• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.516-522
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• 2020

수트리의 진행과정은 십수년이 걸리며 보통 매우 오래된 지중케이블에서 발견된다. 이러한 지중케이블들은 이미 접근이 어려운 곳에 있어 수트리를 검출하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요된다. 이러한 지중케이블의 유지보수 비용과 시간을 절감하기 위해서는 수트리가 진행된 지중케이블이 전력망에 미치는 영향을 분석할 수 있는 수학적 모델링이 필요하고, 이를 이용한 수트리 탐지 기술개발이 매우 필요한 실정이다. 본 논문에서는 수트리가 포함된 XLPE 케이블 대한 수학적 모델링을 하고자 수트리의 복잡한 구조를 Vented tree의 확인된 특정 패턴 2가지를 기준으로 가정하여 단순화 하였다. 그리고 수트리의 발달에 따른 케이블 절연층의 캐패시턴스 및 레지스턴스를 계산 및 분석하기 위해 matlab으로 시뮬레이션을 실시하였으며, 모델링의 유용성을 검증하기 위해서 참고문헌 Burkes 논문의 케이블 데이터를 동일하게 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 캐패시턴스 크기의 변화는 케이블에 수트리 영역이 절연층에 95%까지 진행되었을 때 정상대비 약 0.025×10^-13[Farads/mm] 증가됨을 확인하였다. 레지스턴스 값의 경우 정상대비 약 0.5×10¹⁶[ohm/m] 정도 감소되는 것을 확인하였다. 따라서, Burkes 논문의 물리적 모델링 시뮬레이션 결과와 비교하였을 때 그 변화값이 매우 유사하여 본 논문에서 제시한 수학적 모델링의 유용성을 검증하였다.

• 한국조경학회지
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• 제16권1호
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• pp.27-35
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• 1988

최근 급격히 증가하는 조경공사의 추세에 비추어 볼 때 특성수목과 규격을 편중되게 사용하며, 시간 경과에 따른 수목의 크기 변화로 인해 외부공간의 공간배분이 달라짐을 고려하지 않고 단기적의 효과만을 목적으로 지나치게 밀식하는 경향이 있어 시공후 5년, 10년, 20년 후에는 선택적으로 수목을 제거하여야 하는 추가적인 관리부담을 끼치므로 배식 설계의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구는 주요조경수목의 수형예측모델을 개발하기 위한 1단계의 연구로써 시간경과에 따른 수목의 크기변화를 미리 에측하여 식재간격을 결정하거나 식재군의 수관연락선(Skyline)의 형태를 인식하는데 기초자료로 활용되도록 하는 것에 연구목적을 두었다. 본 연구의 수행결과 다음과 같이 결론을 얻을 수 있었다. 1) 느티나무와 스트로브잣나무, 백목련에 대해 수령과 근원 혹은 충고직경, 수고, 관수폭, 기하고와 근원 혹은 흉고직경과의 관계를 파악하고자 회귀분석한 결과 높은 회귀계수를 보임으로써 높은 정도의 관련이 있음을 나타내었다. 2) 시간경과에 따른 수종별 크기의 변화는 수고의 경우 스트로브잣나무, 느티나무, 백목련의 순서로 생육 속도가 빨랐고, 수관폭의 경우에는 식재후 10년이 되기까지는 수종간 큰 차이가 없으며, 20년후에는 느티나무의 등가율이 제일 크게 나타났다. 기하고에 있어서는 느티나무의 경우 수령이 증가함에 따라 가지가 아래로 처짐으로 인하여 감소하는 경향을 나타내었다. 3) 조경수목의 식재간격은 성목시 수관폭의 70∼100%로 하는 것이 일반적인 이론인데, 각 수종별로 많이 사용하는 규격을 식재한 후 10년, 20년 후에 30%가 겹치는 식재간격일 때 10년후에 30%가 겹치게 되며, 4.8m 일 때 20년후에 30%가 겹치는 것으로 나타났다. 또한 스트로브잣나무는 3.2m일 때 10년후에는 30%가, 4.2m일 때 20년 후에 30%가 겹치게 되며, 백목련의 경우는 3.3m일 때 10년 후에 30%가 겹치며, 4.2m 일 때 30%가 겹치는 것으로 나타났다. 따라서, 10년 후까지는 수종간에 차이가 없으나 20년 후를 고려하면 느티나무의 식재간격은 다소 넓어져야 한다고 생각된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.384-392
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• 2022

본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.

