• Animal Bioscience
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• 제35권11호
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• pp.1711-1724
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• 2022

Objective: The present study was to evaluate the effects of different rapeseed meal substitution (RSM) and glutamine (Gln) supplementation on growth performance, intestine morphology, and intestinal mucosa barrier of broilers. Methods: Four hundred and twenty Qiandongnan Xiaoxiang Chicken at 1 day of age with similar weight were chosen and were randomly assigned into 7 groups, consisting of 10 replicates per group and 6 broilers per replicate. Three groups were provided with diets separately containing 0%, 10%, and 20% RSM, and the other four groups were fed with diets separately supplemented with 0.5% and 1% Gln based on the inclusion of 10% and 20% RSM. At 21 and 42 days of age, 10 broilers per group were chosen to collect plasma and intestinal samples for further analysis. Results: The results showed that 10% RSM decreased average daily feed intake (ADFI) and average daily weight gain (ADG) of broilers at 21 days of age (p<0.05). Furthermore, both ADFI and ADG of broilers at 21 and 42 days of age were decreased by 20% RSM, while feed conversion ratio (FCR) was increased (p<0.05). Besides, 10% RSM resulted in lower intestinal villus height and the ratio of villus height to crypt depth, deeper crypt depth (p<0.05), combined with the lower mRNA expressions of occludin, claudin-1, and zonula occludens-1 (ZO-1) in broilers at 21 days of age (p<0.05). Similar results were also observed in broilers at 21 and 42 days of age fed with 20% RSM. However, 1% Gln improved the growth performance of broilers fed with 10% and 20% RSM (p<0.05), ameliorated intestine morphology and elevated mRNA expressions of occludin, claudin-1 and ZO-1 (p<0.05). Conclusion: In conclusion, the increasing inclusion of RSM resulted in more serious effects on broilers, however, 1.0% Gln could reverse the negative effects induced by the inclusion of RSM.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.81-93
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• 2022

충청권을 비롯한 금강권역은 삼국시대 문화유산과 온천 및 약수와 같은 자연유산이 다수 존재하지만, 소극적 홍보와 시설의 노후화로 신생 대형시설과의 경쟁에서 밀리며 구체적 발전방안을 제시하지 못하고 있다. 이 연구에서는 충청 및 금강권역을 대상으로 지오빅데이터 오픈플랫폼의 지하수 정보를 활용하여 수량 및 수질이 양호한 온천과 약수터를 선정하고, 지하수자원과 문화관광지를 연계한 물문화벨트를 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 한국지질자원연구원의 지하수 산출유망도와 지하수 수질지수도, 한국관광공사와 문화재청의 공개자료를 활용하여 지하수자원의 공간적 해석과 문화적 가치부여를 시도하였다. 금강권역의 전통온천과 탄산약수, 비탄산약수의 수질은 상당히 양호한 것으로 해석되었으며, 금강권역의 북부지역은 온천과 탄산천이 풍부하여 보양 및 휴양에 중점을 둔 물휴양 산업단지로 개발하는 것이 유리할 것으로 판단된다. 금강 권역 중·남부지역은 수질이 우수한 샘터 및 문화관광시설이 있어 지하수자원과 문화자원을 융합한 개발과 홍보가 가능할 것으로 판단한다.

• 자원환경지질
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• 제35권2호
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• pp.113-120
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• 2002

한강 수계분지내의 하천수의 산소 및 수소 동위원소 조성은 $\delta$D=6.6delta$$^{18}$ O-7.4,로 순환수선($\delta$D=8$\delta$$^{18}$ O+10)과 차이를 나타내고 있다. 이는 한강수계 분지내의 지역적 기상조건과 증발 영향 때문으로 해석된다. 한강 하천수의 5150과 5D 값은 각각 -8.2~-10p77(평균 -9.17f7)과 -60~-96%e(평균 -69f77)이다. 그리고 남한강 하턴수치 평균$\delta$$^{18}$ O 와$^{18}$ O값은 -9.3$\textperthousand$과 -69$\textperthousand$로 북한강 하천수의 -9.2$\textperthousand$와 -69$\textperthousand$값보다 무거운 산소와 수소 동위원소비가 결핍되어 있다. 이는 남한강 하천수에 탄산염 기원과 황화광물 기원의 황산염의 무거운 산소의 유입과 위도 효과를 받고 있음에도 불구하고 집수지의 고도 효과의 영향을 더 많이 받기 때문으로 해석된다. 등위원소 자료에서 계산된 한강본류에서의 남한강과 북한강 하천수의 혼합비율은 약 6 : 4로 남한강 하천수의 영향이 한강 본류 하천수에 크게 영향을 주고 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권5호
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• pp.461-469
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• 2006

