• 원예과학기술지
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• 제29권3호
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• pp.181-186
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• 2011

포도 '캠벨얼리'의 발아기 예측을 위해 자발 휴면 타파 이후 발아일까지의 발육 속도(DVR) 계산식을 도출하였다. 항온 실험에서 계산한 DVR은 온도에 대하여 지수 함수식 또는 선형 함수식 모형으로 증가하는 경향이며 DVR 기울기는 0.0019 내외였다. 포도 DVR 계산식은 대기 온도에 대하여 $DVR=0.0249+0.0020e^{0.1654x}$ 또는 DVR = 0.0019x + 0.0187이었으며, DVR 계산식에 일 평균 기온을 대입하여 계산한 예측 발아일의 실측 발아일에 대한 적합도 검정 RMSE 값이 4일 이하로 작았다. 또한 DVR 계산식에 시간별 온도 자료를 대입한 경우에는 일 평균 기온 자료를 사용한 경우보다 오차 값이 작았으며 이때 RMSE 값은 3일 이하였다. 이는 본 연구에서 계산한 DVR 계산식이 포도 발아기 예측에 유용한 예측 값을 제공할 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권11호
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• pp.1129-1140
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• 2013

강우는 수문 순환에서 중요한 요소 중에 하나로 시 공간적 변동성이 크므로 정확한 공간 강우장의 파악이 요구된다. 열대강우 관측 위성(Tropical Rainfall Monitoring Mission, TRMM)에서 제공하는 3B43 월 누적 강우량 자료는 25 km의 공간 해상도를 갖고 있어 공간 강우장의 정확성을 높이기 위해 상세화 기법을 적용하여 1 km의 공간 해상도로 생성하였다. Terra 위성에 탑재된 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) 센서가 제공하는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) (공간 해상도 1 km)와 강우 자료의 관계성을 회귀식으로 나타냈고 상세화 기법에 적용하였다. 이에 따른 결과를 지점과 위성 강우 자료와의 차이를 통해 보정하는 방법인 GDA (Geographical Difference Analysis)와 지점과 위성 강우 자료와의 비율로 편차를 보정하는 GRA (Geographical Ratio Analysis) 상세화 기법을 사용하여 공간 강우장을 나타내었다. 우리나라의 공간 강우장 결과를 지점 자료를 기준으로 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 GDA 상세화 기법의 경우가 2009년(Bias=4.26 mm, RMSE=172.16 mm, MAE=141.95 mm, IOA=0.64), 2011년(Bias=17.21 mm, RMSE=253.43 mm, MAE=310.56 mm, IOA=0.62)으로 가장 잘 맞는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 우리나라의 공간 강우장을 1 km의 공간 해상도로 파악할 수 있었으며, 더 나아가 지점의 수를 늘려 보정을 정밀하게 하거나, 강우 레이더 자료를 가지고 상세화 기법을 적용한다면 더욱 정확한 공간 강우장을 파악할 수 있을 것이다.

• Environmental Engineering Research
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• 제25권4호
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• pp.479-487
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• 2020

Current assumptions are used in the formulation of pseudo-first (PFO) and second-order (PSO) models to describe the kinetic data of filtration based on ideal operating conditions. This paper presents a new model developed with pseudo n^th order and based on real assumption. A comparison was performed between PFO, PSO and the new model to highlight their performance and the optimisation of the pseudo-order equation, using MATLAB software. Adsorption characteristic of bovine serum albumin adsorption on the track-etched membrane are used as a medium based on protein filtration data were extracted from the literature for different concentrations to demonstrate the comparison between PFO/PSO and the new model. The pseudo first and second-order kinetic models were applied to test the experimental data and they did not provide reasonable values. The results show that the predicted values are consistent with experimental values giving a good correlation coefficient R² = 0.997 and a minimum root mean squared error RMSE = 0.0171. Indeed, the experimental results follow the new model and the optimal pseudo equation order n = 1.115, the most suitable curves for the new model. As a result, we used different experimental adsorption data from the literature to examine and check the applicability and validity of the model.

