• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제23권1호
• /
• pp.93-100
• /
• 2011

박 등(2010)의 연구에서 적용성이 입증된 조석-해일 결합모형을 이용해 목포시에서 범람모의를 수행하였다. MIKE21 모형을 결합모형으로 활용하였으며, 적용영역은 박 등(2010)의 연구와 동일하게 선정하였고 범람모의를 위해 목포시에 대한 정밀역을 추가하였다. 하절기의 대조기 고조시에 맞춰 가상태풍이 목포해역에 직접적인 영향을 주는 경우에 대하여 해석하였으며, 이 경우 발생된 고조위 556 cm는 100년 빈도 정도로 평가된다. 계산된 최대 범람영역을 살펴보면 목포시 내항 및 북항 인근에서 50~100cm 가량 침수되는 것으로 나타나고 있으며, 이를 토대로 내항에서 해안침수예상도를 작성하였다.

• 농업과학연구
• /
• 제48권4호
• /
• pp.891-897
• /
• 2021

There is a need for a technology that can quickly and accurately analyze soil carbon contents. Existing soil carbon analysis methods are cumbersome in terms of professional manpower requirements, time, and cost. It is against this background that the present study leverages the soil physical properties of color and water content levels to develop a model capable of predicting the carbon content of soil sample. To predict the total carbon content of soil, the RGB values, water content of the soil, and lux levels were analyzed and used as statistical data. However, when R, G, and B with high correlations were all included in a multiple regression analysis as independent variables, a high level of multicollinearity was noted and G was thus excluded from the model. The estimates showed that the estimation coefficients for all independent variables were statistically significant at a significance level of 1%. The elastic values of R and B for the soil carbon content, which are of major interest in this study, were -2.90 and 1.47, respectively, showing that a 1% increase in the R value was correlated with a 2.90% decrease in the carbon content, whereas a 1% increase in the B value tallied with a 1.47% increase in the carbon content. Coefficient of determination (R²), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE) methods were used for regression verification, and calibration samples showed higher accuracy than the validation samples in terms of R² and MAPE.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제19권3호
• /
• pp.123-133
• /
• 2014

It is important to predict the groundwater level fluctuation for effective management of groundwater monitoring system and groundwater resources. In the present study, three different time series models for the prediction of groundwater level in response to rainfall were built, those are transfer function noise model (TFNM), artificial neural network (ANN), and adaptive neuro fuzzy interference system (ANFIS). The models were applied to time series data of Boen, Cheolsan, and Hongcheon stations in National Groundwater Monitoring Network. The result shows that the model performance of ANN and ANFIS was higher than that of TFNM for the present case study. As lead time increased, prediction accuracy decreased with underestimation of peak values. The performance of the three models at Boen station was worst especially for TFNM, where the correlation between rainfall and groundwater data was lowest and the groundwater extraction is expected on account of agricultural activities. The sensitivity analysis for the input structure showed that ANFIS was most sensitive to input data combinations. It is expected that the time series model approach and results of the present study are meaningful and useful for the effective management of monitoring stations and groundwater resources.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.352-361
• /
• 2013

기상 현상을 예측하는 수치예보모델의 주요한 기초 입력 데이터로 토지이용, 지형, 식생, 지표 온도 등이 있다. 이 중 지표 온도의 일부인 내륙 수면 온도에 대한 지상 관측 데이터는 강이나 호수의 일부 지역에만 존재한다. 따라서 본 연구는 수치예보모델의 입력 데이터인 내륙 수면 온도로 활용할 수 있는 MODIS 위성영상의 지표 온도 데이터의 오차정도를 확인하기 위해 국내 내륙 수온 지상 관측 데이터와 비교 분석하였다. 이를 위해 2011년 7월부터 2012년 6월까지 약 1년의 MODIS Land Surface Temperature(LST) 데이터와 수질자동측정망의 수온 데이터를 비교하였다. MODIS 데이터는 주간 및 야간 데이터로 구성되는 데, 각각의 월 평균 오차는 $2^{\circ}{\sim}8^{\circ}C$, $3^{\circ}{\sim}12^{\circ}C$로 주간 데이터의 오차가 작았다. 특히, 주간 데이터의 오차는 가을에 $2^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았고, 야간 데이터는 여름에 $3^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았다. 또한 지역적으로는 한강, 낙동강, 금강, 영산강의 4대강을 비교한 결과 가장 남쪽에 있는 영산강 유역에서 가장 오차가 작았다. 본 연구를 통해 수치예보모델의 입력 데이터로 활용함에 있어 MODIS 지표 온도 데이터의 오차 정도를 확인할 수 있었다. 연구 결과는 아시아 지역에 대해 수치예보모델을 운용할 때 북한 및 해외 지역에 대해 MODIS 지표 온도 데이터를 활용함에 있어 그 오차 정도의 기준이 될 수 있을 것이다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제26권7호
• /
• pp.147-159
• /
• 2010