As a frontier of Sustainable Basin Research Initiative, we commenced a scenario-driven planning and evaluation research project which is to identify the strategic policy scenarios. As a part of the project, this study attempts to estimate the ecological impacts of land cover changes using landscape indices at the whole basin level. We analyzed spatio-temporal characteristics of natural area including forest, agricultural land, water area, barren which play an important role in nature-friendly sustainable watershed management. The results of analysis shelved that the size and diversity of natural area have been reduced, while patch number and isolation have been increased in proportion to urbanization in 1974, 1995 and four future scenarios in the Ara River Basin. Also, we estimated that the natural area could be conserved to some degree in the SD or DE scenarios with a concept of environment-friendly development and lifestyle. Various strategic environment policies may be evaluated and designed on the basis of the method, that is, scenario approach and landscape ecological analysis suggested in this study.

• 대한토목학회논문집
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• 제3권1호
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• pp.35-41
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• 1983

본(本) 연구(硏究)는 미계측지점(未計測地點)의 홍수량(洪水量)을 추정(推定)하는 빈도홍수량(頻度洪水量) 공식(公式)을 유도(誘導)하는데 목적(目的)이 있다. 금강(錦江) 수계적(水系的) 주요수위표지점(主要水位標地點)을 대상(對象)으로 하였으며, 여기서 얻은 홍수량(洪水量)의 자료(資料)는 Weibull-plotting position에 의한 분석(分析)으로 T년(年) 빈도홍수량(頻度洪水量)을 구(求)하였다. 홍수량(洪水量)을 분석기준(分析基準)은 미국지질조사소(美國地質調査所)가 채택(採擇)하고 있는 수문(水文) 및 지형인자(地形因子)를 이용(利用)한 홍수량(洪水量) 합성방법(合成方法)을 채택(採擇)하였다. 여기서 얻어진 Model은 유역(流域)의 평균적(平均的) 홍수량특성(洪水量特性)을 파악(把握)하고 있기 때문에 유역내(流域內) 미계측지점(未計測地點)의 홍수량(洪水量)을 추정(推定)하는데 사용(使用)될 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제13권12호
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• pp.1033-1039
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• 2004

The methodology developed by Soil Conservation Service for determination of runoff value from precipitation is applied to estimate the precipitation recharge in the Pyungchang river basin. Two small areas of the basin are selected for this study. The CN values are determined by considering the type of soil, soil cover and land use with the digital map of 1:25,000. Forest covers more than $94{\%}$ of the study area.. The CN values for the study area vary between 47 in the forest area and 94 in the bare soil under AMC 2 condition. The precipitation recharge rate is calculated for the year when the precipitation data is available since 1990. To obtain the infiltration rate, the index of CN and five day antecedent moisture conditions are applied to each precipitation event during the study period. As a result of estimation, the value of precipitation recharge ratio in the study area vary between $15.2{\%}\;and\;35.7{\%}$ for the total precipitation of the year. The average annual precipitation recharge rate is $26.4{\%}\;and\;26.8{\%}$, meaning 377.9mm/year and 397.5mm/year in each basin.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2003년도 학술발표논문집
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• pp.427-430
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• 2003

Yi-dong experimental site is operated for research on the rural basin characteristics and accumulation of a long term data by hydrological observation equipments. This basin area is 9,300ha, length 14.4km and slope 0.67%. Hydrological observation network has 3 rainfall meter3, 3 reservoir storage levels and 2 river water levels.

