• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.4
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• pp.198-221
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• 2021

After large-scale reforestation in the 1960s and 1970s, forests in Korea have gradually been aging. Net ecosystem CO₂ exchange of old-growth forests is theoretically near zero; however, it can be a CO₂ sink or source depending on the intervention of disturbance or management. In this study, we report the CO₂ budget dynamics of the Gwangneung deciduous old-growth forest (GDK) in Korea and examined the following two questions: (1) is the preserved GDK indeed CO₂ neutral as theoretically known? and (2) can we explain the dynamics of CO₂ budget by the common mechanisms reported in the literature? To answer, we analyzed the 15-year long CO₂ flux data measured by eddy covariance technique along with other biometeorological data at the KoFlux GDK site from 2006 to 2020. The results showed that (1) GDK switched back-and-forth between sink and source of CO₂ but averaged to be a week CO₂ source (and turning to a moderate CO₂ source for the recent five years) and (2) the interannual variability of solar radiation, growing season length, and leaf area index showed a positive correlation with that of gross primary production (GPP) (R²=0.32~0.45); whereas the interannual variability of both air and surface temperature was not significantly correlated with that of ecosystem respiration (RE). Furthermore, the machine learning-based model trained using the dataset of early monitoring period (first 10 years) failed to reproduce the observed interannual variations of GPP and RE for the recent five years. Biomass data analysis suggests that carbon emissions from coarse woody debris may have contributed partly to the conversion to a moderate CO₂ source. To properly understand and interpret the long-term CO₂ budget dynamics of GDK, new framework of analysis and modeling based on complex systems science is needed. Also, it is important to maintain the flux monitoring and data quality along with the monitoring of coarse woody debris and disturbances.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2000.05a
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• pp.377-378
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• 2000

엘니뇨는 대규모 기후의 경년변화를 대표하는 현상으로 2∼8년 주기로 반복적으로 발생하여 적도지방뿐만 아니라 중위도의 기후에도 영향을 미친다(Ropelewski and Halpert, 1987, 1989). 또한, 북태평양에서 발생하는 엘니뇨는 대기기후시스템(atmospheric climate system)과 밀접하게 관련되어 있으며, 북서태평양에서 엘니뇨 징후는 동북태평양에서처럼 분명하지는 않지만 국부적인 징후를 나타내고 있다. 이 연구의 목적은 엘니뇨의 중심지인 캘리포니아 연안의 반대편에 위치한 동중국해에서 1997∼1998 발생한 엘니뇨와 관련하여 나타나는 징후를 밝히는데 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.218-218
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• 2020

우리나라의 하천은 홍수방어와 토지이용을 목적으로 제방을 설치하고 하도를 직강화화 시켰으며, 저수로와 홍수터를 분리하는 단면의 조성 그리고 하천의 홍수터를 농경지나 공원 및·주차장 등으로 활용하는 등 홍수터를 인위적으로 고착화시켜왔다. 더욱이, 상류의 댐 및 저수지에서 방류량을 조절함으로써 중소규모의 홍수가 줄어드는 등 하천 흐름의 변화를 나타내는 유황이 단순해져 하상변화가 감소되고 건조화됨으로 인하여, 식생침입 등에 따른 하천 수림화가 진행되고 이로 인하여 하천이 습지라고 볼 수 없는 육역화 현상이 심화되고 있는 현실이다. 따라서 자연과 인간이 공존하기 위한 올바른 하천환경 관리를 위하여 해당하천에 대한 육역화의 원인규명 및 대책수립이 필요하다. 본 연구에서는 1986년에 신곡 수중보가 건설되었고 이로인하여 하류의 수리적 환경 등의 여건변화로 사주의 변화가 급격히 진행된 한강의 장항습지를 대상으로 하천 육역화 현황 분석 및 외국의 하천 육역화 복원사례를 통하여 장항습지에서의 복원방안을 제안하였다. 장항습지는 한강하구를 향하여 우안으로 가늘고 길게 형성된 사주로서, 본 연구에서는 종단길이 약 7.5km(신곡수중보~일산대교)를 대상으로 하였으며, 조사구간 내 사주의 폭은 최장 약 500m, 최단 약 60m 정도이다. 장항습지의 경년별 면적비교 결과, 장항습지는 1985년대비 현재 약 11.7배로 확대되었으며, 특히 2016년도에 급격히 증가된 것으로 분석되었다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.18 no.4
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• pp.366-377
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• 2016

