• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.55-63
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• 2014

수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제98권6호
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• pp.791-798
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• 2009

전 지구적인 기후변화에 따라 산림 및 토양탄소의 역할은 탄소 저장고로서 매우 중요하며, 이들의 동태를 연구하기 위해서는 기존의 현장연구뿐만 아니라 적용 가능한 산림모델 연구가 필요하다. 본 연구에서는 산림토양탄 소모델인 Yasso의 주요 입력자료인 과거의 연간 낙엽량 자료를 연륜연대학적 자료구축과정을 통해 생산하고, 위 모델을 이용하여 광릉지역 천연소나무림(Pinus densiflora)의 토양탄소동태를 모의하였다. 연륜연대학적 자료구축과정을 통해 계산된 임분 내 낙엽(침엽, 가지, 줄기, 세근)의 생산량은 1971년부터 2006년까지 지속적으로 증가해왔다. 또한 2006년 낙엽 생산량(침엽, 가지)의 실측값과 추정값을 비교한 결과 유의적인 오차는 없었다. 모의된 30 cm 깊이까지의 토양탄소 저장량의 임분 전체평균은 $46.30{\pm}4.28tCha^{-1}$로 산림의 임목 내 탄소 저장량의 약 53%를 차지했으며, 실측값과 비교하여 유의한 차이 및 오차가 없었다. IPCC A1B 시나리오에 따른 한반도 기후변화추세를 반영한 이 지역의 모의된 토양탄소 추정량은 1971년부터 2041년까지 지속적으로 증가한 후 2100년까지 감소되는 것으로 나타났다. 기후변화를 고려하지 않는 시나리오의 결과와 비교하면 2100년에 이르러 최고 7.58%까지 토양탄소량이 감소될 수 있다. 본 연륜연대학적 자료 구축방법과 Yasso 모델을 이용한 모의과정은 천연소나무림의 토양탄소동태를 추정하는데 유용한 것으로 판단되었다. 향후 더욱 신뢰성 있는 결과를 생산할 수 있도록 연륜연대학적 방법 및 Yasso 모델의 개선과 다양한 환경에서의 적용 및 타당성평가와 같은 후속연구가 필요한 것으로 사료된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권2호
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• pp.235-247
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• 2020

Sulfur-Iodine cycle (SI cycle)은 요오드와 황을 첨가하여 최종적으로 물을 열화학적으로 분해하여 산소와 수소를 생산하는 공정으로 황산분해, 요오드화 수소 분해, 분젠반응 등 세가지 반응들로 이루어져 있다. 분젠 반응은 두가지 공정 중간에 존재하므로 두 반응에 필요한 화학물을 조달하는 역할로 이에 대한 상분리 및 반응기에 대한 분석이 중요하다. 본 연구에서는 50 L/hr 수소를 생산하는 pilot scale의 Sulfur-Iodine Cycle 중 분젠 공정에 대한 모사, 민감도 분석, 민감도 분석을 토대로한 각각 상분리기와 분젠 반응기에 대한 최적 조건을 제시하였다. 열역학 물성치의 계산을 위해 Electrolyte Non-Random Two Liquid (ELECNRTL) model 사용하였다. 모델에 대한 신뢰도 확보를 위해서 실제 pilot scale의 공정 데이터와 검증을 수행하였다. 반응기의 종류를 선정하기 위해 Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)과 Plug Flow Reactor (PFR) 동일한 온도 및 부피 변화에서 SO₂ 전환율을 비교하였다. 상분리기 선정을 위해 3상 분리 시스템(기체-액체-액체)과 액체-기체 분리 후 액체-액체 구조에서 H₂SO₄ 상과 HI_X 상에서의 불순물들을 비교하였다. PFR에서 온도, 지름, 길이를 결정 변수로 SO₂ 전환율을 최대화 하기 위한 최적화를 수행하였는데, 온도 121 ℃와 PFR의 지름이 0.20 m 및 길이 7.6 m 일 때 SO₂ 전환율이 98% 최적 결과임을 확인하였다. 기존 pilot scale과 동일한 운전 조건 하에 PFR의 지름 3/8 inch, 길이 3.0 m, 120 ℃ 일 때 인입 몰량인 I₂ 및 H₂O를 결정 변수로 SO₂ 전환율에 대한 최적화를 수행하였을 때, SO₂ 전환율이 10% 일때 H₂O 및 I₂ 의 인입 몰량은 각각 17%와 22%로 감소하였다. 앞선 조업 조건 최적화 조건 (121 ℃, 지름 0.20 m, 길이: 7.6 m) 경우에는 SO₂ 전환율이 98% 일 때 H₂O가 1% 그리고 I₂가 7% 감소하였다. 상분리기에서 HI_X 상내 H₂SO₄ 최소화하는 목적함수에서 그에 상응하는 온도, I₂와 H₂O를 결정 변수로 설정하였을 때, H₂O 몰량이 기존공정보다 17% 감소하고 I₂ 몰량이 24% 감소하였을 때 최소 불순물이 생성하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1053-1066
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• 2020

