In order to revive the ecological function of degraded rivers, a total restoration plan for riverbeds and riparians needs to be developed. Previous evaluations for rivers were mainly focused on the river's physical structures. Therefore, this research has developed indicators to evaluate a riparian restoration considering biodiversity. Through literature and previous cases review, 4 fields and 13 indicators are selected for the evaluation. Four fields are biodiversity, habitat diversity, connectivity and habitat functionality. In the biodiversity field, 4 indicators of the exuberant extent of herbaceous vegetation and their diversity, the exuberant extent of shrub and woody plants and their diversity, the number of plant communities and naturalized plants are included. Habitat diversity are comprised of 4 indicators of the longitudinal continuity of vegetation, the mixture of plant communities, the extent of plant type color fruit abundance and the distribution of vegetation. Connectivity includes 3 indicators of target distribution, the shore slope of low water channels and the extent of artificial embankment materials. Habitat functionality has 2 indicators of the status of food supply plants and the habitat functionality. The value weighting for the fields and indicators has been calculated based on the AHP(Analytic Hierarchy Process) method. 50 experts were surveyed with quantifiable questionnaire, among them 43 experts have more than 10 yesrs experiences in the nature restoration field. The selected and weighted indicators have been tested to the 12 sections in Gap stream located in Daejeon. In conclusion, the indicators are feasible and the selected indicators could be used to establish the direction and objectives of riparian restoration.
미국 캔자스주 정부와 연방정부가 필요로 하는 상세한 지표피복 수치지도제작을 위해, Landsat Thematic Mapper 자료를 이용하여 캔자스주 전체를 대상으로 43가지로 분류된 식생군단(vegetation alliance) 수준의 자연식 생지도를 제작하였다. 지도제작 방법으로는 봄, 여름, 가을의 계절별 위성자료를 이용하여 두 단계 분류절차를 거치는 이른바 '하이브리드(hybrid)' 방식을 채택하였다. 이 접근 방법은 첫 단계로 unsupervised classification을 이용, 자연녹지를 농경지로부터 분리해 낸 다음. 두 번째 단계에서 supervised classification, 현장확인조사. 그리고 분류 후 다양한 보강자료를 이용하여 최종적으로 자연식생을 구분ㆍ분류해 내는 것이다. 정확도 평가는 세 가지 분류 수준에서 실행되었는데, 이는 앤더슨 분류단계 I(Anderson level I), 식생군계(vegetation formation), 그리고 식생군단 수준을 포함한다. 확인결과 전반적인 정확도는 51.7%에서 89.4%에 이르는 것으로 조사되었다.
토지적성평가시스템은 국토이용관리법과 도시계획법이 국토의 계획 및 이용에 관한 법률로 통합되면서 국토의 이용, 관리, 개발을 위하여 최근 소개되었으며, 토지의 공간 입지적 특성, 활용가능성, 주변 개발 여건 등을 고려하여 토지의 용도를 구분하기 위한 기준을 제공하여 준다. 토지적성평가시스템의 데이터베이스를 구축하기 위해 산림청, 환경부, 수자원공사 등과 같은 유관기관의 자료와 LMS자료, 공시지가 등이 사용되었다. 따라서 본 연구에서는 진주시의 토지적성평가시스템을 위한 데이터베이스 구축과정에서 관련 자료간의 정확도 차이, 자료취득 시기의 불일치, 지적공부 미 수정사항 등 다양한 자료오류를 분류하고 검증함으로서 보다 정확한 토지적성평가체계를 구축할 수 있는 방안을 제시하였다.
Accurate atmospheric correction is essential for the analysis of land surface and environmental monitoring. Aerosol optical depth (AOD) information is particularly important in atmospheric correction because the radiation attenuation by Mie scattering makes the differences between the radiation calculated at the satellite sensor and the radiation measured at the land surface. Thus, it is necessary to use high-quality AOD data for an appropriate atmospheric correction of high-resolution satellite images. In this study, we examined the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)-based atmospheric correction results for the Sentinel-2 images in South Korea using raster AOD (MODIS) and single-point AOD (AERONET). The 6S result was overall agreed with the Sentinel-2 level 2 data. Moreover, using raster AOD showed better performance than using single-point AOD. The atmospheric correction using the single-point AOD yielded some inappropriate values for forest and water pixels, where as the atmospheric correction using raster AOD produced stable and natural patterns in accordance with the land cover map. Also, the Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) after the 6S correction had similar patterns to the up scaled drone NDVI, although Sentinel-2 NDVI had relatively low values. Also, the spatial distribution of both images seemed very similar for growing and harvest seasons. Future work will be necessary to make efforts for the gap-filling of AOD data and an accurate bi-directional reflectance distribution function (BRDF) model for high-resolution atmospheric correction. These methods can help improve the land surface monitoring using the future Compact Advanced Satellite 500 in South Korea.
