• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.183-185
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• 2015

최근 기계학습기반 빅데이터 분석이 많은 주목을 받으며 축산분야에도 다양한 기계학습 방안들이 적용되고 있다. 많은 양의 생체데이터와 환경데이터에 기계학습기법을 적용하여 분석함으로써 이전에는 발견하지 못했던 새로운 사실들을 밝혀낼 수 있다. 본 연구에서는 실험돈사에서 수집된 데이터를 기반으로 비육돈의 비율일당증체를 예측하는 방안에 대해서 다루었다. 비율일당증체 예측을 위해서 매일 측정된 온도/습도/이산화탄소/풍속의 일평균/일최소/일최대 데이터(환경데이터)과 비율일당증체(생체데이터)를 이용하였고, 트리기반 알고리즘을 사용하여 비율일당증체 예측수식을 도출하였다. 이를 통해 평균 온도가 비율일당증체에 가장 큰 영향을 미치는 요소인 것을 보였다. 본 연구의 결과는 각 양돈농가에서 비육돈의 성장을 예측하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국습지학회지
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• 제21권4호
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• pp.281-289
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• 2019

본 연구에서는 남부 내륙지역에 속한 시군구별 태풍으로 인한 피해를 예측할 수 있는 태풍피해예측모형을 개발하였다. 내륙지역의 태풍 피해는 호우, 강풍으로 인한 피해가 복합적으로 발생하므로, 모형을 구성하는 변수가 많고 다양하나, 내륙지역 시군구 단위의 피해사례는 모형을 개발할 만큼 충분하지 않다. 태풍피해 관련 수문기상 자료는 3시간 간격 지속기간별 최대 강우량, 총강우량, 1-5일 선행강우량, 최대풍속 및 제주도 인근 지역에서의 태풍중심기압을 이용하였다. 피해자료의 부족을 고려하기 위해 군집화를 하였으며, 강우 관련 자료의 다중공선성을 제거하기 위하여 주성분분석 등 다변량 통계분석을 이용하여 권역별(경남, 경북, 전남, 전북)로 피해예측모형을 개발하였다. 모형에 의한 태풍피해추정치와 실측치는 최대 2.2배 정도까지 차이가 발생하였는데, 이는 강풍에 의한 피해를 추정하기 어렵고, 전국 69개 ASOS 관측소에 의한 강우자료가 지역적 강우특성을 제대로 반영하지 못하기 때문인 것으로 추정된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제26권2호
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• pp.221-226
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• 2002

표류지점 추정 모델의 환경 입력자료를 확보하기 위해 부산항 연근해에서 표류실험을 실시하였다. 실험에는 크기가 다른 4척의 선박(10, 20, 50, 90톤급)이 사용되었다. 그중 50톤급 선박에는 해류, 바람, 위치를 자동적으로 기록하는 계기들을 장착하였고, 나머지 선박들에서는 분산각 추정 연구를 위해 위치자료만 기록하였다. 각 선박들의 위치는 DGPS와 자동위치발신기(APRS)를 사용하여 기록하였다. 실험은 풍속 2~10m/s, 유속 0.5~1.5m/s의 환경에서 행하여졌으며, leeway는 선박 표류속도에서 표층의 유속성분을 제거하여 구하였다. 50톤급 선박의 leeway rate는 풍속의 약 3.6%인 것으로 분석되었으며, leeway 방정식은 $U_L$ =0.042W -0.034로 표현되었고 leeway angle은 $-30^{\circ}$~$40^{\circ}$의 범위였다.

• 농업과학연구
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• 제46권1호
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• pp.67-78
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• 2019

The purpose of this study was to predict the water quality using the RNN (recurrent neutral network) and LSTM (long short-term memory). These are advanced forms of machine learning algorithms that are better suited for time series learning compared to artificial neural networks; however, they have not been investigated before for water quality prediction. Three water quality indexes, the BOD (biochemical oxygen demand), COD (chemical oxygen demand), and SS (suspended solids) are predicted by the RNN and LSTM. TensorFlow, an open source library developed by Google, was used to implement the machine learning algorithm. The Okcheon observation point in the Geum River basin in the Republic of Korea was selected as the target point for the prediction of the water quality. Ten years of daily observed meteorological (daily temperature and daily wind speed) and hydrological (water level and flow discharge) data were used as the inputs, and irregularly observed water quality (BOD, COD, and SS) data were used as the learning materials. The irregularly observed water quality data were converted into daily data with the linear interpolation method. The water quality after one day was predicted by the machine learning algorithm, and it was found that a water quality prediction is possible with high accuracy compared to existing physical modeling results in the prediction of the BOD, COD, and SS, which are very non-linear. The sequence length and iteration were changed to compare the performances of the algorithms.

