The increasing number of technology transfers from public research institutes in Korea has led to a growing demand for patent recommendation platforms for SMEs. This is because selecting the right technology for commercialization is a critical factor in business success. This study developed a patent recommendation system that uses technology transfer data from the past 10 years to recommend patents that are suitable for SMEs. The system was developed in three stages. First, an item-based collaborative filtering system was developed to recommend patents based on the similarities between the patents that SMEs have previously transferred. Next, a content-based recommendation system based on TF-IDF was developed to analyze patent names and recommend patents with high similarity. Finally, a hybrid system was developed that combines the strengths of both recommendation systems. The experimental results showed that the hybrid system was able to recommend patents that were both similar and relevant to the SMEs' interests. This suggests that the system can be a valuable tool for SMEs that are looking to acquire new technologies.

Experimental measurements of flame shape and heat transfer characteristics were performed for impinged inverse diffusion flame(IDF) using propane as a fuel. The purpose of this study is to identify the favorable co-axial inverse diffusion flame structure for impingement heating. The flame consisted of an entrainment zone and mixing and combustion zone. The heat flux which represents heat transfer rate is measured by using a heat flux sensor that is located at the center of the impingement plate. The inverse diffusion flame structure has been classified into six modes. In these modes, several favorable flames for impingement heating were identified. In this study, the parameters are overall equivalent ratio(Φ), nozzle to impingement plate distance(h/d), vertical distance from the stagnation point and Reynolds number(Re) of combustion air.

IPCC 제5차 평가보고서에 따르면 극한강우의 빈도 및 강도가 증가할 가능성이 매우 높을 것으로 예측되고 있다. 실제로 극한강우에 따른 침수피 해가 증가하고 있으며, 이에 따라 기후변화의 영향을 반영한 미래 확률강우량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화 RCP 8.5 시나리오로부터 도출된 미래 연 최대 일강수량 자료의 추세분석과 scale-invariance 기법을 이용하여 미래 확률강우량을 추정하였다. 먼저, 기상청 관할 60개 기상 관측소의 관측 강우자료를 이용하여 관측소별로 스케일 특성을 검토한 후, 현재기후 모의자료를 이용하여 scale-invariance 기법의 적용가능성을 검증하였다. 그 후, 미래 일 강수량 시계열을 scale-invariance 특성에 따라 유도된 IDF 곡선식에 적용하여 기후변화의 영향을 반영한 지속시간별 확률강우량을 추정하였다. 대부분의 지점에서 확률강우량이 증가할 것으로 예측되었으나, 일부 지역의 경우에는 감소할 가능성도 있음을 살펴볼 수 있다.

지속기간별 강우자료의 보유연한이 충분하지 않은 지역에도 실용적인 적용이 가능한 IDF 관계식을 유도하였다. 이 관계식은 두개의 모형변수와 재현기간으로 구성된 근사식으로서, 지속기간별 강우자료를 통합하고 정규화 하는 변환과정을 통하여 통계적으로 유도되었다. 강우자료의 변환을 위하여 Kruskal-Wallis 통계량과 Manly 변환을 적용하였는데 이 결과 해석적으로 간단한 형식의 IDF 관계식을 얻을 수 있었다. 특히 보유 자료의 수가 제한된 경우 주로

본 연구에서는 비동질성 Markov 모형을 이용한 시간강수량의 모의발생을 수행하였다. 즉, 대상유역을 선정하고 시간강수량을 모의하여, 모의된 시간강수량을 이용한 확률강수량 및 확률홍수량을 산정하여 관측자료와 비교함으로써 비동질성 Markov 모형의 적용성을 평가하였다. 모의발생된 강수자료와 관측강수자료의 통계적 특성은 매우 유사한 것으로 나타났으며, 특히 모의년수가 증가할수록 극치값이 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 모의자료를 이용해 산정한 확률홍수량