• 한국지반신소재학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.47-56
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• 2010

우리나라는 동절기 지반이 동결되는 계절성 동토지대로 겨울철에 기온이 영하가 되면 포장도로가 동상으로 융기되거나 봄철 융해기에 침하가 발생하여 포장체의 손상을 유발한다. 일반적으로 도로포장 설계에서는 동상으로 인한 피해를 방지하기 위하여 동상방지층을 설치하는데 국내에 적용하는 동상방지층 설계는 외국에서 적용하는 방법을 사용하고 있다. 이 방법들은 각 나라마다의 기후나 지반 여건을 고려하여 만들어진 것으로 국내에서 그대로 적용하는 데에는 문제가 있다. 즉, 외국의 동결깊이 산정방법을 국내 도로설계에 적용할 경우 동상방지층 설계깊이가 달라질 수 있으며 이에 따라 공사비의 과도한 집행이나 도로의 내구성 저하가 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 다년간(1991~2010) 전국 포장국도에서 측정한 동결깊이 자료를 이용한 동결깊이 산정식을 도출하였으며, 이를 바탕으로 지역, 일사량 등의 외적요인에 대한 보정상수를 적용한 동결깊이 추정모델을 제안하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-14
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• 2009

항만산업의 발전은 저렴하고 효율적인 서비스 제공을 가능하게 함으로써 자국 경제발전을 지원하는 기능을 하는 동시에 독립된 산업으로 부가가치 및 고용창출을 기대할 수 있다. 그러나 국내 주요 항만들은 대내의적인 여건의 변화로 항만교역량 증가세가 둔화되고 있으며 국내 항만의 여건악화는 일시적인 현상이라기보다는 구조적인 현상이라는 점에 문제의 심각성이 있다. 즉, 향후 주요 항만들의 교역량 증가세가 회복될 가능성이 크지 않다는 것이 일반적인 견해이며, 역내 물류중심 기능을 수행할 수 있을 것인지에 대한 회의론 마저 대두되고 있는 실정이다. 항만개발에 소요되는 시간과 재원은 막대하다. 특히 신항개발의 경우 최소 10년 이상의 장기수요 전망 하에 개발계획의 수립이 이루어진다. 따라서 개발계획의 기본이 되는 교역량의 예측의 중요성은 최근 교역량과 관련한 대외적인 환경 변화에 따라 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이처럼 산업이 고도화되고 구조도 급격히 변화되고 있는 시대 흐름에 비추어 정확한 물동량예측은 유용하게 이용될 수 있다. 따라서 본고에서는 승법계절 ARIMA모형을 이용하여 국내항만과 중국항만간의 교역량 변화를 예측해보고, 이러한 예측을 통하여 우리나라 항만의 역할과 경쟁력을 갖추기 위한 필요성이 제기됨에 따라 항만의 교역량 중대를 위한 항만활성화 방안을 제시하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3726-3734
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• 2012

본 논문은 소양호 유역의 오염물질 유출에 영향을 주는 지류하천의 인자들을 선정하여 계절변화에 따른 오염물질의 유출을 해석하였다. 분석방법은 인자분석을 통하여 계절별 오염물질 유출에 영향을 주는 배수구역의 인자들을 분류하고, 대표성을 갖는 인자항목을 선정하여 평가하였다. 연구결과, SS와 T-P항목의 경우 강우유출수와 유사한 항목으로 분류되어 비강우시 오염원 관리를 통하여 수질개선에 노력하여야 할 것이다. 다음으로 인자항목의 영향력을 관찰한 결과, 계절 봄과 겨울은 전체적으로 36%의 영향력을 여름과 가을에서는 90%이상의 유의적인 영향력을 행사하고 있는 것으로 관찰되어 지류하천의 오염원 관리를 통한 수질개선 효과가 가능할 것으로 보인다. 끝으로 분류된 인자항목을 독립변수로 하여 계절변화에 따른 배수구역의 오염물질 유출특성을 고려한 유달오염부하량 예측이 가능할 것이다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제39권3호
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• pp.59-66
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• 2019

