• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.298-306
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• 2016

주산지 배추재배농가에서 기후변화 적응수단의 하나로 사용할 수 있는 것이 정식기 이동이다. 본 연구에서는 여름배추 품종을 대상으로 주어진 정식일부터 매일 기온의 경과에 의해 최적수확기를 예측하고, 결정된 생육 기간 중 기온자료에 의해 배추의 잠재수량(생체중)을 추정할 수 있는 방법을 고안하였다. 이를 위해 정식기 이동에 따른 생육기간 중 기후조건 변화를 온도 기반 열단위로 표현하고, 이를 생육기와 결구기에 맞게 조절한 발육 속도함수에 적용하여 생리적 성숙기를 추정하는 생물계절모형을 개발하였다. 다음에는 생물계절모형에 의해 결정된 재배가능기간에 대하여 매일 열단위 누적에 의해 여름배추의 잠재수량을 계산할 수 있는 수량예측모형(Ahn et al., 2014)을 결합하였다. 이 생물계절-수량 결합모형을 RCP8.5 기반의 남한 상세 기후시나리오(2000-2100)에 적용하여 7월 1일, 8월 1일, 9월 1일, 그리고 10월 1일 등 다양한 날짜에 배추를 정식할 경우 현재평년(2001-2010)과 미래평년(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100)에 예상되는 수량성을 잠재수량에 대한 백분율로 표현하였다. 그 결과를 토대로 남한 전역을 810개 집수역으로 나누고 임의 집수역의 최적정식일을 사용자가 손쉽게 찾을 수 있는 시간 - 공간 - 수량 3차원 평가도표를 고안하였다. 이 방법은 미래 새로운 재배적지 탐색은 물론 기존 주산지에서 품종변경 없이 기후변화 적응이 가능한 작부체계 개발에도 유용할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제36권5호
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• pp.56-65
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• 2008

In this paper experimental results are presented for the rheological behavior of high-solids saccharification of mixed northeast hardwood as a model feedstock. The experimental determination of the viscosity, shear stress, and shear rate relationships of the 10 to 20 percent slurry concentrations with constant enzyme concentrations were performed under variable rotational speed of a viscometer (2.0 to 200 RPM) at combined temperatures (50 to $30^{\circ}C$) for the initial four hours. The viscosities of saccharification slurries observed were in the ranges of 0.024 to 0.028, 0.401 to 0.058, and 0.840 to 0.087 Pa s for shear rates up to 100 reciprocal seconds at 10, 15, and 20 percent initial solids (w/v) respectively. The fluid behavior of the suspensions was modeled using the power-law, the Herschel-Bulkley, the Casson, and the Bingham model. The results showed that broth slurries were pseudoplastic with a yield stress. The model slope increased and the model intercept decreased with increasing fermentation time at shear rates normal for the fermentor. The broth slurries exhibited Newtonian behavior at high and low shear rates during initial saccharification process. The solid particle size ranged from 57.8 to $70.0{\mu}m$ for $40^{\circ}C$ and from 44.0 to 57.5 11m for combined temperatures at 10, 15, and 20 percent initial solids (w/v) respectively.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권3호
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• pp.94-101
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• 2008

Warming trends during winter seasons in East Asian regions are expected to accelerate in the future according to the climate projection by the Inter-governmental Panel on Climate Change (IPCC). Warmer winters may affect short-term cold hardiness of deciduous fruit trees, and yet phenological observations are scant compared to long-term climate records in the regions. Dormancy depth, which can be estimated by daily temperature, is expected to serve as a reasonable proxy for physiological tolerance of flowering buds to low temperature in winter. In order to delineate the geographical pattern of short-term cold hardiness in grapevines, a selected dormancy depth model was parameterized for "Campbell Early", the major cultivar in South Korea. Gridded data sets of daily maximum and minimum temperature with a 270m cell spacing ("High Definition Digital Temperature Map", HDDTM) were prepared for the current climatological normal year (1971-2000) based on observations at the 56 Korea Meteorological Administration (KMA) stations and a geospatial interpolation scheme for correcting land surface effects (e.g., land use, topography, and site elevation). To generate relevant datasets for climatological normal years in the future, we combined a 25km-resolution, 2011-2100 temperature projection dataset covering South Korea (under the auspices of the IPCC-SRES A2 scenario) with the 1971-2000 HD-DTM. The dormancy depth model was run with the gridded datasets to estimate geographical pattern of change in the cold-hardiness period (the number of days between endo- and forced dormancy release) across South Korea for the normal years (1971-2000, 2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100). Results showed that the cold-hardiness zone with 60 days or longer cold-tolerant period would diminish from 58% of the total land area of South Korea in 1971-2000 to 40% in 2011-2040, 14% in 2041-2070, and less than 3% in 2071-2100. This method can be applied to other deciduous fruit trees for delineating geographical shift of cold-hardiness zone under the projected climate change in the future, thereby providing valuable information for adaptation strategy in fruit industry.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권2호
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• pp.1-10
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• 2020

