• 한국수자원학회논문집
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• 제46권9호
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• pp.885-896
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• 2013

산지의 토양침식 모형인 SEMMA를 대규모 산지유역에 적용하기 위해서는 모형의 개선이 필요하다. 본 연구에서는 원래 SEMMA의 기본구조와 주요 매개변수의 산정방법을 설명하였고, 적용범위 확대를 위한 개선 매개변수들을 제시하였다. 특히 광범위한 지역에 대해 NDVI를 활용하기 위하여 식생구조지수 대신 식생피복지수를 사용하여 개선된 모형 SEMMA-Ic을 개발하였다. 개선모형의 모의결과 상관계수와 모의효율계수는 본래 모형보다 다소 감소하였다. 그러나 개선모형을 유역에 적용한 결과 실측값에 근접하게 모의했고, 토사유출량이 많은 경우에는 과소 예측하는 경향을 보였다. 따라서 산지 사면에서 개발한 토양침식 모형을 유역에 적용하기 위해서는 수로침식에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3B호
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• pp.221-232
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• 2011

산불 사면의 토양침식에 대하여 세 개의 토양침식 모형의 적용성을 평가하였다. 영동지역에서 발생한 2000년 대규모 산불지역 조사구에서 조사된 자료가 분석에 사용되었다. 본 연구에서 채택한 토양침식 모형은 경험적 모형인 RUSLE, 물리적 모형인 WEPP의 산림지역 적용 모드, 산불사면을 대상으로 개발된 SEMMA이다. 이들 모형으로 산정한 지표유출량과 토양 침식량을 관측치와 비교하였다. 적용결과 모든 모형들은 토사유출량의 최대치를 저평가 하였으며, RUSLE와 WEPP은 2배 이상의 차이를 보였다. SEMMA는 가장 좋은 모형반응계수, 결정계수, 모의효율을 나타내었다. 산불발생 경과연수에 따른 모형 적용 평가에서 산불에 의해 교란된 초기 단계에서는 모든 모형이 저평가하였다. 산불 사면에 대한 토양침식 모의 결과는 관측치가 크면 과소 예측하는 경향을 보였다. 산불직후 반발수력이 커진 고은입자 토양의 과대 노출로 작은 규모의 강우에도 많은 양의 토사유출이 발생할 수 있음에도 불구하고 이와 같이 과소 예측하는 것은 이들 모형이 산불의 영향으로 가중되는 토양침식 영향인자를 반영하는데 한계를 갖고 있기 때문으로 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권6호
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• pp.421-435
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• 2024

2023년 4월에 양강지풍의 영향으로 영동지역에 위치한 강릉에 산불이 발생하였다. 본 연구에서는 강릉 WUI (Wlidland-Urban Interface) 산불 소유역을 대상으로 식생회복에 따른 침식률을 평가하고자, GIS 기반의 RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation)와 SEMMA (Soil Erosion Model for Mountain Areas)를 이용하였다. WUI 화재 소유역은 고도의 범위가 10-30m로 낮으며, 사면의 평균경사는 10.0±7.4°로 준경사면 (general slope)에 해당한다. 토성은 유기물 함량이 높고, 토심이 깊은 양질사토(loamy sand) 이었다. 산불 이후 구곡부(gully)에서 초본층이 왕성하게 재생함에 따라, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)가 최대 0.55에 이르렀다. 침식률 모의 결과 RUSLE은 0.07-94.9 t/ha/storm의 범위이었고, SEMMA는 0.24-83.6 t/ha/storm의 범위를 보였다. RUSLE는 SEMMA보다 평균침식률을 1.19-1.48배 과다 예측하였다. 소나무 화재목이 분포하고, 경사가 급한 중부사면에서 침식률이 크며, 초본층의 회복이 빠른 구곡아래 와지(hollow)에서 상대적으로 낮은 침식률을 보였다. SEMMA는 화재 사면의 NDVI가 0.25(Ic=0.35) 이하인 특정 식생피복에서 급격히 증가하는 침식민감도를 보였다. 유기물 함량이 높고 자연 식생의 회복이 빠른 준경사면은 급경사면에 비해 침식률이 상대적으로 작았다. WUI 산불 지역은 집중호우에 의한 토사재해로 후속적인 물·인적 피해가 예상됨에 따라, 본 연구 결과는 화재 이후 응급대처의 시행을 위한 목표 관리 및 의사 결정의 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1556-1560
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• 2006

