• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.77-88
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• 2021

Duck industry had a rapid growth in recent years. Nevertheless, researches to improve duck house environment are still not sufficient enough. Moisture generation of duck house litter is an important factor because it may cause severe illness and low productivity. However, the measuring process is difficult because it could be disturbed with animal excrements and other factors. Therefore, it has to be calculated according to the environmental data around the duck house litter. To cut through all these procedures, we built several machine learning regression model forecasting moisture generation of litter by measured environment data (air temperature, relative humidity, wind velocity and water contents). 5 models (Multi Linear Regression, k-Nearest Neighbors, Support Vector Regression, Random Forest and Deep Neural Network). have been selected for regression. By using R-Square, RMSE and MAE as evaluation metrics, the best accurate model was estimated according to the variables for each machine learning model. In addition, to address the small amount of data acquired through lab experiments, bootstrapping method, a technique utilized in statistics, was used. As a result, the most accurate model selected was Random Forest, with parameters of n-estimator 200 by bootstrapping the original data nine times.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권4호
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• pp.235-244
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• 2018

Potential maximum soil moisture retention (S) is a dominant parameter in the Soil Conservation Service (SCS; now called the USDA Natural Resources Conservation Service (NRCS)) runoff Curve Number (CN) method commonly used in hydrologic modeling for event-based flood forecasting (SCS, 1985). Physically, S represents the depth [L] soil could store water through infiltration. The depth of soil moisture retention will vary depending on infiltration from previous rainfall events; an adjustment is usually made using a factor for Antecedent Moisture Conditions (AMCs). Application of the method for continuous simulation of multiple storms has typically involved updating the AMC and S. However, these studies have focused on a time step where S is allowed to vary at daily or longer time scales. While useful for hydrologic events that span multiple days, this temporal resolution is too coarse for short-term applications such as flash flood events. In this study, an approach for deriving a time-variable potential maximum soil moisture retention curve (S-curve) at hourly time-scales is presented. The methodology is applied to the Napa River basin, California. Rainfall events from 2011 to 2012 are used for estimating the event-based S. As a result, we derive an S-curve which is classified into three sections depending on the recovery rate of S for soil moisture conditions ranging from 1) dry, 2) transitional from dry to wet, and 3) wet. The first section is described as gradually increasing recovering S (0.97 mm/hr or 23.28 mm/day), the second section is described as steeply recovering S (2.11 mm/hr or 50.64 mm/day) and the third section is described as gradually decreasing recovery (0.34 mm/hr or 8.16 mm/day). Using the S-curve, we can estimate the hourly change of soil moisture content according to the time duration after rainfall cessation, which is then used to estimate direct runoff for a continuous simulation for flood forecasting.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.17-26
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• 2019

이 연구에서는 쇄석말뚝공법의 한계상태설계법 적용을 위하여 양질의 현장재하시험 자료로부터 저항편향계수의 통계적 특성을 분석하고 지반 불확실성 및 시공 오차를 고려한 총 저항편향계수를 산정하였다. 저항편향계수 산정을 위한 예측모델은 기존 모델들에 비하여 높은 예측성능을 보인 Bong and Kim(2017)의 MLR 모형을 활용하였으며 그 적합성을 평가하였다. 저항편향계수의 확률분포를 산정하기 위하여 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며 정규분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 공칭저항의 총 변동성은 점토의 비배수전단강도 및 쇄석말뚝 시공 시 발생할 수 있는 시공 오차에 대한 불확실성을 포함하여 산정하였다. 최종적으로 총 저항편향계수의 확률분포는 로그정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 총 저항편향계수의 변동성에 따른 확률분포의 매개변수는 Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 산정하였으며, 간편한 적용을 위하여 이에 대한 회귀식을 제안하였다.

• 환경영향평가
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• 제27권6호
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• pp.704-716
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• 2018

본 연구는 진위천 단위유역의 수질오염총량제도에 따른 유량 및 수질 특성을 정확히 파악하고 목표 수질을 달성하기 위하여 수질 개선이 우선적으로 필요한 총량 지점을 선정하여 관리 방안을 제시하는 것이다. 진위천 단위유역의 2014년부터 2016년까지 14개 총량 지점을 대상으로 유량 및 수질 특성, 통계 분석, 유달부하량 및 유달부하 밀도 산정, 하천 등급화 등을 평가하였다. 진위천 단위유역의 유량은 평균 $22.411m^3/s$이고 황구지천의 유량이 32.8%를 차지하였으며 지류 하천에 따른 공간적으로 수질특성이 뚜렷하게 나타났다. 주성분 분석 결과 오산천과 황구지천은 유기오염 간접지표 및 계절적 요인, 성은천은 유기오염 간접지표 요인, 관리천은 계절적 요인이 수질에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 유달부하량 산정 결과 HG-3 지점에서 6,470.4 BOD kg/day, 6,846.7 TN kg/day로 높게 나타났으며 유달부하 밀도는 HG-4 지점에서 $220.9BOD\;kg/day/km^2$, $22.4TP\;kg/day/km^2$로 높게 나타났다. 하천 등급화 방법을 이용한 진위천 단위유역의 수질 개선이 우선으로 필요한 총량 지점은 HG-3 지점으로 나타났다.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권3호
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• pp.203-219
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• 2011

