본 연구는 낙동강수계 하류에 있는 서낙동강 유역을 대상으로 유역 및 오염원 특성을 조사하여 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법에 따른 소유역별 비점오염 취약지역을 평가하였다. 선정 방법은 평가인자 선정, 가중치 산정, 평가인자와 가중치를 통한 비점오염 취약지역 선정으로 구성되어 있다. 가중치 산정방법으로는 엔트로피법을 이용하고 평가기법으로는 다기준 의사결정 기법(Multi-criteria Decision Making, MCDM)인 TOPSIS를 이용하였다. 지표 자료는 2018년을 기준으로 수집하였으며, 전국오염원조사 자료와 국가통계자료를 활용하였다. 취약한 유역들은 대부분 도시화가 많이 진행된 지역이며 거주 인구수가 많고 산업시설 및 토지계 중 대지면적 비율이 높은 유역으로 평가되었다. 본 연구를 통하여 신뢰도 높은 비점오염 취약 평가를 위해서는 다양한 가중치 방법론의 접근이 필요하고 비점오염원에 영향을 주는 인자들에 대한 과학적 분석 및 영향성에 대한 고찰이 필요할 것으로 판단된다.
농경지, 농기계, 농작업자 간 IoT 등의 통신 기술을 이용한 유기적인 정보교환을 통해 생산성, 효율성, 수익성을 높이는 지능형 데이터 농업 형태인 커넥티드 팜이 상용화 단계에 있다. 본 연구는 지능형 농업기계의 교육과정과 농업기계 안전교육 성과지표를 개발하고자 ICT, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 적용한 농업생산의 무인화 및 고효율화 변화에 따른 농업기계의 특허 동향을 조사 분석하였다. 노지용 자동화 기술과 관련해서 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허 건수는 각각 541건, 326건, 128건, 85건으로 미국에서의 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났고, 일본, 유럽, 한국의 순으로 조사되어 한국에서의 농업 자동화 기술이 선진국에 비해 뒤쳐져있는 것으로 조사되었다. 노지 자동화 기술의 세분기술 분야로 보면, 경로 생성 및 추종 기술, 환경 인식을 통한 작업기 제어 기술, 로봇 농작업 시스템 설계 기술, 작물 및 환경 센싱 기술, 수확량 및 품질 모니터링 기술 분야 순으로 출원 점유율이 높은 것으로 나타났다.
주요한 수질지표 중의 하나인 생물화학적 산소요구량(BOD) 농도는 호소와 하천에서 생태학적 측면에서 관측항목으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 도산 및 황지지점에서 BOD 농도예측을 위하여 새로운 이단계 하이브리드 패러다임(웨이블릿 기반 게이트 순환 유닛, 웨이블릿 기반 일반화된 회귀신경망, 그리고 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트) 을 활용하였다. 이러한 모형들은 각 대응하는 독립모형들(게이트 순환 유닛, 일반화된 회귀신경망, 그리고 랜덤 포레스트) 과 함께 평가되었다. 다양한 수질 및 수량지표들이 여러 개의 입력조합(분류1-5) 을 기본으로 하여 독립 및 이단계 하이브리드 모형을 개발하기 위하여 구현되었다. 언급한 모형들은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), 그리고 correlation coefficient (CC) 를 포함한 세 개의 통계지표로서 평가되었으며, 통계결과치를 분석하면 이단계 하이브리드 모형들이 항상 대응하는 독립모형들의 예측 정도를 개선하지 않은 것으로 나타났다. 대한민국의 도산관측소에서는 DWT-RF5 (RMSE = 0.108 mg/L) 모형이 다른 최적모형과 비교하여 BOD 농도의 더 정확한 예측을 나타내었으며, 황지관측소에서는 DWT-GRNN4 (RMSE = 0.132 mg/L) 모형이 BOD 농도를 예측하는 최고의 모형이다.
