• 한국물환경학회지
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• 제26권5호
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• pp.841-849
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• 2010

Soil erosion is an natural phenomenon. However accelerated soil erosion has caused many environmental problems. To reduce soil loss from a watershed, many management practices have been proposed worldwide. To develop proper and efficient soil erosion best management practices, soil erosion rates should be estimated spatially and temporarily. The Universal Soil Loss Equation (USLE) and USLE-based soil erosion and sediment modelling systems have been developed and tested in many countries. The Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) system has been developed and enhanced to provide ease-of-use interface to the USLE users. However many researchers and decision makers have requested to enhance the SATEEC system for simulation of soil erosion and sediment reflecting effects of single storm event. Thus, the SATEEC R factors were estimated based on 5 day antecedent rainfall data. The SATEEC 2.1 daily R factor was applied to the study watershed and it was found that the R2 and EI values (0.776 and 0.776 for calibration and 0.927 and 0.911 for validation) with the daily R were greater than those (0.721 and 0.720 for calibration and 0.906 and 0.881 for validation) with monthly R, which was available in the SATEEC 2.0 system. As shown in this study, the SATEEC with daily R can be used to estimate soil erosion and sediment yield at a watershed scale with higher accuracy. Thus the SATEEC with daily R can be efficiently used to develop site-specific soil erosion best management practices based on spatial and temporal analysis of soil erosion and sediment yield at a daily-time step, which was not possible with USLE-based soil erosion modeling system.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권11호
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• pp.863-873
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• 2011

전세계적으로 토사유출은 심각한 문제로 알려져 있다. 환경관리자, 농부 및 다른 토지소유자들을 위해 다양한 모델링 테크닉이 개발되어왔고, 토양유실 저감을 위해 다양한 site-specific 최적관리기법의 효율을 산정하여 활용하였다. 물리적기반인 WEPP 모형은 시 공간적으로 작은 유역과 필지에서 발생하는 토양유실을 산정할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 WEPP watershed version을 이용하여 강원도 홍천군 자운리에 위치한 연구지역에 빗물 우회수로와 식생수로를 적용하였다. 우회수로 적용시 유출량과 토사유출량은 각각5.8%, 29.6% 저감되었으며, 식생수로 적용시 각각 9.8%, 14.5% 저감되었다. 식생수로와 우회수로를 혼합한 식생우회수로는 유출량과 토사유출량이 각각 11.8%, 40.4% 저감되었다. 본 연구의 결과와 같이 WEPP 모형은 유출량과 토사유출량 저감효과를 산정하고, site-specific 토사유출저감 최적관리기법 수립에 유용할 것으로 판단된다.

• 한국물환경학회지
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• 제36권4호
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• pp.284-299
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• 2020

Dam reservoirs play a particularly crucial role in processing the allochthonous and the autochthonous dissolved (DOC) and the particulate (POC) organic carbon and in the budget of global carbon cycle. However, the complex physical and biogeochemical processes make it difficult to capture the temporal and spatial dynamics of the DOC and the POC in reservoirs. The purpose of this study was to simulate the dynamics of the DOC and the POC in Daecheong Reservoir using the 3-D hydrodynamics and water quality model (AEM3D), and to quantify the mass balance through the source and sink fluxes analysis. The AEM3D model was calibrated using field data collected in 2017 and showed reasonable performance in the water temperature and the water quality simulations. The results showed that the allochthonous and autochthonous proportions of the annual total organic carbon (TOC) loads in the reservoir were 55.5% and 44.5%, respectively. In season, the allochthonous loading was the highest (72.7%) in summer, while in autumn, the autochthonous loading was the majority (77.1%) because of the basal metabolism of the phytoplankton. The amount of the DOC discharged to downstream of the dam was similar to the allochthonous load into the reservoir. However, the POC was removed by approximately 96.6% in the reservoir mainly by the sedimentation. The POC sedimentation flux was 36.21 g-C/㎡/yr. In terms of space, the contribution rate of the autochthonous organic carbon loading was high in order of the riverine zone, the transitional zone, and the lacustrine zone. The results of the study provide important information on the TOC management in the watersheds with extensive stagnant water, such as dam reservoirs and weir pools.

