• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1410-1414
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• 2010

최근 들어 가뭄과 국지성 호우 등의 기상이변이 지속적으로 발생하고 있으며, 이는 국민 삶의 발전과 향상에 밀접한 관계가 있는 것으로 전세계적으로 이에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 특히 댐의 효율적 관리와 안정적인 운영은 홍수피해 방지, 안정적인 용수공급과 같은 국민 생활과 밀접한 관계를 가지고 있어 수자원의 효율적인 운영과 이용은 장기적인 관점을 통하여 수립해야 한다. 이와 같이 댐 유입량의 예측은 유출모형의 목적 중 중요한 부분으로 확정론적 모형이 시 혹은 일유량과 같은 매우 짧은 시간의 유출을 예측하는데 주로 사용되지만 이는 매개변수의 추정이 불가능하거나 실제유역에서의 측정이 불가능 할 경우에는 모형적용에 한계가 있다. 이에 반해 추계학적 모형에 의한 유출예측은 장기간의 유출을 과거자료의 통계학적 특성변수를 매개변수로 하여 예측하는 방법으로 모형의 적용에 필요한 매개변수가 적어 그 적용성이 간편한 장점이 있다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 적용하여 과거자료의 적용범위, 매개변수의 산정, 적합성 판정에 대하여 판단하고, 이 모형이 월유입량의 예측에 적합한지를 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2003.05a
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• pp.127-128
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• 2003

표층플랑크톤 생물군을 통한 물질순환을 이해하기 위하여 많은 연구자들이 식물플랑크톤, 동물플랑크톤, 영양염 사이의 물질순환을 간단한 미분방정식으로 표현한 생태계모델을 이용해 왔다. 그 중에서도 특히, Fasham(1995)은 북대서양과 북태평양의 식물플랑크톤의 계절변화를 설명하기 위하여 간단하지만 표층 혼합층내 물질순환과정의 본질을 잘 표현한 혼합층모델을 작성했다. (중략)

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.47 no.3
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• pp.186-193
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• 2014

This study aimed to analyze spatio-temporal trends of phenological characteristics in South Korea by using MODIS EVI. For the phenology analysis, we had applied double logistic function to MODIS time-series data. Our results showed that starting date of phenology seems to have a tendency along with latitudinal trends. Starting date of phenology of Jeju Island and Mt. Sobeak went back for 0.38, 0.174 days per year, respectively whereas, Mt. Jiri and Mt. Seolak went forward for 0.32 days, 0.239 days and 0.119 days, respectively. Our results exhibited the fluctuation of plant phonological season rather than the change of phonological timing and season. Starting date of plant phenology by spatial distribution revealed tendency that starting date of mountain area was late, and basin and south foot of mountain was fast. In urban ares such as Seoul metropolitan, Masan, Changwon, Milyang, Daegu and Jeju, the phonological starting date went forward quickly. Pheonoligcal attributes such as starting date and leaf fall in urban areas likely being affected from heat island effect and related warming. Our study expressed that local and regional monitoring on phonological events and changes in Korea would be possible through MODIS data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.133-144
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• 2016

This paper proposes a parsimonious periodic autoregressive (PAR) model. The proposed model performance is evaluated through an analysis of Korean unemployment rate series that is compared with existing models. We exploit some common features among each seasonality and confirm it by LR test for the parsimonious PAR model in order to impose a parsimonious structure on the PAR model. We observe that the PAR model tends to be superior to existing seasonal time series models in mid- and long-term forecasts. The proposed parsimonious model significantly improves forecasting performance.

• Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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• v.14 no.3
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• pp.267-276
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• 2021

The purpose of this study is to research seasonal constellation experiments and to find out what are effective seasonal constellation experiments according to school salary. we organized seasonal constellation experiments with 24 elementary preparatory teachers and asked them to what effective experiments are for each school class. As a result, constellation learning through direct experience activities through role play is the most effective in elementary school, and in middle and high schools, using the stellarium program to realistically observe and reason about seasonal changes in constellations was selected as an effective experiment. Pre-service teachers recognized that experiments in which direct experience and specific manipulation activities were emphasized in elementary school, and experiments in which observation of realistic natural phenomena and reasoning activities were emphasized were effective in middle and high schools.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.95-98
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• 2021

최근 비정상적인 네트워크 활동 감지 및 네트워크 서비스 프로비저닝과 같은 다양한 분야에서 응용되는 네트워크 트래픽 예측 기술이 네트워크 통신 문제에 의한 트래픽의 결측 및 네트워크 유저의 불규칙한 활동에 의한 비선형 특성 때문에 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 딥러닝 신경망에 대한 연구가 활성화되고 있다. 이 딥러닝 신경망 중 시계열 딥러닝 신경망은 단기 네트워크 트래픽 볼륨을 예측할 때 낮은 오류율을 보인다. 하지만, 시계열 딥러닝 신경망은 기울기 소멸 및 폭발과 같은 비선형성, 다중 계절성 및 장기적 의존성 문제와 같은 한계를 보여준다. 이 논문에서는 계절성 임베딩을 고려한 주의 신경망 기반 트래픽 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 STL 분해 기법을 통해 분해된 트래픽 트랜드, 계절성, 잔차를 이용하여 일별 및 주별 계절성을 임베딩하고 이를 주의 신경망을 기반으로 향후 트래픽을 예측한다.

• Sleep Medicine and Psychophysiology
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• v.20 no.2
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• pp.63-68
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• 2013

Objectives: Several evidence has been suggested that the circadian gene variants contribute to the pathogenesis of seasonal affective disorder. In this study, we aimed to investigate the polymorphism in RORA (Retinoid-related orphan receptor A) gene in relation to seasonal variations among healthy young adults in Seoul, Korea. Methods: A total of 507 young healthy adult subjects were recruited by advertisement. Seasonal variations were assessed by the Seasonality Pattern Assessment Questionnaire (SPAQ). Single-nucleotide polymorphism in the RORA rs11071547 gene was genotyped by PCR in 507 individuals. Considering summer type as confounding factor, we conducted analysis 478 subjects except 29 subjects of summer type. The Chi-square test was conducted to compare differences between groups of seasonals and non-seasonals. Association between genotypes and Global Seasonality Score (GSS) were tested using ANCOVA (Analysis of covariance). Results: In this sample, the prevalence of SAD was 12.1% (winter type 9.3%, summer type 2.8%). There is no significant difference in genotyping distribution of RORA rs11071547 between groups of seasonals and non-seasonals. Global seasonality score (GSS) and scores of all subscales except body weight and appetite were not significantly different between the group with C allele homozygote and the group with T allele homozygote and heterozygote (p-value 0.138). Scores of body weight and appetite were significantly higher in group with C allele homozygotes. Conclusion: These results suggest that RORA gene polymorphism play a role in seasonal variations in appetite and body weight and is associated with susceptibility to seasonal affective disorder in some degree in the population studied.

• 보일러설비
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• s.78
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• pp.71-72
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• 2000

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.4
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• pp.119-129
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• 2010

The joint use of remotely sensed data and field measurements has been widely used to estimate aboveground carbon stock in many countries. Recently, Korea Forest Research Institute has developed new carbon emission factors for kind of tree, thus more accurate estimate is possible. In this study, the aboveground carbon stock of Danyang area in South Korea was estimated using k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm with the 5th National Forest Inventory(NFI) data. Considering the spectral response of forested area under the climate condition in Korea peninsular which has 4 distinct seasons, Landsat TM seasonal satellite images were collected. As a result, the estimated total carbon stock of Danyang area was ranged from 3542768.49tonC to 3329037.51tonC but seasonal trends were not found.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.27-27
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• 2017

신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.