• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.587-596
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• 2014

토양수분의 시공간적 변동성은 유역의 수문학적인 반응과 지표 대기간의 상호작용에서 중요한 관심사로 특히, 강우유출 예측 시 유역의 강우사상에서 사전 토양수분 상태 즉, 선행습윤조건(antecedent wetness conditions, AWC)이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 선행습윤조건을 알아보기 위한 지표로 토양 습윤지수(SWI), 5일 선행강우지수($API_5$), 위성토양수분($SM_{rs}$), 5일 지점토양수분($SM_{g5}$)을 선정하여 한반도 4개 지점에 대한 선행수분조건을 파악하였다. 토양수분 자료는 AMSR-E로 관측된 자료를 활용하였으며, 이에 따라 각 지역별로 2011년의 강우사상을 선택하여 Soil Conservation Service-Curve Number (SCS-CN)법과 강우량을 활용하여 직접유출고와 최대잠재보유량을 산정하였다. 이를 토양의 습윤상태를 나타내는 4개 지표와의 관계를 살펴본 결과 최대잠재보유량과 SWI가 평균 -0.73의 높은 상관계수를 보였다. 또한 토양수분의 시간적 변동성을 나타내는 time length를 산정한 결과 지역 별로 상이하게 나타났으며 이는 연구지역 및 토양 특성을 반영한 것으로 판단된다. 추후 관측된 토양수분이 지표의 습윤상태를 예측하는데 정량적인 정보를 제공할 수 있으므로 이에 대한 지속적인 모니터링 및 분석이 필요할 것으로 사료된다.

• 식물병연구
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• 제24권3호
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• pp.182-192
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• 2018

화상병은 우리나라에서 그동안 존재하지 않았던 금지병으로서 2015년 최초로 발병한 후 아직 박멸되지 않아, 국내 확산 연구가 필요하다. 병 삼각형 원리를 바탕으로 화상병 발병에 적합한 환경 요인을 추론하기 위해서, 최근 4년(2014-2017년) 우리나라 기상관측 자료 및 미래(2020-2100년) 기후변화 시나리오 RCP8.5 예측 기상자료를 입력하여 화상병 발병 예측프로그램인 MARYBLYT로 꽃감염을 예측하였다. 이 예측 프로그램은 신고배 개화기간을 먼저 계산한 후, 개화기간 중 매일매일의 화상병 꽃감염 위험 경보를 출력하였다. 최근 4년 동안 꽃감염 결과 화상병 발생지인 경기 안성과 천안뿐만 아니라 인근 주산지인 평택, 아산 모두 2014년과 2015년에 "Infection" 경보가 나타났다. 또한 배 주산지인 전남 나주는 2016-2017년 "Infection" 경보가 나타났다. 최근 4년간 방제 권고 수준인 "Infection" 또는 "High" 경보 발령은 우리나라 전체 중 80% 지역에서 나타나 우리나라는 화상병 발병에 적합한 환경이었다. 80년간 미래 기후변화 기상자료로 개화기간 동안 화상병 꽃감염을 예측한 결과 해마다 감염위험 지역이 급변하였다. 하루 이상 "Infection" 경보가 발령되는 지역이 전국의 50%가 넘을 정도로 광범위할 것으로 예측되는 해는 총 20년이었던 반면 "Infection" 경보가 전국의 10% 미만 지역일 것으로 예측된 해는 8년이었다. 이들 두 그룹의 환경요인 비교분석 결과, 개화기간 중 평균온도와 누적 강수량이 유의하게 달랐다. 본 연구 결과는 외래 침입균인 화상병 관리를 담당하는 정책 당국에 적절한 정보를 제공할 것이다.

• 생태와환경
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• 제40권3호
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• pp.439-448
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• 2007

본 연구에서는 한강수계의 대표적 대형 호수인 팔당호와 충주호에서 시기별로 퇴적물의 산소요구량(SOD)을 조사하고, 수리학적 유형이 다른 두 호수에서 SOD에 영향을 주는 인자를 유추하여 두 호수에서의 수질예측 등을 위한 모델에 사용할 계수를 제시하고자 하였다. 2005년 6, 9및 11월 팔당호 내 2지점인 댐 앞과 광동교에서, 2005년 5, 7, 9및 11월에는 충주호 내 4개 지점에서 SOD를 측정한 결과, 팔당호 두 지점의 SOD는 $337.8{\sim}881.0$ mg $O_2m^{-2}d^{-1}$, 충주호 네 지점에서는 $143.0{\sim}969.1$ mg $O_2m^{-2}d^{-1}$의 범위로 나타나 두 호수에서 퇴적물의 유기물오염은 심하지 않은 상태로 조사되었다. 호수별로 조사 지점과 조사시기에 따라 SOD의 차이를 보였으나 두 호수간의 차이는 크지 않았다. 두 호수에서 SOD에 영향을 미치는 환경인자를 조사한 결과, 팔당호의 SOD는 퇴적물의 유기물 함량과 유사한 변동패턴을 보여 SOD 변화에 영향을 미치고 있음을 시사하였다. 충주호의 SOD는 심층수 수온(r=0.78, p<0.01), $PO_4-P$(r=0.79, p<0.01), TP(r=0.55, p<0.05), DTP (r=0.55, p<0.05), $NO_3-N$(r=0.72, p<0.01)등과 높은 양의 상관을 나타냈다. 따라서 수심이 얕고 체류시간이 짧은 팔당호의 SOD는 퇴적물의 유기물함량과 기원의 영향을 많이 받으며, 수심이 깊고 체류시간이 긴 충주호의 SOD는 물리 화학적 인자에 의해 영향을 받는 것으로 추정된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권3호
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• pp.154-163
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• 2021