• 한국조경학회지
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• 제40권5호
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• pp.160-168
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• 2012

본 연구는 직접수확법을 통해 도시 낙엽성 조경수의 탄소저장 및 흡수를 용이하게 추정하는 회귀모델을 제시하고 도시녹지의 탄소저감 계량화에 필요한 기반정보를 구축하였다. 연구대상 수종은 도시조경수로 흔히 식재되는 단풍나무, 느티나무, 왕벚나무 및 은행나무이었다. 수종별로 유목에서 성목에 이르는 일정 간격의 흉고직경 크기를 고려한 수목을 구입하여, 근굴취를 포함하는 직접수확법에 의해 개체당 부위별 및 전체 생체량을 산정하고 탄소저장량을 산출하였다. 또한, 흉고 부위의 수간 원판을 채취하여 직경생장을 분석하고 탄소흡수량을 산정하였다. 흉고직경을 독립변수로 4개 수종별 생장에 따른 단목의 탄소저장 및 흡수를 계량화하는 활용 용이한 회귀모델을 유도하였다. 이들 회귀식의 $r^2$는 0.94~0.99로서 적합도가 상당히 높았다. 단목의 탄소저장량과 탄소흡수량은 모두 직경생장과 더불어 증가하였고, 직경급간 그 차이도 대개 직경이 커질수록 증가하는 경향이었다. 동일 직경에서는 느티나무가 가장 높은 경향이었고, 다음으로 왕벚나무, 은행나무 등의 순이었다. 유도한 회귀식을 적용하면, 흉고직경 15cm인 느티나무 단목은 약 54kg의 탄소를 저장하고 있으며, 연간 7kg의 탄소를 흡수하는 것으로 나타났다. 본 연구는 도시 조경수목의 직접 벌목과 근굴취의 난이성에 기인하여 생체량 확장계수, 지하부/지상부 비율, 직경생장 등 산림수목의 계수를 대용한 기존 연구의 한계성을 극복할 새로운 초석을 마련하였다. 연구결과는 정부나 지자체의 도시녹지 사업과 관련하여 조경수목의 탄소저감을 평가하는 공공기반기술로서 유용하게 활용될 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.229-249
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• 2022

본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.

• 한국제4기학회지
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• 제14권1호
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• pp.57-63
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• 2000

월악산에 자라는 낙엽송의 연륜세포의 생장에 미치는 온난화의 영향을 시뮬레이션 모델로 예측하였다. 이 모델은 각 연륜의 세포(가도관) 폭 변이를 일 강수량과 기온으로 모사하는 수학식을 사용한다. 세포생장을 제한하는 조건을 기온, 일장, 그리고 계산된 수분수지로 추정한다. 이 모델을 적용한 결과 낙엽송의 계절생장에 가장 큰 영향을 주는 것은 4월과 5월의 토양수분조건과 강수량인 것으로 나타났다. 4~5월 기온 상승은 토양으로부터 수분 증발을 증가시켜 생장을 감소시켰다. 지구온난화(기온 $2^{\circ}C$ 상승)을 모델에 산정하였을 때 생장적기가 짧아졌고 전체 연륜 생장량을 25% 정도 감소시켰다.

• 농업생명과학연구
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• 제52권6호
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• pp.37-47
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• 2018

본 연구의 목적은 전국에 분포하는 일본잎갈나무 임분에 대해 산림시업 수행이 직경분포변화에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 본 연구에 사용한 자료는 국가산림자원조사 중 시업지 232plots, 비시업지 47plots의 고정표본점 자료를 활용하였다. 직경분포모델은 Weibull 누적분포함수를 사용하였으며, 분석 방법에는 백분위(Percentile)에 근거한 직경모형추정, 백분위(Percentile)에 대한 모수복구 방법을 사용하였다. 개발한 모델을 이용하여 산림시업의 수행여부에 따른 시나리오(임령, 지위지수, 임분밀도) 별임분생장량을 예측한 결과, 시업지 임분의 최대임목본수를 차지하는 평균 흉고직경의 이동이 비시업지 임분에 비해 이동량과 생장량이 더 높게 나타났으며, 대경목이 차지하는 비율 또한 시업지 임분이 높게 예측되었다. 본 연구의 결과는 직경급에 따른 목재생산량의 장기적인 예측과 동적인 임분구조 해석에 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료되어진다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.327-335
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• 2014

현재 사용하고 있는 임목 재적표는 전국 공용으로 제작되어 있기 때문에, 특정 지역에 적용할 경우 재적을 과소 또는 과대 추정하는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수간곡선식을 이용하여 지역의 재적생장을 잘 반영할 수 있도록 홍천과 영주지역의 지방별 임목 수간재적표를 개발하고자 수행하였으며, 우리나라에서 가장 많은 분포를 보이고 있는 소나무를 대상으로 개발하였다. 추정에 적합한 수간곡선식의 도출을 위해서 Max & Burkhart, Korzak 그리고 Parresol et al.의 세 가지 수간곡선 모델을 적용하였으며, 적합도, 편의, 잔차의 표준 오차 등의 통계량을 분석하여 각 모델의 적합성을 평가하였다. 그 결과 3개의 수간곡선 모델간에는 정확성에 대한 유의적인 차이가 없으나, 소나무의 수간생장을 표현하는 데에는 Kozak 모델이 가장 적합한 것으로 나타났다. 따라서 Kozak 모형을 이용하여 소나무의 지방별 수간재적표를 조제하였다. 새롭게 개발된 지방별 수간재적표와 전국단위의 소나무 수간재적표와 비교한 결과, 홍천과 영주 2지역 모두에서 현재 재적표보다 재적이 높은 것으로 나타났으며(0.000< ${\alpha}=0.05$), 또한 두 지역간 지방별 재적표의 재적에서도 통계적으로 유의한 차이를 보였고(p-value: 0.000< ${\alpha}=0.05$) 홍천이 영주에 비해 재적이 높게 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.648-657
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• 2021

