• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.21 no.4
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• pp.115-122
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• 2005

In this paper, a new method composed of discrete element method and genetic algorithm has been introduced to estimate the safety factor and search critical slip surface on slope stability analysis. In case of estimating the safety factor, conventional methods of slope analysis based on the limit equilibrium do not satisfy the overall equilibrium condition; they must make assumptions regarding the inclination and location of the interstice forces. An alternative slope analysis method based on the discrete element method, which can consider the compatibility condition between force and displacement, is presented. Real-coded genetic algorithm is applied to the search for the minimum factor of safety in proposed analysis method. This search method is shown to be more robust than simple optimization routines, which are apt to find local minimum. Examples are also shown to demonstrate the applicability of the proposed method.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.174.2-174.2
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• 2011

최근 유가상승과 석유, 천연가스의 가채 매장량의 한계등과 함께 온실가스에 의한 지구온난화 방지를 위하여 미국, 유럽국가 및 캐나다 등에서는 바이오매스를 이용한 에너지 회수 기술개발에 많은 관심과 연구를 수행하고 있다. 바이오 매스는 에너지 밀도 대비 존재하는 지역이 광범위하여 발생, 수집, 수송에 따른 비용이 많이 소요되는 특성이 있어 산지에서 직접처리하거나 수집하여 대규모처리등과 같이 여러 가지 현장상황에 따라 적정한 플랜트 운용의 유연성을 갖추고 있어야 한다. 일반적으로 바이오매스로부터 중소형으로 분산형 발전이나 수소제조를 위해서는 직접 연소법 보다는 가스화 방식을 이용하고 있는데, 연소에 의해 열을 생산하여 전기를 생산하는 방식은 스팀터빈을 이용하는 것이며, 스팀터빈은 소형 운용이 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 폐목재로부터 합성가스제조를 위하여 5톤/일 규모 가스화기를 제작하였으며, 타르 및 수트와 같은 미반응 물질을 제거할 수 있는 집진, 세정장치를 설계 및 제작하였다. 또한 합성가스에 함유된 현열로부터 열회수를 위하여 열교환기를 설치하였으며, 정제된 합성가스를 이용하는 가스엔진을 통하여 열병합 발전시스템 연계운전을 수행하였다. 운전 실험을 폐목재 가스화 3톤/일 규모로 수행하였으며, 평균 1,500kcal/$Nm^3$의 발열량을 갖는 합성가스를 생성시킬 수 있었다. 사이클론, 스크러버 및 기수분리 장치를 이용하여 정제된 합성가스는 합성가스 엔진을 통하여 72kW 이상의 전력생산이 가능하였다. 열교환기를 통하여 평균 15,000kcal/h의 배열 회수가 가능하였으며, 바이오매스 가스화 합성가스를 이용한 열병합 발전이 가능함을 입증하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.6
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• pp.585-596
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• 2013

The objective of this study is to evaluate the hybrid downscaling method combined Step-Wise Scaling (SWS) method with Regional Climate Model (RCM) simulation data for climate change impact study on hydrology area. The SWS method is divided by 3 categories (extreme event, dry event and the others). The extreme events, wet-dry days and the others are corrected by using regression method, quantile mapping method, mean & variance scaling method. The application and evaluation of SWS method with 3 existing and popular statistical techniques (linear scaling method, quantile mapping method and weather generator method) were performed at the 61 weather stations. At the results, the accuracy of corrected simulation data by using SWS are higher than existing 3 statistical techniques. It is expected that the usability of SWS method will grow up on climate change study when the use of RCM simulation data are increasing.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.1
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• pp.45-57
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• 1998

The purpose of this paper is to develop a neural network model in order to forecast flood inflow into the reservoir that has the nature of uncertainty and nonlinearity. The model has the features of multi-layered structure and parallel multi-connections. To develop the model. backpropagation learning algorithm was used with the Momentum and Levenberg-Marquardt techniques. The former technique uses gradient descent method and the later uses gradient descent and Gauss-Newton method respectively to solve the problems of local minima and for the speed of convergency. Used data for learning are continuous fixed real values of input as well as output to emulate the real physical aspects. after learning process. a reservoir inflows forecasting model at flood period was constructed. The data for learning were used to calibrate the developed model and the results were very satisfactory. applicability of the model to the Chungju Mlultipurpose Reservoir proved the availability of the developed model.

