• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.164-164
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• 2018

강우침식인자는 토양침식에 영향을 주는 한 인자이다. 강우침식인자는 강우강도, 강우량, 강우빈도 등과 같은 강우패턴으로 산정되는 값으로 기후변화로 인해 많은 지역에서 강우패턴의 변화가 관측되었기에 강우침식인자 또한 기후변화로 인한 변화가 예상된다. 한국의 강우의 시공간적인 변동성에 대한 연구는 많이 진행되었으나, 강우침식인자에 대한 연구는 아직까지 미흡한 상태이기 때문에 본 연구에서는 한국의 강우침식인자의 시공간적 변동성을 분석하였다. 강우강도, 강우량, 강우빈도, 강우지속기간 등 강우패턴을 결정하는 인자들 중 어떤 인자가 강우침식인자의 시간적인 변동성에 영향을 주는지 조사하였다. 시간적인 변동성을 조사하기 위해서 경향성 검사를 진행하였다. 적용된 경향성 검사는 Mann-Kendall test, 수정된 Mann-Kendall test, Block Bootstrapping Mann-Kendall test, T-test를 적용하였다. 검사결과 대부분의 지점에서는 강우침식인자에서는 경향성이 발견되지 않았다. 경향성이 발견된 지점에 대하여 경향성의 원인을 검토해본 결과, 복합적인 강우패턴 인자의 영향으로 인하여 강우침식인자의 경향성이 발생하는 것을 확인하였다. 강우패턴 인자 중에서는 유효강우사상의 강우량이 가장 큰 영향인자인 것을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.80-80
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• 2022

본 연구는 한강유역 (35,770 km²)을 대상으로 RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation)과 WATEM/SEDEM (The Water and Tillage Erosion Model and Sediment Delivery Model)의 유사이동식을 활용하여 인간활동과 기후변화로 인한 유사량을 평가하였다. 대상유역에 영향을 주는 16곳의 기상관측소에서 제공하는 분 단위 누적강수량 (2000-2019), 농촌진흥청 토양도, 국토지리정보원 DEM (Digital Elevation Model), 환경공간정보서비스 (EGIS) 2020년 세분류 토지이용도를 활용하여 RUSLE과 WATEM/SEDEM 유사이동식에 필요한 강우침식인자(R), 토양침식인자 (K), 지형인자 (L·S), 식생피복인자 (C), 그리고 보전관리인자 (P)를 구축하였으며, SWAT (Soil and Water Assessment Tool)으로 모의한 표준유역 단위 연도별(2000-2019) 유사량 결과를 기준으로 WATEM/SEDEM 유사량 계수 (KTC)를 검·보정하였다. 토양침식 산정 입력자료 중 강우량으로 산정하는 강우침식인자는 기후변화를 보여주는 인자, 토지피복에 따라 다른 식생피복인자와 보전관리인자는 인간활동을 나타내는 인자로 설정하였다. 강우침식인자는 2010년대 평균값을 활용하여 현재의 유사량을 평가하였으며, 분 단위 자료가 없는 과거의 경우 직접적인 계산에 어려움이 있어, 연평균 강수량과의 관계로 추정한 1980년대 평균값을 활용하여 기후변화로 인한 영향을 평가하였다. 식생피복인자와 보전관리인자는 1980년대 토지이용도를 활용하여 산정한 결과로 인간활동에 의한 유사량 평가에 사용되었다. 대상유역의 유사량은 RUSLE 모형의 토양침식량과 WATEM/SEDEM 유사이동량을 mass balance로 분석하며, 다른 인자들은 고정한 상태로 과거 강우침식인자, 식생피복인자와 보전관리인자를 적용하여 인간활동과 기후변화로 인한 유사량 변화를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.472-472
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• 2015