Water use efficiency (WUE) is considered as an important ecological indicator which may provide information on the process-structure relationships associated with energy-matter-information flows in ecosystem. The WUE at ecosystem-level can be defined as the ratio of gross primary productivity (GPP) to evapotranspiration (ET). In this study, KoFlux's long-term (2007-2015) eddy covariance measurements of $CO_2$ and water vapor fluxes were used to examine the WUE of needle fir plantation in Korea National Arboretum. Our objective is to ascertain the seasonality and inter-annual variability in WUE of this needle fir plantation so that the results may be assimilated into the development of a holistic ecological indicator for resilience assessment. Our results show that the WUE of needle fir plantation is characterized by a concave seasonal pattern with a minimum ($1.8-3.3g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$) in August and a maximum ($5.1-11.4g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$) in February. During the growing season (April to October), WUE was on average $3.5{\pm}0.3g\;C\;(kg\;H_2O)^{-1}$. During the dormant seasons (November to March), WUE showed more variations with a mean of $7.4{\pm}1.0g\;C{\cdot}(kg\;H_2O)^{-1}$. These values are in the upper ranges of WUE reported in the literature for coniferous forests in temperate zone. Although the growing season was defined as the period from April to October, the actual length of the growing season (GSL) varied each year and its variation explained 62% of the inter-annual variability of the growing season WUE. This is the first study to quantify long-term changes in ecosystem-level WUE in Korea and the results can be used to test models, remote-sensing algorithms and resilience of forest ecosystem.

• Journal of the KSME
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• v.32 no.4
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• pp.351-357
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• 1992

고온 사용 설비의 잔여수명을 진단하는 비파괴적인 여러 가지 방법 중에서 현장에서 간단히 측 정을 함으로써 경년열화 정도를 비교적 쉽게 알아낼 수 있는 경도법에 대하여 살펴보았다. 이 방법은 크립손상 평가뿐만 아니라 피로 손상 평가에도 사용되고 있으며 외국의 경우 현장에서 많이 사용되고 있는, 가장 보편화된 방법 중의 하나이다. 국내의 경우에도 노후화된 고온 사용 설비가 상당수되기 때문에 설비의 안전성이나 경제적인 운용을 위해서 이들의 손상 정도를 정 기적으로 진단할 필요성이 매우 크나 이에 대한 연구 성과는 외국에 비하여 미미한 편이기 때 문에 앞으로 이에 대한 많은 노력이 이루어져야 한다고 생각되나. 특히 현장에서는 휴대용 시 험기를 사용하여야 하나 수명평가에는 비커스 경도값을 사용하고 있기 때문에 이들의 경도 환 산에 대한 D/B 확충이 시급한 실정이다. 또한 기존 기술의 습득 및 손상 평가의 정확도 향상, 새로운 방법들의 개발 그리고 이들의 현장 적용 등을 위해서는 실기 사용재의 입수, 정보교환, 전문가시스템(expert system) 개발을 위한 D/B 구축 등 산 . 학 . 연의 협동이 절실히 요구된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2006.06a
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• pp.501-502
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• 2006

In this paper, new and aging sample of MCCB and ELCB are investigated the main performance test such as short circuit test, mechanical and electrical endurance test, dielectric test and surge current test. The surface conditions of new and aging sample are analyzed by SEM, TGA and DSC. The ELCB occurred badness mainly in short circuit test and surge current test. The badness cause of short circuit test was confirmed due to imperfect contact of contact part.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.12-12
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• 2021

현행 하도현황조사는 조사망에 따라 조사대상 하천의 하천기본계획 등을 통해 조사지점을 선정하므로 전체 하천구간의 하도특성 파악에 어려움이 있고, 하천기본계획의 수립년도와 현황조사시 기간에 차이가 있을 경우, 하도특성의 경년적 변동성 파악이 어렵다. 최근 이러한 문제점을 극복하기 위하여 하천조사에 인공위성, 드론 등을 활용한 원격탐사방법이 증가하고 있으며, 유역 성과활용도 조사에서도 위성영상자료 활용의 확대요구가 있다. 본 연구는 중랑천을 대상으로 유럽우주국(ESA)의 Sentinel-1을 활용하여 하도현황조사의 기초가 되는 맞춤형 최적화 수체추출기법을 개발하였다. 이를 위하여 중랑천 지역에 대한 50여 장의 Sentinel-1 위성자료를 수집하였고, 하천 중심선에 대한 유클리드 거리를 가중치로 산정하여 K-mean 군집화를 진행하였다. 검증을 위하여 Sentinel-1과 24시간 이내 촬영된 PlanetLab사(社)의 PlanetScope 영상자료로 정확성을 평가하였다. 그 결과 최대 70%에 근접하는 정확도를 보였다. 본 방법은 현존하는 수체추출방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행할 예정이며, 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.4B
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• pp.319-328
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• 2009

