• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.490-501
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• 2023

본 연구에서는 강우의 침투과정 및 수분 재분포 현상을 분석하기 위하여 실내 컬럼실험을 수행하였으며, 토층 내 함수비를 효율적으로 측정하기 위하여 딥러닝 기법 중 하나인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하여 함수비 예측 모델을 구축하였다. 컬럼실험으로부터 획득된 디지털 이미지를 구축된 CNN 모델에 적용한 결과 시간에 따른 토층별 함수비를 효과적으로 측정할 수 있었으며, 토층별로 설치된 함수비 센서에 따른 함수비와도 비교적 잘 일치하는 것으로 나타났다. 결과적으로 CNN을 활용하여 토층 내 연속적인 함수비 분포를 파악하는 것이 가능하였으며, 토성 및 지반 함수비 조건에 따른 침투 과정을 효과적으로 분석할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1276
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• 2023

작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제41권1호
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• pp.25-33
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• 2024

This paper evaluates the influence of rainfall on propagated signal at different time exceedance percentages of an average year, over the climate zones of the country. Specifically, it demonstrates critical and non critical signal fade or signal outage time exceedance (0.001% to 1%) for Ku, K, and Ka-band systems in an average year. The study was carried out using meteorological data made available by the Nigerian Meteorological Agency (NiMet) over a period of 10 years (2009-2018). The four climate zones in the country were represented by five (5) locations; Maidugiri (warm desert climate), Sokoto (tropical dry climate), Port Harcourt (tropical monsoon climate), Abuja and Enugu (tropical savanna climate). The parameters were simulated into the International Telecommunications Union Recommended (ITU-R) models for rain attenuation over the tropics and results presented using MatLab and Origin Lab. Results of Ku band propagations showed that only locations in the tropical savanna and tropical monsoon climates experienced total signal outage for time percentage exceedance equal to or below 0.01% for both horizontal and vertical polarizations. At K band propagations, the five locations showed to have experienced signal outage at time exceedance equal to and below 0.01%, almost same was recorded for the Ka-band propagation. It was also observed that horizontal and vertical polarization of signal had slightly different rain attenuation values for the studied bands at the five locations, with horizontal polarization having higher values than vertical polarization.

• 환경정책연구
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• 제9권2호
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• pp.157-184
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• 2010

본 논문에서는 실질적인 기후변화에 따른 지하수 함양량 산정 모델 개발 및 관리방안을 마련하기 위하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 변화를 산정하는 방법론을 제시하였고, 지리정보시스템을 활용하여 연구지역의 미래 시기별 지하수 함양량을 추정하였다. 이를 바탕으로 향후 기후변화에 따른 지하수 수자원 통합관리방안에 대한 정책적 사항을 제안하였다. 연구지역은 낙동강 본류를 포함하는 경상북도 칠곡군, 구미시 일부 및 대구시 북구 일부이며, 최종 연구결과는 미래 기후변화에 따른 시기별 강우량, 함양률, 함양량을 추정하였다. 함양량 및 함양률은 기후변화에 따른 강우량의 변화와 함께 변화하는 추세를 나타내고 있는 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 기존의 기후변화와 지하수 함양량의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측 결과를 반영한 연구지역 내 지하수 함양률 변화를 시-공간적으로 산정하고, 기존 산정 결과와의 비교를 통해, 향후 기후변화를 고려한 국내 지하수 수자원의 관리방안 수립을 위한 방향을 제시하고자 하였다. 앞으로 연계모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가된다면 보다 정량적으로 기후변화와 지하수 함양량의 상관관계를 파악할 수 있으며, 향후 수자원으로 이용이 증가될 지하수의 전반적인 관리 및 효율적인 운영체제 구축을 위한 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• 동국한의학연구소논문집
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• 제8권2호
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• pp.1-24
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• 2000

