• 지질공학
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• 제32권3호
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• pp.411-420
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• 2022

최근 환경, 과학, 사회 등 다양한 분야에서 원격 탐사를 활용한 연구가 활발해지고 있다. 원격탐사를 활용한 연구의 결과가 수치적인 결과뿐만 아니라 사회 및 과학적 문제 해결과 예방하는데 있어 중요한 역할을 하고 있다. 이 논문은 갯벌 환경을 대상으로 원격탐사 기술을 활용하여 제공되는 데이터와 각 데이터의 연관성을 말하고자 하는데 목적을 두고 있다. 원격 탐사 중 인공위성을 활용한 고해상도 데이터를 얻어 갯벌 조류로에 대한 정보를 알아보고자 한다. 침식과 퇴적, 간조, 만조 등의 원인으로 생성되는 갯벌의 조류로는 갯벌 경사에 대한 정보와 생태계에 대한 정보를 내재하고 있다. 따라서 갯벌의 전체적인 조류로를 분석하는 것은 매우 중요한 연구 중에 하나라고 볼 수 있다. 본 논문은 TanDEM-X를 통해 DEM(Digital Elevation Model, 수치표고모델)을 생성하며, DEM은 조류로를 생성하는데 가장 기본적인 데이터로 활용이 된다. 이번 연구 지역은 강화도 갯벌로 서해안 중부에 위치한 갯벌이다. 연구 결과로 생성된 조류로를 분석해보면 강화도 갯벌의 경사 방향과 조류로의 형태 등 다양한 정보를 파악 할 수 있다. 또한 갯벌의 입도분포, 경사도, 밀도도 등의 데이터와 본 연구에서 추출한 조류로와의 연관성이 높은 점을 고려하여 해당 연구의 결과가 앞으로 갯벌 연구에 DEM 데이터의 활용에 대한 중요성과 필요성이 높아지고 양질의 결과를 얻을 수 있다라는 기대를 가져본다.

• 대순사상논총
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• 제27집
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• pp.283-317
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• 2016

이 연구는 서구 윤리사상과의 대비를 통해 대순사상의 무자기 개념에 나타난 상생적 윤리관의 특징을 드러내고자 하는 시도이다. 논의를 위해 서구 규범윤리의 두 축을 이루는 칸트의 의무론적 윤리학 및 밀의 공리주의와 대비하여 무자기 개념이 지니고 있는 상생적 특성을 검토한다. 나아가 대순사상의 맥락에서 오늘날 논의되고 있는 덕 윤리적 특성을 새롭게 제시한다. 자연권사상에 기반하여 개인과 사회 전체의 권익을 보호하는 데 방점을 둔 의무론이나 공리주의 윤리학과 대비할 때, 대순사상의 윤리관은 동양의 수행론적 전통에 입각해 있다. 여기서 무자기는 수도의 목적이면서도 윤리도덕 수행의 근간으로써 도와 인격의 완성을 위해 진실된 마음과 언행을 행해야 하는 기반이다. 이 점에서 최고선을 추구하는 덕 윤리학적 요소가 전제되어 있다. 한편, 무자기에 나타난 의무론적 측면은 도통을 목적으로 인륜을 바로 하고 도덕을 밝혀나가는 수도 개념과 맞물려, 하늘로부터 부여받은 천성 그대로의 본성을 회복해야 하는 당위로 나타난다. 또 수도의 목적인 도통을 이루기 위해서는 인륜도덕을 실천해야 하기에, 무자기의 실천 또한 상생적이어야 한다는 목적론적 설명구조를 보여준다. 이렇듯 상호 긴밀하게 연관된 제 윤리관의 중층적 요소는 상생윤리와 관련하여 그 상생적 측면을 한층 잘 드러내고 있다. 특히 해원상생의 이념과 관련하여 무자기는 '척을 짓지 않고, 남을 잘되게 하는' 인륜 실현의 근간이자 천지자연의 법리로 제시된다. 또 이 개념은 양심에 기반을 두기에 신명과의 상생조화를 의미하는 신인 조화와도 연관된다. 나아가, 신도로부터 출발하여, 상생윤리로 펼쳐지는 무자기는 누스바움이 제시한 덕 윤리 모델에 대한 새로운 대안으로서 제시된다. 이렇듯, 대순사상에서 '스스로의 마음을 속이지 않는다'는 의미로서 무자기는 양심과 인륜도덕에 기반하는 것이기에 인예의지의 발현으로서 자연스럽게 남을 위한 실천으로 이어지는 상생적 개념이다. 기준이 양심과 인륜이기에, 물이 위에서 아래로 흐르듯이, 본성을 실현하는 과정으로서 상생의 실천으로 이어지게 되는 것이다. 이로써, 무자기에 나타난 상생적·관계론적 사유는 서구윤리에 대한 대안으로서 이기심과 소외를 극복할 수 있는 한층 효과적 윤리관으로 제시될 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제2권1호
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• pp.28-36
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• 2001

