• Ocean and Polar Research
• /
• 제25권3호
• /
• pp.237-247
• /
• 2003

The temporal dynamics of the meiofauna community in Marian Cove, King George Island were observed from January 22 to October 29 1996. Generally, 14 taxa of metazoan meiofauna were found. Nematodes were dominant comprising 90.12% of the community, harpacticoid 6.55%, and Kinorhynchs 1.54%. Meiofauna abundance increased monthly from January to May 1996, while varying in abundance after August 1996. Overall mean abundance of metazoan meiofauna was $2634ind./10cm^2$ during the study periods, which is about as high as that found in temperate regions. Nematodes were most abundant representing $2399ind./10cm^2$. Mean abundance of harpacticoids, including copepodite and nauplius was $131ind./10cm^2$ by kinorhynchs $(26ind./10cm^2)$. The overall abundance of other identified organisms was $31ind./10cm^2$ Other organisms consisted of a total of 11 taxa including Ostracoda $(6ind./10cm^2)$, Polycheata $(7ind./10cm^2)$, Oligochaeta $(8ind./10cm^2)$, and Bivalvia $(6ind./10cm^2)$. Additionally, protozoan Foraminifera occurred at the study area with a mean abundance of $263ind./10cm^2$. Foraminiferans were second in dominance to nematodes. The dominant taxa such as nematodes, harpacticoids, kinorhynchs and the other tua were trained and extensively scattered in the map through the Kohonen network. The temporal pattern of the community composition was most affected by the abundance dynamics of kinorhynchs and harpacticoids. The neural network model also allowed for simulation of data that was missing during two months of inclement weather. The lowest meiofauna abundance was found in August 1996 during winter. The seasonal changes were likely caused by temperature and salinity changes as a result of meltwater runoff, and the physical impact by passing icebergs.

• 한국태양에너지학회 논문집
• /
• 제29권3호
• /
• pp.19-27
• /
• 2009

In this study, Urban Climate Simulation was performed by 3-Dimensional Urban Canopy Model. The characteristics of urban climate were analyzed combining artificial land coverage, building size, heat production from the air conditioning and topographic conditions as physical variables which affects urban climate characteristics. The results are as follows. (1) The aspects of the urban climatal change is derived to be related to the combination of the building coverage ratio, building height and shading area. According to the building height, the highest temperature was increased by $2.1^{\circ}C$ from 2-story to 5-story building and the absolute humidity by 2.1g/kg maximum and the wind velocity by 1.0m/s was decreased from 2-story to 20-story building. (2) Whole heat generation was influenced by the convective sensible heat at the lower building height and by the artificial heat generation at the higher one over 20-story building influence to some extent of the building coverage ratio. The effect of the altitude is not more considerable than the other variables as below $1^{\circ}C$ of the air temperature. In the last, deriving the combination of building coverage and building height is needed to obtain effectiveness of the urban built environment planning at the point of the urban climate. These simulation results need to be constructed as DB which shows urban quantitative thermal characters by the urban physical structure. These can be quantitative base for suggesting combinations of the building and urban planning features at the point of the desirable urban thermal environment as well as analyzing urban climate phenomenon.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.520-520
• /
• 2023

제주도 동부 중산간 지역은 화산암으로 구성된 지하지질로 인해 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델 등을 활용한 지하수위의 예측이 어렵다. ANN에 적용되는 활성화함수에 따라 지하수의 예측성능은 달라질 수 있으므로 활성화함수의 비교분석 후 적절한 활성화함수의 사용이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 5개 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent(tanh), Rectified Linear Unit(ReLU), Leaky Rectified Linear Unit(Leaky ReLU), Exponential Linear Unit(ELU))를 제주도 동부 중산간지역에 위치한 2개 지하수 관정에 대해 비교분석하여 최적 활성화함수 도출을 목표로 한다. 또한 최적 활성화함수를 활용한 ANN의 적용성을 평가하기 위해 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory(LSTM) 모델과 비교분석 하였다. 그 결과, 2개 관정 중 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관정은 ELU 함수, 상대적으로 작은 관정은 Leaky ReLU 함수가 지하수위 예측에 적절하였다. 예측성능이 가장 낮은 활성화함수는 sigmoid 함수로 나타나 첨두 및 최저 지하수위 예측 시 사용을 지양해야 할 것으로 판단된다. 도출된 최적 활성화함수를 사용한 ANN-ELU 모델 및 ANN-Leaky ReLU 모델을 LSTM 모델과 비교분석한 결과 대등한 지하수위 예측성능을 나타내었다. 이것은 feed-forward 방식인 ANN 모델을 사용하더라도 적절한 활성화함수를 사용하면 최신 순환신경망과 대등한 결과를 도출하여 활용 가능성이 충분히 있다는 것을 의미한다. 마지막으로 LSTM 모델은 가장 적절한 예측성능을 나타내어 다양한 인공지능 모델의 예측성능 비교를 위한 기준이 되는 참고모델로 활용 가능하다. 본 연구에서 제시한 방법은 지하수위 예측과 더불어 하천수위 예측 등 다양한 시계열예측 및 분석연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.35-49
• /
• 2014