New and renewable energy forecasts are key technology to reduce the annual operating cost of new and renewable facilities, and accuracy of forecasts is paramount. In this study, we intend to build a model for the prediction of short-term solar power generation for 1 hour to 3 hours. To this end, this study applied two time series technique, ARIMA model without considering seasonality and SARIMA model with considering seasonality, comparing which technique has better predictive accuracy. Comparing predicted errors by MAE measures of solar power generation for 1 hour to 3 hours at four locations, the solar power forecast model using ARIMA was better in terms of predictive accuracy than the solar power forecast model using SARIMA. On the other hand, a comparison of predicted error by RMSE measures resulted in a solar power forecast model using SARIMA being better in terms of predictive accuracy than a solar power forecast model using ARIMA.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권5호
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• pp.637-647
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• 2019

Objective: The study aimed at quantifying seasonal and spatial variations in availability and nutritive value of herbaceous vegetation on native pastures and supplement feedstuffs for domestic ruminants in Western Kenya. Methods: Samples of herbaceous pasture vegetation (n = 75) and local supplement feedstuffs (n = 46) for cattle, sheep, and goats were collected in 20 villages of three geographic zones (Highlands, Mid-slopes, Lowlands) in Lower Nyando, Western Kenya, over four seasons of one year. Concentrations of dry matter (DM), crude ash (CA), ether extract (EE), crude protein (CP), neutral detergent fibre (NDF), gross energy (GE), and minerals were determined. Apparent total tract organic matter digestibility (dOM) was estimated from in vitro gas production and proximate nutrient concentrations or chemical composition alone using published prediction equations. Results: Nutrient, energy, and mineral concentrations were 52 to 168 g CA, 367 to 741 g NDF, 32 to 140 g CP, 6 to 45 g EE, 14.5 to 18.8 MJ GE, 7.0 to 54.2 g potassium, 0.01 to 0.47 g sodium, 136 to 1825 mg iron, and 0.07 to 0.52 mg selenium/kg DM. The dOM was 416 to 650 g/kg organic matter but differed depending on the estimation method. Nutritive value of pasture herbage was superior to most supplement feedstuffs, but its value strongly declined in the driest season. Biomass yields and concentrations of CP and potassium in pasture herbage were highest in the Highlands amongst the three zones. Conclusion: Availability and nutritive value of pasture herbage and supplement feedstuffs greatly vary between seasons and geographical zones, suggesting need for season- and region-specific feeding strategies. Local supplement feedstuffs partly compensate for nutritional deficiencies. However, equations to accurately predict dOM and improved knowledge on nutritional characteristics of tropical ruminant feedstuffs are needed to enhance livestock production in this and similar environments.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1283-1293
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• 2022

본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대기
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• 제34권1호
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• pp.55-67
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• 2024

This paper aims to provide a detailed introduction to the concept of the Ratio of Predictable Component (RPC) and the Signal-to-Noise Paradox. Then, we derive insights from them by exploring the paradoxical features by conducting a seasonal and regional analysis through ensemble expansion in KMA's climate prediction system (GloSea). We also provide an explanation of the ensemble generation method, with a specific focus on stochastic physics. Through this study, we can provide the predictability limits of our forecasting system, and find way to enhance it. On a global scale, RPC reaches a value of 1 when the ensemble is expanded to a maximum of 56 members, underlining the significance of ensemble expansion in the climate prediction system. The feature indicating RPC paradoxically exceeding 1 becomes particularly evident in the winter North Atlantic and the summer North Pacific. In the Siberian Continent, predictability is notably low, persisting even as the ensemble size increases. This region, characterized by a low RPC, is considered challenging for making reliable predictions, highlighting the need for further improvement in the model and initialization processes related to land processes. In contrast, the tropical ocean demonstrates robust predictability while maintaining an RPC of 1. Through this study, we have brought to attention the limitations of potential predictability within the climate prediction system, emphasizing the necessity of leveraging predictable signals with high RPC values. We also underscore the importance of continuous efforts aimed at improving models and initializations to overcome these limitations.

• 한국수산과학회지
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• 제29권2호
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• pp.143-149
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• 1996

