• Journal of the Korean earth science society
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• v.26 no.7
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• pp.706-713
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• 2005

Subsurface oceanic data (Z20; Depth of $20^{\circ}C$ isotherm and WWV; Warm Water Volume) from the tropical Pacific Ocean from 1980 to 2004 were utilized to examine upper ocean variations in relation to E1 Nino. Time series analysis using EOF, composite, and cross-correlation methods indicated that there are significant time delays between subsurface oceanic parameters and the Nino3.4 SST. It implied that Z20 and WWV would be more reliable predictors of El Nino events. Based on analyzed results, we also constructed neural network model to predict the Nino3.4 SST from 1996 to 2004. The forecasting skills for the model using WWV were statistically higher than that using the trade wind except for short range forecasting less than 3 months. This model greatly predicted SST than any other previous statistical model, especially at lead times of 5 to 8 months.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.143-143
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• 2023

최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.10 no.1
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• pp.11-19
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• 2023

Alien species are known to threaten regional biodiversity globally, which has increased global interest regarding introduction of alien species. The Ministry of Environment of Korea designated species that have not yet been introduced into the country with potential threat as alert alien species to prevent damage to the ecosystem. In this study, potential habitats of Esox lucius and Maccullochella peelii, which are predatory and designated as alert alien fish, were predicted on a national basis. Habitat suitability was evaluated using EHSM (Ecological Habitat Suitability Model), and water temperature data were input to calculate Physiological Habitat Suitability (PHS). The prediction results have shown that PHS of the two fishes were mainly controlled by heat or cold stress, which resulted in biased habitat distribution. E. lucius was predicted to prefer the basins at high latitudes (Han and Geum River), while M. peelii preferred metropolitan areas. Through these differences, it was expected that the invasion pattern of each alien fish can be different due to thermal preference. Further studies are required to enhance the model's predictive power, and future predictions under climate change scenarios are required to aid establishing sustainable management plans.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.5
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• pp.1-8
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• 2019

This paper carried out a study to reduce damage from jellyfish whose population has increased due to global warming. The emergence of jellyfish on the beach could result in casualties from jellyfish stings and economic losses from closures. This paper confirmed from the preceding studies that the pattern of jellyfish's appearance is predictable through machine learning. This paper is an extension of The prediction model of emergence of Busan coastal jellyfish using SVM. In this paper, we used deep neural network to expand from the existing methods of predicting the existence of jellyfish to the classification by index. Due to the limitations of the small amount of data collected, the 84.57% prediction accuracy limit was sought to be resolved through data expansion using bootstraping. The expanded data showed about 7% higher performance than the original data, and about 6% better performance compared to the transfer learning. Finally, we used the test data to confirm the prediction performance of jellyfish appearance. As a result, although it has been confirmed that jellyfish emergence binary classification can be predicted with high accuracy, predictions through indexation have not produced meaningful results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.213-213
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• 2020

