• Journal of dental hygiene science
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• v.24 no.1
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• pp.22-28
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• 2024

Background: Particulate matter (PM) has been extensively observed due to its negative association with human health. Previous research revealed the possible negative effect of air pollutant exposure on oral health. However, the predictive model between air pollutant exposure and the prevalence of periodontitis has not been observed yet. Therefore, this study aims to propose a predictive model for the number of patients with periodontitis exposed to PM and atmospheric factors in South Korea using deep learning. Methods: This study is a retrospective cohort study utilizing secondary data from the Korean Statistical Information Service and the Health Insurance Review and Assessment database for air pollution and the number of patients with periodontitis, respectively. Data from 2015 to 2022 were collected and consolidated every month, organized by region. Following data matching and management, the deep neural networks (DNN) model was applied, and the mean absolute percentage error (MAPE) value was calculated to ensure the accuracy of the model. Results: As we evaluated the DNN model with MAPE, the multivariate model of air pollution including exposure to PM_2.5, PM₁₀, and other atmospheric factors predict approximately 85% of the number of patients with periodontitis. The MAPE value ranged from 12.85 to 17.10 (mean±standard deviation=14.12±1.30), indicating a commendable level of accuracy. Conclusion: In this study, the predictive model for the number of patients with periodontitis is developed based on air pollution, including exposure to PM_2.5, PM₁₀, and other atmospheric factors. Additionally, various relevant factors are incorporated into the developed predictive model to elucidate specific causal relationships. It is anticipated that future research will lead to the development of a more accurate model for predicting the number of patients with periodontitis.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.6
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• pp.35-43
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• 2021

Citrus quality is generally determined by its sugar content and acidity. In particular, sugar content is a very important factor because it determines the taste of citrus. Currently, the most commonly used method of measuring citrus sugar content in farms is a portable juiced sugar meter and a non-destructive sugar meter. This method can be easily measured by individuals, but the accuracy of the sugar content is inferior to that of the citrus NongHyup official machine. In particular, there is an error difference of 0.5 Brix or more, which is still insufficient for use in the field. Therefore, in this paper, we propose an AI model that predicts the citrus sugar content of unmeasured days within the error range of 0.5 Brix or less based on the previously collected citrus sugar content and meteorological data (average temperature, humidity, rainfall, solar radiation, and average wind speed). In addition, it was confirmed that the prediction model proposed through performance evaluation had an mean absolute error of 0.1154 for Seongsan area and 0.1983 for the Hawon area in Jeju Island. Lastly, the proposed model supports an error difference of less than 0.5 Brix and is a technology that supports predictive measurement, so it is expected that its usability will be highly progressive.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.37 no.7
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• pp.420-433
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• 2016

The purpose of this study is to improve the calibration matrixes of 2-D and 3-D convective rainfall rates (CRR) using the brightness temperature of the infrared $10.8{\mu}m$ channel (IR), the difference of brightness temperatures between infrared $10.8{\mu}m$ and vapor $6.7{\mu}m$ channels (IR-WV), and the normalized reflectance of the visible channel (VIS) from the COMS satellite and rainfall rate from the weather radar for the period of 75 rainy days from April 22, 2011 to October 22, 2011 in Korea. Especially, the rainfall rate data of the weather radar are used to validate the new 2-D and 3-DCRR calibration matrixes suitable for the Korean peninsula for the period of 24 rainy days in 2011. The 2D and 3D calibration matrixes provide the basic and maximum CRR values ($mm\;h^{-1}$) by multiplying the rain probability matrix, which is calculated by using the number of rainy and no-rainy pixels with associated 2-D (IR, IR-WV) and 3-D (IR, IR-WV, VIS) matrixes, by the mean and maximum rainfall rate matrixes, respectively, which is calculated by dividing the accumulated rainfall rate by the number of rainy pixels and by the product of the maximum rain rate for the calibration period by the number of rain occurrences. Finally, new 2-D and 3-D CRR calibration matrixes are obtained experimentally from the regression analysis of both basic and maximum rainfall rate matrixes. As a result, an area of rainfall rate more than 10 mm/h is magnified in the new ones as well as CRR is shown in lower class ranges in matrixes between IR brightness temperature and IR-WV brightness temperature difference than the existing ones. Accuracy and categorical statistics are computed for the data of CRR events occurred during the given period. The mean error (ME), mean absolute error (MAE), and root mean squire error (RMSE) in new 2-D and 3-D CRR calibrations led to smaller than in the existing ones, where false alarm ratio had decreased, probability of detection had increased a bit, and critical success index scores had improved. To take into account the strong rainfall rate in the weather events such as thunderstorms and typhoon, a moisture correction factor is corrected. This factor is defined as the product of the total precipitable waterby the relative humidity (PW RH), a mean value between surface and 500 hPa level, obtained from a numerical model or the COMS retrieval data. In this study, when the IR cloud top brightness temperature is lower than 210 K and the relative humidity is greater than 40%, the moisture correction factor is empirically scaled from 1.0 to 2.0 basing on PW RH values. Consequently, in applying to this factor in new 2D and 2D CRR calibrations, the ME, MAE, and RMSE are smaller than the new ones.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.1B
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• pp.9-20
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• 2012

