• 한국농림기상학회지
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• 제14권1호
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• pp.11-18
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• 2012

월별 기후통계량의 조화해석에 의해 생성한 일 기온 자료가 생물계절모형의 입력자료로서 적합한지 여부를 평가하여 농림업 부문 기후시나리오 응용정보 제작 상오류를 제거하기 위해 본 연구를 수행하였다. 서울관측소의 1971-2000 평년 월별 일 최고기온과 최저기온 평균값으로부터 조화해석에 의해 365일 간 기온자료를 생성하였다. 이것을 널리 검증된 온도시간 기반의 벚꽃 개화모형에 입력하여 휴면, 발아, 개화 등 주요 식물계절을 추정하였다. 같은 기간 중 실측기온자료에 의해 모형을 구동시켜 얻은 결과와 비교한 바, 연차변이를 전혀 반영하지 못하는 것은 물론, 휴면해제 25일 단축, 강제 휴면기간 57일 연장, 발아 14일 지연, 개화 13일 지연등 평균값도 크게 달라 식물계절을 크게 왜곡시키는 것으로 판단되었다. 대안으로서 확률추정기법에 의해 일기상자료를 생성하고 이를 이용하여 모형을 구동한 결과 실측결과에 비해 휴면해제 6일 단축, 강제휴면기간 10일 단축, 발아 3일 지연, 개화 2일 지연 등으로 조화해석자료 사용에 비해 크게 개선되었음을 확인하였다. 연차변이양상 역시 실측기온에 의한 모의결과와 크게 다르지 않아, 향후 이 자료를 농업부문 전자기후도 제작에 적용하면 기후변화 적응정책 수립을 실용수준에서 지원할 수 있을 것으로 보인다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제15권1호
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• pp.27-50
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• 2006

우리나라 산업의 1990년과 2000년의 $CO_2$ 배출량을 각각 추정하고, 이 기간중 배출량 변화에 영향을 준 요인별 기여도를 조사하였다. 산업별 배출량에는 생산과정에서 직접 사용하는 에너지는 물론 원재료 생산에 사용된 에너지로 인해 간접적으로 배출되는 $CO_2$까지 포함하였다. 배출량 추정에는 통상적인 산업연관모형을 환경부문으로 확장한 $CO_2$ 혼합 산업연관모형을 이용하였다. 배출량 변화의 요인 분해에는 산업연관분석을 이용한 구조분해기법 (IO-SDA)을 사용하였다. 이 때 각 요인별 영향 계산에 적용하는 가중치는 기준연도와 비교연도의 평균값을 사용하여 가중치 선택의 자의성을 줄이고 완전분해가 되게 하였다. 추정 결과 국내 산업의 직 간접 $CO_2$ 배출량은 1990년에 6,444만 탄소톤에서 2000년에는 1억 1,552만 탄소톤으로 5,163만 탄소톤이 증가한 것으로 나타났다. 직접 $CO_2$ 유발계수 변화, 간접 $CO_2$ 유발계수 변화, 국내 최종수요 성장, 수출 증가, 수입 증가, 국내 최종수요 구조 변화, 수입 구조 변화, 수출 구조 변화 등 여덟 가지 요인별로 배출량 변화에 미친 영향을 분석한 결과 직접 $CO_2$ 유발계수 변화, 간접 $CO_2$ 유발계수 변화, 수입수요의 증가 및 구조 변화는 배출량 감소 효과를 낳았으나, 국내 최종수요 성장 및 구조 변화와 수출수요 증가와 구조 변화는 배출량을 증가시키는 요인으로 작용하였다. 산업이 직접 사용하는 에너지로 인한 $CO_2$ 배출량은 물론 제품 생산 과정에서 투입된 원재료의 생산에 소요된 에너지로 인한 배출량까지 모두 파악하는 것은 $CO_2$ 배출 저감 정책의 효율성을 높일 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한환경공학회지
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• 제33권5호
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• pp.340-352
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• 2011

