• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.133-133
• /
• 2020

갈수량이란 1년 중 355일은 유지되는 유량을 말하며 물 공급 계획 및 관리, 저수지 설계, 관개용수의 수량과 수질 관리, 생태계 보존 등에 있어서 갈수량의 크기와 빈도를 파악하는 것은 매우 중요한 과정이다. 갈수량 산정을 위해서는 오랜 기간의 관측 일유량 자료가 필요하지만 우리나라의 경우 관측 유량 자료의 결측자료가 많아 갈수량 산정에 필요한 장기간의 자료가 부족하다. 따라서 본 연구에서는 전국 40개 중권역 유역을 대상으로 갈수 빈도별 갈수량 산정 회귀식 개발을 수행하였다. 갈수량 산정에 적용할 수 있는 18개의 유역인자와 4개의 수문 인자를 상관분석을 통해 다중공선성을 고려하였으며 상관분석 결과를 토대로 미계측 유역에 적용 가능한 인자를 선정하였다. 갈수 빈도 분석과 단계적 회귀분석을 통하여 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수 빈도별 갈수량 산정 회귀식을 개발하였다. 또한 계측 유역을 미계측 유역으로 가정하여 개발된 갈수량 산정 회귀식을 이용하여 갈수량을 산정하고 분석 결과와 실제 갈수량을 비교하여 개발된 회귀식의 적정성을 검토하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.5 no.6
• /
• pp.637-644
• /
• 2010

The purpose of this study is to analyze characteristics of water quality factor scientifically and develop the multiple regression model predicting dissolved oxygen to save periodic replacement costs for dissolved oxygen sensor. Correlation analysis using the environmental data obtained from 2 different land-based fish farms of the Geogeum-do, Geheung-gun coastal area during the periods from November 2008 to January 2009 shows that water temperature was negatively correlated with dissolved oxygen and pH butpH was positively correlated with salinity and dissolved oxygen. The information of Keumho fish farm in 2009 is presented by the tables which are monthly statistics of water quality factors and seasonable difference by the Duncan's post-test. Also we developed multiple regression model predicting dissolved oxygen, the usefulness of which was verified by the comparison graph between estimates and actual observations. The developed regression model shows that seawater temperature and salinity give negative affect to dissolved oxygen while pH gives positive affect to it. Lastly the seawater temperature has much higher explanatory power than pH factor.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.24 no.4
• /
• pp.867-876
• /
• 2013

Metabolic syndrome has been known as a major factor of cardiovascular disease. Several metabolic disorders, particularly chronic disease is complex, and from individuals that appear in our country, the prevalence of the metabolic syndrome is increasing gradually. Therefore, this study, using a multi-factor dimensionality reduction method, checks the major single risk factor of metabolic syndrome and suggests a new diagnosis results of metabolic syndrome. Data of 3990 adults who responded to all the questionnaires of health interview are used from the database of the 5th Korea national health and nutrition examination survey conducted in 2010. As the result, the most dangerous single risk factor for metabolic syndrome was waist circumference and the most dangerous combination factors were waist circumference, triglyceride, and hypertension. This is the result of a new diagnosis of the metabolic syndrome. Especially, waist circumference, low HDL-cholesterol and hypertension were the most dangerous combination for male. In particular, the combination of waist circumference, triglyceride and diabetes was dangerous for obese people.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.39-39
• /
• 2020

Low-flow 하천에서의 최저수위를 나타내는 지표이다. 일반적으로 유황곡선의 갈수량(Q355)를 대표적으로 사용한다. Low-flow는 물 공급 관리 및 계획, 관개용수, 생태계등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 Low-flow를 산정하기 위해서는 충분한 기간의 유량자료가 필요하다. 하지만 국토의 70%가 산지지형으로 구성되어 있는 우리나라의 경우 국가하천과 1급하천을 제외한 산지유역은 수위관측소가 부재하거나 결측으로 인해 자료가 충분하지 않아 Low-flow분석에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측지역의 갈수량을 예측하기 위해서 다중회귀분석, ARIMA 모형 등 다양한 기법을 사용하였지만, 최근들어 머신러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 사용하고자 한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 머신러닝 기법인 DNN기법을 통해 미계측지역에 적용 가능한 지역화 Low-flow indices를 산정하고자 한다. 먼저, Low-flow에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들간의 상관분석, 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 또한 기존의 갈수량 예측기법인 다중회귀분석 결과와 비교하여 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.213-213
• /
• 2020

