계획지원체계는 도시성장관리수단으로 간선시설 시설확장을 이용하는 우리의 능력을 증진시킨다. 이연구는 그러한 계획지원체계 (PEGASUS: 공간도시체계의 생성 및 분석을 위한 계획환경)의 개발계획의 일환으로서 상수도 시설확장모델의 개발에 관한 연구이다. 이 연구는 토지이용과 개발은 간선시설의 수요를 유발하고 간선시설은 토지가 이용되고 개발되는 방향에 영향을 미친다는 전제하에서 시작된다. 상수도 시설 확장은 2 방법으로 해결될 수 있다: 1) 최적통제이론, 2) MINLP 방법. 이 방법들은 각각장단점을 가지고 있다. 이 연구에서는 동적 시설 확장 크기 및 시기를 동시에 결정할 수 있는 MINLP방법이 채택이 되었다. 상수도 관망해석모델과 동적 상수도 시설 최적화 모델이 상수도계획과 토지이용계획의 동적 연관관계를 해결할 수 있다. 상수도 관망해석모델은 생성된 관경의 적정성을 분석하며 동적 상수도 시설 최적화모델은 변화하는 상수도 수요량을 충족할 수 있는 대안을 작성한다. 표준화기법에 의한 비용편익분석은 가장 경제적인 대안을 선정한다. GIS는 필요 상수도 수요량을 산정하고 시설확장모델의 결과를 이용자에게 보여주는데 훌륭한 역활을 할 수 있다.
도시화가 진행되는 소유역(성내-고덕천 유역)에 대하여 지하수 질산성질소의 공간적 분포에 미치는 영향요인을 규명하고 각 요인들의 오염기여도에 대한 상대적인 차이를 파악하기 위하여 GIS를 활용한 공간분석을 실시하였다. 영향요인으로는 토지이용도, 하수관 거리, 포장율, 녹지율 등을 고려하였다. 공간분석 결과, 토지이용도 중에서 도시화 지역과 경작지 등에서는 서로 상이한 질산성질소 분포가 나타났으며, 이는 도시화 지역에서는 하수관으로, 경작지에서는 비료성분으로 인하여 질산성질소 분포의 차이가 나타날 수 있음을 지시한다. 지하수 관정에서 하수관까지의 거리가 $60\~75m$ 정도 지점까지는 거리의 증가에 따라 질산성질소 농도가 감소한다. 특히 도시화 지역 내에서 하수관거리와 질산성질소 농도가 음의 상관도를 보이며, 이는 하수관이 질산성질소의 주 오염원임을 의미한다. 또한, 도시화 지역 질산성질소 농도와 포장율이 음의 상관도를 보이는 것도 질산성질소의 오염물질이 지표면에 기인하고 있음을 지시한다. 결과적으로 도시화가 급속히 진행되고 있는 지역에서는 하수관의 설치와 유지관리 및 토지이용형태에 대한 체계적인 관리가 지하수의 질산성질소 오염예방에 중요함을 의미한다.
Bringloe, Trevor T.;Macaya, Erasmo C.;Saunders, Gary W.
ALGAE
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제34권2호
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pp.91-97
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2019
Chilean species of marine macroalgae with amphitropical distributions oftentimes result from introductions out of the Northern Hemisphere. This possibility was investigated using haplotype data in an amphitropical red macroalgae present in Chile, Callophyllis variegata. Published sequence records from Canada and the United States were supplemented with new collections from Chile (April 2014-November 2015). Specimens of C. variegata were amplified for the 5′ end of the cytochrome c oxidase subunit I gene (COI-5P) and the full length nuclear internal transcribed spacer region. Haplotype networks and biogeographic distributions were used to infer whether C. variegata was introduced between hemispheres, and several population parameters were estimated using IMa2 analyses. C. variegata displayed a natural amphitropical distribution, with an isolation time of approximately 938 ka between hemispheres. It is hypothesized that contemporary populations of C. variegata were established from a refugial population during the late Pleistocene, and may have crossed the tropics via rafting on buoyant species of kelp or along deep-water refugia coincident with global cooling, representing a rare case of a non-human mediated amphitropical distribution.