이산화황(SO₂)은 대기 중 화학 반응을 통해 2차 대기오염물질을 생성하는 전구체로, 주로 산업활동이나 주거 및 교통 활동 등을 통해 배출된다. 장기간 노출 시 호흡기 질환이나 심혈관 질환 등을 유발하여 인체 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 우리나라에서는 SO₂에 대해 관측소 기반의 모니터링이 수행되고 있으나 이는 공간적으로 연속적인 정보를 제공하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 위성자료와 수치모델 자료를 융합하여 일별 13시를 타겟으로 하는 1 km의 고해상도로 공간적으로 연속적인 SO₂ 지상농도를 산출하였다. 2015년 1월부터 2019년 4월까지의 기간 동안 남한 지역에 대하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하여 SO₂ 지상농도 추정 모델을 개발하였다. 스태킹 앙상블 기법이란 여러가지 기계학습 기법을 두 단계로 쌓는 방식으로 융합하여 단일 모델 대비 더 향상된 성능을 도출하는 방법이다. 본 연구에서는 베이스 모델로는 RF (Random Forest)와 XGB (eXtreme Gradient BOOSTing) 기법이, 메타 모델로는 MLR (Multiple Linear Regression) 기법이 사용되었다. 구축된 모델의 교차검증 결과 메타 모델은 상관계수(R) = 0.69와 root-mean-squared-error(RMSE) = 0.0032 ppm의 결과를 보였으며 이는 베이스 모델의 평균 대비 약 25% 향상된 안정성을 보였다. 또한 모델 구축에 사용되지 않은 기간에 대한 예측 검증을 수행하여 모델의 일반화 가능성을 평가하였다. 구축된 모델을 이용하여 남한 지역의 SO₂ 지상농도 공간분포를 분석한 결과 일반적인 계절성과 배출원의 변화를 잘 반영하는 패턴을 보임을 확인하였다.

• 한국작물학회지
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• 제64권4호
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• pp.353-365
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• 2019