명대 장경악은 기상 현상에 관하여 "오운육기를 토대로 기화를 추측하면 피차의 영허에 대해 십중칠팔은 들어맞는다"고 하였는데, 이를 착안하여 논자는 "황제내경"에 기재된 기상에 관하여 운기의 기후 특징을 한반도 서울을 중심으로 실제 기상관측 자료와 비교 분석하였다. 기상청 자료를 토대로 서울의 평균 풍속 평균 기온 강수량 평균 습도를 운기 이론 가운데 대운과 비교하였다. 또한 과거 1564년에서 1863년까지 한반도의 이상 기후 발생 빈도와 운기성쇠 운기동화 운기순역과 비교하였을 때 운기동화의 경우와 이상 기후 발생 빈도와 일치하였다. 다만 본 논문의 실제관측 자료와 통계는 한국의 서울을 중심한 분석이기에, 중국과의 어느 정도 오차를 고려하여야 할 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제89권3호
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• pp.323-334
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• 2000

산사태(山沙汰)와 땅밀림 발생(發生)의 직접적(直接的)인 원인(原因)은 연속강우량(連續降雨量)이라고 생각되며 산사태는 화강암과 화강편마암 지대에서 주로 발생하였고 땅밀림은 니암지대(泥岩地帶)에서 발생빈도가 높았다. 이들 모암(母岩)의 풍화토(風化土)에 대한 물리적(物理的) 성질(性質)이 산사태(山沙汰)와 땅밀림 발생(發生)에 영향(影響)을 주는 것으로 생각된다. 풍화토(風化土)의 토성(土性)과 고상(固狀), 함수율(含水率), 공극률(孔隙率), 밀도(密度)는 산사태 발생과 관계가 있었다. 화강암(花崗岩)과 화강편마암(花崗片麻岩)의 풍화토(風化土)는 토양단면(土壤斷面)의 상부(上部)에 모래함량이 많아 빗물이 쉽게 침투(浸透)할 수 있었고 하층부(下層部)에는 점토(粘土)와 미사토(微砂土)가 많아 침투수(浸透水)에 의해 포화(飽和)된 흙은 점착력(粘着力)과 전단저항력(剪斷抵抗力)이 작아져 쉽게 활동(滑動)하며 땅속에는 미풍화(未風化)된 암반층(岩盤層)이 있어 암반(岩盤)위의 흙은 쉽게 포화(飽和)되어 활동(滑動)이 쉬운 것으로 생각된다. 산사태(山沙汰)와 땅밀림은 중력(重力)에 의해서 아래로 활동(滑動)하므로 사면((斜面)의 경사도(傾斜度)가 산사태 발생에 크게 영향(影響)을 주었고 토양(土壤)의 고상(固狀)과 밀도(密度)는 지괴(地塊)의 중력(重力)과도 관계가 있을 것으로 생각된다. 산사태(山沙汰)는 돌발적(突發的)으로 발생(發生)하므로 예측이 매우 어렵고 풍화토(風化土)의 물리적(物理的) 성질(性質)과 토층(土層)아래 암반(岩盤)의 유무(有無)를 파악(把握)하므로 어느 정도 예측(豫測)이 가능할 것으로 생각되며 땅밀림은 서서히 진행(進行)되므로 발생원인(發生原因)을 제거(除去)함으로써 활동(滑動)을 어느 정도 저지(沮止)할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.919-928
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• 2023

우리나라의 강우 특성은 여름철 홍수기에 집중되어있다. 특히 이상강우 및 기상이변에 의한 집중강우의 증가 추세로 다량의 탁수가 댐 내에 유입될 시 전도현상으로 인해 탁수 장기화 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 탁수 예측을 통한 선제적 조치 방안 또는 댐 운영방안 마련에 많은 연구가 진행되고 있다. 탁수 예측을 위해서는 상류 유입부의 탁수 자료를 필요로 하지만 현재 시·공간적인 데이터 해상도는 부족한 실정이다. 시간적 해상도 개선을 위해서는 탁도-SS 관계식에 대한 개발을 필요로 하며 공간적 해상도 개선을 위해 다항목수질측정기(YSI), 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST), 초분광 센서 등의 센서 기반 측정을 통해 선, 면 단위 데이터 측정을 통해 탁수에 대한 공간적 해상도를 개선할 수 있다. 또한 LISST-200X의 경우 입경 크기 등에 대한 자료 수집이 가능함에 따라 분율(Clay : Silt : Sand)에 대한 탁도-SS 관계식에 활용될 수 있다. 또한 최근 원격탐사 방안 중 다른 탑재체에 비해 공간해상도 및 시간해상도가 높은 UAV와 분광·방사 해상도가 높은 초분광 센서를 활용 시 탁수 발생에 대한 공간적인 분포를 제시할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 LISST-200X 및 YSI-EXO를 활용하여 실험실 분석을 통해 분율(Clay : Silt : Sand)에 따라 탁도-SS 관계식을 산정하였으며 UAV (Matrice 600), 초분광센서(microHSI 410 SHARK)를 포함한 센서 기반 현장 측정을 통해 탁도와 부유사 농도, 측정된 부유사농도 기반 탁도-SS 관계식을 이용하여 산정한 탁도에 대하여 공간적 분포를 제시하였다. 이를 통해 탁도-SS 관계식에 대한 적용성 검토 및 탁수 발생 현황에 대하여 파악하고자 하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.262-276
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• 2018

