• 한국습지학회지
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• 제20권2호
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• pp.181-189
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• 2018

본 연구는 탐진강 하구역 생물군집의 군집 동태 및 분포 조건을 통해 기수지역 생태계 관리의 기초정보를 제공하기 위해 각 분류군별 전문가들이 정밀 조사한 결과를 분석하였다. 식생을 포함한 총 11개 생물 분류군에 대한 생물종의 다양성, 풍부성, 상관관계 및 생태적 특성을 분석하였다. 분석 결과 식생은 하천의 물리적 환경과 염도 등 서식처 환경조건에 따라 7개 상관형에 18개 단위식생의 분포가 확인 되었다. 생물종 다양성은 멸종위기야생생물 9분류군을 포함해 총 1,125개 분류군이 확인되었다. 각 분류군별 종조성과 분포 특성은 넓은 구간에 걸쳐 형성되는 자연성 높은 기수역의 하구역 특성을 잘 반영하고 있었다. 특히, 하천을 중심으로 유속과 염도, 토성 등 기반환경 차이에 따른 종다양성과 그 분포가 뚜렷하게 구분되었다. 일부구간에 분포하는 물막이보, 인공제방과 같은 인위적 교란요소에도 불구하고 현재의 환경조건 하에서 생물종의 다양성과 그 분포는 전반적으로 자연성 높은 것으로 평가되었다. 그러나 물막이보, 간척, 주기적인 제방관리, 경작지 확장 등에 의한 야생생물의 서식처 소실과 축소, 생태계 연결성 단절 등은 지역 생태계의 다양성과 건강성을 위협하는 주요 요인으로 지목되었다. 탐진강 하구역의 생물 분포 현황과 그 특성을 규명하는 최초의 정밀조사로서 탐진강을 비롯한 하구역에 대한 각종 개발압력 및 훼손 위기에 대응 할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.211-220
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• 2010

본 연구의 목적은 2002년과 2003년에 심각한 도시침수 피해를 받은 삼척지역을 대상으로 유역유출모형, 제내지 모형 그리고 하수도 시스템을 통합한 도시범람모형의 개발 및 적용한 것이다. 이를 위해 하도의 1차원 모형, 시가지의 표면류의 2차원 모형, 그리고 하수도 시스템을 상호 연결하는 방안을 제시하였다. 침수모형의 입력자료 구축에 필요한 표고 및 건물의 점유율과 같은 지형정보는 입력자료의 변환과정에서 발생할 수 있는 불확실한 오차를 줄이기 위해 수치 지형자료로부터 데이터의 변환 과정없이 추출하였다. 더 나아가 시가지의 건물점유율을 10 %에서 30 %까지 변화를 줌으로써 그에 따른 조도계수 및 건물점유율 적용법이 침수심에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 그 결과 건물 점유율이 증가함에 따라 조도계수법은 침수심이 감소하며 건물 점유율을 고려한 방법은 침수심이 증가하는 경향을 나타내었다. 건물 점유율을 고려한 2002년과 2003년의 침수 모의계산 값은 관측 값과 유사한 값을 얻을 수 있었으며 2002년 제방이 파제되지 않은 경우에도 여전히 침수되는 것으로 나타났다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.104-110
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• 2016

본 연구는 2012년도에 제정된 원심펌프 기준에 바탕을 둔 소방자동차용 소방펌프의 성능 인정 기준에 각종 초고층 건물의 화재 및 대형화재에 대비하기 위한 고압 및 대용량의 방수 능력을 가진 용적형 펌프의 인정기준 추가에 관한 내용이다. 용적형 펌프의 실험을 바탕으로 V-1, 2, 3급의 3가지에 대한 성능에 대하여 인정기준을 제정하였으며 펌프의 효율은 원심펌프형과 동일한 65% 이상의 성능을 요구하는 인정기준이 포함 되었다. 방수압력은 1.5 MPa~2.5MPa 사이의 값을 유량은 최소 $0.31m^3/min$에서 최대 $3.0m^3/min$의 방수량의 성능을 요구하는 것으로 제정되었다. 또한, 구조적으로 체절압력을 조절해야하는 용적형 펌프 특성상 릴리이프 밸브에 대한 부분이 추가되었으며 이물질로 인한 펌프 내부의 파손을 방지하기 위한 스트레이너 설치 및 진공펌프 없이 작동하는 용적형 펌프와 원심펌프와의 차이점을 포함하고 있다. 이와같은 용적형 펌프의 인정기준 부분 추가로 인하여 초고층 빌딩 및 대형화재에서의 화재진압에 있어서 보다 다양한 화재 진압용 소방 장비의 선택과 능동적인 대응을 할 수 있을 것으로 기대되며, 이와같은 인정기준은 2016년 1월 제정되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.401-413
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• 2005

