• 한국산림과학회지
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• 제106권4호
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• pp.431-440
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• 2017

2016년 9월 12일 발생한 경주지진(ML 5.8)과 2017년 11월 15일 발생한 포항지진($M_L$ 5.4)으로 전례없는 피해가 발생하였으며, 이에 지진 유발 산지토사재해 관련 국내외 기초자료의 조속한 구축과 심층적 분석이 필요한 실정이다. 이 연구에서는 국외의 지진 유발 산지토사재해에 관한 선행연구를 수집 및 분석한 후, VOSviewer 프로그램을 이용한 텍스트마이닝과 동시출현단어 분석을 통하여 연구주제에 따른 연구영역을 구별하였으며, 이후 각 연구영역별로 시 공간적인 연구동향을 파악하였다. 그 결과, 2005년 이후 지진 유발 산지토사재해 관련 연구가 급격히 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 최근 중국, 대만 및 일본 등지에서 발생한 대규모 지진의 영향으로 사료된다. 국외 지진 유발 산지토사재해에 관한 연구영역은 (i) 재해발생의 메커니즘에 관한 연구영역, (ii) 재해발생에 영향을 미치는 강우인자에 관한 연구영역, (iii) 항공 위성사진을 이용한 지진 유발 산지토사재해 위험지 예측에 관한 연구영역, (iv) 재해발생 모델링을 통한 재해위험지도 작성에 관한 연구영역으로 구분되었으며, 이들 연구영역은 상호간에 깊은 연관성을 지니고 있는 것으로 판단된다. 이렇게 구분된 각 연구영역이 전체 연구논문 중에서 점유하고 있는 비율을 파악한 결과, 1987년 이래 누적 연구논문수가 총 연구논문수의 50%에 해당하는 연도를 중심으로 모든 연구영역의 연간 연구비율이 증가한 것으로 나타났으며, 특히 '항공 위성사진을 이용한 지진 유발 산지토사재해 위험지 예측'에 관한 연구영역의 연구비율이 상대적으로 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 활발한 연구성과는 최근 중국을 대상으로 한 연구논문이 급격히 증가하였기 때문으로 추정되며, 이외에 대만, 일본, 미국 등에서 수행된 연구논문들 역시 모든 연구영역에서 연구성과의 증가에 영향을 준 것으로 추정된다. 이러한 연구결과는 국내의 지진유발 산지토사재해 관련 미래 연구의 방향을 제시하기 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1031-1031
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• 2001

The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.

• 콘크리트학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.613-621
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• 2007

내구성에 대한 중요성이 부각됨에 따라, 주요 열화현상인 탄산화에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 탄산화에 대한 연구는 주로 탄산화 깊이의 도출에 국한하고 있으며 경화된 콘크리트를 가정하므로 실제적인 탄산화 거동과는 많은 차이를 보이고 있다. 강재와는 다르게 콘크리트는 공극률과 내부의 수화물의 거동이 매우 중요한데, 탄산화 진행에 따라 초기재령에서 결정되어지는 거동 (공극률 및 수화물)이 다르게 변화한다. 열화 물질의 이동은 주로 콘크리트의 공극률 및 포화도에 의존하므로, 탄산화 후의 거동 평가는 장기열화해석 및 복합열화해석 등에 고려되는 것이 바람직하다. 공극률의 경우, 변화된 공극률이 고려되지 않으면 확산계수의 감소가 구현될 수 없으며 이에 따라 과다한 탄산화 해석을 야기하게 된다. 한편 수화물, 특히 수산화칼슘의 잔존량 평가는 탄산화 깊이의 평가 및 내부 공극수의 특성 변화를 결정하기도 하며, 복합열화에서 발생하는 고정화 염화물량에 큰 영향을 주게 된다. 그러므로 실내 실험들을 통한 공극률 및 수화물 분석은 최근들어 탄산화에 대해서도 많이 적용되고 있다. 본 연구는 미세 관측 실험을 통하여, 탄산화 전후의 공극률 분포 변화, 수화물 거동의 변화를 실험적으로 수행하였다. 공극률 측정으로는 MIP 실험을, 수화물 변화에서는 TGA 실험을 수행하였으며, 기존의 해석 모델인 다상복합수화발열모델 및 미세 공극 구조 형성모델을 개선하여 각각의 탄산화 이후의 공극률 변화 및 수화물 변화를 개발하였다. 개발된 각각의 모델의 결과는 탄산화 전후의 공극률 및 수화물의 변화를 잘 예측하였으며, 탄산화 이후의 열화현상 등에 기초적으로 사용될 수 있을 것으로 평가되었다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1037-1051
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• 2020

최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.267-275
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• 2023