우리나라 멸치어업에서의 1971~1992년 동안의 22년간 월별 어획량 자료를 시계열 분석하여 어획량을 분석, 예측하였다. 시계열 분석은 다른 생물학적, 해양학적, 사회 경제적인 요소가 없어도 단지 어획량 자료만으로 분석과 예측이 가능하다. 첫 20년간인 1971~1990년 사이의 월별 멸치 어획량 자료를 ARIMA 시계열 모형에 적용시켜 구한 결과는 다음과 같다. 로그 (대수) 변환시켰을 때의 ARIMA 모형: $$(1-0.381B)(1-0.027B^{12}+0.141B^{24})(1-B^1)(1-B^{12})Z_t=(1-0.968B)(1-0.727B^{12})e_t$$, Box-Cox 변환시켰을 때의 ARIMA 모형: $$(1-0.431B)(1-B^{12})Z_t=(1-0.882B^{12})e_t$$, 위의 두 모형중 Box-Cox 변환시킨 것이 로그 (대수) 변환시킨 것보다 예측오차가 적었으며, Box-Cox 변환식은 $Y'=(Y^{0.58}-1)/0.58$ 이었다. 위의 두 모형 중 후자의 모형을 이용하여 1991~1992년 사이의 월별 어획량을 예측하였다. 예측 어획량과 실제 어획량과의 월별 오차범위는 1.0~63.2% (1991년에 1.6~63.2%이고, 1992년에는 1.0~60.4%)였다. 예측 어획량이 각 연도별로 148,201M/T과 148,834M/T인데 비해, 실제 어획량은 170,293M/T, 168,234M/T이었다. 2년 동안의 총어획량에 대한 오차는 12.3%였다. 또한 스펙트럼 분석은 순환변동의 주기가 2.2개월, 6.1개월, 10.2개월, 12개월, 14.7개월에서 상대적으로 큰 성분이 있음을 나타내었다 이 순환변동 성분은 적절한 ARIMA 모형을 결정하는 데도 도움이 된다.

• 한국대기환경학회지
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• 제32권1호
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• pp.114-126
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• 2016

Many cohort studies have reported associations of individual-level long-term exposures to $PM_{10}$ and health outcomes. Individual exposures were often estimated by using exposure prediction models relying on $PM_{10}$ data measured at national regulatory monitoring sites. This study explored spatial and temporal characteristics of regulatory $PM_{10}$ measurement data in South Korea and suggested $PM_{10}$ concentration metrics as long-term exposures for assessing health effects in cohort studies. We obtained hourly $PM_{10}$ data from the National Institute of Environmental Research for 2001~2012 in South Korea. We investigated spatial distribution of monitoring sites using the density and proximity in each of the 16 metropolitan cities and provinces. The temporal characteristics of $PM_{10}$ measurement data were examined by annual/seasonal/diurnal patterns across urban background monitoring sites after excluding Asian dust days. For spatial characteristics of $PM_{10}$ measurement data, we computed coefficient of variation (CV) and coefficient of divergence (COD). Based on temporal and spatial investigation, we suggested preferred long-term metrics for cohort studies. In 2010, 294 urban background monitoring sites were located in South Korea with a site over an area of $415.0km^2$ and distant from another site by 31.0 km on average. Annual average $PM_{10}$ concentrations decreased by 19.8% from 2001 to 2012, and seasonal $PM_{10}$ patterns were consistent over study years with higher concentrations in spring and winter. Spatial variability was relatively small with 6~19% of CV and 21~46% of COD across 16 metropolitan cities and provinces in 2010. To maximize spatial coverage and reflect temporal and spatial distributions, our suggestion for $PM_{10}$ metrics representing long-term exposures was the average for one or multiple years after 2009. This study provides the knowledge of all available $PM_{10}$ data measured at national regulatory monitoring sites in South Korea and the insight of the plausible longterm exposure metric for cohort studies.

• 설비공학논문집
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• 제26권9호
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• pp.409-415
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• 2014

Ground-source heat pump (GSHP) systems have become an efficient alternative to conventional cooling and heating methods due to their higher energy efficiency. These systems use the ground as a heat source and the heat sink for cooling mode operation. The purpose of this simulation study is to evaluate the performance of a hypothetical GSHP system in an office building and to assess the energy saving effect against the existing HVAC systems (boiler and turbo chiller). We collected monthly energy consumption data from an actual office building ($32,488m^2$) in Seoul, and created a model to calculate the hourly building loads with EnergyPlus. In addition, we used GLD (Ground Loop Design) V8.0, a GSHP system design and simulation software tool, to evaluate hourly and monthly performance of the GSHP system. The energy consumption for the GSHP system based on the hourly simulation results were estimated to be 582.6 MWh/year for cooling and 593.2 MWh/year for heating, while those for the existing HVAC systems were found to be 674.5 MWh/year and 2,496.4 MWh/year, respectively. The seasonal performance factor (SPF) of the GSHP system was also calculated to be in the range of 3.37~4.28.