본 연구는 남한산성 성벽을 대상으로 관속식물상 조사, 분석을 통해 남한산성 성벽 식물의 생태적 특성을 규명하여 향후 남한산성 성벽 식물 보존 및 관리 계획 수립 시 기초자료 제공을 목적으로 하였다. 남한산성 성벽에 분포하는 전체 식물 분류군 수는 77과 169속 222종 5아종 19변종 3품종으로 총 249분류군이었다. 생활형은 반지중식물의 출현 비율이 높았으며 희귀식물은 1분류군, 한국특산식물은 5분류군이었다. 식물구계학적 특정식물은 전체 15분류군이며 IV등급 1분류군, III등급 3분류군, II등급 2분류군, I등급 9분류군이었다. 이 중 병아리풀은 식물구계학적으로 가장 중요하게 취급되는 IV등급으로 본 대상지 이외에 추가 서식이 확인되지 않은 점으로 보아 경기도 일대에서 최초의 기재이다. 암벽식생으로 확인된 식물은 21분류군으로 나타났다. 침입외래식물은 20분류군으로 나타났다. 흰진범, 자주조희풀, 큰꿩의비름, 병아리풀 등 남한산성 성벽에 분포하는 식물은 성벽 유실, 침입외래식물 확산, 인간 간섭 등으로 인해 종·개체수 감소가 우려되므로 보존 및 관리 조치가 필요하다.
방음벽은 도심구간의 도로 및 철도에서 환경소음 저감을 위한 가장 효율적 대안의 하나이다. 도로교통소음 등에 대한 방음벽의 삽입손실은 방음판의 음향투과손실, 흡음손실 및 방음벽의 회절감쇠에 의한 음에너지 저감량의 합으로 이루어진다. 방음판의 음향투과손실은 방음벽의 삽입손실을 결정하는 중요한 요인 중 하나로 방음벽의 성능을 결정하는 기본적인 지표이다. 그럼에도 불구하고 아직까지 우리나라는 방음판의 음향투과손실 측정방법에 관한 별도의 규격이 없다. 방음판의 일반적 재질에 대해 규정하고 있는 KS F 4770 시리즈의 한두 항목으로 가볍게 다루고 있을 뿐이다. 이 논문은 방음판의 음향투과손실 측정 및 평가 규격의 필요성에 대해 고찰하고, 실내 건축부재와 달리 외부공간에 설치되는 방음벽의 특성을 감안한 자유음장(무향실) 수음실에서의 측정방법을 모색하였다. 아울러 도로변이나 철로변 등 다양한 설치장소에 따른 방음효과를 간단히 표시할 수 있도록 기준 스펙트럼을 활용한 단일수치 평가법을 제안하였다.
본 연구는 흙의 디지털 이미지로부터 획득된 토색을 기반으로 함수비를 예측하기 위한 기초단계로서 수행되었다. 서로 다른 다섯 가지 함수비로 조성된 주문진표준사 시료를 대상으로 광조건을 아홉 번 씩 바꿔가며 디지털 이미지를 촬영했다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해 촬영된 시료의 토색을 CIELAB 색 표시계를 기반으로 획득하고, 광조건과 함수비에 따른 토색 변화를 분석했다. 그 결과, 불포화토의 토색 L* 값은 조명의 조도와 높은 상관성을 보였고 a*와 b* 값은 조명의 색온도와 높은 상관성을 보였다. 또한 함수비가 증가하면 토색의 밝기를 나타내는 L*가 감소하고, a*와 b*는 증가하여 토색이 초록과 파랑에서 멀어지고 빨강과 노랑에 가까워졌다. 광조건 및 함수비와 토색의 회귀분석 결과를 종합해 불규칙한 광조건에서 촬영된 실리카 계열의 모래의 토색을 기반으로 함수비를 예측하는 방법을 제안했으며, 제안된 방법을 통해 최대 오차 0.29% 수준으로 함수비를 예측할 수 있음을 확인했다.
