• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.150-158
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• 2014

최근 급격한 기후 변화에 관련하여 아스팔트 도로의 손상이 다발적으로 발생하고 있다. 이러한 현상을 해결 및 방지하기 위해서 세계 각국에서 다양한 연구를 수행하고 있다. 이와 관련하여, 본 연구에서는 서울시에서 발생하는 포트홀 수에 대한 예측모형을 개발하였다. 예측모델을 개발함과 동시에 다양한 독립변수 중 실제 포트홀 발생에 영향을 미치는 요소를 파악하기 위해 경험적인 방법과 통계적인 방법을 활용하였다. 예측모형은 BHS (Basic Harmony Search) 알고리즘을 이용하여 결정하였으며, 기후자료와 교통량 자료 및 포트홀 발생 자료를 기반으로 예측이 이루어진다. 하모니 검색 알고리즘을 이용하여 예측모델을 결정하는 과정에서 PAR(Pitch Adjusting Rate)과 HMCR(Harmony Memory Considering Rate)의 영향을 파악하기 위해 이 값을 변화시키며 적합성을 판단하였다. 예측모델은 Training Data(2011년, 2012년 및 2013년 자료)로 인해 구성되며, 결정된 모델의 적합성을 판단하기 위해 Testing Set에 적용하도록 하였다. 기본적인 예측모델의 적합성 판단은 RMSE(Root Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error), 결정계수(Coefficient of Determination)를 이용하도록 하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제8권4호
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• pp.203-212
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• 2005

온실기체의 인위적 배출은 지구온난화를 유발하여 해수면 상승, 극 기상 등 전 세계에서 피해가 증가하고 있다. 특히, 지구온난화 기여도가 가장 높은 온실기체 중 이산화탄소($CO_2$)는 주로 화석연료의 사용 공정에서 발생하는 폐기물이다. 대기 중의 이산화탄소의 농도 증가는 표층 해양을 산성화시켜 표층해양 생태계, 나아가서는 지구 전체 생태계에 악영향을 미치게 될 것으로 보인다. 이산화탄소 배출량을 줄이기 위해서 에너지 효율을 높이거나 대체 에너지를 이용하는 등의 완화 기술이 동원 되고 있다. 그러나 현재 세계 에너지 수요의 약 85%가 화석연료로 충당되고 있기 때문에, 화석연료 이외의 대체 에너지원으로 급격히 전환한다면 세계 경제에 엄청난 충격이 올 것이다. 다행히도 최근 이산화탄소를 포집하여 지질구조에 격리하는 기술이 개발단계를 지나 실용화단계로 성숙하였다. 이 방안으로 단기간에 온실기체의 대기로의 배출량을 대규모로 줄일 수 있다(이상 2005년 런던협약 과학그룹회의록에서 발췌). 우리나라의 경우는 이산화탄소를 격리시킬 수 있는 장소는 육상면적이 작고 인구 밀도가 높아서 육상보다는 해양저지질구조가 선호될 수밖에 없을 것으로 보인다. 해양 이용은 해양의 특성상 런던협약 등의 국제적인 규제를 받게 된다. 본고는 해저 지질 구조에 대한 이산화탄소의 격리 관련 기술 및 제도의 국제동향을 우리나라 입장에서 예비적으로 검토하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제4권3호
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• pp.164-168
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• 2002

