In this study, the TOC in six estuarine reservoirs in the West Sea (Ganwol, Namyang, Daeho, Bunam, Sapkyo, and Asan) was estimated using optically-active water quality factors by the water environment monitoring network. First, specification data and land use maps of each estuarine reservoir were collected. Subsequently, water quality data from 2013 to 2020 were collected. The data comprised of 11 parameters: pH, dissolved oxygen, BOD, COD, suspended solids (SS), total nitrogen, total phosphorus, water temperature, electrical conductivity, total coliforms, and chlorophyll-a (Chl-a). The TOC in the estuarine reservoirs was 4.9~7.0 mg/L, with the highest TOC of 7.0 mg/L observed at the Namyang reservoir, which has a low shape coefficient and high drainage density. The correlation of TOC with water quality factors was also analyzed, and the correlation coefficients of Chl-a and SS were 0.28 and 0.19, respectively, while the correlation coefficients of these factors in the Namyang reservoir were 0.42 and 0.27, respectively. To improve the estimation of TOC using Chl-a and SS, the TOC was averaged in 5 mg/L units, and Chl-a and SS were averaged. Correlation analysis was then performed and the R2 of Chl-a-TOC was 0.73. The R2 of SS-TOC was 0.73 with a non-linear relationship. TOC had a significant non-linear relationship with Chl-a and SS. However, the relationship should be assessed in terms of the spatial and temporal variations to construct a reliable remote sensing system.
For any research study, in order to achieve the researcher's intended purpose, the depth of research is added, and the area of the subject is expanded by clearly defining the scope and objective. The study was undertaken to analyze the bibliographic data of 254 papers in the field of foodservice and restaurant published in the Journal of the Korean Dietary Culture from 2002 to 2021. The study was divided into two periods: 2002 to 2011, and 2012 to 2021. Research topics were derived and research trends according to temporal changes were confirmed through analysis of keyword networks by period. In addition, analyzing the keyword network of simultaneous appearance of "foodservice" and "restaurant", the research topics were compared and analyzed in relation to which keywords were expanded by period. Our analysis revealed that the research topics were mostly studied for satisfaction and nutrition. Additionally, they were classified into procurement, Korean food before employee menu, marketing, restaurant industry, and quality. In the period from 2002 to 2011, it was confirmed that studies encompassed a wide range of research topics, focusing on foodservice and restaurant; in the second period from 2012 to 2021, the research topics were more classified and subdivided.
소셜 네트워크에서 영향력을 판별하기 위한 기존 기법들은 소셜 네트워크에서 활동하지 않는 사용자의 수가 증가되는 상황에서 활동을 중단하기 전에 기존 관계를 삭제하거나 갱신하지 않기 때문에 정확하게 사용자의 영향력을 판별하지 못한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크의 사용자 생성 일자를 기반으로 한 시간적 k-쉘 분해 방법을 사용하여 영향력 있는 사용자들을 판별하는 기법을 제안한다. 소셜 네트워크에서 오래된 사용자들의 영향력이 높아지는 문제점을 해결하기 위해 주변 이웃의 노화에 따른 감쇠 계수를 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성을 적용한다. 연령-감쇠 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성에 감쇠 계수 및 연령에 따른 가중치들을 적용해 현 시점에서 영향력 있는 사용자들을 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
Objectives Maltreatment experiences can alter brain function related to emotion regulation, such as cognitive reappraisal. While dysregulation of emotion is an important risk factor to mental health problems in maltreated people, studies reported alterations in brain networks related to cognitive reappraisal are still lacking. Methods Twenty-seven healthy subjects were recruited in this study. The maltreatment experiences and positive reappraisal abilities were measured using the Childhood Trauma Questionnaire-Short Form and the Cognitive Emotion Regulation Questionnaire, respectively. Twelve subjects reported one or more moderate maltreatment experiences. Subjects were re-exposed to pictures after the cognitive reappraisal task using the International Affective Picture System during fMRI scan. Results The maltreatment group reported more negative feelings on negative pictures which tried cognitive reappraisal than the no-maltreatment group (p < 0.05). Activities in the right superior marginal gyrus and right middle temporal gyrus were higher in the maltreatment group (uncorrected p < 0.001, cluster size > 20). Conclusions We found that paradoxical activities in semantic networks were shown in the victims of maltreatment. Further study might be needed to clarify these aberrant functions in semantic networks related to maltreatment experiences.
본 연구에서는 하수관거 내부에서 촬영된 균열 데이터를 활용하여 균열검출에 대한 시계열 예측 성능을 개선하기 위해 GoogleNet의 전이학습과 CNN- LSTM(Long Short-Term Memory) 결합 방법을 제안하였다. LSTM은 합성곱방법(CNN)의 장기의존성 문제를 해결할 수 있으며 공간 및 시간적 특징을 동시에 모델링 할 수 있다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 하수관거 내부 균열 데이터를 활용하여 학습데이터, 초기학습률 및 최대 Epochs를 변화하면서 RMSE를 비교한 결과 모든 시험 구간에서 제안 방법의 예측 성능이 우수함을 알 수 있다. 또한 데이터가 발생하는 시점에 대한 예측 성능을 살펴본 결과 역시 제안방법이 우수하게 나타나 균열검출의 예측에서 제안 방법이 효율적인 것을 검증하였다. 기존 합성곱방법(CNN) 단독 모델과 비교함으로써 본 연구를 통해 확보된 제안 방법과 실험 결과를 활용할 경우 콘크리트 구조물의 균열데이터뿐만 아니라 시계열 데이터가 많이 발생하는 환경, 인문과학 등 다양한 영역에서 응용이 가능하다.
