세계 100대 악성 침입외래종인 유리알락하늘소(Anoplophora glabripennis)와 근연종인 노랑알락하늘소(가 칭, Anoplophora horsfieldii (Hope, 1843))가 2019년 제주도에서 처음 발견된 후 2023년까지 지속적으로 확인되었 다. 본 연구는 MaxEnt 알고리즘을 기반으로 하는 생물종 분포 모델을 이용하여 19개의 기후변화 변수에 노랑알락 하늘소(가칭) 먹이식물 5종(차나무, 팽나무, 멀구슬나무, 종가시나무, 비술나무)의 변수를 추가하여 외래해충인 노랑알락하늘소(가칭)의 현재·미래의 분포 가능지역에 대한 공간적 분포 특성을 규명하고 국가적 확산을 대응 하고자 한다. 모델 예측 정확도(AUC)는 0.983으로 출현지점을 정확하게 예측하는 비율이 매우 높다고 할 수 있다. 모델 예측 정확도의 증감에 영향을 주는 환경변수 중 먹이식물의 기여도가 70%를 상회하는 것으로 나타났다. 현재 75% 이상 분포 가능지역은 전라남도 진도군 일대와 경상북도 포항시 일대로 나타났으나 2050년에는 서해안을 따라 태안군까지 동해안을 따라 북한의 고성군까지 분포가 가능한 것으로 나타났다. 또한 75% 이상 분포 가능 면적은 현재 423㎢에서 2050년에는 9,270㎢로 약 대한민국 면적의 1/10 정도 확산될 것으로 예측된다.

미세구조 특성의 불확실성은 재료 특성에 많은 영향을 준다. 시멘트 기반 재료의 공극 분포 특성은 재료의 역학적 특성에 큰 영향을 미치며, 재료에 랜덤하게 분포되어 있는 많은 공극은 재료의 물성 예측을 어렵게 한다. 공극의 특성 분석과 재료 응답 간의 상관관계 규명에 대한 기존 연구는 통계적 관계 분석에 국한되어 있으며, 그 상관관계가 아직 명확히 규명되어 있지 않다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)을 활용한 이미지 기반 데이터 접근법을 통해 시멘트 기반 재료의 역학적 응답을 예측하 고, 공극분포와 재료 응답의 상관관계를 분석하였다. 머신러닝을 위한 데이터는 고해상도 마이크로-CT 이미지와 시멘트 기반 재료의 물성(인장강도)로 구성하였다. 재료의 메시 구조 특성을 분석하였으며, 재료의 응답은 상장균열모델(phase-field fracture model)에 기 반을 둔 2D 직접 인장(direct tension) 유한요소해석 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 입력 이미지 영역의 기여도를 분석하여 시편 에서 재료 응답 예측에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 CNN을 통하여 식별하였다. CNN 과정 중 활성 영역과 공극분포를 비교 분석하 여 공극분포특성과 재료 응답의 상관관계를 분석하여 제시하였다.

기후변화에 따른 서식지 감소는 생물다양성의 커다란 위협 요소 중 하나이고 생물종이 서식하는 공간적 분포에 대한 이해는 멸종위기종 관리, 생태계 복원 등 다양한 분야에서 매우 중요하다. 본 연구는 남한지역에서 서식하는 멸종위기종 Ⅰ급으로 지정된 붉은점모시나비를 대상으로 기후변화에 따른 서식분포변화를 분석하고자 한다. 이 를 위해서 최근 보전생물학, 동물생태학 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 MaxEnt 모델을 현재시기와 미래시기 의 생물기후변수에 적용하여 잠재적 서식지 분포 변화를 평가하였다. 붉은점모시나비는 미래시기에 서식지가 감소하는 경향으로 예측되었고, 기온보다 강수량에 의한 영향이 크고, 특히 강수량 계절성에 영향이 가장 클 것으 로 분석되었다. 분석결과는 국내 생물다양성 증진에 필요한 기초자료로서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 남한 지역에서 서식하는 멸종 위기 종 2급인 왕은점표범나비의 기후 변화에 따른 서식지 변화를 분석하고자 한다. 이를 위해 단일모델의 장단점을 보완하기 위해서 생물 보전과 동물 생태학 분야에서 널리 사용 되는 앙상블 모델을 활용하여 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 현재와 미래 기후 조건에서의 잠재적 서식지 변화를 평가하였다. 연구 결과에 따르면, 미래에는 왕은점표범나비의 서식지가 줄어들 것으로 예상되며, 이 변화 는 기온과 강수량 모두에 영향을 받을 것으로 나타났다. 특히 강수량의 계절적 변동이 가장 큰 영향을 미칠 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 기후 변화로 인한 생물종의 서식 분포의 이해를 향상시켜 멸종 위기 종 관리와 생태계 복원과 같은 다양한 분야에서 생물다양성 증진을 위한 중요한 기초 데이터로 활용될 것으로 기대된다.

