이를 이용한 시뮬레이션 결과 및 의미를 평가하고자 한다. 톱다리개미허리노린재 밀도 변동 예측 모델은 상용소프트웨어인 DYMEX ® (Maywald et. al., 2007)를 이용하여 구축하였다. 모델은 10개의 모듈로 구성되었으며, Lifecycle 모듈은 알, 1, 2, 3, 4, 5령, 성충의 7개 발육 단계로 구성하였다. 각 충태별 온도에 따른 발육율, 발육완료 함수 및 성충의 사망률함수, 누적산란율 함수는 Kim et al. (2009)이 발표한 논문의 자료를 사용하였다. 성충 발육율 함수는 동 논문의 자료를 이용하여 별도로 추정하였고, 성충의 성비는 0.5로 가정하였다. 모델의 평가를 위해 2010∼2012년 3년간 경기도 화성시 팔탄면, 충청남도 예산군 신암면에서 집합페로몬 트랩을 이용하여 3월부터 11월까지 매주 조사된 톱다리개미허리노린재 성충 포획 성적과, 경기도농업기술원과 충청남도농업기술원에서 운영하고 있는 화성시 팔탄면, 예산군 신암면에 설치된 자동기상관측장비(AWS)의 기상 자료를 사용하였다. 시뮬레이션 결과 톱다리개미 허리노린재는 연간 3∼4세대 발생 가능하였으며, 예측된 세대간 연도간 발생시기 및 밀도는 조사치와 차이가 있었으나 밀도 변동 경향은 비슷하였다.

It was compared the estimated parameters by the surplus production from three different models, i.e., three types (Schaefer, Gulland, and Schnute) of the traditional surplus production models, a stock production model incorporating covariates (ASPIC) model and a maximum entropy (ME) model. We also evaluated the performance of models in the estimation of their parameters. The maximum sustainable yield (MSY) of small yellow croaker (Pseudosciaena polyactis) in Korean waters ranged from 35,061 metric tons (mt) by Gulland model to 44,844mt by ME model, and fishing effort at MSY (fMSY) ranged from 262,188hauls by Schnute model to 355,200hauls by ME model. The lowest root mean square error (RMSE) for small yellow croaker was obtained from the Gulland surplus production model, while the highest RMSE was from Schnute model. However, the highest coefficient of determination (R2) was from the ME model, but the ASPIC model yielded the lowest coefficient. On the other hand, the MSY of Kapenta (Limnothrissa miodon) ranged from 16,880 mt by ASPIC model to 25,373mt by ME model, and fMSY, from 94,580hauls by ASPIC model to 225,490hauls by Schnute model. In this case, both the lowest root mean square error (RMSE) and the highest coefficient of determination (R2) were obtained from the ME model, which showed relatively better fits of data to the model, indicating that the ME model is statistically more stable and robust than other models. Moreover, the ME model could provide additional ecologically useful parameters such as, biomass at MSY (BMSY), carrying capacity of the population (K), catchability coefficient (q) and the intrinsic rate of population growth (r).

Information on time spent in microenvironments has a critical role in individuals’ exposure assessment. Time-activity studies have become an integral part of comprehensive exposure assessment and personal exposure modeling. The aims of this study were to estimate the exposure level of NO₂, PM₁₀ and VOCs, and to compare the estimated exposure by using time-activity pattern and indoor air concentration. This study was performed upon 28 university students living in Daegu. We measured air pollutants of NO₂, PM₁₀ and VOCs at houses where the university students spent most their times. In this study, according to the summer and winter, time-activity patterns of university students were different. The 28 university students average spending times in house indoors and other indoors time were 11.52±2.14 and 7.63±2.65 hours in summer, and 14.78±3.30 and 6.59±3.03 hours in winter, respectively. The university students personal exposure NO₂ concentrations were average 21.62±5.88 ppb and I/O ratio was 0.89±0.27. Personal average exposure of PM₁₀ concentration was between house indoors and outdoors concentrations which indoor house concentration was 37.68±7.57 μg/m³ and outdoor house concentration was 43.85±9.80 μg/m³ with 0.88±0.17 of I/O ratio. Personal exposure to benzene and the average concentration of benzene did not exceed in atmosphere environmental standard (annual 1.5 ppb) and the outdoor houses concentration was much higher than indoor houses.