This study quantified the data by applying the EDA techniques considering the data structure, and the results were then used for the frequency analysis. Although traditional methods based on the method of moments provide very sensitive statistics to the extreme values, the EDA techniques have an advantage of providing very stable statistics with their small variation. For the application of the EDA techniques to the frequency analysis, it is necessary to normalization transform and inverse-transform to conserve the skewness of the raw data. That is, it is necessary to transform the raw data to make the data follow the normal distribution, to estimate the statistics by applying the EDA techniques, and then finally to inverse-transform the statistics of transformed data. These statistics decided are then applied for the frequency analysis with a given probability density function. This study analyzed the annual maxima one hour rainfall data at Seoul and Pohang stations. As a result, it was found that more stable rainfall quantiles, which were also less sensitive to extreme values, could be estimated by applying the EDA techniques. This methodology may be effectively used for the frequency analysis of rainfall at stations with especially high annual variations of rainfall due to climate change, etc.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.7-12
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• 2008

근래에 들어 급속한 산업화에 따라 하천 고유의 특성을 간과한 채 개발 위주의 하천 정비사업이 시행되고 있으며 이는 하천의 인공화 및 생태계의 교란 등 많은 문제점을 낳고 있다. 이에 따라 하천 및 하도 환경에 미치는 영향이 심각할 뿐만 아니라 홍수 피해 또한 급격히 증가하고 있다. 지금까지의 치수 위주의 하천 정비를 벗어나 친환경적인 하천으로의 복원 사업이 필요한 실정이며, 이는 새로운 하천 관리 기술의 도입이 필요함을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 항공사진과 GIS기반의 하천 시계열 분석을 수행하여 새로운 하천 관리 기술 도입에 응용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 분석을 위하여 댐 하류의 하천교란 및 적응현장 시범지역을 선정한 후 대상 지역의 항공사진을 GIS화하여 하천 교란 실태를 분석하는 데에 필요한 저수로와 제방 및 기타 자료를 shape 파일 형태로 생성하였다. 생성된 자료를 바탕으로 하천의 사행도 및 유로 변동 현황 분석을 실시함에 따라 하천의 변화 양상을 확인하였으며 대상 하천의 사행도 및 저수의 구체적인 제반 수치를 제시할 수 있었다. 또한 분석 결과를 바탕으로 현재 이루어지고 있는 하천의 정비 및 복원 사업이 하천의 흐름에 어떠한 영향을 미치는 지 예측을 가능하게 하였다. 본 연구에서 규명된 경년별 하천 형태의 변화 추세와 하천 부지의 물리적 특성 변화 양상을 기본 자료로 한다면 하천 관리에 있어 수리 수문학적 분석이 용이하리라 사료된다. 향후 연구에서는 GIS기반의 하천 관리 방안 수립에 대한 심층 연구가 뒤따라야 할 것이다.

• Journal of Korean Association for Spatial Structures
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• v.23 no.4
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• pp.81-88
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• 2023

Numerous factors contribute to the deterioration of reinforced concrete structures. Elevated temperatures significantly alter the composition of the concrete ingredients, consequently diminishing the concrete's strength properties. With the escalation of global CO2 levels, the carbonation of concrete structures has emerged as a critical challenge, substantially affecting concrete durability research. Assessing and predicting concrete degradation due to thermal effects and carbonation are crucial yet intricate tasks. To address this, multiple prediction models for concrete carbonation and compressive strength under thermal impact have been developed. This study employs seven machine learning algorithms-specifically, multiple linear regression, decision trees, random forest, support vector machines, k-nearest neighbors, artificial neural networks, and extreme gradient boosting algorithms-to formulate predictive models for concrete carbonation and thermal impact. Two distinct datasets, derived from reported experimental studies, were utilized for training these predictive models. Performance evaluation relied on metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analytical outcomes demonstrate that neural networks and extreme gradient boosting algorithms outshine the remaining five machine learning approaches, showcasing outstanding predictive performance for concrete carbonation and thermal effect modeling.