• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.89 no.1
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• pp.9-17
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• 2000

The objective of this study was to identify and evaluate indicators which offer the significant influence on recreationists' experiences. Delphi survey technique with a panel of professionals was employed to collect data for this study. The Delphi process was designed with three round questionnaires. The identified indicators in this study should be basic information for Benefit-Based Management (BBM) Model for forest recreation areas. A list of 38 indicators relating to physical/biological, managerial and social components of recreation experiences submitted from three round questionnaires. From the results, indicators included in physical/biological category suggested as more important ones than other categories of indicators.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.310-313
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• 2002

본 연구는 공간특성이 서로 다른 두 공간, 주거/사무공간의 조명환경에 대한 평가구조를 비교 검토하고 각 공간의 행위에 적합한 조명환경을 제시하고자 슬라이드 사진을 이용한 평가실험을 실시하였다. 평가대상 슬라이드수는 주거공간이 28장, 사무공간이 26장이다 실험은 각 공간별로 분위기항목과 행위항목에 대해 각각 실시하였다. 평가항목은 분위기항목이 21가지, 행위항목이 14가지이다. 각 공간의 평정치를 이용하여 인자분석을 실시한 결과, 주거공간과 사무공간 모두 <활동성>,<안정감),<고급감)의 3인자축이 추출되었다. 그러나, 주거공간의 경우는 <활동성>인자축이 평가축을 이루었으며, 사무공간의 경우는 <고급감>인자축이 평가축을 이루었다. 행위항목의 인자분석 결과는 주거공간의 경우, <작업행위>,<휴식행위>,<단란행위>의 3인자축이, 사무공간의 경우 <작업행위),<휴식행위>의 2인자축이 추출되어 주거공간의 경우, 활동성 평가가 높은 조명환경은 작업행위에 적합하며 반대로 활동성평가가 낮은 조명환경일수록 휴식행위에 적합한 것으로 나타났다 사무공간의 경우도 마찬가지로 작업행위에 가장 큰 영향을 미치는 분위기 인자는 활동성으로 나타나 활동성평가 높을수록 작업행위에 적합하며, 후식행위는 평가성 평가가 높은 조명환경에 적합한 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.2
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• pp.217-225
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• 2011

It is important to find risk factors associated with mental disorder. Also the hazard ratio that represent the relationship of risk factors with illness is main interest in medicine. Thus we used odds ratio to explore the relationship between mental disorder and risk factors. On this paper, when we applied Bayesian network to delirium of mental disorder, we selected major risk factors and calculated odds ratio. Especially we identified odds ratio of single risk factors and multiple risk factors.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.169-173
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• 2010

토양침식은 농경지 면적의 감소 및 사태 유발, 토사의 하천 유입으로 인한 생태계 교란 및 오염물질 확산 등의 피해를 야기시킨다. 토양침식을 유발하는 가장 큰 인자는 일반적으로 강우로 알려져 있으며, 연구대상 지역의 토양침식량을 산정하기 위해서는 강우침식인자를 추정하는 과정을 거치게 된다. 이와 관련하여 정필균(1983), 박정환 등(2000)은 각각 1980년, 1996년 이전의 강우자료를 이용하여 우리나라 강우침식인자를 제시한 바 있으나, 기상청에서 제공하는 1시간 단위 강우량으로 30분 최대 강우강도를 추정하는 것이 제한되어, 근래에 들어서는 연강수량을 이용하여 강우침식인자를 산정할 수 있는 국외 추정식을 적용하는 연구사례가 늘고 있다. 본 연구는 기상청에서 제공하는 1시간 단위 강우자료를 바탕으로 각 호우사상별 30분 최대 강우강도를 추정하여 보다 정확한 연강우침식인자를 산출하기 위한 것으로서 강우의 스케일 성질을 이용하였다. 속초 지점의 2007년 강우자료를 바탕으로 각 호우사상의 1시간 최대 강우량을 하향스케일링 하여 30분 최대 강우강도를 산출하여 강우침식인자를 산정한 결과, 기존의 $EI_{30}$와 $EI_{60}$의 상관관계식 및 연강수량을 이용한 추정방법보다 더 합리적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.16-16
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• 2017

기후 시스템의 다양한 상호작용으로 인해 나타나는 대표적 현상인 강우는 수문학적 분석 과정의 필수적인 요소이며 장기 강우를 예측하는 것은 효율적인 수자원 관리에 중요한 기반이 되고 있다. 이러한 강우는 장기적으로 지구의 대기-해양 순환 패턴의 영향을 받으며, 특히 엘니뇨와 라니냐와 같은 기상 이변이 발생할 경우 대규모 순환에 변화가 일어나게 되어 강우에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구의 순환 패턴 특성을 수치화한 전지구적 기상인자 중에서 우리나라 장기 강우를 예측하기 위한 기상인자를 선정하고 시계열 모형 구축을 통하여 예측력을 평가하였다. 이를 위해 강우에 내재된 다양한 대기-해양 순환 패턴으로부터 나타나는 주기적 요소를 추출하기 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 사용하여 강우를 분해한 후, 각 분해된 강우자료와 전지구적 기상인자와의 상관성 분석을 통해 높은 상관성을 가진 기상인자를 선별하고 단계식 변수선택법으로부터 유의미한 기상인자를 최종적으로 선정하였다. 그 결과, 우리나라 기상청 60개 지점의 월별 강우자료 중 전반적으로 영향을 미치는 기상인자를 선정할 수 있었으며, 선정된 기상인 자로 구축된 시계열 모형을 통해 우리나라 장기 강우를 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.402-402
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• 2023

