• Korean Journal of Radiology
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• 제21권4호
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• pp.442-449
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• 2020

Objective: To compare the diagnostic performance of contrast-enhanced spectral mammography (CESM) versus ultrasonography (US) in symptomatic patients with dense breasts, while using histology as the gold standard. Materials and Methods: After obtaining approval from the local ethics board, this prospective study collected data from patients with symptomatic breasts who underwent CESM and US examinations from May 1, 2017 to September 30, 2017. We then selected those with dense breasts and pathological results as our sample population. Both CESM and US results were classified by a radiologist through the Breast Imaging Reporting and Data System, and the results were compared with their corresponding histological results. The chi-square test was conducted to compare the diagnostic performance of CESM and US, and the receiver operating characteristic curves for the two imaging modalities were obtained. Results: A total of 131 lesions from 115 patients with dense breasts were included in this study. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and accuracy were 93.8%, 88.1%, 88.2%, 93.7%, and 90.8% for CESM, and 90.6%, 82.1%, 82.9%, 90.2%, and 86.3% for US, respectively. The p values for sensitivity, specificity, PPV, NPV, and accuracy were 0.687, 0.388, 0.370, 0.702, and 0.238, respectively. The area under the curve of CESM (0.917) was comparable with that of US (0.884); however, the differences between CESM and US were not statistically significant (p = 0.225). Eight false-positive cases and 4 false-negative cases for breast cancer were found in CESM, while 12 false-positive cases and 6 false-negative cases were found in US. Conclusion: The diagnostic performances of CESM and US are comparable in symptomatic women with dense breasts; however, the routine use of additional US imaging is questionable for lesions that can be detected by CESM.

• 대기
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• 제23권3호
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• pp.347-356
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• 2013

The climate projection with a high spatial resolution is required for the studies on regional climate changes. The Korea Meteorological Administration (KMA) has provided downscaled RCP (Representative Concentration Pathway) scenarios over Korea with 1 km spatial resolution. If there are additional climate projections produced by dynamically downscale, the quality of impacts and vulnerability assessments of Korea would be improved with uncertainty information. This technical note intends to instruct the methods to downscale the climate projections dynamically from the Community Earth System Model (CESM) to the Weather Research and Forecast (WRF) model. In particular, here we focus on the instruction to utilize CAM2WRF, a sub-program to link output of CESM to initial and boundary condition of WRF at Linux platform. We also provide the example of the dynamically downscaled results over Korean Peninsula with 50 km spatial resolution for August, 2020. This instruction can be helpful to utilize global scale climate scenarios for studying regional climate change over Korean peninsula with further validation and uncertainty/bias analysis.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.124-133
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• 2022

하드웨어 기술이 발달하고 수치 모델 방식이 고도화됨에 따라 더욱 정밀한 기상예보를 진행할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 CESM의 간소화 버전인 SCAM에 포함된 적운모수화 코드 (Unicon, Fortran)를 최적화하고 유지보수성을 증가시키기 위해 Loop Vectorization, Dependency Vectorization, Code Modernization 3가지가 결합한 Unicon Optimization 기법을 제안하고 이를 테스트 하기 위하여 SCAM 전체 실행 구조도를 제시하였다. 본 논문에서는 구축한 SCAM 실행 환경에서 논문에서 제안한 Unicon Optimization 기법을 테스트 하였고 기존 소스 코드 대비 Loop Vectorization은 3.086% Dependency Vectorization은 0.4572% 성능 향상을 이끌어 냈다. 그리고 이를 모두 적용한 Unicon Optimization의 경우 기존 소스 코드 대비 3.457%의 성능 향상을 이끌어 냈다. 이는 본 논문에서 제안한 Unicon Optimization 기법이 우수한 성능을 제공하고 있음을 입증한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.33-40
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• 2023

슈퍼 컴퓨팅 기술 및 하드웨어 기술의 발달로 수치 연산 방식 또한 고도화되고 있다. 그에 따라 이전 대비 향상된 기상 예측 또한 가능해진다. 본 논문에서는 SCAM(Single-Columns Atmospheric Model, CESM(Community Earth System Model)을 간소화 한 버전)에 포함되어 있으며 대기 연산을 수행하는 적운 모수화 코드, Unicon(A Unified Convection Scheme)의 성능을 향상하기 위하여 소스 코드 내의 선형대수 수치적 연산 부분에 고밀도 선형대수 연산을 위한 라이브러리인 LAPACK(Linear Algebra PACKage) BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)의 level1 함수를 적용할 것을 제안한다. 이를 분석하기 위하여 SCAM의 전체적인 실행 구조도를 제시하고 해당 실행환경에서 테스트를 진행하였다. 기존 소스 코드 대비 SCOPY 함수는 0.4053%, DSCAL 함수는 0.7812%, DDOT 함수는 0.0469%의 성능 향상을 이끌어 내었으며 이를 모두 적용한 결과 기존 소스 코드 대비 0.8537%의 성능 향상을 보였다. 이는 본 논문에서 제안한 고밀도 선형대수 연산을 위한 라이브러리인 LAPACK BLAS 적용 방법이 동일한 CPU 환경에서 추가적인 하드웨어의 개입 없이 성능을 향상시킬 수 있음을 의미한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권6호
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• pp.381-395
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• 2019

