• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.1078-1083
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• 2004

We proposed a method to compensate incomplete observations and made a study of environmental problem, water quality of Tama-River in Tokyo.The method is based on interpolations of the multi-layer neural networks. We call the approach as CQSAR method .which can compensate the defect data.The water quality data include defects which will give wrong effect to other normal data. The CQSAR method suppresses the wrong effect .Thus, we believe that the proposed CQSAR method has practical usability for environment examinations.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.196-196
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• 2011

본 연구에서는 일본 다마천 자갈사주의 식생 이입 과정을 조사하고, 과도한 식생 이입에 영향을 미치는 하상토의 특성과 수리적 특성을 분석하여 자갈사주의 복원을 위한 방안에 관하여 조사하였다. 다마천 자갈사주는 넓게 분포하였던 자갈하천(white river)에 버드나무 등의 식생이 과다하게 성장하여(green river), 이를 억제하기 위한 대책을 수립하여 시행하였다. 또한 이곳에 서식하는 고유종(야생 국화)를 복원하기 위한 연구도 진행되었다. 다마천 자갈사주 식생번무의 원인으로, 자갈과 모래 채취, 하천 개수, 상류의 댐과 보의 축조를 들 수 있으며, 자갈사주를 복원하기 위한 종합적인 연구계획이 수립되어 사업이 시행되었다. 복원 대책으로 홍수터를 파고 모래톱 복원, 상류로부터 자갈과 모래 공급, 저수로 확장, 과다 성장한 버드나무나 아카시아 벌목, 표토 제거를 계획하였으며 이를 시행하였다. 모래톱은 성긴 조약돌로 포설하였으며, 다양한 높이로 조성하여 침수 빈도를 다양하게 변화시켰다. 가장 높은 모래톱은 5년 빈도로 하였다. 자갈사주의 복원 및 관리를 위한 모니터링 그룹도 발족하여 현재 자갈사주의 복원 모니터링이 진행 중이며, 이를 바탕으로 체계적이고 계획적인 복원 사업이 진행되고 있다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.6 no.1
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• pp.67-76
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• 1997

The purpose of this research is to draw out the factors affecting the residents' evaluation on valuable animal and vegetation and the naturality of vegetation seen near regional environment. With this purpose, Questionnaire research and vegetation survey focusing on area of types of vegetation and species of big trees were made in 30 points of midstream of Tama River, Tokyo, Japan. The questionnaire research was based on basin environment units in order to be reflective of regional natural environment. The vegetation was classified into 5 types according to its flora and observed the covering area of each points and types through the aerial photograph. In addition, the species of big trees in habitat were listed by the survey. Results as below came out by analyzing the outcome of the questionnaire research and vegetation survey by multiple regression. First, residents are most likely not to distinguish precisely between the quantitative and qualitative aspects of vegetation. Both of the researches are apt to be influenced by quantitative factors of vegetation. Second, residents are assumed to consider forest of big trees, inhabitant of groups of big trees, highly natural.