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도시개발에 따른 수환경 변화 예측을 위한 소수계 유역·하천 통합 모델 연구 (A Study on the Integration of Watershed and Stream Models for Impact Assessment of Urban Development on Water Environment)

  • 강유선;박석순
    • 환경영향평가
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    • 제13권4호
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    • pp.153-164
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    • 2004
  • An integration study of time-variable small watershed and stream models (USEPA's SWMM and WASP5) was performed for impact assessment of urbanization on water environment. The study area, the Kyoungan Stream, the tributary of Paldang Lake, was divided into 111 subbasins, based on the topographic condition, land use, and drainage system. RUNOFF block of SWMM was applied to estimate runoff flow and quality. EXTRAN block computed daily and hourly flow according to simulated runoff flow, water supply, and drainage data. SWMM was connected to WASP5 by transforming output file of SWMM into input file of WASP5. The nonpoint source loads and flow data of SWMM were imported to WASP5. The stream was divided into 45 segments based on the watershed delineation. The study included three water quality parameters, BOD, TN, and TP. The validate models were used to examine the impact of urbanization on stream flow and water quality.

데이터 마이닝을 이용한 단기부하예측 시스템 연구 (A Study on Short-Term Load Forecasting System Using Data Mining)

  • 김도완;박진배;김정찬;주영훈
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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    • pp.588-591
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    • 2003
  • This paper presents a new short-term load forecasting system using data mining. Since the electric load has very different pattern according to the day, it definitely gives rise to the forecasting error if only one forecasting model is used. Thus, to resolve this problem, the fuzzy model-based classifier and predictor are proposed for the forecasting of the hourly electric load. The proposed classifier is the multi-input and multi-output fuzzy system of which the consequent part is composed of the Bayesian classifier. The proposed classifier attempts to categorize the input electric load into Monday, Tuesday$\sim$Friday, Saturday, and Sunday electric load, Then, we construct the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model-based predictor for each class. The parameter identification problem is converted into the generalized eigenvalue problem (GEVP) by formulating the linear matrix inequalities (LMIs). Finally, to show the feasibility of the proposed method, this paper provides the short-term load forecasting example.

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뉴로-퍼지를 이용한 만성적인 스트레스 평가 (Chronic Stress Evaluation using Neuro-Fuzzy)

  • 신재우;설아람;성홍모;김원식;차동익;이철규;윤영로
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제24권5호
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    • pp.465-471
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    • 2003
  • 본 논문에서는 생체신호 파라미터들을 이용해서 만성적인 스트레스를 평가하는 방법을 개발하고자 하였다. Wistar 쥐에게 14 일간의 소음 스트레스를 부과하고, 매 시간마다 생체신호를 획득하였다. 생체신호로부터 추출한 파라미터들을 통합하기 위한 퍼지추론시스템을 구축하기 위하여, 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템으로 퍼지추론시스템의 파라미터들을 구하였다. 훈련 데이터 집합 중 입력 데이터 집합은 생체신호로부터 추출한 파라미터들을, 출력 데이터 집합은 코티솔 호르몬의 생성량으로부터 추정한 목표값을 사용하였다. 퍼지추론시스템으로 생체신호 파라미터들을 통합하고, 그 결과를 24 시간마다 구분하여 Cosinor 분석법을 적용하여 생체리듬의 변화를 관찰하였다. 생체리듬이 깨어진 정도에 의해서 만성적인 스트레스를 평가하였다. 생체신호 파라미터들을 퍼지추론으로 통합하고, 그 결과에서 생체리듬을 분석하여 스트레스 정도를 계산했다. 휴식기의 스트레스 정도를 l이라고 가정하면, 소음 스트레스를 받은지 14일째 되는 날에는 1.37. 7일간의 회복 후에는 1.47의 스트레스 정도가 나왔다. 즉, 쥐는 14일간의 소음으로 휴식 때보다 37% 증가된 스트레스를 받았고, 7일의 회복기를 통해 스트레스로부터 회복되지 않았다.