Gamma spectroscopy analysis is widely used for radioactivity analysis, and various factors are required for radioactivity calculations. Among the factors, K3 for each sample significantly influences the results. The previous methods of correcting the self-absorption effect include a computational simulation method and a method that requires making a CRM(certified reference material) identical to the sample medium. However, the above methods have limitations when used in small institutions because they require specialized program utilization skills or high manufacturing costs and large facilities. The aim of this study is to develop a method that can be easily and rapidly applied to radioactivity analysis. After filling the beaker with water, we placed the radiation source in a uniform position and used the measured value as the benchmark. Next, a correction factor was derived based on the difference in the radiation source count of the benchmark and the identically measured sample. For the radiation source, Eu-152, which emits a broad range of energy within the measurement range of gamma rays, and Cs-134 and Cs-137, which are indicator nuclides in environmental radiation analysis, were used. The sample was selected within the density range of 0.26-2.11 g/cm3, and the correction factor was derived by calculating the count difference of each sample compared to the reference value of water. This study presents a faster and more convenient method than the existing research methods for determining the self-absorption effect correction, which has become increasingly necessary.
기후변화로 인해 가뭄의 위험도가 증가함에 따라, 전 세계적으로 가뭄의 피해 최소화를 위한 가뭄 대응 연구가 진행 중이다. 특히, 최근에는 가뭄의 지역적 패턴을 복합적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 여전히 대하천 유역에서 가뭄 위험지역을 정량적으로 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)와 수정표준강수지수(M_SPI)를 산정하고, RCP4.5 및 RCP8.5 기후변화 시나리오에 대한 공간자기상관분석을 수행하여 가뭄 핫스팟 지역을 분석했다. SPI는 연구 지역 내의 분석단위별로 매개변수를 추정하여 지수를 산정하지만, M_SPI는 연구 지역 전체에 대한 매개변수를 추정하여 지수를 산정하기 때문에, 대상 지역 내의 전체적인 관점에서 기상학적 가뭄 판단에 더 합리적이다. 연구 결과, M_SPI를 사용했을 경우, 장기가뭄이 단기가뭄보다 명확히 큰 가뭄 핫스팟 지역을 나타냈다. 또한 가뭄 핫스팟 지역은 시간이 지남에 따라 낙동강 유역의 중심에서 섬진강 유역의 방향으로 이동하는데, RCP 4.5 시나리오는 단기/장기 가뭄의 이동패턴이, RCP 8.5 시나리오에서는 장기가뭄의 이동패턴이 뚜렷하였다.
본 연구는 경북 일대 산지 아까시나무림의 자연성 회복을 위한 생태적 관리에 필요한 기초정보 제공을 위하여 총200개 임분에서 수집된 식생자료를 바탕으로 이원지표종분석법(TWINSPAN)으로 식생유형을 분류하고, DCA 분석으로 환경구배에 따른 그 공간배열 상태를 파악함과 아울러 식생유형별 군락적합도(Φ) 판정으로 결정된 진단종을 기준으로 군락조성요약표를 작성하였다. 식생유형은 신갈나무-둥굴레형, 밤나무-청미래덩굴형, 철쭉-인동덩굴형, 찔레꽃-쑥형, 감태나무-댕댕이덩굴형, 참느릅나무-팽나무형, 그리고 귀룽나무-푼지나무형 등 모두 7개 유형으로 분류되었으며, 대개 해발고도, 수분 체계, 천이 단계 및 교란 체제 등 복합적 요인의 차이를 반영하고 있었다. 구성종의 평균상대중요치는 아까시나무(39.7)가 단연 높게 나타났지만, 굴참나무, 졸참나무, 신갈나무, 상수리나무, 갈참나무 등 참나무류가 상위중요치 구성종으로 나타나고 있어 잠재천이경향을 가늠할 수 있었다. 또한, 식생유형별 구성종의 총피도, 생활형 조성, 종다양성 지수, 그리고 지표종 등도 비교하였다.
급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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