• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제30권1호
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• pp.45-54
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• 2005

원자력시설로부터 삼중수소 사고 누출시 시설 주변 농작물의 삼중수소 오염 평가를 위한 동적격실모델 ECOREA-H3를 개발하였다. 모델의 격실은 크게 대기, 토양, 농작물로 구성되며 농작물은 엽채류 곡물류, 근군류의 3개 소그룹으로 분류하여 각각 독립적으로 모델링하였다. 벼에 대한 삼중수소 피폭실험 해석을 통해 모델의 예측 정확도가 조사되었다. 모델링 결과 추수시 벼이삭의 TFWT 농도는 입력데이터 중 공기의 절대습도, 뿌리흡수비 강우량에 OBT 농도는 공기의 절대습도, 이삭의 성장기간, 유기물의 수소함량의 영향을 상대적으로 크게 받는 것으로 나타났다. 벼이삭 OBT 농도에 대한 모델 계산과 실험 측정값은 잘 일치하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제21권2호
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• pp.73-88
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• 1989

5개의 기존모델과 상관관계식에 기초한 10가지의 2상류 전체 압력강하 예측방법을 그 정확도와 가압경수로 운전 조건하에서의 적용도를 함께 검증하였다. 이 10가지 방법을 209개의 국부 및 전체비등 조건하의 실험치에 대해서 검증하였다. 각 상관관계식을 다른 범위의 압력과 질량속도 및 건조도에 대해서 평가하여 각각의 적은 데이터 군(Subsets)에 가장 잘 맞는 모델을 찾아냈다. 주어진 상태량(Property) 범위에 대해 가장 잘 맞는 기존 상관관계식과 그 상관관계식이 가진 예측오차를 보정하기 위한 수정계수를 사용하여 2상류 전체 압력강하를 계산하는 'K-TWOPD'라고 명명한 전산코드를 개발하였다. 이 전산코드의 평가 결과를 보면 기존 상관관계식의 실험치와의 오차범위는 대체로 $\pm$25%이상인데 비하여, 본 연구에서 제시한 방법은 사용한 모든 데이터를 95%의 확신도에서 $\pm$11% 범위이내로 실험치와 일치하고 있다.

• 공학논문집
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• 제5권1호
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• pp.89-107
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• 2004

본 연구는 DRASTIC 모델에 구소선밀도, 토지이용 인자를 추가한 수정 DRASTIC 모델을 개발하여 경기도 화남2지구의 지하수오염 가능성을 예측하고자 하였다. 우리나라의 수리지질 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려했을 때, 구조선밀도는 지하수 및 오염물질 유동에 직접적인 영향을 미치고, 토지이용은 점오염원 혹은 비점오염원의 영향을 간접적으로 반영할 수 있기 때문이다. 통계분석을 위하여 각 인자별 격자 레이어를 생성하고, 각각의 상관계수를 분석함으로써 신뢰도 여부를 판단하였다. 최종 결과물인 종합오염현황도는 수정 DRASTIC Potential과 여러 가지 오염원의 발생 부하량 값을 논리비교함으로써 수리지질학적인 측면에서의 오염가능성 지역과 수질측면에서의 오염가능성 지역을 예측할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제9권2호
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• pp.115-121
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• 2018

Artificial neural network (ANN) simulation is used to predict the dynamic change of permeate flux during wheat starch industry wastewater microfiltration with and without static turbulence promoter. The experimental program spans range of a sedimentation times from 2 to 4 h, for feed flow rates 50 to 150 L/h, at transmembrane pressures covering the range of $1{\times}10^5$ to $3{\times}10^5Pa$. ANN predictions of the wastewater microfiltration are compared with experimental results obtained using two different set of microfiltration experiments, with and without static turbulence promoter. The effects of the training algorithm, neural network architectures on the ANN performance are discussed. For the most of the cases considered, the ANN proved to be an adequate interpolation tool, where an excellent prediction was obtained using automated Bayesian regularization as training algorithm. The optimal ANN architecture was determined as 4-10-1 with hyperbolic tangent sigmoid transfer function transfer function for hidden and output layers. The error distributions of data revealed that experimental results are in very good agreement with computed ones with only 2% data points had absolute relative error greater than 20% for the microfiltration without static turbulence promoter whereas for the microfiltration with static turbulence promoter it was 1%. The contribution of filtration time variable to flux values provided by ANNs was determined in an important level at the range of 52-66% due to increased membrane fouling by the time. In the case of microfiltration with static turbulence promoter, relative importance of transmembrane pressure and feed flow rate increased for about 30%.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.341-346
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• 2022

지구온난화 및 이상 기후로 인해 홍수의 빈도 및 피해 규모가 늘어나고 있으며, 홍수 취약 지역에 노출된 사람이 2000년도에 비하여 25% 증가하였다. 홍수는 막대한 금전적, 인명적 손실을 유발하며, 홍수로 인한 손실을 줄이기 위해 홍수를 미리 예측하고 빠른 대피를 결정해야 한다. 본 논문은 홍수 예측을 위한 핵심 데이터인 강우량과 수위 데이터를 활용하여 시기적절한 대피 결정이 이루어질 수 있도록 CNN기반 분류 모델을 활용하여 홍수 위험도 판별 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 CNN 기반 분류 모델과 DNN 기반의 분류 모델의 결과를 비교하여 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이를 통해 홍수의 위험도를 판별하여, 대피 여부 판단하며 최적의 시기에 대피 결정을 내릴 수 있도록 하는 초기 연구로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제45권4호
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• pp.264-276
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• 2021