최근 인벤토리 구축이 활발해짐에 따라 인벤토리의 정확도 및 신뢰도 평가에 대한 수요 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 GHG-CAPSS의 신뢰도를 향상시키는데 지표로 활용될 GHG-CAPSS의 신뢰도를 평가하기 위한 방법론을 개발하는데 그 목적을 두고 있다. 본 논문에서는 GHG-CAPSS 신뢰도 평가 방법을 정성적 정량적으로 구분하였으며, 정성적 정량적 평가 결과를 종합하여 신뢰도를 결정할 수 있는 방법을 고안하여 액체 화석 연료 연소에 의한 $CO_2$ 배출량과 매립에 의한 $CH_4$ 배출량에 시범 적용하였다. 시범 적용 결과, 액체 화석 연료연소의 신뢰도 정성적 및 정량적 점수는 각각 25점(/50점), 50점(/50점)으로 최종적으로 75점으로 나타났으며, 매립에 의한 $CH_4$ 배출량의 신뢰도 정성적 및 정량적 점수는 각각 22점(/25점), 20점(/50점)으로 최종적으로 42점으로 평가되었다. 따라서 GHG-CAPSS의 액체화석연료 연소 부문과 매립 부문 배출량의 신뢰도를 평가한 결과, 두 배출원의 정성적 신뢰도는 비슷하였으나, 정량적 평가에서 큰 차이를 보였다. 이는 각 배출원 간의 불확도가 큰 편차를 보였기 때문으로 액체화석연료 연소에 의한 $CO_2$ 배출량의 경우, 신뢰도 향상을 위해 정성적 신뢰도 부분을 향상시키는 데 주력해야 하며, 매립에 의한 $CH_4$ 배출량의 경우 정량적 신뢰도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 두 배출원 모두, 신뢰도 정성 평가의 점수를 향상시키기 위해 품질 관리 절차 또는 지침서를 개발하여 품질 관리의 수준을 향상시킬 필요가 있는 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제19권6호
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• pp.1179-1186
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• 2018

Objective: The purposes of this study were to evaluate size-specific dose estimate (SSDE) of low-dose CT (LDCT) in the Korean Lung Cancer Screening (K-LUCAS) project and to determine whether CT protocols from Western countries are appropriate for lung cancer screening in Korea. Materials and Methods: For participants (n = 256, four institutions) of K-LUCAS pilot study, volume CT dose index ($CTDI_{vol}$) using a 32-cm diameter reference phantom was compared with SSDE, which was recalculated from $CTDI_{vol}$ using size-dependent conversion factor (f-size) based on the body size, as described in the American Association of Physicists in Medicine Report 204. This comparison was subsequently assessed by body mass index (BMI) levels (underweight/normal vs. overweight/obese), and automatic exposure control (AEC) adaptation (yes/no). Results: Size-specific dose estimate was higher than $CTDI_{vol}$ ($2.22{\pm}0.75mGy$ vs. $1.67{\pm}0.60mGy$, p < 0.001), since the f-size was larger than 1.0 for all participants. The ratio of SSDE to $CTDI_{vol}$ was higher in lower BMI groups; 1.26, 1.37, 1.43, and 1.53 in the obese (n = 103), overweight (n = 70), normal (n = 75), and underweight (n = 4), respectively. The ratio of SSDE to $CTDI_{vol}$ was greater in standard-sized participants than in large-sized participants independent of AEC adaptation; with AEC, SSDE/$CTDI_{vol}$ in large- vs. standard-sized participants: $1.30{\pm}0.08$ vs. $1.44{\pm}0.08$ (p < 0.001) and without AEC, $1.32{\pm}0.08$ vs. $1.42{\pm}0.06$ (p < 0.001). Conclusion: Volume CT dose index based on a reference phantom underestimates radiation exposure of LDCT in standard-sized Korean participants. The optimal radiation dose limit needs to be verified for standard-sized Korean participants.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권spc1호
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• pp.1127-1134
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• 2018