건전성 예측은 구조물의 고장이 발생될 때까지 남은 시간인 잔존유효수명을 예측하는 것으로, 이는 안전 및 정비 계획과 직접적으로 연관되기 때문에 매우 중요하다. 건전성 예측방법에는 물리모델 기반방법, 데이터 기반방법과 두 방법의 장점 을 통합하는 방법이 있으며, 본 연구에서는 잔존수명 예측의 정확도가 모델변수 추정과 직접적으로 관련되는 물리모델 기 반 건전성 예측에 초점을 맞춘다. 물리모델기반 건전성 예측에서는 모델변수 추정을 통해 시스템 상태의 장기 예측이 가능 하지만, 대부분의 실제 구조물들의 상태모델은 여러 개의 모델변수를 포함함은 물론이고, 그 변수들이 서로 상관되어 있기 때문에 모델변수를 추정하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 연구에서는 물리모델 기반 건전성 예측을 위한 세 가지 변수 추정방법들의 차이를 논한다. 이 세 가지 방법들은 파티클 필터, 전반적인 베이지안 접근법, 그리고 순차적인 베이지안 접 근법으로 모두 베이지안 추론이라는 하나의 이론적 바탕에 기반하지만, 샘플링 방법이나 갱신 절차 등에서 차이가 있다. 균열성장을 표현하는 Paris 모델의 변수 추정을 통해 세 가지 방법의 차이점이 논해지고, 건전성 예측 메트릭을 이용하여 정량적 차이를 표현한다. 파티클 필터방법이 건전성 예측 메트릭 측면에서 가장 높은 성능을 나타내었지만, 전반적인 베이 지안 방법은 파티클 필터방법과 근소한 차이를 보이면서도 데이터가 집단으로 존재할 때에는 가장 효율적인 방법으로 나 타났다.

본 연구는 실험계획법(예: 반응표면계획법) 및 하모니 검색 알고리즘을 통하여 다양한 아스팔트 콘크리트 포장 구조체에 있어 피로균열의 공용성 인자인 인장변형률을 예측하는 모델을 개발하는 방법에 대한 연구이다. 인장변형률을 산정하기 위하여 한국건설기술연구소에서 개발한 유한요소 축대칭해석 프로그램인 KICTPAVE를 이용하여 아스팔트 층과 린콘크리트 층의 접속면에서 발생되는 변형률을 구하여 데이터베이스(D/B)화 하였다. 아스팔트 포장에서 입력변수인 층별 탄성계수 및 두께를 다양한 조건에서 KICTPAVE 프로그램을 수행하여 훈련용 D/B(Training Set)인 변형률의 값들을 구축한 후 반응표면계획법에 근거하여 회귀방정식을 정의하였으며 방정식에 필요한 계수값을 결정하기 위하여 하모니 검색 알고리즘을 이용하였다. 최종적으로 결정된 회귀방정식의 계수값들의 정확성을 검증하기 위해서 훈련용 D/B가 아닌 다른 조건의 입력변수를 이용하여 검증용 D/B(Testing Set)를 구축하고 이를 이용하여 개발된 모델을 검증하였다.

This paper shows how effectively sonar data can be worked with approaches suggested for the indoor SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). A sonar sensor occasionally provides wrong distance range due to the wide beam width and the specular reflection phenomenon. To overcome weak points enough to use for the SLAM, several approaches are proposed. First, distance ranges acquired from the same object have been stored by using the FPA (Footprint-association) model, which associates two sonar footprints into a hypothesized circle frame. Using the Least Squares method, a line feature is extracted from the data stored through the FPA model. By using raw sonar data together with the extracted features as observations, the visibility for landmarks can be improved, and the SLAM performance can be stabilized. Additionally, the SP (Symmetries and Perturbations) model, a representation of uncertain geometric information that combines the probability theory and the theory of symmetries, is applied in this paper. The proposed methods have been tested in a real home environment with a mobile robot.