본 연구에서는 그동안 수자원분야 강우유출 해석분야에 활용되었던 대표적인 머신러닝&딥러닝(ML&DL) 모델을 활용하여 모델의 하이퍼파라미터 튜닝뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 기상 및 수문데이터의 조합과 전처리(lag-time, 이동평균 등)를 통하여 데이터 특성과 ML&DL모델의 조합시나리오에 따른 일 유입량 예측성능을 비교 검토하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 소양강댐 유역을 대상으로 1974년에서 2021년까지 축적된 기상 및 수문데이터를 활용하여 1) 강우, 2) 유입량, 3) 기상자료를 주요 영향변수(독립변수)로 고려하고, 이에 a) 지체시간(lag-time), b) 이동평균, c) 유입량의 성분분리조건을 적용하여 총 36가지 시나리오 조합을 ML&DL의 입력자료로 활용하였다. ML&DL 모델은 1) Linear Regression(LR), 2) Lasso, 3) Ridge, 4) SVR(Support Vector Regression), 5) Random Forest(RF), 6) LGBM(Light Gradient Boosting Model), 7) XGBoost의 7가지 ML방법과 8) LSTM(Long Short-Term Memory models), 9) TCN(Temporal Convolutional Network), 10) LSTM-TCN의 3가지 DL 방법, 총 10가지 ML&DL모델을 비교 검토하여 일유입량 예측을 위한 가장 적합한 데이터 조합 특성과 ML&DL모델을 성능평가와 함께 제시하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교·분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 딥러닝 중에서는 TCN모형이 가장 우수한 성능을 보였고(TCN>TCN-LSTM>LSTM), 트리기반 머신러닝중에서는 Random Forest와 LGBM이 우수한 성능을 보였으며(RF, LGBM>XGB), SVR도 LGBM수준의 우수한 성능을 나타내었다. LR, Lasso, Ridge 세가지 Regression모형은 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 또한 소양강댐 댐유입량 예측에 대하여 강우, 유입량, 기상계열을 36가지로 조합한 결과, 입력자료에 lag-time이 적용된 강우계열의 조합 분석에서 세가지 Regression모델을 제외한 모든 모형에서 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) 0.8이상(최대 0.867)의 성능을 보였으며, lag-time이 적용된 강우와 유입량계열을 조합했을 경우 NSE 0.85이상(최대 0.901)의 더 우수한 성능을 보였다.
최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.
본 연구는 준분포형 장기유출모형인 SWAT과 3차원 분포형 지하수 모형인 MODFLOW를 통합한 새로운 시도에 관한 것이다. SWAT모형은 준분포형 특성상 지하수 성분중에서 투수계수나 저류계수등의 분포형 매개변수를 고려할 수 없으며 지하수 함양량, 수두와 양수량 분포 등을 고려하는데에도 어려움이 있다. 이와같은 문제점을 극복하기 위해 SWAT의 수문반응단위인 HRU와 MODFLOW의 기본단위인 셀간의 특성치들을 주고받을 수 있는 완전연동형 기법을 제시하였다. 이러한 결합은 하천망과 대수층간의 상호작용을 경계흐름으로 고려함으로써 완성되었다. SWAT-MODFLOW 결합모형을 우리나라 경안천 수위관측소 유역에 시험적으로 적용한 결과, 포화대와 하천지류간의 상호작용이 경안천 유역의 유출량 산정에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이와 함께 결합모형은 지하수두 및 함양량의 시공간적 변동성을 재현하는 등 광범위한 적용가능성을 보여주었다.
본 연구에서는 게임 사용의 부정적 결과에 초점을 둔 선행 연구와 달리, 게임활용의 긍정적 결과로서의 적응적 게임활용도를 측정하는 도구를 개발하고 타당화하였다. 예비조사를 통해 적응적 게임활용 측정 도구를 개발하고, 유층표집을 통해 선정된 전국 중고등학생 600명을 대상으로 본조사를 실시하였다. 연구결과 활력 경험, 생활경험 확장, 여가 선용, 몰입 경험, 자긍심 경험, 통제력 경험, 사회적 지지망 유지 및 확장 등 7개의 요인으로 구성되는 척도의 신뢰도와 시간에 걸친 안정성이 확인되었다. 또한, 척도의 구성타당도, 변별타당도, 및 공인타당도를 확인하였다. 게임 연구의 외연 확장과 관련한 본 연구의 시사점과 장래 연구 방향을 논의하였다.
Purpose: The purpose of this study is to explain the pivotal role of the travel forecasting process in urban transportation planning. This study emphasizes the use of travel forecasting models to anticipate future traffic. Method: This study examines the methodology used in urban travel demand modeling within transportation planning, specifically focusing on the Urban Transportation Modeling System (UTMS). UTMS is designed to predict various aspects of urban transportation, including quantities, temporal patterns, origin-destination pairs, modal preferences, and optimal routes in metropolitan areas. By analyzing UTMS and its operational framework, this research aims to enhance an understanding of contemporary urban travel demand modeling practices and their implications for transportation planning and urban mobility management. Result: The result of this study provides a nuanced understanding of travel dynamics, emphasizing the influence of variables such as average income, household size, and vehicle ownership on travel patterns. Furthermore, the attraction model highlights specific areas of significance, elucidating the role of retail locations, non-retail areas, and other locales in shaping the observed dynamics of transportation. Conclusion: The study methodically addressed urban travel dynamics in a four-ward area, employing a comprehensive modeling approach involving trip generation, attraction, distribution, modal split, and assignment. The findings, such as the prevalence of motorbikes as the primary mode of transportation and the impact of adjusted traffic patterns on reduced travel times, offer valuable insights for urban planners and policymakers in optimizing transportation networks. These insights can inform strategic decisions to enhance efficiency and sustainability in urban mobility planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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