• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 2001.05a
• /
• pp.1-5
• /
• 2001

시각제시에 의한 감성반응 생체신호 추출 실험시 시각 제시물 선정에 주관적 방식을 사용하였다. 시각제시 영상물로는 감성반응도가 가장 큰 인물얼굴 영상자료를 선정하였다. 피검자군 스스로 자신이 극도로 선호하고 혐오하는 양극단의 얼굴영상물을 선호도 특성조사를 통해 선택케 하였다. 외부와의 영상잡음이 차폐된 모니터 제시 장치를 구성하여 선호와 혐오의 양극단 영상물을 교차 제시하며 설문조사와 뇌파를 측정하였다. 피검자로는 남녀 대학생 20명을 선발하였으며 영상매체 선정을 비롯한 뇌파측정에 과정에 참여시켰다. 뇌파신호 분석 방법으로는 대역별 적분값, 반응구간 변화 미분값을 파라미터로 사용하였다. 분석결과, 교차제시에 따른 반응민감도가 향상되었으며 동일 시각 반복제시에 따라 민감도가 둔화됨을 밝혔다.

• Proceedings of the KSR Conference
• /
• 2002.10a
• /
• pp.162-167
• /
• 2002

열차가 고속으로 터널에 진입하게 되면 터널 내부에서 극심한 압력 교란이 발생하게 되며 이로 인한 이명현상은 승객들에게 불쾌감을 크게 유발시키고, 열차 구조물에 작용하는 반복적인 하중변화 또한 구조상 큰 문제를 일으킬 수 있게 된다. 따라서 이를 해결하기 위해서는 터널 내부의 유동장에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 논문은 긴 터널을 효율적으로 해석하기 위해서 최소 차원의 공간 가정을 통하여 계산 시간을 절약할 수 있는 혼합차원 기법을 이용하여 현재 G7 시제차의 시험 운행 구간내의 터널들에 대해서 수치해석을 수행하였다. 해석 결과 터널 내부에서는 압축파, 팽창파의 상호 작용에 의한 복잡한 압력 교란이 발생하였고, 이러한 압력 변화는 열차 속도, 터널 길이, 측정위치에 따라 각각 다르게 나타났다. 따라서 터널 내부의 유동장을 정확히 예측하려면 열차 속도, 터널 길이, 열차 길이, 열차/터널 단면적 비, 측정 위치 등을 고려하여 해석을 수행하여야 한다. 이러한 수치 해석 결과는 시제차 시험 계획의 수립 및 시험기기의 선택과 설치 위치 등을 결정하는 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이며, 고속 열차의 여압 시스템과 외부 부착 구조물에 대해서도 중요한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• International Journal of Highway Engineering
• /
• v.7 no.2 s.24
• /
• pp.87-95
• /
• 2005

To prevent the lowering of structural capability due to freezing and thawing in cold winter, numerous researches on frost heaving have been performed. As the result, the freezing index contour map of the Korea peninsula has been made for the design of the anti-freezing layer of pavements. However, the validity of the anti-freezing layer needs to be evaluated because systematic investigations on the variation of freezing depth with the thickness and material types of pavement layers and the configuration of the ground have been rarely performed. The freezing index of the Korea Highway Corporation test road site was calculated and the freezing depths of the concrete and asphalt pavements of the test road were investigated using the ambient and pavement temperature and water content. In addition, the investigated freezing depths were compared to the values estimated by existing freezing depth models. This is the preliminary study on the freezing-related data measured at the test road. The results with higher reliability will be produced by the long-term accumulation of the data and the analysis on it.