• 유기물자원화
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• 제21권2호
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• pp.88-96
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• 2013

본 연구의 목적은 고형폐기물의 메탄발생 특성을 나타내기 위한 1차 반응식과 S형태 식들의 적합성을 평가하는 것이다. S형태 식은 수정 Gompertz와 Logistic 식을 사용하였다. 모델의 적합성을 평가하기 위해 잔차제곱합, 표준제곱근 오차, Akaike's information criterion 등의 통계분석을 실시하였다. AIC (Akaike's information criterion)는 모델의 변수 개수 차이에 따른 모델 적합성을 비교하기 위하여 적용하였다. 1차 반응식의 경우 지체기를 고려하지 않을 때보다 고려하였을 경우 잔차제곱합과 표준제곱근 오차는 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 1차 반응식의 경우 S형태 식보다 AIC가 상대적으로 높게 나타났다. 이는 S형태 식이 1차 반응식보다 메탄발생특성을 나타낼 때에 더욱 적합한 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.224-224
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• 2017

지구온난화로 인한 기후변화 등으로 안전한 하천구조물을 설계하기 위해서는 신뢰할 수 있는 홍수량 산정이 필요하다. 신뢰할 수 있는 홍수량 산정을 위해서는 정도 높은 과거 수문자료가 필요하나 국내의 많은 중소 규모유역이 미계측 유역 또는 과거 수문자료 부족으로 신뢰 할 수 있는 홍수량 산정이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 미계측 유역의 홍수량 산정을 위하여 확률분포모형(PDM)의 매개변수 지역화를 수행하였다. 매개변수 지역화 연구를 수행하기 위하여, 금강 25개 유역을 대상으로 유역별 9~18개의 단기홍수수문사상을 선정하였다. 선정된 단기홍수수문사상을 확률분포모형에 적용하기위하여, MCAT (Monte Carlo Analysis Toolbox)을 활용하여 검정 및 검증을 수행하였으며, 목적함수는 수문곡선 모든 구간을 반영하는 NSE (Nash Sutcliffe Efficiency)와 고유량 부분을 반영하는 RMSE (Root Mean Squared Error) - FH를 적용하였다. 각각의 목적함수에 대하여 검정 모형 매개변수와 유역 특성인자의 다중 선형회귀식을 강우유출모형 매개변수 지역화 모형으로 제시하였다. 매개변수 지역화 결과의 평가를 위하여 청주 유역을 미계측 유역으로 가정하였다. 청주 유역에 대하여 지역화 매개변수를 적용한 결과, 17개의 사상 중 11개의 사상에서 NSE 목적함수 값이 0.5이상으로 전체적인 수문곡선의 경향성을 보였으며, 첨두 홍수량은 17개 사상 중 11개 사상에서 관측 첨두 홍수량 값의 20%이내를 제시하여 적합한 결과를 제시하였다. 또한 금강 25개 유역에 Jackknife 방법으로 검정 결과 관측 첨두 홍수량 값 20%이내의 성능을 보이는 사상이 56%를 포함하고 있어 의미있는 지역화 모형을 제시하였다고 판단된다. 본 연구에서 제시한 매개변수 지역화 방법은 미계측 유역의 유출모의에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제13권2호
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• pp.9-20
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• 2023

Purpose: This study aims to map the spatial distribution of poverty using nighttime light satellite images as a proxy indicator of economic activities and infrastructure distribution in D.I Yogyakarta, Indonesia. Research design, data, and methodology: This study uses official poverty statistics (National Socio-economic Survey (SUSENAS) and Poverty Database 2015) to compare satellite imagery's ability to identify poor urban areas in D.I Yogyakarta. National Socioeconomic Survey (SUSENAS), as poverty statistics at the macro level, uses expenditure to determine the poor in a region. Poverty Database 2015 (BDT 2015), as poverty statistics at the micro-level, uses asset ownership to determine the poor population in an area. Pearson correlation is used to identify the correlation among variables and construct a Support Vector Regression (SVR) model to estimate the poverty level at a granular level of 1 km x 1 km. Results: It is found that macro poverty level and moderate annual nighttime light intensity have a Pearson correlation of 74 percent. It is more significant than micro poverty, with the Pearson correlation being 49 percent in 2015. The SVR prediction model can achieve the root mean squared error (RMSE) of up to 8.48 percent on SUSENAS 2020 poverty data.Conclusion: Nighttime light satellite imagery data has potential benefits as alternative data to support regional poverty mapping, especially in urban areas. Using satellite imagery data is better at predicting regional poverty based on expenditure than asset ownership at the micro-level. Light intensity at night can better describe the use of electricity consumption for economic activities at night, which is captured in spending on electricity financing compared to asset ownership.

