This research is about a study on the flow stress of Inconel 601 under hot deformation. For Inconel 601, hot compression tests on gleeble 3500 system under 925℃, 1050℃ and 1150℃ and 0.001/s, and 5/s of strain rates were done. The flow behavior of the Inconel 601 was studied and modeled. In this study, the flow stress was modeled using deep neural network and support vector regression algorithm. The flow stress of Inconel 601 was dependent on strain rate and temperature. It was found that both the deep neural network and support vector regression adequately described the flow stress variation of Inconel 601. However, the model by the support vector regression was found to be superior to the model by the deep neural network. The construction of the model by SVR was more efficient than the construction by DNN. Also the prediction accuracy of the model by SVR was better than the accuracy of the model by DNN. It is found that the MAPE(Mean absolute percentage error) of the DNN based model was 4.89% while the MAPE of the SVR based model was 1.98%.

한국에서 결핵은 소위 후진국 병으로 인식되어 사라진 질병으로 여겨진다. 그러나 한국은 OECD 가입국 중 결핵 발병률 및 사망률이 가장 높은 국가로 결핵은 여전히 사회적 문제이다. 특히 결핵은 사회적 질병으로서 다양한 사회 ․환경적 요인들이 작용하여 나타나는 질병이기에 이에 대한 연구가 필요하다. 하지만 한국의 결핵 관련 연구는 생의학적 결정 요인 연구에 집중되어, 이외에 발병에 영향을 미칠 수 있는 사회 ․환경적 결정요인 연구는 매우 부족한 실정이다. 이는 결핵 발병의 생의학적 결정 요인과 사회 ․환경적 결정 요인을 통합적으로 분석하고 있는 최근의 세계적 연구 흐름과도 동떨어져 있다. 따라서 본 연구는 2015년 국내 결핵 발병률의 공간적 차이를 확인하고, 아이겐벡터 공간필터링 모형을 이용하여 공간적 차이에 기반한 결핵 발병의 사회 ․환경적 결정요인을 분석해 보고자 한다.

묘목 생산성과 적절한 품질을 유지하기 위하여 시비는 매우 중요하지만, 수종에 따른 최적의 시비량을 결정하기는 어렵다. 이 연구에서는 경제림 육성 수종인 물푸레나무, 들메나무, 잣나무, 전나무를 대상으로 복합비료 1x(N 6.9 g m-2, P 3.1 g m-2, K 3.7 g m-2), 2x(1x의 2배), 4x(1x의 4배) 처리가 묘목의 생장과 양분변화에 미치는 영향을 양분벡터분석(Vector diagnosis)을 이용하여 정량화하였다. 시비량이 증가함에 따라 물푸레나무와 들메나무의 수고와 근원경은 증가하는 경향을 보였고 잣나무와 전나무는 시비량에 따른 차이를 보이지 않았다. 처리 1x, 2x, 4x는 대조에 비하여 물푸레나무의 건중량을 각각 43, 11, 87% 증가시켰고, 들메나무는 각각 36, 145, 143% 더 증가시켰다. 반면 잣나무와 전나무 건중량은 시비량에 따른 유의한 차이가 없었다. 시비에 대한 양분벡터반응은 수종과 시비량에 따라 상이한 경향을 보였는데, 물푸레나무 조직의 질소 농도는 생장 및 질소함량의 증가만큼 증가하지 않는 “양분결핍” 상태였고, 들메나무는 흡수한 것보다 생장이 증가하여 농도가 감소하는 “양분희석” 상태였으며, 잣나무와 전나무는 생장이 거의 증가하지 않으면서 농도는 약간 감소하는 “과량길항” 현상을 보였다. 본 연구는 물푸레나무와 들메나무는 처리 2x 또는 그 이상의 시비가 요구되고, 잣나무와 전나무의 경우 초기 시비를 하지 않아도 생장과 양분 흡수에 문제가 없음을 보여주고 있다.

Sustainable development is no longer an option, but a requirement. Under this awareness, UN adopted 17 goals for a new sustainable development agenda on September 2015, named ‘Sustainable Development Goals(SDGs)’. The Korean Society of Rural Planning(KSRP) is established on July 1994 for the sustainable development of rural areas. On the purpose to quantitatively analyze the research trend of KSRP’s publications with the viewpoint of SDGs, the qualitative documents of 17 SDGs and 771 publications were mathematically transformed into vectors and the similarity was numerically measured with the ‘Vector Space Model(VSM)’. The results show that ‘Sustainable cities and communities(SDG 11)’, ‘Zero hunger(SDG 2)’, ‘Life on land(SDG 15)’ and ‘Responsible consumption and production(SDG 12)’ have strong relationships with KSRP, while those of ‘Affordable and clean energy(SDG 7)’, ‘Peace, justice and strong institution(SDG 16)’ and ‘Gender equality(SDG 5)’ are weak. It is also found that the relationships of KSRP publications with ‘energy’ and ‘climate change’ issues(SDG 7, 13) were greatly increased during the period of 1995-2016, in spite of their weak relationships.