Recently to overcome limitations of conceptual, hydrological and physics based models for flood stage forecasting, multiple linear regression model as one of data-driven models have been widely adopted for forecasting flood streamflow(stage). The objectives of this study are to compare performance of different multiple linear regression models according to regression coefficient estimation methods and determine most effective multiple linear regression flood stage forecasting models. To do this, the time scale was determined through the autocorrelation analysis of input data and different flood stage forecasting models developed using regression coefficient estimation methods such as LS(least square), WLS(weighted least square), SPW(stepwise) was applied to flood events in Jungrang stream. To evaluate performance of established models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient (NSEC), mean absolute error (MAE), adjusted coefficient of determination($R^{*2}$). The results show that the flood stage forecasting model using SPW(stepwise) parameter estimation can carry out the river flood stage prediction better in comparison with others, and the flood stage forecasting model using LS(least square) parameter estimation is also found to be slightly better than the flood stage forecasting model using WLS(weighted least square) parameter estimation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1007-1011
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• 2006

본 연구에서는 어류 생태계 유지를 위해 필요한 생태학적 추천유량을 산정하고, 어류의 서식처 환경인 여울과 웅덩이의 형성조건을 검토함으로써 '작용'인 '흐름'과 '응답'인 '하상구조'와의 상관 관계를 규명하고자 하였다. 본 연구의 대상하천인 금호강에서는 하상변동이 활발한 자연 상태를 벗어나 하상의 이동성 상당히 둔화된 상태이며, 저수로내 여울과 웅덩이도 대표어종이 서식할 수 있는 자갈하상 구조에 변화가 일어나고 있는 것으로 분석되었다. 이것은 금호강 상류에 영천댐 건설의 영향이 어느 정도 미치고 있음을 유황분석 결과를 통해 간접적으로 파악할 수 있었다. 댐과 같은 수공구조물의 건설로 인하여 하도가 고정화된 상태에서 장기간에 걸치게 되면 여울과 웅덩이와 같은 하상구조가 축소되거나 소멸되어 금호강에서의 대표어종 서식처 환경에 영향을 미칠 것으로 추정된다. 금번 연구결과, 금호강에서 어류의 생식에 필요한 생태학적 추천유량 $8.2m^3/sec$가 필요하였으며, 어류의 서식처 환경인 여울과 웅덩이를 지속적으로 유지되기 위해서는 $250m^3/sec$ 이상의 유량이 연간 한번 이상 흘러야 하고, 2.5년 내지 3년 마다 약 $500m^3/sec$ 정도의 유량이 흐를 필요가 있다고 분석되었다. 본 연구 대상지점에서 흐름과 하상구조를 하천생태계와 연계해서 볼 때, 생태추천유량은 어디까지나 대표어종이 서식할 수 있는 최소조건에 불과하다. 대표어종이 장기간에 걸쳐 서식할 수 있는 하상구조가 존재하기 위해서는 대표어종이 선호하는 여울과 웅덩이가 필요하다. 결국 대표어종이 서식하기 위한 필요충분조건은 생태추천유량 확보와 아울러 대표어종이 선호하는 하상구조를 유지하기 위해서는 하도의 이동성을 유발할 유황변화가 필요하다는 것이 입증되었다.대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.9년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었다. 응답자의 체형은 ${\ulco

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.923-927
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• 2006

