Climate change causes changes in rainfall patterns, temperature and drought frequency. Climate change impact influences on water management and crop production. It is critical issue in agricultural industry. Rice is a staple cereal crop in South Korea and Korea uses a ponding system for its paddy fields which requires a significant amount of water. In addition, water supply has inter-relationship with crop production which indicates water productivity. Therefore, it is important to assess overall impacts of climate change on water resource and crop production. A water footprint concept is an indicator which shows relationship between water use and crop yield. In addition, it generally composed of three components depending on water resources: green, blue, grey water. This study analyzed the change trend of water footprint of paddy rice under the climate change. The downscaled climate data from HadGEM3-RA based on RCP 8.5 scenario was applied as future periods (2020s, 2050s, 2080s), and historical climate data was set to base line (1990s). Depending on agro-climatic zones, Suwon and Jeonju were selected for study area. A yield of paddy rice was simulated by using FAO-AquaCrop 5.0, which is a water-driven crop model. Model was calibrated by adjusting parameters and was validated by Mann-Whitney U test statistically. The means of water footprint were projected increase by 55 % (2020s), 51 % (2050s) and 48 % (2080s), respectively, from the baseline value of $767m^2/ton$ in Suwon. In case of Jeonju, total water footprint was projected to increase by 46 % (2020s), 45 % (2050s), 12 % (2080s), respectively, from the baseline value of $765m^2/ton$. The results are expected to be useful for paddy water management and operation of water supply system and apply in establishing long-term policies for agricultural water resources.
우리나라에서 발생하는 대부분의 토양침식은 물에 의한 토양침식이며 강우와 밀접한 관계를 가진다. 강우로부터 발생하는 토양침식은 토지자원의 손실을 발생시키고 이후 하천에 유입되고 퇴적되어 하천수자원의 관리 및 이용에 많은 어려움을 주고 있다. 최근 기후변화의 영향으로 우리나라에서는 30mm/hr 이상의 집중호우의 발생횟수가 증가하고 있어 단기간에 토양침식이 발생할 가능성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 강우의 물리적인 특성을 고려하기 위하여 누적분포함수를 이용하여 강우강도별 강우입자의 분포를 추정하고 단일 호우사상이 가지는 강우에너지를 계산하는 방법을 제안하고자 하였다. 강우에너지 산정공식을 개발하기 위하여 강우강도 0.254~152.4mm/hr에서 측정된 강우입자 자료를 이용하였다. 누적분포함수를 적용하여 산정된 강우에너지는 강우강도의 관계에서 멱함수형태로 증가하는 경향으로 나타났으며, 이 관계로 얻어진 식을 바탕으로 1~80mm/hr 강우강도의 강우 운동에너지를 산정한 결과 $0.03{\sim}48.26Jm^{-2}mm^{-1}$로 나타났다. 강우강도와 강우에너지의 관계를 바탕으로 강우에너지 식을 멱함수로 제시하였다. 본 연구에서 제안된 공식은 한시적으로 설치하는 침사지와 같은 시설물의 규모를 결정하는 계획의 토양침식량을 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
