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국내 농업용 저수지의 물리적 특성 (Physical characteristics of agricultural reservoir in korea)

  • 최선화;이진경;예한희
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.544-544
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    • 2015
  • 국내에는 17,500여개의 농업용 저수지가 전국적으로 분포하고 있으며, 이들 저수지는 인공호소이다. 농업용 저수지의 총 유효저수량은 2,838백만$m^3$에 달하고 있으며, 전체 수리답의 약 76%에 해당하는 593천ha의 농경지에 물을 관개하고 있다(2013농업생산기반통계연보). 최근 농어촌지역의 도농복합형태 개발 및 관광지, 유원지화로 농업용 저수지 유역의 오염원이 지속적으로 증가하는 추세에 있으며, 이로 인해 농업용수 수질이 지속적으로 악화되고 있다. 특히, 늦봄에서 초가을까지 외기온도 상승 및 저수율 저하와 함께 부영양화 증가, 녹조 대발생 등으로 수질오염도가 급상승하고 있으며, 이로 인해 호 내 물고기 폐사, 악취발생 등으로 민원이 다수 발생하고 있다. 본 연구에서는 농업용 저수지의 물리적 특성을 분석하여 농업용 저수지 수질개선을 위한 기초자료로 활용하고자 하였다. 농업용 저수지 17,489개소를 수혜면적별로 분류해 보면 5ha이하가 7,808개소(44.7%), 5~10ha이하 4,277개소(24.5%), 10~20ha 2,772개소(15.9%), 20~30ha 797개소(4.6%), 30~40ha 385개소(2.2%), 40~50ha 238개소(1.4%), 50ha이상 1,201개소(6.9%)로 구성되어 있어 50ha이하가 전체의 93.1%에 이르고 있다. 유효저수량별 분포현황은 10천$m^3$이하가 7,996개소(45.7%), 10~50천$m^3$ 6,420개소(36.7%), 50~100천$m^3$ 1,003개소(5.7%), 100~300천$m^3$ 868개소(5.0%)로 전체 시설 중 50천$m^3$이하가 전체 저수지의 82.4%로 대부분이 소규모 저수지임을 알 수 있다. 농업용 저수지를 유효수심별로 구분해보면 1m이하가 전체의 26.6%, 3m이하가 전체의 77.1%, 5m이하가 전체의 91.1%로 국내 대부분의 저수지들은 수심이 5m 이하의 저류지 형태의 저수지임을 알 수 있다. 저수지를 유역배율(유역면적/만수면적)에 따라 구분해보면 유역배율 3이하가 전체의 1.2%이고, 5이상이 전체의 97.4%를 차지하고 있다. 일반적으로 유역배율이 3이상이면 부영양화에 취약한 호소로 분류되고 있다. 국내 농업용 저수지는 대부분이 수심이 낮고, 유효저수량이 소규모이며, 유역배율이 3이상인 호소가 대부분으로 태생적으로 수질오염 및 부영양화에 취약한 구조로 되어 있음을 알 수 있다. 농업용 저수지 수질개선을 위한 종합계획 수립시에는 유입수 및 호내 대책과 함께 호소의 물리적 조건을 개선시키는 방안에 대해서도 검토가 요구된다. 특히 저수지 신규 설치시에는 수량관리 뿐만 아니라 수질도 함께 고려된 물리적 인자에 대한 설계가 이루어져야 할 것으로 판단된다.

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초동주시 역산을 통한 KCRT-2008 측선 하부의 지진파 속도구조 (Seismic Velocity Structure Along the KCRT-2008 Profile using Traveltime Inversion of First Arrivals)