서울과 주변을 포함하는 수도권에서 발생하는 열섬현상의 특성들을 정량적으로 이해하기 위하여 GIS 및 AWS 관측 자료들을 이용하여 여름과 겨울 야간 기온분포의 공간 경향 그래프를 작성하였다. 또한 기온 변동성에 영향을 미치는 요인들과 31개 AWS 지점들의 야간 평균기온과의 상관성을 분석을 하였다. 그 결과, 야간 평균기온(2004년~2011년) 최고지점과 최저지점의 차이는 여름 $4.5^{\circ}C$, 겨울 $7.1^{\circ}C$ 임을 확인하였다. AWS 지점들 주변의 국지적 지표특성과 기온과의 상관성 분석 결과, 지점별 야간 평균 기온과 반경 1km 이내의 인공피복의 상관계수가 여름(0.84)과 겨울(0.78) 모두에서 높게 나타나 지표면 피복이 중규모적인 도시 열환경 관리에 있어 다른 요인들보다 더 큰 영향을 주는 요인임을 확인하였다. 한편 수도권 야간기온에 대한 회귀모형을 변수선택법을 이용하여 개발한 결과 1km 규모에서 보다 200m 규모에서 상세한 지표특성 변수가 선택됨을 알 수 있었는데, 규모에 따른 모형의 설명력에는 큰 차이가 없었다. 따라서 200m 정도의 상세한 지표특성 자료를 이용하는 기후분석 모델의 구현이 가능함을 알 수 있었으며, 모델의 설명력은 1km 수준으로 분석하였을 때와 비슷한 수준인 57%(겨울)~72%(여름)이었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권4호
• /
• pp.273-283
• /
• 2020

지하수자원의 변동성 및 취약성 평가를 위한 지하수위의 정량적 예측은 매우 중요하다. 이를 위해 다양한 시계열 분석 기법과 머신러닝 기법 등이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 제주도 한경면 지역에 설치된 11개 지하수위 관측정의 일 수위자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘의 하나인 Long short term memory (LSTM)에 기반한 예측 모델을 개발하였다. 제주도의 지하수위는 일반적으로 조석에 의한 자기상관성이 높고 강수에 의한 영향이 잘 반영되는 것으로 알려져 있다. 이러한 자료 특성을 고려한 입출력 텐서를 구성하기 위해 각 지하수 관측정의 수위변동 관측 자료와 같은 기간의 강수량 자료를 추가 입력자료로 선택하였다. 4계절을 나타내는 초기 365일 자료를 이용하여 LSTM 모델을 학습시켰으며 나머지 자료를 검증에 활용하여 예측 모델의 적합도를 평가하였다. 모델의 개발은 Python기반 딥러닝 프레임워크인 Keras를 이용하였고, 학습속도를 향상시키고자 NVIDIA CUDA 아키텍처를 도입하였다. LSTM 모델을 이용하여 지하수위 변화를 학습시키고 검증한 결과 결정계수가 평균 0.98로 나타나 개발된 예측모델의 적합성이 매우 높은 것으로 확인되었다.

• 한국조경학회지
• /
• 제36권2호
• /
• pp.14-23
• /
• 2008

한강은 대한민국 수도 서울을 가로지르는 거대한 스케일의 매력적인 강이다. 그러나 근대화 과정에서 일괄적 인 호안공사로 직강화 되어 본연의 자연스러움과 하천의 건강성을 점차 상실하였다. 이를 극복하고 한강 중심의 개혁을 통해 수변도시 서울의 이미지를 확고히 하여 고급 브랜드화 하겠다는 한강르네상스 계획이 진행 중이다. 본 연구는 한강르네상스 사업의 일환으로 진행된 여의도 한강공원 국제 설계경기 공모 당선작의 설계전략과 내용을 서술하고자 한다. 계획의 주안점은 기본적으로 여의도 한강공원이라는 새로운 워터프런트의 정체성을 대변하는 3가지 이슈를 가지고 접근하였다. 첫째, 여의도는 비록 개발에 의해 인공적인 섬으로 변했지만 한강에서 과거의 기억을 가지는 유일한 공간이다. 모래섬의 서정성과 물가의 감성적인 기억을 가지는 장소로 계획하고자 하였다. 둘째, 한강르네상스 프로젝트의 6가지 지구 중 서로 마주 보고 있는 용산과 여의도는 중심지 역으로서 국제적인 금융, 업무지 역으로 조성된다. 용산의 철저히 도시적인 모습에 반해, 목가적 풍경과 고층건물이 절묘하게 어우러지는 색다른 풍경의 여의도 워터프런트를 제안하여 용산과의 적극적인 상호관계를 형성하고자 하였다. 마지막으로, 본 계획안에서는 현상공모 범위 밖인 여 의도공원과 본 현상공모 대상인 여의도 한강공원 관계를 재설정해 보고자 하는 것이었다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제30권2호
• /
• pp.228-242
• /
• 2016