단기 통행속도 예측을 위해 데이터 기반 비모수적 기법들을 활용한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 그럼에도 교통신호 및 교차로로 인한 복잡한 동적 특성을 가지는 도시부의 예측 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 도시부 통행 속도를 예측하기 위해 앙상블 경험적 모드 분해법(EEMD)과 인공신경망(ANN)을 이용한 하이브리드 접근법을 제안하는 것을 목적으로 한다. EEMD는 통행속도의 시계열 자료를 고유모드함수(IMF)와 오차항으로 분해한다. 분해된 IMF는 시간단위의 국지적 특성을 반영하며, ANN을 통해 개별적으로 예측된다. IMF는 원본데이터가 가진 비선형성, 비정상성, 진동 등의 복잡성을 완화하기 때문에, 원래의 통행속도에 비하여 더 정확하게 예측될 수 있다. 예측된 IMF들은 합산되어 예측 통행속도를 표현한다. 본 연구에서 제시된 방법을 검증하기 위하여 대구시의 DSRC로부터 구득된 통행속도 데이터가 활용된다. 성능평가는 도시부 링크 중 특히 예측이 어려운 지점에 대해 수행되었으며, 분석 결과 제시된 모형은 15분 후 예측에 대해 각각 평상시 10.41%, 와해상태시 25.35%의 오차율을 가지며, 단순 ANN 기법에 비하여 우수한 성능을 보이는 것으로 확인된다. 본 연구에서 개발된 모형은 도시교통관리체계의 신뢰성 있는 교통정보를 제공하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
After more than 10 years construction, KSTAR (Korea Superconducting Tokamak Advanced Research) had finally completed its assembly in June 2007, and then achieved the goal of first-plasma in July 2008 through the four month's commissioning. KSTAR was constructed with fully superconducting magnets with material of $Nb_3Sn$ and NbTi, and their operation temperatures are maintained below 4.5K by the help of Helium Refrigerator System. During the first-plasma operation, plasmas of maximum current of 133kA and maximum pulse width of 865ms were obtained. The KSTAR Integrated Control System (KICS) has successfully fulfilled its missions of surveillance, device operation, machine protection interlock, and data acquisition and management. These and more were all KSTAR commissioning requirements. For reliable and safe operation of KSTAR, 17 local control systems were developed. Those systems must be integrated into the logically single control system, and operate regardless of their platforms and location installed. In order to meet these requirements, KICS was developed as a network-based distributed system and adopted a new framework, named as EPICS (Experimental Physics and Industrial Control System). Also, KICS has some features in KSTAR operation. It performs not only 24 hour continuous plant operation, but the shot-based real-time feedback control by exchanging the initiatives of operation between a central controller and a plasma control system in accordance with the operation sequence. For the diagnosis and analysis of plasma, 11 types of diagnostic system were implemented in KSTAR, and the acquired data from them were archived using MDSpius (Model Driven System), which is widely used in data management of fusion control systems. This paper will cover the design and implementation of the KSTAR integrated control system and the data management and visualization systems. Commissioning results will be introduced in brief.
본 연구는 「도시재생 활성화 및 지원에 관한 특별법」에 따라 2017년부터 시작된 도시재생 뉴딜사업(이하 '뉴딜사업')의 종류가 다양해짐에 따라 데이터 기반의 정확한 쇠퇴진단과 사업유형 예측이 중요하다고 판단되어, 전국 읍면동을 대상으로 가장 적합한 뉴딜사업 유형을 판별할 수 있는 적용 모형 개발을 위한 연구를 수행하였다. 적용 모형 개발을 위한 데이터는 통계지리정보서비스(SGIS)와 도시재생정보체계의 '도시재생 종합정보 개방체계'를 통해 수집하고 데이터 전처리를 거쳐 분석 모델을 위한 데이터를 구축하였다. 적용 모형은 다항 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 4가지 모형을 도출하였다. 4가지 모형의 적용 가능성과 유효성 검증을 위해 서울특별시를 대상으로 각 모형별로 기존에 선정된 뉴딜사업지에 공간분포도를 비교 분석한 결과 DI-54 모형이 가장 높은 일치율을 확인할 수 있었다. 또한 DI-54 모형을 전국 954개 도시 쇠퇴지역에 적용해본 결과에서도 적합 도시재생 사업유형 판별에 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.