프리캐스트 코핑의 중공부 주철근 단절로 인한 단점을 보완하고, 거치대 삽입 없이 주철근을 거치대로 활용할 수 있 도록 철근-콘크리트 접촉부의 응력집중을 완화할 수 있는 하중분산세트의 성능을 검토하였다. 유한요소해석 및 축소모형실험을 통해 검토한 결과 하중분산세트는 철근-콘크리트 접촉부의 응력집중을 효과적으로 완화시켜 거치 시 콘크리트 파손을 방지할 수 있을 것으로 판단된다.

This paper introduces a container loading problem and proposes a theoretical approach that efficiently solves it. The problem is to determine a proper weight of products loaded on a container that is delivered by third party logistics (3PL) providers. When the company pre-loads products into a container, typically one or two days in advance of its delivery date, various truck weights of 3PL providers and unpredictability of the randomness make it difficult for the company to meet the total weight regulation. Such a randomness is mainly due to physical difference of trucks, fuel level, and personalized equipment/belongings, etc. This paper provides a theoretical methodology that uses historical shipping data to deal with the randomness. The problem is formulated as a stochastic optimization where the truck randomness is reflected by a theoretical distribution. The data analytics solution of the problem is derived, which can be easily applied in practice. Experiments using practical data reveal that the suggested approach results in a significant cost reduction, compared to a simple average heuristic method. This study provides new aspects of the container loading problem and the efficient solving approach, which can be widely applied in diverse industries using 3PL providers.

In 2000s, three-dimensional shapes of gluon particles in a proton were discovered. It has been demonstrated that asymmetrical gravitational forces exist between these particles. The asymmetric gravitational force between gluon particles in a proton causes that proton to accelerate on its own and this is the basis of the gas mo;ecular motions. In this work, a simplified acceleration model which simulated the asymmetric gravitational force in a proton was proposed. Here we report the comparative study between density distribution of gravitational forces obtained from the proposed model and Max well-Boltzmann velocity distribution that are in good agreement with expressing the behavior of gas molecules respectively.

본 연구는 머신러닝 기법을 토대로 15개 환경 변수를 활용하여 소나무재선충병의 위험지역 분포를 예측하였다. 연구는 최대 엔트로피 모델을 머신러닝 기법으로 활용하였고, 연구 지역은 경주이며 연구 기간은 2018∼2020년이다. 모델의 평가에는 AUC(area under the curve)를 이용하였다. 연구 지역에서 소나무재선충병의 감염목 핵심 분포 지역은 2018년 대비 2019년과 2020년에 각각 2.5배와 4.7배 확대되었다. 소나무재선충병의 감염목 분포 추정 모델의 AUC는 모든 해에 최소 0.86 이상이었다. 모델에서 가장 중요한 변수는 직전 해의 감염목 근접도 이었다. 지형과 도로와의 인접성, 목조건물 인접성, 5월 평균 기온도 중요한 변수이었다. 인간 활동과 매개충의 생장 환경이 소나무재선충병의 공간적 분포에 중요한 역할을 한다는 것을 의미한다. 나아가 연구의 결과는 감염목 분포 정보의 지속적인 구축과 공유가 소나무재선충병 예방을 위한 정책과 연구에 중요하다는 것을 시사한다.

