• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.09a
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• pp.557-560
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• 2003

어떠한 소유역에서 구하여진 함양율에 대한 영향을 주는 지역화 변수가 있을 때, 이들 변수를 구성하는 인자들에 대한 기여도를 분석하고자 하여 최적화 기법을 이용하였다. 지역화 변수들을 구성하는 각 인자들의 기여도에 면적 가중치를 적용찬 합이 주어진 함양율에 대한 값을 나타낸다고 하면, 함양율이 주어져 있는 여러 개의 소유역에 대하여 방정식을 만들 수 있고, 선형기법(LP)을 이용하여 인자들의 기여도를 계산할 수 있다. 이러한 방법에 의하여 계산된 각각의 지역화 변수들의 인자별 기여도를 통하여 미지의 소유역의 함양율을 추정할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.393-393
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• 2022

상수도관망의 압력은 물공급 서비스의 질을 나타내는 중요한 인자이다. 압력이 낮으면 물 사용성이 크게 저하되며, 이러한 이유로 보통의 수도사업자는 압력을 중요한 모니터링 변수로 고려하고 있다. 압력을 기반으로 여러 가지 변수를 계산할 수 있지만, 그 중에서도 압력경사(Pressure Head Gradient)는 수요량, 관경, 관의 파괴 등 독립변수 또는 독립요인의 변화에 따른 종속변수로서의 압력 민감도를 나타낸다. 압력경사의 계산은 매우 간단하면서도 활용도가 높다. 따라서, 다양한 종류의 압력경사를 계산하고, 상수도관망 설계, 운영, 관리 목적에 어떻게 사용할 것인가를 연구할 필요가 있다. 본 연구에서는 먼저 관의 상태, 관경, 절점수요량을 독립변수로 하고 이를 변화시켜 그 결과로의 압력종속변수를 계산, 압력경사를 결정하였다. 이를 기반으로, 히트맵을 구축하여 결과를 비교하였다. 그 후 각각의 압력경사에 대한 모듈을 구축하였으며, 개별 압력경사 모듈의 특징을 고려하여 활용방법을 수립하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.415-417
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• 1999

환경연구자들은 대기환경의 개선과 환경기준의 목표달성과 최적 제어기술을 개발하기 위해 각종 모델을 이용하고 있다. 초기 단계에서는 각종 오염인의 배출자료와 기상자료를 이용하여 대기 중 분진의 농도를 추정하는 분산모델 (dispersion model)이 오랜 기간동안 활발하게 이용되어 왔다. 그러나 분산모델은 배출자료의 오차, 수직ㆍ수평적 분산변수의 불확실도, 복잡한 모델 개발에 따른 시간과 비용 등의 문제점을 가지고 있으며, 모델에 포함된 변수에 의해 특성화된 오염원에 대해서만 농도의 추정이 가능하다는 제약점이 있다.(중략)

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.6
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• pp.365-379
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• 2021

Hydrological model parameters are essential for model simulation and can vary over time due to topography, climatic conditions, climate change and human activity. Consequently, the use of fixed parameters can lead to inaccurate stream flow simulations. The aim of this study is to investigate an appropriate method of estimating time-varying parameters using stream flow observations, and how the simulation efficiency changes when stream flow data are assimilated into the model. The data assimilation method can be used to automatically estimate the parameters of a hydrological model by adapting to a variety of changing environments. Stream flow observations were assimilated into a two parameter monthly water balance model using a particle filter. The simulation results using the time-varying parameters by the data assimilation method were compared with the simulation results using the fixed parameters by the SCEM method. First, we conducted synthesis experiments based on various scenarios to investigate if the particle filter method can adequately track parameters that change over time. After that, it was applied to actual watersheds and compared with the predictive performance of stream flow when using parameters that change with time and fixed parameters. The conclusions obtained through this study are as follows: (1) The predictive performance of the overall monthly stream flow time series was similar between the particle filter method and the SCEM method. (2) The monthly runoff prediction performance in the period except the rainy season was better in the simulation by the periodically changing parameters using the data assimilation method. (3) Uncertainty in the observational data of stream flow used for assimilation played an important role in the predictive performance of the particle filter.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.10
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• pp.779-793
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• 2021

Water stress and environmental drivers are important factors to explain the variance of gross primary production (GPP). Environmental drivers are used to generate GPP in Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) algorithm and process-based model. However, MODIS algorithm only consider the vapor pressure deficit (VPD) data while the process-based biogeochemical model also uses limited data to express water stress. We compared the relationship between environmental drivers and GPP from eddy covariance method, MODIS algorithm, and Community Land Model 4 (CLM 4) simulation in normal years and drought years. To consider water stress specifically, we used VPD and evaporative fraction (EF). We evaluated the effects from environmental drivers and EF towards GPP products using the structural equation modeling (SEM) in South Korea. We found that GPP products from MODIS algorithm and model simulation results were not restricted from VPD data if VPD was underestimated. We also found that in the cropland area, irrigation effects can relieve VPD effects to GPP. However, GPP products derived from MODIS and CLM 4 had limitation to explain the irrigation effects to GPP. Overall, these results will enhance the understanding of GPP products derived from MODIS and CLM 4.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.331-333
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• 2006