안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션은 디컴파일이 간단하여 정상 앱과 유사한 악성 애플리케이션을 만들 수 있으며, 제작된 악성 앱은 안드로이드 서드 파티(third party) 앱 스토어를 통해 배포되고 있다. 이 경우 악성 애플리케이션은 기기 내 개인정보 유출, 프리미엄 SMS 전송, 위치정보와 통화 기록 유출 등의 문제를 유발한다. 따라서 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝 기법 중에서 최적의 성능을 제공하는 모델을 선별하여 악성 안드로이드 앱을 자동으로 판별할 수 있는 기법을 제공할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 공인 실험 데이터셋을 이용하여 안드로이드 앱의 특징정보를 선별한 후에 총 네 가지의 성능 평가 실험을 통해 안드로이드 악성 앱 판별에 최적의 성능을 제공하는 머신러닝 모델을 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권3호
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• pp.183-196
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• 2010

아시아 주요 곡물 생산지의 경제 성장과 지표 이용 변화에 따른 인간 활동의 증가는 아시아 몬순의 경향을 변화 시켰다. 본 연구에서는 지표-해양 대비, 하층제트 기류(LLJ), 티벳 고층 및 상층 편동풍 제트 기류를 포함한 인도 여름 몬순의 중요한 구성 요소를 모사하여 지역기후 모형 (RegCM3)의 성능을 평가하였다. 3년(1994: 다우 해, 2002: 평균 해, 2002: 가뭄 해)의 비교 자료를 선택하여 RegCM3은 매년 4월 1일부터 10월 1일까지 60 km의 해상도로 적분하였다. 순환과 강수 모사 결과는 NCEP/NCAR 재해석 자료와 Global Precipitation Climatology Centre(GPCC)의 관측 자료로 검증하였다. RegCM3 모형 모사의 중요 결과는 다음과 같다. (a) LLJ 는 다소 강하였으며 아라비아해에서 다우 해에 두 개로 분할되었으나, 평균 및 가뭄 해에서는 분할되지 않았다. (b) 단일의 대형 고기압이 다우 해에 존재하였으나, 가뭄 해에는 약하고 두 개의 고기압대로 분할되었다. (c) 강수의 공간분포 모사는 대부분 인도 지역에서 GPCC의 관측 강수량과 유사하였다. (d) NIMBUS-7 SMMR 적설 자료를 이용한 민감도 실험에서 북동 및 남부 인도 반도 지역에서 주로 강수량의 감소가 나타났으며, 티벳 지역에서는 4월 적설량이 0.1m 감소하는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권11호
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• pp.2866-2879
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• 2012

Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. Previous studies on game bot detection have proposed many methods to find out discriminable behaviors of bots from humans based on the fact that a bot's playing pattern is different from that of a human. In this paper, we look at the chatting data that reflects gamers' communication patterns and propose a communication pattern analysis framework for online game bot detection. In massive multi-user online role playing games (MMORPGs), game bots use chatting message in a different way from normal users. We derive four features; a network feature, a descriptive feature, a diversity feature and a text feature. To measure the diversity of communication patterns, we propose lightly summarized indices, which are computationally inexpensive and intuitive. For text features, we derive lexical, syntactic and semantic features from chatting contents using text mining techniques. To build the learning model for game bot detection, we test and compare three classification models: the random forest, logistic regression and lazy learning. We apply the proposed framework to AION operated by NCsoft, a leading online game company in Korea. As a result of our experiments, we found that the random forest outperforms the logistic regression and lazy learning. The model that employs the entire feature sets gives the highest performance with a precision value of 0.893 and a recall value of 0.965.

• 한국농림기상학회지
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• 제6권1호
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• pp.61-69
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• 2004

A long-term growth simulation was performed at 99 land units in Yeoncheon county to test the potential adaptability of each land unit for growing soybean cultivars. The land units for soybean cultivation(CZU), each represented by a geographically referenced land patch, were selected based on land use, soil characteristics, and minimum arable land area. Monthly climatic normals for daily maximum and minimum temperature, precipitation, number of rain days and solar radiation were extracted for each CZU from digital climate models(DCM). The DCM grid cells falling within a same CZU were aggregated to make spatially explicit climatic normals relevant to the CZU. A daily weather dataset for 30 years was randomly generated from the monthly climatic normals of each CZU. Growth and development parameters of CROPGRO-soybean model suitable for 2 domestic soybean cultivars were derived from long-term field observations. Three foreign cultivars with well established parameters were also added to this study, representing maturity groups 3, 4, and 5. Each treatment was simulated with the randomly generated 30 years' daily weather data(from planting to physiological maturity) for 99 land units in Yeoncheon to simulate the growth and yield responses to the inter-annual climate variation. The same model was run with input data from the Crop Experiment Station in Suwon to obtain a 30 year normal performance of each cultivar, which was used as a "reference" for evaluation. Results were analyzed with respect to spatial and temporal variation in yield and maturity, and used to evaluate the suitability of each land unit for growing a specific cultivar. A computer program(MAPSOY) was written to help utilize the results in a decision-making procedure for agrotechnology transfer. transfer.