In this study, dual drainage system based runoff model was established for W-drainage area in G-si, and considering the various rainfall characteristics determined using Huff and Mononobe methods, the degree of flooding in the target area was analyzed and the risk was compared and analyzed through the risk matrix method. As a result, the Monobe method compared to the Huff method was analyzed to be suitable analysis for flooding of recent heavy rain, and the validity of the dynamic risk assessment considering the weight of the occurrence probability as the return period was verified through the risk matrix-based analysis. However, since the definition and estimating criteria of the flood risk matrix proposed in this study are based on the return period for extreme rainfall and the depth of flooding according to the results of applying the dual drainage model, there is a limitation in that it is difficult to consider the main factors which are direct impact on inland flooding such as city maintenance and life protection functions. In the future, if various factors affecting inland flood damage are reflected in addition to the amount of flood damage, the flood risk matrix concept proposed in this study can be used as basic information for preparation and prevention of inland flooding, as well as it is judged that it can be considered as a major evaluation item in the selection of the priority management area for sewage maintenance for countermeasures against inland flooding.

In this study, dual drainage system based runoff model was established for W-drainage area in G-si, and considering the various rainfall characteristics determined using Huff and Mononobe methods, the degree of flooding in the target area was analyzed and the risk was compared and analyzed through the risk matrix method. As a result, the Monobe method compared to the Huff method was analyzed to be suitable analysis for flooding of recent heavy rain, and the validity of the dynamic risk assessment considering the weight of the occurrence probability as the return period was verified through the risk matrix-based analysis. However, since the definition and estimating criteria of the flood risk matrix proposed in this study are based on the return period for extreme rainfall and the depth of flooding according to the results of applying the dual drainage model, there is a limitation in that it is difficult to consider the main factors which are direct impact on inland flooding such as city maintenance and life protection functions. In the future, if various factors affecting inland flood damage are reflected in addition to the amount of flood damage, the flood risk matrix concept proposed in this study can be used as basic information for preparation and prevention of inland flooding, as well as it is judged that it can be considered as a major evaluation item in the selection of the priority management area for sewage maintenance for countermeasures against inland flooding.

The topic of this study is the field of humanitarian logistics for disaster response. Many existing studies have revealed that compliance with the golden time in response to a disaster determines the success or failure of relief activities, and logistics costs account for 80% of the disaster response cost. Besides, the agility, responsiveness, and effectiveness of the humanitarian logistics system are emphasized in consideration of the disaster situation’s characteristics, such as the urgency of life-saving and rapid environmental changes. In other words, they emphasize the importance of logistics activities in disaster response, which includes the effective and efficient distribution of relief supplies. This study proposes a mathematical model for establishing a transport plan to distribute relief supplies in a disaster situation. To determine vehicles’ route and the amount of relief for cities suffering a disaster, it mainly considers the urgency, effectiveness (restoration rate), and uncertainty in the logistics system. The model is initially developed as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model containing some nonlinear functions and transform into a Mixed-integer linear programming (MILP) model using a logarithmic transformation and piecewise linear approximation method. Furthermore, a minimax problem is suggested to search for breakpoints and slopes to define a piecewise linear function that minimizes the linear approximation error. A numerical experiment is performed to verify the MILP model, and linear approximation error is also analyzed in the experiment.

