• Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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• v.7 no.4
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• pp.79-88
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• 2004

본 연구는 실내 환경의 경로탐색을 위한 실내녹화 효과의 적용 및 그로 인한 실내녹화의 환경 분석을 위해 수행되었다. 이 환경 분석은 실내공간 이용자들의 공간 인지의 어려움을 개선하고자 하는데 그 기초를 두고 있으며, 이 공간 인지의 불편함을 일으키는 인자인 환경적 설계 특징을 개선하고자 한다. 이러한 환경적 인자의 설정을 통해 실내 환경 개선 및 환경적 설계기준이 마련되어진다. 본 연구에는 4학년 학부생 57명이 선정되었고, Spielberger 상태 특성 불안 검사를 통해 불안정도가 높은 피험자와 불안정도가 낮은 피험자 두 그룹으로 범주화하였다. 실험 참여자들은 건물 실내 환경의 지정된 공간을 찾아가는 두개의 다른 경로탐색 환경을 인지하도록 하였다. 원래의 건물 실내 환경공간과 시뮬레이션 작업에 의한 실내녹화 공간이 설치된 새로운 건물 실내 환경공간의 두개의 경로탐색 환경이 본 실험에 이용되었다. 실험 참여자들은 실내녹화 공간이 설치된 경로탐색이 용이한 공간을 인지함으로써 the STAI, the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Positive and Negative Affect Scale이 개선되었고, 불안정도가 낮은 피험자들이 불안정도가 높은 피험자에 비해 실내녹화 공간이 설치된 경로탐색이 용이한 공간을 좀더 적극적으로 인지하는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 실내녹화 공간의 경로탐색 효과를 규명하고, 실내 환경의 미학적 환경계획을 시행하여 실내공간 이용자들의 미학적 관점 및 공간 인지를 높이는데 기여하였다는 점이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.941-941
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• 2012

최근 이상기후로 인한 강우량 증가와 집중호우가 빈번히 발생하고 있는 추세이다. 작년 서울지역의 하루 강우량은 301.5mm, 1시간 최대 강우량이 113mm를 기록하였고, 침수와 산사태 인한 인적, 물적 피해가 나타나면서 재해위험이 크고 예측한계를 벗어난 특이기상 발생빈도가 증가했다. 강수일수 또한 1980년대 36일에서 2011년 48일로 빠르게 증가하고 있다. 본 연구에서는 특이기상 발생 원인을 강우량으로 고정하여 확률강우량 증가에 따라 홍수량의 변화양상을 해석하였다. 변화한 홍수량이 홍수위에 미치는 변화양상을 분석하기 위해 금강수계의 무심천유역에 위치한 청주강우관측소를 선정하였고, 대상유역의 확률강우량을 증가시켜 빈도해석을 통한 각각의 재현기간에 발생한 면적확률강우량을 산정하였다. 또한 GIS 프로그램을 이용해 지형인자를 추출하고 추출된 지형인자를 이용하여 매개변수를 산정하였다. HEC-HMS 모형의 계산조건에서 손실우량은 SCS CN, 유출변환은 Clark 단위도법을 적용하였다. 그리고 HEC-RAS 모형에서는 자연하천에 주로 적용하는 부등류 모델링을 수행하여 결과값의 조건별 양상을 분석하였다. 분석결과 확률강우량 증가율에 대한 홍수량은 비슷한 변화율을 보여주었고, 홍수량 증가에 대한 홍수위 변화율은 동일한 비율만큼 반영되지 않음을 판단할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.301-301
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• 2018

