• 한국수자원학회논문집
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• 제54권3호
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• pp.157-166
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• 2021

효율적인 댐 운영을 위해서는 높은 신뢰도를 기반으로 하는 유입량 예측이 요구된다. 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 데이터 기반의 예측 방법 중 하나인 딥러닝을 댐 유입량 예측에 활용하였다. 그 중 시계열 자료 예측에 높은 성능을 보이는 Sequence-to-Sequence 구조기반의 Long Short-Term Memory 딥러닝 모형(LSTM-s2s)을 이용하여 소양강 댐의 유입량을 예측하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 상관계수, Nash-Sutcliffe 효율계수, 평균편차비율, 그리고 첨두값 오차를 이용하였다. 그 결과, LSTM-s2s 모형은 댐 유입량 예측에 대한 높은 정확도를 보였으며, 단일 유량 수문곡선 기반의 예측 성능에서도 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통해 홍수기와 이수기에 수자원 관리를 위한 효율적인 댐 운영에 딥러닝 모형의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권2호
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• pp.103-109
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• 2022

To maintain improved image quality in mammography, the quality control process is performed using the ACR (American college of radiology) phantom. In addition, many studied were performed by fabricating the customized breast phantom to provide more information in mammography. Thus, the purpose of this study was to evaluate the image quality by designing the modified ACR phantoms. The five modified acrlylic ACR phantoms were designed by considering insert position and phantom thickness. The phantoms were consisted of 4.5, 3.0, and 1.5 cm in terms of phantom thickness, and 3.0, 2.0, and 0.5 cm in terms of insert position, respectively. The acquired images were evaluated by PSNR (peak signal to noise ratio), RMSE (root mean square error), CC (correlation coefficient), CNR (contrast to noise ratio), and COV (coefficient of variation). Based on the similarity analysis, the result is suitable between conventional and new designed phantoms. In addition, the CNR and COV results in terms of insert position showed that image quality for 0.5 cm was 2.3 and 27.4% improved compared with 2 and 3 cm, respectively. According to phantom thickness results, the CNR result for 1.5 cm and COV result for 4.5 cm were 50.1 and 62.7% improved compared with that those conditions. In conclusion, we confirmed that the image quality depends on the breast size and thickness through modified ACR phantom study.

• 한국산업보건학회지
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• 제24권1호
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• pp.65-73
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• 2014

Objectives: The purposes of this study are to investigate workers' exposures to respirable particles generated in taconite mines and to compare two metric methods for mass concentrations using direct-reading instruments. Methods: Air monitorings were conducted at six mines where subjects have been exposed primarily to particulate matters in crushing, concentrating, and pelletizing processes. Air samples were collected during 4 hours of the entire work shift for similarly exposure groups(SEGs) of nine jobs(N=37). Following instruments were employed to evaluate the workplace: a nanoparticle aerosol monitor(particle size range; 10-1000 nm, unit: ${\mu}m^2/cc$, Model 9000, TSI Inc.); DustTrak air monitors($PM_{10}$, $PM_{2.5}$, unit: $mg/m^3$, Model 8520, TSI Inc.); a condensation particle counter(size range; 20-1000 nm, unit: #/cc, P-Trak 8525, TSI Inc.); and an optical particle counter(particle number by size range $0.3-25{\mu}m$, unit: #/cc, Aerotrak 9306, TSI Inc.). Results: The highest airborne concentration among SEGs was for furnace operator followed by pelletizing maintenance workers in number of particle and surface area, but not in mass concentrations. The geometric means of $PM_{2.5}$ by the DustTrak and the Ptrak/Aerotrak were $0.04{\mu}m$(GSD 2.52) and $0.07{\mu}m$(GSD 2.60), respectively. Also, the geometric means of RPM by the DustTrak and the Ptrak/Aerotrak were $0.16{\mu}m$(GSD 2.24) and $0.32{\mu}m$(GSD 3.24), respectively. The Pearson correlation coefficient for DustTrak $PM_{2.5}$ and Ptrak/Aerotrak $PM_{2.5}$ was 0.56, and that of DustTrak RPM and Ptrak/Aerotrak RPM was 0.65, indicating a moderate positive association between the two sampling methods. Surface area and number concentration were highly correlated($R^2$ = 0.80), while $PM_{2.5}$ and RPM were also statistically correlated each other($R^2$ = 0.79). Conclusions: The results suggest that it is possible to measure airborne particulates by mass concentrations or particle number concentrations using real-time instruments instead of using the DustTrak Aerosol monitor that monitor mass concentrations only.

