• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.112-112
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• 2018

최근 이상기후로 인한 국부적인 혹은 광역적인 가뭄이 빈번하게 발생하고 있는 추세이며 발생횟수 뿐 아니라 가뭄 심도 및 지속기간이 과거보다 크게 증가하여 그에 따른 피해가 커질 것으로 예측되고 있다. 특히, 2014~2015년도의 유례없는 가뭄으로 인해 저수지 용수공급이 제한되면서 많은 농가들이 피해를 입었다. 본 연구의 목적은 전국 농업용 저수지를 대상으로 기상청 3개월 예보자료를 활용 할 수 있는 농업용 저수지 저수율 다중선형 회귀 모형을 개발하여 저수율 전망정보를 생산하는 것이다. 본 연구에서는 전국에 적용 가능한 저수율 다중선형 회귀 모형개발을 위해 5개의 기상요소(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속)와 관측 저수지 저수율을 활용했다. 기상자료는 2002년부터 2017년까지의 기상청 63개 지상관측소로부터 기상관측자료를 수집하였다. 본 연구에서는 저수율 전망 단계를 세 단계로 나누었다. 첫 번째 단계로 농어촌공사에서 전국 511개 용수구역을 대상으로 군집분석 및 의사결정나무 분석을 통해 제시한 65개 대표저수지를 대상으로 기상자료 및 관측 저수율 자료를 이용하여 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 수집한 기상요소와 저수율을 독립변수로 하여 월별 회귀식을 산정한 결과 결정계수($R^2$)는 0.51~0.95로 나타났다. 두 번째 단계로 대표저수지의 회귀분석 결과를 전국의 저수지로 확대하기 위해 나이브 베이즈 분류법을 적용하여 전국 3098개의 저수지를 65의 군집으로 분류하고 각각의 군집에 해당되는 월별 회귀식을 산정하였다. 마지막으로 전국 저수지로 산정된 회귀식과 농업 가뭄 예측을 위해 기상청의 GS5(Global Seasonal Forecasting System 5) 3개월 예보자료를 수집하여 회귀식에 적용해 2017년 전국 저수지의 3개월 저수율 전망정보를 생산하였다. 본 연구의 전국 저수지 군집결과 기반의 저수율 전망기술은 2017년도 관측 저수율과 비교한 결과 유의한 상관성을 나타냈으며 이 결과는 추후 농업용 저수지의 물 공급 및 농업가뭄 전망 자료로서 이용이 가능할 것으로 판단된다.

• Elastomers and Composites
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• 제41권4호
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• pp.223-230
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• 2006

고무복합체는 높은 점탄성 성질을 보이는데 압출성형 시 이 점탄성 성질 때문에 압출물이 팽창하게 된다. 그리고 팽윤양은 공정 조건에 따라서 변한다. 점탄성 성질에서 탄성 부분은 압출물의 팽창에 있어서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 모세관 다이에서 여러 가지 고무복합체에 따른 다이팽윤을 알아보기 위해 상용 CFD 프로그램인 Polyflow를 사용하여 해석을 수행하였다. 컴퓨터 모사에서는 비선형 미분 점탄성 모델인 Phan-Thien-Tanner(PTT) 모델을 사용하였고 온도를 고러하여 해석하였다. 해석을 통해서 레저버와 모세관 다이에서 압출물의 압력, 속도, 그리고 온도 분포 등을 예측하였다. 여러 가지 고무 복합체의 다이 팽윤양을 알아보기 위해서 유량과 모세관 다이의 지름을 변경하면서 연구하였다. 본 연구를 통해서 PPT 모델은 고무 복합체에 대한 점탄성 거동을 잘 표현하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제19권4호
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• pp.31-44
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• 2014

