• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권6호
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• pp.35-50
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• 2022

As the water shortage has become a noticeable issue due to climate change, forests play an importance role as the provider of water supply service. There is, however, little information about the relationships between the factors used in the estimation of water supply service and coarse pore fraction of forest soil which determines the potential of water supply. To find out whether there would be an amelioration in the scoring system of water supply service estimation, we examined all factors except meteorological one and additionally, analyzed 4 extra factors that might be related with coarse pore fraction of soil. A total of 2,214 soil samples were collected throughout South Korea to measure coarse pore fractions from 2015 to 2020. First, the result of average coarse pore fraction of all samples showed 32.98±6.59% which was consistent with previous studies. And the results of non-parametric analysis of variance indicated that only two of eleven factors that was used in the scoring system matched the results of coarse pore fraction of forest soils. Tree canopy coverage showed no difference among categories, and slope also showed no significance at level of 0.05 in the linear regression analysis. Additionally, the applicability of 4 extra factors were confirmed, as the result of coarse pore fractions of soil samples were different for various categories of each factor. Therefore, the scoring system of water supply service of forest should be revised to improve accuracy.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권4호
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• pp.563-575
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• 2022

콩명나방은 콩과작물 특히 팥을 가해하는 해충으로 알려져 있다. 본 연구는 콩명나방의 생물적 특징을 알아보기 위해 발육단계별 발육기간, 성충의 수명과 번식능력을 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, 34℃ 항온조건에서 조사하였다. 알은 모든 항온조건에서 부화하였고 유충은 16~31℃ 온도조건에서 성공적으로 성충까지 발육을 완료하였다. 알의 발육기간은 31℃까지 온도가 상승할수록 짧아지다가 이후 온도에서 길어지는 경향을 보였다. 유충, 번데기의 발육기간과 성충수명은 온도가 상승할수록 감소하였다. 콩명나방 발육단계별 발육 최저, 최고 한계는 LRF와 SSI모델을 이용하여 계산하였고 발육영점온도와 유효적산온일도는 선형회귀분석을 이용하였다. 1령 유충 부화부터 성충출현까지의 발육영점온도와 유효적산온일도는 12.8℃와 280.8DD였다. SSI모델을 이용하여 추정한 부화부터 성충출현까지 발육최저 및 최고온도는 14.2℃과 31.9℃였고 이들간의 차이 즉 발육적정온도범위는 17.7℃였다. 온도와 관련된 콩명나방 성충의 생존, 수명, 산란기간, 산란수 자료들을 이용하여 산란모형을 작성하였다. 본 연구에서 제시한 온도발육모형과 산란모형은 야외에서 콩명나방의 개체군동태를 이해하고 콩과작물의 종합적인 해충군관리체계 확립에 기여할 것으로 보인다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권4호
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• pp.577-590
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• 2022

콩줄기명나방은 콩과작물 특히 팥을 가해하는 해충으로 알려져 있다. 본 연구는 온도가 콩줄기명나방의 발육단계별 발육기간, 성충의 수명과 산란특성에 미치는 영향을 파악하고자 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, 34, 36℃ 항온조건에서 조사하였다. 알과 유충은 7, 10, 13℃를 제외한 항온조건에서 다음 생애단계로 성공적으로 발육하였다. 알, 유충, 번데기의 발육기간은 온도가 상승할수록 짧아지는 경향을 보였다. 콩줄기명나방 발육단계별 발육 최저, 최고 한계는 LRF와 SSI모델을 이용하여 계산하였고 발육영점온도와 유효적산온일도는 선형회귀분석을 이용하였다. 1령 유충 부화부터 성충출현까지의 발육영점온도와 유효적산온일도는 13.5℃와 384.5DD로 추정되었다. SSI모델을 이용한 부화부터 성충출현까지 발육 최저 및 최고온도는 19.4℃과 39.8℃였고 이들간의 차이 즉 발육적정온도범위는 20.4℃였다. 성충은 16℃와 34℃ 범위에서 부화하는 알을 생산하였고, 25℃에서 최대 약 416마리의 자손을 낳았다. 노화율, 나이별 생존율, 나이별 누적산란율, 온도의존 산란수에 관련된 성충모델들이 작성되었다. 본 연구에서 제시한 온도발육모형과 산란모형은 야외에서 콩줄기명나방의 개체군동태를 이해하고 콩과작물의 종합적인 해충군관리체계를 마련하는데 기초기반자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권3호
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• pp.435-447
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• 2022

어리팥나방은 콩을 가해하는 Matsumuraeses속 해충으로 알려져 있다. 본 연구는 어리팥나방의 개체군동태를 예측하기 위하여 발육단계별 발육기간, 성충의 수명과 번식능력을 10, 13, 19, 22, 25, 28, 31℃ 항온조건에서 조사하였다. 알은 조사된 모든 항온조건에서 부화하였고, 유충은 10, 13, 31℃를 제외한 온도조건에서 성공적으로 성충으로 발육하였다. 발육단계별 발육기간과 성충 수명은 온도가 상승할수록 감소하였다. 어리팥나방 발육단계별 발육영점온도와 유효적산일은 선형회귀방법을 이용하여 추정하였고 발육최저, 최고한계는 LRF와 SSI모델을 이용하여 계산하였다. 1령 유충 부화부터 성충출현까지의 발육영점온도와 유효적산일은 10.2℃와 492.04DD였다. SSI모델을 이용한 부화부터 성충출현까지 발육최저 및 최고온도는 16.7℃과 29.1℃였고 이들간의 차이 즉 발육적정온도범위는 12.4℃였다. 온도와 관련된 어리팥나방 성충의 생존과 산란특성을 이용하여 산란모형을 작성하였다. 본 연구에서 제시한 온도발육모형과 산란모형은 어리팥나방의 개체군모형 작성과 콩 작물의 종합적인 해충군관리체계 확립에 기여할 것으로 보인다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권3호
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• pp.461-473
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• 2022