토양수분은 수문학에서의 물 순환을 비롯한 여러 다양한 자연과학적 분야에 중요한 인자로 활용되고 있다. 본 연구의 대상사면인 지형학적, 토양학적으로 복합적이고, 불균질한 작은 산지사면에서 토양수분의 시공간적 분포에 대한 지형, 토성인자의 영향에 대해 파악하고자 한다. 토양수분은 TDR방식의 모니터링 시스템을 통해 안정적으로 측정이 되었으며, 각 영향인자들은 사면의 지형분석 및 토성분석을 실시하여 확보되었다. 지형인자는 습윤지수, 기여사면면적, 지역적 경사 그리고 토양깊이 인자이며, 토성은 모래, 실트, 점토함량, 가밀도 값을 이용하였다. 사면의 측정된 토양깊이별 토양수분의 시공간적 변동에서의 각 인자와의 상관분석 및 다변량 분석을 통해, 각 영향인자들의 관련성 평가하였다. 사면 전체측정지점들의 토양수분의 시공간적 분포와 영향인자의 상관분석을 통해서 토양수분의 결정에는 지형보다는 토성의 영향이 지배적으로 나타났지만, 모래함량이 높은 토성을 가진 측정지점들에 한해 분석한 결과에서는 지형의 영향은 증가하였고, 토성의 영향은 오히려 줄어들었다. 토양깊이별 상관분석에서는 토양깊이 10cm의 각 인자와의 관련성이 30, 60cm보다 높은 것으로 나타났다. 토양수분변화에 따른 각 인자와의 상관계수 변화는 토양수분이 약 28~32%정도의 포화되기 전의 습윤한 조건일 때, 각 인자들과의 상관성이 증가한 것으로 나타났다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.38-38
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• 2011

일반적으로 레일마모는 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 또한 레일마모가 발생할 경우 궤도구조의 파괴를 촉진시킴으로써 차량 및 궤도유지보수비를 크게 증가시킨다. 따라서 구간 특성 및 환경 영향 인자 등 현장에서 발생하는 마모 원인을 체계적으로 분석함으로써 마모를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. CART(Classification And Regression Tree; 분류와 회귀나무) 분석은 패키지화된 좋은 분류 및 예측도구 기법으로 나무의 상위 분리수준에서 일반적으로 나타나는 가장 중요한 입력변수들을 사용하는 등의 입력변수를 선정하는 경우 매우 유용하다. 본 연구에서는 다변수 구간특성 및 환경인자를 고려한 검측 자료 상관관계 분석을 위한 회귀 나무기반 모델(TBM: Tree Based Model) 분석 수행을 위해 지하철 2호선 마모 데이터와 마모 데이터에 영향을 미치는 각종 다변수 구간특성 및 환경인자를 사용하였다. 2호선 지하철의 구간특성 인자 및 환경인자는 레일의 종류, 레일의 위치, 도상, 곡률반경, 캔트 슬랙 및 운행 일수 등으로 구분하였다. 레일의 종류는 ks-50kg과 ks-60kg 두 종류의 레일이 있으며, 레일의 위치는 지상과 지하로 크게 구분할 수 있다. 도상은 콘크리트 도상, 자갈 도상과 일부 구간의 방진상 콘크리트 도상으로 구분할 수 있으며, 곡률반경은 직선구간과 완화곡선 구간 및 최소 250m부터 627m까지 분포된 원 곡선 구간으로 구분할 수 있다. 캔트 간격은 최소 96cm 부터 120cm 간격으로 구분하며, 슬랙은 5~9cm에 분포하고, 운행 기간은 해당 기간 동안 유지보수 이력이 없는 구간을 선정하여 2005년부터 2006년까지 4번에 걸쳐 검측된 지하철 2호선 내선 마모데이터를 사용하였다. 총 X1부터 X7까지 총 7개의 구간특성 또는 환경특성을 영향인자로 선정하였으며, 이러한 영향인자에 의해 결정되는 종속 인자로 Y1인 직마모와 Y2인 측마모를 선정하여 이 중 실질적으로 지하철 궤도의 성능 평가에 주요 판단인자로 사용되는 측마모와 구간특성 및 환경영향인자와의 상관관계 분석을 수행하였다. 해당 마모 데이터가 검측되는 기간 동안 유지보수 이력이 없는 12272 point의 데이터를 검출하였고 CART 프로그램을 이용하여 데이터를 분석하였으며, CART 프로그램의 해석을 위해 종속변수인 직마모량은 각 검측 지점의 마모량에 해당하는 등급으로 변환하여 분석을 수행하였다. 레일의 마모에 영향을 미치는 구간특성 및 환경인자와 종속 변수로 사용된 레일의 마모량 사이의 CART를 이용한 상관관계 분석은 실제 구조물에서 영향인자간의 상관 관계와 유사하며, 추후 연구에서는 이를 바탕으로 하여 정량화된 검측 데이터를 종속변수로 하여 구간특성 또는 환경인자 등 외부 영향인자를 고려한 궤도 검측데이터와의 상관관계 분석을 수행할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.219-219
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• 2020

