• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.145-145
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• 2020

가뭄은 과거부터 현재까지 국내뿐만 아니라 국외에서도 지속적으로 발생하고 있으며 가뭄피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 과거에 수행되었고 현재까지도 진행되고 있다.(강동호 외 2명, 2019명) 가뭄은 일반적으로 강수량의 부족이 원인이 되어 나타나며 홍수와 달리 장기간에 걸쳐 광범위한 지역에 피해가 나타나는 특징이 있다. 그렇기에 가뭄은 감시 및 예측에 대한 어려움이 존재하며 우리나라에서도 가뭄으로 인해 수자원 공급 긴장상태를 경험하는 빈도가 점차 증가하고 있는 추세이다.(유지영 외 3명, 2016) 적조현상은 특정 조류의 폭발적인 증식으로 해수가 붉은 빛을 띄며 용존산소량을 부족하게 만들어 해양 생태계를 파괴하는 현상이다. 적조현상은 1990년대 이후 대규모 적조가 발생하여 1995년에는 적조로 인해 약 764억의 손실이 발생한 사례가 있다.(연합뉴스, 2019.09) 이후에도 적조현상은 점점 광역화, 장기화, 고밀도화 되면서 연평균 110억 이상의 피해를 지속적으로 주고 있다. 본 연구에서는 대상 지역을 대한민국 완도로 설정 하였다. 섬이라는 지역의 특성 상 가뭄이 발생하면 식수원의 공급이 어렵고 평시에도 물을 아끼기 위한 노력이 끊이지 않는 곳이다. 실제로 완도는 우리나라에서 가장 많은 피해이력이 있는 지역이다. 또 2016년 완도에서는 적조로 인해 전복이 집단 폐사하며 358억의 피해를 입은 사례가 있다.(중앙일보, 2016.09) 그렇기에 완도지역을 대상 지역으로 하여 비강우의 장기화 등의 이유로 나타나는 가뭄을 기상학적 가뭄지수 SPI를 활용하여 분석하고 ROC 분석을 통해 수온의 상승 시 나타나는 적조현상과의 관계를 분석함으로서 적조현상이 발생하는 한 척도로 가뭄의 발생 및 장기화를 생각 할 수 있는지 판단하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.5
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• pp.291-294
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• 2011

Red tide is a temporary natural phenomenon to change sea color by harmful algal blooms, which finfish and shellfish die en masse. There have been many studies on red tide due to increasing of harmful algae damage of fisheries in Korea. Particularly, red tide damage can be minimized by means of prediction of red tide blooms. However, the most of red tide research in Korea has been focused only classification of red tide which it is not enough for predicting red tide blooms. In this paper, we proposed the red tide blooms prediction method using fuzzy reasoning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.294-296
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• 2011

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다물의 색깔이 변하는 자연현상으로 어패류를 집단 폐사시킨다. 적조에 의한 양식어업의 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 그러나 국내의 적조 현상 예측에 대한 연구는 단순히 적조발생 판별에 그치는 등 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 퍼지 추론을 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.178
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• pp.11-11
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• 1995

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2001.05a
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• pp.211-212
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• 2001

최근 연안어장의 환경오염, 양식생물의 생산력에 막대한 타격과 인간의 건강에 해로운 적조 (red tide)의 빈번한 발생으로 많은 관심이 부각되고 있다. 우리나라 연안에서 발생한 적조현상은 '80년때까지는 대부분 1주일정도 지속되었으나 최근에는 2주일 이상 그리고 '95년도에는 Cochlodinium polykrikoides가 2개월이나 지속된 바 있다. 이러한 현상은 매년 같은 시기에 발생하여 양식장 및 육상 축양장에 심각한 경제적 피해를 주고 있다. (중략)

• Journal of Aquaculture
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• v.6 no.2
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• pp.63-69
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• 1993

