Cellulose has experienced a renaissance as a precursor for carbon fibers (CFs). However, cellulose possesses intrinsic challenges as precursor substrate such as typically low carbon yield. This study examines the interplay of strategies to increase the carbonization yield of (ligno-) cellulosic fibers manufactured via a coagulation process. Using Design of Experiments, this article assesses the individual and combined effects of diammonium hydrogen phosphate (DAP), lignin, and CO2 activation on the carbonization yield and properties of cellulose-based carbon fibers. Synergistic effects are identified using the response surface methodology. This paper evidences that DAP and lignin could affect cellulose pyrolysis positively in terms of carbonization yield. Nevertheless, DAP and lignin do not have an additive effect on increasing the yield. In fact, combined DAP and lignin can affect negatively the carbonization yield within a certain composition range. Further, the thermogravimetric CO2 adsorption of the respective CFs was measured, showing relatively high values (ca. 2 mmol/g) at unsaturated pressure conditions. The CFs were microporous materials with potential applications in gas separation membranes and CO2 storage systems.

Identifying the water circulation status is one of the indispensable processes for watershed management in an urban area. Recently, various water circulation models have been developed to simulate the water circulation, but it takes a lot of time and cost to make a water circulation model that could adapt the characteristics of the watershed. This paper aims to develop a water circulation state estimation model that could easily calculate the status of water circulation in an urban watershed by using multiple linear regression analysis. The study watershed is a watershed in Seoul that applied the impermeable area ratio in 1962 and 2000. And, It was divided into 73 watersheds in order to consider changes in water circulation status according to the urban characteristic factors. The input data of the SHER(Similar Hydrologic Element Response) model, a water circulation model, were used as data for the urban characteristic factors of each watershed. A total of seven factors were considered as urban characteristic factors. Those factors included annual precipitation, watershed area, average land-surface slope, impervious surface ratio, coefficient of saturated permeability, hydraulic gradient of groundwater surface, and length of contact line with downstream block. With significance probabilities (or p-values) of 0.05 and below, all five models showed significant results in estimating the water circulation status such as the surface runoff rate and the evapotranspiration rate. The model that was applied all seven urban characteristics factors, can calculate the most similar results such as the existing water circulation model. The water circulation estimation model developed in this study is not only useful to simply estimate the water circulation status of ungauged watersheds but can also provide data for parameter calibration and validation.

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지(PM2.5) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로 졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 M6모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 M6 모델을 사용하여 계산된 PM2.5와 관측된 PM2.5농도 사 이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차(RMSE=10.70 μg m−3)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 PM2.5농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경 험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 PM2.5산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 PM2.5를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.

이 연구에서는 Earth Observing System Terra 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 협대역 방출율(채널 29, 30, 31) 자료와 다중선형회귀모형을 이용하여 지표면 광대역 방출율을 추정하였다. 다중선형회귀모형 도출 및 검증을 위한 분광 방출율 자료는 MODIS University of California, Santa Barbara와 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer spectral library 의 307종(토양 123종, 식생 32종, 물 19종, 인위적 재료 43종, 바위 90종)을 사용하였다. 도출된 다중선형회귀모형의 결정계수(R 2 )는 0.95 (p< .001)로 높 게 나타났고 또한 이 모형 결과와 이론적 광대역 방출율 값의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)는 0.0070이었다. 그리고 이 연구 결과에 따라 계산된 지표면 광대역 방출율을 선행 연구 Wang et al. (2005)의 결과와 비교하였다. 그 결과 아시아, 아프리카, 오세아니아 지역에서 이 연구와 Wang et al. (2005)의 결과에 대한 1월 평균 지표면 광대역 방출율의 평균제곱근오차는 0.0054이었고 최소와 최대 편차는 각각 0.0027과 0.0067이었으며 이러한 통계 값은 8월에 도 유사하였다. 이 연구에서 다중선형회귀모형에 의하여 계산한 지표면 광대역 방출율은 Wang et al. (2005)의 값과 큰 차이가 없이 비교적 정확하게 산출되었으나 산출 정확성 향상을 위해서는 토지피복특성에 따른 차별화된 회귀모형 적 용 필요성이 제기된다.

이 연구는 북서태평양에서 여름철(7-9월) 동안 발생하는 태풍 빈도를 예측하기 위한 다중회귀모델을 4가지 원격패턴을 이용하여 개발하였다. 이 패턴은 4-5월 동안 동아시아 대륙에서의 시베리아 고기압 진동, 북태평양에서의 북태평양 진동, 호주근처의 남극진동, 적도 중앙태평양에서의 대기순환으로 대표된다. 이 통계모델은 이 모델로부터 예측된 높은 태풍발생빈도의 해와 낮은 태풍발생빈도의 해 사이에 차를 분석함으로써 검증되었다. 높은 태풍발생빈도의 해에는 다음과 같은 4가지의 아노말리 특성을 나타내었다: i) 동아시아 대륙에 고기압성 순환 아노말리(양의 시베리아 고기압진동), ii) 북태평양에 남저북고의 기압계 아노말리, iii) 호주 근처에 저기압성 순환 아노말리(양의 남극진동), iv) 봄부터 여름 동안 니뇨3.4 지역에 저기압성 순환 아노말리. 따라서 적도 서태평양에서 무역풍 아노말리는 양반구의 아열대 서태평양에 위치한 저기압성 순환 아노말리에 의해 약화되었다. 결국, 이러한 기압계 아노말리의 공간분포는 열대 서태평양에 대류를 억제하는 대신 아열대 서태평양에 대류를 강화시켰다.

