• 상하수도학회지
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• 제35권6호
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• pp.417-424
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• 2021

Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.

• 부동산연구
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• 제28권1호
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• pp.91-104
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• 2018

본 연구는 시장참여자의 행태 중 하나인 군집행동의 발생 여부와 정도를 주택시장을 중심으로 분석하였다. 분석방법으로 최근 군집행동 분석에 가장 많이 활용되는 CSAD모형에 실거래가격을 적용하였다. 분석내용은 권역별, 경과년수별, 규모별, 시장조건별로 세분하여 지역성, 내부요인, 외부 요인에 대한 분석을 하고자 하였다. 분석결과 첫째, 서울시 전체에서는 군집행동이 발생하지 않았다. 권역별로는 도심권, 동남권, 서북권에서 군집행동이 발생하여 선행연구(Ngene et al., 2017)와 동일한 결과를 보였다. 둘째, 경과년수별 분석에서는 노후주택에서 군집행동이 포착되었으며, 규모별로는 $60m^2$이하의 소규모와 $85m^2$이상 $102m^2$미만의 국민주택규모에서 군집행동이 발생하는 것으로 나타났다. 셋째, 글로벌 금융위기하에서는 모든 권역에서 군집행동이 발생하지 않았으며, 시장 상황이 호황기일 경우 서북권에서 군집행동이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 손실공포 확대에 따라 불황기에서 군집행동이 집중적으로 발생하는 주식시장과 차이를 보이는 결과이다. 본 연구는 시장참여자의 행태를 행동경제학적 측면에서 분석하여 주택시장 이상현상에 대한 이해도를 높이고 시장분석에 시장참여자의 행동이라는 심리요인을 제시하였다는 점에서 의미가 있을 것이다.

• 청정기술
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• 제25권2호
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• pp.140-146
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• 2019

산업현장에서 액체의 화재 및 폭발 위험을 결정하는데 사용되는 가장 중요한 변수 중 하나인 인화점은 가연 물질에 대한 화재 위험성을 나타내는 지표이며 위험물의 안전성 평가를 위한 중요한 정보로 활용된다. 본 연구의 목적은 석유 화학 공정에서 아주 중요한 용매로 사용되는 알킬 알코올과 함께 파라핀계 탄화수소의 대표적인 화합물인 2,2,4-trimethylpentane을 포함하는 이성분 혼합물인 {ethanol + 2,2,4-trimethylpentane}, {1-propanol + 2,2,4-trimethylpentane} 그리고 {2-propanol + 2,2,4-trimethylpentane} 계에 대한 인화점을 Stanhope-Seta 밀폐식 인화점 측정기를 이용하여 측정하였다. 각 이성분계 혼합물에 대한 인화점을 예측하기 위해 Raoult's의 법칙, Wilson, NRTL 그리고 UNIQUAC 파라미터를 이용하였고 실험 결과와 비교해 보았다. 비교 결과 Raoult's의 법칙을 제외하고 모든 실험값과 예측값과 실험값은 최대 편차가 1.28 K이내의 결과로 유사함을 보였다. 또한 측정된 모든 계에서 최소인화점은 발견되지 않았다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.101-108
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• 2019

본 연구는 석탄가스화발전(IGCC)에서 발생하는 부산물인 CGS에 대한 콘크리트용 잔골재로서의 활용성을 분석한 것이다. 즉, KS F 2527 "콘크리트용 골재"에서 천연 및 용융슬래그 잔골재에 해당하는 품질항목을 중심으로 CGS 1~12회분에 대한 물성평가를 실시하였다. 그 결과, 물리적인 특성으로 입자모양판정실적률, 안정성 및 팽창성은 KS의 품질기준을 전부 만족하였으나, 절건밀도와 흡수율은 7~12회분에서 품질이 불안정한 것으로 나타났다. 입도의 경우 불균일한 굵은 입자분포로 인해 품질이 다소 불안정하였고, 7~12회분은 입자가 너무 굵은 것으로 나타났다. 유해물질 특성으로 0.08mm체 통과량 또한 7~12회분의 일부 수준에서 KS기준을 벗어났으나, 염화물함유량, 점토덩어리, 석탄 및 갈탄은 모두 만족하는 것으로 나타났다. 한편, 화학성분은 1~6회분에서 $SO_3$를 제외하고 전부 만족하였으며, 유해물질 함유량 용출량은 함유량에서 7~12회분의 F를 제외하고 전부 규정치 이내로 나타났다. SEM분석 결과 1~6회분에 비해 7~12회분이 거친 표면성상 및 다공질을 보여 품질이 저하된 것으로 판단되었다. 따라서 향후 콘크리트용 골재로서 활용하기 위해서는 별도 조치를 통한 품질편차 감소가 필요하고, 양질의 골재와 혼합하여 품질을 보완한다면 골재수급난 해소 및 순환자원 활용에 긍정적으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 품질경영학회지
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• 제47권1호
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• pp.47-57
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• 2019