Various scales of red tides have frequently occurred in the southern coastal waters of the Korean Penninsula since the late 1970's. Because most shellfish and finfish farms in Korea are located in the southern coastal waters, the impacts of red tides on the aquaculture have been increasing significantly. The Puksin Bay is one of the places where red tides have occurred almost every year since the early 1980's. During $1990\~1991$, mass mortalities of aquacultural species by the red tides were recorded. The causative organisms in this period were Leplocylindrus danicu(November '90 and June '91), Skeletonema costatum(December '90 and August '91), Nitzschia seriata(August '91), and Gymnodinium splendens(July '91). The maximum chlorophyll-a content was $265.7{\mu}g/l$ in the tides. Frequent red tides are associated with the eutropication of the bay. Some relationships between red tides' occurrence and europhication are herein discussed.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.772-777
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• 2003

선박이 배출하는 안정수(ballast water)는 외부로부터 유해 생물들이 유입되어 전파해 오는 주요경로로써 해양환경의 매우 중요하고 위험한 일종의 하나이지만, 이에 대한 효과적인 처리방법은 아직까지도 개발되지 못하였다. 그러나 최근 강 전리방전을 이용하여 고 밀집 산소와 물분자를 고농도 수산자유기(OH: hydroxyl radical)로 전리, 활성입자를 발생시켜 신속히 확산시키면 넓은 범위에서 비교적 낮은 농도로 유해성 침입 생물을 잔류물 없이 저렴한 비용으로 살균제나 촉매제의 사용 없이 소멸시켜 처리하는 효과적인 새로운 녹색방법을 제안하였다. 또한, 수산기는 강 산화제로써(산화환원 전위는 2.80 eV), 적조생물을 신속, 효과적으로 사멸시켜 잔유물과 오염물 발생 없이 이상적으로 해양적조현상을 처리할 수 있는 활성물질이다. 고출력 강 전리장치를 활용하면 수산기 활성제의 발생 농도를 Sr104 이상으로 얻을 수 있으므로, 해양적조처리에 요구되는 문턱 값 농도(~l$\times$$10^{-6}$)를 충족시킬 수 있으며, 이 경우 적조생물 소멸처리시간은 불과 10 sec 내외이므로 선박 안정수 처리문제와 함께 적조발생의 난문제를 해양동력학적으로 동시에 해결할 수 있는 효과적인 기술이다. 실험결과로부터 시간당 1 k톤의 활성물질을 발생하는 수산기활성제 제조장치의 경우, 약 4$\times$$10^2$ $\textrm{km}^2$/h의 적조해면을 처리할 수 있으며, 그 비용은 약 US$l,000 정도에 상당하므로, 적조에 따른 경제손실과는 비교될 수 없는 저렴하고 효과적인 방법이다. 활성물질의 생성시간과 가공시간은 불과 수십 $\mu\textrm{s}$ 및 수 sec 에 불과하므로, 1 kton/h 용량의 수산기활성제 제조장치의 환산소비동력은 약 200 kW이고, 장치의 체적은 10~30 ㎥의 공간으로 충분하므로, 소형선박으로 상당면적의 적조피해를 효과적으로 해결할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1010-1011
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• 2012

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 연안 환경 및 바다 생태계에 악영향뿐만 아니라 양식장의 어패류를 집단 폐사 시키는 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬 수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.2
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• pp.1-6
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• 2012

In recent years global climate change of hurricanes and torrential rains are going to significantly, that increase damages to property and human life. The disasters have been several claimed in every field. In future, climate changes blowing are keen to strike released to the world like in several movies. Reducing the damage of long-term weather phenomena are emerging with predicting changes in weather. In this study, it is shown how to predict the red tide phenomenon with multiple linear regression analysis and artificial neural network techniques. The red tide phenomenon causing risk could be reduced by filtering sensor data which are transmitted and forecasted in real time. It could be ubiquitous driven custom marine information service system, and forecasting techniques to use throughout the meteorological disasters to minimize damage.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.9
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• pp.1881-1888
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• 2011

Red tide is a natural phenomenon to bloom harmful algal, which fish and shellfish die en masse. Red tide damage with respect to sea farming has been occurred each year. Red tide damage can be minimized by means of prediction of red tide blooms. Red tide prediction using naive bayes classifier can be achieve good prediction results. The result of naive bayes method only determine red tide blooms, whereas the method can not know how increasing of red tide algae density. In this paper, we proposed the red tide blooms prediction method using fuzzy reasoning and naive bayes classifier. The proposed method can enhance the precision of red tide prediction and forecast the increasing density of red tide algae.