Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.426-427
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2023
최근 현대인의 식습관 및 고령화로 인해 당뇨병 환자의 수가 연간 증가하고 있다. 따라서 현재는 아직 당뇨병이 발생하지 않았더라도 미래에 발생할 가능성 예측의 중요성이 커지고 있다. 기존의 당뇨병 발생 여부 진단 연구는 회귀 분석과 같은 단일 모델을 사용하여 수행된다. 그러나 당뇨병에 영향을 미치는 변수들은 복잡하게 얽혀있어 단일 모델만으로는 패턴을 충분히 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 데이터에 적합하게 자동으로 다층 스태킹 앙상블 모델을 구성하는 알고리즘을 이용한 다층 스태킹 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 성능이 높은 모델들을 기준으로 층을 쌓으며 모델을 구성하며 실험 결과 다른 자동 기계학습 라이브러리와 비교해 F1 score 기준으로 최대 12.89%p의 성능 향상을 보였다.
일반적 의미의 소수력발전은 계곡이나 저낙차의 하천에서 시도되었으나, 한국의 지형과 강수패턴등은 소수력발전을 활성화하기에 어려운 점들이 있었다. 이에 최근에는 정수장, 하수처리장등과 같은 인공구조물에 소수력발전을 설치 운영하는 방향으로 가고 있으며, 특히 화력발전소 냉각공정에 사용되는 해수를 이용한 소수력발전이 크게 성공하였고 확대설치 되어가고 있다. 해안에 위치하는 LNG인수기지에서는 LNG의 기화에 해수를 열원으로 사용하며, 기화공정에서 열교환 후 바다에 배출된다. 이 때 기화해수와 공기와의 접촉으로 생성된 거품은 해양미생물과의 복합작용으로 쉽게 깨어지지 않고 바다로 떠내려가게 된다. 이러한 거품은 시각적 거부감으로 인하여 인근어민들의 불편함을 야기하고 있으며, 또한 배출해수와 일반해수와의 온도차로 인한 인근 어장이나 양식장의 어획고에 미칠 수 있는 부작용의 가능성에 대한 우려는 더욱 방류해수의 적절한 처리를 필요로 하고 있다. 이러한 방류해수의 거품생성을 해결하는 데 있어 근본적인 해결방법은 심층배수법인데, 심층배수 구조물에 발전수차를 추가 설치만 하면 수력발전이 가능하다. 방류해수의 거품관련 환경문제를 해결하면서 동시에 청정전력을 생산할 수 있는 해양소수력발전에 대하여 KOGAS에서는 LNG 인수기지에의 적용가능성을 분석하고 있으며, 방류해수의 낙차와 조수간만의 차를 이용하는 해양소수력발전을 LNG 인수기지에의 적용하는 것으로는 세계최초의 시도이다. 주변지형에 따른 입지여건을 분석하고, 해수계통분석, 소수력발전방법, 수차종류, 수차용량, 수차개수, pond의 크기등을 결정하고, 수리해석 및 경제성분석을 수행할 것이며 소수력발전의 타당성여부에 대한 가늠을 잡고자 한다.
This paper examines the impact of large-scale tidal flat reclamations on environment by analyzing land use change, ocean cultivation, water quality, sea biota and climate in Shiwha, Sosan and Saemankeum districts. The data used in this paper include Landsat TM images and documents related to population, industry, water quality, sea biota and climate at the time of the pre- and post-reclamation. Many times of field reclamations contribute to the creatation of newly available land for urban and industrial development, but cause environmental degradation significantly. The increase of pollution load and the change of coastal ecology, also cause some changes of climatic element such as relative humidity. As tidal flats were reduced, the area of ocean cultivation and the population of fishing industries were decreased. Conceming the sustainable development. it is necessary to carry out a careful environmental impact assessment accumulating monitoring environmental data continuously by using GIS techniques.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.5
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pp.1861-1870
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2013
A climate change-driven increased hydrological variability has been widely acknowledged over the past decades. In this regards, rainfall simulation techniques are being applied in many countries to consider the increased variability. This study proposed a Homogeneous Hidden Markov Chain(HMM) designed to recognize rather complex patterns of rainfall with discrete hidden states and underlying distribution characteristics via mixture probability density function. The proposed approach was applied to Seoul and Jeonju station to verify model's performance. Statistical moments(e.g. mean, variance, skewness and kurtosis) derived by daily and seasonal rainfall were compared with observation. It was found that the proposed HMM showed better performance in terms of reproducing underlying distribution characteristics. Especially, the HMM was much better than the existing Markov Chain model in reproducing extremes. In this regard, the proposed HMM could be used to evaluate a long-term runoff and design flood as inputs.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.1
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pp.42-55
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2017
Since the phases and patterns of the climate adaptability of vegetation can greatly differ from region to region, an intensive pixel scale approach is required. In this study, Partial Least Squares (PLS) regression on satellite image-based vegetation index is conducted for to assess the effect of climate factors on vegetation productivity and to predict future productivity of forests vegetation in South Korea. The results indicate that the mean temperature of wettest quarter (Bio8), mean temperature of driest quarter (Bio9), and precipitation of driest month (Bio14) showed higher influence on vegetation productivity. The predicted 2050 EVI in future climate change scenario have declined on average, especially in high elevation zone. The results of this study can be used in productivity monitoring of climate-sensitive vegetation and estimation of changes in forest carbon storage under climate change.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.6
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pp.586-591
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2014
In this study, we introduce Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) classifier using Artificial Bee Colony(ABC) algorithm in order to classify between precipitation event and non-precipitation event from given radar data. Input information data is rebuilt up through feature analysis of meteorological radar data used in Korea Meteorological Administration. In the condition phase of the proposed classifier, the values of fitness are obtained by using Fuzzy C-Mean clustering method, and the coefficients of polynomial function used in the conclusion phase are estimated by least square method. In the aggregation phase, the final output is obtained by using fuzzy inference method. The performance results of the proposed classifier are compared and analyzed by considering both QC(Quality control) data and CZ(corrected reflectivity) data being used in Korea Meteorological Administration.
