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에어로졸 역학-CFD 결합 모형을 이용한 도로변 연소·응축·마모·비산 입자의 확산 및 변환 모의
곽경환,이현호,김연욱,강경구,최원식,이석환,우상희,김창혁,이승복 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
본 연구는 자동차 미세먼지의 배출원별 도로변 이격거리에 따른 확산 및 변환 과정을 현실적으로 모의하기 위하여 에어로졸 역학 모형을 결합한 전산 유체 역학(CFD) 모형을 개발하였다. 에어로졸 역학 모형은 sectional 방식을 사용하여 가스상 물질의 응축 과정과 입자들 간의 충돌·병합 과정이 반영된 에어로졸 크기 분포를 모의한다. 자동차의 연소 입자, 응축성 입자, 마모 입자, 비산 입자를 구분하는 입자 배출 모듈을 구성하여 도로이동오염원의 배출량을 산정하고 모형에 입력하였다. 차종별 입자 배출량 산정에는 현장 실측 및 실험실 측정에 기반한 배출 계수와 연료별 배출 입자 크기 분포를 활용하였다. 도로로부터 배출되는 입자의 이격거리에 따른 확산 및 변환을 모의하기 위해 5 nm - 10 μm 범위의 입자 크기에 해당하는 15개 bin을 설정하였다. 모의 대상 기간 및 지역은 2020년 5월 25-28일 경부고속도로 안성IC-북천안IC 구간 중 안성천교 부근이다. 도로 풍하측 인접 지점에서는 20-30 nm 입자 수농도가 가장 높은 반면, 도로로부터 풍하측으로 이격거리가 증가함에 따라 배경 대기와의 혼합 및 배출 입자의 성장 과정에 의해 주로 60-100 nm 입자 수농도가 가장 높은 형태로 변화하였다. 모의한 이격거리별 입자 크기 분포는 현장에서 관측한 입자 크기 분포와 비교함으로써 모의 결과의 정확도를 검증하였다. 지속적인 연구를 통해 개발한 모형의 불확실성을 파악하고 배출원별 입자 배출량 등 정확한 입력 자료를 구축하여 점차 모의 정확도를 개선할 계획이다.
다변인회귀분석법과 Gustafson 방법에 의한 연령감정 정확도의 비교연구
곽경환,김종열 대한안면통증구강내과학회 1985 Journal of Oral Medicine and Pain Vol.10 No.1
This study comprised 157 extracted teeth, 73 of the teeth originated from mates and 84 from females, the age range was 12-79 years. The correlation coefficient of each Gustafson's criteria in relation to age was carried out. Age estimation were performed on 157 teeth according to the method by Gustafson and by use of multiple regression, as used by Johanson, after evaluating the six criteria of Gustafson by multiple regression computer analysis. Two prediction formulas and standard deviations were compared with each other. The results were as follows : 1. The author found that six Gustafson's criteria had strong correlation with age except root resorption, and correlation coefficients were r = 0.79 (Transparent dentin), r=0.72 (Secondary dentin), r 0.69 (Periodontal change), r=0.63(Attrition), r = 0.39 (Root resorption), respecti vely. 2. The age estimation formula by Gustafson's method was calculated as follows: Y 8.88 + 3.52X r =0.87, r2 = 0.76, SD = 8.18, F = 483.56, P < 0.01 The age estimation formula by multiple regression was calculated as follows: Y 8.57 + 6.37T + 6.37T + 4.63P + 2.70S + 2.40C + 3.08A + 1.34R r= 0.89, r2 = 0.78, SD = 7.82, F = 91.62, P < 0.01, Durbin-Watson Coefficient = 1.09 3. In comparison of two estimation formulas, the formula by multiple regression, the method of Johanson, was found to be slightly more reliable than Gustafson's method. Gustafson's method SD = 8.18, Multiple regression (Johanson's method) SD = 7.82 4. It was reaffirmed that Gustafson's six criteria could be a independent variable in multiple regression analysis.