유역 전체의 토양침식량에 대한 토사유출량의 비로 정의되는 토사유출률은 유역의 크기가 커지면 토사가 유출되는 과정에서 퇴적되거나, 저류될 수 있는 지형적인 요인이 많아지게 되어 상대적으로 감소한다. 우리나라 산불지역의 유역에 대량의 토사유출을 제어하기 위해 설치된 여러개의 사방댐을 활용하여 강우사상별 댐 저류지에 퇴적되는 토사량 측정하였다. 실측된 토사유출량과 산지사면을 대상으로 개발된 토양침식 모형인 SEMMA에 의해 예측된 토양침식량과를 비교하여 유역크기에 따른 토사유출률의 관계를 분석하였다. SEMMA는 강우에 의한 토양입자의 분리현상과 지표유출에 의한 세류와 세류간 침식에 의해 발생하는 토양침식량을 산정하지만, 구곡이나, 유역의 수로에서의 침식은 고려하지 않는다. 보편적으로 토사유출률은 1.0을 넘지 않으나, 본 연구에서는 토사유출률이 대부분 1.0을 넘는 결과를 보여 산불 지역의 유역에서는 수로발달과 수로확장에 의한 침식이 심각했다. 토사유출률이 산지 유역이 커짐에 따라 감소하는 경향은 세계의 다른 유역에서의 조사된 결과와 비슷한 결과를 보였으나, 수치적인 차이가 큼을 알 수 있었다. 또한 토사유출률은 강우사상의 크기에도 상관성이 있음이 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.608-612
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• 2006

산지사면에서의 토양침식량은 실제 유역을 빠져나가는 토사유출량과 같지 않다. 이는 토사가 이동하는 과정에서 지형적인 요인 등에 의해 퇴적되거나, 가중되는 유수에 의해 더 많은 토양이 침식될 수 있기 때문이다. 토사유출률(SDR)은 유역의 크기뿐만 아니라 지형, 기후, 토양, 식생피복, 토지이용도 등에 관계된다. 본 연구에서는 기후 특성인 강우크기에 따른 토사유출률의 변화를 분석하고자 하였다. 산불 이후 5년 동안 산지 소유역의 시험유역을 운영하여 유출 및 토사유출량을 실측하여 자료를 구축하였고, 이 유역에 산지지역의 토양침식 모형인 SEMMA을 적용하여 토양침식량을 산정하고 유역출구로 이송한 실제 토사유출량과 비교하였다. 5년 동안 SDR은 전반적으로 감소하고, 강우량, 강우강도, 강우에너지와 같은 강우사상의 크기에 따라 증가한다. SDR은 2001년에서 2002년까지 대부분 1.0 이상이고, 2005년에는 1.0을 초과하지 않으며, 강우특성 뿐만 아니라 식생피복, 산불시간경과 등의 인자에 의존한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.155-158
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• 2007

현재 전자상거래는 우리의 생활과 밀접히 연관되어 있다. 최근 인터넷을 기반으로 전자조달, 수출입 브로커 등과 같은 유형의 B2B 전자상거래가 활발히 이루어지고 있으며, 소비자를 대상으로 하는 전자상거래 또한 점차 확산되는 시장을 형성하고 있다. 국제적으로도 전자상거래 시장 규모가 급속도로 증가할 것이라는 전망은 자명한 사실이다. 전자상거래에 대한 의존도가 높아지면서 관리해야 하는 데이터의 양 또한 급속도로 증가하고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 유입되는 데이터를 효율적으로 활용하기 위챈 실시간 데이터 마이닝 활용 모델을 제안한다. 이 실시간 데이터 마이닝 모델은 지속적으로 유입되는 데이터의 규칙화를 통해 저장 공간의 효율성을 극대화하고 중요도 분석을 통한 총체적인 접근 방법을 시도함으로써 전자상거래 상에서 유용하게 쓰일 수 있는 활용 모델이다. 이 실시간 데이터 마이닝 모델의 바탕은 데이터 마이닝의 기법인 SEMMA를 따르며, 그 특징에 따라 규칙 추출과 의사 결정 나무 기법을 이용하여 전자상거래 상에서 유용하게 사용될 수 있는 모델을 제시하고자 한다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제30권4호
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• pp.781-782
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• 2009