The mesh selectivity of a drift net for yellow croaker (Larimichthys polyactis) was examined in field experiments with six different net mesh size (40, 45, 50, 55, 60 and 65mm) from April to December, 2008 in the coastal areas of Jeollanam-do in Korea. The total catch of 6,748 consisted of yellow croaker (n=6,310; 89.1% of total catch), common mackerel (n=158; 5.6%) and other species (n=280; 9.6%). The selectivity curve for yellow croaker was fit by the models of selectivity curve in SELECT method. The optimal mesh size for 50% retention for minimum landing size (191mm) of yellow croaker was estimated as 49.6mm-51mm by selectivity curves. And the bi-normal model for the selectivity curve was found to fit the data best.

Poisson model and Gamma-Poisson model are popularly used to analyze statistical behavior from defective data. The methods are based on binary criteria, that is, good or failure. However, manufacturing industries prefer polytomous criteria for classifying

The indirect target strength (TS) estimation method which uses the Kirchhoff ray mode model (KRM model) was discussed to apply for a biomass estimation in the water of mixed species. TS of 25 live scorpion fishes for 120kHz were measured by a tethered method and of others dominant 5 species in the marine ranching ground of Jeju coastal water including a scorpion fish were also estimated by KRM model. The measurement TS of scorpion fish well agreed with the theoretical values and the standard formula of scorpion fish was estimated as TS120kHz=20Log (L)-72.9 (r2=0.67). TScm values estimated on trial to each sample of dominant 5 species were from -69.3dB to -75.1dB at 120kHz and they were in the general range of swimbladdered fish. It was clarified that TS by KRM model can be used to estimate fish biomass estimation by increasing a sample number and is more effective under the condition that there is rare TS information for inhabiting species in mixed-species area.

This study was performed to estimate the emission rate of volatile organic compounds (VOCs) and to evaluate the risk level affected by indoor air pollutants (IAPs) in 27 new apartments (prior to residence) in Seoul City from December 2004 to March 2005. The indoor air pollutants investigated in this study include formaldehyde, several aromatic VOCs (benzene, toluene, styrene, xylene, and ethylbenzene). All measurements were made based on the standard method of Ministry of Environment in Korea. The indoor concentration levels for benzene, xylene, toluene, ethylbenzene, styrene, and formaldehyde have significant increase trend 5 hours after closing windows and doors. Levels of air pollutants did not exhibit significant difference between living rooms and bedrooms. The air exchange rates by the concentration decay method using SF6 were 0.37 for low floor, 0.32 for middle floor, and 0.75 for high floor. The emission rate showed the highest level in the middle floor and second one in the low floor, when estimated by the IAQ model for benzene, toluene, ethylbenzene, xylene, styrene, and formaldehyde. Considering the above result, it is suggested that the estimation of emission rate be considered when the new apartment is designed and constructed with respect to construction materials to emit low VOCs. Moreover, the related regulation should be established for IAQ management.

교량의 손상추정을 위한 구조계 규명기법은 신호취득시스템 및 정보처리기술의 발전과 함께 최근에 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 신경망기법이나 유전자 알고리즘과 같은 소프트컴퓨팅 기법은 뛰어난 패턴인식성능 때문에 손상추정 문제에 활발히 활용되고 있다. 본 연구에서는 모드계수를 활용한 신경망기법기반 손상추정을 수행하였으며, 신경망을 훈련시키기 위한 훈련패턴을 생성하는 해석모델에서의 불확실성을 효과적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 해석모델의 불확실성 대하여 민감하지 않은 입력자료인 손상 전 후의 모드형상의 차 또는 모드형상의 비를 신경망의 입력자료로 활용하였다. 단 순보와 다주형교량에 대한 수치예제를 통하여 본 연구에서 제시한 기법의 타당성 및 적용성을 검증하였다.