• Computers and Concrete
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• 제31권2호
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• pp.85-95
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• 2023

Natural pozzolans are used as additives in cement to develop more durable and high-performance concrete. Pozzolanic activity index (PAI) is important for assessing the performance of a pozzolan as a binding material and has an important effect on the compressive strength, permeability, and chemical durability of concrete mixtures. However, the determining of the 28 days (short term) and 90 days (long term) PAI of concrete mixtures is a time-consuming process. In this study, to reduce extensive experimental work, it is aimed to predict the short term and long term PAIs as a function of the chemical compositions of various natural pozzolans. For this purpose, the chemical compositions of various natural pozzolans from Central Anatolia were determined with X-ray fluorescence spectroscopy. The mortar samples were prepared with the natural pozzolans and then, the short term and the long term PAIs were calculated based on compressive strength method. The effect of the natural pozzolans' chemical compositions on the short term and the long term PAIs were evaluated and the PAIs were predicted by using multiple linear regression (MLR) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) model. The prediction model results show that both reactive SiO₂ and SiO₂+Al₂O₃+Fe₂O₃ contents are the most effective parameters on PAI. According to the performance of prediction models determined with metrics such as root mean squared error (RMSE) and coefficient of correlation (R²), ANFIS models are more feasible than the multiple regression model in predicting the 28 days and 90 days pozzolanic activity. Estimation of PAIs based on the chemical component of natural pozzolana with high-performance prediction models is going to make an important contribution to material engineering applications in terms of selection of favorable natural pozzolana and saving time from tedious test processes.

• 한국도로학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.123-130
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• 2016

OBJECTIVES : The objective of this research is to determine the moisture resistance of the freeze-thaw process occurring in low-noise porous pavement using either hydrated-lime or anti-freezing agent. Various additives were applied to low-noise porous asphalt, which is actively paved in South Korea, to overcome its disadvantages. Moreover, the optimum contents of hydrated-lime and anti-freezing agent and behavior properties of low-noise porous asphalt layer are determined using dynamic moduli via the freeze-thaw test. METHODS : The low-noise porous asphalt mixtures were made using gyratory compacters to investigate its properties with either hydrated-lime or anti-freezing agent. To determine the dynamic moduli of each mixture, impact resonance test was conducted. The applied standard for the freeze-thaw test of asphalt mixture is ASTM D 6857. The freeze-thaw and impact resonance tests were performed twice at each stage. The behavior properties were defined using finite element method, which was performed using the dynamic modulus data obtained from the freeze-thaw test and resonance frequencies obtained from non-destructive impact test. RESULTS : The results show that the coherence and strength of the low-noise porous asphalt mixture decreased continuously with the increase in the temperature of the mixture. The dynamic modulus of the normal low-noise porous asphalt mixture dramatically decreased after one cycle of freezing and thawing stages, which is more than that of other mixtures containing additives. The damage rate was higher when the freeze-thaw test was repeated. CONCLUSIONS : From the root mean squared error (RMSE) and mean percentage error (MPE) analyses, the addition rates of 1.5% hydrated-lime and 0.5% anti-freezing agent resulted in the strongest mixture having the highest moisture resistance compared to other specimens with each additive in 1 cycle freeze-thaw test. Moreover, the freeze-thaw resistance significantly improved when a hydrated-lime content of 0.5% was applied for the two cycles of the freeze-thaw test. Hence, the optimum contents of both hydrated-lime and anti-freezing agent are 0.5%.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.291-295
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• 2007