• 디지털융복합연구
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• 제18권8호
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• pp.225-230
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• 2020

KBO리그는 경기수가 많아서 오랜 기간에 걸쳐서 진행되고 있다. 또한 우리나라는 다양하고 뚜렷한 기후를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 야구기록 중 홈런, 3루타, 2루타, 루타수, 장타율, 순장타율 등 장타력에 관한 기록과 일일 평균 기온과의 상관 관계를 분석하고 야구 기록 중 3차 기록을 정의하였다. 본 연구를 위하여 일일 평균 기온 데이터와 2019년 KBO 리그에서 규정타석에 진입한 타자를 대상으로 SEMMA 기법을 통하여 상관관계를 분석하였다. 본 연구 결과를 통하여 일일 평균 기온이 타자들의 장타력에 영향을 주었다는 것을 알 수 있었다. 특히 20.0도에서 24.9도 사이를 기록한 날에 타자들의 장타력이 낮아졌다는 것을 알 수 있었으며, 타자가 상대하는 투수의 몸 상태와 관련있다고 논의하였다. 이에 경기 외적인 조건을 통하여 야구 경기에서 선수, 코칭스태프, 프런트가 경기에 활용할 수 있음을 기대할 수 있다. 또한 차후 타격 기록 뿐만 아니라 투구, 주루, 수비 등의 기록을 함께 분석하면 더욱 유용한 분석 모델이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1343-1346
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• 2005

In the cold rolling mill, coil breakage that generated in rolling process makes the various types of troubles such as the degradation of productivity and the damage of equipment. Recent researches were done by the mechanical analysis such as the analysis of roll chattering or strip inclining and the prevention of breakage that detects the crack of coil. But they could cover some kind of breakages. The prediction of Coil breakage was very complicated and occurred rarely. We propose to build effective prediction modes for coil breakage in rolling process, based on data mining model. We proposed three prediction models for coil breakage: (1) decision tree based model, (2) regression based model and (3) neural network based model. To reduce model parameters, we selected important variables related to the occurrence of coil breakage from the attributes of coil setup by using the methods such as decision tree, variable selection and the choice of domain experts. We developed these prediction models and chose the best model among them using SEMMA process that proposed in SAS E-miner environment. We estimated model accuracy by scoring the prediction model with the posterior probability. We also have developed a software tool to analyze the data and generate the proposed prediction models either automatically and in a user-driven manner. It also has an effective visualization feature that is based on PCA (Principle Component Analysis).

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제39권5호
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• pp.433-437
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• 2006

Objectives: The aim of this study is to develop a methodology for estimating a nationwide statistic for hernia operations with using the claim database of the Korea Health Insurance Cooperation (KHIC). Methods: According to the insurance claim procedures, the claim database was divided into the electronic data interchange database (EDI_DB) and the sheet database (Paper_DB). Although the EDI_DB has operation and management codes showing the facts and kinds of operations, the Paper_DB doesn't. Using the hernia matched management code in the EDI_DB, the cases of hernia surgery were extracted. For drawing the potential cases from the Paper_DB, which doesn't have the code, the predictive model was developed using the data mining technique called SEMMA. The claim sheets of the cases that showed a predictive probability of an operation over the threshold, as was decided by the ROC curve, were identified in order to get the positive predictive value as an index of usefulness for the predictive model. Results: Of the claim databases in 2004, 14,386 cases had hernia related management codes with using the EDI system. For fitting the models with applying the data mining technique, logistic regression was chosen rather than the neural network method or the decision tree method. From the Paper_DB, 1,019 cases were extracted as potential cases. Direct review of the sheets of the extracted cases showed that the positive predictive value was 95.3%. Conclusions: The results suggested that applying the data mining technique to the claim database in the KHIC for estimating the nationwide surgical statistics would be useful from the aspect of execution and cost-effectiveness.