본 연구의 목적은 농업용 저수지 저수율 예측을 위해 개발된 회귀식에 미래 기후변화 시나리오 및 3개월 기반의 농업용 저수지 저수율 자료 및 기상자료를 이용하여 미래 저수율을 예측하는 것이다. 예측된 저수율을 3개월 자료기반의 저수지 가뭄지수로 지수화하여 가뭄 지속기간, 심도 및 규모를 산정하고 미래 가뭄을 평가하였다. 극한사상의 추정을 위해 6개의 RCP 8.5 기후변화 시나리오(HadGEM2-ES, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, INM-CM4, FGOALS-s2, and HadGEM3-RA)를 3개의 미래 평가기간(S1: 2011~2040, S2: 2041~2070, S3: 2071~2099)으로 구분하여 미래 저수율을 산정하였다. 산정 결과, 강수량 및 기온의 상승이 가장 큰 HadGEM2-ES 시나리오에서의 미래 저수율이 6개의 시나리오 중 S3 기간에 평년 저수율(1976~2005 기간, 77.3%)보다 가장 큰 폭으로 감소한 60.2%로 나타났다. 강수량 및 기온의 상승이 가장 적은 INM-CM4 시나리오의 저수율은 S3에서 72.8%로 가장 적게 감소했으며, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, FGOALS-s2, 및 HadGEM3-RA 시나리오에서 S3 구간 미래저수율은 각각 72.6%, 72.6%, 67.4%, 64.5%로 감소하였다. 미래 저수율을 이용해 RDI를 산정하고 절단수준 -0.25 이하의 심한 가뭄 경향성이 S3 기간으로 갈수록 빈번하게 나타나며 심도가 -2.0까지 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권10호
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• pp.905-916
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• 2018

본 연구의 목적은 금강유역($9,645.5km^2$)을 대상으로 극한 기후변화 사상에 따른 수문 및 유황의 변동을 평가하는 것이다. 본 연구에서는 객관적인 극한 기후변화 사상을 평가하기 위해 강우관련 극한지수(STARDEX)를 적용하고, GCM 10개의 RCP 8.5 기후변화 시나리오에 대해 4개의 평가기간별(Historical: 1975~2005, 2020s: 2011~2040, 2050s: 2041~2070, 2080s: 2071~2100)로 분석하였다. 분석 결과 5개의 습윤(CESM1-BGC, HadGEM2-ES), 중간(MPI-ESM-MR) 건조(INM-CM4, FGOALS-s2) 극한 기후변화 사상 시나리오를 선정하여 SWAT 모형에 적용하였다. 2080s 기간에서 중간시나리오 대비 2080s의 증발산은 -3.2~+3.1 mm로 변화하였고, 2080s의 총 유출량은 $+5.5{\sim}+128.4m^3/s$ 변화하였다. 건조한 시나리오의 경우 2020s 중간시나리오대비 큰 변화를 보였다. 건조한 시나리오에서의 2020s의 증발산량은 -16.8~-13.3 mm의 변화를 보였고, 총 유출량은 $-264.0{\sim}132.3m^3/s$의 변화를 보였다. 유황 변동의 경우, 2080s 기간의 습윤한 시나리오에서 CFR은 +4.2~+10.5, 2020s 기간의 건조한 시나리오에서는 +1.7~2.6으로 변화 하였다. 극한 기후변화 시나리오를 적용한 금강유역의 수문인자의 변화에 따라 유황분석을 실시한 결과, INM-CM4는 극한 건조상태를 나타내기에 적절한 시나리오로 나타났고 FGOALS-s2는 유황변동이 큰 가뭄 상태 분석에 적절한 시나리오로 나타났다. HadGEM2-ES는 유황변동이 작게 나타났기 때문에 최대유량 분석 시 활용 가능한 시나리오로 평가되었고, CESM1-BGC의 경우 유황변동이 큰 것으로 나타나 극한 홍수 분석 시 적용할 수 있는 시나리오로 평가되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2019