  • 김기영;이정모;박창업;정희옥;홍명호;김준영
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제13권2호
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    • pp.153-158
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    • 2010
  • 한반도 중남부 지각 속도구조를 밝히기 위해서, 주요 지체구조 경계와 거의 직각을 이루는 북서-남동 방향의 299 km 측선(KCRT-2008)을 따라 대규모 인공지진파 실험을 실시하였다. 21~113 km 간격의 깊이 50~100 m인 8개시추공에서 250~1500 kg의 폭약을 발파하였고, 발생된 지진파 신호는 측선을 따라 평균 500 m 간격으로 매설한 4.5Hz 수신기로 수신하였다. 초동주시를 토모그래피 방식으로 역산한 결과, 파선경로는 2~3, 11~13, 20 km 깊이에 지각 내 굴절면이 존재함을 보인다. 굴절파 속도 7.7~8.1 km/s의 모호면은 중앙부에서 최대 34.2 km 깊이에 달하며, 동해와 황해로 접근하면서 얕아진다. 속도 7.6 km/s 등치선의 깊이는 31.3~34.4 km의 범위에서 변한다. 역산된 속도모델은 옥천계와 경기육괴 하부에, 깊이 7.2 km에 중심을 둔 저속도층이 129km까지 수평으로 연장되어 있고, 경상분지에는 속도5.4 km/s 이하의 저속도 암석이 최대 2.6 km 두께로 쌓여 있는 모습을 보여준다.

양파 마늘의 잎 엽록소 함량 추정을 위한 SVM 회귀 활용 RGB 영상 적용성 평가 (Evaluation of Applicability of RGB Image Using Support Vector Machine Regression for Estimation of Leaf Chlorophyll Content of Onion and Garlic)

  • 이동호;정찬희;고승환;박종화
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1669-1683
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    • 2021
  • AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R2에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

SWAT와 부하지속곡선을 이용한 유역 수질 관리방안 (Watershed Water Quality Management Plan Using SWAT and Load Duration Curve)

  • 갈병석;조소현;박천동;문현생;주용은;박재범
    • 한국지리정보학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.41-57
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    • 2021
  • 본 연구는 대청호 상류에 있는 서화천 유역을 대상으로 SWAT(Soil and Watershed Assessment Tool) 모형을 이용한 수질 관리 대책 적용 및 부하지속곡선(LDC, Load Duration Curve)을 이용한 대책의 효율을 평가하였다. 수질 관리 대책으로는 인공습지, 방치 축분 저감, 비닐하우스 유출량 저감, 생태하천 복원, LID(Low Impact Development) 기술 적용, 점오염원 관리를 적용하였다. 적용된 기술은 부하지속곡선을 통해 유황별 목표 수질 초과율 및 부하량 저감 정도를 이용하여 수질 개선대책의 효율을 평가하였다. 부하지속곡선은 SWAT를 이용하여 장기 유량지속곡선(FDC, Flow Duration Curve)을 만들고 목표 수질을 곱하여 작성하였으며 목표 수질은 서화천 하류에 있는 옥천천 수질 관측지점의 10년간 자료를 사용하여 60분위에 해당하는 값을 목표 수질로 설정하였다. 본 연구를 통하여 여러 가지 수질 대책을 SWAT 모형을 통해 적용 가능성을 확인할 수 있으며 부하지속곡선을 통하여 유황에 따른 시기별 적용 가능성을 검토할 수 있었다.

땅밀림 위험지 평가를 위한 기계학습 분류모델 비교 (A Performance Comparison of Machine Learning Classification Methods for Soil Creep Susceptibility Assessment)