2020년 8월 집중호우로 인하여 전라남도 곡성지역에 토석류가 발생하여 5명이 사망하는 재난이 발생하였다. 이 지역을 대상으로 하여 사진 측량을 통해 0.03 m의 고해상도 지형정보를 구축하고 토사의 붕괴량을 측정하였다. 또한 Flo-2D를 이용하여 토석류의 유량과 지형정보의 차이에 따라 유동심, 유속, 확산면적에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 유량이 높아질수록 토석류의 유동심, 유속, 확산면적이 높아지며 고해상도 지형정보와 저해상도 지형정보와의 결과 차이도 높아지는 것으로 나타났다. 그리고, 고해상도의 지형정보를 적용하였을 때 실제의 토석류 흐름방향과 유사하게 계산되어 고해상도 지형정보의 적용이 토석류 해석 결과의 정확성을 높이는 결과를 정량적으로 분석하였다. 추가로 항복응력과 점성과 같은 지질정보에 대해 고려하면 전반적으로 실제 토석류의 확산 정보보다 작게 계산된 결과를 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
Qingche He;Liang-ming Pan;Luteng Zhang;Wangtao Xu;Meiyue Yan
Nuclear Engineering and Technology
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제55권11호
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pp.3973-3982
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2023
As for two-phase flow in rectangular channels, the flow regimes especially like churn-turbulent and annular flow are significant for the physical problem like Countercurrent Flow Limitation (CCFL). In this study, the rectangular channels with cross-sections of 4 × 66 mm, 6 × 66 mm, 8 × 66 mm are adopted to investigate the flow regimes of air-water vertical upward two phase flow under adiabatic condition. The gas and liquid superficial velocities are 0 ≤ jg ≤ 20m/s and 0.25 ≤ jf ≤ 3m/s respectively which covering bubbly to annular flow. The flow regimes are identified by random forest algorithm and the flow regime maps are obtained. As the results, the transitional void fraction from slug to churn turbulent flow fluctuate from 0.47 to 0.58 which is significantly affected by the dimensional size of channel and flow rate. Besides, the void fraction at transitional points from churn-turbulent (slug) to annular flow are 0.66-0.67, which are independent with the gap size. Furthermore, a new criteria of slug to churn-turbulent flow is established in this study. In addition, by introducing the interfacial force model, the criteria of churn-turbulent (slug) flow to annular flow is verified.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.169-185
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2024
Due to levitate and rapid growth of E-Commerce, most of the organizations are moving towards cashless transaction Unfortunately, the cashless transactions are not only used by legitimate users but also it is used by illegitimate users and which results in trouncing of billions of dollars each year worldwide. Fraud prevention and Fraud Detection are two methods used by the financial institutions to protect against these frauds. Fraud prevention systems (FPSs) are not sufficient enough to provide fully security to the E-Commerce systems. However, with the combined effect of Fraud Detection Systems (FDS) and FPS might protect the frauds. However, there still exist so many issues and challenges that degrade the performances of FDSs, such as overlapping of data, noisy data, misclassification of data, etc. This paper presents a comprehensive survey on financial fraud detection system using such data mining techniques. Over seventy research papers have been reviewed, mainly within the period 2002-2015, were analyzed in this study. The data mining approaches employed in this research includes Neural Network, Logistic Regression, Bayesian Belief Network, Support Vector Machine (SVM), Self Organizing Map(SOM), K-Nearest Neighbor(K-NN), Random Forest and Genetic Algorithm. The algorithms that have achieved high success rate in detecting credit card fraud are Logistic Regression (99.2%), SVM (99.6%) and Random Forests (99.6%). But, the most suitable approach is SOM because it has achieved perfect accuracy of 100%. But the algorithms implemented for financial statement fraud have shown a large difference in accuracy from CDA at 71.4% to a probabilistic neural network with 98.1%. In this paper, we have identified the research gap and specified the performance achieved by different algorithms based on parameters like, accuracy, sensitivity and specificity. Some of the key issues and challenges associated with the FDS have also been identified.