최근 나타나는 지구온난화와 이상기후로 인해 가뭄과 홍수피해 같은 자연재해 발생 빈도가 높아졌고, 하천에서는 오염된 수질과 수생태계 복원 및 수변공간 조성, 수자원 관리 등의 목적으로 수질환경 개선사업이 진행되고 있다. 수질환경 측면에서 하천에서 발생하는 가장 큰 문제점으로는 녹조 즉, 남조류의 발생을 예로 들 수 있다. 본 연구에서는 최근 보 개방을 통하여 수질개선 효과가 나타나고 있는 금강을 대상으로 세종보, 공주보, 백제보 구간에 대하여 주요 수질인자에 대한 상관관계 분석을 수행하였다. 특히 남조류 세포수와 주요 하천 수질인자를 Pearson's correlation analysis를 이용하여 상관관계를 분석하였고, 보 위치별 남조류 세포수를 종속변수로 하고, 상관도가 높은 수질인자를 독립변수로 하는 다중회귀식을 도출하여 금강 내 주요 하천 수질인자의 농도에 따른 남조류 세포수 관계를 규명하고자 하였다. 분석기간은 2012년 1월부터 2019년 12월까지 보 건설 이후 시점으로 선정하였고, 월 평균 남조류 개체수가 조류경보제 발령기준 관심단계이상에 해당하는 금강수계의 3개 보에 대하여 남조류 세포수와 수질에 영향을 끼치는 인자인 강수량, (수온)W·T, (수소이온농도)pH, (용존산소)DO, (생물화학적산소요구량)BOD, (화학적산소요구량)COD, (부유물질량)SS, (총질소)TN, (총인)TP, (클로로필-a)Chl-a, (전기전도도)EC, (질산성질소)NO₃-N, (암모니아성 질소)NH₃-N, (인산염 인)PO₄-P, (용존총질소)DTN, (용존총인)DTP, (총유기탄소)TOC 와의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 측정 지점별 남조류 세포수와 상관관계가 있는 인자는 서로 상이했지만 (수온)W·T과 pH의 경우 모든 지점에서 남조류 세포수와 양의 상관관계가 나타났다. 세종보는 W·T(0.383, P<0.01), pH(0.391, P<0.05)의 양의 상관계수를 나타냈고, 공주보에서는 (수온)W·T(0.436, P<0.05), pH(0.412, P<0.05)의 양의 상관관계를 나타냈다. 백제보에서는 (수온)W·T(0.415, P<0.01), pH(0.221, P<0.01)의 양의 상관성을 나타냈다. 남조류 세포수와 수질인자 간의 상관관계 분석에 따라 통계적으로 유의한 인자 중 (수온)W·T과 pH에 영향을 받는 영양염류와 퇴적물에 대한 후속 연구가 필요할 것으로 사료되며, 연구를 통해 제시된 남조류 세포수 다중회귀식은 주요 수질인자 농도에 따라 발생 가능한 남조류세포수를 예측하여 금강의 수질 관리에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.103-104
• /
• 2017

본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.691-699
• /
• 2011

Land sliding is one of well-known nature disaster. As a part of effort to reduce damage from land sliding, many researchers worked on increasing prediction ability. However, because previous studies are conducted mostly by non-statisticians, previously proposed models were hardly statistically justifiable. In this paper, we predicted the probability of land sliding using the logistic regression model. Since most explanatory variables under consideration were correlated, we proposed the final model after backward elimination process.

• The Journal of Engineering Geology
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.701-718
• /
• 2021

Geological field surveys and a series of laboratory tests were conducted to obtain data related to landslides in Sancheok-myeon, Chungju-si, Chungcheongbuk-do, South Korea where many landslides occurred in the summer of 2020. The magnitudes of various factors' influence on landslide occurrence were evaluated using logistic regression analysis and an artificial neural network. Undisturbed specimens were sampled according to landslide occurrence, and dynamic cone penetration testing measured the depth of the soil layer during geological field surveys. Laboratory tests were performed following the standards of ASTM International. To solve the problem of multicollinearity, the variation inflation factor was calculated for all factors related to landslides, and then nine factors (shear strength, lithology, saturated water content, specific gravity, hydraulic conductivity, USCS, slope angle, and elevation) were determined as influential factors for consideration by machine learning techniques. Minimum-maximum normalization compared factors directly with each other. Logistic regression analysis identified soil depth, slope angle, saturated water content, and shear strength as having the greatest influence (in that order) on the occurrence of landslides. Artificial neural network analysis ranked factors by greatest influence in the order of slope angle, soil depth, saturated water content, and shear strength. Arithmetically averaging the effectiveness of both analyses found slope angle, soil depth, saturated water content, and shear strength as the top four factors. The sum of their effectiveness was ~70%.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.34 no.4
• /
• pp.391-401
• /
• 2001

Several curvature parameters, solar radiation parameter and topographic flow generation parameters have been summarized and calculated to predict the spatial distribution of soil moisture content. The spatial distribution of soil moisture data can be obtained using Global Positioning System(GPS) and portable soil moisture monitoring equipment, Theta-Probe. Correlation analysis has been performed between the parameters of soil moisture prediction and measured data of soil moisture. Multiple regression analysis of soil moisture prediction shows the potential capability and limitations of existing methods of digital terrain analysis.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
• /
• 2002.11a
• /
• pp.101-109
• /
• 2002

Since the industrialization spread out, the metropolitan areas of Seoul have been urbanized rapidly in Korea, without concern for the quality of further development and sufficient environmental management. Due to this fact, it has become increasingly more apparent that natural hazards, such as floods and landslides, occur frequently after the summer's heavy rains, and because of that, the scale of damage is getting larger. The purpose of this study is first to analyze the relationship between development and floods in the sub-basins of the study area. In addition to this, I would like to compare the influences of geomorphological characteristics upon the floods occurring in both the whole study area and the developed area in sub-basins.