다양한 환경을 포항하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 기존의 대표적인 배경 모델링 방법으로 통계적 방법을 이용한 $W^4$ 방법이 있지만 칼라 영상의 다양한 환경에서 한계를 보인다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링을 이용한다. 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 큐 크기와 RGB 값의 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 적응적으로 결정하기 위한 방법을 제안한다. 환경 변수를 결정하기 위친 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 영상 처리 기법들을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.439-440
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• 2003

대기질 모델(Air Quality Model)은 환경영향평가에서 필수적이다. 환경영향평가에 쓰이는 대기질 모델은 대부분 가우시안 플륨 모델이며, 그 중 ISC(Industrial Source Complex 3)이 가장 널리 쓰인다. 그러나 ISC3가 저풍속시 정확도가 떨어지지만 환경영향평가의 대기질 평가시 이에 대한 고려가 거의 이뤄지지 않은채 대기질 평가가 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 ISCLT(Long Term)와 ISCST(Short Term) 모델에 대하여 입력되는 기상변수에 대한 민감도 분석을 수행함으로써 기상변수가 모델의 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.183-183
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• 2015

수공구조물 설계 시 중요한 요소 중 하나인 확률강우량은 일반적으로 고정지속기간별 강우량에 대하여 일변량 빈도해석을 수행하고 가장 적절한 분포형을 선택하는 지점빈도해석의 과정을 거친다. 그러나 일변량 빈도해석을 수행하기 위해서는 지속시간을 고정하고 강우량의 변화로만 해석해야 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 다변량 확률모형인 copula 모형을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 확률변수로는 강우량과 지속기간(hr)을 사용하였고, 주변분포형으로 강수량 - Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간(hr) - generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형을 사용하였으며, copula 모형은 Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 일반적으로 가장 많이 사용하는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 maximum pseudolikelihood(MPL) 방법을 사용하였다. 이를 통해 얻어진 이변량 빈도해석의 확률강우량 결과와 기존 지점빈도해석의 결과를 비교하였다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.13 no.2
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• pp.184-198
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• 1999

최근 개발의 압력을 받고 있는 충청북도 영동 민주지산을 대상으로 산림의 질을 평가하고 관리대상을 제시하고자 73개 조사구를 설정하여 조사를 실시하였다. 분석을 위해 27개의 식생과 지리정보변수를 마련하였다. 자료의 양을 줄이기 위해 ordination 기법과 요인분석을 사용하여 변수를 축소시켰다. 식생을 분석한 결과 다섯 개의 군집으로 분류되었으며, 이는 DCA에서도 비슷한 경향을 나타내었다. 요인분석에서는 13개의 변수가 5개가 요인으로 압축되었는데, 요인 1은 수종의 풍부도, 요인 2는 건중량, 요인 3은 밀도, 요인 4는 임령 그리고 요인 5는 지리적 특성으로 나뉘어졌다. 천이상황를 예측하는 모형은 다중회귀로 표현되었고, 주요 변수로는 유기물의 깊이, Shannon의 종다양도 그리고 흉고직경이 사용되었다. 그리고 GIS를 이용한 산림관리의 의사결정과정을 도출하였다.

• The Journal of Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.49-67
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• 1999

본 연구는 객체지향 기술채택에 영향을 미치는 요인을 조사했다. 한가지의 중요한 연구 의문을 제시했다: 무엇이 객체지향 기술의 채택에 중요하게 영향을 미치는가? 본 연구는 객체지향 기술의 실제 사용정도에 영향을 주는 독립변수를 연구했다. 그 독립변수는 다음과 같은 세 가지 범주로 분류된다: (1) 개인적 요인: 구조지향 방법론을 사용한 경험, 새로운 기술에 대한 개방 정도: (2) 관리적 요인: 경영층의 지원 정도, 훈련, (3) 조직적/환경 요인: 부서와 조직에 있는 정보시스템 전문가의 수, 기술 챔피언에 대한 접근 용이성, 객체지향 기술을 지원하는 소프트웨어 및 하드웨어 환경. 설문지를 이용하여 위에서 언급된 독립변수들이 하나의 독립변수, 즉 객체지향 기술의 실제 사용정도에 미치는 영향을 조사하였다. 그 구조화된 설문지가 미국에 있는 DPMA(Data Processing Management Association)에 소속된 정보시스템 전문가에게 돌려졌다. 본 연구는 기존의 연구 결과와 일치하는 중요한 내용을 보여 주었다. 새로운 기술에 대한 개인의 개방성, 경영층의 지원정도, 훈련, 그리고 하드웨어 및 소프트웨어 환경은 객체지향 기술의 사용과 밀접한 관련이 있었다. 본 연구는 또 조직에서의 객체지향기술의 초기 채택을 이해하는 실증적인 근거를 제시하였다.