우리나라 벼 수량 기상반응의 최대경계선 분석을 통하여 구축한 벼 수량예측모델(금 등, 2001)의 지역, 연차 및 품종의 수량 변이 예측 정확도를 검증한 결과는 다음과 같다. 1. 모형구축에 이용된 전국 20개 지역의 지역별 15년 간의 평균수량은 실측치와 예측치 간에 r=0.9296$^{**}$ 으로 고도로 유의한 상관을 나타내고 있으며 모형작성에서 제외시켰던 12개 지역 평균수량의 예측치와 실측치간의 상관계수도 r=0.8923$^{**}$ 으로 모형작성에 이용된 지역보다 수량예측의 정확도가 다소 낮게 나타났으나 통계적으로 고도로 유의하였다. 2. 모형설정에 사용된 20개 지역과 사용되지 않는 12개 지역 모두 연차별 실제수량과 예측수량간에는 고도로 유의한 상관이 존재하여 수량의 연차간 변이를 잘 예측하였다. 다만 냉해년에는 다소과대 추정하는 경향이었다. 3. 동진벼, 화성벼, 추청벼 등의 8개 품종별로 실제 수량과 예측수량간에는 고도로 유의한 상관이 있었다. 다만 모형구축에 이용되지 않은 지역의 자료를 이용하는 경우 모형설정에 이용한 자료를 이용한 경우보다 다소 상관이 낮아졌다. 4. 결론적으로 수량기상반응의 최대경계선(boundary line)분석은 수량 예측 모형의 구축에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단되었으며, 본 연구에서 고려하지 않은 토양조건, 시비조건 등에 대한 최대경계선 분석을 포함시키는 경우 보다 정확도가 높은 수량예측모형을 작성할 수 있으며 이를 통한 지성, 년도, 품종에 따른 수량의 변이를 실용적으로 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2719-2726
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• 2010

본 연구는 포항지역 환경오염물질의 보건 환경 위해성 평가를 위한 기초연구의 일환이며, 이를 위하여 포항시에 소재한 지역대기자동측정 자료를 이용하여 연별, 계절별 $PM_10$ 농도분포에 대한 현황, 기상특성 및 오염물질 농도분포 분석을 수행하였고, 대기확산 모델(CALPUFF)을 이용하여 농도분포 특성에 대해 정성적, 정량적으로 확인하였다. 포항지역의 $PM_10$ 농도분포를 확인한 결과, 포항지역의 계절별 $PM_10$ 평균농도는 봄($75.7{\mu}g/m^3$)>여름($56.8{\mu}g/m^3$)>겨울($53.6{\mu}g/m^3$) >가을($52.7{\mu}g/m^3$) 순으로 봄에는 빈번히 발생하는 황사의 영향으로 높은 농도를 나타내었다. 포항지역 오염원별 $PM_10$ 배출량은 점오염원 62%>이동오염원 33%>면오염원 5% 순이며, 점오염원 중 전체 97%가 철강산업인 제철제강업에서 발생되었다. 포항지역은 $PM_10$의 영향을 많이 받고 있는 지역으로 포항철강공단지역에 대한 환경오염물질 원인배출원에 대한 감시체계의 보완 및 집중관리와 함께 포항지역 주민의 건강 보호를 위하여 보건 및 환경에 악영향을 미치는 위해인자 및 오염물질을 원천적으로 차단하는 작업이 지속적으로 수행되어야 할 시점이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권5호
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• pp.45-55
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• 2015

현재 전 세계적으로 자연적, 인위적 요인으로 인하여 이상기후가 나타나고 있다. 이상기후의 대표적인 것으로 슈퍼태풍, 극한폭설, 폭염과 같은 극한 기후현상이 초래된다. 1970년대 산업화 시대 이후 급격하게 지구의 온도가 상승하는 것을 알 수 있으며, 이로 인하여 발생하는 가장 큰 문제점은 지구 온난화이다. 지구 온난화에 영향을 미치는 온실가스의 종류로는 이산화탄소, 과불화탄소, 아산화질소, 메탄과 같은 다양한 종류의 화학성분이 존재하며 특히 이산화탄소가 약 90%의 비중을 차지하는 것을 알 수 있다. 콘크리트의 경우 건설재료로써 탁월한 내구성능을 지니고 있으며, 사회기반시설물 건설 재료로 70%이상 사용되고 있다. 그러나 콘크리트는 타설직후 물리 화학적으로 다양한 환경조건으로부터 성능저하 현상이 발생하기도 한다. 특히 대기중의 이산화탄소는 콘크리트 알칼리도 저하에 따른 철근을 부식시키고 내구성 저하를 초래하게 된다. 따라서 본 연구에서는 풍속, 일조시간에 관하여 양생 한 후 콘크리트의 탄산화 실험을 접목시켜 탄산화 깊이와 탄산화 속도계수를 측정하고 이를 바탕으로 만족도 확률 곡선을 통하여 성능중심평가(Performance Based Evaluation(PBE))를 수행 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.27-33
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• 2016

