• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.774-779
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• 2007

IDF 곡선은 전통적으로 지점에서의 과거 관측 강우량 시계열 자료를 수집하여 작성하여 왔으며, 이때 과거 강우량 자료는 정상성을 지니고 있고 미래를 대변한다는 가정을 전제로 한다. 그러나 이미 많은 연구자들에 의해 기후변화가 전구적으로 발생하고 있으며 우리나라에서도 더 이상 기후변화의 사실여부는 이제 더이상 논란 꺼리가 아니다. 특히, 기후변화의 영향을 직접적으로 받을 수밖에 없는 수자원 분야에서는 1990년대부터 잦은 홍수와 가뭄의 반복으로 곤란을 겪고 있다. 특히, 우리나라는 협소한 국토면적과 과다한 인구로 토지나 수자원 등 국토자원 이용의 강도가 다른 나라에 비하여 현저하게 높기 때문에 지구온난화에 따른 기후변화와 같은 약간의 기후변동으로도 심각한 문제가 발생할 가능성이 내포되어 있다. 특히, 기후변화는 유역 규모의 강우 발생 패턴과 강우량의 증가 및 감소에 영향을 미치게 되며 이로 인해 강우 시계열 자료는 비정상성과 경향성을 지니게 된다. 그러나 지금까지는 IDF 곡선의 작성시 강우의 경향성을 무시해 왔다. 본 연구에서는 기후변화가 IDF 곡선에 미치는 영향을 분석하기 위하여 GCM 기후변화 시나리오를 이용하여 IDF 곡선을 작성하였다. 이를 위하여 먼저, YONU CGCM의 제한실험과 점증실험을 실시하여 전구적 규모의 기후변화 시나리오를 작성하였으며, 통계학적 축소기법과 추계학적 일기발생기법을 이용하여 대상지점의 일 수문기상 시계열을 모의하였다. 그리고 BLRP(Bartlett Lewis Rectangular Pulse) 모형과 분해(koutsoyiannis, 2000) 기법을 이용하여 모의된 일 강우 자료를 시자료로 분해하였으며 이를 이용하여 IDF 곡선을 작성하였다. 그 결과, 기후변화 시 지속기간별 재현기간별 강우량이 현재에 크게 비해 증가됨을 확인할 수 있었다.으며 여러명이 동시에 서버에 접속을 하기 때문에 컴퓨터에 부하가 많이 걸리는 모델링이나 복잡한 분석은 실시하기 어려우며, 대용량 데이터를 전송할 수 있는 대역폭이 확보 되어야 한다. 또한, Internet 환경으로 개발을 해야되기 때문에 데스크탑용 GIS에 비해 개발속도가 느리며 개발 초기비용이 많이 들게 된다. 하지만, 네트워크 기술의 발달과 모바일과의 연계 등으로 이러한 약점을 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 홍수재해 정보를 검색, 처리, 분석, 예경보할 수 있는 홍수방재정보 시스템을 구축토록 하였다.비해 초음파 감시하 치골상부 방광천자가 정확하고 안전한 채뇨법으로 권장되어야 한다고 생각한다.應裝置) 및 운용(運用)에 별다른 어려움이 없고, 내열성(耐熱性)이 강(强)하므로 쉬운 조건하(條件下)에서 경제적(經濟的)으로 공업적(工業的) 이용(利用)에 유리(有利)하다고 판단(判斷)되어진다.reatinine은 함량이 적었다. 관능검사결과(官能檢査結果) 자가소화(自家消化)시킨 크릴간장은 효소(酵素)처리한 것이나 재래식 콩간장에 비하여 품질 면에서 손색이 없고 저장성(貯藏性)이 좋은 크릴간장을 제조(製造)할 수 있다는 결론을 얻었다.이 있음을 확인할 수 있었다.에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는 것이라고 사료(思料)된다.일전 $13.447\;{\mu}g/hr/g$, 섭취 7일중 $8.123

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.249-258
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• 2004

오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.12
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• pp.1141-1155
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• 2013