본 연구에서는 위성 기반 토양수분 자료를 수문모형에 자료동화하여 격자 단위에서 수문기상인자를 산출하고 그 정확성을 평가하였다. 수문모형으로는 Variable Infiltration Capacity(VIC) model을 선정하여 국내 주요 8개 댐 유역에 구축하였으며, 입력자료는 2008년 이후 10년간 자료를 수집하였으며, 2008-2012년의 관측 유량 자료를 사용하여 모형을 보정하였다. 모형의 보정을 위해 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO) 기법을 적용하여 매개변수를 추정하였고, 2013-2017년의 관측유량 자료를 통하여 모형의 성능을 검증하였다. VIC 모형에 자료 동화한 토양수분 자료는 AMSR2 위성 토양 수분 자료와 지상관측 토양수분 자료를 합성한 자료를 사용하였으며, 인공위성자료와 지상 자료를 조건부합성기법으로 합성한 토양수분자료는 각 격자별 토양수분을 더 정확히 산정하여 자료동화시 모형의 모의 정확도가 향상되는 경향을 보였다. 본 연구결과는 지상관측자료를 통해 보정된 위성관측 토양수분자료를 자료동화하여 수문모형의 정확도를 향상시키고, 미계측 유역에 대한 향상된 수문기상인자 정보를 제공함으로써 다양한 수문분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.39-39
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• 2020

Low-flow 하천에서의 최저수위를 나타내는 지표이다. 일반적으로 유황곡선의 갈수량(Q355)를 대표적으로 사용한다. Low-flow는 물 공급 관리 및 계획, 관개용수, 생태계등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 Low-flow를 산정하기 위해서는 충분한 기간의 유량자료가 필요하다. 하지만 국토의 70%가 산지지형으로 구성되어 있는 우리나라의 경우 국가하천과 1급하천을 제외한 산지유역은 수위관측소가 부재하거나 결측으로 인해 자료가 충분하지 않아 Low-flow분석에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측지역의 갈수량을 예측하기 위해서 다중회귀분석, ARIMA 모형 등 다양한 기법을 사용하였지만, 최근들어 머신러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 사용하고자 한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 머신러닝 기법인 DNN기법을 통해 미계측지역에 적용 가능한 지역화 Low-flow indices를 산정하고자 한다. 먼저, Low-flow에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들간의 상관분석, 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 또한 기존의 갈수량 예측기법인 다중회귀분석 결과와 비교하여 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.378-379
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• 2023

본 연구의 목적은 최근 증가하고 있는 고령 인구를 위해 여러 가지 요인을 고려하여 노인만을 대상으로 하는 여가 만족도를 산출하는 것이다. 노인의 여가 만족도에 영향을 주는 요인으로 '여가시설', '노인 인구', '노인 건강', '노인 소득'을 산정하였다. 해당 요인들에 가중치를 분배하여 산정하기 위한 방법으로 PCA와 선형회귀를 사용하였다. 위 과정을 통해 제작된 노인 여가 만족도 지표에 인자값을 투입하여 자치구별로 노인 여가 만족도 점수를 산출하였고, 스코어 카드를 통해 현황을 살펴보았다. 본 연구는 산출된 각 자치구별 여가 만족도 점수와 인자에 해당하는 점수를 파악하여, 여가만족도가 낮은 지역들의 취약 분야를 파악하고 취약 분야를 중점으로 여가 만족도를 개선해나갈 것을 제안한다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.4 no.3
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• pp.297-309
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• 1994

For a total of 210 city and Kun areas in Korea, a model was developed to predict the amount of groundwater use at each area. At first, the total areas were classified into 3 groups by the characteristics of groundwater use: residential(87), industrial(27) and agricultural (96) areas. Among them, type areas, represented by the dominant groundwater usage for typical purposes, were selected: residential(22), industrial(8) and agricultural(32) areas. Data for the various factors possibly related to the groundwater use were statistically analyzed. The factors include, 1) agricultural area, 2) industrial area, 3) adininistrative unit area(city or Kun), 4) population, 5) groundwater capadty for community water supply, 6) average water supply for a person per day, 7) agricultural water-use, 8) industrial water-use, 9) residential wateruse, 10) rates of community water supply. The data were correlated to the total amount of groundwater use, and the correlations tested at the 95% and 99% significance levels. Influential, significantly related, factors were identified from the tests. Using the multiple regression method with the influential factors, predictive equations were drawn to calculate the amount of groundwater use for residential-industrial and agricultural areas, respectively. The equations were calibrated to minimize the RMS(root mean square) of the differences between predicted and observed groundwater use. After the validation with future data, the model can be utilized in the regional development plans to predict the maximum groundwater demand at each area.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.37 no.8
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• pp.836-842
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• 2013

