• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.81-92
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• 2019

The objective of this study is to evaluate hydrologic impacts of climate change according to downscaling methods using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model at watershed scale. We used the APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) for assessing various General Circulation Models (GCMs) and downscaling methods. AIMS provides three downscaling methods: 1) BCSA (Bias-Correction & Stochastic Analogue), 2) Simple Quantile Mapping (SQM), 3) SDQDM (Spatial Disaggregation and Quantile Delta Mapping). To assess future hydrologic responses of climate change, we adopted three GCMs: CESM1-BGC for flood, MIROC-ESM for drought, and HadGEM2-AO for Korea Meteorological Administration (KMA) national standard scenario. Combined nine climate change scenarios were assessed by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). SWAT model was established at the Mankyung watershed and the applicability assessment was completed by performing calibration and validation from 2008 to 2017. Historical reproducibility results from BCSA, SQM, SDQDM of three GCMs show different patterns on annual precipitation, maximum temperature, and four selected ETCCDI. BCSA and SQM showed high historical reproducibility compared with the observed data, however SDQDM was underestimated, possibly due to the uncertainty of future climate data. Future hydrologic responses presented greater variability in SQM and relatively less variability in BCSA and SDQDM. This study implies that reasonable selection of GCMs and downscaling methods considering research objective is important and necessary to minimize uncertainty of climate change scenarios.

• 한국안전학회지
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• 제36권5호
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• pp.61-70
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• 2021

This study aimed to analyze the research trends of the abstract data of ergonomic studies registered in MEDLINE, a medical bibliographic database, using word embedding. Medical-related ergonomic studies mainly focus on work-related musculoskeletal disorders, and there are no studies on the analysis of words as data using natural language processing techniques, such as word embedding. In this study, the abstract data of ergonomic studies were extracted with a program written with selenium and BeutifulSoup modules using python. The word embedding of the abstract data was performed using the word2vec model, after which the data found in the abstract were vectorized. The vectorized data were visualized in two dimensions using t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). The word "ergonomics" and ten of the most frequently used words in the abstract were selected as keywords. The results revealed that the most frequently used words in the abstract of ergonomics studies include "use", "work", and "task". In addition, the t-SNE technique revealed that words, such as "workplace", "design", and "engineering," exhibited the highest relevance to ergonomics. The keywords observed in the abstract of ergonomic studies using t-SNE were classified into four groups. Ergonomics studies registered with MEDLINE have investigated the risk factors associated with workers performing an operation or task using tools, and in this study, ergonomics studies were identified by the relationship between keywords using word embedding. The results of this study will provide useful and diverse insights on future research direction on ergonomic studies.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권6호
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• pp.35-41
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• 2022

Heavy snow damage can be prevented in advance with an appropriate security system. To develop the security system, we developed a model that predicts snow depth after a few hours when the snow depth is observed, and utilized it to calculate a failure probability with various types of greenhouses and observed snow depth data. We compared the Markov chain model and Bayesian long short-term memory models with varying input data. Markov chain model showed the worst performance, and the models that used only past snow depth data outperformed the models that used other weather data with snow depth (temperature, humidity, wind speed). Also, the models that utilized 1-hour past data outperformed the models that utilized 3-hour data and 6-hour data. Finally, the Bayesian LSTM model that uses 1-hour snow depth data was selected to predict snow depth. We compared the selected model and the shifting method, which uses present data as future data without prediction, and the model outperformed the shifting method when predicting data after 11-24 hours.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.400-408
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• 2009

Simulation applications for analyzing the productivity of construction operations at operation level and project schedules at project level are crucial methods in project management. The application at two different levels should be very tightly linked to each other in practice. However, appropriate integration at the levels is not achieved in that existing systems do not support to integrate operation models into a schedule model. This paper presents a new approach named to Discrete Event Simulation-Nesting modeling approach, which supports not only productivity analysis at operation level but also schedule management at a project level. The system developed by the authors allows creating operation models at the operation level, maintaining them in operation model library, executing sensitivity analysis to find the behaviors of the operation models when different combination of resources are used as existing DES systems do. On top of the conventional functions, the new system facilitates to find the optimum solution of resource combinations which satisfy the user's interest by computing the hourly productivity and the hourly cost of the operation. By drag-and-dropping an operation model kept in the operation model library, the operation models are integrated into an activity of the schedule model. When a complete schedule model is established by nesting operation models into the schedule model, stochastic simulation based scheduling is executed. A case study is presented to demonstrate the new simulation system and verify the validity of the system.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.74-79
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• 2017

