Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1471-1475
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2010
본 연구에서는 미래 기후변화 시나리오를 이용하여 우리나라의 미래 산림식생 분포 변화를 예측하고 이를 SWAT 모형에 적용하여 영산강호유역의 증발산량 변화를 분석하고자 하였다. 현 기상관측자료(1971~2000)를 이용하여 현재의 기후를 판정하고, 기상청에서 제공한 GCM(MIROC3.2)의 통계학적 다운스케일링으로 구성된 RCM 자료를 이용하였다. 산림식생의 분포는 임상도에 의한 현존 식생군락과 환경인자(강수량, 기온, 지형인자, 토양유기물 함량 등)간의 상관분석을 실시하여 상관관계가 높은 주요 환경변수들을 결정하고, 이들을 종속변수로 하는 다항로짓모형을 구성하여 추정하였다. 이 모형을 이용하여 미래의 주요 환경변수들을 입력, 미래 2020s, 2050s, 2080s의 우리나라 산림식생 분포를 예측하였다. 예측된 산림식생 분포를 적용하여 미래 증발산량을 분석하기 위해 남쪽의 따뜻한 지역으로서 활엽수림이 있는 영산호유역($3,455.0km^2$)을 선택하였다. 1998~2002 5년간의 유출량 자료를 이용 모형을 보정하였다. 모형의 검증은 보정 매개변수의 평균값들을 통해 2003~2008년 유출량을 모의 하였다. 예측된 미래식생분포를 이용하여 토지이용도를 재구축하였으며 재구축 결과 활엽수는 $715.2km^2$ 늘어나며 혼효림은 현재에 비해 2080s에 $167.1km^2$ 침엽수는 $548.1km^2$ 줄어드는 경향을 보였다. 영산호유역에서는 미래의 증발산량이 증가하며, 식생분포를 고려하였을 경우 2080s년에는 고려하지 않은 경우에 비해 약 4.52mm 감소하는 것으로 분석되었다.
This study was conducted in order to examine the effects of humanistic knowledge and empathy ability on cultural competence of nursing students. A convenience sample of 250 nursing students were recruited. The average scores were 2.50 for humanistic knowledge, 3.40 for empathy ability, and 3.33 for cultural competence. Humanistic knowledge had positive correlation with cultural competence. Also, the empathy ability was positively correlated with humanistic knowledge and cultural competence. Finally, cultural competence, empathy ability and level of academic score have shown to influence cultural competence. The research founds that humanistic knowledge, empathy ability and level of academic score influenced cultural competence of nursing students. Therefore, this study provides the basic information for improving the curriculum and quality of nursing for nursing students' cultural competency enhancement.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.37-37
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2022
유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.
Background and Objectives : This study aims to identify sociodemographic and disease-related variables which predicts continuity of outpatient treatment after discharge among bipolar patients. Materials and Method : The medical records of patients who discharged with the diagnosis of bipolar disorder from Department of Psychiatry, St. Mary's hospital from 2005 to 2009 were reviewed. Data on sociodemographic and disease-related variables were analyzed. Results : It showed older age, higher rate of male and higher rate of being married in 1-year follow-up group than in non-follow-up group. And it showed longer duration of index hospitalization, higher rate of previous psychiatric outpatient treatment within 3 months before index hospitalization, higher rate of involuntary admission in 1-year follow-up group than in non-follow-up group. The univariate logistic regression analysis revealed that older age, being male, previous psychiatric treatment and longer duration of index hospitalization were significantly related to an increased likelihood of 1-year follow-up visits. Conclusion : Age, sex, history of previous psychiatric treatment, and duration of hospitalization seems to have influence on continuity of outpatient treatment after discharge.
Objectives : This study aimed to investigate the prevalence and risk factors of depression within two weeks after stroke. Methods : A total of 362 stroke patients were recruited. Depression (major and minor depressive disorders) was diagnosed by applying DSM-IV criteria. Data on socio-demographic characteristics (age, gender, education, marital state, living state, religion, occupation, income, life event, and social support), stroke severity (NIHSS), disability (BI), stroke hemisphere and location, vascular risk and disease, and previous history of stroke and depression were obtained. Results : Depression was present in 90 (24.9%) patients: major depression 29 (8%) and minor depression 61 (16.9%) patients. In the univariate analyses, depression was associated with older age, higher number of stressful life event, poorer social support, severe disability, anterior stroke location, previous history of stroke and depression. In the multivariate analyses, depression was independently associated with higher number of stressful life events and poorer social support. Conclusion : Depression was common and was determined by premorbid levels of stress and social support in stroke patients at acute stage. More intensive psychiatric care and intervention is needed for the high risk group.