In this paper, the 20 kW Ocean Thermal Energy Conversion(OTEC) is newly proposed in order to select the refrigerant that makes the cycle performance be optimized and the performance of 20 kW OTEC applying 15 pure refrigerants and 16 mixed refrigerants is analyzed. The efficiency of system, the mass flow of working fluids and TPP, which is new concepts, are analyzed. In view of cycle efficiency, R32/R152a (87:13) is the highest efficiency among the refrigerants. At the mass flow of working fluid to make the 20 kW electricity, R717 is shown as the lowest value. And in view of TPP in this study, R32/R134a 70:30 is the most optimized refrigerant. The analysis can confirm that the refrigerant is different along with the part of the system, so it is necessary to select the optimized refrigerant for 20 kW OTEC.

• Food Science of Animal Resources
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• v.31 no.1
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• pp.115-121
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• 2011

The objective of this study was to develop models to predict freshness factors (total viable counts (TVC), pH, volatile basic nitrogen (VBN), trimethylamine (TMA), and thiobarbituric acid (TBA) values) and the storage period in beef using a visible and near-infrared (NIR) spectroscopic technique. A total of 216 beef spectra were collected during the storage period from 0 to 14 d at a $10^{\circ}C$ storage. A spectrophotometer was used to measure reflectance spectra from beef samples, and beef freshness spectra were divided into a calibration set and a validation set. Multi-linear regression (MLR) models using the stepwise method were developed to predict the factors. The MLR results showed that beef freshness had a good correlation between the predicted and measured factors using the selected wavelength. The correlation of determination ($r^2$), standard error of prediction (SEP), and ratio of standard deviation to SEP (RPD) of the prediction set for TVC was 0.74, 0.64, and 2.75 Log CFU/$cm^2$, respectively. The $r^2$, SEP, and RPD values for pH were 0.43, 0.10, and 1.10; those for VBN were 0.73, 1.45, and 2.00 mg%; those for TMA were 0.70, 0.19, and 2.58 mg%; those for TBA values were 0.73, 0.13, and 2.77 mg MA/kg; and those for storage period were 0.77, 1.94, and 2.53 d, respectively. The results indicate that visible and NIR spectroscopy can predict beef freshness during storage.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.32 no.5
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• pp.483-497
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• 2016

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) imagery are being assessed for analyzing within field spatial variability for agricultural precision management, because UAV imagery may be acquired quickly during critical periods of rapid crop growth. This study refers to the derivation of barley and wheat growth prediction equation by using UAV derived vegetation index. UAV imagery was taken on the test plots six times from late February to late June during the barley and wheat growing season. The field spectral reflectance during growing period for the 5 variety (Keunal-bori, Huinchalssal-bori, Saechalssal-bori, Keumkang and Jopum) were measured using ground spectroradiometer and three growth parameters, including plant height, shoot dry weight and number of tiller were investigated for each ground survey. Among the 6 Vegetation Indices (VI), the RVI, NDVI, NGRDI and GLI between measured and image derived showed high relationship with the coefficient of determination respectively. Using the field investigation data, the vegetation indices regression curves were derived, and the growth parameters were tried to compare with the VIs value.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.2
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• pp.91-102
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• 2007

To anticipate and respond to harmful algae produced in a big artificial lake like Daecheong reservoir, development of a regional analysis computer system using GIS or RS technique is needed in addition to biological and chemical research. The purpose of this study is to develop a cyanobacterial blooming prediction model to prevent harmful algae produced in Daecheong reservoir and construct an early forecasting system based on GIS. For this purpose this paper examines previous studies related to the relationship between cyanobacteria and environmental factors in Daecheong reservoir and selects precipitation and air temperature as two important environmental factors for the development of cyanobacterial blooming prediction model. Data used in this study are water quality and weather data for three water regions in Daecheong reservoir between 2000 and 2004. Based on qualitative correlation analysis between cyanobacteria and environmental factors, this paper presents a Rump model which enables us to predict cyanobacteria in water regions of Daecheong reservoir. Under this model the prediction of initial occurrence time and growth period of cyanobacteria are possible. The model is also applied to the GIS-based early forecasting system for cyanobacteria, and finally a GIS which can predict cyanobacteria produced in Daecheong reservoir and can manage the related data is developed.