지도학습에서 다양한 입력 모델에 의한 초단기 태양광 발전 예측 (Forecasting of Short Term Photovoltaic Generation by Various Input Model in Supervised Learning)

  • 장진혁;신동하;김창복
    • 한국항행학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.478-484
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    • 2018
  • 본 연구는 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량, 일조, 일사 등 시간별 기상 데이터를 이용하여, 일사 및 일조 그리고 태양광 발전예측을 하였다. 지도학습에서 입출력패턴은 예측에서 가장 중요한 요소이지만 인간이 직접 결정해야하기 때문에, 반복적인 실험에 의해 결정해야 한다. 본 연구는 일사 및 일조 예측을 위하여 4가지 모델의 입출력 패턴을 제안하였다. 또한, 예측된 일조 및 일사 데이터와 전라남도 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 사용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 실험결과 일조 및 일사 예측에서 모델 4가 가장 예측결과가 우수했으며, 모델 1에 비해 일조의 RMSE는 1.5배 정도 그리고 일사의 RMSE는 3배 정도 오차가 줄었다. 태양광 발전예측 실험결과 일조 및 일사와 마찬가지로 모델 4가 가장 예측결과가 좋았으며, 모델 1 보다 RMSE가 2.7배 정도 오차가 줄었다.

강원고랭지 농업기상 감시 및 분석시스템 구축 (System Networking for the Monitoring and Analysis of Local Climatic Information in Alpine Area)

  • 안재훈;윤진일;김기영
    • 한국농림기상학회지
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    • 제3권3호
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    • pp.156-162
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    • 2001
  • In order to monitor local climatic information, twelve automated weather stations (AWS) were installed in alpine area by the Alpine Agricultural Experiment Station, Rural Development Administration (RDA), at the field of major crop located in around highland area, and collected data from 1993 to 2000. Hourly measurements of air and soil temperature (underground 10 cm,20 cm), relative humidity, wind speed and direction, precipitation, solar radiation and leaf wetness were automatically performed and the data could be collected through a public phone line. Datalogger was selected as CR10X (Campbell scientific, LTD, USA) out of consideration for sensers' compatibility, economics, endurance and conveniences. All AWS in alpine area were combined for net work and daily climatic data were analyzed in text and graphic file by program (Chumsungdae, LTD) on 1 km $\times$ 1 km grid tell basis. In this analysis system, important multi-functionalities, monitoring and analysis of local climatic information in alpine area was emphasized. The first objective was to obtain the output of a real time data from AWS. Secondly, daily climatic normals for each grid tell were calculated from geo-statistical relationships based on the climatic records of existing weather stations as well as their topographical informations. On 1 km $\times$ 1 km grid cell basis, real time climatic data from the automated weather stations and daily climatic normals were analyzed and graphed. In the future, if several simulation models were developed and connected with this system it would be possible to precisely forecast crop growth and yield or plant disease and pest by using climatic information in alpine area.

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공간자료와 지면모형을 이용한 면적증발산 추정 (Using Spatial Data and Land Surface Modeling to Monitor Evapotranspiration across Geographic Areas in South Korea)

  • 윤진일;남재철;홍석영;김준;김광수;정유란;채남이;최태진
    • 한국농림기상학회지
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    • 제6권3호
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    • pp.149-163
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    • 2004
  • Evapotranspiration (ET) is a critical component of the hydrologic cycle which influences economic activities as well as the natural ecosystem. While there have been numerous studies on ET estimation for homogeneous areas using point measurements of meteorological variables, monitoring of spatial ET has not been possible at landscape - or watershed - scales. We propose a site-specific application of the land surface model, which is enabled by spatially interpolated input data at the desired resolution. Gyunggi Province of South Korea was divided into a regular grid of 10 million cells with 30m spacing and hourly temperature, humidity, wind, precipitation and solar irradiance were estimated for each grid cell by spatial interpolation of synoptic weather data. Topoclimatology models were used to accommodate effects of topography in a spatial interpolation procedure, including cold air drainage on nocturnal temperature and solar irradiance on daytime temperature. Satellite remote sensing data were used to classify the vegetation type of each grid cell, and corresponding spatial attributes including soil texture, canopy structure, and phenological features were identified. All data were fed into a standalone version of SiB2(Simple Biosphere Model 2) to simulate latent heat flux at each grid cell. A computer program was written for data management in the cell - based SiB2 operation such as extracting input data for SiB2 from grid matrices and recombining the output data back to the grid format. ET estimates at selected grid cells were validated against the actual measurement of latent heat fluxes by eddy covariance measurement. We applied this system to obtain the spatial ET of the study area on a continuous basis for the 2001-2003 period. The results showed a strong feasibility of using spatial - data driven land surface models for operational monitoring of regional ET.

