• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.211-211
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• 2018

미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1728-1729
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• 2011

본 연구에서는 안정적인 물 공급과 에너지의 효율적 사용을 위한 단기 물 수요예측알고리즘 개발에 있어서, 지방 소도시 지역의 물 공급패턴에 대한 영향인자를 도출하기 위하여 기상환경인자와 과거 물 공급량에 대한 상관성 분석을 실시하였다. 그리고, 신경회로망 이론 중 ELM알고리즘을 적용한 단기 물 수요예측알고리즘을 개발하여 현장 적용성을 검토하고자 한다.

• Journal of Welding and Joining
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• v.6 no.2
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• pp.9-18
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• 1988

본 고에서는 가속냉각형 TMCP강재에서 발생되는 연화현상을 정립하고자, 본 저자들의 그간 연구결과와 기존의 연구보고들을 종합적으로 검토하여 연화현상에 미치는 제반 인자들의 영향을 정량화하고자 하였다. 연화현상에 관계되는 인자로는 화학성분이나 강재 두께 등의 강재자체의 내적인자와 용접, 후열처리 등의 외적인자로 나누어 평가하였다. 이를 토대로 시공시 발생되는 가속냉각형 TMCP강재의 강도변화를 예측함으로써 TMCP강재를 보다 효율적으로 중공업분야에 확대적용하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.11 no.2
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• pp.75-80
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• 2011

The main objective of this research is to develop fatigue prediction model for flexible pavements using energy ratio factor and phase angle. The two parameters are considered as fundamental properties of time and temperature dependent viscoelastic asphalt concrete materials. The energy ratio factor is defined as the ratio of the pseudo-total cumulative dissipated energy to the cumulative dissipated energy to failure during the test. The phase angle between the stress and strain ware signals stems from the intrinsic the dependent asphalt mixture behavior. The phase angle was computed and the relationship between the initial mixture stiffness and the initial phase angle is presented. As a result, fatigue prediction model for flexible pavements was proposed using intrinsic properties of viscoelastic asphalt concrete materials.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.132-132
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• 2020

유황곡선은 하천유량의 변동성을 함축적으로 나타내고 연간유량 분석방법(calendar-year method)과 전 자료기간유량분석방법(total-period method)을 이용하여 작성하고 분석할 수 있다. 본 연구는 유황곡선 상에서 유역특성인자들을 포함시켜 작성하는 방법을 제시하였고 지형 및 기상학적 인자를 통해 지역화 시킨 유황곡선을 통해 미계측 유역의 유황곡선을 추정할 수 있는 곡선을 개발하고자 한다. 이를 위해 유역의 특성인자자료를 수집하여 독립변수로 설정하였고 다중회귀분석을 실시하여 변수들을 지역화 시켰다. 지역화 시킨 변수들을 유황곡선에 반영하여 대상지역에서 하나의 유황곡선으로 나타내었다. 도출한 유황곡선을 자료가 있는 지역을 미계측유역이라 가정하고 검증하였다. 검증결과 실제자료와 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었고 이를 통해 미계측 유역의 유출량 자료가 부족한 유역에 대한 예측과 과거 많은 부분이 결측된 유역에 대한 유출량 예측도 가능할 것이라 판단된다. 또한 강우시나리오를 통해 지형인자가 고려된 유황곡선을 이용한 다양한 자료분석을 실시할 수 있을 것이라 판단된다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.30 no.3
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• pp.315-325
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• 2020

This study was performed to develop a model to predict landslides and determine the variable importance of landslides susceptibility factors based on the probabilistic prediction of landslides occurring on slopes along the road. Field survey data of 30,615 slopes from 2007 to 2020 in Korea were analyzed to develop a landslide prediction model. Of the total 131 variable factors, 17 topographic factors and 114 geological factors (including 89 bedrocks) were used to predict landslides. Automated machine learning (AutoML) was used to classify landslides and non-landslides. The verification results revealed that the best model, an extremely randomized tree (XRT) with excellent predictive performance, yielded 83.977% of prediction rates on test data. As a result of the analysis to determine the variable importance of the landslide susceptibility factors, it was composed of 10 topographic factors and 9 geological factors, which was presented as a percentage for each factor. This model was evaluated probabilistically and quantitatively for the likelihood of landslide occurrence by deriving the ranking of variable importance using only on-site survey data. It is considered that this model can provide a reliable basis for slope safety assessment through field surveys to decision-makers in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1578-1582
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• 2007

SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용한 수문 환경인자 예측에 있어서 적절한 소유역의 분할은 그 결과에 매우 중요한 영향을 미친다. 소유역의 크기, 규모 및 분할개수에 따라 유역모델링 과정과 그 결과에 큰 영향을 미치기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 SWAT 모형의 거동 특성과 유역수준별 소유역 분할에 대한 기준을 제시할 목적으로 낙동강의 제1지류이자 국제수문개발계획(International Hydrologic Project, IHP)의 국내 대표유역 중 하나인 위천 유역을 대상으로 하여 각 유역별 소유역 분할 수에 따른 연평균 유출, 유사량 및 환경인자의 변화를 검토하였다. 여기서, SWAT 모형의 적용을 위하여 DEM, 토지이용도/토지피복도, 토양도 등의 GIS 자료와 강우량 및 기상자료를 이용하였다. 이로부터 본 논문은 위천 유역에 대한 적정 소유역 분할 기준을 제시하였으며, 이를 바탕으로 모형 구축시간 및 모의시간 단축할 수 있어 모형의 적용 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.147-147
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• 2023

낙동강은 4대강 사업을 통한 다기능 보 건설로 하천 환경에 변화가 일어났다. 하천 수심이 증가하고 유속이 느려지는 정체성 수역 특성을 나타내고 있다. 이는 남조류 발생에 영향을 주며 남조류가 분비하는 독성물질 또한 수생태계와 인체에 유해하며 남조류 발생에 따른 다양한 원인인자들이 있다. 이러한 남조류 발생 특성을 정량적으로 규명하기 위하여 최근 조류 관리에 있어 데이터 마이닝 및 머신러닝 기법을 적용한 연구가 이루어지고 있다. 머신러닝에서는 학습자료 선정에 따라 예측 결과가 다르게 나타나며 이는 발생원인이 복잡한 남조류에 있어 중요한 부분이라 볼 수 있다. 낙동강의 다기능보는 하나의 유체에 직렬형으로 8개의 다기능보가 위치하고 있다. 8개의 보로 나누어져있는 하천은 각 구간별로 보의 수리학적 특성, 유역 특성이 다르다. 따라서 구간별 조류 발생 특성이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 구간별 특성을 분류하고 조류 발생에 영향을 미치는 주요 인자들을 분석하고자 한다. 조류 발생에 있어 낙동강 8개 보 지점에 대하여 복잡한 남조류 발생 주요 영향인자 분석과 더불어 머신러닝 기법을 이용하여 영향인자에 따른 남조류 발생조건을 정량적으로 분석하였다. 수질 인자뿐만이 아닌 수리학적 인자를 고려하여 수리학적 체적시간이 다른 각 보에서의 조류발생 특성을 분석하고자 하였다. 또한 학습인자에 따라 남조류 예측에 대한 정확도 향상이 가능한지를 확인하고 이를 통해 정체성 하천에서의 남조류 발생 특성에 대해 연구하고자 하였으며 이를 통해 낙동강 남조류 발생 및 관리에 있어 선제적 관리에 활용하고자 한다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.spc
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• pp.61-68
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• 2019

Recently, climate indices represented by quantifying atmospheric-ocean circulation patterns have been widely used to predict hydrologic variables for considering long-term climate variability. Hydrologic forecasting models based on artificial neural networks have been developed to provide accurate and stable forecasting performance. Forecasts of hydrologic variables considering climate variability can be effectively used for long-term management of water resources and environmental preservation. Therefore, identifying significant indicators for hydrologic variables and applying forecasting models still remains as a challenge. In this study, we selected representative climate indices that have significant relationships with dam inflow time series in the Han-River basin, South Korea for applying the dam inflow forecasting model. For this purpose, the ensemble empirical mode decomposition(EEMD) method was used to identify a significance between dam inflow and climate indices and an artificial neural network(ANN) ensemble model was applied to overcome the limitation of a single ANN model. As a result, the forecasting performances showed that the mean correlation coefficient of the five dams in the training period is 0.88, and the test period is 0.68. It can be expected to come out various applications using the relationship between hydrologic variables and climate variability in South Korea.

• Journal of Chest Surgery
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• v.34 no.12
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• pp.937-943
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• 2001

Background: The aims of this study are to determine the predicting factors related with cardiovascular injuries in sternal fractures and to suggest the indication of emergency echocardiography. Material and Method: A retrospective review of the Ewha Womans University Mok-Dong Hospital trauma registry revealed 40 patients, that visited the hospital with a sternal fracture a over 5-year period. We analyzed 4 factors as predicting factors; 1) presence of restraint, 2) presence of associated injuries, 3) presence of a past medical history involving cardiovascular system, and 4) Revised Trauma Score(RTS). We, also, assessed the utility of conventional study methods involving cardiovascular injuries, such as ECG, chest X-ray, and enzyme level. Based on the methods, we inferred an indication for emergency echocardiography in sternal fractures. Result: Statistically significant predicting factors were the presence of a past medical history involving cardiovascular system and abnormal RTS on admission. Usage of emergency echocardiography depended upon the predicting factors and the results from conventional evaluations. We can now suggest the indications of emergency echocardiography in sternal fractures as 1) if more than two studies reveal abnormality without any significant predicting factors, and 2) if more than one study reveals abnormality with any significant predicting factors. Conclusion: The past medical history involving cardiovascular system and initial vital signs imply the presence of cardiovascular injuries in sternal fractures. And if needed, emergency echocardiography should be performed.