본 연구에서는 농촌진흥청에서 홍콩과학기술대학교와 국제공동연구를 통해 개발중인 1개월 농업기상 예측 시스템을 이용하여 2012-2022년 기간 동안 1개월 과거기후 예측 정보를 생산하고, 유효적산온도 기법을 적용하여 벼 수확일 전망 가능성을 살펴보았다. 상세한 기후정보를 얻기 위해, 지역기후모델(WRF)을 이용하여 전지구 기후예측 정보(CFSv2)를 남한지역에 대해 5 km 해상도로 규모축소하였다. 벼 수확일은 역학적 규모축소된 최고기온과 최저기온 과거예측 자료를 유효적산온도에 적용하여 추정하였다. 모형의 최고기온(최저기온)는 벼 생육기간(5월~10월)에 대해 관측과 비교하여 약 1.2 ℃ (0.1 ℃) 정도 과소모의하였다. 벼 수확일 추정 자료는 정성적으로 관측의 전반적인 공간 패턴을 모의하면서 지형효과에 의한 상세한 지역적 편차를 모의하였다. 그러나 음의 기온 오차가 유효적산온도에 투영되어, 예측자료에서 추정한 벼 수확일이 관측에서 추정한 벼 수확일과 비교하여 정량적으로 약 9일 늦게 모의하였다. 본 연구를 통해 1개월 기상예측 정보와 유효적산온도를 이용하여 남한 전역에 대해 공간적으로 연속적인 상세한(5 km) 벼 수확일 정보를 사전에 얻을 수 있는 가능성을 보았다. 예측정보의 신뢰성을 확보하고, 유효적산온도 뿐만 아니라 농업모형과 연계한다면 다양한 작목에 대한 농업정보들을 사전에 생산할 수 있을 것으로 생각된다.

• 디자인학연구
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• 제13권1호
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• pp.209-218
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• 2000

본 연구의 목적은 2년제 대학 산업디자인과 제품, 환경디자인 전공 교육과정의 개선을 제안하는 데 있다. 이 목적을 이루기 위하여 2가지 방법을 수행하였다. 첫째는 주로 중소기업의 제품생산업체, 디자인 전문회사 등에 근무하는 디자이너의 직무를 설문 분석한 것이고, 둘째는 2년제 대학에 재직하는 전공교수들의 의견을 설문 조사하여 비교한 것이다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 2년데 대학 산업디자인과의 수업연한은 현재대로 2년이 적합하다. 단 선택적으로 1년의 심화과정을 개설하는 것이 바림직하다. 2. 2년제 대학졸업자들은 현장에서의 실기와 관련된 능력에 강점을 보이고 있으나 응용력을 필요로 하거나 창조적인 업무에는 다소 어려움을 나타내고 있으므로 실제로 제품개발에 필요한 컴퓨터 조형 실기나 관련된 실험·실습은 계속적으로 강화하며, 또한 업무와 관련된 과목을 익힐 수 있도록 외국어나 생산공정, 신제품에 대한 지식, 소비자 행태 조사등에 관련된 선택과목의 폭을 넓혀야 한다. 3. 다음 영역의 교과는 그 과목의 내용이나 명칭. 시간의 조성이 필요하다. 컴퓨터 모델링, 컴퓨터 랜더링과 입체조형을 이해시킬 수 있는 실기과목 같은 제품개발의 입체적 조형작업에 관련된 교과의 요구가 높아졌고, 디자인 표현에 관련된 교과는 대부분 컴퓨터를 이용한 명칭과 내용으로 요구되고 있다. 개발 제품의 제시, 광고, 판매, 모니터링에 관련된 교과에서는 인쇄학, 상품학, 포장디자인, 타이포그래피, 사진 같은 제품의 광고, 판매에 관련된 교과의 요구는 낮아졌고, 개발 제품 디자인의 프리젠테이션 기법의 개설이 요구되고 있다. 현장 실습, 실무특강, 원서 강독 같은 기타 교과는 현행대로 유지하되, 형식에 치우치지 않는 실제적인 것이 되어야만 하고, 실무 디자이너들이 업무를 수행하는데 일반지식으로 가장 필요하다고 느끼는 것이 외국어이므로 실제적이고 지속적인 외국어 교육이 요구되고 있다.석한후 그 결과를 종합적으로 해석함으로써 더 유효성이 높은 접근 가능성을 모색하고자 하였다. 시스템 에서 포도당을 낮은 level로 유지할 수 있었으나, 초산의 과도한 축적으로 항체 생산성의 향상은 예상에 비해 크지 않았다. 81%), C18 0(12.38%), C18: 1(25.93%), C22:6(9.95%)이며 결합지방질(結合脂肪質)은 C14 : 0(11.60%), C16 : 0(18.94%), C16: 1(10.42%). C18 : 1(10.89%), C22 : 6(23.44%)이었다. 총필수지방산(總必須脂肪酸) 함량(含量)은 극성지방질(極成脂肪質)$(20.14{\sim}31.12%)$이 비극성지방질(非極成脂肪質)$(6.97{\sim}11.13%)$보다 훨씬 높았고, 결합지방질(結合脂肪質)이 유리지방질(遊離脂肪質)보다 높았으며 부위별(部位別)로는 피부(皮部)$(15.18{\sim}15.41%)$가 육질부(肉質部)$(6.97{\sim}11.13%)$보다 높았다. 또${\omega}3$고도부포화지방산(高度不飽和脂肪酸) 함량(含量)은 육질부(肉質部)$(15.15{\sim}28.32%)$가 피부(皮部)$(6.77{\sim}18.18%)$나 내장부(內臟部)$(8.35{\sim}9.74%)$보다 높았으며, 육질부(肉質部)에서는 극성지방질(極成脂肪質)$(26.28{\sim}34.18%)$이 비극성지방질(非極成脂肪質)$(15.15{\sim}28.32%)$보다 높았다.veral world-wide prediction models. Based on the analysis, we can easilty know the importance of the model choice to