In the present study, a few of recently developed geostatistical models are comparatively studied. The models are two-point statistics based sequential indicator simulation (SISIM) and generalized coupled Markov chain (GCMC), multi-point statistics single normal equation simulation (SNESIM), and object based model of FLUVSIM (fluvial simulation) that predicts structures of target object from the provided geometric information. Out of the models, SNESIM and FLUVSIM require additional information other than conditioning data such as training map and geometry, respectively, which generally claim demanding additional resources. For the comparative studies, three-dimensional fluvial reservoir model is developed considering the genetic information and the samples, as input data for the models, are acquired by mimicking realistic sampling (i.e. random sampling). For SNESIM and FLUVSIM, additional training map and the geometry data are synthesized based on the same information used for the objective model. For the comparisons of the predictabilities of the models, two different measures are employed. In the first measure, the ensemble probability maps of the models are developed from multiple realizations, which are compared in depth to the objective model. In the second measure, the developed realizations are converted to hydrogeologic properties and the groundwater flow simulation results are compared to that of the objective model. From the comparisons, it is found that the predictability of GCMC outperforms the other models in terms of the first measure. On the other hand, in terms of the second measure, the both predictabilities of GCMC and SNESIM are outstanding out of the considered models. The excellences of GCMC model in the comparisons may attribute to the incorporations of directional non-stationarity and the non-linear prediction structure. From the results, it is concluded that the various geostatistical models need to be comprehensively considered and comparatively analyzed for appropriate characterizations.

• Coupled systems mechanics
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• 제7권6호
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• pp.649-668
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• 2018

In this paper, we present a numerical model for fluid-structure interaction between structure built of porous media and acoustic fluid, which provides both pore pressure inside porous media and hydrodynamic pressures and hydrodynamic forces exerted on the upstream face of the structure in an unified manner and simplifies fluid-structure interaction problems. The first original feature of the proposed model concerns the structure built of saturated porous medium whose response is obtained with coupled discrete beam lattice model, which is based on Voronoi cell representation with cohesive links as linear elastic Timoshenko beam finite elements. The motion of the pore fluid is governed by Darcy's law, and the coupling between the solid phase and the pore fluid is introduced in the model through Biot's porous media theory. The pore pressure field is discretized with CST (Constant Strain Triangle) finite elements, which coincide with Delaunay triangles. By exploiting Hammer quadrature rule for numerical integration on CST elements, and duality property between Voronoi diagram and Delaunay triangulation, the numerical implementation of the coupling results with an additional pore pressure degree of freedom placed at each node of a Timoshenko beam finite element. The second original point of the model concerns the motion of the outside fluid which is modeled with mixed displacement/pressure based formulation. The chosen finite element representations of the structure response and the outside fluid motion ensures for the structure and fluid finite elements to be connected directly at the common nodes at the fluid-structure interface, because they share both the displacement and the pressure degrees of freedom. Numerical simulations presented in this paper show an excellent agreement between the numerically obtained results and the analytical solutions.

• 농업과학연구
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• 제49권2호
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• pp.193-202
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• 2022

The recurrent neural network (RNN) algorithm has been widely used in water-related research areas, such as water level predictions and water quality predictions, due to its excellent time series learning capabilities. However, studies on water quality predictions using RNN algorithms are limited because of the scarcity of water quality data. Therefore, most previous studies related to water quality predictions were based on monthly predictions. In this study, the quality of the water in a reservoir in Nonsan, Chungcheongnam-do Republic of Korea was predicted using the RNN-LSTM algorithm. The study was conducted after constructing data that could then be, linearly interpolated as daily data. In this study, we attempt to predict the water quality on the 7th, 15th, 30th, 45th and 60th days instead of making daily predictions of water quality factors. For daily predictions, linear interpolated daily water quality data and daily weather data (rainfall, average temperature, and average wind speed) were used. The results of predicting water quality concentrations (chemical oxygen demand [COD], dissolved oxygen [DO], suspended solid [SS], total nitrogen [T-N], total phosphorus [TP]) through the LSTM algorithm indicated that the predictive value was high on the 7th and 15th days. In the 30th day predictions, the COD and DO items showed R² that exceeded 0.6 at all points, whereas the SS, T-N, and T-P items showed differences depending on the factor being assessed. In the 45th day predictions, it was found that the accuracy of all water quality predictions except for the DO item was sharply lowered.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제48권2호
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• pp.120-127
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• 2024