본 연구에서는 한강 하류부에 위치한 신곡수중보의 수리학적인 영향을 분석하였다. 이를 위해 1차원 수리학적 홍수추적모형을 이용하였으며, 과거 8개 홍수기 및 비홍수기 사상에 대해 모형의 보정과 검증을 실시하였다. 팔당댐에서의 다양한 방류조건과 서해안의 조위조건을 이용하여 흐름특성을 분석하였다. 신곡수중보의 설치로 인한 수위상승 효과는 최대 만조위가 2.4m일 때 잠실수중보 직하류부에서 최고 수위는 약 0.65m, 최저 수위는 약 1.25m 정도 상승하는 것으로 나타났다. 또한 조차의 감소는 한강대교에서 최대 만조위가 2.4m일 때 조차가 0.07m로 나타나 약 $90\%$ 의 조차감소율을 나타내었으며, 최대 만조위가 5.5m일 때 조차는 1.6m로 약 $35\%$의 감소율을 나타내었다. 한강대교 지점의 경우 팔당댐 방류량이 20,000cms 이상이 되면 약 0.06m 이하의 조차가 나타나 조석의 영향이 거의 나타나지 않는 것으로 나타났다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.239-240
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• 2012

With advancements in semiconductor device technologies, manufacturing processes are getting more complex and it became more difficult to maintain tighter process control. As the number of processing step increased for fabricating complex chip structure, potential fault inducing factors are prevail and their allowable margins are continuously reduced. Therefore, one of the key to success in semiconductor manufacturing is highly accurate and fast fault detection and classification at each stage to reduce any undesired variation and identify the cause of the fault. Sensors in the equipment are used to monitor the state of the process. The idea is that whenever there is a fault in the process, it appears as some variation in the output from any of the sensors monitoring the process. These sensors may refer to information about pressure, RF power or gas flow and etc. in the equipment. By relating the data from these sensors to the process condition, any abnormality in the process can be identified, but it still holds some degree of certainty. Our hypothesis in this research is to capture the features of equipment condition data from healthy process library. We can use the health data as a reference for upcoming processes and this is made possible by mathematically modeling of the acquired data. In this work we demonstrate the use of recurrent neural network (RNN) has been used. RNN is a dynamic neural network that makes the output as a function of previous inputs. In our case we have etch equipment tool set data, consisting of 22 parameters and 9 runs. This data was first synchronized using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The synchronized data from the sensors in the form of time series is then provided to RNN which trains and restructures itself according to the input and then predicts a value, one step ahead in time, which depends on the past values of data. Eight runs of process data were used to train the network, while in order to check the performance of the network, one run was used as a test input. Next, a mean squared error based probability generating function was used to assign probability of fault in each parameter by comparing the predicted and actual values of the data. In the future we will make use of the Bayesian Networks to classify the detected faults. Bayesian Networks use directed acyclic graphs that relate different parameters through their conditional dependencies in order to find inference among them. The relationships between parameters from the data will be used to generate the structure of Bayesian Network and then posterior probability of different faults will be calculated using inference algorithms.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권5호
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• pp.93-103
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• 2020