• 한국해양학회지:바다
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• 제18권3호
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• pp.111-121
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• 2013

지역규모의 정확한 일기예보와 해양생태계 변화 이해에 있어서 수온 예측은 매우 중요하다. 황해는 조류가 매우 빠르고 탁도가 높다. 이러한 해역에서는 수치 모델의 수직 혼합 기법 및 해수의 탁도에 따른 수형(water type)이 수온 구조 결정에 많은 영향을 미친다. 수직 혼합 기법 변화와 탁도의 변화에 따른 황해 수온 모사의 민감도를 알아보기 위해 3차원 해양 순환 모델인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)을 사용하여 수치 실험을 수행하였다. 수직 혼합 기법은 해양 순환 모델에서 많이 사용되는 Mellor-Yamada level 2.5 closure(M-Y)와 K-Profile parameterization (KPP)을 사용하고, 탁도는 Jerlov의 분류에 따른 수형 1, 3, 5를 사용하여 수치 실험을 수행하고 그 결과를 국립수산과학원에서 제공하는 정선 해양 관측 자료와 비교, 분석하였다. M-Y 기법은 수직적 혼합을 상대적으로 강하게 모의하였으며 그 결과로 저층수온이 높게 형성되었다. 높은 저층 수온은 탁도를 높게 설정하면 완화되지만 표층 수온이 높아지는 단점이 있다. KPP 기법은 M-Y 기법보다는 수직 혼합을 약하게 모의하고 이 약한 수직 혼합 때문에 황해 연안을 따라 형성되는 조석전선을 잘 재현하지 못하였으나, 저층 수온은 관측 수온에 더 가깝게 재현하였다. 결과적으로 황해 3차원 해양순환 모델실험에서 M-Y 기법은 수직 혼합이 잘 되어 표층과 저층의 수온 차이가 작게 나타나고, KPP 기법은 이와 반대로 모의하였다. 탁도의 영향을 표현하는 Jerlov 수형은 높을수록 일사량이 낮은 수심까지만 투과되어 성층을 잘 표현하였고, 낮을수록 깊은 수심까지 일사량이 투과되어 표층과 저층의 수온차를 작게 모의하였다.

• 에너지공학
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• 제24권4호
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• pp.200-210
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• 2015

유동층반응기에서 바이오매스 급속 열분해의 모델화를 통해 열분해로부터 발생되는 바이오오일(Bio-oil) 및 비응축 가스(Non-condensable gas) 성분의 예측과, 이를 통한 수율 향상을 목표로 한다. 본 연구의 목적은 유동층반응기 내부에 투입된 바이오매스가 급속 열분해되는 동안 발생되는 생성물의 수율 예측과 실험 및 시뮬레이션 값을 비교 및 분석하는 것이다. 급속 열분해의 시뮬레이션을 위해 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 프로그램이 사용되었으며, 바이오매스의 급속 열분해의 시뮬레이션을 위해 바이오매스 하위 구성 성분의 상세한 열분해 반응 경로가 적용되었다. 이 열분해 반응은 세부적으로 셀룰로오스(Cellulose), 헤미셀룰로오스(Hemicellulose) 및 리그닌(Lignin)의 반응을 포함하고 있으며, 열분해로부터 발생되는 주요 가스 성분은 이산화탄소($CO_2$), 일산화탄소(CO), 메탄($CH_4$), 수소($H_2$), 에틸렌($C_2H_4$)이다. 본 모델의 예측치와 기존 문헌(Mellin et al., 2014)의 실험 및 시뮬레이션 결과를 비교하였으며, 그 결과, $CH_4$, $H_2$ 및 $C_2H_4$의 경우, 각각 3.7%p, 4.6%p 및 3.9%p로 비교적 일치하게 예측되었지만, $CO_2$ 및 CO의 경우, 각각 9.6%p 및 6.7%p로 높게 예측되었다. 이러한 차이가 발생하는 이유는 이차 열분해 반응에서의 세부 반응조건에 해당되는 각각의 인자의 부재에 기인한 것으로 판단된다. 연구 결과, 시뮬레이션을 통한 모델화 접근이 가능한 것으로 판단되며, 추후에 연구된 모델화를 통해 바이오오일 및 기타 성분들의 예측도 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.833-842
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• 2013

분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.