• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.129.1-129.1
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• 2012

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.

• 멤브레인
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• 제10권1호
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• pp.30-38
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• 2000

투과증발공정에서 polydimethylsiloxane(PDMS)막에 대한 용매의 수착특성과 투과 플럭스를 예측하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 이용하여 chloroform, toluene, methoanol, n-butanol의 수착량과 투과 플럭스를 계산하였으며, 계산값과 실험값을 비교하였다. 팽윤을 촉진시키는 정용매(good solvent)인 toluene과 chloroform의 경우 계산된 수착량과 투과 플럭스는 실험값과 잘 일치하였다. 막의 밀도가 작을수록 수착량과 투과 플럭스는 증가하였다. 팽윤을 억제시키는 부용매(poor solvent)인 methanol, n-butanol의 경우는 실험값과 상당한 오차가 있었다. 따라서, 본 미케니즘에 의해 PDMS막에 대한 정용매의 수착량과 투과 플럭스는 실험에 의하지 않고도 이론적으로 예측할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2001년도 가을 학술발표회 발표논문집
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• pp.60-62
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• 2001

습성침적은 여러 가지 기상 요소 중 대규모 강수량과 구름의 두께에 의해 큰 영향을 받는다. 실측치를 ADOM에 적용하여 습성침적 플럭스를 산정한 결과, $SO_2$의 침적 플럭스는 대규모 강수량과 구름 두께에 의해 좌우되고, sulfate의 침적 플럭스는 여름에 많고 겨울에 적은 전형적인 sulfate의 습성침적 패턴을 잘 따르며, 구름 내 $SO_2$의 산화정도에 따라 다르게 나타난다. 이상의 연구 결과들은 향후 산성 침적 모형을 사용한 다양한 조건에서의 습성침적 연구 및 나아가 습성침적 플럭스의 예측에 관한 선행 연구로서 도움을 줄 것으로 사료된다.

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 1997년도 춘계 총회 및 학술발표회
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• pp.48-49
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• 1997

막분리에 있어 막오염 현상은 공정의 경제성을 좌우하는 중요한 요소이다. 이에따라 막오염에 따른 플럭스 변화를 예측하기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 그러나 대부분의 동력학적 해석식들은 여과초기에만 적용되는 단점이 있었다. 최근에는 콜로이드 입자에 의한 막오염 과정을 그대로 모사하여 여과개시 후 상당한 시간 후의 플럭스를 예측하려는 시도를 하고 있다. 그러나 지금까지 연구된 모델들은 2차원입자를 사용하거나 혹은 단일입자분포를 갖는 3차원입자를 사용한 것들이었다. 2차원 모사인 경우 세공막힘현상을 설명할 수 없으며 3차원 단일분포 입자시스템은 현실과는 거리가 먼 단점이 있었다. 이에따라 본 연구에서는 다중분포(multi-disperse)를 갖는 입자의 정밀여과 (microfiltration)를 모사하여 시간에 따른 플럭스의 변화를 예측해 보고자 하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.12-18
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• 2017

본 연구는 FDS의 액체증발모델을 이용하여 메탄올 풀 화재의 질량연소플럭스를 예측하고 복사분율, 평균흡수계수와 같은 연료의 열적 물성값에 따른 영향을 평가하였다. 해석대상 풀의 직경은 5 cm에서 200 cm 사이이며 해석영역의 크기는 풀의 크기에 비례하여 구성하였다. 해석에 적용된 기준격자는 격자민감도 평가를 통해 결정되었으며 약 750,000개의 격자를 적용하였다. 메탄올 풀 화재에 대해 FDS 액체증발모델을 적용하여 계산된 질량연소플럭스는 해석대상 풀 직경에 따른 천이특성을 잘 나타냈으며 전체적으로 실험편차 내에서 기존 실험과 일치된 결과를 예측하였다. 질량연소플럭스는 복사분율 증가에 따라 증가하는 경향을 보였으며 풀의 직경이 작은 경우 평균흡수계수의 영향이 상대적으로 크게 나타났다.