Purpose: This paper aims to investigate the concentration of fine particulate matter (PM2.5) in the Seoul area by predicting unhealthy days due to PM2.5 and comparing the regional differences. Methods: The extreme value theory is adopted to model and compare the PM2.5 concentration in each region, and each best model is selected through the goodness of fitness test. The maximum likelihood estimation technique is applied to estimate the parameters of each distribution, and the fitness of each model is measured by the mean absolute deviation. The selected model is used to estimate the number of unhealthy days (above $75{\mu}g/m^3$ PM2.5 concentrations) in each region, with which the actual number of unhealthy days are compared. In addition, the level of PM2.5 concentration in each region is analyzed by calculating the return levels for periods of 6 months, 1 year, 3 years, and 5 years. Results: The Mapo (MP) area revealed the most unhealthy days, followed by Gwanak (GW) and Yangcheon (YC). On the contrary, the number of unhealthy days was low in Seodaemun (SDM), Songpa (SP) and Gangbuk (GB) areas. The return level of PM2.5 was high in Gangnam (GN), Dongjak (DJ) and YC. It will be necessary to prepare for PM2.5 than other regions. On the contrary, Gangbuk (GB), Nowon (NW) and Seodaemun (SDM) showed relatively low return levels for PM2.5. However, in most of the regions of Seoul, PM25 is generated at a very poor level ($75{\mu}g/m^3$) every 6months period, and more than $100{\mu}g/m^3$ PM2.5 occur every 3 years period. Most areas in Seoul require more systematic management of PM2.5. Conclusion: In this paper, accurate prediction and analysis of high concentration of PM2.5 were attempted. The results of this research could provide the basis for the Seoul Metropolitan Government to establish policies for reducing PM2.5 and measuring its effects.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.461-467
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• 2020

본 연구는 정확도가 높은 Kozak 수간곡선모델을 이용하여 전국에 분포한 삼나무의 수간곡선식 및 입목수간재적표를 개발하고자 수행되었다. 이를 위해 전국에 분포하는 총 1,000본의 삼나무 표본목을 벌채하여 수간고별 직경을 측정하고 수간 형상을 파악할 수 있는 수간곡선식을 추정하였다. 추정한 모델의 통계적 적합도지수는 98.7%로 나타났고 편차는 -0.0142, 평균절대편차는 1.1640로 높은 적합도를 보였다. 또한 현행재적표와 신규재적표의 재적은 통계적으로 유의적인 차이를 보였다(p<0.05). 새롭게 개발된 재적표는 현실림을 반영한 것으로, 국가 및 지자체의 산림통계 정확도 향상과 목재 자원량 평가 시 발생할 수 있는 경제적 손실 방지에 기여할 것으로 판단된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제46권1호
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• pp.14-23
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• 2021

Background: For radiological protection and control, the International Commission on Radiological Protection (ICRP) provides the nominal risk coefficients related to radiation exposure, which can be extrapolated using the excess relative risk and excess absolute risk obtained from the Life Span Study of atomic bomb survivors in Hiroshima and Nagasaki with the dose and dose-rate effectiveness factor (DDREF). Materials and Methods: Since it is impossible to directly estimate the radiation risk at doses less than approximately 100 mSv only from epidemiological knowledge and data, support from radiation biology is absolutely imperative, and thus, several national and international bodies have advocated the importance of bridging knowledge between biology and epidemiology. Because of the accident at the Tokyo Electric Power Company (TEPCO)'s Fukushima Daiichi Nuclear Power Station in 2011, the exposure of the public to radiation has become a major concern and it was considered that the estimation of radiation risk should be more realistic to cope with the prevailing radiation exposure situation. Results and Discussion: To discuss the issues from wide aspects related to radiological protection, and to realize bridging knowledge between biology and epidemiology, we have established a research group to develop low-dose and low-dose-rate radiation risk estimation methodology, with the permission of the Japan Health Physics Society. Conclusion: The aim of the research group was to clarify the current situation and issues related to the risk estimation of low-dose and low-dose-rate radiation exposure from the viewpoints of different research fields, such as epidemiology, biology, modeling, and dosimetry, to identify a future strategy and roadmap to elucidate a more realistic estimation of risk against low-dose and low-dose-rate radiation exposure.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권7호
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• pp.2728-2735
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• 2022