본 연구는 근적외선 분광분석기(NIRS) 예측모델을 설정하여 유전자원 대량분석 체계를 확립하고 그에 따른 국내 외 밀 자원의 단백질 함량에 관한 기초 정보를 제공하고자 하였다. 1. 농업유전자원센터에 보유하고 있는 20,000여 자원 중 1,798자원을 검량 자원으로 선발하였다. 검량자원의 NIR 스펙트럼을 측정하였고, 단백질 함량 습식분석 데이터 입력 등 일련의 통계적 처리 과정을 거쳐 NIRS 예측모델을 설정했다. 검량 자원의 다양성 지수는 0.80이었고, 습식 분석법에 의한 단백질 평균은 13.2%, 함량 구간은 7.0-20.8%였다. 최적화된 NIRS 모델의 R², SEC, Slope은 0.997, 0.132, 1.000이었다. 300자원을 사용하여 외부 검정 과정을 실시하였고 R², SEP, Slope은 0.994, 0.191, 1.013이었다. 최적화된 NIRS 모델과 외부검정 결과의 통계치가 상호 유사하였고, 1에 가까운 R²와 Slope 값, 낮은 SEC와 SEP 값을 볼 때 본 연구에서 설정한 NIRS 모델은 습식 분석법을 대체하여 밀 자원의 단백질 함량 분석에 적용 가능할 것으로 판단되었다. 2. 국내외 수집된 밀 6,794자원의 NIRS 단백질 함량 측정값을 정규분포로 작성하여 특성을 파악했다. 자원의 다양성 지수는 0.79, 단백질 평균은 12.1%, 전체 자원의 임의구간 42.1% 단백질 함량자원 범위는 10-13%이었으며, 68.0%를 차지하는 자원들의 단백질 함량 범위는 9.5-14.7%였다. 3. 전체 6,794자원의 품종 집단 구성은 육성계통 3,128자원, 재래종 2,705자원, 육성품종 961자원이었다. 육성계통 자원의 다양성 지수는 0.80, 단백질 평균은 11.8%, 전체 자원의 68%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 9.2-14.5%였다. 재래종 자원의 다양성 지수는 0.76, 단백질 평균은 12.1%, 전체 자원의 68.0%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 9.8-14.4%였다. 육성품종 자원의 다양성 지수는 0.80, 단백질 평균은 12.8%, 전체 자원의 68.0%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 10.2-15.4%였다. 재래종 자원은 가장 낮은 다양성 지수를 나타냈고, 육성계통과 육성품종은 동일한 다양성 지수를 나타냈다. 육성계통은 가장 낮은 단백질 평균을 나타냈고, 육성품종은 가장 높은 단백질 평균을 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.129-141
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• 2023

작물 모형은 작물의 유전적 특성을 나타내는 품종모수를 요구하며, 품종모수는 작물의 개별 품종별로 추정되어야 한다. 품종모수의 추정에는 고품질의 많은 생육 자료가 요구되지만, 자료의 생산에 상당한 비용이 필요하다. 비교적 낮은 품질의 가용성이 높은 자료를 활용하는 대신, 대량의 랜덤 모수를 생성하고 이를 평가하여 품종모수를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 SIMPLE 작물 모델의 불확도를 최소화하기 위해 품종모수 추정 방식을 비교하고, 두 앙상블 방식과 대한 비교를 하였다. 모수 추정을 위한 Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘에 대한 목적함수로 로그 가능도(log-likelihood: LL)와 generic composite similarity measure (GCSM)를 사용하였다. 또한 품종모수의 평균값을 사용한 예측(E_pm)과 개별 모수들로부터 얻어진 추정값의 평균값(E_em)의 일치도를 분석하여 앙상블 방식에 따른 불확도 변화를 파악하였다. 국내에서 재배되는 사료용 벼 품종인 조우 벼와 영우 벼를 대상으로 품종모수를 추정하였다. 2013년, 2014년, 2016년에 대한 수원, 전주, 나주, 익산에 위치한 실험포장에서 얻은 수량 관측 자료를 사용하였다. 또한 2016년부터 2018년까지 수원에서 보고된 별도의 수량 관측 자료를 사용하였다. 목적함수에 따라 추정된 품종모수의 분포에 차이가 있었다. LL을 통해 얻은 품종모수는 GCSM으로 얻은 품종모수보다 좁은 범위에 분포하였다. 두 가지 앙상블 접근법은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음을 확인하였다. GCSM의 상대적으로 높은 불확도는 수용확률을 조정하여 낮출 수 있다고 사료되고, E_pm의 결과는 기존과 다른 앙상블 방식을 통해 적은 연산을 통해 불확도를 낮출 수 있음을 보인다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제2권1호
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• pp.1-13
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• 2010

