• Proceedings of the KGS Conference
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• 2003.05a
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• pp.87-90
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• 2003

한반도의 강수는 여름철 강수량이 연 강수량의 50% 이상이며, 여름 강수량의 상당 부분이 장마기간에 집중되어 내리는 특성을 갖고 있다 (Ho and Kang, 1988). 장마기간의 강수는 산악 등 지형의 영향을 받아서 어느 지역에 집중되어 내리며, 그 지역에 커다란 인명 및 재산상의 피해를 끼친다. 이러한 집중호우로 의한 피해는 국가의 경제와 산업이 발달할수록 증가하고 있다. 그러나 아직까지도 장마기간동안 시간과 공간적으로 다양하게 변화하는 강수발생의 이해와, 나아가 집중호우의 예측에 대한 연구는 어려운 과제로 남아 있다. (중략)

• Korean Journal of Poultry Science
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• v.17 no.1
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• pp.45-52
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• 1990

This study was carried out to establish shelf-life of the chicken product by examining the changes of physico-chemical and microbilogical quality of it during the storage at different temperature and period. Chicken product was stored at $4^{\circ}C$, $10^{\circ}C$, $25^{\circ}C$ and $30^{\circ}C$ for 32 days and its shelf-life was proved to by 2 days at $30^{\circ}C$, 4 days at $25^{\circ}C$ and $30^{\circ}C$ days below $19^{\circ}C$. There was no significant difference in pH and TBA value of the chicken product VBN content and mesophile count were most proper as a quality indicator because they were lower level until 30 days storage. But gas formation rates and sensory evaluation scores were proper as a quality indicator to estimate the shelf-life of the chicken product during the storage at the different temperatures because it was vacuum packaged. Q$_{10}$ value of the chicken product was calculated as 3.99 by examined data of gas formation rates and sensory scores. Estimated shelf-life of chicken product by Q$_{10}$ value was 1 day at $35^{\circ}C$, 4 days at $25^{\circ}C$ 16 days at $15^{\circ}C$ and 64 days at $5^{\circ}C$ respectively.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.14 no.4
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• pp.155-160
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• 2012

This study was conducted to develop a practical method for estimating the extremes of minimum air temperature with given return-period based on the frequency distribution of daily minimum air temperature in January. Daily temperature data were collected from 61 meteorological observatories country-wide from 1961 to 2010. Most of daily minimum temperature in January could be represented by a normal-distribution, so it is possible to predict stochastically the lowest temperature by the mean and standard deviation. We developed a quadratic function to estimate standard deviation in terms of daily minimum temperature in January. Also, we introduced a coefficient which can be used to predict an extreme of minimum temperature with mean and standard deviation, and is dependent on return-periods. Using this method, we were able to reproduce the past 30-year extremes with an error of 1.1 on average and 5.3 in the worst case.

• Food Science and Preservation
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• v.15 no.3
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• pp.332-339
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• 2008

This study was performed to investigate the sorption characteristics and shelf-life of coated ascorbic acid Stability of ascorbic acid, which oxidizes easily during storage and processing, was achieved by applying a fluidized bed coating using Zein-DP and HPMC-FCC as covering materials. The monolayer moisture content calculated using the GAB equation showed a higher level of significance than when calculated using the BET equation. The fit to the isotherm curve was in the order of Halsey, Caurie, Oswin and Khun. The equilibrium relative humidity prediction model was established in terms of time and water activity, it had higher significance. The stability of the coated ascoribic acid during storage was investigated in terms of radical-scavenging activity, which decreased with increasing time of storage and was more affected at higher storage temperatures. The quality reduction rate constant (k) was calculated by a first-order reaction rate. The reaction rate constant increased with increasing storage temperature. The shelf-life of Zein-DP-coated ascorbic acid was estimated to be 45.83 days at 20C and 63.19 days at 10C, and the shelf-life for HPMC-FCC-coated ascorbic acid was estimated to be 28.84 days at 20C and 36.14 days at 10, the ascorbic acid was 24.52 days at $20^{\circ}C$ and 27.22 days at $10^{\circ}C$, respectively. Therefore, the fluidized bed coating effectively increased the stability of ascorbic acid.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.172-174
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• 2000

기업과 산업등 여러분야에 적용하기 위하여 인공지능, 통계학, 데이터베이스등의 각 분야에서 활발히 연구되고 있는 데이터마이닝은 알 수 없는 미래에 대한 예측이 가능하다는 장점을 갖기 때문에 더욱 가치가 있다. 데이터셋을 설명하기 위한 설명모델링과 예측을 하기 위한 예측모델링의 두 가지 범주로 나뉘어 발전되어왔으나, 데이터셋을 설명하기 위한 분석보다는 미래를 예측하기 위한 분석의 중요성이 점점 증가되고 있다. 이 논문에서는 마코프 성분을 갖는 과거의 이력 데이터를 기반으로 일정한 시점 또는 일정 기간동안의 변화량을 예측할 수 있는 예측모델링 방법을 제시한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.8
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• pp.551-562
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• 2017