본 하이브리드 노즐은 국부 지점에 집중적으로 분사하기 위해 소화 약제 주위로 워터미스트를 분사하여 커튼과 같이 약제를 가두어 목표 지점에 살포함으로써 소화 성능이 제고 된다. 본 연구에서는 수치해석 연구를 통해 노즐 기단 각 및 워터미스트 노즐 분사 압력이 하이브리드 노즐 성능에 미치는 영향을 워터미스트 및 소화 약제 액적의 평균 분포 반경을 기반으로 정량적으로 비교 분석 하였다. 워터미스트 노즐 실험 결과를 이용하여 수치해서 기법의 타당성을 검증하였으며, 유동장 내 액적 간 충돌, 병합 및 깨짐 등의 거동을 고려하기 위해 정상상태 2-way interaction Discrete Particle Modeling (DPM) 해석을 수행하였다. 분사 압력이 30 bar에서 60 bar로 증가함에 따라 워터미스트 액적의 평균 분포 반경은 약 40 % 감소하는 반면에 소화 약제의 평균 액적 분포 반경은 약 21 % 감소하였다. 또한 기단 각이 $30^{\circ}$에서 $60^{\circ}$로 2배 증가하였을 때 소화 약제의 평균 분포 반경은 약 24 % 증가하였다. 결과적으로 하이브리드 노즐은 워터미스트를 분사를 통해 내부에 분사된 소화 약제를 국부지점 집중적으로 분사하는 데 목적이 있으므로 소화 약제 액적의 평균 분포 반경을 고려하여 워터미스트 분사 압력과 기단 각의 설계가 중요할 것으로 판단된다.

• 한국지역지리학회지
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• 제17권4호
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• pp.432-442
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• 2011

기온, 강수와 같은 기후관측 자료들은 공간과 더불어 시간적인 변이를 동시에 나타낸다. 따라서 신뢰성 높은 시계열 분포도 작성을 위해 공간적 자기상관성만을 고려하는 기존 공간 내삽 기법에 시공간적 자기상관성 정보를 반영할 필요가 있다. 이 연구에서는 시계열 기온 분포도 제작을 위해 1개월 동안 1시간 간격으로 획득된 기온 관측소 자료를 대상으로 시공간 크리깅을 적용하였다. 우선 기온자료를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해한 후에, 경향 성분 모델링 과정에 기온과 연관성이 높은 고도 자료를 부가 자료로 통합하여 지형 효과를 반영하는 경향 성분을 모델링하였다. 잔차 성분에 대한 시공간 베리오그램 모델링에는 곱-합 모델을 적용하여 시간과 공간 베리오그램의 상호 연관성을 반영하도록 하였다. 이러한 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 시공간 정규 크리깅을 적용한 결과, 기존 공간적 자기상관성만을 고려하는 정규 크리깅과 고도 자료를 부가 자료로 이용하는 회귀분석 크리깅에 비해 상대적으로 높은 예측 능력을 보였다. 이러한 결과는 고도 자료와 더불어 시공간 자기상관성 정보의 이용이 중요함을 지시한다. 따라서 공간적으로 가용할 수 있는 자료의 수가 한계가 있지만 시계열적으로 자료 획득이 가능한 변수를 분석할 때, 시공간 크리깅이 유용한 내삽 방법론으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.101-111
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• 2006

이 논문에서는 안정대륙권역(Stable Continental Regions, SCRs)에서의 중규모 지진에 의한 근단층지반운동(Near Fault Ground Motion, NFGM) 모델을 처음으로 제시한다. 근단층지반운동은 큰 진폭의 장주기 속도 펄스를 갖는 특징을 가지고 있다. 이 속도 펄스를 모델링하기 위해서는 그 주기와 진폭을 지진의 규모와 단층거리의 함수로 표현할 수 있어야 한다. 그런데 안정대륙권역에서는 관측 자료가 빈약하여 지진데이터로부터 이 관계식을 직접 유도하는 것은 어렵기 때문에 이 연구에서는 간접적인 접근법을 채택하였다. 속도 펄스의 주기와 진폭은 단층파열의 상승시간과 파열속도의 함수임이 알려져 있고 활성구조권역(Active Tectonic Regions, ATRs)에 속하는 미국 서부지역에서는 실험적 공식이 확립되어 있다. 안정대륙권역에서의 상승시간과 단층파열속도의 지진규모에 대한 함수관계는 WUS와 CEUS에서의 자료를 비교하여 도출하였다. 이 관계식들로부터 안정대륙권역에서의 NFGM의 속도 펄스의 주기와 진폭을 지진규모 및 단층 거리에 대한 관계식으로 유도하였다. 안정대륙권역에서의 NFGM의 가속도 시간이력은 추계학적으로 생성된 원역지진지반가속도에 새로운 관계식에 의한 속도 펄스를 중첩하여 얻어진다. 적용 예제로서 탄소성 단자유도 시스템의 근단층지반운동에 대한 응답을 분석하였다.