Background: Salt marshes provide a variety of ecosystem services; however, they are vulnerable to human activity, water level fluctuations, and climate change. Analyses of the relationships between plant communities and environmental conditions in salt marshes are expected to provide useful information for the prediction of changes during climate change. In this study, relationships between the current vegetation structure and environmental factors were evaluated in the tidal flat at the southern tip of Ganghwa, Korea, where salt marshes are well-developed. Results: The vegetation structure in Ganghwa salt marshes was divided into three groups by cluster analysis: group A, dominated by Phragmites communis; group B, dominated by Suaeda japonica; and group C, dominated by other taxa. As determined by PERMANOVA, the groups showed significant differences with respect to altitude, soil moisture, soil organic matter, salinity, sand, clay, and silt ratios. A canonical correspondence analysis based on the percent cover of each species in the quadrats showed that the proportion of sand increased as the altitude increased and S. japonica appeared in soil with a relatively high silt proportion, while P. communis was distributed in soil with low salinity. Conclusions: The distributions of three halophyte groups differed depending on the altitude, soil moisture, salinity, and soil organic matter, sand, silt, and clay contents. Pioneer species, such as S. japonica, appeared in soil with a relatively high silt content. The P. communis community survived under a wider range of soil textures than previously reported in the literature; the species was distributed in soils with relatively low salinity, with a range expansion toward the sea in areas with freshwater influx. The observed spatial distribution patterns may provide a basis for conservation under declining salt marshes.

• 한국안전학회지
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• 제37권5호
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• pp.80-88
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• 2022

The Korean nuclear industry had developed the SPACE (Safety and Performance Analysis Code for nuclear power plants) code, which adopts a two-fluid, three-field model that is comprised of gas, continuous liquid and droplet fields and has the capability to simulate three-dimensional models. According to the revised law by the Nuclear Safety and Security Commission (NSSC) in Korea, the multiple failure accidents that must be considered for the accident management plan of a nuclear power plant was determined based on the lessons learned from the Fukushima accident. Generally, to improve the reliability of the calculation results of a safety analysis code, verification is required for the separate and integral effect experiments. Therefore, the goal of this work is to verify the calculation capability of the SPACE code for multiple failure accidents. For this purpose, an experiment was conducted to simulate a Control Element Drive Mechanism (CEDM) break with a safety injection failure using the ATLAS test facility, which is operated by Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI). This experiment focused on the comparison between the experiment results and code calculation results to verify the performance of the SPACE code. The results of the overall system transient response using the SPACE code showed similar trends with the experimental results for parameters such as the system pressure, mass flow rate, and collapsed water level in component. In conclusion, it can be concluded that the SPACE code has sufficient capability to simulate a CEDM break with a safety injection failure accident.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.335-337
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• 2021

홍수 피해는 세계 각지에서 발생하고 있으며, 홍수에 취약한 지역에 사는 사람이 2000년에 비해 25% 증가한 8,600만 명에 이른다. 이러한 홍수는 인명과 재산에 막대한 피해를 남기며, 피해를 줄이기 위해선 적절한 시기에 대피를 결정하는 것이 필수적이다. 홍수를 예상하고 대피하는 것에도 많은 비용이 발생하며, 홍수 예측에 오류가 발생하여 대피하지 않는 경우에는 더 큰 비용이 발생한다. 따라서 본 논문에선 시계열 데이터인 강수량과 수위를 활용하여 적절한 시기에 대피가 이루어질 수 있도록 하기 위한 CNN모델을 활용하여 홍수 위험도 판별 모델을 제안한다. 이를 통해 최적의 대피시기를 결정하여 불필요한 대피를 막고, 적절한 시기에 대피가 이루어질 수 있도록 하는 초기 연구로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2B호
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• pp.131-137
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• 2006

본 연구에서는 기존 매개변수적 수문시계열 예측모형을 보완하고자 Singular Spectrum Analysis(SSA)와 Linear Recurrent Formula를 결합한 모형을 제안하였다. SSA는 주로 시계열에 내재해 있는 구성성분을 추출하기 위한 목적으로 많이 이용되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 엘니뇨 및 라니냐 등의 기상현상과 수문사상의 상관성 분석에 주로 적용되고 있는 SSA와 시계열 예측을 위해서 Linear Recurrence Formula를 결합한 예측 모형을 월단위의 수위와 유입량 시계열 자료를 대상으로 적용성 및 타당성을 검토해 보았다. 모형을 통해 수문시계열을 모의한 결과 전체적인 통계적인 특성 및 시각적인 검토에서 실측자료와 매우 유사한 모의가 가능하였으며 실측 자료를 바탕으로 Blind Forecasting을 실시한 결과 2가지 예에서 모두 1년 정도의 예측구간에서 합리적인 결과를 제시하여 주었다. 따라서 단기예측을 수문모형으로서 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.208-216
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• 2023

The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.