A comparative study between a computation and an experiment has been conducted to predict the performance of a Pod type waterjet for cm amphibious wheeled vehicle. The Pod type waterjet has been chosen on the basis of the required specific speed of more than 2500. As the Pod type waterjet is an extreme type of axial flow type waterjet, theoretical as well as experimental works about Pod type waterjets are very rare. The main purpose of the present study is to validate and compare to the experimental results of the Pod type waterjet with the developed CFD in-house code based on the RANS equations. The developed code has been validated by comparing with the experimental results of the well-known turbine problem. The validation also extended to the flush type waterjet where the pressures along the duct surface and also velocities at nozzle area have been compared with experimental results. The Pod type waterjet has been designed and the performance of the designed waterjet system including duct, impeller and stator was analyzed by the previously mentioned m-house CFD Code. The pressure distributions and limiting streamlines on the blade surfaces were computed to confirm the performance of the designed waterjets. In addition, the torque and momentum were computed to find the entire efficiency and these were compared with the model test results. Measurements were taken of the flow rate at the nozzle exit, static pressure at the various sections along the duct and also the nozzle, revolution of the impeller, torque, thrust and towing forces at various advance speed's for the prediction of performance as well as for comparison with the computations. Based on these measurements, the performance was analyzed according to the ITTC96 standard analysis method. The full-scale effective and the delivered power of the wheeled vehicle were estimated for the prediction of the service speed. This paper emphasizes the confirmation of the ITTC96 analysis method and the developed analysis code for the design and analysis of the Pod type waterjet system.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.95-100
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• 2013

대기 중의 가강수량은 시 공간적 변동이 크기 때문에 여러 시스템을 이용한 관측이 이루어지고 있다. 이 연구에서는 GNSS 시스템인 GPS와 GLONASS의 신호를 각각 그리고 통합 이용하여 가강수량을 산출하고 다른 관측시스템의 측정값과 상호비교하여 정확도를 검증하였다. 비교 관측시스템으로 라디오존데와 마이크로파 복사계를 이용하였고 세 개의 시스템은 동일한 장소에 설치되어 있어 상호간의 비교 및 관측값 특성을 분석하는데 용이하였다. 각 시스템 별로 측정한 가강수량은 평균 0.6mm-3.4mm 차이를 보였고 표준편차는 1.0mm-3.8mm로 나타났다. GNSS 측정값이 다른 두 시스템의 측정값에 비해 상대적으로 큰 차이를 보였는데 이는 실험에 사용된 GNSS 안테나가 국제적으로 제공되는 안테나 위상중심변동 모델 테이블에 존재하지 않는 모델이었기 때문으로 판단된다. 향후 안테나 위상중심변동 모델이 적용 가능한 안테나를 사용할 경우 GPS/GLONASS 통합자료처리를 통해 가강수량 산출 정확도 향상 및 GPS 위성관측이 제한적인 곳에서도 유효한 결과 획득이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.45-52
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• 2020

본 연구는 중국 인공지능 음악의 발전상을 접목하여 스마트 음악 제품의 독창성, 유용성과 소비자의 구매 의도의 관계에 대한 모형을 설정하였다. 또한 제품의 매력성을 매개변수로 활용하여 스마트 음악 제품의 독창성과 유용성이 소비자 지각된 제품의 매력성을 통해 구매의도를 형성하는 과정을 제시하였다. 이러한 연구를 통해 기업의 제품 개발 전략을 수립하고 고객 만족도와 충성도를 높이기 위한 이론적 근거를 제공하며, 기업이 더 효과적인 마케팅을 진행할 수 있도록 시사점을 제시하고자 하였다. 이러한 목표 달성을 위해 본 연구는 인터넷을 통해 372부의 설문지를 수집하였고 수집된 데이터는 SPSS V 22.0와 AMOS V 22.0 를 활용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 구조방정식 분석을 실시하였다. 분석결과를 제시하면 다음과 같다. 신제품의 독창성과 유용성은 중국 소비자의 구매의도에 직접적인 영향을 미칠 뿐 아니라 제품의 매력성 향상을 통해 구매의도에 간접적인 영향까지 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론은 인공지능 음악 제품 개발과 마케팅 전략 수립에 대하여 현실적인 지도적 의의를 가지며, 기업은 광고와 마케팅 전략을 수립할 때 신제품의 독창적 특징을 전달할 뿐 아니라 소비자에게 신제품의 기능적 가치를 제시하였다. 또한 신제품 시장의 매력에 대한 소비자의 인지 수준을 높임으로써 소비자의 구매 의도에 영향을 미칠 수 있다.