상수관망은 충분한 양질의 수돗물을 공급하기 위한 사회기반 시설물이다. 상수관로의 노후화, 누수 등은 수도 사고 발생의 가능성을 증가시키고, 수돗물 안전성에 대한 신뢰도를 감소시킨다. 수돗물 공급 전 과정을 인공지능(AI), 정보통신기술(ICT)과 결합한 지능형 상수도관 예측 및 관리 시스템을 구축하여, 상수도 수질 사고를 조기에 감지하고 사전에 취약지점을 예측할 필요가 있다. 이를 위해서는 상수관로의 위험도를 평가하기 위한 체계적인 데이터와 기준이 필요하다. 본 연구에서는 상수관로의 위험도 예측모델을 개발하기 위해 상수관로 위험도와 관련된 평가 인자를 선정하고 분류하였으며, 각 인자의 명확한 기준을 제시하였다. 국내·외 상수도 위험도 평가 항목에 대한 자료를 비교 및 분석하였고, 전문가 자문을 통해 인자를 정립하여 상수관로 위험도 평가 지표를 개발하였다. 개발된 평가 지표의 현장 적용성과 실효성 검증을 위해 정량적인 데이터 확보가 가능하고 상태를 평가할 수 있는 대상 지역을 선정하였다. 문헌 자료의 평가항목들과 전문가 의견을 바탕으로 상수관로 위험도 평가 인자를 31개의 직접 인자와 5개의 간접 인자로 구분하였고, 인자별 평가 기준을 제시하였다. 직접 인자는 노후화 정도를 파악할 수 있는 노후도 평가 항목, 지역 특성을 반영한 토양 부식성 항목, 실시간으로 측정하여 결과를 제공하는 실시간 계측 항목, 직접적인 수질 결과를 제공하는 정수장 수질 항목, 상수관로의 건전성을 평가하는 자산관리 항목으로 분류하였다. 추후, 위험도 평가 운용을 위한 알고리즘을 개발하면 상수도 사고 위험에 대한 예방 및 대응 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• Spatial Information Research
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• v.8 no.2
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• pp.257-274
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• 2000

Recently, natural environment is being forced by the quick increasing of population and industrialization, and especially, capacity and pollution of water resource is being come to the front. It needs to extract the accurate topological and hydrological parameters of watershed in order to manage water resource efficiently. But, these data are processed yet by manual work and simple operation in hydrological fields. In this paper, we presented algorithm that could extract topological any hydrological parameters over Sumjin watershed using GIS and RS and it gives the saving of data processing time and the confidency of data. The extraction procedure of topological characteristics and hydrological parameters is as below. First, watershed and stream are extracted by DEM and curve number is extracted throughout the overlay of landcov map and soil map. Also, we extracted surface parameters like watershed length and the slope of watershed length by Grid computation into watershed and stream. And we gave the method that could extract hydrologic parameters like Muskingum K and sub-basin lag time by executing computation into surface parameters and average SCS curve number being extracted.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.9
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• pp.681-690
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• 2009

In this research, design precipitation was calculated by reflecting the climatic indices and its uncertainty assessment was evaluated. Climatic indices used the sea surface temperature and moisture index which observed globally. The correlation coefficients were calculated between the annual maximum precipitation and the climatic indices. and then climatic indices which have the larger correlation coefficient were selected. Therefore, the regression relationship was established by a locally weighted polynomial regression. Next, climatic indices were generated by montecarlo simulation using kernel function. Finally, the design rainfall was calculated by the locally weighted polynomial regression using generated climatic indices. At the result, the comparison of design rainfall between the reflection of the climatic indices and the frequency analysis did not indicate a significant difference. Also, this result can be used as basic data for calculation of probability precipitation to reflect climate change.

• Progress in Medical Physics
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• v.13 no.1
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• pp.27-31
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• 2002

Output factors for 6MeV electron were directly measured under the condition of an individual beam cutout and these factors were compared with the output factors by 1D method which is an easy means to predict the output factors of electron beam. Output factors by 1D method are defined as output factors of rectangular fields where one side is always equal to the side of the square reference field and the output of an arbitrary rectangular field X, Y is given by the product of the 1D output factors. The output of very large square fields is overestimated using 1D method for the 6MeV electron, but it results in agreement with measured data under the condition of an individual cutout within 1% error adopting a correction factor $CF=C\times$[(X-10)(Y-10)/$\mid$(X-10)(Y-10)$\mid^{1/2}]$.