• Journal of the Korean Geographical Society
• /
• v.41 no.3 s.114
• /
• pp.319-330
• /
• 2006

The objective of this research is to achieve an objectivity of site decision after extracting site decision factors on a large-scale discount store(LSDS) and utilize any hidden information using the association rules mining through huge database. To catch this objective, we collect a census, economic, and environmental dataset related with locating of LSDS. And then, we construct a spatial data on the research area. These data is used for the extraction of a spatial association rules. To verify whether the extracted rules are suitability or not, we use the sales of some LSDS. As the result of test, the more sales, the more factors of the extracted rules relate with the sales it coincides. Consequently, the spatial association rules mining is efficient method which support the ideal site decision of LSDS.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.734-734
• /
• 2012

국내에서는 과거부터 현재까지 하천을 이수, 치수, 하천환경 등 기능별로 구분하여 관리해 오고 있다. 하지만 하천을 보다 합리적으로 관리하기 위해서는 종합적인 관점에서 접근이 필요하며 하천의 현 상황을 제대로 파악하는 것이 무엇보다 중요하다. 하천을 평가하기 위해 제방축조율, 수질 등 다양한 하천지표 및 평가기법들이 개발되어 왔으나 치수 이수 환경 친수 등 하천의 다양한 기능 중 특정 기능들에 대해서만 단편적으로 진단해 오고 있는 실정이다. 또한 4대강 사업, 생태하천조성 등 다양한 하천사업이 시행되고 있어 그 성과와 필요성을 정량적으로 평가 관리할 수 있는 제도 마련이 필요하며, 하천 기능을 종합적으로 진단하고 이를 객관적으로 정량화할 수 있는 체계 구축이 매우 절실하다고 할 수 있다. 따라서 건전한 하천종합관리체계 구축을 위해 하천의 기능인 이수, 치수, 하천환경 및 친수 요소간의 조화와 평가가 가능한 정량적 지표 및 지수의 개발이 필요하다. 보다 건전한 하천관리체계 구축을 위한 국가 수자원 정책 결정 시 정책결정자가 보다 다양한 정보를 획득하고 이를 통한 분석정보를 바탕으로 여러 가지 대안을 도출할 수 있어야 하며 이는 여러 가지 정보를 종합한 지표를 통해 보다 쉽게 얻을 수 있다. 하천의 다양한 기능에 대한 정보를 종합하여 지표화함으로써 정책결정자는 여러 가지 경우를 고려한 다양한 대안을 검토할 수 있게 되어 최적의 대안 도출이 가능해진다(건설교통부, 2006). 본 연구에서는 한정된 수자원을 다양한 목적과 제약조건을 충족시키면서 효율적으로 이용, 보전하기 위해 하천의 다양한 정보의 연계, 공유를 통한 통합관리체계 구축을 하고자 하천 특성을 표현할 수 있는 다수의 대리변수를 조사, 분석하였다. 또한 조사된 대리변수들 중 하천의 각 기능에 미치는 영향을 충분히 고려하여 대리변수를 선정하고 이를 통해 잠재지표를 선정하였다. 선정된 잠재지표를 이용하여 하천의 각 기능을 평가할 수 있는 하천종합관리지표를 개발하여 국내 국가하천에 적용함으로써 하천 특성의 시공간적인 변화를 분석하였다. 개발된 지표를 통해 국내 하천관련 사업에 대한 B&A 분석을 수행하여 사업 성과를 제시하였다. 본 연구에서 개발된 지표는 하천관련 사업의 전, 후 상황을 분석함으로써 사업효과를 분석할 수 있으며 하천관련 사업의 효과에 대한 대국민 홍보효과를 가져올 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Wetlands Research
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.23-31
• /
• 2010

Chlorinated aliphatic hydrocarbons (CAHs) such as tetrachloroethylene (PCE), 1,1,1-trichloroethane (1,1,1-TCA) are the contaminants most frequently found in soil and groundwater. They have a potential to be toxic to and persistent in environment. This study is focused on selection of zero-valent metal and ores for the removal of high concentration PCE or 1,1,1-TCA and mixture of two compound. For the screening of suitable metals, we measured dechlorination rate, removal capacities and economics by using batch reactor test. This results suggest that removal rate and dechlorination of high quality iron and zinc are higher than slag and nature ores like zinc and manganese. Among nature ores, zinc ores(64% purity) have highest removal capacities. And in economics zinc ores is 10 times better than high quality metal tested. We conclude zinc ore is most suitable metal for the removal of PCE or 1,1,1-TCA.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.170-179
• /
• 2003