• Korean journal of applied entomology
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• v.29 no.4
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• pp.257-268
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• 1990

The regional characteristics in the occurrence of the rice stem borer, Chilo suppressalis (Walker), in Korea, were examined by analyzing the light trap data obtained from 39 locations during the years of 1965-1988, and some ecological significance of the overwintering larval populations collected from the four locations where some of the typical ecological-race have been known, the results obtained are as follows; The total number of the moths have decreased greatly throughout the nation since 1970. The decrease in the total number of moths related with those in the spring moth but not in the summer moths, and suggested that the changes in the rice production systems have effected significantly on the second generation of the insect. The variations between the regions had been gret in 1960's, decreasing phase in 1970's and increasing phase in loast decade. The overall average of 50% emergence dates have shifted earlier in both moths, and the changes were different considerably with the regions as wheel as in generations. When the overwintered larvae were incubated at $25^{\circ}C$ and RH of 90%, the average mortalities were 21.07% for Suweon, 43.06% for Iri, 63.51% for Jinju, 27.04% for Gwangju. When the overwintered larvae were incubated at $25^{\circ}C$ and RH of 90%, the average mortalities were different with the body weight; 45.44% for the larvae of less than 39 mg, 37.61% for 40-49 mg, 37.28% for 50-59 mg, 30.17% for greater than 60 mg. When the overwintered larvae wee incubated at $25^{\circ}C$, post-diapause larval development periods of body weight classes were 18.6$\pm$1.2 days for the larvae of less than 39 mg, 20.4$\pm$3.3 days for 40-49 mg, 21.4$\pm$3.2 days for 50-59 mg, 21.8$\pm$3.2 days for grater than 60 mg, and only the larvae of less than 39 mg, body weight class less than 39 mg was found statistically different in post-diapause larval development periods. From these results, the changes in the cultural practice of the rice have effected on the ecological pattern of the rice stem borer, and the effects seemed to be different with the generations, and with the regions where the different ecological races are distributing.

• Food preservation and processing industry
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• v.8 no.2
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• pp.47-51
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• 2009

2008년 현재 국내의 인삼재배는 19,408ha에서 24,613ton 규모로 생산이 되고 있으며 금액으로는 7,533억 원의 규모를 유지하고 있다. 해외수출은 2008년 9,700만 달러로 다소 증가세를 보이고 있으며 6년근 인삼의 주산지는 홍삼용으로 포천 김천, 이천 등 경기도, 강원대 일대에서 생산이 되고 있다. 유통현황을 보면 생산자와 가공업체를 통한 직거래 비율이 40%, 산지취급 상의 포전 거래가 35%정도이다. 통상적으로 계약재배의 경우 5년근 이상은 가공용 원료삼으로 활용되며 4년근은 산지 취급장을 통해 수삼으로 유통되고 있다. 주요 인삼재배국은 한국, 중국, 미국, 캐나다이며 생산량은 중국>한국>캐나다>미국 순으로 추정된다. 주로 위도 34도에서 42도 범위가 자생지역으로 중국은 길림성에서 전체의 77% 정도가 생산되고 있다. 세계의 인삼생산량은 건삼기준 40,000ton 내외로 추정되고 있다. 고려 인삼 수출 감소의 가장 큰 원인은 세계 인삼 집산지인 홍콩시장의 백삼류 거래가 크게 감소한데 기인되며 홍콩시장의 수출 감소는 미국, 캐나다 화기삼의 저가전략 및 고려 인삼의 승열 작용에 대한 과장된 보도전략에 적절히 대응하지 못한 때문으로 판단된다. 인삼시장 차별화를 통한 패러다임 구축을 n이해서는 소비자의 니즈파악과 신뢰도를 구축하고 기능성 식품재료로서의 소비시장을 확대하고 과학적 근거에 의한 체열 상승이론에 대응과 재배법 개선 및 생산비 절감기술 확보가 필요하다.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.10 no.3
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• pp.306-312
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• 1978