본 연구에서는 미기상 수치 모델 ENVI-MET3.0을 이용하여 고층 건물 입지에 따른 바람장과 기온 변화를 분석하였다. 대상지역은 고층 아파트 단지가 계획되어 있는 전주시 도심지이며, 실제 설계 자료를 적용하였다. 건물 입지에 따른 미기상 변화를 분석하기 위해 건물 입지전과 후에 대해 모델링을 수행한 후, 그 변화량을 분석하였다. 모델링 수행시 기상 조건은 연구대상 지역의 기후분석을 통해 두 가지를 선정하였는데, 첫 번째 조건은 풍향을 남남동(SSE)풍, 두 번째 조건은 풍향을서(W)풍 계열로 하였다. 바람길 분석은 풍속, 열섬 분석은 기온 변화량을 통해 분석을 실시하였다. 풍속 분석 결과, 건물 높이보다 낮은 고도에서는 바람이 유입되는 지역에서는 0.2~2.5 m/s 정도 증가한 반면, 건물 사이에서는 0.5~2.0 m/s 정도 감소하였다. 건물 높이 이상의 고도에서는 건물이 위치한 단지 내에서는 0.1~0.8 m/s m/s 정도 감소하는 반면, 단지 외부에서는 0.2~0.4 m/s 정도 증가하였다. 열섬 분석 결과, 건물 높이보다 낮은 고도에서는 건물이 위치한 단지 내와 풍하방향 지역에서는 기온이 $0.01{\sim}0.1^{\circ}C$ 증가한 반면, 단지 외부에서는 $0.01{\sim}0.05^{\circ}C$ 감소하였다. 건물 최고 높이 부근에서는 대부분의 지역에서 $0.05{\sim}0.2^{\circ}C$ 정도 감소하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권7호
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• pp.697-706
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• 2013

최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질 자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.

• 비교교육연구
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• 제28권3호
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• pp.103-133
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• 2018

지능정보사회로 대변되는 4차 산업혁명은 전 세계 각국의 교육체제와 교육과정 운영 전반에 걸친 대변화를 요구하고 있으며, 무엇보다도 우수인재 양성과 이들의 창의역량 함양을 교육혁신의 최우선 의제로서 적극적으로 강조하고 있다. 이러한 교육환경 변화와 시대적 상황에 적극적으로 대응하기 위하여 카자흐스탄은 국가 수준 차원의 다양한 교육개혁 방안을 제도적으로 구안하여 실행하고 있다. 국가발전과 경제성장을 견인할 수 있는 영재학교 운영이 대표적인 교육정책 사례에 해당한다. 카자흐스탄 정부는 2013년 4월에 수도 아스타나에 영재학교를 설립하여 '국제표준 고교교육과정(International Baccalaureate Diploma Programme, 이하 IBDP)'을 공식적으로 도입하였다. 본 연구는 해외 선행연구결과와 정책보고서 등을 참조하여 카자흐스탄 영재학교의 현행 국제표준 고교교육과정(IBDP)의 도입과 실행 및 교육효과에 대한 체계적인 종합 분석을 통해 향후 일반계 고교에 IBDP의 운영가능성과 잠재적 한계점을 예비적으로 탐색해보는 데 초점이 있다. 연구목적을 달성하기 위해 준거중심평가체계(CIPP evaluation model: context/input/process/product) 분석을 실행하였으며, 실제 교육에 참여한 교사, 강사, 학생 대상의 설문조사와 면담조사를 실시하였다. 분석 결과, IBDP 교육 참여자의 전반적인 교육효과는 평균 3.64점으로 나타났으나 높은 수준의 교과내용을 제대로 이수할 수 있도록 학교생활 일과 편성 관리의 체계성 함양, 다양한 교과목 개설, IBDP 전문 교사 확대 충원 등이 선행되어야 하는 것으로 나타났다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.15-26
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• 2006

말뚝의 지지력과 거동을 예측하기 위하여 다양한 연구들이 수행되었음에도 불구하고, 메커니즘에 대한 전반적인 이해가 아직까지 미흡한 실정이다. 이는 많은 인자들이 서로 복잡한 연관성을 맺으며 말뚝의 거동에 영향을 미치기 때문이다. 따라서 지반조건과 말뚝조건 및 항타조건 등 과 관련된 많은 인자들 가운데 지지력에 중요한 영향을 미치는 인자들을 도출하기 어려우며, 또한 인자들 간의 복잡한 연관성을 지지력 공식에 적합하게 고려하기란 매우 어렵다. 본 연구에서는 항타말뚝들에 대한 동재하시험으로부터 선단 및 주면 지지력을 포함한 지지력을 예측하기 위하여 인공신경망이 적용되었다. 첫째로, 신경망 모델링에 근거한 민감도 분석를 통하여 지지력에 대한 각 영향인자들의 영향이 검토되었다. 둘째로, 지지력 예측을 위한 최적의 인공신경망 모델을 도출하기 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘으로 구성된 설계기법이 적용되었다. 이를 통해 토사지반에 관입된 항타말뚝의 지지력을 산정할 수 있는 최적의 인공신경망 모델을 제안하고자 하였다. 사용된 설계기법을 통하여 적합한 입력층 조합, 은닉층 노드수과 각 층 사이의 연결구조를 도출하였다. 도출된 인공신경망 모델을 적용함으로써 항타말뚝의 지지력을 간단하며 신뢰성 있게 예측할 수 있음을 알 수 있다.