기후변화에 관한 정부 간 협의체의 5차 평가보고서에 기술된 바와 같이 기후변화로 인해 이상기후 현상의 발생빈도가 증가하고 있다. 이에 홍수, 가뭄 등 수자원과 관련된 재해의 발생빈도 또한 증가하고 있다. 이 중 가뭄은 용수공급에 가장 큰 영향을 미치는 재해이다. 최근 우리나라의 가뭄피해 사례를 보면 가뭄의 강도와 발생빈도가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 따라서 안정적인 용수공급을 위한 수자원 확보 기술이 필요한 시점이다. 수자원장기종합계획에서는 수자원에도 예비율 개념의 대책 도입이 필요하다고 언급한 바 있다. 현재 국내 대부분의 다목적댐들은 평상시 용수공급에 이용되는 이수용량 외에 비상시 활용 가능한 비상용량을 확보하고 있지만 명확한 활용 기준이 없어 이를 활용하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 안정적인 용수공급을 위해 비상용량을 예비량으로 활용하는 방안에 대해 연구하였다. 기후변화의 영향을 고려하기 위해 AR5 기반 수문시나리오를 저수지 모의운영 모형의 유입량 자료로 이용하였다. 비상용량과 용수공급 조정기준의 활용 조건에 따라 저수지 모의 운영을 실시하였고 모의 결과를 이용하여 다목적댐별 적정 예비율을 산정하였다.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제14권4호
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• pp.135-144
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• 2018

PMF 수용모델을 사용하여 안면도 측정소에서 2년간 측정한 초미세먼지의 유기성분의 주요 영향원을 파악하였다. 5개 또는 6개의 요인이 최적으로 나타났으며, 6개의 요인이 결과를 더 잘 해석하는 것으로 판단되었다. 이들 요인의 계절별 특성과 영향도 변화를 고려하여 결정한 주요 오염원은 이차유기성분(10.3%), 연소(12.0%), 자연적 생물성 기원(24.8%) 장거리이동식생소각(7.3%), 국지적 생체소각(26.4%), 장거리이동 오염원(19.2%)이다. 안면도 측정소는 배경지역의 특성인 자연적 생물성 기원, 이차유기성분과 장거리이동 오염원의 영향도가 크게 나타나면서도, 비도심의 특성인 국지적 식생소각과 연소 영향도 나타나고 있다. 이는 안면도 측정소에서는 인위적인 영향에 의한 유기성분 특성은 제한적임을 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-132
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• 2018

기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제16권4호
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• pp.107-117
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• 2020

충청남도 대형사업장에서의 대기오염물질 배출이 미세먼지 농도에 미치는 영향에 대한 논란이 많다. 2019년 봄과 가을에 항공관측을 수행하여 충청남도 대형사업장 상공에서 대기오염물질 농도를 측정하였고, 이를 바탕으로 황산화물(SO2) 배출량을 산정하였다(하향식 배출량). 이를 사업장에서 제시한 배출량 자료(상향식 배출량)와 비교한 결과, 항공관측에 바탕을 둔 배출량이 더 많았다. 항공관측에 바탕을 둔 배출량은 석탄화력발전소는 1502.1 kg/hr, 제철소는 2805.5 kg/hr였다. 이는 사업장에서 밝힌 2019년 연평균 배출량보다 각각 2.5배와 2.0배 큰 값이다. 이와 같은 차이가 나는 원인을 규명하기 위해서는 관측에 바탕을 둔 하향식 배출량과 활동도에 바탕을 둔 기존의 상향식 배출량을 산정함에 있어서 보다 면밀한 검토와 개선이 필요하다. 하향식 배출량의 개선을 위해서는 관측 불확도를 줄이는 것이 중요하다. 불확도를 높이는 요소의 하나는 지상에서 항공기가 운행될 수 있는 최저 고도까지 관측을 하지 않은 것이다. 이러한 불확도를 줄이는 방법은 지상에서 관측을 수행하며, 더 나아가서는 지상과 항공기 관측 최저 고도 사이에서 드론 등의 방법을 통해 관측을 수행하는 것이다. 바람장 역시 관측 및 외삽과 내삽을 이용하여 평면 분포를 구하면 평면에 대한 적분을 이용하여 평면 전체의 플럭스를 구할 수 있어 불확도를 줄일 수 있을 것이다. 상향식 배출량의 정확도 개선을 위해서는 측정이 이루어지고 있는 굴뚝의 배출량 자료 정확도 개선과 함께, 관측이 이루어지고 있지 않은 배출구의 현황 파악이 필요하다.