  • 이제만;서정일;이진호;임상준
    • 한국산림과학회지
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    • 제110권4호
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    • pp.610-621
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    • 2021
  • 지진 발생과 집중호우에 의해 땅밀림형 산사태 유형으로 분류되는 땅밀림 현상이 전국적으로 광범위하게 나타나고 있다. 산림청은 땅밀림으로 인한 인명 및 재산 피해를 예방하기 위해 땅밀림 우려지 현장조사 판정표를 통해 땅밀림 발생 위험지를 사전에 파악하고 있다. 한편 최근에는 컴퓨터 기술의 발달로 인공지능의 한 분야인 기계학습 분류기법을 이용하여 산지재해 취약성을 평가하거나 자연재해를 예측하고 있다. 따라서 이 연구에서는 기계학습 분류기법인 k-Nearest Neighbor(k-NN), Naive Bayes(NB), Random Forest(RF), 그리고 Support Vector Machine(SVM) 분류모델을 이용하여 땅밀림 발생 위험등급을 분류하였다. 한국치산기술협회의 2018~2020년 조사 자료 4,618개 중에서 땅밀림 현상의 발생 여부를 고려하여 발생지 총 146개소, 그리고 미발생지 146개소를 임의추출하여 292개 자료를 선정하였으며, 이 중 70%에 해당하는 204개소 자료를 훈련자료로 하여 모델을 구축하였다. 전체 자료의 30%에 해당하는 88개 검증자료에 대해 모델을 평가한 결과, k-NN은 0.727, NB는 0.750, RF는 0.807, 그리고 SVM은 0.750의 분류정확도를 보였다. 또한, Kappa 상관계수는 각각 0.534, 0.580, 0.673 및 0.585, 그리고 AUC는 각각 0.872, 0.912, 0.943 및 0.834로 계산되었다. 따라서 땅밀림 위험지역 판정을 위한 기계학습 분류모델은 RF, NB, SVM, 그리고 k-NN 순으로 높은 성능을 보였다. 기계학습 분류모델은 향후 산지토사재해의 예방 및 대응을 위한 기초자료로 활용 가능하며, 땅밀림 재해 관리 및 피해 경감에 위한 정책 개발에 필요한 정보를 제공할 것이다.

분산 딥러닝에서 통신 오버헤드를 줄이기 위해 레이어를 오버래핑하는 하이브리드 올-리듀스 기법 (Hybrid All-Reduce Strategy with Layer Overlapping for Reducing Communication Overhead in Distributed Deep Learning)

  • 김대현;여상호;오상윤
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권7호
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    • pp.191-198
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    • 2021
  • 분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

성숙이 빠르고 기름함량이 높은 종실용 들깨 신품종 '안유' (A New Perilla Cultivar for Edible Seed 'Anyu' with Early Maturity and High Oil Content)

  • 이명희;하태정;정찬식;배석복;황정동;한상익;박장환;박금룡;이석기;박충범
    • 한국육종학회지
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    • 제42권3호
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    • pp.218-221
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    • 2010
  • '안유'는 종실수확을 목적으로 하는 품종육성을 위하여 YCPL1824를 모본으로 하고, SF9225-3-1을 부본으로 인공교배하여 계통육종법으로 선발한 SF98024-2B-4-1-2-2 계통으로 계통명은 밀양46호이며 주요특성을 요약하면 다음과 같다. 1. '안유'는 잎모양은 피침형이며, 엽뒷면색이 자색이고, 화색은 자색, 종자는 진갈색의 구형이다. 2. 노지재배시 경장이 120 cm로 경장이 낮아 도복에 유리하며 화방군수가 많고 화방군장이 길다. 3. 기름함량이 44.7%로 표준품종인 새엽실들깨에 비하여 높고 리놀렌산은 61.2% 함량을 가지고 있다. 4. '안유'는 '00~'01년 2개년간 하계에 생산력검정시험을 실시한 결과 평균 수량 1.21 MT/ha로 표준품종과 비슷한 수준이었으며, 5개 지역에서 실시한 지역적응시험 결과에서는 0.99 MT/ha로 표준품종의 82% 수준이었다.

내한 조숙 다수 추파 조사료용 귀리 신품종 "풍한" (A New Early-Heading and High-Yielding Forage Winter Oat Cultivar, "Punghan")