스마트 공장에서 의사결정 모델을 이용한 순차 마이닝 기반 제조공정 (Sequence Mining based Manufacturing Process using Decision Model in Cognitive Factory)

  • 김주창;정호일;유현;정경용
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.53-59
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    • 2018
  • 본 논문에서는 스마트 공장에서 의사결정 모델을 이용한 순차 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 제안하는 모델은 소규모의 제조공정에서 순차 마이닝 의사결정 모델을 적용하여 제조 효율을 높이는 방법이다. 제조 단계 중 제품 제조 과정에서 나타나는 데이터를 입력 변수들로 구성하고, 시간당 제조량과 불량률을 출력 변수로 구성한다. t-검정을 통해 유의수준이 높은 변수만을 사용하여 GSP 알고리즘과 REPTree 알고리즘을 이용한 규칙과 모델을 생성한다. 의미있는 순차 규칙과 의사결정 모델은 정확도, 민감도, 특이성, 예측도를 통해 유의미함을 확인한다. 결과적으로, 실제 제조에 적용한 결과 불량률은 0.38%가 개선되었고, 시간당 제조량은 평균 1.89/h 증가되었다. 이는 소규모 제조 공정에서 데이터 마이닝 분석을 통한 제조 효율을 높이기 위한 의미있는 결과를 나타낸다.

예측율 제고를 위한 사계절 혼합형 열수요 예측 신경망 모델 (A Model of Four Seasons Mixed Heat Demand Prediction Neural Network for Improving Forecast Rate)

  • 최승호;이재복;김원호;홍준희
    • 에너지공학
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    • 제28권4호
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    • pp.82-93
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    • 2019
  • 본 연구에서는 기존 열수요 예측 시스템이 공휴일과 같은 특정 일자의 열수요 예측율이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 새로운 모델을 제안한다. 제안된 모델은 사계절 혼합형 신경망 모델(Four Season Mixed Heat Demand Prediction Neural Network Model)로서 열수요 예측율 상승하였고, 특히 예측일 유형별(평일/주말/공휴일) 열수요 예측율이 크게 증가하였다. 제안된 모델은 다음과 같은 과정을 통해 선정되었다. 특정 계절에 예측일 유형별로 고른 오차를 갖는 모델을 선정하여 전체 예측 모델을 구성한다. 학습 시간의 단축과 과도학습을 방지하기 위해 구조적으로 단순화된 서로 다른 4개의 모델을 각각 학습한 후에 다양한 조합을 통해 최적의 예측 오차를 보여주는 모델을 선정하였다. 모델의 출력은 예측일의 24시간의 시간대별 열수요이며 총합은 일일 총열수요이다. 이 예측값을 통해 효율적인 열공급 계획을 수립 할 수 있으며, 목적에 따라 출력값을 선택하여 활용할 수 있다. 제안된 모델의 일일 열 총수요 예측의 경우, 전체 MAPE(Mean Absolute Percentage Error, 평균 절대 비율 오차)가 개별 모델의 5.3~6.1%에서 5.2%로 향상되었고, 공휴일 열수요예측은 4.9~7.9%에서 2.9%로 크게 개선되었다. 본 연구에서는 한국 지역난방공사에서 제공한 특정 아파트 단지의 34개월 분량의(2015년 1월~ 2017년10월) 시간단위 열수요 데이터를 활용하였다.