2016년부터 2017년까지 제주 감귤과수원 11개 지점에서 관측한 기상 및 이슬 자료를 이용하여 이슬지속시간 예측 모델을 평가하였다. 이슬지속시간 모델의 민감도와 예측 정확도 평가에는 4 가지 모델(Number of Hours of Relative Humidity, Classification And Regression Tree/Stepwise Linear Discriminant, Penman-Monteith, Deep-learning Neural Network)이 사용되었다. 모델의 민감도는 강우와 계절 변화에 따라 평가하였다. 전체 자료에서 강우일 자료를 제외하면 이슬지속시간 모델들은 평균 오차(평균제곱근오차 약 1.5 hours)가 적게 나타났다. 기계학습 모델은 겨울을 제외한 계절별 오차가 비슷한 크기(평균제곱근오차 약 3 hours)로 나타났다. 나머지 모델들은 여름에 오차(평균제곱근오차 약 9.6 hours)가 가장 크고 겨울에 가장 작은 것(평균제곱근오차 약 3.3 hours)으로 나타났다. 모델 예측 정확도 평가 방법은 통계적 오차 분석 방법과 평균 제곱 편차 회귀 분석 방법을 사용하였다. 통계오차를 통한 모델 성능은 DNN 모델이 가장 우수한 반면에 CART/SLD 모델은 예측 정확도가 가장 낮게 나타났다. 평균제곱 편차(MSD)는 모델의 선형성을 세 가지(제곱 바이어스(SB), 비균일성 기울기(NU), 상관관계 부족(LC)) 구성요소로 구분하여 분석하는 방법이다. 모델 성능이 우수할수록 SB와 LC는 감소하였고 NU는 증가하는 경향이 나타났다. MSD 분석 결과 DNN 모델이 가장 우수하였으며 다음으로 PM, NHRH, CART/SLD 순으로 나타났다. 본 연구에서 활용된 기계학습 모델은 기상 정보를 이용한 다른 농업정보 생산의 정확도 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제19권3호
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• pp.345-352
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• 2017

지구온난화에 의해 지구의 평균 기온은 1880년 이후로 약 $0.85^{\circ}C$ 상승하였다. 이는 수문현상에 영향을 미치며 이로 인해 전 세계는 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해에 어려움을 겪고 있다. 따라서 미래의 안정적인 물 공급을 위한 수자원 계획 수립을 위해 특히 물 부족 측면에서 기후의 불확실성을 고려한 물 수요의 정확한 예측이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 한국의 안성천 유역을 대상으로 기후변화를 고려하여 미래 물수지 및 물 부족량을 평가하였다. RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 통해 유출량을 추정하였다. K-WEAP 모형을 통해 안성천 유역 소유역의 물수지 분석을 위한 시나리오 및 네트워크를 구축하였다. 또한 1965-2011년간 과거 자료로부터 계산된 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)을 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 인구 증가, 급격한 도시화 및 지구온난화에 의한 기후변화로 인해 생활 및 공업용수 이용량은 증가하고, 반면 농업용수 이용량은 점차적으로 감소할 것으로 확인되었다. 전체적으로 안성천유역에서 미래 물 부족 문제가 심각해질 것으로 나타났다. 이에 유역 내 물 부족 문제를 해결하기 위한 사례연구로서 광역상수도 확충 및 제한급수의 두 가지 대안을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.795-805
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• 2021

본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m³/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.