연약지반 개량을 위한 선행재하 공법에서 현장 시공 조건에 따른 연약지반의 침하 거동을 예측하는 것은 매우 중요하다. 하지만 실제 지층의 구성이나 물성치를 정확히 평가하는 것은 매우 어렵기 때문에, 대부분은 침하 계측 데이터에 기반을 둔 침하량 추세 분석 방법을 통하여 최종 침하량 및 지반 물성치를 추정한다. 현재 다양한 침하량 추세 분석 방법이 제안되었으며, 국내 시공 현장에서는 쌍곡선법이 가장 널리 사용되고 있다. 하지만 동일한 현장에 대하여 쌍곡선법을 사용하더라도 계측 침하 자료의 회귀 방법, 그리고 분석 대상 구간을 선정함에 따라 침하랑 결과는 상이하게 나타난다. 본 연구에서는 쌍곡선법을 이용하여 부산 $\bigcirc\bigcirc$ 현장의 현장 계측 데이터로부터 침하 곡선을 추정하였다. 이때 쌍곡선법의 적용 조건을 다양하게 적용하였으며, 그에 따른 결과들을 비교, 분석하여 최적의 적용 방법을 제안하였다. 회귀 방법과 계측 데이터의 분석 구간에 따른 추정 치 변화를 평가하였으며, 이후 검증 시험을 통하여 적용 방법의 타당성을 검증하였다. 해석 결과 성토에 따른 지하수위 상승이 안정화된 시점 이후 해석하는 것이 안정적이며, 해석 방법에 대해서는 현장 데이터를 직접 회귀하는 것이 더 정확하게 침하 곡선을 추정할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제46권3호
• /
• pp.287-299
• /
• 2013

본 연구의 목적은 기록된 관측가뭄자료를 이용하여 수문기상 기반의 국내 가뭄판단기준을 제시하는데 있다. 과거 1991년에서 2009년까지 기록된 가뭄사례를 수집한 후, 관측기상정보와 LSM(Land Surface Model)으로부터 생산된 수문정보를 이용하여 백분위 해석을 수행하였다. 기간별 가뭄판단기준을 도출하기 위해 객관적 가뭄평가 기법인 ROC(Relative Operating Characteristics) 분석을 이용하였다. 국내 가뭄기준은 대표적으로 강수 및 유출이 지속기간 3개월에 평년대비 35% 이하, 토양수분이 지속기간 2개월의 35% 이하 그리고 증발산량이 지속기간 3개월에 65% 이상으로 나타났다. 가뭄판단기준의 적용성 평가를 위해 SPI (3)와의 ROC 분석을 수행한 결과 SPI (3)에 비해 적용성이 높은 것으로 나타났다. 또한 가뭄판단기준에 대한 지역별 분석을 수행한 결과 공간적으로 가뭄상황을 적절히 반영하는 것을 확인하였다.

• Nutrition Research and Practice
• /
• 제11권1호
• /
• pp.51-56
• /
• 2017

BACKGROUND/OBJECTIVES: The purpose of this study was to assess the accuracy of a dietary reference intake (DRI) predictive equation for estimated energy requirements (EER) in female college tennis athletes and non-athlete students using doubly labeled water (DLW) as a reference method. MATERIALS/METHODS: Fifteen female college students, including eight tennis athletes and seven non-athlete subjects (aged between 19 to 24 years), were involved in the study. Subjects' total energy expenditure (TEE) was measured by the DLW method, and EER were calculated using the DRI predictive equation. The accuracy of this equation was assessed by comparing the EER calculated using the DRI predictive equation ($EER_{DRI}$) and TEE measured by the DLW method ($TEE_{DLW}$) based on calculation of percentage difference mean and percentage of accurate prediction. The agreement between the two methods was assessed by the Bland-Altman method. RESULTS: The percentage difference mean between the methods was -1.1% in athletes and 1.8% in non-athlete subjects, whereas the percentage of accurate prediction was 37.5% and 85.7%, respectively. In the case of athletic subjects, the DRI predictive equation showed a clear bias negatively proportional to the subjects' TEE. CONCLUSIONS: The results from this study suggest that the DRI predictive equation could be used to obtain EER in non-athlete female college students at a group level. However, this equation would be difficult to use in the case of athletes at the group and individual levels. The development of a new and more appropriate equation for the prediction of energy expenditure in athletes is proposed.