본 연구는 금강 수계의 83개 하천 지점에서 이 화학적 수질의 시 공간적 변이를 파악하기 위하여 2003~2007년까지 측정된 환경부의 수질자료를 분석하였다. 이용된 수질 변수는 수온, 용존산소량(DO), 생물학적 산소요구량(BOD), 화학적 산소요구량(COD), 부유물(SS), 총질소(TN), 총인(TP) 및 전기전도도(EC)의 8개 항목으로 이들의 수질특성은 토지이용도, 연별, 계절별, 조사지점별로 큰 변이를 보였다. 각 지점들은 토지이용도에 따라 크게 산림형 하천(Forest stream, Fo), 농지형 하천(Agricultural stream, Ag), 도심형 하천(Urban stream, Ur)의 3가지 유형으로 구분하였다. 대부분의 수질변수들은 장마기인 7~8월 동안 접종강우로 인하여 계절적 변이 폭이 큰 것으로 나타났다. 장마기에 이온 희석현상의 지표로 이용되는 전기전도도와 영양염류인 총질소와 총인은 장마기 강우량과 역상관관계를 보이는 것으로 나타났다. BOD와 COD는 장마기에 크게 감소하는 것으로 나타났으며, 전기전도도, TN, TP 농도의 최소값도 여름철 장마기에 나타났는데, 이는 집중강우로 하천 유량이 증가하여 이온 및 영양염류가 희석되었기 때문으로 사료된다. 이에 반하여 계절별 SS의 농도는 여름철 강우기 동안에 주로 유입되는 것으로 나타났다. 토지이용도에 따른 계절별 수질 특성을 분석한 결과, BOD, COD, TN, TP 및 SS의 농도에서는 괄목할만한 차이를 보였으며, 농지형 하천(Ag)이 산림형 하천(Fo)과 도심형 하천(Ur)에 비하여 BOD, COD, SS의 농도가 더 높은 것으로 나타났으며, 도심형 하천에서 TN, TP의 농도가 더 높게 나타나 수질악화가 심각한 것으로 나타났다. 수계의 수질과 밀접한 상관성을 보이는 것으로 나타났으며, 또한 대전 및 청주의 도심에서 흘러나오는 지천인 갑천과 미호천 등 도심형 하천이 금강 수계 하류의 수질악화에 큰 영향을 주는 것으로 나타나 이런 지류부에서의 효율적인 수질관리가 시급한 것으로 사료되었다.
$CH_4$는 $CO_2$ 및 $N_2O$와 더불어 중요한 온실가스로서 지속적이고도 체계적인 감시가 요구된다. 에디 공분산 기술 기반의 $CO_2$ 플럭스의 관측은 이미 세계적으로 관측망이 구축되어 관측부터 자료처리에 이르기까지 모든 과정이 표준화되어 있을 뿐 아니라 체계적으로 잘 문서화되어 있다. 그러나 미량 기체인 $CH_4$의 경우, 레이저 기반의 고속반응 분광계를 필요로 할 뿐 아니라, 이에 수반되는 플럭스 자료의 처리 과정이 표준화되어 있지 않다. 본 연구 노트에서는 최근에 상용화된 개회로 파장 변조 분광계를 사용하여 에디 공분산 방법으로 논에서 관측한 $CH_4$ 플럭스 결과를 보고하였다. 모내기 전과 직후의 각 5일간 연속 관측한 자료를 KoFlux 프로토콜에 따라 상용화된 $EddyPro^{TM}$ 프로그램을 사용하여 자료를 처리하였다. 이 후처리 과정에서 세 가지 주요 보정, (1) 주파수 반응 보정, (2) 공기 밀도 보정, (3) 분광 보정의 효과를 정량화 하였다. 보정 효과는 밤과 낮에 따라 차이를 보였고, 메탄플럭스가 작을수록 보정 효과가 컸다. 전반적으로 보정 후에 메탄 플럭스는 평균 20-25% 정도 증가하였다. 국가농림기상센터(www.ncam.kr)에서는 분광 보정과 빈 자료 메우기를 포함한 $CH_4$플럭스 자료 처리가 포함된 업데이트된 KoFlux 프로그램을 일반 사용자에게 제공할 예정이다.
대기 중 이산화질소(NO2)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO2 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO2 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO2 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO2 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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