국내의 수자원장기종합계획(건교부, 2001년)에 의하면 농업용수는 우리나라 수자원의 48%를 차지하고 있으며 하천유지용수를 제외한 이용량으로 보면 62%에 해당하는 최대 용수이용 부문이다. 그러므로, 농업용수의 효율적인 계획과 관리는 우리나라 수자원의 효율적인 이용에 있어서 매우 중요하다. 우리나라의 농촌은 1970년 이후 급격한 도시화, 산업화로 농업인구의 격감과 노동력의 부족에 따른 농업용 기계가 보급되게 됨에 따라, 과거의 주로 인력에 의한 벼농사의 영농방식에 변화가 생기게 되었다. 그러한 영농전반의 변화들은 직파재배, 집단육묘, 비닐하우스를 이용한 못자리, 어린모 이앙법 등 다양한 방식으로 벼재배 방식에서도 나타나고 있다. 이러한 영농상황의 변화는 농업용수공급 현황에도 영향을 미쳐 물이용 형태가 과거와 많은 차이를 보임을 알 수 있다. 이러한 차이는 최근의 연구결과에서도 나타나고 있는데 2002년 농어촌연구원 '용수수급의 안정성 제고 연구 및 종합시험지구 운영'에 의하면 3개 저수지지구의 계획공급량과 용수공급량 비율이 $0.7{\sim}1.3$이며, 영농초기 $4{\sim}5$월에 특히 차이가 큼을 알 수 있었다. 2001년 한국건설 기술연구원의 '물관리 효율성 제고기술 연구보고서'에 의하면 $4{\sim}5$월에 큰 차이를 보이는 등 농어촌연구원과 비슷한 결과를 나타내었다. 본 연구는 중부지방인 경기 남부지역을 대상으로 영농방식에 대한 조사를 하고 농업용수 공급량을 측정하여 현행 농업용수량 산정기준에 의한 농업용수량과 비교함으로써 변화된 영농환경을 고려한 적정한 관개 용수량 산정방법을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다.악할 수 없었던 수체내의 많은 특징을 파악 할 수 있었다.. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.9년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.864-868
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• 2006

댐과 양쪽의 산 능선에 감싸이어 있는 저수지의 모습은 이렇다할만한 특징을 찾아보기가 쉽지 않다. 우리나라의 각지에 건설되어진 다목적댐으로 인해 형성되어진 저수지들을 둘러보아도, 역시 주변의 지형을 자세히 비교해 보기 전에는 구별하기 힘들만큼, 그만큼 외관상으로는 닮아있다. 하지만, 이러한 저수지들이 보여주는 자연현상은 실제로는 너무나도 다양하다. 잔잔한 물 표면의 안쪽에 저마다 눈에 보이지 않는 특성들을 감추고 있으리라 추측해 본다. 하지만, 그 특성을 정량적으로 파악 하기란 좀처럼 쉽지가 않다. 영양염분의 과다 유입으로 부영양화가 초래되면 여기저기서 녹조를 발생 시키고, 또한 홍수나 상류 유역의 토사 붕괴로 인하여 좀처럼 침강되지 않는 미세 입자가 과다 유입되면, 1년 내내 누런 탁수로 몸살을 앓는다. 이처럼, 인간의 눈에 보여 지는 저수지는 '매우 닮은 모습에서 너무나 다른 모습'으로 '계단의 층계변화'와 같은 극단적인 상태 변화만이 파악되어진다. 최근에 들어서, 장비의 발달과 환경에 대한 관심의 고조로 한 달에 한번 많으면 일주일에 한 번씩 현장 조사를 수행하고는 있지만, 지속적으로 저수지를 파악하기 위한 '선형적인 현상'을 보여주기에는 충분하지가 않다. 본 연구에서는, 저수지 수온을 모니터링 함으로서, 홍수와 가뭄과 같은 이벤트 및 계절 변화로 인한 수체의 온도분포를 조사 하였다. 그 방법으로, 자체 개발한 써미스터체인을 용담호의 댐축 지점과 댐축으로부터 상류방향으로 6.6km 떨어진 유입지점의 두 곳에 설치하였으며, 연 중 10분 간격으로 수온데이터를 로거에 저장한 후, 두 달에 한번 정도로 센서 정비 및 데이터 수거를 실시하였다. 그 결과, 우리가 눈으로나 현지관측만으로는 파악할 수 없었던 수체내의 많은 특징을 파악 할 수 있었다.. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.9년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0

• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.3
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• pp.547-565
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• 2011

Different types of schemes have been used in stage prediction involving conceptual and physical models. Nevertheless, none of these schemes can be considered as a single superior model. To overcome disadvantages of existing physics based rainfall-runoff models for stage predicting because of the complexity of the hydrological process, recently the data-derived models has been widely adopted for predicting flood stage. The objective of this study is to evaluate model performance for stage prediction of the Neuro-Fuzzy and regression analysis stage prediction models in these data-derived methods. The proposed models are applied to the Wangsukcheon in Han river watershed. To evaluate the performance of the proposed models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient(NSEC), mean absolute error(MAE), adjusted coefficient of determination($R^{*2}$). The results show that the Neuro-Fuzzy stage prediction model can carry out the river flood stage prediction more accurately than the regression analysis stage prediction model. This study can greatly contribute to the construction of a high accuracy flood information system that secure lead time in medium and small streams.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1698-1702
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• 2009