In this study, we estimated soil moisture values using the Deep Neural Network(DNN) scheme at the mountainous regions. In order to test the sensitive analysis of DNN scheme, we collected the measured(at the soil depths of 10 cm and 30 cm) soil moisture and DNN input(weather and land surface) data at the Pyeongchang-gun(relatively flat) and Geochang-gun(steep slope) sites. Our findings indicated that the soil moisture estimates were sensitive to the weather variables(5 days-averaged rainfall, 5 days precedent rainfall, accumlated rainfall) and DEM. These findings showed that the DEM and weather variables play the key role in the processes of soil water flow at the mountainous regions. We estimated the soil moisture values at the soil depths of 10 cm and 30 cm using DNN at two study sites under different climate-landsurface conditions. The estimated soil moisture(R: 0.890 and RMSE: 0.041) values at the soil depth of 10 cm were comparable with the measured data in Pyeongchang-gun site while the soil moisture estimates(R: 0.843 and RMSE: 0.048) at the soil depth of 30 cm were relatively biased. The DNN-based soil moisture values(R: 0.997/0.995 and RMSE: 0.014/0.006) at the soil depth of 10 cm/30 cm matched well with the measured data in Geochang-gun site. Although uncertainties exist in the results, our findings indicated that the DNN-based soil moisture estimation scheme demonstrated the good performance in estimating soil moisture values using weather and land surface information at the monitoring sites. Our proposed scheme can be useful for efficient land surface management in various areas such as agriculture, forest hydrology, etc.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제29권3호
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• pp.267-274
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• 2004

논 포장에 있어서 벼 수량의 연차별 공간변이를 살펴보기 위해 포장면적, 조사 년도, 조사방법 및 재배품종 등이 각각 다른 안성포장, 수원포장, 쿄토포장에서 수집된 수량정보를 이용하여 기술통계와 함께 공간통계학적 개념을 도입하여 해석한 결과 아래와 같은 결과를 얻었다. (1) 포장면적, 조사 년도, 조사방법 그리고 품종에 따라 한 필지의 포장 내 수량분포는 100-946 kg/10a의 큰 변이를 보였고, 최대수량과 최소수량의 차이는 272-653 kg/10a를 보였으며, 변이계수는 5.9-22.4%의 큰 공간변이를 보였다. (2) 수량빈도 분포로부터 보면 약 90 % 이상의 수량이 10 a당 350-850kg의 수량범위를 나타내었다. 이 결과에 따르면 4조식 콤바인의 평균 작업속도를 0.8 m/s로 가정하고 평균수량이 350-850kg/10a이라고 한다면, 수확량 모니터링 시스템 개발에 있어서 초당 곡립유량은 0.34-0.82kg으로 산정 되므로 곡물유량센서를 개발함에 있어서 이 수량범위를 작동범위에 포함시켜야 할 것으로 판단되었다. (3) 수량정보의 공간의존성 해석결과에 의하면 수량의 공간구조를 나타내는 Q값은 0.20-0.97이며, 그 의존거리를 표시하는 범위는 6.9-53.3m로 나타났다. 따라서, 이 시험결과에 의하면 수량정보의 이론적인 샘플링 간격은 6.9 m 이내가 적정하다고 판단되었다. (4) 논 포장에 있어서 유사한 포장관리를 함에도 불구하고 수량의 연차별 차이가 발생하는 또 다른 주원인은 연차별 기상조건과 병$.$해충 발생 정도로 생각되며, 정밀농업을 논 포장에 적용함에 있어서 포장정보 외의 이러한 외적인 정보들도 데이터베이스화할 필요성이 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5636-5645
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• 2015

콘크리트, 모르타르 등 건설재료의 강도와 작업성은 구성하는 잔골재의 조립률, 입자 크기, 흡수율 등의 물리적 특성에 영향을 받는다. 특히, 잔골재의 입자 크기와 그에 따른 입도 분포는 시공 품질을 좌우하는 건설재료의 작업성을 결정한다. 최근 들어 건설현장에서는 천연모래의 수급 불안정으로 다양한 종류의 잔골재를 사용하고 있는데, 잔골재의 입자 크기에 대한 검증 없이 사용하는 경우 건설재료의 품질 저하 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이 논문에서는 잔골재의 입자 크기가 모르타르의 레올로지 거동에 미치는 영향을 분석하여 건설재료의 작업성 평가에 대한 기초 자료를 제공하고자 한다. 모르타르의 작업성 평가를 위해서는 일반적으로 많이 사용하는 미니 슬럼프 플로 시험과 건설재료용 레오미터를 이용하여 레올로지 특성, 즉 항복응력과 소성점도를 측정하였다. 사용한 샘플은 일반 모래에 대한 체가름 시험을 통해 입자 크기에 따라 분류한 11가지 종류의 모래를 동일한 배합비로 모르타르를 제조하여 사용하였다. 실험결과 입자 크기가 0.7 mm 이하로 작아질수록 모르타르의 항복응력과 소성점도가 점진적으로 증가하였다. 입자 크기가 0.34 mm 이하로 작아지면 모래 입자의 흡수율에 따른 영향이 커짐을 확인하였고, 흡수율만큼 배합수를 증가시키면 이에 대한 영향을 제거할 수 있었다. 따라서 0.34 mm 잔분에 대한 흡수율 보정은 건설재료의 작업성 관리에 매우 중요함을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.87-98
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• 2011