In order to classify Land Use/Land Cover using multispectral images, we have to give consequence to defining proper classes and selecting training sample with higher class separability. The process of satellite hyperspectral image which has a lot of bands is difficult and time-consuming. Furthermore, classification result of hyperspectral image with noise is often worse than that of a multispectral image. When selecting training fields according to the signatures in the study area, it is difficult to calculate covariance matrix in some clusters with pixels less than the number of bands. Therefore in this paper we presented an overview of feature extraction methods for classification of Hyperion data and examined effectiveness of feature extraction through the accuracy assesment of classified image. Also we evaluated the classification accuracy of optimal meaningful features by class separation distance, which is also a method for band reduction. As a result, the classification accuracies of feature-extracted image and original image are similar regardless of classifiers. But the number of bands used and computing time were reduced. The classifiers such as MLC, SAM and ECHO were used.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.565-565
• /
• 2016

농림부는 농업지역에서 발생하는 비점오염원을 관리하기 위해 다양한 최적관리기법(BMP)에 대해 연구를 수행하여 효과를 검증하였으나 이를 광역 단위로 보급하여 실제 영농지역에서 BMP의 효과를 측정한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 논 지역을 대상으로 물관리기술(물꼬)과 시비관리기술(완효성 비료) BMP를 보급하고 광역 단위로 BMP의 효과를 측정하고자 하였다. 연구대상지구는 새만금 지역에 위치한 전라북도 부안군 용계리 일대에 위치하고 있으며, 벼농사가 활발하게 이루어지고 있는 지역을 선정하였다. 논에 보급된 BMP의 효과를 측정하기 위해 BMP 참여 농가를 선정하여 물꼬와 완효성 비료를 보급하였으며, 용수로와 배출구 3지점을 선정하여 관개량을 측정하고 유출량을 측정하였다. 또한 관개수와 대조구, 처리구별(대조구, 물꼬, 완효성, 물꼬+완효성) 수질을 분석하여 배출구 별로 단위면적당 오염부하량을 산정하고 이를 통해 대조구 대비 처리구의 저감율을 분석하였다. 분석 결과, 대조구 대비 처리구의 단위면적당 오염부하량의 저감율은 SS 63.6%, BOD 45.5%, $COD_{Mn}$ 26.5%, $COD_{Cr}$ 40.1%, T-N 16.0%, T-P 12.9%, TOC 11.4%로 나타났다. 또한 연구대상지구를 SO#1(완효성 비료 95%, 비참여 농가 5%), SO#2(완효성 비료 2%, 물꼬 8%, 완효성 비료+물꼬 40%, 비참여 농가 40%), SO#M(완효성 비료 96%, 비참여 농가 4%) 3개의 배출구로 구분하여 BMP 보급 효과를 측정한 결과, 대조구 대비 SO#1에서는 수질항목별로 10.6 ~ 85.5%, SO#2는 8.1 ~ 45.9%, SO#M은 10.7 ~ 86.2%의 범위로 저감된 것으로 분석되었으며, 특히 SS의 단위면적당 오염부하 저감율이 가장 큰 것으로 나타났다. 하지만 본 연구는 7월부터 10월까지 측정된 데이터를 활용하여 산정하였기 때문에 써레질, 이앙기간에 발생한 단위면적당 오염부하량은 포함되지 않은 결과이며, 각 배수구역별 유입량의 경우 정확한 측정에 어려움이 있어 전체 관개량 대비 관개 면적을 이용하여 단위면적당 유입량을 산정하였기 때문에 추가적인 연구를 통해 효과를 검증할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• Smart Media Journal
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.66-73
• /
• 2019

Recently, object recognition technology using computer vision has attracted attention as a technology to replace sensor-based object recognition technology. It is often difficult to commercialize sensor-based object recognition technology because such approach requires an expensive sensor. On the other hand, object recognition technology using computer vision may replace sensors with inexpensive cameras. Moreover, Real-time recognition is viable due to the growth of CNN, which is actively introduced into other fields such as IoT and autonomous vehicles. Because object recognition model applications demand expert knowledge on deep learning to select and learn the model, such method, however, is challenging for non-experts to use it. Therefore, in this paper, we analyze the structure of deep - learning - based object recognition models, and propose a platform that can automatically select a deep - running object recognition model based on a user 's desired condition. We also present the reason we need to select statistics-based object recognition model through conducted experiments on different models.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.50-56
• /
• 2003

This research was performed to select an appropriate agent to extract preservative components from CCA-treated wood, and then to evaluate the effect of reagent concentration, extracting temperature, and extracting time on the removal of chrome, copper, and arsenic from treated wood. Hydrogen peroxide was selected as the best extracting agent when considered extraction yield as well as use and environmental safety. Its extraction yield was dependent on extracting variables (temperature, concentration, and time), and a highly significant interaction existed among variables. It should be possible to optimize extraction by manipulating these extracting variables. The results may suggest that the required temperature conditions for the reasonable removal of CCA components are at least above 40℃ because extracting time is too long at low temperature (20℃). Reagent concentrations for extracting at above 40℃ should be decided by considering the extracting time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.498-498
• /
• 2023