하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.152-152
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• 2023

하천의 건강성을 평가하기 위해 일반적으로 수생태계 건강성 지표(TDI, BMI, FAI, HRI, RVI)가 사용되고 있다. 이 지표는 5가지 등급으로 구분하여 매우 좋음(A), 좋음(B), 보통(C), 나쁨(D), 매우나쁨(E)으로 구분된다. 하지만, 하천의 건강성 관점에서 수질, 토지이용, 지리적 특성, 경관지수와의 상관성을 바탕으로 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 하천의 수생태계 건강성에 영향을 미치는 환경적 인자들과의 관계성을 분석하여 수생태계 건강성이 '좋음'에 해당되는 하천으로 분류하고자 한다. 이를 통해 환경적 인자들의 임계값을 산출하여 하천 관리에 대한 구체적인 우선순위 설정 방안을 제안하고자 한다. 낙동강대권역을 대상으로 수질, 토지이용, 지리적 특성, 경관지수의 여러 변수 중 수생태계 건강성과의 관계에서 대표성을 나타낼 수 있는 환경적 인자를 선정하기 위하여 정준상관분석(CCA)을 수행하였다. 또한 모델 기반의 클러스터 분석을 활용하여 소권역별로 수생태계 건강성이 '좋음'에 해당할 확률을 파악하고, 여기에 해당하는 소권역에 대하여 각각의 환경적 인자에 대한 임계값을 정량적으로 평가하였다. 본 연구에서는 하천의 환경 인자들과의 관계를 분석하여 수생태계 건강성을 평가하고 하천 관리에 대한 구체적인 우선순위를 파악하는 방법을 제안한다. 주성분 분석 및 모델 기반 클러스터 분석을 사용하여 각 소권역에 대한 환경 인자의 임계값을 평가하고, 정책 결정자들이 하천의 건강성을 유지하고 개선할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.

• 한국노년학
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• v.34 no.2
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• pp.349-367
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• 2014

The purpose of this study is to investigate the relationships between socio-economic position(SEP), environmental exposures, and health of older people in Korea. This study used the data from 'Environmental Exposures and Their Health Effect in Korean Elderly Population'. The sample includes a total of 563 elderly people who were 60 years of age or older. Data on SEP, environmental exposure, and health impact were collected and analyzed using descriptive statistics and multivariate regressions. As a result, study participants' SEP including age, family type, monthly expenditure, type of house, and region was significantly associated with environmental exposure. Also, while adjusting for SEP, environmental exposure such as allowing indoor smoking was associated with self-rated health and depression of study participants. The study findings showed inequality in environmental exposure and health outcomes by SEP in Korean elderly. Environmental exposure was associated with health outcome even after adjusting SEP, and this implied that environmental exposure could be a critical factor in explaining heath inequality by SEP. Further studies are necessary to better understand the causal relationships among SEP, environmental exposure, and health outcomes.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.310-313
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• 2002