팥나방은 콩과작물 특히 팥을 가해하는 해충으로 알려져 있다. 본 연구는 팥나방의 생물적 특징을 알아보기 위해 발육단계별 발육기간, 성충의 수명과 번식능력을 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, 34℃ 항온조건에서 조사하였다. 알은 7℃와 34℃를 제외한 모든 항온조건에서 부화하였고 유충은 13~28℃ 온도조건에서 성공적으로 성충으로 발육하였다. 알의 발육기간은 25℃까지 온도가 상승할수록 짧아지다가 이후 온도에서 길어지는 경향을 보였다. 유충, 번데기의 발육기간과 성충수명은 온도가 상승할수록 감소하였다. 팥나방 발육단계별 발육 최저, 최고 한계는 LRF와 SSI모델을 이용하여 계산하였고 발육영점온도와 유효적산온일도는 선형회귀분석을 이용하였다. 1령 유충 부화부터 성충출현까지의 발육영점온도와 유효적산일은 9.1℃와 264.5DD였다. SSI모델을 이용한 부화부터 성충출현까지 발육최저 및 최고온도는 20.0℃과 32.3℃였고 이들간의 차이 즉 발육적정온도범위는 12.3℃였다. 온도와 관련된 팥나방 성충의 생존과 산란특성을 이용하여 산란모형을 작성하였다. 본 연구에서 제시한 온도발육모형과 산란모형은 야외에서 팥나방의 개체군동태를 이해하고 콩과작물의 종합적인 해충군관리체계 확립에 기여할 것으로 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.197-208
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• 2022

암반층이 얕은 깊이에서 출현하는 국내 지층 조건과 지하 공간의 활용도 증가로 인해서, 발파에 의한 굴착은 여전히 이용되고 있다. 발파 천공 이후에 존재하는 물이 있는 조건에서 실시되는 표준 발파는 폭굉압력 감소, 일정 장약량 사용, 디커플링과 같은 기술적인 어려움이 있다. 하지만, 기존의 표준 발파 공법을 대체할 만한 공법이 없는 실정이다. 본 논문에서는 건공화 펌프 시스템을 이용하여, 천공 내부에 존재하는 물을 제거하는 건공화 ANFO (Ammonium Nitrate Fuel Oil) 발파와 발파 성능의 비교를 위해서 추가적으로 표준 발파를 수행하였다. 각각의 발파 공법에서 계측된 진동 속도 데이터들과 환산거리의 함수로 이루어진 경험적인 발파진동 추정식을 이용하여, 최소제곱법에 의한 선형회귀분석을 실시하고, 궁극적으로 발파 성능을 정량적으로 분석하였다. 그 결과, 건공화 ANFO 발파에서 진동 감쇠가 더 크게 발생하고, 암반 파쇄에 더 많은 에너지를 소비하여, 더 가까운 거리에서 진동 허용 기준을 만족하는 진동 속도를 보였다. 또한, 표준 발파의 발파 진동 영향권이 건공화 ANFO 발파보다 더 멀리 있고, 발파 패턴의 범위가 더 넓은 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행된 현장 발파 실험 결과로부터, 건공화 ANFO 발파 공법의 발파 성능이 효율적임을 확인하였다.

• 사회복지연구
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• 제42권3호
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• pp.267-290
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• 2011

본 연구는 인구학적 특성, 사회경제적 특성, 건강위험행동, 가족관계 만족도가 우리나라 노인 인구 집단의 건강 수준 차이에 미치는 요인을 찾고자 한다. 본 연구를 위해 한국복지패널조사 3차 조사(2008년)의 65세 이상 가구를 추출하여 다중회귀분석을 이용하여 건강 수준 차이에 영향을 미치는 요인을 살펴보도록 한다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 노인의 정신 건강 수준을 가늠하는 지표로서 우울감에 영향을 미치는 요인에 대해 보면, 교육 수준이 낮을수록, 소득이 적을수록, 음주를 하지 않을수록, 가족관계 만족도가 낮을수록 노인의 우울감이 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 노인의 주관적 건강상태에 미치는 요인을 보면, 교육 수준이 낮을수록, 소득이 적을수록, 음주를 하지 않을수록, 가족관계 만족도가 낮을수록 주관적 건강상태가 낮은 것으로 나타났다. 또 가족관계 가운데서도 노인의 배우자와의 관계, 노인의 자녀와의 만족도는 우울감과 주관적 건강상태에 영향을 미쳤다. 이와 같은 결과를 바탕으로 다음과 같은 제언을 할 수 있다. 첫째, 건강 수준의 취약집단인 여성노인을 위한 특화된 정책이 필요하다. 둘째, 건강 수준이 낮은 저소득, 저학력 노인 집단의 건강 수준을 끌어올리기 위한 특화된 정책이 필요하다. 셋째, 노인들의 건강에 영향을 미치는 가정생활 만족도를 높이기 위한 새로운 접근이 요구된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.93-110
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• 2023

최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.49-62
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• 2023

급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.