Objective: To provide a systematic overview of the effects of various parameters on contrast enhancement within the same population, an animal experiment as well as a computer-aided simulation study was performed. Materials and Methods: In an animal experiment, single-level dynamic CT through the liver was performed at 5-second intervals just after the injection of contrast medium for 3 minutes. Combinations of three different amounts (1, 2, 3 mL/kg), concentrations (150, 200, 300 mgI/mL), and injection rates (0.5, 1, 2 mL/sec) were used. The CT number of the aorta (A), portal vein (P) and liver (L) was measured in each image, and time-attenuation curves for A, P and L were thus obtained. The degree of maximum enhancement (Imax) and time to reach peak enhancement (Tmax) of A, P and L were determined, and times to equilibrium (Teq) were analyzed. In the computed-aided simulation model, a program based on the amount, flow, and diffusion coefficient of body fluid in various compartments of the human body was designed. The input variables were the concentrations, volumes and injection rates of the contrast media used. The program generated the time-attenuation curves of A, P and L, as well as liver-to-hepatocellular carcinoma (HCC) contrast curves. On each curve, we calculated and plotted the optimal temporal window (time period above the lower threshold, which in this experiment was 10 Hounsfield units), the total area under the curve above the lower threshold, and the area within the optimal range. Results: A. Animal Experiment: At a given concentration and injection rate, an increased volume of contrast medium led to increases in Imax A, P and L. In addition, Tmax A, P, L and Teq were prolonged in parallel with increases in injection time The time-attenuation curve shifted upward and to the right. For a given volume and injection rate, an increased concentration of contrast medium increased the degree of aortic, portal and hepatic enhancement, though Tmax A, P and L remained the same. The time-attenuation curve shifted upward. For a given volume and concentration of contrast medium, changes in the injection rate had a prominent effect on aortic enhancement, and that of the portal vein and hepatic parenchyma also showed some increase, though the effect was less prominent. A increased in the rate of contrast injection led to shifting of the time enhancement curve to the left and upward. B. Computer Simulation: At a faster injection rate, there was minimal change in the degree of hepatic attenuation, though the duration of the optimal temporal window decreased. The area between 10 and 30 HU was greatest when contrast media was delivered at a rate of 2 3 mL/sec. Although the total area under the curve increased in proportion to the injection rate, most of this increase was above the upper threshould and thus the temporal window was narrow and the optimal area decreased. Conclusion: Increases in volume, concentration and injection rate all resulted in improved arterial enhancement. If cost was disregarded, increasing the injection volume was the most reliable way of obtaining good quality enhancement. The optimal way of delivering a given amount of contrast medium can be calculated using a computer-based mathematical model.

