• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2001.04a
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• pp.181-184
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• 2001

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2001.04a
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• pp.268-270
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• 2001

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.312-314
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• 2007

준설토를 이용하여 인공습지를 조성하는 기술을 개발하기 위한 기초연구로 준설토를 이용하여 인공습지 시험구를 조성하고 조성된 시험구 내 환경변화를 모니터링 하였다. 약 4개월에 걸친 모니터링 결과 준설토에 함유된 유기물의 함량은 시간이 지남에 따라 감소되었으며 미생물의 생균수는 점차적으로 증가되어 준설토를 이용한 인공습지 환경조성의 가능성을 확인할 수 있었다. 하지만 앞으로 다양한 항목에 대한 보다 지속적인 모니터링이 필요한 것으로 판단되었다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.23 no.6
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• pp.639-653
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• 2019

The purpose of this study is to design an instructional framework and cognitive learning environment for AI education based on computational thinking in order to ground the theoretical rationale for AI education. Based on the literature review, the learning model is proposed to select the algorithms and problem-solving models through the abstraction process at the stage of data collection and discovery. Meanwhile, the instructional model of AI education through computational thinking is suggested to enhance the problem-solving ability using the AI by performing the processes of problem-solving and prediction based on the stages of automating and evaluating the selected algorithms. By analyzing the research related to the cognitive learning environment for AI education, the instructional framework was composed mainly of abstraction which is the core thinking process of computational thinking through the transition from the stage of the agency to modeling. The instructional framework of AI education and the process of constructing the cognitive learning environment presented in this study are characterized in that they are based on computational thinking, and those are expected to be the basis of further research for the instructional design of AI education.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2004.04a
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• pp.443-446
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• 2004

이동장수 먹는샘물 공장부지내에 파쇄대에 위치한 관정에서 인공수압파쇄 및 인공함양 시험을 실시하여 대수성 산출 증대효과와 저장 증대효과를 살펴보았다. 인공수압파쇄 시험은 두개의 관정(MW-2, O-7)에 실시하였고, 마찬가지로 인공함양 시험도 다른 두개의 관정(O-7a, MW-7)에 대해서 실시하였다. 또한 대수성 산출능의 효과를 살펴보기 위하여 인공수압파쇄 및 인공함양시험 전후에 각각 양수 시험을 실시하여 비양수량, 투수계수, 및 수위강하를 구하였다. 따라서 사전 사후 대수성 시험 비교 결과 인공수압파쇄 시험에서는 평균적으로 약 367 %의 투수계수의 증가율과 271 %의 비양수량의 증가를 나타내었다. 마찬가지로 인공함양 시험 결과 O-7a는 약 110%의 투수계수의 증가와 약 75%의 비양수량의 증가를 보였다. 반면에 MW-7는 거의 변화가 없었다. 인공함양시험은 인공수압파쇄시험보다 낮은 투수계수 증가율을 보이거나 거의 변화를 일으키지 못했지만 주변에 있는 관정에 주입압과 비슷한 양상를 갖는 수위변화를 일으키는 것으로 보아서 함양된 주입수가 주변의 대수층에 널리 퍼져 있을 것으로 추측된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.4-4
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• 2023

C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.286-286
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• 2020