Bats serve as vectors and natural reservoir hosts for various infectious viruses, bacteria, and fungi. These pathogens have also been detected in bat feces and can cause severe illnesses in hosts, other animals, and humans. Because pathogens can easily spread into the environment through bat feces, determining the bacterial communities in bat guano is crucial to mitigate potential disease transmission and outbreaks. This study primarily aimed to examine bacterial communities in the feces of insectivorous bats living in South Korea. Fecal samples were collected after capturing 84 individuals of four different bat species in two regions of South Korea, and the bacterial microbiota was assessed through next generation sequencing of the 16S rRNA gene. The results revealed that, with respect to the relative abundance at the phylum level, Myotis bombinus was dominated by Firmicutes (47.24%) and Proteobacteria (42.66%) whereas Miniopterus fuliginosus (82.78%), Rhinolophus ferrumequinum (63.46%), and Myotis macrodactylus (78.04%) were dominated by Proteobacteria. Alpha diversity analysis showed no difference in abundance between species and a significant difference (p < 0.05) between M. bombinus and M. fuliginosus. Beta-diversity analysis revealed that Clostridium, Asaia, and Enterobacteriaceae_g were clustered as major factors at the genus level using principal component analysis. Additionally, linear discriminant analysis effect size was conducted based on relative expression information to select bacterial markers for each bat species. Clostridium was relatively abundant in M. bombinus, whereas Mycoplasma_g10 was relatively abundant in R. ferrumequinum. Our results provide an overview of bat guano microbiota diversity and the significance of pathogenic taxa for humans and the environment, highlighting a better understanding of preventing emerging diseases. We anticipate that this research will yield bioinformatic data to advance our knowledge of overall microbial genetic diversity and clustering characteristics in insectivorous bat feces in South Korea.

• 공업화학
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• 제33권6호
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• pp.563-573
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• 2022

This work aimed to develop a new equation for turbidity (Turb) simulation and prediction using statistical methods based on principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR). For this purpose, water samples were collected monthly over a five year period from Cheurfa dam, an important reservoir in Northwestern Algeria, and analyzed for 12 parameters, including temperature (T°), pH, electrical conductivity (EC), turbidity (Turb), dissolved oxygen (DO), ammonium (NH₄⁺), nitrate (NO₃^-), nitrite (NO₂^-), phosphate (PO₄^3-), total suspended solids (TSS), biochemical oxygen demand (BOD₅) and chemical oxygen demand (COD). The results revealed a strong mineralization of the water and low dissolved oxygen (DO) content during the summer period. High levels of TSS and Turb were recorded during rainy periods. In addition, water was charged with phosphate (PO₄^3-) in the whole period of study. The PCA results revealed ten factors, three of which were significant (eigenvalues >1) and explained 75.5% of the total variance. The F1 and F2 factors explained 36.5% and 26.7% of the total variance, respectively and indicated anthropogenic pollution of domestic agricultural and industrial origin. The MLR turbidity simulation model exhibited a high coefficient of determination (R² = 92.20%), indicating that 92.20% of the data variability can be explained by the model. TSS, DO, EC, NO₃^-, NO₂^-, and COD were the most significant contributing parameters (p values << 0.05) in turbidity prediction. The present study can help with decision-making on the management and monitoring of the water quality of the dam, which is the primary source of drinking water in this region.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.529-541
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• 2023

기후변화에 따른 가뭄 등 극한 기상을 예측하기 위해, 최근 전 세계적으로 GCMs 모델에 기반하여 향후 7개월까지를 전망하는 계절 기상 전망(Seasonal Forecasts) 기술이 꾸준히 관심을 받고 있다. 그러나 국내에서의 연구 및 적용사례는 많지 않으며, 특히 유역단위에서 그 활용성에 대해서는 검증이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 12개 다목적댐 유역에 대해 2011년부터 2020년까지 계절 기상 전망의 정확성을 과거 45년간의 기상 자료(climatology)와 비교하여 평가하였다. 본 연구에서는 ECMWF에서 제공하는 계절 기상 전망의 인자로 향후 수문전망에 활용성이 높은 강수, 기온 그리고 증발산을 선정하였고, 앙상블 전망의 정확성 평가를 위해 Continuous Ranked Probability Skill Score (CRPSS) 기법을 적용하였다. 또한, 계절 기상 전망에 대해 선형 편의 보정기법(Linear scaling)을 적용하여 그 효과를 평가하였다. 연구결과, 계절 기상 전망이 향후 1개월 간은 climatology와 유사한 정확도를 보이나 전망 리드타임이 증가함에 따라 그 정확도가 크게 낮아지는 특성을 나타냈다. Climatology와 비교하여, 계절적으로는 Dry season보다는 Wet season이 더 나은 결과를 보였으며, 특히 건조했던 2015년과 2017년의 Wet season에서는 장기간에 걸친 전망 정확도가 모두 높게 나타났다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제12권5호
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• pp.19-32
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• 2007