Residue levels of an organochlorine insecticide, BHC, were determined for brown rice samples produced in Korea by collection and field experiments to obtain the following results. 1) Residue levels of total BHC in 112 samples (an Indica type variety Tongil) produced in 1976 and collected from 9 provinces in proportion to the production level of rice ranged from 0.0010 to 0.0762 ppm, the average being 0.0061 ppm. 2) The residue levels in samples from Jeonbook, Kyongnam and Choongnam provinces were higher than the average for whole samples. BHC isomers were found in the order of ${\alpha}>{\gamma}>{\beta}>{\delta}$ isomers, and the detection frequency by range were 89.3% below 0.01 ppm, 9.8% for $0.01{\sim}0.05{\;}ppm$ and 0.9% for $0.05{\sim}0.10{\;}ppm$. 3) In field experiments according to conventional agronomical practices, the brown rice samples after spraying of BHC at the first generation time of rice stem borer (4 kg of 6% granular formulation/10 a paddy field) showed a little higher residue level than control samples, but not more than 0.035 ppm, whereas samples after spraying at the second generation time (3 kg/10 a) contained in the range of $0.04{\sim}0.19\;ppm$.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.6
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• pp.517-529
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• 2012

Climate change can impact hydrologic processes of a watershed system. The integrated modeling systems need to be built to predict and analyze the possible impacts of climate change on water environment for the optimal water resource operation and management. In this study, Namgang Dam watershed in the Nakdong River basin was selected as a study area. To evaluate the vulnerability of Namgang Dam watershed caused by climate change, the change in hydrologic runoff were predicted using the watershed model, SWAT. The RCM scenario was analyzed and downscaled using the artificial neural network and the dynamic quantile mapping. The results of this study will be utilized for suggesting an effective counterplan for climate change, and finally to propose the optimal water resource management method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.175-175
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• 2018

우리나라에서 발생하는 대규모 자연재해의 상당부분은 강우에 의한 홍수피해이다. 최근 이러한 홍수피해는 기후변화와 더불어 극한강우 현상의 빈발에 의한 새로운 재해양상으로 전개되고 있으며, 이에 따라 정부에서도 재해발생시 원상복구의 개념이 아닌 항구복구의 개념으로 복구사업을 수행하고 있다. 그러나 설계에 기후변화에 대한 영향을 반영하고 있지 못하기 때문에 기후변화에 의하여 미래에 발생할 극한강우로 반복적인 피해가 예상되고 있으므로 기존의 방재성능목표 강우량의 설정 방법에 대한 개선이 필요하다. 전 세계적으로 이러한 기후변화에 의한 현상을 모의하기 위한 연구로 전지구기후모델(Global Climate Model, 이하 GCM)과 지역기후모델(Reginal Climate Model, 이하 RCM)을 사용하고 있다.우리나라 기상청에서도 CMIP5 국제사업의 표준 실험체계를 통해 전지구 기후변화 시나리오 산출을 위해서 영국 기상청 해들리센터의 GCM인 HadGEM2-AO를 도입하였다. 또한 한반도 기후변화 시나리오를 산출하기 위해 HadGEM3-RA 모형을 이용하여 전지구 기후변화 시나리오를 역학적으로 상세화하고 이를 한반도에 대해 12.5km 공간 해상도로 일 자료를 제공하고 있다. 하지만 유역규모 혹은 지점규모에서 사용하기 위해서는 이러한 일자료의 시 공간적인 상세화기법이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량 개선 방향을 제안하기 위해 다양한 연구단에서 도출된 상세화 결과를 수집하고 비교분석을 통해 기후변화를 고려하고자 하였다. 다양한 연구기관에서 생산된 미래 확률 전망을 살펴본 결과, 동일한 GCM자료를 사용하더라도 상세화 방법론에 따라 서로 다른 결과가 도출되는 것을 확인하였다. 미래 예측의 불확실성을 고려하면 특정한 방법론이 우수하다고 평가하기는 어려움에 따라 앙상블 평균을 활용한 개선방향을 제안한다. 본 연구의 결과는 전국 지자체의 강우특성만을 고려한 것으로, 연안지역의 경우 해수면 상승을 고려하여 추가적인 대책이 필요할 것으로 판단된다.