군수품은 방한복을 중심으로 투습방수성 소재 적용이 확대되고 있다. 특히 혹한기에는 장병의 생존성 확보를 위해 피복의 투습방수 기능이 더욱 중요한데, 체온의 손실을 예방하기 위해 땀은 외부로 빨리 발산하고 외부의 수분은 인체로 침투되지 않도록 해야 하기 때문이다. 한편, 한국군은 투습방수 소재의 성능을 내수도와 투습도로 평가하고 있다. 투습도는 규정된 온도 및 습도 하에서 직물을 통과하는 수증기의 증발 양을 측정하는 것으로, 이 중 아세트산포타슘을 이용한 방법(KS K 0594)이 주로 적용되고 있다. 그러나 이 방법은 시약의 준비 절차가 간략히 제시되어 공인시험기관별로 시험에 대한 준비과정 등이 상이하게 적용되고 있으며 이로 인해 결과의 편차가 크게 발생되고 있다. 따라서 본 연구에서는 공인시험기관별로 아세트산포타슘을 이용한 투습도 시험의 절차를 비교하고, 결과에 영향을 미치는 인자를 분석하여 투습도의 차이를 없애기 위한 개선안을 도출한다. 개선안에 대해 공인시험기관별 투습도에 대한 결과의 차이를 분석하기 위해 유의수준(0.05)을 바탕으로 일원배치법으로 분석한 결과 투습도의 편차가 감소한 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권8호
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• pp.353-358
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• 2017

전신주와 같은 전력 설비에는 스마트한 서비스를 위한 다양한 종류의 센서가 포함되어 있으며, 온도 정보는 전력 설비의 정상 동작 상태를 판단하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 칼만 필터(Kalman Filter)와 앙상블 모델(Ensemble Model)을 이용해 스마트 전력 장치의 상태를 판단할 수 있도록 장치의 온도 분석 방법을 제안했다. 제안 된 접근 방식은 서로 다른 위치에 설치된 센서로 부터 수집된 정보 중 온도 데이터를 분류하고 칼만필터 및 앙상블 모델을 사용하여 온도 변화의 특성을 분석했다. 세부적으로 수집된 온도 데이터로부터 기상 온도 데이터와 같은 외부 인자를 제거하고 전력 장치의 각 위치로부터의 실제 장치의 온도값만을 분석했으며, 이 과정에서 칼만필터를 사용하여 오류 데이터를 제거하고 앙상블 모델을 사용하여 매 시간 정상 동작하는 전력 설비의 온도 평균값을 산출했다. 온도 분석에 대한 결과와 논의는 전력 데이터에 분석 결과에 명확하게 설명되어 있다. 마지막으로, 분석된 데이터를 통해 전력 장치가 정확히 동작하는 지를 판단할 수 있는 온도값의 정상범위를 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.309-324
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• 2008

Terra/Aqua MODIS의 적외관측 자료를 이용하여 동아시아 지역에서 물리적 방법과 split-window 방법으로 총가강수량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 물리적 방법에서는 동아시아 지역에 대한 분석 예측 자료를 생산하는 RDAPS 자료를 알고리즘의 초기 추정치로 사용하였다. 이 과정에서 복사전달계산을 위해 빠르고 정확도가 높은 RTTOV-7 모델을 이용하였다. Split-window를 이용한 총가강수량 산출에서는 동아시아 지역의 라디오존데 관측자료를 훈련자료로 사용하여 밝기온도를 계산하였고, 이로부터 관측된 밝기온도로부터 총가강수량을 산출할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 위의 두 알고리즘을 2004년 8월과 12월의 MODIS 적외 자료에 적용하여 산출한 결과를 해양에서는 DMSP SSM/I 결과와 육지에서는 라디오존데 관측 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 총가강수량의 정확성에 영향을 미치는 요인과 산출과정에 중요한 물리과정을 분석하였다. 비교결과 RDAPS, MODIS, split-window 방법에 비해 물리적 방법을 이용한 총가강수량의 산출 정확성이 높은 것으로 나타났다. 그러나 물리적 방법은 초기 추정치에 따라 산출결과가 상이하게 나타나는 단점을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 따라서 TIGR 자료와 같은 기후 평균값을 초기치로 적용함에 있어 주의가 요구된다. 이러한 원인으로 지표 부근의 수증기에 대한 정보 부족 등을 들 수 있다. 이러한 단점에도 불구하고 지표와 지형의 변화가 큰 한반도를 포함한 동아시아 지역에서는 물리적 방법에 의한 총가강수량 산출의 효율성이 큰 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.475-486
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• 2009