최근 생태 친환경 건축이 화두로 등장하면서 친환경 건축재료인 점토벽돌과 공기의 흐름과 수분의 이동이 가능한 석회모르타르의 사용이 증가하고 있다. 하지만 국내 연구는 콘크리트벽돌과 시멘트모르타르에 집중되고 있어 점토벽돌 및 석회모르타르에 대한 연구가 거의 없는 실정이며, 조적조의 국내 기준 또한 국내에서 사용되는 재료와 다른 물리적 값을 사용하고 있는 국외기준을 바탕으로 제정되어 국내 실정을 적절히 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 프리즘압축강도, 부착강도, 전단 및 사인 장강도 실험을 통해 점토벽돌과 석회모르타르를 사용한 조적구조의 물리적 특성을 파악하고자 한다. 또한, 콘크리트벽돌과 시멘트모르타르를 사용한 조적구조와의 물리적 특성을 비교분석하여 국내 조적기준을 개정하기 위한 근거를 제시하고자 한다. 점토 벽돌과 석회모르타르를 적용한 조적구조는 콘크리트벽돌과 시멘트모르타르를 사용한 조적구조와는 다른 양상을 보이므로 점토벽돌과 석회모르타르를 적용한 조적구조의 프리즘압축강도와 탄성계수에 대한 추정식을 제안한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권4호
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• pp.247-259
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• 2007

전지구적인 생태시스템 안에서 탄소와 물의 흐름은 아주 밀접하게 관련되어 있다. 생태계 물질순환과정을 모사해 주는 모형들은 연구자들이 직접 측정하기 어려운 복잡한 생태계에서의 물질순환 과정들의 상호작용과 그 변화를 예측할 수 있는 도구이다. 이 연구에서는 생태수문모형 RHESSys(Regional Hydro Ecological Simulation System)를 광릉시험림 유역에서 모수화한 후, 다른 지형 조건과 기후 및 식생을 가진 점봉산 강선리 유역에 적용함으로써 RHESSys모수화의 다유역으로의 확장가능성과 문제점 등을 조사하였다. RHESSys는 Geographic Information System(GIS)를 바탕으로 공간적인 탄소와 물 및 영양분의 흐름을 모사하는 생태수문모형이다. 모수화는 광릉시험림 유역의 1982-1999년간 일유량과 나이테 자료로 추정한 임목생장량을 사용하였다. 수직 및 수평 방향의 수리전도도에 관련된 중요 모수들과 임목 생장과 관련된 분배 모수들을 Monte-Carlo 접근법을 사용하여 최적화하였다. 모형결과를 광릉연구지의 실측 토양수분과 비교해 본 결과 RHESSys는 토양수분을 다소 과소평가하는 경향이 있으나, 일변화를 유의하게 잘 모사하였으며, 임목생장량의 연변화를 잘 모사하였다. 광릉연구지에서 개발한 모수를 점봉산 강선리 유역에 적용한 결과, 광릉과 마찬가지로 RHESSys는 토양수분을 다소 과소평가하나 여름철의 중요한 시계열 경향을 유의하게 잘 모사하였다. 또한 실측 공극률의 사용이 모형의 토양수분예측력에 중요함을 확인하였다. 반면에 강선리 유역의 임목생장량에 대해선 모형의 예측력이 높지 않았다. 수문과정 모수에 비해 식생성장 및 분배관련 모수의 경우 단일 유역의 모수화를 타 유역으로 확장하는 데에 상당한 불확실성이 있음을 확인하였다. 각 유역의 임목생장 및 분배 특성을 반영하는 독립적인 모수화 과정이 필요하며 이를 뒷받침해 줄 최소한의 현장측정항목을 발굴하는 후속연구가 필요하다.