• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.3 no.3
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• pp.189-200
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• 2016

The species distribution model would be a useful tool for understanding how invasive alien species spread over the country and what environmental variables contribute to their distributions. This study is focused on the potential distribution of two invasive alien species, the common ragweed (Ambrosia artemisiifolia) and knotgrass (Paspalum distichum) in the Korean Peninsula. The maximum entropy (Maxent) model was used for the prediction of their distribution by inferring their climatic environmental requirements from localities where they are currently known to occur. We obtained their presence data from the Global Biodiversity Information Facility and the Korean plant species databases and bioclimatic data from the WorldClim dataset. As a results of the modelling, the potential distribution predicted by global occurrence data was more accurate than that by native occurrence data. The variables determining the common ragweed distribution were precipitation of the driest month and annual mean temperature. Both annual and the coldest quarter mean temperatures were critical factors in determining the knotgrass distribution. The Maxent model could be a useful tool for the prediction of alien species invasion and the management of their expansion.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.171-174
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• 2007

본 논문에서는 다기준 의사결정방법 중에 하나인 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 상수도관의 개량 우선순위 결정 및 노후화에 영향을 가장 많이 주는 위험요인을 평가할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 3단계의 계층구조로 구성되어 있으며, 1단계에서는 AHP를 이용하여 우선순위를 예측하고자 하는 관망에 대해서 평가 인자들에 대한 출력값을 산출한다. 2단계에서는 1단계에서 계산된 값들을 이용하여 물리적 척도와 환경적 척도 값을 산출하고, 최종 3단계에서 산출값들을 이용하여 우선순위를 결정하도록 구성되어 있다. 제안된 방법은 FCP에 의한 기존 연구와 비교함으로써 타당성을 검증하였다.

• Korean Journal of Social Welfare
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• v.37
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• pp.357-379
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• 1999

In recent years, the subject of peer rejection in school settings has received increased attention in the massmedia and counseling literature. This study focused on the effect of individual and environmental factors on peer rejection. Dependent variable was the number of perpetrating peer rejection and independent variables were psychological, behavioral, familial factors, exposure of peer rejection and perception about school policies. Ordered Probit model was employed because of the nature of limited dependent variable. The data were collected from 714 middle-school student in Seoul. Major findings were as follows. First of all, the adolescents who has aggression and problematic behaviors in school were more likely to participate in peer rejection. Second, negative parent-children relationships and the family structure didn't have significant effects on peer rejection. And there were not a significant effect of attitude toward academic value and academic achievement on peer rejection. Third, environmental risk factors such as negative peer relationship and the exposure to rejection had a significant increasing effect on peer rejection. But consistent school policies didn't have a significant effect. In conclusion, this study confirmed that peer rejection in school settings was affected by school environment such as negative-peer relationship, and exposure to rejection. Therefore, comprehesive and systematic intervention programs should be required to ensure that all the pupils at school have a right to learn in a safe and fear-free environment.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.151-151
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• 2016

하천 유역의 수자원관리에 있어서 홍수 및 가뭄 기간에 유출의 규모와 빈도와 같은 유출특성을 신뢰할 수 있도록 예측하는 것은 매우 중요하다. 수문모형은 이러한 유역의 신뢰성 있는 유출량 예측을 위해 이용되며, 수문모형의 결과물은 수문순환 과정의 공간적 표출이나 매개변수 추정방법 등 다양한 요인에 매우 민감하게 반영된다. 대부분의 수문모형 매개변수들은 해당 유역의 특성이나, 홍수 및 가뭄과 같은 극단적 유출상황에 따라 설정되어 있지 못한 실정이며, 이는 모형의 신뢰성 있는 보정 및 유출량 모의를 보다 정밀하게 수행하지 못하는 원인으로 작용하게 된다. 본 연구의 목적은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 유역의 하천 유출량을 모의함에 있어서 홍수 및 가뭄년, 평년의 유출특성이 모형의 매개변수 추정에 미치는 영향을 분석하고자 하는 것이다. 이를 위해, 안성천 유역($1,658.7km^2$)을 대상으로 유역 내 3지점의 기상관측소(이천, 수원, 천안)를 대상으로 40년(1976~2015)동안의 일 기상자료를 수집하여 SWAT 모형을 구축하였다. 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에 대하여 다양한 목적함수($R^2$, NSE, RMSE, PBIAS)를 활용하여 각각의 조합된 기간의 극단적 유출특성에 초점을 맞추어 검보정을 수행하였다. 이후 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에서의 유출량의 규모와 빈도에 영향을 미치는 매개변수를 도출하고 민감도를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.237-238
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• 2002