우리나라에서 대표적으로 사용되어 온 지하수 함양량 산정방법은 지하수 감수곡선에 의한 기저유출분리법, 유역내의 집중형 개념모형에 의한 물수지 분석, 그리고 지하수위 변동곡선법으로 대별된다. 지하수 함양량은 기후조건, 토지이용 그리고 수문지질학적 불균질성에 따르는 시공간적인 변동성을 나타내므로 전술한 방법들은 이같은 특성을 다루기에는 많은 제약을 가진다. 이 같은 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 통합 지표수-지하수 모형인 SWAT-MODFLOW로부터 얻어진 물수지 성분을 기초로 한 새로운 함양량 추정방법을 제시하고자 한다. 하천변에 위치한 지하수위는 하천흐름과 유사한 동적변화를 나타내는 반면 보다 상류부에 위치한 지하수위는 강수에 대하여 일정한 지체현상을 나타낸다. 이와 같은 지하수위 변동의 특징은 함양의 물리적 특성과 관련되므로 이 같은 현상을 설명하기 위해서는 토양층을 통과한 물이 대수층 함양에 도달하는데 걸리는 시간적 지체를 설명하는 것이 필요하다. SWAT 모형에서는 주어진 날에 대해 물이 토양층을 통과하여 대수층으로 함양되는 과정을 설명하기 위해 지수형태의 감쇠가중함수를 가진 단일 저수지 저류 모듈을 사용한다. 그런데 이 모듈은 지체시간이 긴 경우나 추정된 함양의 시계열이 지하수위 시계열과 잘 맞지 않는 제한 사항을 가지므로, 본 연구에서는 비포화대를 통과하는 시간 지체를 보다 현실적으로 반영할 수 있는 다단 저수지 저류 추적 모듈을 개발하여 SWAT모형에 탑재하였으며, 이 모듈내의 시간지체와 관련된 매개변수는 관측지하수위와 모의 함양량의 상관관계를 검토함으로써 최적화가 이루어지도록 하였다. 본 연구방법의 최종 단계는 모의 지하수위와 관측 지하수위, 그리고 관측 유역유출량과 모의 유출량을 검증함으로써 종결된다. 새롭게 제안된 방법을 우리나라 미호천 유역에 적용하여 지하수 함양량의 시공간적 분포를 추정하였는데 제시된 방법이 유역 모형의 효율성과 지하수위 변동법의 정확성이라는 장점을 모두 가진 방법이어서 추정된 일 함양량은 수리지질학적 불균질성, 기후조건, 토지이용과 토양층과 대수층의 거동까지 반영한 매우 개선된 값으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.925-936
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• 2003

본 연구는 Clark의 도달시간-집수면적도륵 이용한 유역추적법에 적용되는 등시간도 작성에 있어 GIS기법을 적용하기 위해 포형자료의 공간 모형화를 수행한 것이다. 기존의 수 작업으로 수행했던 하천종단법 및 Clark-kict법, Laurenson법, SCS법 등의 작업을 일관성 및 재현성을 높일 수 있고, GIS기법이 적용 가능하도록 다음과 같이 공간 모형화를 수행하였다. 하천종단법 및 Clark-kict법은 벡터형태의 실제 하천망도 만을 이용하여 실제 하천망도의 흐름방향과 하천망도기 꼭지점을 점사상 커버리지로 변환하고, 이를 주워진 임의의 두 점 사이의 거리를 흐름방향으로 추적하여 거리를 측정할 수 있는 ARC/INFO의 Route_System을 이용하여 작성할 수 있는 방법을 제시하였다. Laurenson법은 벡터형태의 실제 하천망을 정방형격자의 고도행렬로 표현되는 DEM자료에 위치시켜 실제 하천망을 DEM자료에 정의한 Bum DEM(Equivalent DEM)로부터 유역의 흐름방향과 원본 DEM자료의 경사를 래스터(Raster)기반으로 모형화하였다. S.C.S방법은 토지이용조건과 유속을 경사의 함수로 표시한 공식을 적용할 수 있도록 래스터기반으로 모형화하여 적용하였다. 본 연구에서 제시한 공간 모형화 방법별로 등시간도를 작성하고, HEC-1모형을 이용한 모의 유출수문곡선과 실측 수문곡선를 비교하여 그 적합성을 평가하였다. 평가결과 유역의 토지이용조건과 경사를 고려한 SCS방법이 타 방법에 비하여 비교적 합당함을 보여주웠다.