• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.187-197
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• 2008

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 경안천 유역($255.44km^2$)을 대상으로 미래 토지이용변화가 수문-수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. Landsat TM(1987, 1991, 1996, 2004), $ETM^+$(2001) 위성영상으로부터 시계열 토지이용도를 작성하고, CA-Markov 기법을 이용하여 2030, 2060, 2090년도의 미래 토지이용변화를 예측하였다. 모형의 입력 자료인 수문 기상자료와 지형자료(DEM, 토양도, 하천도 등), 수질자료(SS, T-N, T-P)를 구축하고 1999, 2000년 자료를 이용하여 모형의 보정을 실시하였으며, 2001, 2002년에 대하여 검증하였다. 검보정 결과, 유출량에 대해 모형 효율성 계수는 0.59, 수질항목(Sediment, T-N, T-P)에 대한 결정계수는 0.88, 0.72, 0.68로 분석되었다. 미래 토지이용변화에 따른 유출량과 비점오염 부하량의 변화를 분석한 결과, 도시화가 진행되면서 2004년을 기준(76.3)으로 유역 평균 CN값이 2030년 76.9, 2060년 77.1, 2090년 77.4로 증가하면서 유출량이 1.4%, 2.0%, 2.7% 증가하는 것으로 분석되었다. 또한, 비점오염원의 증가로 유사량과 T-N, T-P 부하량은 2004년을 기준으로 2030년 51.4%, 5.0%, 11.7% 증가하였으며, 2060년 70.5%, 8.5%, 16.7% 2090년에 74.9%, 10.9%, 19.9% 증가하는 것으로 분석되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권6호
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• pp.607-612
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• 2017

도시에서 홍수 피해를 방지하기 위한 침수를 예측하기 위해 본 논문에서는 딥러닝(Deep Learning) 기법을 적용한다. 딥러닝 기법 중 시계열 데이터 분석에 적합한 Recurrent Neural Networks (RNNs)을 활용하여 강의 수위 관측 데이터를 학습하고 침수 가능성을 예측하였다. 예측 정확도 검증을 위해 사용한 데이터는 미국의 트리니티강의 데이터로, 학습을 위해 2013 년부터 2015 년까지 데이터를 사용하였고 평가 데이터로는 2016 년 데이터를 사용하였다. 입력은 16개의 레코드로 구성된 15분단위의 시계열 데이터를 사용하였고, 출력으로는 30분과 60분 후의 강의 수위 예측 정보이다. 실험에 사용한 딥러닝 모델들은 표준 RNN, RNN-BPTT(Back Propagation Through Time), LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용했는데, 그 중 LSTM의 NE(Nash Efficiency)가 0.98을 넘는 정확도로 기존 연구에 비해 매우 높은 성능 향상을 보였고, 표준 RNN과 RNN-BPTT에 비해서도 좋은 성능을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.231-231
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• 2015

Rapid development in the upper reaches of the Mekong River, in the form of construction of large hydropower dams and reservoirs, large irrigation schemes, and rapid urban development, is putting water resources under stress. Many scientific reports have pointed out that cascade dams along the Mekong River lead to serious problems: not only hydrologically but also a decline of agricultural productivity due to a decrease of sediment supply in the Mekong Delta and a change of fish amount due to drastic change of the water environment. Cambodia and Vietnam, located in the lowest Mekong basin, are gravely affected by radical changes of hydrologic regime due to Mekong River developments. In particular, the Tonle Sap Lake in Cambodia is very sensitive to the flood cycle and flow variation of the Mekong River as well as inflow water quality from the Mekong River. More than 50% of Cambodian GDP depends on the primary industries such as agriculture, fishing, and forestry, and the Tonle Sap Lake plays an important role to support the national economy in Cambodia. In addition, Cambodian people usually take nourishment from the fish of Tonle Sap Lake. This research aims to assess the impacts of the Mekong river flow alternation on the hydrologic regime of the Mekong River - Tonle Sap Lake. We carried out rainfall-runoff-inundation simulation using CAESER-LISFLOOD for integrated water resource management in the Tonle Sap Basin and then analyze flood inundation variation of the Tonle Sap Lake due to the scenarios. Furthermore, the simulated inundation maps were compared to MODIS satellite images for model verification and hydrologic prediction.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.62-68
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• 2022

수산 양식장 질병 감염의 확산을 사전에 차단을 위해서는 양식장의 수질 환경 및 생육 어류의 상태를 실시간 모니터링하면서 어류의 질병을 예측하는 시스템이 필요하다. 어류 질병 예측의 기존 연구는 이미지 처리 기법이 대부분이었으나 최근에는 딥러닝 기법을 통한 질병 예측방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 수산 양식장에서 발생할 수 있는 넙치의 질병을 딥러닝 기술로 예측하는 방법에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 이 방법은 양식장에서 수집된 카메라 영상에 데이터 증강과 전처리 포함하여 질병 인식률의 성능을 높인다. 이것을 통해 질병 어류를 조기 발견으로 양식 어업에서 어류 집단 폐사 등 어업 재해를 예방하고 지역 수산 양식장으로 어류의 질병 확산 피해를 줄여 매출액 감소 차단될 것으로 기대한다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.80-91
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• 2022

본 연구에서는 초지연제 혼입률, 양생온도 및 강도수준 변화에 따른 응결지연 특성을 실험적으로 고찰하고, 응결시간과 수화반응속도 관점에서 이들의 영향을 정량적으로 평가할 수 있는 적산온도를 이용한 응결시간 예측식을 제안하고자 하였다. 그 결과, 양생온도, 강도수준(물결합재비) 및 초지연제 혼입률을 결정한 뒤 본 연구에서 제안한 모델식에 대입하면 응결시간을 예측할 수 있다. 모델식의 경우에는 결정계수가 0.9 이상으로 나타났으며, F-검정을 통해 그 신뢰성을 확인하였다. 최종적으로 본 논문에서 제안한 모델식을 활용하면 실무에서 초지연 콘크리트의 응결과 관련하여 합리적인 품질관리가 가능할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제14권1호
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• pp.29-37
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• 2008