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 2000년도 춘계 총회 및 학술발표회
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• pp.79-81
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• 2000

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.191-191
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• 2023

기후변화 대응을 위한 탄소 중립의 중요성이 대두되는 요즘, 생태계의 가장 큰 메탄 저장소로서 지구의 탄소 순환에 주요한 영향을 미치는 습지에 대한 이해는 필수적이다. 전지구 지면 모델인 Community Land Model(CLM)에 Functionally Assembled Terrestial Ecosystem Simulator(FATES) 외부 모듈을 함께 구동한 지면 생태계 모델 CLM-FATES는 지면 heterogeneity와 다양한 식생 종류를 고려하여 에너지 플럭스, 토양 수문, 생화학적 과정 등을 모의함으로써 탄소 동태 변화를 포함한 장기적 생태계 동태 변화 모의를 가능하게 한다. 본 연구는 CLM-FATES 모델을 미국 캘리포니아주 Mayberry Wetland (US-Myb)와 Twitchell East End Wetland (US-Tw4)에 적용하였다. 모델의 대기 입력 자료로는 FLUXNET-CH4에서 제공하는 에디 공분산 기반 플럭스 관측 자료를 사용하였다. 기존 CLM-FATES 모델은 토양이 장기간 포화 혹은 침수되어 지표 위 혹은 지표면 가까이 발달한 지하수면을 가지고 있는 습지의 수문학적 특성을 잘 반영하지 못해 정밀한 습지 생태계 동태 변화 모의에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 CLM-FATES를 통한 보다 정확한 습지 생태계 모의를 위해 모델 내 토양 수문 관련 모듈을 수정하여 모델이 습지의 수문학적 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 모델 구동 결과 도출한 잠열, 총일차생산량(Gross Primary Production: GPP)과 순생태계생산량(Net Ecosystem Production, NEP) 플럭스, 메탄 플럭스, 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)와 지표수 높이에 대해 관측값 대비 RMSE 및 R² 값을 계산하여 모의 결과의 적절성을 분석하였다. 이러한 모델 개선 경험을 바탕으로 추후 우리나라 습지 사이트에 모델을 적용하여 습지 탄소 동태 예측에 활용할 계획이다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제4권2호
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• pp.3-14
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• 2001

저질로부터 용출되는 영양염부하가 내만의 수질오염에 미치는 영향을 예측하기 위하여 수층과 저질간의 물질순환과정을 고려한 수-저질생태계모델(SWEM)을 개발하였다. SWEM모델은 유동을 예측하는 수리역학모델과 수층의 생태계순환 및 저질로부터의 영양염용출과정을 고려하여 수-저질간의 물질순환과정을 예측하는 생태계모델의 2개의 서브모델로 구성되어 있으며, 수치모형실험은 실시간에 의한 유동과 수질예측 계산을 실시하였다. 본 모델을 일본 博多灣에 적용하며 대상해역의 부영양화과정 및 영양염의 물질순환과정을 수치예측하고, 저질로부터 용출되는 영양염이 만내의 수질변화에 미치는 영향에 대하여 검토하였다. 모델에 의한 博多灣의 유통계산견과는 조류, 수온ㆍ염분의 관측치와 잘 일치하였으며, 물질순환예측의 계산치는 만내 수질관측치를 양호하게 재현하였다. 또한, 博多灣의 영양염 플럭스의 예측결과로부터 저질로 부터 용출하는 영양염 플럭스는 수질변화에 크게 영향을 미치고 있는 것 으로 나타났다.

• 멤브레인
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• 제22권1호
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• pp.23-34
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• 2012

중공사 고분자 분리막을 이용한 SF6를 분리 농축을 위한 운전조건을 결정하기 위해서는, 온도와 압력이 투과특성에 미치는 영향에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 다양한 온도와 압력이 부과된 조건에서 단일기체 투과실험을 수행하여, 중공사 고분자 분리막(PSF, PC, PI)을 통한 기체($N_2$, $O_2$, $SF_6$, $CF_4$)의 투과특성을 연구하였다. 실험결과, 기체의 투과플럭스는 온도와 압력의 증가에 따라 일반적으로 증가하는 것으로 나타났으나, 분리막에 따른 투과플럭스의 차이가 관찰되었으며, 온도, 압력에 따른 투과플럭스 변화율은 기체의 특성(분자크기)에 따라 다른 것으로 나타났다. 온도 압력에 대한 투과플럭스를 3차원적으로 표현했을 때, 투과플럭스는 근사적인 평면 위에서 변화하는 것으로 관측되었다. 온도와 압력에 의한 투과플럭스 변화를 열역학적으로 분석하였으며, 투과플럭스 예측을 위한 경험적 모델로 평면특성의 1차 다항식 모델과 곡면 특성을 가진 2차 다항식 모델을 제안하였다. 그 결과 두 경험적 모델 모두 관측자료에 대한 높은 적합도를 보여 적용가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.