• 지구물리
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• 제4권4호
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• pp.267-285
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• 2001

본 연구는 DRASTIC 모델에 구조선밀도, 토지이용 인자를 추가한 수정 DRASTIC 모델을 개발하여 경기도 화남2지구의 지하수오염 가능성를 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 DRASRIC Potential과 여러 가지 오염원의 발생 부하량 값을 논리비교함으로써 수리지질학적인 측면에서의 오염가능성 지역과 수질측면에서의 오염가능성 지역을 예측할 수있는 방안을 제시할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제29권2호
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• pp.66-72
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• 2018

The proper position of a multi-leaf collimator (MLC) is essential for the quality of intensity-modulated radiation therapy (IMRT) and volumetric modulated arc radiotherapy (VMAT) dose delivery. Task Group (TG) 142 provides a quality assurance (QA) procedure for MLC position. Our study investigated the QA validation of the mechanical leaf gap measurement and the maintenance procedure. Two $VitalBeam^{TM}$ systems were evaluated to validate the acceptance of an MLC position. The dosimetric leaf gaps (DLGs) were measured for 6 MV, 6 MVFFF, 10 MV, and 15 MV photon beams. A solid water phantom was irradiated using $10{\times}10cm^2$ field size at source-to-surface distance (SSD) of 90 cm and depth of 10 cm. The portal dose image prediction (PDIP) calculation was implemented on a treatment planning system (TPS) called $Eclipse^{TM}$. A total of 20 VMAT plans were used to confirm the accuracy of dose distribution measured by an electronic portal imaging device (EPID) and those predicted by VMAT plans. The measured leaf gaps were 0.30 mm and 0.35 mm for VitalBeam 1 and 2, respectively. The DLG values decreased by an average of 6.9% and 5.9% after mechanical MLC adjustment. Although the passing rates increased slightly, by 1.5% (relative) and 1.2% (absolute) in arc 1, the average passing rates were still within the good dose delivery level (>95%). Our study shows the existence of a mechanical leaf gap error caused by a degenerated MLC motor. This can be recovered by reinitialization of MLC position on the machine control panel. Consequently, the QA procedure should be performed regularly to protect the MLC system.

• Ocean Science Journal
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• 제42권3호
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• pp.153-163
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• 2007

This study is based on a series of numerical modeling experiments to understand the tidal circulation in the Kangjin Bay (KB). The tidal circulation in the KB is mostly controlled by the inflow from two channels, Noryang and Daebang which introduce the open ocean water into the northern part of the KB with relatively strong tidal current, while in the southern part of the KB, shallowest region of the entire study area, weak tidal current prevails. The model prediction of the sea level agrees with observed records at skill scores exceeding 90 % in terms of the four major tidal constituents (M2, S2, K1, O1). However, the skill scores for the tidal current show relatively lower values of 87, 99, 59, 23 for the semi-major axes of the constituents, respectively. The tidal ellipse parameters in the KB are such that the semi-major axes of the ellipse for M2 range from 1.7 to 38.5 cm/s and those for S2 range from 0.5 to 14.4 cm/s. The orientations of the major-axes show parallel with the local isobath. The eccentricity values at various grid points of ellipses for M2 and S2 are very low with 0.2 and 0.06 on the average, respectively illustrating that the tidal current in the KB is strongly rectilinear. The magnitude of the tidal residual current speed in the KB is on the order of a few cm/s and its distribution pattern is very complex. One of the most prominent features is found to be the counter-clockwise eddy recirculation cell at the mouth of the Daebang Channel.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권4호
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• pp.3-12
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• 2007

The purpose of this paper is to analyze the relationship between meteorological factors and agricultural reservoir storage, and predict the reservoir storage by multiple regression equation selected by high correlated meteorological factors. Two agricultural reservoirs (Geumgwang and Gosam) located in the upsteam of Gongdo water level gauging station of Anseong-cheon watershed were selected. Monthly reservoir storage data and meteorological data in Suwon weather station of 21 years (1985-2005) were collected. Three cases of correlation (case 1: yearly mean, case 2: seasonal mean dividing a year into 3 periods, and case 3: lagging the reservoir storage from 1 month to 3 months under the condition of case 2) were examined using 8 meteorological factors (precipitation, mean/maximum/minimum temperature, relative humidity, sunshine hour, wind velocity and evaporation). From the correlation analysis, 4 high correlated meteorological factors were selected, and multiple regression was executed for each case. The determination coefficient ($R^{2}$) of predicted reservoir storage for case 1 showed 0.45 and 0.49 for Geumgwang and Gosam reservoir respectively. The predicted reservoir storage for case 2 showed the highest $R^{2}$ of 0.46 and 0.56 respectively in the period of April to June. The predicted reservoir storage for 1 month lag of case 3 showed the $R^{2}$ of 0.68 and 0.85 respectively for the period of April to June. The results showed that the status of agricultural reservoir storage could be expressed with couple of meteorological factors. The prediction enhanced when the storage data are divided into periods rather than yearly mean and especially from the beginning time of paddy irrigation (April) to high decrease of reservoir storage (June) before Jangma.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.17-28
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• 2004

본 연구에서는 기존 DRASTIC 모델에 구조선밀도, 토지이용 인자 등을 추가한 수정 DRASTIC 모델을 설정하여 경기도 화남2지구의 지하수오염 가능성을 예측하고자 하였다. 2가지 인자를 추가로 설정한 이유는 우리나라의 수리 지질학적 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려할 때, 구조선밀도는 지하수 및 오염물질 유동에 직접적인 영향을 미치고, 토지이용은 점오염원 및 비점오염원의 영향을 간접적으로 반영할 수 있기 때문이다. 통계분석을 위하여 각 인자별 격자 레이어를 생성하고, 상관계수를 분석함으로서 신뢰도를 판단하였다. 최종 결과물인 지하수오염가능예측도는 '수정 DRASTIC 취약성'과 오염원의 발생 부하량 값을 논리적으로 비교함으로서 수리지질학적인 측면에서의 오염가능성 지역과 수질측면에서의 오염가능성 지역을 예측할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.

• 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.