효과적인 저수지 수질관리를 위해서는 신뢰도 높은 수리 및 수질모델이 필요하며, 이러한 모델의 성능은 다양한 수문사상에 대하여 적용함으로써 검증할 수 있다. CE-QUAL-W2 모델(이후 W2)은 횡방향 평균 2차원 수리 수질 해석 모델로써 수체의 길이에 비해 폭이 상대적으로 좁고 수심이 깊은 우리나라 대부분의 저수지 지형에 적합한 모델이다. 본 연구의 목적은 기존 연구에서 가뭄년인 2001년과 평수년인 2004년 수문사상에 대하여 보정한 대청호 W2 부영양화모델을 최근 평수년인 2006년과 가뭄년인 2008년을 대상으로 검증하는데 있다. 모델의 검증은 물수지, 수온성층 구조 변화, 부영양화 해석에 중점을 두었으며, 실측자료와 모의결과의 적합성 비교 평가는 결정계수값$(R^2)$, AME(absolute mean error)와 RMSE(root mean square error)를 이용하였다. 저수지 물수지의 적합성을 검증하기 위하여 모의수위와 실측수위를 비교한 결과, $R^2$값이 2006년과 2008년에 각각 0.9945, 0.9972로 나타나 신뢰도가 높은 것으로 확인되었다. 계절별 성층구조 변화 모의 성능을 검증하기 위해 회남수역과 댐 앞 지점에서 수심별 수온의 모의값과 실측값을 비교하였다. 2006년의 경우 모델은 홍수기 동안 안정적으로 수온 성층현상을 모의하였으나, 댐 앞 지점에서 수온 약층이 형성된 구간에서 실측값과 다소 편차를 보였으며, 오차크기는 AME가 $0.561\sim2.088^{\circ}C$, RMSE는 $0.797\sim2.762^{\circ}C$범위였다. 반면, 가뭄년인 2008년에는 전 기간에 걸쳐 모두 안정적으로 저수지 수온 성층현상을 모의하였으며, 오차크기는 AME $0.413\sim1.162^{\circ}C$, RMSE $0.546\sim1.415^{\circ}C$ 범위였다. 조류의 생산성이 높은 표층에서 T-N, T-P 및 Chl-a 농도 모의결과를 장계교, 대정리, 회남대교, 댐 앞, 추동취수탑 및 문의취수탑에서 시계열로 실측값과 비교 검증한 결과, T-N과 T-P는 2006년과 2008년 모두 모든 비교 지점에서 모의값과 실측값의 시계열 변동이 매우 잘 일치하였으며, 홍수기 이외 기간에는 큰 변동 폭을 보이지 않았다. 그러나 기존 연구에서 확인된 바와 같이 7월 이후부터 T-P 모의값이 실측값을 과대 산정하는 경향을 보였는데, 그 원인은 산소 결핍상태에서 저니층에서 용출되는 철(Fe) 또는 망간(Mn)과 같은 이온 성분이 인과 흡착하여 침전되는 기작이 모의과정에 적절히 반영되지 않은 것이 원인으로 판단된다. 조류(Chl-a)농도의 경우, 2006년과 2008년에 모든 지점에서 모델은 조류의 발생과 시계열 변화를 적절히 모의하였으나, 2008년 1월부터 8월까지 댐 앞과 추동 및 문의취수탑에서는 모의값이 실측값을 과대 산정하는 경향을 보였다. 이는 해마다 그리고 계절별로 우점하는 조류 종이 상이한 반면, 모델에서는 이에 대한 매개변수를 적절히 고려하지 못한 것이 원인으로 판단된다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.34 no.7
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• pp.626-632
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• 2013

In this study the GPS Precipitable Water Vapor (PWV) was derived and evaluated by a radiosode measure during the winter intensive observation in Gangneung site from January 5 till February 29 in 2012. Bernise 5.0 software was used to derive the GPS data. GPS-derived PWV from Zero difference (GANG) and Single difference (GANG and DAEJ) was high variance in time and about 5 times the PWV of radiosonde. GPS post-processing has been performed from two additional IGS site (Xian Dao, Ibaraki-ken) in order to correct the absolute troposphere errors. As a result, the mean bias error (MBE) and root mean square error (RMSE) and correlation compared with radiosonde measure were 0.67 mm, 6.40 mm, and 0.93, respectively. In order to correct the relative troposphere errors from the altitudinal difference between the two GPS receivers, we calculated the GPS-derived PWV by adding the data of GPS that was installed in Gangneung-Wonju University near the Gangwon Regional Meteorological Administration. In the end, the improved result showed that MBE, RMSE and correlation in comparison with radiosonde measures were 0.61 mm, 5.79 mm, and 0.93, respectively.