• 대한수의학회지
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• 제49권4호
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• pp.329-334
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• 2009

Aujeszky's disease (AD) is a respiratory, infectious viral illness associated with high mortality, especially in neonatal piglets and has frequently been considered an economically important disease in many endemic countries. Although AD is still occurring in a geographically defined region in Korea, little attention has been paid to the economics of AD. In this study, partial budget technique was used to develop a simulation model to measure financial losses following the disease epidemic in a swine operation utilizing stochastic or deterministic parameters from the literatures and the index case herd of AD occurred in 2005, where available and applicable. For the infected case herd with a 12500-pig, the total economic loss for this operation was estimated to be about 199 million Korean won (95% confidence interval [CI] 148,645,000-250,741,000). Given net loss due to death of a pig at sow level was 119,000 won, total loss for the case herd with 1200 sows accounted for 143 million won (95% CI 92,599,000-193,729,000). The net loss of the death of one pig at growing and fattening level resulted in loss of 46,000 won (95% CI 40,000-53,000) and 126,000 won (95% CI 122,000-131,000), respectively. Taking into account for the number of pigs raised in the case herd, total loss amounted to 8 million won (95% CI 7,167,000-9,347,000) and 12 million won (95% CI 11,959,000-12,891,000), for growers and fatteners, respectively, assuming 63% of saved feed intake when a pig dies halfway through the respective period. Under the model's assumptions, suckling pig mortality was the major factors of loss in estimating the economic consequences (approximately 71.8% of the total loss). The high economic losses of a herd infected with AD suggest that the effective and region-specific control measures should be implemented in disease endemic foci.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권2호
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• pp.155-164
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• 2016

남조류의 대번성은 특정 생물종의 감소와 물고기의 서식처를 감소하게 하는 결과를 가져와서 생태계에 상당한 교란을 가져오고 4대강의 수질을 위협하고 있다. 조류의 대번성에 영향을 미치는 인자를 해석하기 위해서 전통적으로 클로르필 a의 농도와 환경인자간의 교차상관함수를 계산하는 방식이 수행되어왔다. 교차상관함수에 사용되는 원 시계열 자료는 추계구조에 의해 영향을 받기 때문에 시계열 데이터의 추계학적인 구조를 파악하고 외부의 영향을 제거하는 선백색화 기법을 도입하였다. 이와 같은 모의과정은 모형구조의 파악, 매개변수추정, 선택된 모형의 자가진단수행등의 일련의 과정으로 진행된다. 선백색화 처리된 데이터를 이용하여 배타적 상관분석을 실시하였고 원데이터의 결과와 비교하였다. 이와 같은 과정은 조류농도 발생의 영향 인자를 구분하기 위해서도 유용한 과정이고 다른 환경인자들 사이에서의 인과성을 규명하는데도 유용하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권2호
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• pp.88-99
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• 2007

토양수분은 토양으로의 침투나 지표유출 기작에 직접적인 영향을 주며 간접적으로 유역 단위의 수문학적, 수리화학적, 기상학적, 생태학적 반응에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 광릉 슈퍼사이트 내 원두부 소유역을 대상으로 사면에서의 토양수분 전이과정이 토양수분의 추계학적 모형구조와 갖는 연계성을 규명하기 위해서 일련의 유도과정이 수행되었다. 유도된 단변량 추계학적 모형의 구조에 근거하여, 관측된 토양수분의 시계열을 모의하였다. 자료전처리, 모형구조의 규명, 후보 모형군의 구성, 모수추정, 검정 등의 과정을 통해서 도출된 모형들의 공간적인 분포는 대상사면의 지형학적인 특성들이 반영된 것으로 판단된다. 다방향 알고리즘에 의한 기여면적이나 습윤 지수와 함께 대상지점의 국부경사도가 중요변수로 도출되었다. 본 연구 결과는 광릉 슈퍼사이트와 같은 복잡 경관에서 토양수분의 공간분포를 결정짓는 중요한 요인들을 이해하고 이를 통해 현실성있는 토양수분 분포 지도를 작성하는데 기여 하게 될 것이다.