• Archives of design research
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• v.19 no.1 s.63
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• pp.273-282
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• 2006

This study has evaluated the visual preference factor of Keum river sceneries which could vary according to the change of water level while other scenic environment near by the river did not change. 1) At Gap Cheon site, the variances of the visual preferences for river scenery at different water level are determined as emotional, physical, aesthetic and individual factor. At Mujoo site, the variances of the visual preferences are determined as only two factors such as emotional and physical factors. Those factors show significant relations. All of the visual preferences are increased as the increase of preference factors. Also decreasing of preference factors result in decreasing of visual preferences. 2) In multiple regression model, both the Gap cheon site and Mujoo site show that the increase of emotional factor affect most to visual preference when other conditions are fixed. The physical factor affect less than the emotional factor. At Gap cheon site, the relative importance level which the preference factors contribute to the visual preference appears as the order of emotional, physical, aesthetic and individual factor. Emotional factor's importance level is 4.2 times greater than individual factor. At Mujoo site, the relative importance level which the preference factors contribute to the visual preference appears as the order of emotional and physical factor. The emotional factor's importance level is 1.1 times greater than physical factor. It is clearly indicate that the emotional factor is most important preference factor in both study sites. The factor analysis results of Keum river scenery at different water level using the visual evaluation method affect a lot to the quantification of river instream flow and water level.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• v.29 no.2 s.53
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• pp.255-264
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• 1996

To study reliability and validity of PWI, this newly developed self-administered questionnaire which measures stress, was given to medical students. All respondent(133) were followed 4 weeks later and 92 were retested. Cronbach's $\alpha$ coefficient of data was 0.93. Test-retest reliability measured by Pearson's correlation coefficient was 0.72(P<0.01). Exploratory factor analysis(EFA) performed by principal axis factor method without iteration and by varimax rotation explored 13 principal components(eigenvalues > 1). After exploring 4 factor structure according to previous study results, factor 1 showed good agreement but other factors did not. Confirmatory factor analysis(CFA) showed poor fit of 4 factor model to data. In the further study, it may be considered to model that has unidimensional factor structure.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.19 no.1
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• pp.27-37
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• 2001

Soil erosion by outflow of water or rainfall has caused many environmental problems as declining agricultural productivity, damaging pasture and preventing flow of water. As the interest in environment is increasing lately, soil erosion is considered as a serious problem, whereas the systematic regulation and analysis for that have not established yet. This research shows the method of extracting factor entered model which expects soil erosion by GSIS. There are several erosion model such as ANSWER, WEPP, RUSLE. The research used RUSLE erosion model which could expect general soil erosion connected easily with GSIS data. RUSLE's input factors are composed of rainfall runoff factor(R). soil erodibility factor(K), slope length factor(L), slope steepness factor(S), cover management factor(C) and support practice factor(P). The general equation used to extract L, S factor on the RUSLE to be oriented for agricultural area has some limitation to apply whole watershed. So, on this study we used a revised empirical equation applicable to the watershed by grid on the GSIS. Also, we analyzed RUSLE factors by watershed being analyzed with watershed extraction algorithm. Then we could calculate the minimum, maximum. mean and standard deviation of RUSLE factors by watershed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.450-450
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• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.339-339
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• 2021

XP-SWMM은 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석 및 2차원 지표면 흐름 해석이 가능하여 도시지역의 침수 모의에 활용도가 높다. 하지만 대부분의 수학적 모형이 그러하듯 XP-SWMM은 많은 입력 변수를 포함하고 있어 사용자의 숙련도에 따라 모의 결과가 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 XP-SWMM을 이용한 침수 모의의 정확도를 향상시키기 위해 침수 모의에 영향을 줄 수 있는 인자를 검토하고, 민감도 분석을 통해 인자별 적정 범위를 제안하는 것이다. 다만, 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석에 사용되는 매개변수는 과거 많은 연구자들이 적정 범위를 제시하였으므로 본 연구에서는 2차원 지표면 흐름 해석에 관한 입력 변수만을 대상으로 하였다. 이를 위해 2차원 계산의 지배방정식인 천수방정식의 매개변수 중 XP-SWMM에서 제어할 수 있는 인자와 XP-SWMM의 사용자 편의환경(graphical user interface; GUI)에서 제어 가능한 인자를 고려하였다. 선정된 인자는 지표면 조도계수, 2차원 계산 시간 간격, 2D 집수유량 계수, Smagorinsky 계수, Wet/dry 깊이이다. 제시된 인자들을 대상으로 침수흔적도의 침수 면적을 기준으로 민감도 분석을 수행하였고, 인자의 변화율을 침수 면적의 변화율로 변화시키는 조건수(condition number)를 활용하여 인자별 민감 여부를 분석하였다. 또한, 영향 인자 변화에 따른 침수 면적과 침수흔적도의 상대오차를 분석하여 영향 인자의 적정 범위를 제안하였다. 그 결과, 지표면 조도계수의 적정범위는 0.02~0.05, 2차원 계산 시간 간격은 0.1-3.5초, Smagorinsky 계수는 0.06~1.0, Wet/dry 깊이는 0.001~0.02 m인 것으로 나타났다. 본 연구는 XP-SWMM을 이용한 2차원 침수 모의에 활용될 수 있는 영향 인자와 적정 범위를 제안한 연구로서, 향후 XP-SWMM을 이용한 많은 침수분석에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.3B
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• pp.241-251
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• 2006