정부와 지자체는 기후변화로 인한 홍수 피해를 저감하고자 내수배제 용량 증대, 건전한 물환경 조성 등 다양한 방향의 정책들을 제시하고 있다. 각 지자체 별로 다양한 홍수 대응 정책들을 반영하고 있지만, 2022년 집중호우에 의한 도심지역 침수 피해 사례와 같이 기후변화로 인하여 증가된 홍수량에 대한 적절한 대비를 못하고 있다. 따라서 지자체는 현재의 홍수 대응 정책들과 더불어 추가적인 홍수 대응 정책을 시행하여야 하며, 지속가능한 개발을 고려한 유역의 건전한 물순환을 유지해야 한다. 본 연구에서는 토지피복 등 유역의 특성을 고려하여 실행 가능한 홍수 정책들의 대응 효과를 분석하고, 기후변화 시나리오를 반영한 미래 빈도분석 결과를 반영하여 최적의 홍수 대응 정책 대안을 제시하고자 한다. 연구에서 선정한 홍수 대응 정책은 우수관거 용량을 증대시키는 관거 교체 정책, 지속가능한 저영향개발 기법을 적용한 투수성 포장과 옥상녹화 정책을 선정하였다. 미래 강우 시나리오는 3개의 CMIP6 GCM모형(ACCESS-CM2, CanESM5, GFDL-ESM4)과 2개의 SSP-RCP 시나리오(SSP1-26, SSP5-85)를 사용하였다. 홍수 저감 효과는 도시유출해석모형인 SWMM 모형으로 분석하였다. 또한, 정책 이행에 발생하는 공사와 운영 비용을 산정하여 경제적 편익 분석을 실시하였다. 분석 결과, 투수성 포장과 우수관거 용량 확대 정책을 반영하는 정책 시나리오가 가장 경제적인 홍수 저감 효과를 가져오는 것으로 분석되었다. 본 연구의 정책별 경제적 비용과 홍수 저감 효과 분석은 기후변화에 대비한 도시유역의 홍수 대응 정책을 평가하고 우선순위를 선정하는데 있어 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
• /
• 2020.08a
• /
• pp.61-61
• /
• 2020

본 연구는 우리나라 임상 중에서 침엽수림과 침활혼효림으로 구성된 산양삼 시험포지를 선정하고, 임상별 토양의 토양세균군집을 분석하여 산양삼 생육특성과의 상관관계 구명하고자 수행하였다. 산양삼 시험포지는 침염수림으로 구성된 충주 산양삼 종자공급단지와 침활혼효림으로 구성된 함양 산양삼 종자공급단지를 선정하여 각각 조성하였다. 토양세균군집 분석은 pyrosequencing analysis (Illumina platform)를 이용하였고, 토양세균군집과 생육특성 간의 상관관계는 Pearson's correlation을 이용하여 분석하였다. 임상별 시험포지의 토양세균은 두 시험포지 모두 Acidobacteria가 우점종으로 확인되었다. 주좌표 분석을 통해 임상별 산양삼 시험포지에서 우점하는 토양세균 군집을 확인한 결과, 먼저 토양세균 군집은 임상별 시험포지에 따라 군집화를 이루는 것으로 확인되었고, Pearson's 상관관계 분석 결과, 토양세균 군집의 상대적 빈도수는 수종 비율에 따라 상이한 상관관계를 보이는 것으로 확인되었다. 이 중에서 Proteobacteria, Alphaproteobacteria, Actinobacteria_class, Phycisphaerae는 침엽수의 비율과 유의적인 정의 상관관계를 보였고, Nitrospirae, Chlamydiae, Planctomycetia, Acidobacteria_6는 활엽수의 비율과 유의적인 정의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 또한 임상별 산양삼 시험포지의 토양세균 군집과 산양삼 생육특성 간의 상관관계를 분석한 결과, Nitrospirae, Chlorobi, Planctomycetia, Acidobacteria_6가 산양삼의 생육과 유의적인 정의 상관관계를 보였다. 본 연구결과를 바탕으로 다양한 산림환경에서 토양세균군집과 산양삼 생육특성 간의 상관관계를 명확하게 구명할 수 있다면 향후 산양삼의 최적 재배지를 선정하는데 있어 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
• /
• v.24 no.2
• /
• pp.227-238
• /
• 2024

This study addresses the escalating flood damages prompted by recent climate shifts characterized by extreme weather events and proposes rainwater infiltration blocks as a potential solution. Recognizing the limitations inherent in existing inundation simulation methods, we advocate for the integration of novel functionalities, particularly leveraging drone technology. Our research endeavors encompass experimental assessments of inundation and flooding simulation technologies. These evaluations are conducted within areas where rainwater infiltration storage blocks have been implemented, juxtaposed against existing programs utilizing Digital Elevation Models(DEM) and Digital Surface Models(DSM). Through this comparative analysis and a meticulous scrutiny of the adaptability of inundation and flooding simulation to real-world deployment scenarios, we ascertain the efficacy of the simulation program as a decision-making tool for identifying optimal sites for rainwater infiltration storage block installation.