• 한국환경과학회지
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• 제28권8호
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• pp.701-707
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• 2019

Highland farming is agriculture that takes place 400 m above sea level and typically involves both low temperatures and long sunshine hours. Most highland Chinese cabbages are harvested in the Gangwon province. The Ubiquitous Sensor Network (USN) has been deployed to observe Chinese cabbages growth because of the lack of installed weather stations in the highlands. Five representative Chinese cabbage cultivation spots were selected for USN and meteorological data collection between 2015 and 2017. The purpose of this study is to develop a weight prediction model for Chinese cabbages using the meteorological and growth data that were collected one week prior. Both a regression and random forest model were considered for this study, with the regression assumptions being satisfied. The Root Mean Square Error (RMSE) was used to evaluate the predictive performance of the models. The variables influencing the weight of cabbage were the number of cabbage leaves, wind speed, precipitation and soil electrical conductivity in the regression model. In the random forest model, cabbage width, the number of cabbage leaves, soil temperature, precipitation, temperature, soil moisture at a depth of 30 cm, cabbage leaf width, soil electrical conductivity, humidity, and cabbage leaf length were screened. The RMSE of the random forest model was 265.478, a value that was relatively lower than that of the regression model (404.493); this is because the random forest model could explain nonlinearity.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.29-39
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• 2017

본 연구에서는 3면이 지중과 접하는 형태의 전력구에서 온도상승을 방지하기 위한 환기시스템 설계에 필요한 벽면에서 열전달계수 등 열설계 자료를 수치해석적인 방법으로 검토하였다. 수치해석 모델은 터널 벽체에서의 열전달을 고려하기 위해서 전력구의 터널의 라이닝을 포함하는 것으로 모델링하였으며, 전력구에 설치되는 전력케이블의 발열량(117~468 kW/km), 전력구내 풍속(0.5~4.0 m/s)에 따른 터널내 공기온도 및 벽체온도, 벽체를 통한 발열량을 CFD시뮬레이션에 의해서 구하였다. 또한 해석결과로부터 벽체열전달계수를 계산하고 환기구간의 터널내 공기온도를 유지하기 위한 한계거리를 검토하였다. 벽체표면에서 대류열전달계수는 입구영역에서는 불안정한 변화를 보이나 약 100 m정도의 이후에는 일정한 값에 수렴한다. 터널벽체열전달계수는 풍속에 따라 $3.1{\sim}9.16W/m^2^{\circ}C$정도이며, 이를 무차원식으로 표현하면 $Nu=1.081Re^{0.4927}({\mu}/{\mu}_w)^{0.14}$이 된다. 열저항 해석기법에 의해서 터널내 온도 예측방법을 제시하였으며, 약 3%이내의 편차로 예측이 가능한 것으로 평가되었다.

• 대한지리학회지
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• 제43권6호
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• pp.824-842
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• 2008

본 연구는 서리에 의한 피해를 최소화하기 위하여 서리 발생일의 기상 요소별 특성을 분석하여 서리가 발생할 수 있는 기상 조건을 파악하였다. 첫서리 현상이 발생하는 시기인 가을과 마지막 서리 현상이 나타나는 봄으로 나누어 서리 현상일의 기압계 유형, 최저기온, 초상최저기온, 일교차, 평균 상대습도, 최소상대습도, 평균 풍속 자료를 분석에 이용하였다. 기압계 유형별로는 우리나라 남서쪽에 중심을 둔 이동성 고기압의 영향을 받고 있을 때 서리 현상은 가장 잘 발생했다. 초상최저기온은 지표에 발생하는 서리 현상을 감지하기 때문에 농업적 목적으로는 최저기온보다 더 중요하다. 본 연구에서도 해안지역의 경우는 최저기온이 영상이어도 서리가 발생했으나 서리 발생일의 초상최저기온은 모든 지역에서 영하였다. 서리 현상일의 일교차는 내륙 지역은 $14^{\circ}C$ 이상이었으며, 해안 지역은 $9{\sim}12^{\circ}C$이었다. 서리 현상이 발생하기 위한 최소상대습도는 $30{\sim}50%$였으며, 내륙 지역이 해안 지역보다 낮았다. 풍속은 약할수록 서리가 발생하기 쉬우므로 대부분 지역에서 서리가 발생한 날의 평균 풍속은 2m/sec 이하였으며 일부 도서 지역과 해안 지역에서는 $4{\sim}6m/sec$를 나타냈다.