본 연구는 국가산림자원조사를 활용하여 임상별 및 주요 수종별 재적생장량을 추정하고, 연평균생장량(MAI)과 연년생장량(CAI) 등을 도출하여 벌기령을 제시하고자 수행하였다. 재적생장 추정을 위하여 Chapman-Richards 모델을 적용하였다. 도출된 임상별 재적추정식에서는 침엽수림이 가장 높은 생장을 하는 것으로 나타났다. 주요 수종별 추정식은 침엽수종(3종) 중에서는 일본잎갈나무가, 그리고 활엽수종(3종)에서는 굴참나무가 가장 높은 생장이 예측되었다. 그리고 이들 추정식은 적합도지수가 일본잎갈나무 0.32, 굴참나무가 0.21 등으로 대체적으로 낮게 나타났다. 그러나 재적 추정식의 적용 가능성을 알 수 있는 잔차도 분석에 있어서는, 일부 30년 이상의 임령에서 추정식의 추정치가 과소 추정되는 경향을 보였으나, 대부분 0을 중심으로 잔차가 고르게 분포하고 있었다. 따라서 이들 식이 우리나라 현실림의 수종들에 대한 재적을 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 추정된 재적을 이용하여 연평균생장량을 계산한 결과, 침엽수림 중 중부지방 소나무 34년, 일본잎갈나무 35년, 리기다소나무 31년일 때 MAI가 최대시기에 도달하는 것으로 나타났다. 그리고 활엽수림에 있어서는 굴참나무 32년, 상수리나무 30년, 신갈나무 29년일 때가 최대시기임을 알 수 있었다. 또한 MAI와 CAI를 계산하여, 이들이 만나는 지점을 재적수확 최대 벌기령으로 결정하였다. 그 결과는 현재 산림청이 제시한 기준 벌기령과 큰 차이를 보이지 않아 정책자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제82권4호
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• pp.420-430
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• 1993

우리나라 남부지방의 주요 수종(樹種)인 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향하리라 예상되는 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 성질(性質)과 환경인자(環境因子)중 18개 인자(因子)를 218개 표준지(標準地)에서 측정(測定)하여 설명변수로 하고, 해송(海松)의 수고생장량(樹高生長量), 즉 임분(林分)의 지위지수(地位指數)를 반응변수로 하여 상관분석, 편상관분석, 회귀분석 및 요인분석을 실시하여 해송(海松)의 적지선정(適地選定), 생장량(生長量) 추정 및 비배관리 등에 대한 기초적 지침을 제시하고자 이 연구(硏究)를 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)와 토양(土壤) 및 환경인자(環境因子)간의 상관에 있어서, 지위지수(地位指數)와 유효토심간의 상관계수 r=0.6498로 약간 높게 나타났고(p<0.01), 다음으로 경사도, 유기물함량, 전질소함량 순으로 상관이 나타났다. 2. 각종 인자간의 내부상관을 배제한 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)와 영향인자간의 편상관에 있어서는 유효토심(r=0.6270), 경사도(r=-0.5423), 염기포화도(r=0.3278) 순으로 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향을 미치고 있었다. 3. 단계적회귀분석 결과, 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향을 미치는 인자군(因子群)은 유효토심, 경사도, 유기물함량, 염기포화도, 토양산도, 미사함량 및 치환성 $Ca^{{+}{+}}$ 군(群)으로 나타났다. 4. 토양(土壤) 및 환경인자(環境因子)에 의한 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數) 추정식은 $Y=13.2691+0.0242\;X_2-1.2244\;X_4+0.6142\;X_5-0.3472\;X_{11}+0.0355\;X_{13}+0.1552\;X_{15}-0.1002\;X_{17}$으로 도출되었고, 추정식에 대한 적합도는 77%로 나타났다. 5. 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향하는 인자들을 요인분석한 결과, eigenvalue 1.0 이상의 주성분은 6개였으며, 이들의 누적기여율(累積奇與率)은 71.1%였다. 6. 요인분석(要因分析)에 의하여 산출된 6개의 요인점수(要因點數)와 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)와의 관계를 단계적회귀분석한 결과, 5개의 요인점수(要因點數)를 갖는 추정모델이 도출되었다. 이 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數) 추정모델에 대한 $R^2=0.8481$로 높은 설명력을 가지며, 회귀계수에 대한 유의성을 검정한 결과 1% 수준에서 유의성이 인정되었다. 따라서 해송(海松)의 수고생장(樹高生長)에 관여하는 인자(因子)를 선정하는 방법은 요인분석(要因分析)에 의한 회귀분석(回歸分析)이 가장 유리한 것으로 나타났다. 그리고 해송임분(海松林分)의 경영은 이상과 같은 방법에 의하여 선정된 임목생장(林木生長)에 관여하는 인자(因子)를 고려하여 실행되어야 할 것으로 사료된다.