• 대한지리학회지
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• 제31권2호
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• pp.138-159
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• 1996

해방후 50년간 우리 나라의 자연지리학 연구는 주로 지형학과 기후학에 의해 주도 되어 왔다. 자연지리학이 지니는 종합적인 학문적 성격에도 불구하고 개별 각론들이 독자적 으로 연구되어 왔고 그 연구 대상이나 연구 방법이 워낙 다양하기 때문에, 자연지리학 연구 의 전체적인 방향성이나 패러다임을 찾기가 힘들다. 지난 50년간 우리 나라 자연지리학 연 구중에서 지형학과 기후학을 제외한 나머지 연구를 자연지리학 일반으로 간주하고 이들 연 구를 자연지리학 총론, 토양지리학, 식물지리학, 수문지리학, 인간과 자연 환경이라는 주제로 구분해 정리하였다. 원래 자연지리학이 추구하던 통합적 접근방법이 점차 사라지고 자연지 리학 각론들이 각기 이웃한 지구과학과 밀접한 관계를 맺으면서 발전하여 왔다. 다학문적 해결책만이 유일한 대안이 되어 버린 환경 시대를 맞아, 자연지리학이 자연 환경에 대한 고 유의 통합적 접근 방법으로 재무장하여 환경 문제에 대한 주도적 학문으로 부활되기를 기대 한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제24권2호
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• pp.208-225
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• 2019

동해의 평균 표층 순환과 표층 해류의 변동성을 이해하기 위하여 1991년부터 2017년까지 동해를 지나간 표층 뜰개들의 궤적을 분석하였다. 표층 뜰개 자료를 분석하여 동해 표층 해류들을 그 주경로 별로 분류하고, 이들 해류의 변동을 조사하였다. 동한난류는 한국 동해안을 따라 북쪽으로 흐르며 $36{\sim}38^{\circ}N$에서 이안한 후 동해 중앙($131{\sim}137^{\circ}E$)에서 동쪽으로 흐른다. 이때 해류 경로의 평균 위도는 $36{\sim}40^{\circ}N$의 범위를 가지며, 남북으로 큰 진폭을 갖고 사행한다. 표층 뜰개 경로의 평균 위도가 $37.5^{\circ}N$ 이남(이북)일 때 사행진폭이 상대적으로 크며(작으며) 진폭은 약 100 (50) km이다. 동해 중앙에서 표층 뜰개들은 $37.5{\sim}38.5^{\circ}N$를 따라 동쪽으로 흐르는 경로를 가장 빈번하게 지나간다. 동해 북부 블라디보스토크 연안에 투하된 표층 뜰개들은 연안을 따라 남서쪽으로 이동하다가 일본분지 서쪽에서 반시계방향 순환을 따라 남동쪽으로 이동한 후 $39{\sim}40^{\circ}N$에서 동쪽으로 사행하여 이동한다. 다음으로 동해를 $0.25^{\circ}$ 간격으로 격자를 나누어 각 격자를 통과하는 표층 뜰개들의 이동 속도 벡터 자료로 동해 평균 표층 해류 벡터장과 속력장을 구하였다. 그리고 $0.5^{\circ}$ 격자 간격으로 해류장의 분산타원을 계산하였다. 울릉분지 서쪽에서는 동한난류의 경로가 매년 변화하고, 야마토분지에서는 해류의 사행과 소용돌이가 많아 해류의 변동성(분산)이 크다. 표층 뜰개의 주 이동 경로, 평균 해류 벡터장, 분산을 모두 반영하여 표층 뜰개 자료에 근거한 동해 표층 해류 모식도를 제시하였다. 이 연구는 그동안 인공위성 고도계 자료를 이용하여 구한 표층 지형류와 해양수치모델로 모의한 해류를 중심으로 연구해 왔던 동해 표층 순환을 라그랑지 관측 자료를 통해 정리했다는 데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• Ocean and Polar Research
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• 제28권4호
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• pp.407-413
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• 2006