A number of studies have been performed to analyze climate change impacts of water resources system. In this study, a coordinated dam operation is compared with an existing operation strategy for coping with projected future runoff scenarios. GCMs (Global Circulation Models) and the LARS-WG downscaling method was used to project future climate scenarios. The water balance model called abcd was employed to estimate future runoff scenarios. The existing dam operation comes from the national dam construction guideline, which is called the "level-operation method." The alternative coordinated dam operation are constructed as a linear programming using New York City rule for refill and drawdown seasons. The results of annual total inflow in future is projected to decrease to 72.81% for Andong dam basin and 65.65% for Imha dam basin. As a result of applying future runoff scenarios into the dam operation model, the reliability of coordinated dam operation, 62.22%, is higher than the reliability of single dam operation, 46.55%. Especially, the difference gets larger as the reliability is low because of lack of water. Therefore, the coordinated operation in the Andong & Imha dams are identified as more appropriate alternative than the existing single operation to respond to water-level change caused by climate change.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.27 no.1
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• pp.37-49
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• 2007

The purpose of this study was to classify the logical forms of scientific explanations provided by teachers in secondary earth science classrooms, to examine the characteristics of the scientific explanations in different forms, and to identify the roles of the teacher and students in discursive practices for scientific explanations. Data came from the earth science teachers who participated in overseas teacher in-service programs in the years 2003 and 2004. A total of 18 video-taped lessons and their verbatim transcriptions were analyzed. The result showed that deductive-nomological explanations occurred most frequently in earth science classrooms and that the deductive-nomological model was well-suited to those problems for which there existed firmly established scientific laws or principles to construct scientific explanations. However, abductive explanations were presented when the classes dealt with retrodictive tasks of earth science. The statistical-probabilistic and statistical-relevance models were also employed in explaining weather proverbs and unusual changes of weather, respectively. Most of the scientific explanations were completed through the teachers' monologic utterances, and students assumed passive roles in discursive practices for developing scientific explanations. Implications for science lessons and science education research were discussed.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.3
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• pp.191-204
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• 2007

To evaluate the climate change impacts on water resources, this study generates and analyzes the climate change scenarios for 139 sub-basins in Korea using high resolution ($27km\;{\times}\; 27km$) SHES A2 scenario and LARS-WG. The $27km\;{\times}\; 27km$ high resolution NCAR/PSU MM5 scenario is downscaled from 350km horizontal resolution ECHO-G data. The A2 scenario relatively well reproduced Korean spatial precipitation characteristics, but it underestimated the precipitation over the Han River and the Gum River basins. The LARS-WG was selected and evaluated to overcome the limitation of climate model and to create a highly reliable climate scenario. The results show that the monthly mean minimum and maximum temperature and monthly mean precipitation are within ${\pm}20%$ from the observed mean, and ${\pm}50%$ from the standard deviation that represents the generated data are highly reliable. Moreover, the comparison results between observed data and generated data from LARS-WG show that the latter can reflect the regional climate characteristic very well that can not be simulated from the former.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.7
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• pp.475-482
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• 2019

Subseasonal-to-Seasonal (S2S) prediction information which have 2 weeks to 2 months lead time are expected to be used through many parts of industry fields, but utilizability is not reached to expectation because of lower predictability than weather forecast and mid- /long-term forecast. In this study, we used multi-layer perceptron (MLP) which is one of machine learning technique that was built for regression training in order to improve predictability of S2S precipitation data at South Korea through post-processing. Hindcast information of ECMWF was used for MLP training and the original data were compared with trained outputs based on dichotomous forecast technique. As a result, Bias score, accuracy, and Critical Success Index (CSI) of trained output were improved on average by 59.7%, 124.3% and 88.5%, respectively. Probability of detection (POD) score was decreased on average by 9.5% and the reason was analyzed that ECMWF's model excessively predicted precipitation days. In this study, we confirmed that predictability of ECMWF's S2S information can be improved by post-processing using MLP even the predictability of original data was low. The results of this study can be used to increase the capability of S2S information in water resource and agricultural fields.