Due to new social environment, expenditure on eating out has increased over the last few year, thereafter the food-tech industries have steadily grown as well. We have studied what variable would affect customer's choices when they plan to eat out or order in. There are two variables are taken into account to prove it. Firstly, it is climate changes, such as an amount of rainfall, snowfall and clouds. Secondly, it is days, such as seasons and holidays. Based on this, we looked up the SikSin user's behaviors patterns, then did analysis of the daily data provided by the Meteorological office. By the end of the study, it turned out that two variables, climate changes and days, both have a strong influence on customer's choices. It is considered that this research outcome will make contributions to small businesses founders who want to take the initiative, marketing managers and people who are engaged in the food-tech industry.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.40-40
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2018
현실화된 기후변화로 인하여 강수패턴 및 강수량의 변화가 발생함에 따라 물 관리의 불확실성이 증가하고 있는 실정이며 또한 2014년부터 시작된 극심한 가뭄은 안정적인 용수공급에 많은 어려움을 주고 있다. 예로 보령댐의 경우 저수율이 2015년 19%, 2017년 8.3%로 역대 최저를 기록한 바 있고 2018년 3월 기준 운문댐과 밀양댐의 경우 저수율이 각각 11%(심각), 26.2%(경계)로 극심한 물부족에 시달리고 있다. 이러한 극심한 가뭄에 대응하기 위해서는 시설간 연계 운영, 급수체계 조정, 도수로 가동 등과 같은 구조적 대책과 더불어 저수용량에 따라 용수공급량을 감축하는 형태의 비구조적 대책의 일환인 용수공급 조정기준이 동시에 이루어져야 한다. 용수공급 조정기준은 국토교통부에서 주기적으로 발생하고 있는 가뭄에 대하여 대응하기 위해 만들어진 기준으로 다목적댐의 저수량을 기준으로 단계별(관심, 주의, 경계, 심각) 공급량을 감축하여 장기간 공급함으로써 국가재난을 사전에 예방하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 용수공급 조정기준을 수립하기 위해서는 최소 20년 이상의 과거 관측된 유입량 자료를 모의 발생하여 이수안전도 95%이상을 만족하는 단계별 용수공급 조정 기준선을 작성하게 된다. 하지만 신규 댐의 경우 관측된 유입량 자료가 전무함에 따라 용수공급 조정 기준을 수립하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰할 수 있는 유입량 자료를 생산하기 위해 첫 번째로 물리적 기반인 분포형 강우-유출 모형을 구축하고 검보정을 수행하였으며 이처럼 구축된 강우-유출모형을 이용하여 다수의 유입량 자료를 생산하였다. 두 번째로 SAMS 2007을 이용하여 유입량 자료를 모의 발생시켰으며 이를 저수지 운영에 활용하여 이수안전도 95%를 만족하는 용수공급 조정기준을 수립하였다. 본 연구의 결과는 극심한 가뭄에 대비하여 안정적인 용수공급 및 수자원 확보 등 이수적인 측면에서 크게 활용 가능할 것으로 판단된다.
Lee, Ji Wan;Jung, Chung Gil;Kim, Da Rae;Kim, Seong Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.84-84
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2017
IPCC 4차 보고서(2007)에 따르면, 미래 기후변화로 인한 가장 취약한 부분으로 강수패턴의 시 공간 변화로 인한 가용 수자원의 변화를 선정하였으며 IPCC 5차 보고서(2014)는 특히 아시아지역은 지역별 대처전략수립, 물 재활용 등 수자원 다양화, 통합형 수자원 관리를 권고하였다. 지하수의 변화와 같이 흐름속도가 느리고 지속적인 요소의 경우에는 지표 기후변화의 영향을 쉽게 인식할 수 없으나 지표변화에 따른 변동이 지하수 환경에서 관측되기 시작하면 그 영향은 지표보다 훨씬 장기적으로 나타남에 따라 미래 기후변화에 따른 수자원의 효율적 관리를 위해서 지하수 거동에 대한 분석이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 금강유역($9,865km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 지표수와 지하수의 상호작용에 의한 물수지 분석을 수행하고, 기후변화에 따른 지하수 거동을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 금강유역을 표준유역 단위로 구분하고, 기상자료, 다목적댐(대청댐, 용담댐)과 다기능보(공주보, 백제보, 세종보) 운영자료와, 국가지하수정보센터에서 관측 및 관리하고 있는 지하수위 관측 자료를 수집하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 금강유역 내 위치하는 다목적댐 및 다기능보의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고, 실측 지하수위, 토양수분 자료를 이용하여 모형의 보정(2005~2009)과 검증(2010~2015)을 실시하였다. 기후변화에 따른 지하수 거동 분석을 위해 기후변화 시나리오는 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용하였으며, 기준년(1975-2005)년에 대해 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 지하수위 거동을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1727-1731
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2008
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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