돌돔 치어의 사육 관리 및 생체역학 모델 결정을 위한 기초자료를 수집하기 위해 수온과 광주기에 따른 산소 소 비율을 조사하였다. 절식한 돌돔(평균 무게 $21.5{\pm}1.9g$ 총 180마리) 치어를 대상으로 네 가지 수온(10, 15, 20, $25^{\circ}C$ 세 가지 광주기(24L:0D, 12L:12D, 0L:24D)에 따라 유수식 형태의 호흡실을 이용하여 24시간 동안 5분 간격으로(3반복) 산소 소비율을 측정하였다. 수온과 광주기 그리고 두 인자의 상호작용 모두가 돌돔 치어의 산소 소비율에 유의한 영향을 미쳤다.(P<0.001). 각 광주기 조건에서 수온 상승에 따라 산소 소비율은 유의적으로 증가하였다(P<0.001). 10, 15, 20그리고 $25^{\circ}C$에서의 시간당 평균 산소 소비율은 각각 $202.1{\sim}403.4,\;306.7{\sim}502.2,\;536.7{\sim}791.0$ 그리고 $879.9{\sim}1,077.4mg\;O_2\;kg^{-1}h^{-1}$였으며, $Q_{10}$ 값은 $10{\sim}15,\;15{\sim}20,\;20{\sim}25^{\circ}C$에서 각각 $1.58{\sim}2.30,\;2.44{\sim}3.06,\;1.86{\sim}2.69$이었다. 모든 수온 조건에서 연속 명기(24L:0D)일 때 산소 소비율은 연속 암기(0L:24D)일 때보다 유의하게 높았다(P<0.001). l2L:12D의 명기에서의 산소 소비율은 같은 조건의 암기 때보다 유의하게 높은 산소 소비율을 보였다(P<0.001). 결론적으로, 돌돔 치어 사 육시 고수온 및 긴 낮 시간이 유지될 때 사육수의 산소 결핍 현상에 주의를 기울여야 한다.

• 환경영향평가
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• 제25권5호
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• pp.345-356
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• 2016

본 연구에서는 GA와 QUAL2K를 통합한 QUAL2Kw 모형을 이용해서 수질모형 매개변수의 자동 보정 방법을 비교 분석하였다. 발전 속도가 빠른 원주시의 배출 오염부하의 영향을 크게 받는 섬강에 QUAL2Kw 모형을 적용하였고, 전 구간 단일 매개변수를 적용하는 방법과 구간별 매개변수를 적용하는 두가지 방법으로 자동보정 방법을 비교 분석하였다. CV(RMSE)의 오차와 GA의 적합도 분석결과 구간별 매개변수 방법이 단일 매개변수 방법보다 정밀도가 다소 높은 것으로 나타났으므로 본 연구에서는 구간별 매개변수 방법으로 계산한 자동보정 결과를 채택하였다. 검보정된 QUAL2Kw 모형을 섬강 수질관리를 위한 세가지 시나리오에 대해 적용해서 수질 개선 효과를 분석하였다. 원주하수처리장 방류수질을 개선하는 시나리오 1에서는 중권역 대표지점인 섬강 4-1지점의 BOD와 TP 농도가 각각 17.7%, 29.1% 감소되었고, 원주천 유입직후 섬강에서는 BOD와 TP 농도가 각각 50.4%, 40.5% 감소하여 섬강 수질 개선효과가 크다. 원주취수장을 폐쇄하고 섬강 이외의 수계에서 원주 일대에 광역상수도를 공급하는 시나리오 2에서는 섬강 중하류부의 유량이 증가함에 따라 섬강 본류의 수질이 소폭 개선된다. 원주천 합류 직후 섬강에서 BOD가 0.18mg/L, TP가 0.0063mg/L 감소하였다. 시나리오 3에서는 시나리오 1과 시나리오 2의 대안을 동시에 계획하는 것으로서 시나리오 1보다 섬강 수질이 소폭 더 개선된다. 시나리오별 수질 예측결과 원주하수처리장의 방류수질을 개선하는 것이 섬강 수질개선에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 특히 원주천 합류직후 섬강 수질이 크게 개선된다. 원주취수장을 폐쇄하고 타 수계에서 광역상수도를 통해 원주 지역에 상수도를 공급하는 방안도 섬강 수질을 소폭 개선할 수 있다.