• 자원환경지질
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• 제8권3호
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• pp.125-133
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• 1975

The entire South Korea was divided into several main river basins and drilling data through the South Korea were grouped in accordance with the basins. Thickness of each alluvial formation in each basin was averaged to produce the thickness of the whole alluvium. From studying the alluvial stratigraphy of each basin the condition of the alluvial sedimentation was studied and compared between different basins. Thus the characteristics of the alluvial sedimentation in each basin was clarified.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.67-79
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• 2010

한국수자원공사는 낙동강 및 금강수계에 대해 실시간 물관리 시스템을 개발하여 수계 내 다목적 댐의 효율적인 운영을 도모하였다. 본 연구에서는 이를 확장하여 최적화 기법인 표본 추계학적 동적계획법을 사용하여 한강수계 다목적댐의 효율적인 월말 목표저수량을 산정하고 이를 통해 실시간 물관리시스템의 효율을 극대화하고자 수행되었다. 수계 내 댐중 저수용량과 용수공급 측면에서 중요도가 높은 소양강댐, 충주댐, 화천댐 등 3개 댐만을 대상으로 모형을 개발하였으며 저수량 상태변수의 민감도 분석 결과를 통해 저수량 상태변수 개수를 설정하였다. 본 연구를 통해 제시된 최적화모형을 통한 운영률과 한국수자원공사의 운영목표수위에 의한 저수지 운영방식과 비교를 실시한 결과 연평균 37.22 MCM의 수계 내 요구용수 부족량 감소효과와 더불어 발전량 측면에서도 연간 171 GWh가 증가하는 것을 확인하였다. 또한 이수기 저수지 운영계획 시스템을 실제 적용한 결과 2007년~2008년 이수기 동안 전력생산, 수질개선 등을 위한 추가적인 용수공급이 가능하다는 것을 확인하였다. 이러한 실제 적용사례를 통해 SSDP 모형과 이수기 저수지운영 시스템의 그 유용성을 타진할 수 있었으며 다른 수계로 확장을 실시한다면 보다 합리적인 저수지 운영계획이 가능할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1095-1107
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• 2020

홍수 발생 시 위성영상을 활용하여 침수된 지역을 추출하는 것은 홍수 발생 기간 내의 위성영상 취득과 영상에 나타난 침수구역의 정확한 분류 등에서 많은 어려움이 존재한다. 딥러닝은 전통적인 영상분류기법들에 비해 보다 정확도가 높은 위성영상분류기법으로 주목받고 있지만, 광학영상에 비해 홍수 발생 시 위성영상의 취득이 용이한 SAR 영상의 분류 잠재력은 아직 명확히 규명되지 않았다. 본 연구는 대표적인 의미론적 영상 분할을 위한 딥러닝 모델인 SegNet과 U-Net을 활용하여 동남아시아의 라오스, 태국, 필리핀의 대표적인 홍수 발생지역인 코랏 유역(Khorat basin), 메콩강 유역(Mekong river basin), 카가얀강 유역(Cagayan river basin)에 대해 Sentinel-1 A/B 위성영상으로부터 침수지역 추출을 실시하였다. 분석결과 침수지역 탐지에서 SegNet의 Global Accuracy, Mean IoU, Mean BF Score는 각각 0.9847, 0.6016, 0.6467로 나타났으며, U-Net의 Global Accuracy, Mean IoU, Mean BF Score는 각각 0.9937, 0.7022, 0.7125로 나타났다. 국지적 분류결과 확인을 위한 육안검증에서 U-Net이 SegNet에 비해 보다 높은 분류 정확도를 보여주었지만, 모델의 훈련에 필요한 시간은 67분 17초와 187분 19초가 각각 소요되어 SegNet이 U-Net에 비해 약 3배 정도 빠른 처리속도를 보여주었다. 본 연구의 결과는 향후 딥러닝 기법을 활용한 SAR 영상기반의 홍수탐지 모델과 실무적으로 활용이 가능한 자동화된 딥러닝 기반의 수계탐지 기법의 제시를 위한 중요한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.