본 연구에서는 낙동강 상류유역의 병렬 다목적댐군인 안동 및 임하다목적 댐의 장기간 유입량을 산정하는데 공간추계 신경망모형이 사용되었다. 공간추계 신경망모형은 역전파 알고리즘으로 LMBP와 BFGS-QNBP를 각각 사용하였다. 공간추계 신경망모형의 구조는 입력층, 은닉층 및 출력층의 3개의 층과 차례대로 8-8-2개의 노드로 구성되어 있다. 입력층 노드는 안동 및 임하다목적 댐의 월평균유입량, 월면적강우량, 월별 증발접시 증발량과 월평균기온으로 구성되어 있으며, 자료시계열은 시간적으로 차이가 있다. 공간추계 신경망모형의 훈련을 위하여 추계학적 모형중 하나인 PARMA(1,1)에 의해서 훈련자료를 모의발생시켰으며, 모의발생된 자료는 공간추계 신경망모형의 훈련에 사용되었다. 훈련을 통하여 공간추계 신경망모형의 매개변수인 최적연결강도와 편차를 산정하였다. 산정된 매개변수는 안동 및 임하다목적 댐의 실측자료를 이용하여 공간추계 신경망모형의 검증에 이용되었으며, 통계분석과 수문곡선의 비교를 통하여 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 공간추계 신경망모형은 낙동강 상류유역의 병렬저수지군의 장기간 연계운영기법 개발을 위하여 기초적인 자료를 제공하고, 용수분배 및 관리에 도움을 줄 것이다.
Continuous cropping obstacles have become a serious factor restricting sustainable development in modern agriculture, while companion planting is one of the most common and effective methods for solving this problem. Here, we monitored the effects of companion planting on soil fertility and the microbial community distribution pattern in pepper monoculture and companion plantings. Soil microbial communities were analyzed using high-throughput sequencing technology. Companion plants included garlic (T1), oat (T2), cabbage (T3), celery (T4), and white clover (T5). The results showed that compared with the monoculture system, companion planting significantly increased the activities of soil urease (except for T5) and sucrase, but decreased catalase activity. In addition, T2 significantly improved microbial diversity (Shannon index) while T1 resulted in a decrease of bacterial OTUs and an increase of fungal OTUs. Companion planting also significantly changed soil microbial community structures and compositions. Correlation analysis showed that soil enzyme activities were closely correlated with bacterial and fungal community structures. Moreover, the companion system weakened the complexity of microbial networks. These findings indicated that companion plants can provide nutrition to microbes and weaken the competition among them, which offers a theoretical basis and data for further research into methods for reducing continuous cropping obstacles in agriculture.
상수관망 내 수질사고는 매우 다양한 원인과 상황에서 시·공간적으로 광범위하게 발생가능하다. 일반적인 수질사고의 정성적 정의는 "정상적인 운영에 비하여 상대적으로 비정상적인 활동이나 행동에 의해 발생되는 수질문제"라고 할 수 있으나, 이는 매우 광의적이라 할 수 있으며 실제 현장에서는 발생 가능한 모든 수질사고 시나리오를 미리 예측하여 대비하기에 한계가 있다. 본 연구에서는 국외 및 국내 지자체, 그리고 K-water 등의 자료를 확보하여, 상수도 공급계통에서 발생한 수질사고 사례 및 발생 빈도 등을 분석하였다. 이를 상수도 관망 내에서 발생빈도가 잦고 피해영향이 큰 대표 수질사고 발생 시나리오 선정에 활용하였다. 과거 사례를 분석한 결과, 관망 내 대표적인 수질사고는 정상적 운영조건 (예, 정수처리문제에 의한 유출수내 고탁도 발생)뿐 만 아니라, 비정상적인 운영조건 (수계전환, 밸브조작 등에 의한 유속, 수압 변동에 의한 고탁도 발생)에서 발생 가능함을 확인하였다. 이와 같은 대표적 수질사고는 수리학적 조건의 변화에 따라 관망 내 수질이 변화되어 발생되므로, 수질사고의 현실적인 모의를 위해서는 합리적인 수리학적 관망해석이 수반되어야 한다. 상수관망 시스템의 수리해석 기법은 크게 수요기반해석(Demand Driven Analysis; DDA)과 수압기반해석(Pressure Driven Analysis; PDA)로 구분 가능하다. 기본적으로 정상적 운영조건은 수요기반해석의 수행이 적절하며, 비정상적 운영조건은 수압저하에 의한 수리적상태가 변동하므로 수압기반해석이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 수질사고의 모의 시 필요한 적정수리해석 기법을 제안하고, 각 적정 해석기법 별 검·보정이 필요한 인자들에 대해 제시하였다. 이와 같은 수리해석 기법을 적절히 활용할 경우, 관망 내 탁수사고 발생 가능성이 높은 지점 등을 결정하는 방법론의 정확도가 높아질 것으로 기대된다.