This study analyzed the topographical characteristics by extracting property factors of stream (stream order, number of stream, stream length, mean stream length) and property factors of basin (basin area, basin length, total stream length, total number of stream, basin mean width, form factor, maximum stream order, basin density, stream frequency, relief ratio, mean elevation, mean, slope, maximum elevation) from DEM (digital elevation model) and stream network generated by 1:5,000 NGIS (national geographical information system) data for the Bukhan-river basin. In addition, topographical factors for upper, mid stream and lower stream were analyzed and the mutuality of the factors by linear and nonlinear regression curve was identified.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.107-107
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• 2011

최근 기후변화로 야기되는 식생의 변화는 수문기상인자인 증발산과 토양수분에 많은 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 식생의 변화가 수문기상인자인 토양수분에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상 인자와의 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 정규식생지수 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration, RDA)에서 측정한 군위, 논산, 옥천, 예산 지역의 토양수분 관측값 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E(AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분 관측값을 MODIS-NDVI와 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 변화하는 양상을 알아내고자 하였고 상관성을 분석하여 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 그 결과 RDA 토양수분 관측값은 MODIS-NDVI와 거의 비슷한 경향을 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 RDA와 AMSR-E의 토양수분의 관측 깊이에 따른 차이로 이 같은 현상이 나타난다고 사료된다, 또한 MODIS-NDVI, AMSR-E, RDA가 가지고 있는 각기 다른 공간 해상도(1km, 25km, point scale)가 반영된 결과라 할 수 있겠다, 추후 이를 보완한다면 보다 식생변화가 토양수분에 미치는 영향분석을 명확히 할 수 있을 것이다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.23 no.2
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• pp.54-60
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• 1981

토양유실은 강우의 성질, 토양의 특성, 경사도 및 경사장, 배수방법에 따라 달라진다. 따라서 토양유실을 정확하게 예측하기 위해서는 위의 6개 인자에 관한 구명이 필요하다. 지금까지 우리 나라에서는 Wischmeier의 토양유실량 공식(USLE)을 효율적으로 적용하기 위하여 6개 인자중 강우인자, 토양침식관성 인자, 작물인자 및 토양보존인자에 대해서만 연구가 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 경사지에서의 경사장가 경사도가 토양유실에 미치는 영향을 구명하여 LS방정식을 유도하고자 하였다. 경기도 나주군 숙거리에 있는 농업진흥공사 농지 보존 시험소에서 10개의 과지 시험구에 대한 토양유실량을 측정하여 분석하였다. 10개의 시험구중 9개는 경사도 10%, 20% 및 30% 각각에 대해 10m, 20m 및 30m의 경사장으로 되어있으며 나머지 1개의 시험구는 다른 시험구와의 비교를 위한 표준구로서 15%의 경사도, 20m의 경사장으로 되어 있다. 토양은 예산류에 속하며 60%의 초질, 24%의 미초질 및 16%의 정토질로 구성되어 있다. 20회의 토양유실량 측정 기록중 12.7mm 이상의 강우에 의한 9회분의 유실량 측정자료를 회귀분석한 결과 다음과 같은 방정식이 유도되었다. 그러나 경사도와 경사장인자(LS)는 다른 여러 인자들과의 상호작용(interaction)을 내포하고 있기 때문에 앞으로의 LS 인자에 대한 연구는 여러 종류의 토양에서 경사의 조건을 다양하게 변화시켜 장기간 실험을 한다면 한국의 토양특성에 일반적으로 적용할 수 있는 LS방정식을 유도할 수 있으리라 사료된다.

• KCID journal
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• v.6 no.1
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• pp.81-87
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• 1999

등간격으로 된 여러 개의 유출구와 말단의 배출이 있는 관수로에서 G 인자를 유도하였다. G인자는 관수로의 유출구 수에 따라 사용되는 마찰공식의 함수이며, 관의 입구에서부터 첫 번째 유출구까지의 거리가 유출구 사이의 간격과 같을 때 직접 수두손실의 계산에 사용될 수 있다. 그러나 관수로 하류 말단부에 배출량이 없을 때에는 G 인자는 잘 알려진 Christiansen의 F인자가 되며, G 인자는 여러 개의 유출구를 가진 관수로의 구간별 설계를 가능하게 한다

• Journal of the KSME
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• v.33 no.11
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• pp.936-941
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• 1993

최근 소비전력 구제 및 $CO_{2}$ 발생량 구제 등으로 인하여 에너지 절약형 제품에 대한 요 구가 점증하고있어 핵심부품인 열교환기의 효율 향상은 숙명적인 과제라 할 수 있다. 에어컨에 사용되고 있는 응축기와 증발기(condenser/evaporator)는 대부분이 핀-튜브(fin-tube)형의 직교 류형 열교환기 (crossflow heat exchanger)이다. 이와 같은 열교환기의 성능에 영향을 미치는 인자들은 크게 핀과 튜브로 구성되는 기하학적인 인자와 공기부와 냉매부로 나뉘어지는 물리적인 인자로 나눌 수 있다. 이 글에서는 핀-튜브형 열교환기의 설계시 고려하여야 할 기하학적 인자와 물리적 인자에 대하여 기술하고자 한다.