본 연구는 연안의 수질개선과 오염제어의 관점에서 효율적인 수질관리의 원리와 기법, 연안오염총량관리제 및 선진사례를 검토하였고, 현재 오염총량 산정시 나타나는 문제점 및 개선사항을 지적하였다. 또한, 오염총량제와 환경용량과의 관계, 해양환경 예측 모델로 활용되고 있는 생태계모델의 연구접근에서 중점적으로 검토해야 하는 사항을 토의하고, 나아가서 연안수질 관련 제도와 정책에서 반영하고 흡수해야 할 수질관리 내용과 개선방안을 제시하였다. 연안오염총량제의 대상이 되는 연안에서는 환경영향평가와 사전환경성검토에서 해당하는 개발사업이나 계획 중 신규 오염원에 대해서는 오염부하삭감량과 할당량을 산정해서 평가서에 구체적으로 제시할 필요가 있고, 연안관리지역계획에서는 환경관리계획에 좀 더 중심을 옮겨 기본적으로 관할 해역으로 유입하는 오염원과 오염부하량 자료를 구축할 필요가 있다. 특별관리해역 등 향후 연안오염총량제 적용대상이 되는 지자체에서는 하수도관리계획 등 도시계획을 수립할 때 이러할 점을 고려해서 장기적이고 일관성있는 하수도정책이 수립되어야 할 것이다. 연안오염총량제도는 다른 환경관리해역으로 점진적으로 확대 시행되어야 할 것이로, 그 외의 지역은 지자체장이 주부장관과의 협의를 통해 자발적으로 시행하고 인센티브를 주는 것도 검토해야 할 것이다. 해역의 수질개선을 위해서는 생태계모델링에 의한 환경용량(수질적 차원의 총허용오염부하량) 산정이 필수적이며, 이와 관련한 적용모델의 신뢰성과 과학적 타당성 확보는 환경영향평가 관련 협의시 매우 중요한 검토항목으로 고려되고 있다 연안 육역에 존재하는 오염원에 대해서는 연안환경을 관리하는 주무부처가 주도적으로 감시 감독하고 관리체제에 환한 법적 거를 마련하거나 관련 법률을 정비해서 통합 운영해야 할 것으로 사료되었다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1129-1129
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• 2001

Maize, in Hungary, is the fodder-plant grown in the biggest quantity. It is not only used as a fodder but other products such as iso-sugar are made from it, too. The quality of the fodder and the produce is largely dependent on the composition of the supplied maize to the processing site. The examination of quality parameters besides conventional methods are investigated and measured by NIR spectroscopy on a routine basis. The investigated parameters are the following: water, total protein, starch and oil content. The accuracy and precision of determining these parameters we, apart from the wet chemical methods, influenced by sample preparation to a great extent. One of the main features of this is the sample particle size and its distribution across the sample. The uneven distribution of particle size negatively influences the measurement accuracy, decreases model robustness and prediction ability. With these in mind the aim of our experiment was to investigate the effect of particle size on the accuracy of maize composition determination using reflection measurement setup. In addition, we tested different spectrum transformations, which are suitable for canceling this effect. In our experiment 47 samples were analyzed with three different mesh sizes (1.5mm, 1.8mm and 2mm). The results of our findings are presented here.

• 동아시아식생활학회지
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• 제21권1호
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• pp.53-59
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• 2011

The purpose of this study was to investigate the properties of frozen cookies containing buckwheat flour. Buckwheat flour was added to cake flour bases at concentrations of 3%, 6%, and 9%. Falling numbers, RVA (rapid visco analyzer) increased with the addition of buckwheat flour, whereas initial pasting temperature decreased. The set back value, which is a prediction of retrogradation, did not show any significant difference. The alveographic P values of the treatment were lower than that of the Control. In the farinogram test, water absorption increased upon the addition of buckwheat flour, whereas stability and farinogram quality number decreased. In conclusion, the addition of 6% buckwheat flour is recommended to obtain the optimal volume of frozen cookies.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.135-139
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• 1999

Wind velocity is one of the primary variables for describing atmospheric state from GMS-5. And its accurate depiction is essential for operational weather forecasting and for initialization of NWP(Numerical Weather Prediction) models. The aim of this research is to incorporate imagery from other available spectral channels and examine the error characteristics of winds derived from these images. Multi spectral imagery from GMS-5 was used for this purpose and applied to Korean region with together BoM(Bureau of Meteorology). The derivation of wind velocity estimates from low and high resolution visible, split window infrared, and water vapor images, resulted in improvements in the amount and quality of wind data available for forecasting.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제21권3호
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• pp.336-342
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• 1996

A 4.1MHz$1^H$ Nuclear Magnetic Resonance(NMR) sensor was designed and manufactured to evaluate the internal quality of fruits. The magnet console having 963gauss magnetic field induction was used for the NMR sensor. To optimize and evaluate the NMR sensor, glycerol and sugar-water solutions were used. $^1$H(proton) resonance signals were used to estimate the sugar contents in fruits. Artificial neural network models were developed to predict sugar contents in fruits from the proton resonance signals. The standard errors of prediction(SEP) were 0.565(apple), 0.394(pear) and 0.415(kiwi), respectively. The result implied that it was possible to evaluate apple, pear and kiwi into 3 grades using the NMR sensor.