• 생태와환경
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• 제51권1호
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• pp.124-134
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• 2018

지난 50년간 출판된 한국 육수학 논문의 연구정보와 야외조사지 정보를 공간적으로 정리하여 분포 특성과 주제별 경향을 파악하고 연구자 네트워크 변화를 분석하였다. 1968년부터 2016까지 출판된 육수학 논문을 분류한 결과 수질환경과 생물 군집 수준의 연구가 높은 비율로 진행된 것을 확인할 수 있었다. 생물 분류군으로는 식물플랑크톤, 어류, 저서무척추동물, 동물플랑크톤, 수생식물 순으로 연구대상 빈도가 높았다. 1970~80년대에 생물상과 발생 생리학에 관련된 연구가 다수 발표되었고 영양단계, 모델, 보전, 평가 등의 연구주제들은 시간에 따라 증가하는 경향을 보였다. 수질과 플랑크톤 연구는 정수와 유수환경에서 유사한 수준의 연구 비율을 보였으나 저서무척추동물과 어류는 유수환경에서의 조사가 많았다. 일반적으로 하천과 저수지의 분포양상에 따라 국내 육수학의 야외조사지도 증가하는 경향을 확인할 수 있었으나 상대적으로 본류 상류하천에 대한 조사지 밀도가 낮았던 것으로 확인되었다. 연대별로는 1970년대에 도심지 본류와 상수원으로 이용하는 인공호수에 집중된 분포 형태를 보였으나 이후 다양한 담수서식처로 확대되는 경향을 보였다. 육수학에 관련된 연구자 네트워크도 점차 확대되어 연구자 관계 밀도가 증가한 것으로 파악되었으며, 특히 다양한 연구지원 증가로 인한 대학과 기관 사이의 공동연구 형태가 확대되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-14
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• 2004

감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권2호
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• pp.47-56
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• 2020

본 연구는 기후변화에 따른 소나무 잠재분포변화 예측 및 환경요인과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었다. 입력자료인 종속변수는 1:5,000 임상도에서 추출한 소나무 출현자료를 사용하였으며, 독립변수는 RCP 시나리오 기후자료 및 임상도, 입지도에서 추출한 기후, 입지, 생육환경자료 등 총 14개의 환경요인 변수를 사용하였다. 이러한 입력자료를 바탕으로 생태적 지위 개념을 기반으로 한 종 분포 모형 중 하나인 MaxEnt (Maximum Entropy Modeling) 모형을 구동하여 미래의 소나무 잠재분포를 예측하였다. 분석결과 training AUC (Area Under Curve)가 0.79로 우수한 수준의 정확도를 보였으며 현존 소나무 분포 자료와 유사한 현재 잠재분포 결과를 보였다. RCP 시나리오를 적용한 결과 소나무 잠재분포지는 시간이 지남에 따라 지속적으로 감소할 것으로 나타났으며 RCP8.5 기준으로 2050년과 2070년에 각각 11.1%, 18.7%의 잠재분포지가 줄어들 것으로 예측되었다. 입력자료의 소나무 잠재분포 판단에 대한 기여도는 계절기온, 고도, 겨울철 기온 등이 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인한 소나무림 보전 및 대책 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국기후변화학회지
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• 제9권1호
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• pp.13-29
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• 2018

This study presented evaluation procedure for selecting appropriate GCMs and downscaling method by focusing on the climate extreme indices suitable for climate change adaptation. The procedure includes six stages of processes as follows: 1) exclusion of unsuitable GCM through raw GCM analysis before bias correction; 2) calculation of the climate extreme indices and selection of downscaling method by evaluating reproducibility for the past and distortion rate for the future period; 3) selection of downscaling method based on evaluation of reproducibility of spatial correlation among weather stations; and 4) MME calculation using weight factors and evaluation of uncertainty range depending on number of GCMs. The presented procedure was applied to 60 weather stations where there are observed data for the past 30 year period on Korea Peninsula. First, 22 GCMs were selected through the evaluation of the spatio-temporal reproducibility of 29 GCMs. Between Simple Quantile Mapping (SQM) and Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM) methods, SQM was selected based on the reproducibility of 27 climate extreme indices for the past and reproducibility evaluation of spatial correlation in precipitation and temperature. Total precipitation (prcptot) and annual 1-day maximum precipitation (rx1day), which is respectively related to water supply and floods, were selected and MME-based future projections were estimated for near-future (2010-2039), the mid-future (2040-2069), and the far-future (2070-2099) based on the weight factors by GCM. The prcptot and rx1day increased as time goes farther from the near-future to the far-future and RCP 8.5 showed a higher rate of increase in both indices compared to RCP 4.5 scenario. It was also found that use of 20 GCM out of 22 explains 80% of the overall variation in all combinations of RCP scenarios and future periods. The result of this study is an example of an application in Korea Peninsula and APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) can be utilized in various areas and fields if users want to apply the proposed procedure directly to a target area.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권4호
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• pp.235-244
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• 2018