서울시 모델 구역의 건축물을 대상으로 가상 시나리오 지진에 의한 피해를 추정하였다. 다양한 주거 및 구조 특성을 대표할 수 있고 지반 증폭 효과를 고려할 수 있는 지역을 모델 구역으로 선정하였다. 모델 구역 내 건축물은 구조 형식에 따라 11 종류로 분류하였으며 HAZUS에서 제시한 값을 사용하여 역량 곡선(capacity curve)과 취약도 곡선(fragility curve)을 생성하였다. 가상 시나리오 지진의 지반 운동은 인공 지진 운동 생성 방법을 사용하여 생성하였으며 모델 구역을 표토층 두께에 따라 3개의 구역으로 나누고 지반응답해석을 수행하였다. 건축물의 피해 확률은 역량 스펙트럼 방법과 취약도 곡선을 사용하여 계산하였다. 최종적으로 GIS 데이터베이스를 활용하여 모델 구역 내 건축물의 전반적 피해 정도를 추정하였다.

본 연구는 아스팔트 콘크리트 포장의 소성변형 추정을 보다 쉽게 하기 위하여 새로운 시험기법인 김테스트의 변형강도 및 시험 장비를 개발함에 있어 적정규격을 선정하기 위한 것이나. 김테스트에서 하중봉의 직경(D) 및 하중봉 하단의 원형처리 반경(r)이 시험결과에 미치는 영향을 파악하기 위하여 다양한 혼합물에 대하여 D와 r을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. r에 따른 변형강도 및 변형하중과의 상관관계 분석결과 r=0.5와 1.0cm로 원형 처리한 측정값에서 소성변형과 높은 상관성을 보여주었다. 공시체의 직경(S)은 중요 변인이 아니었으며, 하중봉은 직경 4cm에 반드시 하단을 원형처리를 해야하고 이때의 절삭 반경 r은 1.0cm가 가장 좋은 것으로 나타났다. 통계프로그램 SAS의 STEPWISE 를 이용하여 골재별로 변형강도로부터 소성변형 깊이 및 동적 안정도를 추정하기 위해 모델을 개발하였으며 $R^2$은 0.95이상이 얻어졌다. 향후 보다 많은 실험을 통해 이 시험법의 표준화 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이며, 새로운 배합설계 방법을 개발한다면 본 실험법의 적용을 검토해 볼 필요가 있을 것이다.

본 연구는 아스팔트 콘크리트 포장의 소성변형 추정을 보다 쉽게 하기 위하여 새로운 시험기법인 김테스트의 변형강도 및 시험 장비를 개발함에 있어 적정규격을 선정하기 위한 것이나. 김테스트에서 하중봉의 직경(D) 및 하중봉 하단의 원형처리 반경(r)이 시험결과에 미치는 영향을 파악하기 위하여 다양한 혼합물에 대하여 D와 r을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. r에 따른 변형강도 및 변형하중과의 상관관계 분석결과 r=0.5와 1.0cm로 원형 처리한 측정값에서 소성변형과 높은 상관성을 보여주었다. 공시체의 직경(S)은 중요 변인이 아니었으며, 하중봉은 직경 4cm에 반드시 하단을 원형처리를 해야하고 이때의 절삭 반경 r은 1.0cm가 가장 좋은 것으로 나타났다. 통계프로그램 SAS의 STEPWISE 를 이용하여 골재별로 변형강도로부터 소성변형 깊이 및 동적 안정도를 추정하기 위해 모델을 개발하였으며 R2은 0.95이상이 얻어졌다. 향후 보다 많은 실험을 통해 이 시험법의 표준화 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이며, 새로운 배합설계 방법을 개발한다면 본 실험법의 적용을 검토해 볼 필요가 있을 것이다.

In this study the drift prediction models currently used in search and rescue(SAR) operations are introduced and the basic differences among them are analyzed by comparing the target classification, the treatment of environmental conditions, leeway equations and the determination of search area. In addition the new methods under development including AP98 of U.S. Coast Guard are compared and studied to improve the efficiency of SAR operation.