• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2002.10a
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• pp.226-227
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• 2002

환경오염원의 단기독성 생물검정 시험 결과로부터 중장기적인 생리적 저해영향을 파악하는 것은 검정해야 할 중요한 과제의 하나다. 효율성 때문에 단기독성시험을 위주로 하지만, 재생산에 관련되는 중ㆍ장기적 피해를 예측하는 것은 지난한 일이다. Tabata(1979)는 수산생물에 대한 각종 수질오염물질의 반수치사농도와 장기영향한계농도와의 관계를 개관하여 단기와 장기간에 0.1∼0.001의 적용계수를 제시한바 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2002.10a
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• pp.228-229
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• 2002

환경오염원의 단기독성 생물검정 시험 결과로부터 중장기적인 생리적 저해영향을 파악하는 것은 검정해야 할 중요한 과제의 하나다. 효율성 때문에 단기독성시험을 위주로 하지만, 생산량에 관련되는 중ㆍ장기적 피해를 예측하는 것은 매우 어려운 문제다. Tabata(1979)는 수산생물에 대한 각종 수질오염물질을 반수치농도와 성장에 미치는 장기영향한계농도와의 관계를 개관하여 단기와 장기간에 0.1∼0.001의 적용계수를 제시하였다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2002.10a
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• pp.230-231
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• 2002

환경오염원의 단기독성 생물검정 시험 결과로부터 중장기적인 생리적 저해영향을 파악하는 것은 검정해야 할 중요한 과제의 하나다. 효율성 때문에 단기독성시험을 위주로 하지만, 생산량에 관련되는 중ㆍ장기적 피해를 예측하는 것은 매우 어려운 문제다. Tabata(1997)는 수산생물에 대한 각종 수질오염물질의 반수치사농도와 성장에 미치는 장기영향한계농도와의 관계를 개관하여 단기와 장기간에 0.1∼0.001의 적용계수를 제시하였다. (중략)

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.32 no.5
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• pp.551-563
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• 2012

Medical ultrasound systems have been used since 1950s, and are now widely used in most hospitals as indispensable diagnostic imaging systems. Since array probe was introduced in 1970s, beamforming technology using electronic signal processing has been adopted to the medical ultrasound system, and has been improved. Beamforming is a important technology which defines the resolution of the ultrasound system. In this paper, the technologies are introduced from basic beamforming principles to current trend. They include principles of beamforming using array probe, basic theory, and practical implementation, and recent topics of synthetic aperture imaging, adaptive beamforming, 2-dimensional beamforming using 2-dimensional array are also introduced. These various technologies will improve system performances continuously by merging innovatively with various technologies in other fields.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.55 no.6
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• pp.1-9
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• 2013

미래 기후 정보를 이용한 수문 환경의 단기 미래 예측은 안정적 수자원 공급을 위한 필수적 과제이다. 미국 플로리다 주 중서부 템파지역에서는 주요 수자원 중 하나인 지하수의 효과적 활용을 위해 지하수위 인공신경망 모델 (GWANN)을 개발하여 피압 대수층과 비피압 대수층에 대한 주 단위 평균 지하수위를 월별로 예측하고 그 결과를 수자원 공급 의사 결정에 반영하고 있다. 본 논문은 템파지역에 대한 GWANN 모델을 이용한 지하수위 예측 시스템을 소개하고 모델의 기후 입력 자료의 민감도를 분석함으로써 양질의 기후 정보에 대한 현 시스템의 활용성을 검토하였다. 2006년과 2007년에 대한 연구 결과, 관측 자료를 최적 예측 시나리오 (the best forecast)로 가정하여 적용한 결과는 지하수위 관측 지점에 따라 큰 차이를 보였지만 일반적으로 현 시스템 (현 시점의 실시간 주 단위 평균 강우량을 향후 4주간 동일하게 적용함) 에 비해 예측 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 더불어 강우 관측 자료의 백분위 (percentile forecast; 20분위, 50분위, 80분위)를 강우 예측 자료로 활용한 경우에도 현 시스템과 비교하여 일부 나은 결과를 보여주었다. 그러나 지하수위 예측 모델을 활용하지 않고 현 시점의 지하 수위가 지속된다고 가정하는 경우 (na$\ddot{i}$ve model) 향후 2주간의 예측 결과가 best forecast 경우에 비해 높은 정확도를 보이는 등, GWANN 모델의 단기 예측에 대한 양질의 강우 예측 정보의 활용성은 낮으며, 향후 3주 이상에 대한 예측 성능에 있어 best forecast결과가 na$\ddot{i}$ve model 결과에 비해 높은 정확도를 보이기 시작하는 것으로 나타났다. 또한 GWANN 모델의 예측 성능은 적용 기간과 지역 및 지하대수층의 특성에 따라 큰 다양성을 가지는 단점을 보여 강우 예측 자료 활용에 앞서 모델 개선의 필요성이 있다고 판단된다. 본 연구는 단기수자원 공급 계획 수립을 위하여 사용되는 지역 모델링 시스템에 대한 기후 예측정보의 활용성 평가를 위한 방법론으로 고려될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.38 no.1
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• pp.11-23
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• 2017