• 한국환경보건학회지
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• 제30권5호
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• pp.378-387
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• 2004

This study was carried to investigate the emission characteristics of mercury from domestic and industrial MSW (municipal solid waste) incinerator stacks. The mercury concentration levels of flue gas from 32 MSW incinerators stacks selected were above the criteria level ($5{\mu}g/S\;m^3$). MSWI facilities exceeding the criteria levels in Korea are due to the poor units comparison of combustion chamber(CC)-cyclone(CY)-stack. So, the mercury from MSW incinerators stack were suspected to contaminate the natural system unless the MSW incinerators were properly controlled. Mean-while, the relationship between mercury concentration and temperature of flue gas in MSW incinerator stacks were examined at two temperature ranges (Group A : $29.85{\sim}327.63^{\circ}C$, Group B : $446.9{\sim}848.15^{\circ}C$). The mercury concentration in flue gas with high temperature range was higher than that of flue gas with low temperature rage. This mean that the temperature of flue gas plays an important role in mercury control in MSW incinerator. The emission characteristics oi mercury was also evaluated by using the correlation matrix between the mercury and NOx, $PM_{10}$, moisture (MO.) at both low temperature and high temperature flue gas ranges. The mercury concentration was mainly affected by NOx, $PM_{10}$. moisture (MO.) at low temperature range, while the mercury concentration at high temperature flue gas was mainly affected by NOx, moisture (MO.). From these results, it was suggested that the temperature of cooling system and the air pollution control device should be properly regulated in order to control mercury of flue gas in MSWI incinerator.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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• pp.416-421
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• 2003

To develop an easy, low-cost method for evaluating the degree of weathering by radioactive prospecting, radioactive prospecting and the investigation of the degree of weathering were carried out in the southern Kitakami massif of Iwate Prefecture, Japan, in which weathering granitic rocks was distributed. Fifty outcrops in the study area were selected, and strength of the gamma-rays emitted from the weathering bedrock of $^{40}K,\;^{214}Bi,\;and\;^{208}Tl$ was measured for 15 minutes at each point. At the same points, soil hardness was measured on the surface of the outcrop with a Yamanaka soil penetration tester. In addition, 100cc samples of each outcrop were taken with the sampler. The samples were analyzed by XRD, and the kind of the rock-forming minerals containing K was identified. We then compared the degree of weathering and the radioactive prospecting results by using K as an indicator. The relation between $^{40}K/^{208}Tl$ gamma rays counting rate by the radioactive prospecting and the hardness index showed a positive correlation as a result of the investigation, and the correlation coefficient ($R^2$) was 0.67.Moreover, when $^{40}K/^{208}Tl$ gamma rays counting rate emitted from the bedrock was low, the number of rock-forming mineral species containing K was also low. Thus, it was found that $^{40}K/^{208}Tl$ gamma rays counting rate measured by the radioactive prospecting could be used as an indicator of the degree of weathering.

• 자원환경지질
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• 제34권4호
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• pp.375-383
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• 2001

Topex/Poseidon 위성의 레이더 고도계 관측값으로부터 동해의 해수면을 추출하여 울릉도, 포항과 속초/묵호의 조위계로부터 추출된 해수면과 비교하였다. 정확한 위성 해수면을 추출하기 위해 대류권, 전리층, 및 해양 조석값 등을 보정한 후, 한시간 간격의 조위계 자료를 위성자료에 맞추어 10일간격으로 리샘플링하여 두 해수면의 시계열 분석을 실시하였고 이들을 통계적으로 비교하였다. 보정에 사용된 조석값에 대한 주기특성을 조사한 결과 175.5일, 87.7일, 62.3일, 58.5일, 49.5일과 46.0일 주기에서 알리아싱이 나타났고, 이들에 의한 영향을 제거하기 위해 200일을 기준으로 저역통과필터링을 적용하였다. 또한 파동수대비법을 적용하여 다양한 주파수를 주기별로 분석하고 두 해수면 사이의 공통된 성분을 추출하여 위성 해수면과 조위계 해수면과의 상관계수를 크게 향상시켰다. 울릉도, 포항, 속초/묵호에서 두 해수면 사이의 초기 상관계수는 각각 0.46, 0.26과 0.15로 울릉도에서의 값이 가장 큰 이유는 울릉도가 해안선에서 멀리 떨어진 곳이기 때문에 위성 관측값의 오차가 가장 작기 때문인 것으로 사료된다. 200일 기준의 필터링을 적용했을 때의 상관계수는 0.59, 0.30과 0.30으로 각각 28, 15, 100% 증가되었고, 두 해수면의 성분 중 서로 양(+)으로 대비되지 않는 성분을 제거한 후 상관계수가 각 각 0.86, 0.85와 0.84로 87%, 227%과 460% 증가되었다. 이로써 필터링과 파동수대비법을 동시에 사용하는 것이 정확한 해수면 추출의 가장 효과적인 방법으로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권7호
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• pp.892-903
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• 2020