• 한국식품저장유통학회지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.719-725
• /
• 2009

아가리쿠스버섯에서 분리한 단백다당류를 분무건조한 분말의 저장안정성을 알아보기 위하여 저장 중 흡습특성을 조사하였다. 평형수분함량은 수분활성도가 높아짐에 따라 빠르게 증가하는 양상이었으며, 높은 온도에서 낮은 함량을 나타내었다. 단분자층 수분함량은 BET식보다 GAB식이 높은 유의성을 나타내었다. 수분활성도가 증가함에 따라 필요로 하는 흡습에너지가 낮아져 흡습엔탈피는 감소하여 흡습이 쉽게 이루어짐을 알수 있었다. 등온흡습곡선의 적합도는 Kuhn과 Oswin 모델이 $R^2$ 0.99 이상으로 높은 적합도를 나타내었고, Oswin 모델이 가장 편차가 작은 것으로 나타났다. 흡습 중 평형상대습도 예측 모델을 수립하기 위해 온도와 수분활성도의 경우 일차함수, 시간의 경우 로그함수가 높은 적합도를 보였으며, 평형상대습도 예측모델식은 수분활성도만을 변수로하는 모델식, 수분활성도와 시간을 변수로 하는 모델식과 수분활성도, 시간, 온도를 변수로 하는 모델식을 나타내어 가장 높은 $R^2$가 0.965로 나타났다.

• 산업식품공학
• /
• 제14권4호
• /
• pp.342-345
• /
• 2010

The purpose of current study was to examine bioaccessibility of antioxidant activity and total phenolic content in each part of water spinach (Ipomoea aquatic Forsk.). In vitro biomimicking system simulated human digestive fluid was employed in order to measure bioavailable anti-oxidative effect and phenolic content. Antioxidant activity and total phenolic content was measured by using the DPPH method and the Folin-Ciocalteu assay, respectively. Stem of water spinach had a higher DPPH free radical scavenging effect (5.43 mg/mL for $IC_{50}$) than leaf (5.95 mg/mL for $IC_{50}$), while leaf had a greater level of total phenolic content (287.45 ${\mu}g$ GAE/mL) than stem (216.45 ${\mu}g$ GAE/mL). Bioaccessible antioxidant capacity and digestive stability of total phenolic content showed a similar pattern to what found in raw materials. Our result also indicated that total phenolic content was not found to be a major marker for prediction of antioxidant activity. It is plausible that other constituents such as vitamin E and C in water spinach could be contributors for antioxidant activities.

• Computers and Concrete
• /
• 제31권2호
• /
• pp.111-121
• /
• 2023

The influence of material composition such as aggregate types, addition of supplementary cementitious materials as well as exposed temperature levels have significant impacts on concrete residual mechanical strength properties when exposed to elevated temperature. This study is based on data obtained from literature for fly ash blended concrete produced with natural and recycled concrete aggregates to efficiently develop prediction models for estimating its residual compressive strength after exposure to high temperatures. To achieve this, an extensive database that contains different mix proportions of fly ash blended concrete was gathered from published articles. The specific design variables considered were percentage replacement level of Recycled Concrete Aggregate (RCA) in the mix, fly ash content (FA), Water to Binder Ratio (W/B), and exposed Temperature level. Thereafter, a simplified mathematical equation for the prediction of concrete's residual compressive strength using Gene Expression Programming (GEP) was developed. The relative importance of each variable on the model outputs was also determined through global sensitivity analysis. The GEP model performance was validated using different statistical fitness formulas including R², MSE, RMSE, RAE, and MAE in which high R² values above 0.9 are obtained in both the training and validation phase. The low measured errors (e.g., mean square error and mean absolute error are in the range of 0.0160 - 0.0327 and 0.0912 - 0.1281 MPa, respectively) in the developed model also indicate high efficiency and accuracy of the model in predicting the residual compressive strength of fly ash blended concrete exposed to elevated temperatures.