최근 나타나는 지구온난화와 이상기후로 인해 가뭄과 홍수피해 같은 자연재해 발생 빈도가 높아졌고, 하천에서는 오염된 수질과 수생태계 복원 및 수변공간 조성, 수자원 관리 등의 목적으로 수질환경 개선사업이 진행되고 있다. 수질환경 측면에서 하천에서 발생하는 가장 큰 문제점으로는 녹조 즉, 남조류의 발생을 예로 들 수 있다. 본 연구에서는 최근 보 개방을 통하여 수질개선 효과가 나타나고 있는 금강을 대상으로 세종보, 공주보, 백제보 구간에 대하여 주요 수질인자에 대한 상관관계 분석을 수행하였다. 특히 남조류 세포수와 주요 하천 수질인자를 Pearson's correlation analysis를 이용하여 상관관계를 분석하였고, 보 위치별 남조류 세포수를 종속변수로 하고, 상관도가 높은 수질인자를 독립변수로 하는 다중회귀식을 도출하여 금강 내 주요 하천 수질인자의 농도에 따른 남조류 세포수 관계를 규명하고자 하였다. 분석기간은 2012년 1월부터 2019년 12월까지 보 건설 이후 시점으로 선정하였고, 월 평균 남조류 개체수가 조류경보제 발령기준 관심단계이상에 해당하는 금강수계의 3개 보에 대하여 남조류 세포수와 수질에 영향을 끼치는 인자인 강수량, (수온)W·T, (수소이온농도)pH, (용존산소)DO, (생물화학적산소요구량)BOD, (화학적산소요구량)COD, (부유물질량)SS, (총질소)TN, (총인)TP, (클로로필-a)Chl-a, (전기전도도)EC, (질산성질소)NO₃-N, (암모니아성 질소)NH₃-N, (인산염 인)PO₄-P, (용존총질소)DTN, (용존총인)DTP, (총유기탄소)TOC 와의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 측정 지점별 남조류 세포수와 상관관계가 있는 인자는 서로 상이했지만 (수온)W·T과 pH의 경우 모든 지점에서 남조류 세포수와 양의 상관관계가 나타났다. 세종보는 W·T(0.383, P<0.01), pH(0.391, P<0.05)의 양의 상관계수를 나타냈고, 공주보에서는 (수온)W·T(0.436, P<0.05), pH(0.412, P<0.05)의 양의 상관관계를 나타냈다. 백제보에서는 (수온)W·T(0.415, P<0.01), pH(0.221, P<0.01)의 양의 상관성을 나타냈다. 남조류 세포수와 수질인자 간의 상관관계 분석에 따라 통계적으로 유의한 인자 중 (수온)W·T과 pH에 영향을 받는 영양염류와 퇴적물에 대한 후속 연구가 필요할 것으로 사료되며, 연구를 통해 제시된 남조류 세포수 다중회귀식은 주요 수질인자 농도에 따라 발생 가능한 남조류세포수를 예측하여 금강의 수질 관리에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Agrochemical news magazine
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• v.19 no.1 s.142
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• pp.26-28
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• 1998

남미의 페루연안에서 적도에 이르는 태평양상의 수온이 2$\~$6년 주기로 올라가 세계 각지에 홍수, 가뭄, 폭설 등을 몰고 다닌다는 기상이변의 주범인 엘니뇨 현상은 과연 우리나라는 안전지대인가? 그렇다면 지난한해동안 논란이 계속돼온 엘니뇨 현상이 과연 올해에는 우리나라 농업에 어떤 영향을 미칠것인가는 모든이의 궁금 사하이 아닐 수 없다. 물론 기사이변을 예측하는데는 고도의 과학적 자료와 분석능력이 뒷따라야 하기 때문에 쉽게 접근할 수 없다는 어려움이 있다. 그러나 농림부는 그동안 각종 자료를 꾸준히 분석하여 엘니뇨 발생에 따른 병 해충 발생양상을 예견해 보고 이에 대비한 영농대책을 마련, 시행에 만전을 기하고 있다. 농림부는 어떤 예측을 하고있으며 그에 따른 대책은 무엇인가에 대해 알아본다.

• 한국해양학회지
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• v.27 no.1
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• pp.35-45
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• 1992

This paper is concerned with the development and application of a stochastic model for predicting E1 nino phenomenon. For this, first a general criterion for determining E1 nino phenomenon, including period and strength, which is based on partial sum of monthly sea surface temperatures (SST) anomalies, is proposed, Secondly, the annual fluctuations, periodicity and dependence of monthly mean of equatorial Pacific SST during the period 1951-1990 are analyzed. Based on these, time series nonlinear regression model for the prediction of SST have been derived. A statistical procedure for using the model to predict the SST have been derived. A statistical procedure for using the model to predict the SST level is also proposed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1694-1697
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• 2008