General Ciculation Model (GCM) 모형에 대한 평가를 본 연구에서 수행한다. 모형의 적용을 위해서는 국지적 일 강우량 및 기온자료를 이용한다. 31개의 GCM 모의를 통해 도출되는 결과가 성능 평가에서 활용되었다. 일 최대, 최소 기온와 강우량이 파키스탄 지역을 대상으로 모의되었다. 모의를 위해서는 Gridded 데이터가 적용되었으며 각각 Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Toward Evaluation, Berkeley Earth Surface Temperature, Princeton Global Meteorological Forcing, Climate Prediction Centre에 해당된다. GCM의 순위를 결정하기 위해서는 Symmetrical Uncertainty 방법이 이용된다. 결과를 통해서 Gridded 데이터의 종류에 따라 가장 높은 효율을 나타내는 GCM의 공간 분포가 달라진다는 점을 확인하였다. 이러한 특성은 기온과 강우량 자료 모두에서 확인된다. 기온의 경우에는 Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Australia-MK3-6-0과 Max Planck Institute-ESM-LR이 우수한 결과를 모의하는 것으로 나타났다. 반면 강우량의 경우에는 EC-Earth와 MIROC가 우수한 것으로 나타났다. 파키스탄 지역에서의 기온 및 강우량 자료의 합리적 반영을 위해서는 ACCESS1-3, CESM1-BGC, CMCC-CM, HadGEM2-CC, HadGEM2-ES, MIRCO5와 같은 6개 GCM을 이용하였을 때 다양한 기상 인자를 고려한 모의가 가능한 것으로 평가된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권7호
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• pp.617-627
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• 2018

본 연구에서는 미래 기간의 극한 가뭄을 분석하기 위하여 RCP 시나리오 기반의 CMIP5 GCMs 강우자료(2011~2099)를 활용하였으며, 과거 관측치의 경우 기상청 ASOS자료(1976~2005)를 이용하여, 미래 가뭄 평가를 하였다. 한반도 5대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강)을 대상으로 연평균 강우량, 무강우일수, Drought Spell, Average Severity를 비교 분석한 결과, 가장 심한 수준의 미래 가뭄을 전망하는 GCM은 CMCC-CMS, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR로 나타났으며, 보통 수준의 미래 가뭄을 전망하는 GCM은 HadGEM2-CC, CMCC-CM, HadGEM2-ES, 상대적으로 미래의 가뭄을 약하게 전망하는 GCM은 CESM1-CAM5, MIROC-ESM-CHEM, CanESM2로 선정되었다. 극한 가뭄을 전망하는 모델로는 CMCC-CMS, 가장 약한 가뭄을 전망하는 모델은 CanESM2를 선정하여 한반도에 적용한 결과 CMCC-CMS는 과거 대비 가뭄의 심도 및 빈도가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, CanESM2는 과거 대비 심도는 증가하였지만 발생빈도는 적어지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 미래 극한 가뭄 평가에 있어서 합리적인 기후변화 시나리오를 선정하는 기초 자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.81-92
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• 2019

The objective of this study is to evaluate hydrologic impacts of climate change according to downscaling methods using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model at watershed scale. We used the APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) for assessing various General Circulation Models (GCMs) and downscaling methods. AIMS provides three downscaling methods: 1) BCSA (Bias-Correction & Stochastic Analogue), 2) Simple Quantile Mapping (SQM), 3) SDQDM (Spatial Disaggregation and Quantile Delta Mapping). To assess future hydrologic responses of climate change, we adopted three GCMs: CESM1-BGC for flood, MIROC-ESM for drought, and HadGEM2-AO for Korea Meteorological Administration (KMA) national standard scenario. Combined nine climate change scenarios were assessed by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). SWAT model was established at the Mankyung watershed and the applicability assessment was completed by performing calibration and validation from 2008 to 2017. Historical reproducibility results from BCSA, SQM, SDQDM of three GCMs show different patterns on annual precipitation, maximum temperature, and four selected ETCCDI. BCSA and SQM showed high historical reproducibility compared with the observed data, however SDQDM was underestimated, possibly due to the uncertainty of future climate data. Future hydrologic responses presented greater variability in SQM and relatively less variability in BCSA and SDQDM. This study implies that reasonable selection of GCMs and downscaling methods considering research objective is important and necessary to minimize uncertainty of climate change scenarios.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.189-197
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• 2022

고성능 컴퓨팅 기술이 발달하고 수치 모델 방식이 고도화됨에 따라 더욱 우수한 기상예보를 진행할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 SCAM 기상 모델에 대하여 컴파일 시간을 제외한 모델 수행시간에 대한 성능 향상을 끌어내는 것이 목적이다. 따라서, 기존의 Intel Fortran Compiler를 이용하여 수행된 모델을 PGI Fortran Compiler로 변경하였다. 이를 위해 시스템 환경 변수 재설정, 컴파일 옵션 조정, 관련 의존성 SW 및 라이브러리 설치 그리고 소스 코드를 수정하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 PGI Compile with OpenACC 방법을 제시하고 적용하였다. 그 결과 러닝 시간의 경우 기존 Intel에서 PGI로 컴파일러가 변경되면, 러닝 시간의 경우 6.08%의 성능 향상이 되었으며, OpenACC를 추가로 적용할 경우, 기존 대비 43.05%의 성능 향상을 보여준다. 이는 본 논문에서 제안한 SCAM모델에서 PGI Compile with OpenACC 방법이 우수한 성능을 보여줄 수 있음을 입증한다.