• 제목/요약/키워드: 탁도 예측

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탁수예측 정확도 개선을 위한 센서기반 측정자료의 활용방안 연구 (A study on the utilization of sensor-based measurement data to improve turbidity prediction accuracy)

  • 김종민;이상웅;정세웅;김영도
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.44-44
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    • 2022
  • 우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수를 모델링을 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor(OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(LISST: Laser In-Situ Scattering and Transmissometry) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있음에 따라 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간에 대한 보간이 필요하다. 본 연구에서는 국가 측정망 데이터 및 강우시 유량에 따른 탁수 유입의 증가와 탁수 유입에 따른 항목별 측정 데이터를 기반으로 유량, 수온, SS 미측정 기간을 보간하여 입력자료로 탁수를 모의하여 분석하고자 하였다.

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잠재 고객 예측을 위한 능동 학습 기법 (Active Learning for Prediction of Potential Customers)

  • 박상욱;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.96-98
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    • 2000
  • 본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.

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소양강 탁수 현황과 저감에 대한 수리학적 분석 (A Hydrological Analysis of Current Status of Turbid Water in Soyang River and Its Mitigation)

  • 이진용
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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    • 제13권6호
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    • pp.85-92
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    • 2008
  • 소양강물은 춘천과 서울지역 시민의 중요한 수원이다. 2006년 태풍 에위니아로 악화된 탁수현상은 예년과 달리 280일 이상 지속되었으며 이로 인하여 춘천 및 서울지역 물 공급에 차질을 빚었다. 한편 소양강 유역의 약 55%에 해당하는 고랭지밭의 토사유출이 탁수현상의 주요원인으로 꼽히며 이와 함께 무분별한 산지개간, 도로의 확포장, 임도개설 등도 탁수를 가중시키는 것으로 알려진다. 본 연구에서 2006년 6월${\sim}$2008년 8월간의 소양강 유역의 탁도, 강수량, 댐수위 등을 분석한 결과 탁도는 일 강우와 49일의 지연시간을 두고 최대의 상관성(r = 0.28)을 보였으며 특히 댐 수위와는 4일의 지연시간에 대해 탁월한 상관성(r = 0.60)을 나타냈다. 그리고 2006년과 2007년 두 차례 발생한 탁수의 지속기간과 거리별 탁도 자료를 이용하여 분석한 결과 취수원인 팔당댐에 탁수(10 NTU)가 도달하기 위한 소양강댐의 기준 탁도는 약 31 NTU로 추정되었다. 또 분석을 통해 향후 탁수발생 시 지속기간을 예측할 수 있는 지배감쇠곡선(master recession curve)을 제시하였다.

부산광역시 온천천 유역의 RNN-LSTM 알고리즘을 이용한 DO농도 예측 (Prediction of the DO concentration using the RNN-LSTM algorithm in Oncheoncheon basin, Busan, Republic of Korea)

  • 임희성;안현욱
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.86-86
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    • 2021
  • 온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

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Mature microRNA 위치 예측 모델의 진화적 최적화 (Evolutionary Optimization of Models for Mature microRNA Prediction)

  • 김진한;남진우;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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    • pp.67-69
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    • 2006
  • MicroRNA (miRNA)는 생체내에서 gene regulation에 관여하는 핵심 small RNA 중 하나이다. miRNA는 Primary miRNA, Precursor miRNA, mature miRNA의 과정으로 processing 된다. miRNA 최종 형태인 mature miRNA의 정확한 위치 예측은 miRNA 예측의 필수적인 부분이다. 본 논문에서는, 진화적 최적화 예측 모델 중 하나인 유전 알고리즘을 이용하여 mature miRNA의 정확한 위치 예측을 수행한다. 제시된 방법은 이미 알려진 mature miRNA 위치를 positive example로 하고 임의로 생성한 위치를 negative example로 하여 서로의 linear scoring function 적합성 함수의 값 차이가 최대한으로 되도록 예측 모델을 진화시킨다. 유전 알고리즘을 이용한 진화적 최적화 모델로부터 mature miRNA 위치 예측에서 약 1.7nt 오차를 보여 기존의 방법 보다 개선된 성능을 보인다.

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센서 기반 모니터링 자료를 활용한 임하댐 저수지 탁수 예측 정확도 개선 (Improvement of turbid water prediction accuracy using sensor-based monitoring data in Imha Dam reservoir)

  • 김종민;이상웅;권시윤;정세웅;김영도
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권11호
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    • pp.931-939
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    • 2022
  • 우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수 현황을 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor (OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중에 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있다. 따라서, 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간이 존재함으로 입력자료에 활용되는 SS를 산정하기 위해 관계식 개발을 필요로한다. 본 연구에서는 댐 방류구 인근 지점 측정 데이터를 기반으로 개발된 탁도-SS 관계식을 통해 수자원 공사 SURIAN 시스템에서 활용되고 있는 AEM3D 모델을 이용하여 탁수 발생 예측 정확도 개선을 하고자 하였다.

베이지안망을 이용한 유전자 발현 테이터의 분석 (Gene Expression Data Analysis Using Bayesian Networks)

  • 황규백;장병탁;김영택
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.301-303
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    • 2001
  • 최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.

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베이지안 진화 학습 알고리즘을 사용한 시계열 예측 (Times Series Prediction by Using Bayesian Evolutionary Algorithms)

  • 조동연;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.247-249
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    • 2000
  • 본 논문에서는 대개 잡음이 포함되어 있고 불규칙적인 특성을 갖고 있는 시계열 자료에 대해 신경 트리 모델을 사용하여 시계열 예측 문제를 해결하고자 한다. 주어진 시계열 자료에 적합한 구조와 가중치를 갖는 신경트리를 찾기 위해 베이지안 진화 알고리즘을 적용한 결과, 자료의 개수가 적어 과적합될 우려가 있는 경우 제안된 방법은 모델의 복잡도가 커지는 것을 억제하고 일반화 성능이 급격하게 나빠지지 않는다는 것을 확인하였다.

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효과적인 프로브 설계를 위한 핵산 이차구조 예측 (DNA secondary structure prediction for effective probe design)

  • 장하영;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.367-369
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    • 2002
  • DNA 칩에서 사용되는 프로브를 가장 효과적으로 설계하기 위해서는 상보결합을 위한 1차구조뿐만이 아니라 열역학적인 움직임과 함께 2차구조가 고려되어야만 한다. 그러나 핵산의 기능에 큰 영향을 미치는 2차구조에 대한 연구는 일찍부터 진행되어 왔지만, 상대적으로 DNA에 대한 연구는 크게 미흡한 것이 현실이다. 이에 우리는 유전자 알고리즘을 이용한 핵산의 이차구조 예측을 통해서 보다 효과적인 프로브의 설계를 위한 방법을 고안했다.

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