하절기의 태풍 및 장마시 유입되는 탁수는 수자원의 효율적 관리를 저해하는 요소로서, 현재 일부댐에 이러한 탁수의 장기화를 방지하고 탁수로 인한 하류부의 영향기간을 줄이기 위하여 선택취수시설이 설치되어 운영중에 있으며, 많은 댐을 대상으로 탁수발생 현상에 대하여 모델링 기법을 이용한 탁수거동 분석이 수행되고 있다. 본 연구에서는 태화강수계의 대곡천에 위치한 대곡댐 및 사연댐에 대하여 강우시 호내에 유입된 탁수의 거동을 분석하기 위하여 CE-QUAL-W2 모형을 구축하였다. 유입 탁도자료는 2007년 하절기 강우시 실측된 결과를 이용하였으며, 탁수가 유입된 이후 일별로 호내에서 측정된 수심별수온 및 탁도자료를 이용하여 모델을 보정하였다. 유입 이전의 조사시 표층 및 심층의 수온차이가 $1^{\circ}C$ 미만으로서 수온성층이 형성되지 않은 것으로 나타났으며 고탁수 유입시 탁수층이 중층 이하에서 바닥층까지로 유입되는 것으로 나타났으며, 보정결과 침강보다 자연적인 소멸 등의 침강 외적인 요인으로 인하여 탁도가 저감되는 것으로 분석되었으며 이에 대한 추가적인 검토가 필요한 것으로 판단되었다. 댐축에의 탁수층 도달시간을 검토한 결과 대곡댐은 18시간 이내, 사연댐은 30시간 이내에 댐축에 도달하는 것으로 예측되었다. 댐별 저수용량이 각각 9월 14일 기준으로 $10.3\;Mm^3$ 및 $17.2\;Mm^3$으로서 60% 가까운 차이를 보이나, 9월 18일 기준으로 $18.2\;Mm^3$, $24.2\;Mm^3$로 나타나 각각 $7.9\;Mm^3$, $7.0\;Mm^3$의 저수용량증가를 나타내었다. 실제로 유입된 양의 차이는 크지 않은 반면에 초기 체적의 차이가 크게 나타남($10.3\;Mm^3$, $17.2\;Mm^3$의 약 60% 차이)으로써 이러한 탁수층이 댐축에 도달하는 시간의 차이가 발생한 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.4 no.2
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• pp.3-14
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• 2001

In order to predict nutrient circulation in Hakata bay, we have developed an ecosystem model named the Sediment-Water Ecological Model (SWEM). The model, consisting of two sub-models with hydrodynamic and biological models, simulates the circulation process of nutrient between water column and sediment, such as nutrient regeneration from sediments as well as ecological structures on the growth of phytoplankton and zooplankton. This model was applied to prevent eutrophication in Hakata bay, located in western Japan. The calculated results of the tidal currents by the hydrodynamic model showed good agreement with the observed currents. Moreover, SWEM simulated reasonably well the seasonal variations of water quality, and reproduced spatial heterogeneity of water quality in the bay, observed in the field. According to the simulation of phosphorus circulation at the head of the bay, it was predicted that the regeneration process of phosphorus across the sediment-water interface had a strong influence on the water quality of the bay.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.15 no.2
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• pp.133-141
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• 2012

Effects of temperature and salinity on the growth of the toxic dinoflagellate $Alexandrium$ $tamarense$ and $A.$ $catenella$ isolated from the southern coast of Korea were examined in the laboratory. Growth experiment was conducted under the following combinations of temperature and salinity; 10, 15, 20, 25 and $30^{\circ}C$, 10, 15, 20, 25, 30 and 35 psu at a constant irradiance of 300 ${\mu}mol$ photons $m^{-2}s^{-1}$. Temperature and salinity conditions for maximum growth rate were indicated as follows: temperature $15^{\circ}C$ and salinity 30 psu (0.31 $d^{-1}$) in $A.$ $tamarense$, temperature $25^{\circ}C$ and salinity 30 psu (0.36 $d^{-1}$) in A. catenella. Temperature and salinity ranges for optimum growth condition of two species were $10{\sim}20^{\circ}C$, 25~35 psu and $120{\sim}30^{\circ}C$, 25~35 psu, respectively. The result of two-factor ANOVA indicated significant effects (P<0.001) of temperature and salinity on the growth rate, and two species were more effected by a temperature than a salinity on the growth. In addition, prediction equations were obtained through the multiple regressions of the specific growth rates as ${\mu}=0.04+0.0193T-0.0339S- 0.0005T^2+0.0021S^2+0.00073TS-0.000022T^3-0.000038S^3+0.00000086TS^2-0.0000255T^2S$ in $A.$ $tamarense$ and ${\mu}=1.01-0.1288T-0.0778S+0.0067T^2+0.0038S^2+0.00204TS-0.0001T^3-0.000059S^3-0.0000131TS^2-0.0000392T^2S$ in $A.$ $catenella$. Correlation coefficient between experimental values and simulated values was highly indicated. These results seem to provide information for understanding the spreading mechanism of $A.$ $tamarense$ and $A.$ $catenella$.