The research on the flow and heat transfer characteristics of lead bismuth(LBE) is significant for the thermal-hydraulic calculation, safety analysis and practical application of lead-based fast reactors(LFR). In this paper, a new CFD model is proposed to solve the thermal-hydraulic analysis of LBE. The model includes two parts: turbulent model and turbulent Prandtl, which are the important factors for LBE. In order to find the best model, the experiment data and design of 19-pin hexagonal rod bundle with spacer grid, undertaken at the Karlsruhe Liquid Metal Laboratory (KALLA) are used for CFD calculation. Furthermore, the turbulent model includes SST k - 𝜔 and k - 𝜀; the turbulent Prandtl includes Cheng-Tak and constant (Pr_t =1.5,2.0,2.5,3.0). Among them, the combination between SST k - 𝜔 and Cheng-Tak is more suitable for the experiment. But in the low Pe region, the deviation between the experiment data and CFD result is too much. The reason may be the inlet-effect and when Pe is in a low level, the number of molecular thermal diffusion occupies an absolute advantage, and the buoyancy will enhance. In order to test and verify versatility of the model, the NCCL performed by the Nuclear Thermal-hydraulic Laboratory (Nuthel) of Xi'an Jiao tong University is used for CFD to calculate. This paper provides two verification examples for the new universal model.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제5권5호
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• pp.471-479
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• 2015

오늘날 농촌의 인구가 고령화됨에 따라 농업 자동화는 필수가 되었다. 본 연구에서는 단동온실 자동화를 위한 외부 환경 측정 기술이 연구되었다. 연구를 위해 (주)이지팜에서 측정한 외부 환경 데이터를 사용하였다. 또한 Windows 7 환경에서 JAVA와 APM_SETUP 8을 이용하여 웹 기반의 기상청 AWS 데이터를 받는 시스템을 개발하였다. 스마트온실에 가상 외부기상데이터를 제공하기 위한 프로그램은 서버와 클라이언트로 구성되었다. 서버 프로그램은 30분마다 기상청으로부터 날씨 데이터를 받아서 스마트온실에 보내주도록 만들어졌다. 클라이언트 프로그램은 자바 애플릿으로 개발되어, 서버와 통신하여 30분마다 기상청 AWS 데이터를 받아서, 수신된 기상청 AWS 데이터를 스마트 온실 외부 환경 정보로 인식한다. 이 시스템은 (주)이지팜에서 측정한 기상 데이터와 비교함으로서 평가되었다. 외기 온도의 경우 기상청 AWS 데이터와 약간의 차이를 보였다. 그러나 평균절대편차는 2.24℃ 이하로 적은 차이를 보였다. 그러므로 개발된 가상 외부기상측정시스템의 날씨 정보는 스마트온실의 외부 날씨 정보로 사용될 수 있을 것이라 생각된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.709-721
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• 2008

본 연구에서는 격자기반 운동파 강우유출모형 KIMSTORM을 개선한 ModKIMSTORM을 유역면적 $2,293km^2$의 남강댐 유역을 대상으로 적용성을 검토하였다. 공간해상도 500 m의 GIS 입력자료(DEM, 토지피복도, 유효토심도, 토양종류도 등)를 구축하였으며, 5개 태풍(2000년 사오마이, 2002년 루사, 2003년 매미, 2004년 메기, 2006년 에위니아) 및 2개 강우사상 (2003년 5월, 2004년 7월)을 적용하여 모형을 검보정하였다. 모형의 자동평가 기능을 이용하여 모의유량을 실측유량과 비교하였으며, 유역의 출구지점에 대한 매개변수 보정결과 결정계수($R^2$), 모형효율(E), 유출용적편차($D_v$), 첨두유량의 상대오차 ($EQ_p$), 첨두시간의 절대오차($ET_p$)의 평균은 각각 0.984, 0.981, 3.63%, 0.003, 0.48 hr로, 검정에서는 $R^2$, E, $D_v$, $EQ_p$, $ET_p$의 평균이 각각 0.937, 0.895, 8.08%, 0.138, 0.73 hr로 분석되었다. 매개변수와 관련하여 초기토양수분함량이 유출용적에 민감하였고, 하천조도계수가 첨두유량에 가장 민감한 변수로 나타났다. 호우기간동안의 공간적인 결과로부터 수문학적 요소의 작용을 살펴봄으로써 호우시 유역관리에 대한 정보를 얻을 수 있었다.