본 연구는 공간특성이 서로 다른 두 공간, 주거/사무공간의 조명환경에 대한 평가구조를 비교 검토하고 각 공간의 행위에 적합한 조명환경을 제시하고자 슬라이드 사진을 이용한 평가실험을 실시하였다. 평가대상 슬라이드수는 주거공간이 28장, 사무공간이 26장이다 실험은 각 공간별로 분위기항목과 행위항목에 대해 각각 실시하였다. 평가항목은 분위기항목이 21가지, 행위항목이 14가지이다. 각 공간의 평정치를 이용하여 인자분석을 실시한 결과, 주거공간과 사무공간 모두 <활동성>,<안정감),<고급감)의 3인자축이 추출되었다. 그러나, 주거공간의 경우는 <활동성>인자축이 평가축을 이루었으며, 사무공간의 경우는 <고급감>인자축이 평가축을 이루었다. 행위항목의 인자분석 결과는 주거공간의 경우, <작업행위>,<휴식행위>,<단란행위>의 3인자축이, 사무공간의 경우 <작업행위),<휴식행위>의 2인자축이 추출되어 주거공간의 경우, 활동성 평가가 높은 조명환경은 작업행위에 적합하며 반대로 활동성평가가 낮은 조명환경일수록 휴식행위에 적합한 것으로 나타났다 사무공간의 경우도 마찬가지로 작업행위에 가장 큰 영향을 미치는 분위기 인자는 활동성으로 나타나 활동성평가 높을수록 작업행위에 적합하며, 후식행위는 평가성 평가가 높은 조명환경에 적합한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.329-333
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• 2019

안전한 수공구조물의 설계를 위하여 가장 큰 홍수량이 유발되는 지속시간 즉, 임계지속시간을 적용할 필요가 있다. 임계지속시간은 유역의 지형 인자 특성에 따라 상이 하다. 다양한 연구자들에 의하여 임계지속 시간은 유역의 지형 인자를 고려하여 추정할 수 있고, 이의 추정에 지형 인자를 고려하는 것이 합리적인 것으로 제안하였다. 본 연구에서는 기존에 발표된 임계지속시간 추정에 관련된 연구 성과를 분석하고, 이를 토대로 다양한 지형특성을 포함하고 있는 유역의 하천에 대하여 지형 인자가 임계지속시간을 추정에 기여하는 중요도를 분석하였다. 각 지형 인자의 중요도 판단 지표로는 베타계수를 활용하였다. 형상계수의 크기에 따라 지형 인자의 중요도는 상이 하였다. 임계지속시간을 지형 인자를 활용하여 회귀모형으로 추정할 때 각 인자의 중요도를 고려하여 변수를 선택하면 상관성이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1578-1582
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• 2007

SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용한 수문 환경인자 예측에 있어서 적절한 소유역의 분할은 그 결과에 매우 중요한 영향을 미친다. 소유역의 크기, 규모 및 분할개수에 따라 유역모델링 과정과 그 결과에 큰 영향을 미치기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 SWAT 모형의 거동 특성과 유역수준별 소유역 분할에 대한 기준을 제시할 목적으로 낙동강의 제1지류이자 국제수문개발계획(International Hydrologic Project, IHP)의 국내 대표유역 중 하나인 위천 유역을 대상으로 하여 각 유역별 소유역 분할 수에 따른 연평균 유출, 유사량 및 환경인자의 변화를 검토하였다. 여기서, SWAT 모형의 적용을 위하여 DEM, 토지이용도/토지피복도, 토양도 등의 GIS 자료와 강우량 및 기상자료를 이용하였다. 이로부터 본 논문은 위천 유역에 대한 적정 소유역 분할 기준을 제시하였으며, 이를 바탕으로 모형 구축시간 및 모의시간 단축할 수 있어 모형의 적용 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.