카테콜아민계 승압제를 투여중인 패혈성 쇼크 환자에서 아르기닌 바소프레신(AVP)의 효과 (Effects of Arginine Vasopressin(AVP) Infusion on the Patients with Catecholamine-dependent Septic Shock)

  • 신승수;임승관;조숙경;송경은;이형노;오윤정;박광주;황성철
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제55권5호
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    • pp.506-515
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    • 2003
  • 연구배경 : 패혈성 쇼크에서는 혈압이 저하됨에도 불구하고 혈중 AVP의 농도가 낮은데, 그 이유는 미생물에서 유리된 독소에 따른 염증반응을 매개로 증가한 산화질소(NO)가 혈관을 확장시켜 이차적으로 AVP의 고갈을 유발하기 때문인 것으로 알려져 있다. 한편 패혈성 쇼크의 치료를 위해 사용하는 노르에피네프린과 카테콜아민계 승압제는 다량 사용시 내부 장기의 혈류감소를 유발할 수 있다. 이에 본 저자들은 페혈성 쇼크 환자에게 AVP를 정주함으로써 승압제의 감량과 신기능의 향상이 일어나는지 알아보았다. 방 법 : 혈압의 유지를 위해 다량의 승압제를 투여중인 여덟 명의 패혈성 쇼크 환자들을 대상으로 AVP를 4시간 동안 정주하였다. 투여전, 투여중 및 투여 종료 4시간 경과후 시점을 기준으로 평균 동맥압 및 노르에피네프린의 투여속도, 시간당 소변량을 측정하였다. 결 과 : AVP의 정주 결과, 세 측정 시점 사이에서 평균 동맥압의 유의한 변화는 일어나지 않은 채로(p=0.197) 노르에피네프린의 투여속도(${\mu}g/min$)을 유의하게 감소시킬 수 있었다(p=0.001). 그러나, 시간당 소변량은 측정 시점 사이에 차이가 없었다(p=0.093). 결 론 : 패혈성 쇼크 환자에게 AVP를 정주한 결과, 카테콜아민계 승압제의 투여속도를 유의하게 줄일 수 있었다. 그러나 단시간 AVP 정주에 따른 시간당 소변량은 유의한 변화를 나타내지 않아 향후 AVP 투여가 주요 장기 및 생존율에 미치는 영향에 대한 추가 연구가 필요할 것이다.

한국의 업무상 사망률과 사회경제적 지표와의 관련성 (The relationship between fatal occupational injury rate and socio-economic indicators in Korea)

  • 이원철;김수근;안홍엽;이관형;이은희
    • 한국산업보건학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.168-174
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    • 2010
  • South Korea's industrial injuries are decreasing overall in the last 32 years. Nevertheless, the fatal occupational injury rate is still higher than in developed countries. This study was conducted to help prevention strategies of occupational injuries for the Republic of Korea. Fatal occupational injury rates were obtained from "Industrial Accident Analysis"of the Korean Ministry of Labor. Poisson regression was used to assess time trends. Socioeconomic indicators were obtained from the Korea Labor Institute and the Statistics Korea. Fatal occupational injury rates were adjusted by year, and Pearson correlation analysis was used to assess the relationship between the socio-economic indicators and occupational injuries. In 1975, fatal occupational injury rate was 54.8 per 100,000 workers. With somewhat up and down, it was decreased to 21.0 in 2006. An annual rate of change for the years 1975-2006 was - 1.83%, and for the years 2002-2006 was -5.02%. As economic growth rate, paricipation rate for the age less than 25 and hours of work per week or year increased, fatal occupational injury rate also increased. Conversely, as GDP per capita, paricipation rate or employment rate for female, paricipation rate for the age 25 or more, hourly compensation costs for production workers and services output as percent of GDP increased, fatal occupational injury rate decreased. By the development of safety techniques and the adoption of more legislative constraints, developed economy reduce occupational injuries. Conversely, economic growth may raise occupational injuries. Therefore, prevention strategies are needed to manage both of them. We need to make an effort to prevent occupational injuries due to not only sexual differences, but also job differences between male and female. Preventive strategies are needed to consider the characteristics of younger workers. Addition to wage, other appropriate variables for work condition should be considered together. Extending work hours is need to be regulated with systemic methods.