The objects of this study are to perform appropriateness analysis of USLE(universal soil loss equation) model and to accumulate the data measured in field. The basin area of Bongdong station is $342.27km^2$. This study simulated sediment outflows in the basin and performed a comparative analysis of simulated outputs with actual measurement values. Also annual rainfall was used to calculate rainfall-runoff erosivity factor which can influence soil erosion. The calculation of annual average soil erosion was made by soil erosion maps. The maps with a resolution of ($30m{\times}30m$) were created by multiplication of factors(R, LS, K, C, P) from ArcView Map Calculator. In this paper, it was shown that soil erosion was not occur in the most of basin.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.5
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pp.722-727
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2018
Until now, the study of fine dust has been divided into prediction, analysis and measurement, mainly in the field of atmospheric environment. Fine dust is caused by various causes such as atmospheric quality factor, meteorological factor and emission. It was determined that it was a priority to analyze the correlation of how much each element affects fine dust, and it was experimented. This correlation analysis was done using IBM SPSS tool using air quality factor and meteorological factor data obtained from Korea Meteorological Administration and Air Korea. As a result, the influence of air quality factors and meteorological factors on the fine dust level was more clearly understood. In this paper, we present experimental results as correlation analysis and pearson coefficient for more precise analysis between PM10 values and affected factors.
Using GJS and fuzzy sets, a model was developed for evaluating the site-suitability of forest stands for extracting sap of Acer pictum Thunb. var. mono in Mt. Baekun area. In the model, the productivity of sap extraction was expressed as the function of biotic and abiotic site factors. Among the factors, the topographic terrain conditions and accessibility of forest stands were chosen to consider working environment of the sap extraction. The difference in measurements of the factors between sap-extraction and non-sap-extraction forest stands was used in determining the weight of the relative importance for sap extraction productivity. The weight for distance-to-stream, vegetation type and shading condition turned out relatively higher than those for tree age, distance-to-road and DBH. Based on the results, a site-suitability map in Mt. Baekun area for sap extraction was built.
Kim, Jung Min;Park, Jin Hyeog;Jang, Suhyung;Kang, Hyun woong;Hwang, Man Ha
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.408-408
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2017
기후변화에 따른 극한 기후의 시 공간적 변동성과 패턴의 이상변화가 가속화되고 있으며, 이에 따른 물 순환 특성의 변화는 이수, 치수, 환경 그리고 친수 등 다양한 분야에서도 예측할 수 없는 결과를 초래하고 있다. 특히, 치수 및 이수 등 국내 수자원 관리의 대부분을 담당하고 있는 다목적댐 운영에서도 기후변화에 따른 유입량의 불확실성 증가로 안정적인 용수공급에 대한 어려움이 점차 증가하고 있는 추세이다. 유역 내의 수문학적 반응은 기상 및 지표 수문 인자의 물리적 상호메카니즘에 의해 발생하게 된다. 특히, 강우, 기온, 습도, 바람 등 기상학적 인자들은 유역 내의 수문 변동성에 직 간접적으로 영향을 주는 대표적인 인자이며, 이들 기상인자의 변동 특성을 반영하기 위한 기후지수(Climate Index, CI)는 지표수문인자인 유출과의 상관관계 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역 다목적댐을 대상으로 AR5 RCP 시나리오 기반의 기상인자에 대한 기후지수(CI)를 산정하고 다목적댐 유입량과의 상관성을 분석하였다. 대상유역의 기상 및 유입량 관측자료(1976-2005)는 기상청과 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)를 이용하였으며, AR5 RCP 시나리오 기반의 유입량 자료(2005-2099)는 통계적 기법(QDM)으로 상세화된 기상자료를 입력인자로 수문모형(PRMS)을 통해 산정하였다. 또한, 기후지수(CI)와 유출지수(Standardized Streamflow Index, SSI)의 상관성 분석을 위해 Pearson 적률상관 분석방법을 적용하였으며, 통계적 유의성 검증은 Student t 검정방법을 적용하였다. 본 연구의 방법론과 결과는 기후변화에 따른 다목적댐 안정적인 용수공급을 위한 다양한 기술개발 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.37
no.5
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pp.253-261
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2015
In this study, Chlorophyll-a (chl-a) prediction model and multiple parameters affecting algae occurrence in Mulgeum site were evaluated by statistical analysis using water quality, hydraulic and climate data at Mulgeum site (1998~2008). Before the analysis, control chart method and effect period of typhoon were adopted for improving reliability of the data. After data preprocessing step two methods were used in this study. In method 1, chl-a prediction model was developed using preprocessed data. Another model was developed by Method 2 using significant parameters affecting chl-a after data preprocessing step. As a result of correlation analysis, water temperature, pH, DO, BOD, COD, T-N, $NO_3-N$, $PO_4-P$, flow rate, flow velocity and water depth were revealed as significant multiple parameters affecting chl-a concentration. Chl-a prediction model from Method 1 and 2 showed high $R^2$ value with 0.799 and 0.790 respectively. Validation for each prediction model was conducted with the data from 2009 to 2010. Training period and validation period of Method 1 showed 20.912 and 24.423 respectively. And Method 2 showed 21.422 and 26.277 in each period. Especially BOD, DO and $PO_4-P$ played important role in both model. So it is considered that analysis of algae occurrence at Mulgeum site need to focus on BOD, DO and $PO_4-P$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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