• 대한원격탐사학회지
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• 제13권1호
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• pp.57-73
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• 1997

본 연구는 산악 지형의 레이더(SAR) 영상자료에서 흔히 볼 수 있는 지형의 기복에 의한 화소값의 왜곡 보정과 관련된 것이다. 연구 자료로는 RADARSAT 위성에서 얻어진 서울 남쪽 관악산과 안양 지역의 SAR 영상자료를 이용하였고, 영상자료의 보정을 위하여 SAR 영상과 유사 한 해상력을 갖춘 수치고도자료(digital elevation model)를 제작하였다. 레이더 영상자료는 먼저 각 화소가 가지고 있는 기하학적 왜곡을 보정하여 정확한 지도좌표에 등록함으로써, 수치고도자 료로부터 각 화소 지점의 구체적인 지형적 특성에 관한 자료를 산출하였다. 영상의 각 화소값에 미치는 지형적 영향을 분석하기 위한 기하학적 인자로서 각 지점에 입사되는 레이더파와 경사면 의 연직선이 이루는 유효입사각(local incidence angle)을 산출하였다. 수치지도로 제작된 임상도 를 이용하여 동일한 임분특성을 가지고 있는 산림내에서 얻어지는 레이더 반사치와 유효입사각의 관계를 분석하였다. 영상자료의 지형효과 보장은 실험적인 방법에 의하여 수행되었는데, 유효입사 각과 레이더 반사치와의 관계에서 도출된 지형에 의한 영향을 나타내는 수식을 적용하였다. 보정 결과는 육안에 의한 영상의 비교와 함께 현지자료를 이용하여 검증하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권5호
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• pp.99-108
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• 2023

As the computerization of hospitals becomes more advanced, security issues regarding data generated from various medical devices within hospitals are gradually increasing. For example, because hospital data contains a variety of personal information, attempts to attack it have been continuously made. In order to safely protect data from external attacks, each hospital has formed an internal team to continuously monitor whether the computer network is safely protected. However, there are limits to how humans can monitor attacks that occur on networks within hospitals in real time. Recently, artificial intelligence models have shown excellent performance in detecting outliers. In this paper, an experiment was conducted to verify how well an artificial intelligence model classifies normal and abnormal data in network traffic data generated from medical devices. There are several models used for outlier detection, but among them, Random Forest and Tabnet were used. Tabnet is a deep learning algorithm related to receive and classify structured data. Two algorithms were trained using open traffic network data, and the classification accuracy of the model was measured using test data. As a result, the random forest algorithm showed a classification accuracy of 93%, and Tapnet showed a classification accuracy of 99%. Therefore, it is expected that most outliers that may occur in a hospital network can be detected using an excellent algorithm such as Tabnet.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.1-12
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• 2023

국내외적으로 다양한 산사태 발생원인 분석과 취약지역의 예측이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 산사태에서 발생하는 재해의 분석 및 예측에 사용되는 많은 특성 중 필수적인 요소인 유효토심을 지형정보를 이용해 예측했다. 지형정보 데이터를 각 기관별로 획득한 후 100m × 100m의 격자에 속성정보로 할당하고 데이터 등급화를 통해 차원을 축소 시켜주었다. 분류기준으로 3개 깊이(얕음, 보통, 깊음)와 5개 깊이(매우 얕음, 얕음, 보통, 깊음, 아주 깊음)의 두 가지 경우에 대해 유효토심을 예측했다. K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 모델을 통해 예측하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수를 계산해 그 성능을 비교했다. 예측결과 모델에 따라 50% 후반에서 70% 초반의 성능을 보였다. 3개 분류기준의 정확도가 5개 분류기준의 정확도보다 5% 정도 높았다. 본 연구에서 제시한 등급화 기준과 분류모델의 성능은 아직 미흡하지만 유효토심의 예측에 있어서 분류모델의 적용이 가능하다고 판단된다. 큰 지역을 획일적으로 가정하여 사용하는 현재의 유효토심보다 신뢰성 있는 값의 예측이 가능하다고 사료된다.