강수진단모형을 이용하여 저수지 이수운영을 위한 실시간 유량예측기법을 개발하였다. 강수진단모형은 현재 기상청 현업에서 수행중인 강우수치예보를 기반으로 상세 지역의 지형 효과에 의한 강수를 예측하는 정량강수예측모형(QPM; Quantitative Precipitation Model)으로서 부경대학교 환경대기과학과에서 개발된 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 소규모 상세지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하여 결과적으로 3km 간격의 상세지역 강우산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐만 아니라 계산 효율성을 개선된 모형이다. QPM 검증을 위하여 기상학적 평가와 수문학적 평가를 수행하였다. 호우 사례별 일강수량의 시공간 분포로 부터, QPM을 활용한 시스템에 의한 예측결과가 원시자료 RDAPS 보다 고해상도의 예측 및 지형효과의 반영도가 높았으며, AWS의 관측자료와 비교하여 보다 높은 예측성을 보여 주었다. 대상기간인 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 관측강우는 총 391.5mm 였으며 RQPM은 실적강우에 비하여 119.5mm 정도 과소산정하고 있으나 분위사상과정을 거치게 되면 351.7mm로서 실적강우에 불과 10.2% 못미치고 있다. 이는 고무적인 결과로 볼 수 있으며 현업에서의 활용성이 기대되는 수준이라 볼 수 있다. 강우-유출모의를 위한 QPM신뢰도를 높이기 위하여 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 QPM모의에 존재할 수 있는 계통오차에 대한 추가적인 보정을 수행하였다. 수문학적 평가를 위하여는 장기연속유출모형인 SSARR모형을 기반으로 개발된 RRFS(Rainfall-Runoff Forecast System)을 이용하여 2006년 1월${\sim}$9월까지의 용담댐 유입량에 대하여 모의예측결과와 관측유입량 비교를 통한 검증을 수행하였다. 위 기간중 예측유입량의 RMSE(Root Mean Squared Error), COE(Sutcliffe Coefficient of Efficiency), MAE(Mean Absolute Error), $R^2$값은 각각 7.50, 0.68, 2.59, 0.69 값을 보이고 있다. 본 연구에서는 QPM에 의한 예측성의 향상 및 구축된 시스템에 의한 일강수량의 장기예측 가능성을 확인하였고, 향후 시스템을 현업에 활용하기 위해서 생산된 예측자료의 보다 장기적인 검증을 통한 시스템의 안정화가 필요할 것으로 사료된다.

• 자원환경지질
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• 제55권4호
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• pp.353-366
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• 2022

지구과학 데이터(지오데이터)의 공간 이질성, 희소성 및 고차원성으로 인해 공간 분포 추정에 어려움이 있다. 따라서 지구과학의 많은 응용 분야에서 지오데이터의 고유 특성을 고려할 수 있는 공간 추정 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기계 학습 알고리즘 중 하나인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 이용하여 공간 예측 방법을 제공하고자 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 옛 제련소 부지에서 휴대용 X선 형광분석기(PXRF) 및 유도결합플라즈마-원자방출분광법(ICP-AES)을 이용하여 분석된 토양 농도 자료를 활용하였다. ICP-AES를 이용해 분석된 As와 Pb를 주변수로 하고, 나머지 자료는 보조변수로 활용하였다. 다차원의 보조변수 중 중요 변수를 선별하기 위해 랜덤포레스트 기반의 변수선택법을 적용하였다. ICP-AES 및 PXRF를 통해 구축된 다변량 데이터를 사용한 GMM의 결과를 단변량 및 이변량 데이터를 사용한 정규 크리깅(Ordinary Kriging; OK) 및 정규 공동크리깅(Ordinary Co-Kriging; OCK)의 결과와 비교하였다. GMM의 결과는 OK 및 OCK의 결과보다 낮은 평균 제곱근 편차(RMSE; 비소는 최대 0.11 및 납은 0.33까지 향상)와 높은 상관관계(r; 비소는 최대 0.31 및 납은 0.46까지 향상)를 제공하였다. 이는 GMM을 사용할 경우 토양 오염의 범위 해석의 성능을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 본 연구는 다 변량 공간추정 접근법이 복잡하고 이질적인 지질 및 지구 화학자료의 특징을 이해하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 증명하였다.