인공함양은 대수층함양관리 중 하나의 기법이며 하수처리장 방류수의 영향을 직·간접적으로 받은 물을 지하대수층에 함양하여 수질의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 방류수의 영향으로 인해 다수의 미량유해물질들이 대수층으로 유입됨에 따라 함양 후 회수할 때 이들의 검출이 빈번해졌다. 이에 따라 이 미량유해물질의 제거를 위해 인공함양의 후속 공정으로 나노막 여과를 고려하여 인공함양과 나노막 공정을 통하여 미량유해물질의 거동을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 인공함양 지하저수지 모사 컬럼을 설계하여 실험하였다. 서울특별시 탄천 하류에서 샘플링한 물을 원수로 사용하였으며 인공함양에 앞서 염소, 과망간산염, 오존의 3종류 산화 전처리를 통하여 그 영향을 확인하고자 하였다. 함양기간은 2.5일이었으며 함양 후 나노막 장치를 통하여 최종 유출수를 획득하였다. 인공함양 결과 용존유기물은 45%~63% 수준에서 제거가 되어 인공함양시 용존유기물의 제거가 가능함을 확인하였다. 산화 전처리에 따른 동화가능유기탄소의 증가로 인하여 생분해가 주요 기작인 인공함양 처리를 통하여 동화가능유기탄소의 제거율이 유기용존탄소의 제거율에 직접적으로 영향을 주었음을 알 수 있었다. 미량유해물질로 알려진 과불화화합물의 경우 산화 전처리에 따른 제거는 관찰되지 않았으며 잔류의약물질의 경우 대상 물질의 물리·화학적 특성에 따라 산화시 제거가 가능함을 확인하였다. Iopromide와 같은 조영제의 경우 오존 산화를 통하여 98% 이상 제거되어 산화를 통한 제거가 가능함을 확인하였다. 인공함양시 과불화화합물은 분자량이 큰 PFNA, PFDA, PFOS 등이 제거되었으며 그 제거율은 각각 최대 >99%까지 도달하였다. 분자량이 작은 과불화화합물의 경우 인공함양을 통과하는 경향을 보였다. 잔류의약물질의 경우 생분해가 용이한 물질은 제거가 됨을 확인하였으며 carbamazepine 등 제거가 안 되는 물질은 제거율이 18% 미만으로 확인하였다. 나노막 여과 결과 과불화화합물이 최대 >99%까지 제거됨을 확인하였으며 미량유해물질의 경우에도 대부분의 물질이 제거됨을 확인하였다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.27 no.6
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• pp.582-594
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• 2018

In this study, the vertical and horizontal flow wetlands were combined in series to create conditions for flow in the exhalation and anaerobic state with the aim of monitoring the variability and reduction of dissolved organic matterin the bio-reactive artificial wetlands, and the performance assessment was conducted as acrylic reaction groups by designing artificial wetlands that filled the functionalresiduals. In case of artificial wetlands in vertical and horizontal planes, the concentration of dissolved oxygen (DO) in the reaction tank was measured as 2.7 mg/L in the vertical flow wetlands under exhalation, and N.D. in the horizontal flow artificial wetlands under anaerobic conditions. The test was carried out by changing the operation time to 140 min, 80 min, and 60 min. The test was conducted with the same natural operation time of 20 min depending on the operation time. All hours of operation were shown to be due to microbial activity. In 3D-EEM, it was found that the longer the driving time was taken, the more reduction the organic compounds in the areas of insoluble human resources, III and V. Further research on the mechanism analysis of future reduction effects is expected to be carried out, but the findings are expected to contribute to the development of technologies for reducing obfuscated substances using artificial wetlands in the future.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.3 no.2
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• pp.151-159
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• 1994

생물체와 자연현상을 대상으로 하는 농업은 알려지지 않거나 불확실하고 애매한 정보를 처리해야 하는 경우가 많다. 따라서 농업시스템 시뮬레이션에 있어 다수의 가정이 필요하여 시뮬레이션 결과의 신뢰성이 떨어지게 되는 경우가 있다. 이러한 경우에 전문가 시스템, 퍼지, 인공신경망 등의 인공지능(Artificial Intelligence) 기술이 효과적으로 이용될 수 있으며 최근에 농업 분야에 응용이 활발해지고 있다. 전문가 시스템(Expert System)은 인공지능의 한 분야로서 인공지능이 실용화되는 과정에서 가장 각광받는 분야 중의 하나이다.(중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.450-450
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• 2023

인공지능 기법의 급격한 발달에 따라 다양한 분야에서 인공지능 기법을 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 재난은 발생하기 전에 다양한 전조 현상을 나타내나 수많은 정보 속에서 전조 증상을 정확히 인지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 인공지능은 방대한 사전 정보의 해석을 통해 재난 발생의 전조를 신속 정확하게 감지하는데 최적의 기술이다. 최근 OpenAI의 딥러닝 기반의 언어모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 성능이 기대 이상을 나타내면서 많은 분야에서 GPT에 대한 관심과 실험이 시작되고 있다. 본 실험에서는 GPT를 이용하여 재난 검색 및 해석의 특징을 검토하여 보았다. 정확한 재난 기록은 정확한 재난 예측을 위해 반드시 필요한 자료이나 부정확한 재난 기록은 그 기록이 비록 방대하더라도 오히려 예측의 신뢰도를 크게 떨어뜨린 수 있다. 따라서 비지도학습 기반의 대화형 인공지능을 재난 검색에 활용하기 위해서는 인공지능 기법의 인지 특성을 반드시 가늠해 봐야 한다. 향후 보다 많은 연구자가 이에 관심을 가진다면 보다 정확한 인공지능 기반의 재난 탐지 기술의 개발이 가능할 것으로 기대된다.