• 수산해양교육연구
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• 제29권3호
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• pp.627-635
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• 2017

Sea level rise caused by climate change has become a global issue. Sea level rise seems to be an important factor of the research for coastal areas as it affects topography and vegetation of coasts and especially for the plan of coastal wetlands restoration which needs to be carried out for a long term, it has to be considered sufficiently. The coastal wetlands in Korea was damaged by the land reclamation project but recent concerns on the restoration have increased as its value is evaluated highly. Suncheon Bay had also reclaimed from wetlands to rice field once however this site is very active for restoration nowadays. This study estimated an effect according to sea level rise by 2100, reappearing the none dike condition of Suncheon Bay so that it can be taken account of a future plan of wetland restoration. The Sea Level Affecting Marshes Model(SLAMM) was selected as predicting model. The input data such as DEM(Digital Elevation Model), slope, wetlands category, sea level rise senario, tidal range and accretion rate was applied for the simulation. The results showed a decrease in tidal flat, an increase in sea area and a change of the rice field to transitional salt marsh consistently by 2100. These results of this study could be used as baseline data in the future plan of ecological restoration in Suncheon Bay.

• 공업화학
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• 제29권3호
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• pp.270-277
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• 2018

반응 표면법(RSM)과 Box-Behnken 설계(BBD) 통계 방법을 사용하여 폐감귤박으로 만든 활성탄(WCAC)에 의한 염료 Eosin Y의 흡착을 검토하였다. 실험은 Eosin Y의 농도(Conc. : 30~50 mg/L), 용액 온도(Temp. : 293~313 K) 및 흡착제 투여량(Dose : 0.05~0.150 g/L)의 3가지 입력 변수를 가진 BBD에 따라 수행하였다. 염료 Eosin Y 제거에 대해 얻어진 2차 다항식 모델의 회귀분석 결정계수($R^2$) 값이 0.9851이고 적합성 결여(Lack of fit)의 p 값은 0.342로 실험 데이터는 2차 다항식 모델에 잘 부합하였다. 염료 농도 50 mg/L, 온도 333 K 및 흡착제 투여량 0.1056 g에서 최적 염료 흡착량 59.3 mg/g이 얻어졌다. WCAC에 의한 Eosin Y의 흡착공정은 유사 2차 속도식에 의해 잘 기술되었으며, 등온 실험결과는 Langmuir 모델식을 따랐다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.149-162
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• 2001

삼랑진에 위치한 삼랑진양수발전 상.하부댐의 댐마루에 시공 후 종방향 균열이 발생하였다. 이 댐들은 전력을 생산하기 위한 양수발전댐으로 상부댐과 하부댐으로 구성되어 있으며, 매일 10m이상의 수위변화를 받아왔다. 본 논문은 이들 댐중 상부댐에 발생한 종방향 균열의 원인을 찾는데 있다. 균열의 주요 원인은 수위변동으로 인한 것으로 판단되었으며, 이를 검토하기 위해 hyperbolic model을 이용한 수치해석을 수행하였다. 수치해석을 위한 입력자료를 얻기 위해 심벽재료와 사석재료에 대해 일련의 삼축압축시험을 수행하였다. 또한 수위변동으로 인한 주기적인 응력변화를 검토하기 위한 입력자료를 얻기 위해 진동삼축압축시험을 수행하였다. 수치해석결과 반복하중이 작용했을 경우 댐마루에서 깊이 4m까지 구속압력이 음이 되는 것으로 나타났으며, 이로 인해 종방향균열이 발생한 것으로 판단되었다. 이 종방향균열의 깊이는 댐 마루에서 수행한 시험굴에서 확인하였으며, 현장 조사결과와 잘 부합하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제31권1호
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• pp.59-64
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• 2006

Application of herbicide for rice cropping is inevitable but notorious for its side effect of environmental pollution. Precision fanning will be one of important tools for the least input and sustainable fanning and could be achieved by implementation of the variable rating technology. If a device to detect weeds in rice field is available, herbicide could be applied only to the places where it is needed by the manner of the variable rating technology. The study was carried out to develop an algorithm of image processing to detect weeds in rice field using a machine vision system of multi-spectral digital images. A series of multi-spectral rice field picture of 560, 680 and 800 nm of center wavelengths were acquired from the 27th day to the 39th day after transplanting in the ineffective tillering stage of a rice growing period. A discrimination model to distinguish pixels of weeds from those of rice plant and weed image was developed. The model was proved as having accuracies of 83.6% and 58.9% for identifying the rice plant and the weed, respectively. The model was used in the algorithm to differentiate weed images from mingled images of rice plant and weed in a frame of rice field picture. The developed algorithm was tested with the acquired rice field pictures and resulted that 82.7%, 11.9% and 5.4% of weeds in the pictures were noted as the correctly detected, the undetected and the misclassified as rice, respectively, and 81.9% and 18.0% of rice plants in the pictures were marked as the correctly detected and the misclassified as weed, respectively.