본 연구는 최근 국내에 귀화식물로 기록된 미국쥐손이의 적합 서식지의 분포에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 미래의 변화를 예측하고자 수행되었다. 전국을 대상으로 총 68개 지점에서 미국쥐손이의 출연 자료를 수집하고 MaxEnt 모델을 적용하여 기준년대(1981~2010)와 기후시나리오에 따른 미래의 적합 서식지 분포를 예측했다. 미국쥐손이의 분포에는 강수량 계절성(bio15), 가장 따뜻한 분기의 평균기온(bio10), 가장 건조한 분기의 평균기온(bio09)가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 기후변화에 따라 미국쥐손이의 높은 수준의 적합 서식지는 기준년도에 우리나라 면적의 6.43%를 차지하였고, 먼미래(2071~2100)에는 SSP2-4.5 하에서 92.60%까지, SSP5-4.8 하에서 98.36%까지 차지하는 것으로 예측되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권7호
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• pp.475-482
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• 2019

2주에서 2개월까지 선행기간을 가지는 계절내-계절(Subseasonal-to-Seasonal, S2S) 예측결과는 산업전반에 걸쳐 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있으나, 일기예보나 중장기 예보대비 낮은 예측성으로 인하여 현재까지 활용성이 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 기계학습 기법중 비선형회귀 분야에서 좋은 결과를 보여주는 다층퍼셉트론 기법을 이용하여 S2S 예측자료의 후처리를 통한 국내 영역에서의 강수예측성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 후처리 모형의 학습을 위한 입력자료로는 ECMWF의 S2S 과거예측(Hindcast) 정보를 이용하였으며 양분예보기법에 기반하여 학습된 다층퍼셉트론 모델을 이용한 후처리 결과와의 비교 분석이 수행되었다. 비교분석 결과 편차도(Bias score)는 평균 59.7% 감소하였고, 정확도(Accuracy)는 124.3% 증가하였으며, 임계성공지수(Critical Success Index)는 88.5% 향상된 것으로 분석되었다. 탐지확률(Probability of detection)의 경우 원자료 대비 평균 9.5% 감소하였으나 이는 ECMWF의 예측모델이 강수의 발생일을 과도하게 예측하였기 때문인 것으로 분석되었다. 본 연구 수행 결과 비록 ECMWF의 S2S 예측자료의 예측성이 낮더라도 후처리를 통해 예측성을 향상 시킬 수 있음을 확인하였으며, 본 연구 결과는 향후 수자원과 농업 분야에서 S2S 자료의 활용성을 높이는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권2호
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• pp.1-9
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• 2019

대표적인 콘크리트 혼화재료 중 하나인 고로슬래그 미분말을 혼입한 콘크리트는 잠재수경성에 의해 콘크리트의 장기 내구성능 및 역학적 성능이 향상된다. 본 연구에서는 3 가지 수준의 물-결합재 비(0.37, 0.42, 0.47) 및 고로슬래그 미분말 혼입률(0 %, 30 %, 50 %)을 고려하여 염해에 대한 내구성능 평가를 수행하였으며, 염화물 확산 거동(촉진 염화물 확산계수, 통과 전하량)을 예측하는 식을 도출하고 촉진 염화물 확산계수와 통과 전하량간의 상관관계를 평가하였다. 2년 양생조건 시 고로슬래그 미분말 혼입 콘크리트에서 OPC 콘크리트 대비 촉진 염화물 확산계수 평가 결과에서는 최대 28 %의 감소율을 통과 전하량 평가에서는 최대 29 %의 감소율을 나타냈다. 또한 물-결합재 비의 증감에 의한 영향을 OPC 콘크리트 보다 GGBFS 미분말 혼입 콘크리트에서 더 적게 받는 것으로 판단된다. 배합 특성 및 실험 결과를 바탕으로 촉진 염화물 확산계수 및 통과 전하량을 예측하는 식을 다중회귀분석을 통해 도출한 결과, 통과 전하량 예측식이 확산계수 예측식보다 높은 결정계수를 나타냈다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.381-389
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• 2019