  • 한옥규;박형호;허화영;박태일;서재환;박기훈;김정곤;주정일;홍윤기;정재현;박남건
    • 한국육종학회지
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    • 제41권2호
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    • pp.168-172
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    • 2009
  • '풍한'은 조숙 다수 월동가능 조사료용 귀리 품종을 육성할 목적으로 1999년에 조숙인 '식용귀리'와 대립종인 'PA202-210'을 교배한 $F_1$잡종에 내한성 계통인 'Beltsville 61-150'을 부본으로 인공교배하여 집단 및 계통육종법에 의해 계통을 선발한 후 2004년부터 생산력검정시험 및 지역적응시험을 거쳐 2008년에 육성된 품종으로 주요 특성은 다음과 같다. 1. '풍한'은 잎폭이 중 정도이며, 이삭형은 산수형이고, 종자색은 황백색이다. 2. '풍한'은 적응지역에서 출수기가 평균 5월 7일이며, 출수 후 20일에 평가한 생초수량이 ha당 평균 50.1 톤, 건물수량이 평균 14.5 톤으로서 기존 품종인 '삼한'보다 출수기가 2일 빠르고 조사료 수량도 높다. 3. '풍한'의 조사료 품질은 조단백질 함량이 6.7%, TDN이 60.3%로 표준품종인 '삼한귀리'와 대등하다.

간척지의 환경변화가 흰뺨검둥오리 서식에 미치는 영향 (Some effects of environmental changes on Sihwa Reclaimed Land on the inhabit of Spot-billed Ducks)

  • 진선덕;백인환;박치영;최성훈;유재평;백운기;강태한
    • 한국조류학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.87-93
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    • 2018
  • 시화호 환경변화에 따른 흰뺨검둥오리의 개체수 변화를 확인하기 위해 2008년 1월부터 2014년 12월까지 매월 1회씩 조사하였다. 흰뺨검둥오리의 평균 개체수는 12,204개체이었고 점차적으로 감소하는 경향을 보였다. 변동지수(Fi)는 2010년에 2.16로 가장 높았다. 개체군 변화경향은 겨울철은 급격한 감소, 가을철과 봄철에는 보통감소, 여름철은 보통 증가경향을 보였다. 주요 서식지로는 북측간척지, 방수제, 탄도수로, 인공습지 이었다. 기온과의 상관관계는 봄, 여름, 가을은 음의 상관관계를 보였고, 겨울은 양의 상관관계를 보였다. 간척지 환경변화에 따라 흰뺨검둥오리의 군집에 영향을 미치고 있어 본 연구와 같은 자료를 토대로 효과적인 관리방안이 필요하다.

극지 해양환경 관측 및 고위도 해색 검보정을 위한 초분광 HyperSAS 자료구축 (HyperSAS Data for Polar Ocean Environments Observation and Ocean Color Validation)

  • 이성재;김현철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_2호
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    • pp.1203-1213
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    • 2018
  • 북극해 및 남극해는 접근이 어려운 지역으로 해양환경 모니터링을 위해 원격탐사 기술을 이용한 관측이 효과적이다. 원격탐사 플랫폼인 인공위성, 무인기와 선박 등에 관측센서를 장착하여 연구지역의 환경변화를 모니터링하고 있지만 극지역의 다양한 환경에서는 시계열자료 및 광범위한 데이터가 필요하다. 특히 고위도 지역에서는 낮은 태양고도의 영향으로 광학원격탐사를 적용하기는 쉽지않다. 본 논문에서는 2010년도 부터 극지연구소 쇄빙연구선 아라온호에 초분광계 HyperSAS(Satlantic inc.)를 설치하여 연구항해 및 이동항해 동안 해수의 분광학적 정보를 연속적으로 획득하고, 극지 해색 원격탐사자료 성능개선을 위해 현장에서 해수샘플을 채수하며 수행하고 있는 연구를 소개한다. 해수 상부의 반사도와 현장 해수샘플링은 2010년부터 연속적으로 획득하고 있어 동일 지역에 대한 반사도의 시계열 변화를 모니터링할 수 있다. 또한 고위도에서부터 저위도까지 연속적으로 관측하여 위도별 반사도 값의 연속 변화를 파악할 수 있다. 본 논문에서 취득한 자료는 극지역에서 남극해, 북극해 해수의 반사도가 어떻게 변화하는지 이해하고, 반사도를 통한 엽록소, 부유물질 등의 다양한 인자를 추정하는 알고리즘 개발에 활용될 것이다.