In order to utilize 6-month precipitation forecasts (6 months at maximum) of Global Seasonal Forecast System version 5 (GloSea5), which is being provided by KMA (Korea Meteorological Administration) since 2014, for water resources management as well as other applications, it is needed to correct the forecast model's quantitative bias against observations. This study evaluated applicability of bias-correction skill in GloSea5 and selected an optimal method among 11 techniques that include probabilistic distribution type based, parametric, and non-parametric bias-correction to fix GloSea5's bias in precipitation forecasts. Non-parametric bias-correction provided the most similar results with observed data compared to other techniques in hindcast for the past events, yet relatively generated some discrepancies in forecast. On the contrary, parametric bias-correction produced the most reliable results in both hindcast and forecast periods. The results of this study are expected to be applicable to various applications using seasonal forecast model such as water resources operation and management, hydropower, agriculture, etc.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.123-123
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• 2018

가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.325-325
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• 2021

딥러닝을 이용한 침수해석은 강우자료와 그에 대한 1차원 EPA-SWMM 결과인 총월류량을 인공신경망에 학습시키고, 학습시킨 인공신경망을 테스트하기 위해 또다른 강우자료를 인공신경망으로 예측해서, 이것이 해석결과를 얼마나 잘 나타내는지 확인하고, 인공신경망이 모의한 총월류량을 잘 나타낸다면 인공신경망을 잘 학습시킨 것으로 판단하여 새로운 강우가 발생했을 때 새로운 강우자료에 대해 매번 새로 1차원, 2차원해석을 하는 것을 대신하여 인공신경망만으로 총월류량을 예측할 수 있게 되는 것이다. 강우자료를 입력자료로 사용하게 되는데, 강우량만으로는 그 강우의 특성을 전부 나타낸다고 할 수 없기 때문에 지속기간과 총강우량, 왜도(skewness), 표준편차를 추가적인 입력자료로 사용한다. 1차원, 2차원 해석결과인 총월류량은 입력자료에 대한 타깃자료가 되어, 인공신경망을 테스트하거나 실제로 이용할 때 비슷한 지속기간과 총강우량, 왜도, 표준편차를 가진 강우가 발생했을 때 타깃자료를 이용해 총월류량을 예측하는 것이다. 인공신경망이 얼마나 잘 학습되었는지 확인하기 위해서 침수지도를 작성해볼 필요가 있다. 1차원, 2차원 모의해석으로 나온 총월류량과, 인공신경망을 이용해 예측한 총월류량을 이용해 각각 침수지도를 작성하여 시각적 자료로 변환하여 비교하고, 침수지도가 일치한다면 인공신경망이 잘 학습되었다고 판단할 수 있고, 새로운 강우가 발생하면 학습시킨 인공신경망을 통해 1차원, 2차원 모의해석을 하지 않고도 총월류량을 예측할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.329-330
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• 2012

인터넷과 웹의 발전으로 수많은 정보가 발생하고 있으며, 공공기간도 많은 정보를 축적하고 있다. 이에 각 국에서는 공공기간이 보유하는 데이터를 공개하고 있으며 우리나라도 통계청을 중심으로 다양한 데이터를 공개하고 있다. 그러나 공개된 자료의 활용도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 공개된 공공데이터 중 에너지 소비 데이터를 활용하고자 한다. 에너지 소비 데이터를 미래 예측 연구에 많이 이용되고 있는 마코프 프로세스를 적용하여, 에너지 소비를 예측할 수 있는 모델링을 제안하고, 그 기대 효과에 대해 논의 한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.22 no.6
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• pp.107-119
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• 2021

Recently, interest in remodeling apartment houses has been increasing due to problems such as a lack of parking spaces for old apartment houses. However, no method was suggested to predict the construction period of the apartment remodeling project. Unlike general apartment new construction, apartment remodeling construction involves demolition or reinforcement work, so a realistic remodeling construction period calculation plan differentiated from the existing construction period should be proposed. Therefore, this study intends to present a model for deriving the construction period of the underground parking lot of the apartment remodeling construction. Each construction period was calculated based on 19 activities of underground parking lot remodeling work through review of previous studies and expert advice. Activity's workload data and productivity data were derived to calculate the construction period, and the number of inputs and equipment inputs by Activity were determined to correct the productivity data. The construction period of Activity was calculated using the derived data, and the criteria for calculating the overlapping period for each Activity were presented to enable realistic construction period and scheduled schedule. As a result of predicting the accuracy of the construction period through the verification of the case complex, it is expected that it will be possible to predict the approximate construction period of the underground parking lot of the apartment remodeling construction in the future.