• 제목/요약/키워드: 예측 모델링

검색결과 2,234건 처리시간 0.029초

지형에 따른 강원지역의 강설입자 크기 분포 특성 분석 (Characteristics Analysis of Snow Particle Size Distribution in Gangwon Region according to Topography)

  • 방원배;김권일;염대진;조수정;이청룡;이대형;예보영;이규원
    • 한국지구과학회지
    • /
    • 제40권3호
    • /
    • pp.227-239
    • /
    • 2019
  • 강원지역은 우리나라의 다설지로서 복잡한 지형 때문에 강설량의 공간변동성이 크다. 특히 동풍조건에서 강설이 발생할 시 강설량의 공간적 변동을 예측하기 어렵다. 동풍조건에서는 강원지역 내 위치에 따라 대기환경조건이 다르며 이는 강설의 특성에도 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 동풍 조건에서 태백산맥의 풍상측과 풍하측에서 강설의 미세물리적 특성을 서로 비교 분석하였다. 강원지역 내 4개 관측지점을 선정하여 파시벨 수적계로 입자크기분포를 관측하였다. 얻어진 강설입자 크기 분포의 특성을 풍상측과 풍하측간 비교한 결과, 풍상측의 강설입자 크기 분포는 풍하측에 비해 넓은 분포를 가졌고 작은 강설입자의 수도 많았다. 강설입자의 수농도에 비례하는 보편특성수농도와 강설입자의 직경에 비례하는 보편특성직경 둘 다 풍상측에서 상대적으로 큰 값을 보였다. 또한, 얼음수함량과 강설강도 비교에서도 풍상측 지점에서 큰 평균값을 가졌다. 이 결과가 나타난 원인은 태백산맥 산사면에서 공기덩어리의 강제적 상승효과로 풍상측 지점 상공에 새로운 강설입자의 생성이 활발했기 때문으로 추정된다. 또한, 풍상측은 따뜻하고 습한 동풍이 불어오므로 이로 인해 지상기온이 $0^{\circ}C$ 근처에 머무르며 강한 부착과정이 일어나기 좋은 조건이다.

수생태계 종적 연결성 평가를 위한 국내외 연구 현황 및 어류기반 종적 연속성 평가모델 적용성 분석 (International and domestic research trends in longitudinal connectivity evaluations of aquatic ecosystems, and the applicability analysis of fish-based models)

  • 김지윤;김재구;배대열;김혜진;김정은;이호성;임준영;안광국
    • 환경생물
    • /
    • 제38권4호
    • /
    • pp.634-649
    • /
    • 2020
  • 최근, 우리나라에서는 하천에 중소형 보(Weir) 및 각종 구조물(어도) 건설이 건설되면서 수생태계의 단절 및 훼손이 보고되고 있고, 이들은 수생태계 건강도에 직접적으로 영향을 주면서 수생태계의 종적 연결성 평가가 중요한 이슈가 되었다. 본 연구에서는 수생태 건강성 확보를 위한 일환으로 수생태계 종적 연결성 평가를 위한 국내외 연구 현황, 선진국의 어류 기반 종적 연속성 평가모델 개발 및 현장 적용성에 대한 분석을 실시하였다. 이를 위해, 우리나라에서 하천의 종적 연결성 현황 및 구조적 문제점, 어류 모니터링 기법 및 현황, 종적 측면의 어류 이동성 단절 및 종 다양성 영향에 대한 현황분석을 하였다. 또한, 물리적 서식지 적합도 평가, 환경생태유량 평가 및 어류 서식처 모의를 위한 생태-수리모델링의 기술적 한계 등에 대한 연구 현황을 분석하였다. 또한, 어류 유영력 기반 이동성 분석 및 행위자 기반(ABM) 어류행동예측 프로그램개발에 대한 현재 기술의 한계성도 제시하였다. 전 세계에서 적용된 하천 종적 연결성 평가모델 및 기법(프로토콜)에 대해 문헌, 자료 및 다양한 모델을 종합적으로 검토한 결과에 따르면, 첫째, 하천 구조물과 어류 유영속도, 점프력 등의 지표 기반 평가기법, 둘째, 직접 현장 어류조사 및 모니터링 기법, 셋째, 하천지형학적 접근방식 평가 기법 및 구조물 기반 DB 구축기법 및 넷째, 하천 연계성 지수 평가법 등으로 분석되었다. 종적 연결성 평가모델의 조사방법론 및 적용성 평가 결과에 따르면, 유럽권의 ICE 모델(Information sur la Continuite Ecologique)과 ICF 모델(Index de Connectivitat Fluvial)을 우리나라에 수정보완하여 적용할 경우 적절할 것으로 평가되었다.

첨단 전자산업 폐수처리시설의 Water Digital Twin(I): e-ASM 모델 개발과 Digital Simulation 구현 (Water Digital Twin for High-tech Electronics Industrial Wastewater Treatment System (I): e-ASM Development and Digital Simulation Implementation)

  • 심예림;이나희;정찬혁;허성구;김상윤;남기전;유창규
    • 청정기술
    • /
    • 제28권1호
    • /
    • pp.63-78
    • /
    • 2022
  • 첨단 전자산업 폐수 처리시설에서 발생되는 유기 폐수는 고농도의 유기물질 및 20가지 이상의 유독 난분해성 물질을 포함하고 있으며, 이를 효율적으로 처리하는 것은 첨단 전자산업의 당면 과제이다. 따라서, 첨단 전자산업 유기폐수 처리시설을 CPS (Cyber physical system)상 Water digital twin으로 구축하여 COD (Chemical Oxygen Demand), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorous) 및 TMAH (Tetramethylammonium hydroxide) 등 유기 오염물질의 제거 효율 평가가 가능한 전자산업 폐수 특화 모델 개발이 필요하다. 본 연구에서는 첨단전자산업 유기폐수 제거 메커니즘에 대한 분해 미생물의 성장과 사멸의 이론적인 반응속도식에 기반한 첨단 전자산업 폐수 특화 활성슬러지 모델(Electronics industrial wastewater activated sludge model, e-ASM)을 개발하였다. 개발한 e-ASM은 전자산업 폐수처리공정에서 발생하는 유기물 산화, 질산화, 및 탈질화 과정뿐만 아니라 TMAH 등 난분해성 유기물질의 분해과정 중 발생하는 질산화미생물의 저해(Inhibition) 작용 등 복잡한 생물학적 분해 메커니즘이 모사 가능하다. 이를 활용하여 실제 전자산업 유기폐수 처리시설을 Water Digital Twin으로 구현하여 CPS (Cyber physical system) 상에서 전자산업 폐수처리장에 폐수 유입 성상에 따라 공정 모델링, 유출수 예측, 공법 선정, 설계 효율 평가 등 다양한 목적으로 활용될 수 있다.

텍스트 마이닝을 이용한 2012년 한국대선 관련 트위터 분석 (Analysis of Twitter for 2012 South Korea Presidential Election by Text Mining Techniques)

  • 배정환;손지은;송민
    • 지능정보연구
    • /
    • 제19권3호
    • /
    • pp.141-156
    • /
    • 2013
  • 최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.