많은 연구자들이 다양한 모델을 이용하여 물의 수질을 평가하기 위해 노력하고 있다. 평가 모델에는 결측값이 없는 데이터셋이 필요하지만, 관측 데이터셋에는 결측값이 다수 포함되는 것이 현실이다. 단순히 결측값을 삭제하는 방법은 경우에 따라 기저 데이터의 분포를 왜곡시키고 모델의 예측성능에도 편의(bias)를 불러올 위험성이 있다. 본 연구에서는 수질 데이터의 결측값 처리에 적합한 기법을 탐색하기 위해, 기존의 KNN과 MICE Imputation, 그리고 생성형 신경망 모델인 Autoencoder와 Denoising Autoencoder를 기반으로 몇 가지 대치 기법을 실험하였다. 실험 결과, KNN과 MICE Imputation의 결과를 평균한 Combined Imputation이 실측치에 가장 가깝게 값을 추정하였으며, 이 기법을 적용하여 결측값을 처리한 관측 데이터셋을 support vector machine과 ensemble 기반의 분류 모델로 평가한 결과, 결측값을 삭제했을 때에 비해 Accuracy, F1 score, ROC-AUC score, 그리고 MCC(Mathews Correlation Coefficient) 지표가 향상되었다.
Statistics of extreme rainfall play a vital role in engineering practice from the perspective of mitigation and protection of infrastructure and human life from flooding. While flood frequency assessments, based on river flood flow data are preferred, the analysis of rainfall data is often more convenient due to the finer spatial nature of rainfall recording networks, often with longer records, and potentially more easily transferable from site to site. The rainfall frequency analysis as a design tool has developed over the years in New Zealand from Seelye's daily rainfall frequency maps in 1947 to Thompson's web based tool in 2010. This paper will present a history of the development of New Zealand rainfall frequency analysis methods, and the details of the latest method, so that comparisons may in future be made with the development of Korean methods. One of the main findings in the development of methods was new knowledge on the distribution of New Zealand rainfall extremes. The High Intensity Rainfall Design System (HIRDS.V3) method (Thompson, 2011) is based upon a regional rainfall frequency analysis with the following assumptions: $\bullet$ An "index flood" rainfall regional frequency method, using the median annual maximum rainfall as the indexing variable. $\bullet$ A regional dimensionless growth curve based on the Generalised Extreme Value (GEV), and using goodness of fit test for the GEV, Gumbel (EV1), and Generalised Logistic (GLO) distributions. $\bullet$ Mapping of median annual maximum rainfall and parameters of the regional growth curves, using thin-plate smoothing splines, a $2km\times2km$ grid, L moments statistics, 10 durations from 10 minutes to 72 hours, and a maximum Average Recurrence Interval of 100 years.
강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.
프랙탈 기하학은 불규칙적이고 복잡한 자연 현상을 수학적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시해 줄 수 있으며, 자기상사성을 가지고 있는 하천의 형상을 비롯한 하도망의 구성은 프랙탈 차원을 가지고 있는 프랙탈 현상이라 할 수 있다. GIUH란 유역의 수문학적 응답인 IUH에 하천의 지형학적인 특성을 적용한 강우-유출 모형으로, Horton의 차수비를 이용하여 지형학적인 특성을 반영할 수 있으며 하천 유역에서 프랙탈 차원은 길이비, 면적비, 분기비 등 Horton의 차수비를 이용하여 산정할수 있다. 프랙탈 GIUH 모형을 제시하였다. 프랙탈 GIUH 모형은 Rosso(1984)가 제시한 GIUH-Nash 모형의 형상계수와 규모계수 등의 매개변수 산정시 유역의 자기상사성을 대변할 수 있는 프랙탈 차원을 직접 적용하였으며, 하천의 길이비와 분기비 만의 함수로 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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