본 연구는 모밀잣밤나무 등이 분포하여 식생학적 가치가 높은 비진도 상록활엽수림의 식물군집구조 특성을 파악하고자 진행하였다. TWINSPAN과 DCA에 의한 군락분류 결과, 모밀잣밤나무군락, 모밀잣밤나무-곰솔군락, 참식나무-동백나무군락, 굴피나무군락, 졸참나무-낙엽활엽수군락, 사방오리나무군락, 곰솔군락으로 구분되었다. 상록활엽수림은 교목층과 아교목층에서 모밀잣밤나무, 참식나무, 동백나무의 세력이 우세하여 인위적인 간섭에 의한 교란이 없다면 당분간 현상태를 유지할 것이다. 굴피나무군락은 상록활엽수인 참식나무에 의해, 졸참나무-낙엽활엽수군락은 상호경쟁에 의해 식생의 변화가 예상되었다. 난대림의 일반적인 천이경향은 곰솔, 낙엽활엽수를 거쳐 후박나무, 구실잣밤나무, 참식나무 등 상록활엽수림으로 진행되는 것을 예측하고 있는 바, 비진도의 곰솔, 낙엽활엽수 우점지역도 장기적으로 이들 수종으로 천이가 진행될 것이다. 종다양도는 곰솔자연림군락(1.2739), 졸참나무-낙엽활엽수군락(1.2325), 낙엽활엽수군락(1.1807), 사방오리나무군락(1.0854)이 높은 반면에, 상록활엽수가 우점하는 모밀잣밤나무군락, 참식나무-동백나무군락, 곰솔 산불피해지 군락은 0.7380~0.8416으로 낮았다. 토양산도(pH)는 4.72~6.33, 전기전도도는 34.5~127.9uS/cm, 유기물함량은 3.4~17.4%이었다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제36권5호
• /
• pp.507-524
• /
• 2022

우리나라 난온대 도서지역을 광범위하게 조사해 TWINSPAN분석을 통해 식생을 유형화한 후에 유형별 입지환경과 군집구조 특성을 밝혔다. 이를 바탕으로 식생유형별 복원전략을 도출하여 난온대림 복원계획의 방향성을 제시하고자 했다. 식생유형은 명료하게 8개로 나뉘었는데 군락 I~IV는 후박나무, 구실잣밤나무 등이 우점한 양호한 상록활엽수림 이었다. 반면, 군락 V~VIII은 곰솔림과 낙엽활엽수림, 인공조림지로 난온대 지역의 퇴행천이 식생이었다. DCA분석 결과로 도출된 환경요인은 해발고(최한월 평균기온)와 해안선에서 거리(내염성)였다. 2가지 환경요인에 따라 후박나무림, 구실잣밤나무림, 가시나무류림 유형으로 난온대림 분포패턴이 명료해졌다. 3가지 식생유형을 복원대상지의 입지환경을 고려해 복원목표 식생으로 적용하는 것이 합리적이다. 군락 V~VIII에는 곰솔, 낙엽활엽수 등이 수관층을 형성했는데 종자 확장력이 강한 상록활엽수종이 하층에 빈번하게 출현해, 상록활엽수림으로 식생천이 가능성이 컸다. 도서지역에 산림이 사라진 황폐지는 협소하지만, 곰솔림과 낙엽활엽수림 등의 퇴행천이된 식생이 대면적을 이룬다. 이곳을 상록활엽수림으로 갱신하는 복원전략이 탄소중립 실현과 생물다양성 증진 측면에서 효과성이 더 클 수 있다.

• 한국환경과학회지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.679-687
• /
• 2008

In this study, we implemented landslide distribution of Jeju Island using ANN and GIS, respectively. To do this, we first get the counter line from 1:2,5000 digital map and use this counter line to make the DEM. for the evaluate the land slide susceptibility. Next, we abstracted slop map and aspect map from the DEM and get the land use map using ISODATA classification method from Landsat 7 images. In the computation processes of landslide analysis, we make the class to the soil map, tree diameter map, Isohyet map, geological map and so on. Finally, we applied the ANN method to the landslide one and calculated its weighted values. GIS results can be calculated by using Acrview program and produced Jeju landslide susceptibility map by usign Weighted Overlay method. Based on our results, we found the relatively weak points of landslide ware concentrated to the top of Halla mountains.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.15-25
• /
• 2015

The growth of impermeable layers in the city center due to today's urban development is emerging as a major cause of urban heat island effects as well as recurring inland flood damages. In order to cope with such disasters caused by climatic changes, an artificial ground afforestation system is suggested as a fundamental solution that addresses both water environment and heat environment. For the afforestation system to replace the current disaster prevention facilities, quantitative performance verification through related numerical analysis models and actual survey monitoring is necessary. Therefore, this study seeks to propose the performance predication method for the heat environment of the afforestation system by looking into correlations between measurements by physical vegetation indicators such as LAI and FVC and forecasts from FASST, a vegetation canopy model used by US Corps of Engineers.