Potential maximum soil moisture retention (S) is a dominant parameter in the Soil Conservation Service (SCS; now called the USDA Natural Resources Conservation Service (NRCS)) runoff Curve Number (CN) method commonly used in hydrologic modeling for event-based flood forecasting (SCS, 1985). Physically, S represents the depth [L] soil could store water through infiltration. The depth of soil moisture retention will vary depending on infiltration from previous rainfall events; an adjustment is usually made using a factor for Antecedent Moisture Conditions (AMCs). Application of the method for continuous simulation of multiple storms has typically involved updating the AMC and S. However, these studies have focused on a time step where S is allowed to vary at daily or longer time scales. While useful for hydrologic events that span multiple days, this temporal resolution is too coarse for short-term applications such as flash flood events. In this study, an approach for deriving a time-variable potential maximum soil moisture retention curve (S-curve) at hourly time-scales is presented. The methodology is applied to the Napa River basin, California. Rainfall events from 2011 to 2012 are used for estimating the event-based S. As a result, we derive an S-curve which is classified into three sections depending on the recovery rate of S for soil moisture conditions ranging from 1) dry, 2) transitional from dry to wet, and 3) wet. The first section is described as gradually increasing recovering S (0.97 mm/hr or 23.28 mm/day), the second section is described as steeply recovering S (2.11 mm/hr or 50.64 mm/day) and the third section is described as gradually decreasing recovery (0.34 mm/hr or 8.16 mm/day). Using the S-curve, we can estimate the hourly change of soil moisture content according to the time duration after rainfall cessation, which is then used to estimate direct runoff for a continuous simulation for flood forecasting.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.25-36
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• 2020

기후변화로 인해 다양한 자연재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이를 대비하기 위하여 행정안전부에서 가뭄과 대설까지 포함한 자연재해저감 종합계획을 발표하였다. 강설량은 기온과 지형적 요인의 영향을 크게 받는다. 산악지형이 많은 강원도는 강설량이 많아 큰 적설량이 관측되지만, 겨울철 평균 온도가 상대적으로 높은 남부지방은 적설량이 작다. 무강설과 결측으로 인해 관측값에 0이 포함된 경우가 존재한다. 자료에 포함된 0은 통계적으로 민감하게 작용하며, 최적 확률분포 선정과 매개변수 추정이 어려워지는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 창원, 통영, 진주 관측소의 최심신적설에 대해 혼합분포를 적용하여 0을 구분하였고, 0에 근사한 값을 나누는 기준인 임계값을 매개변수 𝛿로 가정함으로써 무적설 기준을 자동으로 모형에서 추정하도록 하였다. Bayesian기법 활용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하였고, 산정된 빈도별 확률적설심의 불확실성을 정량화하였다. 대관령 지점과 비교한 결과, 본 연구의 혼합분포모형은 적설량이 적은 지점에 대해 적용성이 우수한 것으로 평가되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1125-1134
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• 2023

우리나라의 17,000여개의 저수지 중 13,600개소의 소규모 농업용 저수지에는 수문 계측 시설이 설치되지 않아서, 저수율 예측과 합리적인 저수지 운영이 쉽지 않다. 본 연구는 인공지능 기술을 이용하여 농업용 저수지의 저수율을 예측하는 것을 목적으로 하며, 단변량 long short-term memory (LSTM)에서 저수율 그 자체를 사용하는 것뿐만 아니라, 다변량 LSTM에서 강수 등의 기상변수와 시기 등의 계절변수를 추가하여 예측에 활용하였다. 이동저수지의 2013년부터 2020년까지 8년간 데이터로 모델을 학습시키고, 모델의 예측 결과를 2021년의 일일 저수율 데이터로 검증하였다. 단변량 LSTM은 1일 후 저수율을 root-mean square error (RMSE) 1.04%, 3일 후 2.52% 이내, 5일 후 4.18%의 오차로 예측하였으며, 다변량 LSTM은 1일 후 저수율을 RMSE 0.98%, 3일 후 1.95%, 5일 후 2.76%의 오차로 예측하여 더 좋은 성능을 보였다. 1일 후 저수율을 예측하는 다변량 모델의 경우, 시계열 저수율 이외에도 date of year (DOY)와 1일 및 5일 누적 강수량이 중요한 변수인 것으로 나타났는데, 이를 통해 볼 때 당일 저수율에 영향을 미치는 강수의 시간적 범위는 5일 정도인 것으로 사료된다.