• 대기
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• 제26권3호
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• pp.357-372
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• 2016

Northeast Asian regions have recently become the main source of anthropogenic and natural aerosols. Measurement of aerosols on the sea in these regions have been rarely conducted since the experimental campaigns such as ACE-ASIA (Asian Pacific Regional Aerosol Characterization Experiment) in 2001. Research vessel observations of aerosol mass and chemical composition were performed on the Yellow and south sea around the Korean peninsula. The ship measurements showed six representative cases such as aerosol event and non-event cases during the study periods. On non-event cases, the anthropogenic chemical and natural soil composition on the Yellow sea were greater than those on the south sea. On aerosol event cases such as haze, haze with dust, and dust, the measured mass concentrations of anthropogenic chemical and element compositions were clearly changed by the events. In particular, methanesulfonate ($MSA^-$, $CH_3SO_3^-$), a main component of natural oceanic aerosol important for sulfur circulation on Earth, was first observed by the vessel in Korea, and its concentration on the Yellow sea was three times that on the south sea during the study period. Sea salt concentration important to chemical composition on the sea is related to wind speed. Coefficients of determination ($R^2$) between wind speed and sea salt concentration were 0.68 in $PM_{10}$ and 0.82 in $PM_{2.5}$. Maximum wave height was not found to be correlated to the sea salt concentration. When sea-salt comes into contact with pollutants, the total sea-salt mass is reduced, i.e., a loss of $Cl^-$ concentration from NaCl, the main chemical composing sea salt, is estimated by reaction with $HNO_3$(gas) and $H_2SO_4$(gas). The $Cl^-$ concentration loss by $SO_4^{2-}$ and $NO_3^-$ more easily increased for $PM_{10}$ compared to $PM_{2.5}$. The results of this study will be applied to verifying a dust-haze forecasting model. In addition, continued vessel measurements of aerosol data will become important to research for climate change studies in the future.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제7권4호
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• pp.191-198
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• 2013

Cryptomeria japonica pollen is the most common pollen, which are scattering during each spring season in Japan. Japanese cedar (Cryptomeria japonica) pollinosis is one of seasonal allergic rhinitis that mainly occurs in Japan. In addition, long range transportation of Yellow Sand from the East Asian continent was also found during the pollen scattering seasons in Japan. Therefore, the interaction or impact between pollen and Yellow Sand should be concerned. In this study, our objective was to investigate the airborne behaviour of Cryptomeria japonica pollen grains and its size-segregated allergenic (Cry j 1) particles as the airborne tracer of Cryptomeria japonica pollen during the Yellow Sand events. Airborne Cryptomeria japonica pollen grains and its size-segregated allergenic particles were collected at roadside of urban residential zones of Saitama city during the pollination periods from February to March in two year investigation of 2009 and 2010. The overlap of Yellow Sand events and dispersal peak of pollen grains was observed. According to the Meteorological data, we found that the peaks of airborne pollen grains appeared under higher wind speed and temperature than the previous day. It was thought that Yellow Sand events and airborne pollen counts were related to wind speed. From the investigation of the airborne behavior of the size-segregated allergen particles by determining Cry j 1 with Surface Plasmon Resonance (SPR), the higher concentrations of the allergenic Cry j 1 were detected in particle size equal to or less than $1.1{\mu}m$($PM_{1.1}$) than other particle sizes during Yellow Sand events, especially in the rainy day. We conclude that rainwater trapping Yellow Sand is one of the important factors that affect the release of allergenic pollen species of Cry j 1. Therefore, it is very important to clarify the relationships between Cryptomeria japonica pollen allergenic species and chemical contents of the Yellow Sand particles in further studies.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권2호
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• pp.100-108
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• 2007

험준한 산지에 위치한 광릉 KoFlux 슈퍼사이트는 기복이 진 지형과 산골 순환으로 인해 풍속이 약한 것이 특징이다. 따라서 에디 공분산 방법을 이용한 플럭스 관측에 좌표회전이 미치는 효과를 이해하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 직교 좌표 체제 (이중, 삼중 및 planar fit 회전)의 특징을 살펴 보고, 이들을 광릉 슈퍼사이트에서 관측된 플럭스 자료에 적용하였다. 'Planar Fit(PF)' 좌표회전으로부터 유추해 낸 초음파 풍속계의 연직 풍속의 평균 차감은 대략 $\pm0.05ms^{-1}$이었다. 바람이 부는 경우, 이중 회전 $(\bar{v}=\bar{w}=0)$에서 산출된 열, 수증기 및 $CO_2$의 난류 플럭스는 PF 회전에서 나온 결과와 거의 같았다. 그러나 바람이 잔잔한 경우에는 이중 회전이 큰 값의 편의를 나타내었다. 대기 지표층의 중요한 스케일링 모수인 마찰 속도는 좌표 회전 방법의 선택에 따라 더 민감하게 반응하였다.