Harmful algal blooms (HAB) caused by the dominant species Cochlodinium polykrikoides (C. polykrikoides) appear in the South Sea of Korea and are particularly present in summer and fall seasons. Environmental factors such as water temperature, weather conditions (air temperature, cloud cover, sunshine, precipitation and wind) influence on the initiation and subsequent development of HAB. The purpose of this research was to study spatial and temporal variations of HAB in the Yeosu area using environmental (oceanic and meteorological) and satellite data. Chlorophyll-a concentrations were calculated using Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) images by an Ocean Chlorophyll 4 (OC4) algorithm, and HAB were estimated using the Red tide index Chlorophyll Algorithm (RCA). We also used the surface velocity of sequential satellite images applying the Maximum Cross Correlation method to detect chlorophyll-a movement. The results showed that the water temperature during HAB occurrences in August 2002-2008 was $19.4-30.2^{\circ}C$. In terms of the frequency of the mean of cell density of C. polykrikoides, the cell density of the HAB found at low (<300 cells/ml), medium (300-1000 cells/ml), and high (>1000 cells/ml) levels were 27.01%, 37.44%, and 35.55%, respectively. Meteorological data for 2002-2008 showed that the mean air temperature, precipitation, wind speed and direction, and sunshine duration were $22.39^{\circ}C$, 6.54 mm/day, 3.98 m/s (southwesterly), and 1-11.7 h, respectively. Our results suggest that HAB events in the Yeosu area can be triggered and extended by heavy precipitation and massive movement of HAB from the East China Sea. Satellite images data from July to October 2002-2006 showed that the OC4 algorithm generally estimated high chlorophyll-a concentration ($2-20\;mg/m^3$) throughout the coastal area, whereas the RCA estimated concentrations at $2-10\;mg/m^3$. The surface velocity of chlorophyll-a movement from sequential satellite images revealed the same patterns in the direction of the Tsushima Warm Current.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1083-1093
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• 2021

물 사용량 예측은 최적의 용수 공급 운영 방안을 수립하고 전력 소비량 절감을 위하여 꼭 필요한 과정이라고 할 수 있다. 그러나 수용가 단위의 물 사용량은 용도, 사용자의 패턴, 날씨 등의 다양한 요인으로 인해 변화하는 비선형적 특성을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 비선형적인 수용가 단위의 물 사용량을 예측하기 위하여 다양한 기법들을 연계한 KWD 프레임워크를 제안하고자 하였다. 즉, 먼저 개별 수용가 마다 용도에 따른 유사한 패턴을 파악하기 위해 K-means (K) 군집분석을 수행하였고, 잡음성분을 제거함으로써 핵심적인 주기패턴을 파악하기 위해 Wavelet (W) 방법을 적용하였다. 또한 비선형적 특성을 학습시키기 위해 Deep learning (D) 알고리즘을 적용하였다. 그리고 기존의 선형 시계열 모형인 ARMA 모형과 비교하여 KWD 프레임워크의 성능을 분석하였다. 그 결과 제안된 모형의 상관성은 92%, ARMA 모형은 약 39%로 KWD 프레임워크가 2배 이상의 성능을 가지는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법을 활용할 경우 정확한 물 사용량 예측이 가능해질 것이며, 상황에 따른 최적의 공급 방안을 수립할 수 있을 것이다.