• Water for future
• /
• v.17 no.4
• /
• pp.281-291
• /
• 1984

In our Koreans river basins there are many of monthly rainfall data, but unfortrnately streamflow data needed are rare. Analysing monthly rainfall data of Somjin river basin, the stochastic theory model for calculation of monthly streamflow series of that region is determined. The model is composed of Box & Jenkins stansfer function plus ARIMA residual models. This linear stochastic differenced time series equation models can adapt themselves to the structure and variety of rainfall, streamflow data on the assumption of the stationary covarience. The fiexibility of Box-Jenkins method consists mainly in the iterative technique of building an AIRMA model from observations and by the use of autocorrelation functions. The best models for Somjin river basin belong to the general calss: $Y_t=($\omega$o-$\omega$_1B) C_iX_t+$\varepsilon$t$ $Y_t$ monthly streamflow, $X_t$ : monthly rainfall, $C_i$ :monthly run-off, $$\omega$o-$\omega$_1$ : transfer parameter, $$\varepsilon$_t$ : residual The streamflow series resulted from the proposed model is satisfactory comparing with the exsting streamflow data of Somjin gauging station site.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.445-445
• /
• 2018

기후변화에 따른 환경오염은 21세기 인류에게 가장 심각한 문제 중의 하나로 대두되고 있다. 환경적인 측면에서 하천오염은 경제적으로 많은 문제를 발생시키고 있다. 이러한 하천오염 문제를 해결하기 위해서는 오염물질의 농도 측적 및 데이터 축적이 필수적이라 할 수 있다. 그러나 일반적으로 오염물질 부하량에 대한 직접적인 측정은 비용 측면에서 쉽지 않은 것이 사실이다. 또한 실시간으로 BOD, COD, TN, TP 등의 자료를 이용하여 예측하는 것에는 자료의 부족성으로 인해 한계가 있다. 본 연구에서는 구글의 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 기계학습을 통한 하천오염 예측을 목적으로 하고 있다. 기계학습을 위하여 텐서플로우를 활용하여 RNN, LSTM 인공신경망 모형을 구축하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 결과치 분석을 위한 자료로는 금강 유역에 위치한 옥천 관측소 충청북도 옥천군 이원면 이원대교에 위치한 $36^{\circ}14'31.0''N$ $127^{\circ}40'02.6''E$의 관측소에서 BOD, COD, DO, 부유물질의 자료를 사용하였다. 모형의 학습을 위해서 입력자료는 수위, 유량, 평균기온, 평균풍속 자료를 2004년 ~ 2017년까지의 14년간의 자료를 사용하였다. 연구를 위해 BOD, COD, DO 부유물질 자료는 물환경정보시스템(http://water.nier.go.kr/)의 자료를 활용하고 수위, 유량등의 자료는 국가수자원관리종합정보시스템 (http://www.wamis.go.kr/)의 자료를 사용하였다. 그러나 수온, 수위, 풍속등의 자료는 일 자료가 있는가 반면 BOD, COD, TN, TP등의 자료는 일 자료가 있지 않아 이를 원활히 활용할 수 있도록 예측을 위한 결과치의 선형보간법을 통해 일 자료를 획득한 후 연구를 하였다. RNN, LSTM의 분석 시 학습속도, 반복시행횟수 sequence length의 길이 등의 값을 조절 하면서 결과치를 분석하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.39-49
• /
• 1991

An information system to manage leveling data efficiently is presented. The system is consisted of input, adjustment, and query/answer module. The input module manipulating leveling data is based on the chain structure. The adjustment module adjusts the abservations by least squares method, and tests outlier by Baarda's data snooping method. The query/answer module serves user with the height and location of bench marks. In this system, the efficiency of works was increased as a result of removing the boring routine by applying the characteristics of leveling data. If necessary, for the special purpose, the system is expanded easily by appending some pertinent unit modules.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.420-420
• /
• 2022