최근 빈번히 발생하는 이상기후의 영향으로 홍수범람 가능성이 커짐에 따라 침수범위에 대한 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 홍수에 대비하기 위한 비구조적 대책 중의 하나인 호우피해 예측지도의 작성은 필수적이며 홍수범람 해석에서 중요한 부분을 차지한다. 하지만, 호우피해 예측지도의 정량적 평가방법과 기준이 없는 실정이다. 본 연구에서는 Receiver Operation Characteristics (ROC) 분석과 Lee Sallee Shape Index (LSSI) 방법을 이용하여 10개 행정구역에 대한 호우피해 예측지도의 정확도를 평가하였다. 그 결과 ROC Curve Score는 0.631, LSSI 방법은 25.16 %로 분석되었으며, 각 행정구역에 대한 분석결과와 전체 결과를 활용하여 점수구간을 5개로 나누어 호우피해 예측지도 평가에 대한 정량적 평가방법을 제안하였다. 또한, 검 보정이 완료된 XP-SWMM 모형의 ROC 분석과 LSSI 결과, 각각 0.8496, 51.92 %로 분석되어 침수피해 예측지도에 대한 평가기준의 적정성을 확보하였다. 본 연구에서 제안한 호우피해 예측지도에 대한 정략적인 평가기준은 다양한 재해지도에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제34권3호
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• pp.45-52
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• 2018

Currently, apartments have become an important research subject for the overall area of politics, economics, and culture as well as urban architectural study. However, there are few analyses of the research trends related to the current interest in the apartment research and prediction of the future changes of an apartment in politics and industry. In this study, the research information related to the apartment has classified, and the changes in the research trends have analyzed. Based on the classified data, the first thesis and dissertation related to the apartment and changes of academic notation have discovered. In addition, future interests and future research directions through Frequency of Appearance, Degree Centrality Analysis, and Betweenness Centrality Analysis of author keywords were predicted. As a result of the analysis, 'Space,' 'Residential Mobility' and 'Apartment Complex' studies were found to be important research topics throughout the entire period. 'Han Gang Apartment,' 'Small Size Apartment,' 'Civic Apartments,' 'Jamsil,' and 'Child' were newly interested topics until 70's era. '(Super) High-rise Apartment,' 'Perception,' 'Jugong Apartment,' 'Housing Environment,' 'Housewife,' 'Apartment Layout,' and 'Busan' were newly interested topics during the 80's and 90's era. 'Apartment Price,' 'Energy,' 'Remodeling,' 'Noise,' 'Resident Satisfaction,' 'Community,' and 'Apartment Lotting-out' were newly interested topics after the year 2000. New concerns for last decade are found to be 'Super High-rise Apartment', 'Remodeling', 'Indoor'(2007), 'Apartment Reconstruction Project', 'Brand', 'AHP', 'Housing Environment'(2008), 'Ventilation'(2009), 'Apartment Lotting-out'(2010), 'Economic Assessment'(2011), 'Cost'(2012), 'Green Building', 'Apartment Sales', 'Law', 'Society'(2013), 'Floor Impact Noise', 'Seoul'(2014), 'Noise'(2015), 'Hedonic Model'(2016). In addition, following research topics are expected to be active in the future: In maturity stage of the research development is going to be 'Apartment Price', 'Space', 'Management of Apartment Housing'; the hedonic model, which is research growth and development stage, is going to be '(Floor Impact) Noise', 'Community', 'Energy.

• 한국산림과학회지
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• 제100권1호
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• pp.62-69
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• 2011

본 연구는 5차 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI) 표본점 자료를 이용하여 충청도 지역에 분포하는 주요 수종에 대한 수고-흉고직경 생장모델을 개발하고자 하였다. 충청도 지역 고정표본지 내에서 수고와 흉고직경이 측정된 주요 수종의 총 임목 본수는 2,681본이었으며, 무작위로 생장모델의 개발을 위해 90% 자료와 모델 타당성 검정을 위해 10% 자료로 나누어서 분석하였고, 본 연구에서 제시된 최종모형의 추정된 계수는 100% 자료를 이용하였다. 8개 주요 수종에 대한 생장모델들의 적합성 검정은 결정계수($R^2$), 추정치의 오차인 평균제곱근오차(RMSE), 평균편의(MD), 절대평균편의(AMD)와 직경급별로 평균편의(MD)를 비교 분석하였다. 본 연구 결과에 의하면, 6개 주요 생장식의 결정계수는 모두 94% 이상의 높은 설명력을 나타냈으며, 특히 C-R 생장모델과 Weibull 생장모델은 다른 모델에 비해 좋은 결과를 나타냈다. 직경급 30 cm 이하에서는 소나무, 리기다소나무, 굴참나무, 신갈나무가 상대적으로 가장 작은 평균편의를 나타낸 반면, 직경급 30 cm 이상에서는 신갈나무, 상수리나무, 졸참나무가 큰 평균편의를 나타냈다. 또한 본 연구의 결과로 제시된 6개 주요 생장식에서 추정한 수고를 임목자원평가 프로그램에 적용하여 간재적을 분석한 결과, 직경급 30 cm까지는 큰 차이를 보이지 않지만, 30 cm 이상인 대경목의 경우 추정된 간재적은 큰 차이를 보이므로, 생장모델 선정에 주의를 기울여야 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.53-67
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• 2020

본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다.