  Ultra-high voltage transformer industry has characteristic of small quantity batch production system by other order processing unlike general mass production systems. In this industry, observance of time deadline is very important in market competitive

강수는 다양한 대기 변수들의 영향으로 나타나기 때문에 비선형성이 매우 강하다. 따라서 역학 모형을 통해 예측된 강수의 보정은 비선형 모형인 인공 신경망 등을 통해 가능할 것이지만, 인공 신경망의 경우 초기 가중치 선택, 지역 최소화 문제, 뉴런의 수 결정 등의 문제로 인한 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 다중 선형 회귀 모형을 이용하여 CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하였으며, 예측성을 살펴보았다. 이를 위하여 우선 PNU/CME 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation model, CGCM)(박혜선과 안중배, 2004)을 이용하여 1979년부터 2005년까지 매해 4월부터 8월까지 5개월간 앙상블 적분을 하였다. 적분 결과 중 한반도를 포함한 동북아시아 지역(110˚E-145˚E, 25˚N-55˚N)의 여름철인 6월(리드 2), 7월(리드 3), 8월(리드 4) 및 여름철 평균인 JJA(from June to August) 기간의 PNU/CME CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하기 위해 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)를 이용하였다. PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과 중 강수, 500 hPa 연직 속도, 200 hPa 발산장, 지상 기온 등의 예측 인자와 관측 강수와의 선형적인 관계를 이용하여 MLR 모형을 구축하였다. 그리고 교차 검증(cross- validation)을 수행하여 PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과와 교차 검증 결과를 비교하였다. 상관계수, 적중률 (hit rate), 오보율(false alarm rate) 그리고 Heidke 기술 점수(Heidke skill score) 등을 살펴본 바, 보정하지 않은 모형의 결과에 비해 MLR 모형을 이용하여 보정한 결과의 강수에 대한 예측성이 뛰어난 것을 알 수 있었다.

본 연구의 목적은 기상자료(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속) 기반의 다중선형 회귀모형을 개발하여 농업용저수지 저수율을 예측 하는 것이다. 나이브 베이즈 분류를 활용하여 전국 1,559개의 저수지를 지리형태학적 제원(유효저수량, 수혜면적, 유역면적, 위도, 경도 및 한발빈도)을 기준으로 30개 군집으로 분류하였다. 각 군집별로, 기상청 기상자료와 한국농어촌공사 저수지 저수율의 13년(2002~2014) 자료를 활용하여 월별 회귀모형을 유도하였다. 저수율의 회귀모형은 결정계수(R2)가 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)가 0.73, 평균제곱근오차가 8.33%로 나타났다. 회귀모형은 2년(2015~2016) 기간의 기상청 3개월 기상전망자료인 GloSea5 (GS5)를 사용하여 평가되었다. 현재저수율과 평년저수율에 의해 산정되는 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)에 의한 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석의 적중률은 관측값을 이용한 회귀식에서 0.80과 GS5를 이용한 회귀식에서 0.73으로 나타났다. 본 연구의 결과를 이용해 미래 저수율을 전망하여 안정적인 미래 농업용수 공급에 대한 의사결정 자료로 사용할 수 있을 것이다.

A statistical forecast model for early spring (March and April) precipitation over South Korea is developed by using multiple linear regression method. Predictors are selected among the forty five large-scale atmospheric and oceanic indices. Because the model is meant to use for real-time forecast, the predictors are chosen from the indices that have statistically significant lag correlation with observed early spring precipitation. The selected predictors of early spring precipitation are North Pacific Pattern with 6-month lead, Siberian High Index with 5-month lead and Indian Ocean Basin Mode Index with 3-month lead from March, and they are statistically independent. We applied leave-two-out cross validation. According to the regression map between these indices and synoptic circulations around Korean peninsula, these indices represent the induction of early spring rainfall by controlling East Asian jet and low level moisture flux. The regression coefficients for each training period show that three indices affects evenly at every forecast year and they show stable variability, indicating that the influence of each index does not depend on training period. The developed statistical model significantly predicted early spring precipitation over South Korea (r=0.63, p-value<0.01). Also it marks 61% of hit rate according to the three-category deterministic forecast.

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. Forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using statistical methods based on hydrometeorological data. Predictors which is used to forecast seasonal inflow to Andong dam are selected from southern oscillation index, sea surface temperature, and 500 hPa geopotential height data in northern hemisphere. Predictors are selected by the following procedure. Primary predictors sets are obtained, and then final predictors are determined from the sets. The primary predictor sets for each season are identified using cross correlation and mutual information. The final predictors are identified using partial cross correlation and partial mutual information. In each season, there are three selected predictors. The values are determined using bootstrapping technique considering a specific significance level for predictor selection. Seasonal inflow forecasting is performed by multiple linear regression analysis using the selected predictors for each season, and the results of forecast using cross validation are assessed. Multiple linear regression analysis is performed using SAS. The results of multiple linear regression analysis are assessed by mean squared error and mean absolute error. And contingency table is established and assessed by Heidke skill score. The assessment reveals that the forecasts by multiple linear regression analysis are better than the reference forecasts.

본 연구에서는 다중회귀분석을 이용하여 산악효과를 야기하는 지형인자와 강수와의 관계를 파악하였다. 섬 전체가 산악지형인 제주도의 연평균강수량과 지수홍수법으로 산출한 확률강우량을 강수자료로 사용하여 산악효과를 야기하는 지형인자로 선정한 고도, 위 경도와 회귀모형을 구성하였다. 회귀분석 결과 연평균강수량과 고도와의 선형관계가 확률강우량에서도 동일하게 나타났으며, 고도이외에 위도, 경도를 각각 추가인자로 고려할 경우 강우량과 더욱 강한 상관성을 보였다. 또한,