본 연구는 한반도에서 Proto3 모형을 수행하기 위하여 필요한 3가지 기후인자 지도, 1. 식물 내한성 구역, 2. 쾨펜- 가이거 기후구, 3. 연누적강수량 영역에 대한 한반도 지도를 1 km 해상도로 제작하였다. Worldclim V2와 한반도 30 년 평균 기상대 데이터를 이용하여 한반도 최저극값온도 격자를 제작하였으며, 이를 활용하여 한반도 식물 내한성 구역 격자지도를 제작하여 Proto3에 이용하였다. 쾨펜-가 이거 기후구 지도는 Beck et al. (2018)의 쾨펜-가이거 기후구 지도를 Proto3에 적합하게 변형하였으며, 연누적강수량 영역은 Worldclim V2를 활용하여 제작하였다. 제작된 Proto3 기후 인자 지도를 활용하여 외래잡초 별나팔꽃의 정착 확산 가능 지역을 예측한 결과, 남한 대부분의 지역과 북한의 황해도를 포함한 남쪽 지방까지 전체 한반도 격자의 50.7%가 정착, 확산 가능지역으로 예측되었다. 본 결과는 별나팔꽃의 위해성 평가 및 관리 체계 수립 등에 활용가능할 것으로 판단된다.

지속적으로 관찰되어 온 백두산 화산폭발 전조 현상들이 사회적 이슈가 되고 있으며 주변국인 일본의 화산활동 또한 활발한 추세이다. 국내와 500km 이상 떨어진 위 화산들은 국내에 직접적인 피해를 주기 어렵지만 화산 분화와 함께 분출되는 화산재의 경우 국내에 직간접적인 피해를 미칠 수 있다. 화산재 확산대응의 일환으로 수치해석 모델이 국내외로 사용되고 있으며 각 수치해석 모델 은 사용된 수치해석 방법에 따라 한계가 있다. 본 논문에서는 라그랑지안 방법을 기반으로 한 PUFF-UAF 모델을 분석하였으며, 초기 입자의 수에 대한 의존성의 문제점과 많은 입자개수를 사용함에도 불구하고 나타나는 화산재 농도 예측의 부정확성에 대한 문제점을 제기하였다. 이에 본 논문 연구를 통하여 라그랑지안 기법의 전산효용성을 이용하고 나타난 문제점을 해결하기 위하여 PUFF-UAF 모 델의 결과에 가우시안 확산 모델을 적용하여 결과를 보완하는 PUFF-Gaussian 모델을 개발하였다. 실제 화산분화로 부터 관측된 결과 와 본 연구로 예측된 결과를 비교한 결과 본 연구에서 제안한 방법의 효용성을 보였다.

본 연구는 국내 냉동보관창고 보관온도에 대한 조사자료를 활용하여, 온도분포를 추정하였고 이를 미생물 위해 평가(microbial risk assessment; MRA)의 입력변수로 활용 할 수 있도록 적정 확률분포 모델을 제시하였다. 조사에 참여한 8곳의 냉동보관창고에서 측정된 공간상의 온도는 최저 -25.8oC, 최고 -10.3oC, 평균 -20.48 ± 3.08oC이었으며, - 18oC이상의 냉동창고 비율은 20.4%로 조사되었다. 공간별 온도분포는 자연대류를 이용하는 냉동창고의 경우 상단 (2.4~4 m) -22.57 ± 0.84oC, 중단(1.5~2.4 m) -22.49 ± 1.05oC, 하단(0.7~1.5 m) -22.68 ± 1.03oC, 최고온도차이는 1.78oC이 었으며, 강제대류를 이용하는 냉동창고의 온도분포는 상단 (2.4~4 m) -17.81 ± 1.47oC, 중단(1.5~2.4 m) -17.94 ± 1.44oC, 하단(0.7~1.5 m) -18.08 ± 1.42oC, 최고온도차이는 0.94oC로 조사되었다. 보관온도는 냉동창고 모든 공간에서 온도가 일정하게 유지되는 것이 아니라 편차가 존재하는 것으로 나타났다. 이상의 수집된 온도자료는 @RISK를 이용, 적합성 검정(GOF: A-D, K-S test)을 수행하여, MRA에서 활용할 수 있는 국내 냉동보관창고 온도분포에 대한 가장 적합한 확률분포모델로 Lognormal [5.9731,3.3483, shift(-26.4281)] 이 선정하였다.