우리나라의 기후 변화(여름철 집중호우, 동절기 가뭄 등)로 인하여 과거에 비해 하천의 식생영향은 증가하는 추세이고, 하도 내 수중식생은 성장과 소멸을 반복하며 기존 수위-유량관계에 변동성을 유발하고 있다. 수중식생은 수위가 상승하는 경우(강우, 방류량 증가 등)에 일부 소멸하여 유량이 증가하고, 수위가 유지되거나 평균기온이 상승하는 경우에는 성장으로 인하여 유량이 감소하는 경향을 가지고 있다. 본 연구에서는 하도 내 수중식생의 성장과 소멸에 따른 수위-유량관계곡선식의 변화의 영향을 분석하기 위해 금호강 제1지류 자호천에 위치한 영천시(단포교)관측소를 대상으로 '18년~'21년까지의 수중식생의 성장과 소멸, 회귀하는 기간의 유량 측정 성과를 확보하고 수중식생 모니터링 자료를 수집하여, 식생영향에 따른 수위-유량관계 변화를 분석하였다. 영천시(단포교)관측소는 수중식생영향을 지속적으로 받고 있으며 단면 통제나 하도 통제가 아닌 식생통제를 고려하여 '18년~'20년까지는 식생 활착, 성장과 소멸이 진행되는 기간의 성과를 확보하였고, '21년은 저수위구간의 식생성장에서 소멸까지 점차 회귀하는 성과를 각 기간별로 확보하고 분석을 통해서 수위-유량관계 곡선식을 개발하였다. 수중식생의 성장에 따라 평균유속이 감소하며 곡선식은 (-)전이가 발생하였고, 수중식생의 소멸이 발생한 경우 평균유속이 증가하여 곡선식은 (+)전이가 발생하였다. 영천시(단포교)관측소는 이러한 모니터링 결과와 유량측정성과를 바탕으로 총 5개의 기간분리가 발생하였으며, 각 기간별 곡선식 불확도와 편차율 검토 결과 유량측정성과와 곡선식은 정밀도 높은 정확성을 갖고 있는 것으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구에서는 하도 내 수중식생영향에 따른 유량측정성과를 확보하였으며 확보한 유량측정성과의 분석을 통한 신뢰도 높은 수위-유량관계곡선식을 개발하였고 이를 통해 생산된 유량자료는 정확도가 매우 높은 것으로 분석되었다.

• Korean Journal of Environmental Biology
• /
• v.34 no.4
• /
• pp.365-373
• /
• 2016

Much of the data used in the analysis of environmental ecological data is being obtained over time. If the number of time points is small, the data will not be given enough information, so repeated measurements or multiple survey points data should be used to perform a comprehensive analysis. The method used for that case is longitudinal data analysis or mixed model analysis. However, if the amount of information is sufficient due to the large number of time points, repetitive data are not needed and these data are analyzed using time series analysis technique. In particular, with a large number of data points in the current situation, when we want to predict how each variable affects each other, or what trends will be expected in the future, we should analyze the data using time series analysis techniques. In this study, we introduce univariate time series analysis, intervention time series model, transfer function model, and multivariate time series model and review research papers studied in Korea. We also introduce an error correction model, which can be used to analyze environmental ecological data.

• Journal of the Korean Society of Radiology
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.125-130
• /
• 2021

In the AAPM CT performance phantom, there is little data on the CT number of the effective atomic number and physical density corresponding to each peg and water of the CT number calibration insert. Therefore, the necessity of documentation was raised.The purpose of this study is to calculate the effective atomic number for each peg and water of the CT number calibration insert in the AAPM CT performance phantom, and to measure the CT number for the calculated effective atomic number and physical density for comparative analysis.In order to obtain CT number data on the effective atomic number and physical density of each peg and water from the CT number calibration insert of the AAPM CT performance phantom, the effective atomic number for each peg and water was first calculated. Then, CT slices were obtained by scanning the CT number calibration with a CT scanner. CT numbers were measured for each peg and water in the central CT slice. As a result, the CT numbers for the effective atomic number showed a nonlinear pattern of repeating the increase and decrease as the effective atomic number increased. In addition, the CT numbers for physical density showed a nonlinear pattern of repeating the increase and decrease as the physical density increased.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.301-309
• /
• 2009

Multidimensional scaling(MDS) is a statistical multivariate analysis technique that is often used in information visualization for exploring similarities or dissimilarities in data. In order to analyse and visualize data, MDS measures the dissimilarities between objects and uses them or their mean if they are repeatedly measured. When there exist outliers or when the variation of data is too large, we can hardly get reliable results on the research using MDS. In this paper, we consider the MDS based on bootstrap method when the variation of data is large. Standardized residual sum of squares is considered as measuring goodness-of-fit of the model. A real data analysis is include to examine our approach.