태풍 내습 시 신속하고 정확한 해일고 예측은, 연안재해 대응에 필수적인 요소이다. 이러한 해일고의 예측을 위해서 기존에는 태풍예측정보를 수치모델에 적용하여 예측자료를 생산하는 것이 대부분 이였다. 이러한 방법은 대용량의 컴퓨팅 자원과 시간이 소요된다는 단점이 있다. 최근에는 인공지능 기반으로 신속하게 예측자료를 생산하는 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 본 연구에서는 인공지능 기반 해일고 예측을 수행하였다. 인공지능 적용을 위해서는 많은 수의 학습자료가 필요하게 되며, 기왕 발생태풍은 개수가 한정되어 있어 본 연구에서는 TCRM(Tropical Cyclone Risk Model)을 통하여 합성태풍을 생성하고, 이를 폭풍해일 모델에 적용하여 해일고 자료를 생성한 후, 학습자료로 활용하였다. 인공지능으로 예측한 해일고와 실제 발생 태풍에 대한 비교 결과, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.09 ~ 0.30 m, CC(Correlation Coefficient)는 0.65 ~ 0.94, 최대 해일고의 ARE(Absolute Relative Error)는 1.0 ~ 52.5 %로 분석되었다. 특정 태풍/지점에서는 다소 오차가 크게 나타나고 있으나, 향후 학습자료의 최적화 등을 통하여 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권10호
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• pp.691-701
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• 2017

본 연구에서는 장기예보자료 기반의 장기 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄사상을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측 및 과거재현 자료를 활용하였으며, 다양한 지속기간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 ROC (Receiver Operating Characteristic)및 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근 오차)을 수행하여 전망정보의 활용성을 평가하였다. ROC 분석결과, SPI(3)는 2개월, SPI(6)은 3개월, SPI(9)는 4개월, SPI(12)는 5개월까지 ROC score 약 0.70 이상으로 산정되었다. 예보선행시간별 상관계수 및 평균제곱근오차의 경우, 2개월 선행시간 SPI(3)은 0.60, 0.87, 4개월 선행시간 SPI(6)은 0.72, 0.95, 5개월 선행시간 SPI(9)는 0.75, 0.95, 6개월 선행시간 SPI(12)는 0.77, 0.89로 상관계수는 높게, 평균제곱근오차는 낮게 산정되어 활용성이 있는 것으로 판단된다.

• 농약과학회지
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• 제6권3호
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• pp.209-217
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• 2002

Metalaxyl 살균제 저항성(RPC)과 감수성(SPC) 고추역병균주(Phytaphthora capsici)들에 대한 2-N-benzyl-5-phenoxy-3-isothiazolone 유도체들의 살균활성을 비교분자 유사성 지수분석(CoMSIA)과 홀로그램 구조-활성 관계(HQSAR) 방법으로 분석하였다. 두 균주의 살균활성에 대한 PLS 계산결과, 교차 확인값($q^2$)과 Pearson 상관계수($r^2$) (CoMSIA: RPC; $q^2=0.675,\;r^2=0.942$, SPC; $q^2=0.350,\;r^2=0.876$ 및 HQSAR: RPC; $q^2=0.519,\;r^2=0.869$, SPC; $q^2=0.483,\;r^2=0.990$)를 비교한 바, 두 방법 모두 양호한 분석 결과를 나타내었다. 그리고 CoMSIA 등고도로부터 특히, RPC에 대한 선택적인 살균활성 요소는 phenoxy-기의 meta, para(C1-C6) 위치에 소수성이 작고 입체적으로 크지 않은 H-결합 받게가 치환 될 경우이었으며 CoMSIA 보다는 HQSAR 방법이 높은 예측성을 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.289-300
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• 2024

본 연구의 목적은 물리적 분포형 유출 모형인 GRM (Grid based rainfall-Runoff Model)을 이용하여 댐 유입량을 모의함으로써 연속형 모의에 대한 GRM 모형의 적용성을 평가하는 것이다. GRM 모형은 기존에 강우-유출 사상의 모의를 위해서 개발되었으나, 최근에 연속형 모의가 가능하도록 개선되었다. 대상 유역은 충주댐 유역, 안동댐 유역, 용담댐 유역, 섬진강댐 유역이며, 500 m × 500 m의 공간 해상도로 유출 모형을 구축하였다. 모의 기간은 21년(2001년~2021년)이다. 모의결과의 평가는 17년 기간(2005년~2021년)에 대해서 수행하였으며, 17년 전체 자료(total duration), 풍수기(6월~9월, wet season), 갈수기(10월~5월, dry season)의 3개 자료 기간으로 구분하고, 각 댐의 관측된 일유입량과 비교하였다. 모의결과의 적합도 평가는 Nash-Sutcliffe efficiency 계수(NSE), Kling-Gupta efficiency 계수(KGE), 상관계수(CC), 총용적 오차(VE)를 사용하였다. 모의된 댐 유입량의 평가결과 total duration과 wet season에서 관측자료를 잘 재현할 수 있었으며, dry season에서도 저유량 자료의 불확실성을 고려할 때 양호한 모의결과를 나타내었다. 연구결과 GRM 모형의 연속형 모의기법은 적절히 구현된 것으로 판단되었으며, 본 연구의 댐 유입량 모의에 충분히 적용성이 있는 것으로 나타났다.