The short term predictability of wind resources is an important factor in evaluating the economic feasibility of a wind power plant. As a method of improving the predictability, a Bayesian Kalman filter is applied as the model data postprocessing. At this time, a statistical training period is needed to evaluate the correlation between estimated model and observation data for several Kalman training periods. This study was quantitatively analyzes for the prediction characteristics according to different training periods. The prediction of the temperature and wind speed with 3-day short term Bayesian Kalman training at Taebaek area is more reasonable than that in applying the other training periods. In contrast, it may produce a good prediction result in Ieodo when applying the training period for more than six days. The prediction performance of a Bayesian Kalman filter is clearly improved in the case in which the Weather Research Forecast (WRF) model prediction performance is poor. On the other hand, the performance improvement of the WRF prediction is weak at the accurate point.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.5
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• pp.1-6
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• 2018

In smart grid an accurate load forecasting is crucial in planning resources, which aids in improving its operation efficiency and reducing the dynamic uncertainties of energy systems. Research in this area has included the use of shallow neural networks and other machine learning techniques to solve this problem. Recent researches in the field of computer vision and speech recognition, have shown great promise for Deep Neural Networks (DNN). To improve the performance of daily electric peak load forecasting the paper presents a new deep neural network model which has the architecture of two multi-layer neural networks being serially connected. The proposed network model is progressively pre-learned layer by layer ahead of learning the whole network. For both one day and two day ahead peak load forecasting the proposed models are trained and tested using four years of hourly load data obtained from the Korea Power Exchange (KPX).

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.15 no.6
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• pp.31-39
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• 2014

The objective of this study is to suggest the proper sediment transport equation and short and long-term bed change for planning and implementing the river management in Korea. To analyze total sediment discharge and short and long-term bed change, existing sediment transport equations, HEC-RAS 4.1 and CCHE2D numerical models were applied in urban and mountainous rivers. The results of this study are as followings; Firstly, the modified Einstein equation showed the most appropriate result for the estimation of total sediment discharge in the local rivers. Secondly, The stage-discharge relation curve and the discharge-total sediment discharge relation curve were suggested to examine the characteristics of river bed change. Finally, it is founded that river bed change of mountainous river has occurred greater than that of the urban river, and the river bed of urban river now tends to be stabilized on the whole.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.142-146
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• 2007

본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 보다 효율적으로 산정하기 위해서 유전자알고리즘을 적용한 매개변수 산정법을 제시하였으며, 지속기간의 장, 단기간에 따른 매개변수의 변화를 고려하기 위하여 다목적 유전자알고리즘을 적용하여 매개변수를 추정한 후 기존의 강우강도식에 의한 결과와 비교해 보았다. 매개변수는 지점빈도해석을 통해 산정된 확률강우량을 사용하여 추정하였고, 유전자 알고리즘의 목적함수로는 Nash & Sutcliffe Index, Root Mean Square Error(RMSE), Relative Root Mean Square Error(RRMSE), 결정계수, 평균들을 사용하여 가장 효율적인 형태의 목적함수를 구성하였다. 그 결과 기존의 매개변수 추정 방법들에 비해 유전자알고리즘을 이용한 경우에 더 정확한 강우량값을 산정할 수 있었고, 특히 다목적 유전자 알고리즘을 사용할 경우 장기간과 단기간에 걸쳐서 동시에 정확도를 향상시킬 수 있는 매개변수를 추정할 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.86-86
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• 2016

본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.