디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 서비스 추천은 개인의 신체조건, 질병, 건강상태를 평가해서 이루어져야 한다. 기존의 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 추천 방법은 온톨로지에 의존하여 의미 분석으로 추천을 하기 때문에 사용자 만족도가 떨어진다. 이에 본 논문에서는 디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 서비스를 위한 나이브 베이지안 필터링 기반 개인화 서비스 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 상황데이터를 추론하여 트렌젝션을 저장 하고, 선호도 정보를 이용한 나이브 베이지안 필터링 기법을 사용하여 온톨로지로부터 생성된 트렌젝션과 사용자 선호도 정보를 이용하여 추론하여 서비스를 제공한다. 나이브 베이지안 필터링 기반으로 추론된 서비스는 기존의 필터링 방법 보다 콘텐츠 추천의 높은 정확도와 재현율을 보인다.
본 연구는 도시홍수 피해저감을 위한 비구조적 대책의 일환으로 배수펌프장의 효율적인 운영방안을 제시하고자 한다. 배수펌프장 내의 수위를 뉴로-퍼지모형을 통하여 예측하고 예측되는 내수위에 따라 유전자 알고리즘 기법을 적용하여 배수펌프장의 운영룰을 결정하고자 한다. 뉴로-퍼지모형 구축시 배수구역의 지형적 특성을 반영하기 위하여 공간적 매개변수를 고려한 GeoANFIS모형을 개발하였고 배수펌프장 내 최고수위를 저하시키면서 반복적인 정지와 운영이 발생하지 않도록 벌칙유형의 유전자 알고리즘을 적용하였다. 마포 배수구역 내 5개의 배수펌프장(마포, 합정, 상수, 봉인, 당인)에 대하여 개발 모형의 적용성을 검증하였다. 이러한 운영룰의 개발로 효과적으로 내배수 시설을 운영할 수 있을 것으로 판단된다.
무선센서 네트워크는 센서 데이터베이스 관리 시스템을 통해 보다 효율적으로 개발 및 운용될 수 있다. 센서 데이터베이스 관리 시스템은 무선센서 입력에 대해 선언된 사용자 정의 질의를 처리하기 위해 사용자들에게 익숙한 SQL 유형의 사용자 접속을 지원한다. 무선센서 네트워크상의 전형적 질의 유형은 임의의 스냅 샷 값 검색이나 오래도록 지속되는 연속 질의 형태를 갖는다. 무선센서 네트워크상에서 질의 처리는 베이스스테이션으로부터 여러 노드들로 질의를 보내는 과정과 여러 노드에서 얻어지는 질의 결과를 베이스스테이션으로 회수하는 과정이 있는데 이러한 질의의 파급이나 베이스스테이션으로의 결과 전송은 많은 에너지 소모를 요구한다. 이 논문은 무선센서 네트워크상에서 영역 질의를 처리함에 있어 질의 및 결과를 파급시키는데 소모되는 에너지를 절약시켜 주기 위한 분산정보수집(DIG: Distributed Information Gathering)이라고 이름붙인 효율적 색인 방법을 제안한다.
교량 유지관리 전략 수립 시 현재 상태를 기반으로 미래 상태를 예측할 수 있어야 하며, 상태예측모델의 신뢰도가 높아질수록 효과적인 유지관리 의사결정이 가능하다. 그러나 인력기반 반복 주기적인 현행유지관리는 관리자가 목표하는 관리(등급)수준의 교량 상태를 정확히 예측하지 못해서 막대한 보수 보강비용이 발생될 가능성이 있고, 합리적인 유지관리 의사결정을 도모하는데 어려움을 겪는다. 이에 따라 본 논문에서는 국내 교량 점검 이력 데이터를 이용하여 불확실성을 고려한 교량 부재별 대표 상태예측모델을 개발하고, 개발된 상태예측모델을 실제 유지관리 대상 교량에 보다 높은 정확도로 적용 가능한 베이지안 업데이트 기법을 제안하였다. 또한, 모니터링 업데이트 상태예측모델 기반 예방적 유지관리가 기존 현행유지관리 대비 비용 효율성 측면에서 유리함을 제안하기 위해 각각의 유지관리비용 산출에 따른 교량 점검 타당성 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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