과산화수소는 광화학적 이차 생성물질이며 대기의 산화상태를 알려주는 지시자의 역할을 한다. H2O2 는 O3의 광분해로 시작되는 광화학 반응 중 HO2 radical 의 self reaction(HO2＋ HO2＋M$\longrightarrow$H2O2＋M)으로 주로 생성된다(Lee,2000). 대기 내 수명이 1-2일인 과산화수소를 측정하므로써 오존의 대표적인 전구물질인 NOx와 VOC를 산화시키는 OH, HO2 라디칼의 농도를 예측할 수 있고 궁극적으로 오존을 저감하는 대책을 세우는데 필요한 요인으로 사용된다. (중략)

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.24 no.4
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• pp.178-185
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• 2023

Rapid urbanization and advancements in technology have led to a surge in the number of automobiles, resulting in frequent traffic accidents, and consequently, an increase in human casualties and economic losses. Therefore, there is a need for technology that can predict the risk of traffic accidents to prevent them and minimize the damage caused by them. Traffic accidents occur due to various factors including traffic congestion, the traffic environment, and road conditions. These factors give traffic accidents spatiotemporal characteristics. This paper analyzes traffic accident data to understand the main characteristics of traffic accidents and reconstructs the data in a time series format. Additionally, an LSTM-MLP based model that excellently captures spatiotemporal characteristics was developed and utilized for traffic accident prediction. Experiments have proven that the proposed model is more rational and accurate in predicting the risk of traffic accidents compared to existing models. The traffic accident risk prediction model suggested in this paper can be applied to systems capable of real-time monitoring of road conditions and environments, such as navigation systems. It is expected to enhance the safety of road users and minimize the social costs associated with traffic accidents.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.52-52
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• 2022

남조류 (cyanobacteria)의 대량증식에 의한 녹조현상은 수질 악화 및 수중 생태계에 악영향을 끼친다. 기존 연구에서는 시아노박테리아 증식에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인을 식별하였다. 특히, 최근 (2020)에 수행된 한 연구는 2013년부터 2018년까지 4대 강에 위치한 16개의 지점에서수집된 세 가지 환경 변수, 수온, 유속 및 인(phosphorus)농도 데이터를 사용하여 시아노박테리아 발생에 대한 예측 모델을 개발하였으며 온도가 남조류에 발생에 대한 가장 지배적인 요인임을 시사하였다. 온실가스 배출에 의한 기온의 상승으로 특징되는 기후변화는 전 지구에 급격한 환경변화를 유발하고 있으며 이는 남조류 증식에도 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 한국의 4대 강에서 다년간 수집된 수온(℃) 및 녹조 (cells/㎖) 데이터에 기반하여 온도-환경변수 민감도 (scaling)를 분석함으로써 기후변화와 남조류 증식의 연관성을 판단해 보고자 한다.

• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• v.16 no.3
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• pp.274-284
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• 1997

Pesticide runoff from crop fields is the important concern in environment because it may affect aquatic ecosystem and human. And it is essential to find out the amount of runoff and evaluate the possible effect on aquatic organisms for the human and environmental risk assessment. However, no definite guidelines have been established and related researches are not active in Korea since too many factors were involved in pesticide runoff and it was hard to predict it by using simple data. Therefore, various runoff studies with natural field, simulated rain/field, and computer models were reviewed for the general aspect of experiments and results.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.2
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• pp.61-69
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• 1999

In this study, the productivity factors of software maintenance are categorized into the three areas such as maintainer characteristics, software technical characteristics and maintenance environment characteristics. And the various regression analyses are performed for searching the most significant model by using actual project's data. At conclusion, an linear model including new variables derived from factor analysis to estimate the effort for software maintenance project is suggested.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.359-366
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• 2000

기업의 환경에서 이-메일(e-mail)은 회사내의 업무흐름을 완전히 뒤바꾸며 혁명적인 변화를 이끌고 있다. 업무 공간의 극복, 사내 커뮤니케이션의 극대화 등 이-메일이 제공하는 장점이 매우 많다. 그러나 최근 사회적 문제가 되고 있는 스팸 메일(spam mail)의 등장은 이러한 장점의 커다란 반대급부를 제공한다. 스팸메일이란 인터넷이용자들에게 원하지도 않았는데 무작위로 발송되는 광고성 이-메일을 일컫는 말로, 벌크(bulk)메일, 정크(junk)메일, 언솔리시티드(Unsolicited)메일과도 유사한 의미로 사용된다. 스팸메일은 사용자들로 하여금 스트레쓰의 요인이 되게 함은 물론, 이를 발신하고 수신하는 과정에서 이용되는 서버에 엄청난 부하를 줄 뿐만 아니라, 공공의 성격을 지니는 네트웍 자원을 아무런 비용의 지불 없이 독점하게 되는 좋지 않은 결과를 가져오게 된다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 기법 중 분류(classification tack) 문제에 적웅이 활발한 인공신경망 (artificial neural networks)과 의사결정나무(decision tree)기법을 이용하여 스팸메일의 분류와 예측을 가능케 하는 모형을 구축한다.