• 지질공학
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• 제29권3호
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• pp.303-314
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• 2019

얕은 대수층에서 매우 복잡한 함양과정을 거치는 지하수의 함양은 지표와 지하매질의 투수성에 의해 상당한 영향을 받는다. 투수성은 고유투수계수(intrinsic permeability)와 수리전도도(hydraulic conductivity)의 두 가지 개념으로 설명되며 이중 지표매질의 특성만으로 수리전도도를 구하려는 많은 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 경주지역 지하수기초조사에서 수행된 미고결퇴적물의 입도분포곡선과 강우-지하수위 교차상관분석을 토대로 회귀식을 사용하여 강우-지하수위 교차상관분석을 통한 수리전도도 산정식을 제안하고 실제현장에서 수행한 대수성 시험결과와 비교하여 그 적용성을 검토하였다. 그 결과 사질토 기반 충적층대수층에서 Zunker의 경험식에서 산정된 수리전도도와 강우-지하수위 최대 교차상관계수의 상관식이 자연로그형태로 증가하면서 결정계수 0.95 이상으로 매우 큰 상관성을 나타내었고 이 회귀식을 다른 관측공에 적용한 결과 실제 현장에서 수행한 대수성시험 결과와 평균제곱근오차가 2.83%로 나타나 강우-지하수위 모니터링 자료만으로 매우 신뢰할 만한 수리전도도를 추정할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.574-583
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• 2021

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1719-1729
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• 2021

엽면적지수는 효율적인 산림관리를 수행하기 위해 필요한 정보를 제공한다. 현재 국내 지역에 가용한 고해상도 엽면적지수 자료는 유럽우주국의 Sentinel-2 위성 기반 자료가 있으나 알고리즘 개발에 국내 산림특성이 고려되지 않았고, 국내 지역에 대해 평가가 부족한 상태이다. 본 연구에서는 LAI-2200C 장비를 이용하여 엽면적지수 현장관측을 실시한 뒤, 최근 다양한 연구에서 사용되는 기계학습 알고리즘 및 PROSAIL 복사전달 모델을 기반으로 Sentinel-2 위성의 다중분광 센서 자료를 이용해 엽면적지수를 추정하여 기존 Sentinel-2 기반 엽면적지수 자료와 비교·분석을 진행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 모델은 기존 Sentinel-2 엽면적지수 자료와 비교하였을 때, 평균 bias 및 평균 RMSE의 차이가 각각 0.97 및 0.81로 과소추정 경향을 개선하며 낮은 오류를 나타내었다. 본 연구에서 개발된 엽면적지수 추정 알고리즘은 추후 국토 산림에 대한 보다 개선된 자료를 제공할 가능성을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권1호
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• pp.63-71
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• 2019

Herman과 Prigogine에 의해 제안된 Two-fluid Model은 네트워크에서 거시교통류를 분석하는데 유용하다. Two-fluid Model은 정지차량 비율과 네트워크 평균속도의 관계를 통해 네트워크를 분석하는 것으로, 주로 신호 혹은 비신호교차로가 다수 존재하는 도시부 교통망에 적용되어왔다. 일반적으로 네트워크의 교통수요가 증가함에 따라 네트워크 내 평균주행속도와 평균통행속도 모두 감소하며, 네트워크 내 정지차량의 비율과 정체로 인한 저속차량의 비율도 증가한다. 본 연구는 정체상황을 고려한 Two-fluid Model을 제안하였다. 정체상황을 구분하는 임계속도와 정체상황이 네트워크에 미치는 가중치는 평균 제곱근 편차(RMSE)를 최소화하도록 값을 정산하여 적용하였다. 서울시 네트워크의 임계속도는 약 34 kph로 나타났으며, 정체상황이 네트워크에 미치는 영향의 가중치는 약 0.61로 나타났다. 본 연구에서 제안한 Model은 기존 Model에 비하여 $R^2$가 0.78에서 0.99로 크게 증가하였으며, 파라미터의 값은 큰 차이를 보이지 않았다. 이는 제안한 Model이 네트워크 및 신호운영 평가에 사용될 가능성이 있음을 의미한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1383-1398
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• 2018

해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권3호
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• pp.259-271
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• 2019

동해 연안지역의 고해상도 파랑예측을 위하여 통계적 규모축소화 방안을 적용하여 고해상도 동해 연안 파랑예측시스템을 구축하였다. 예측시스템을 구축하기 위하여 기상청 현업에서 예측된 동해 및 남해 연안파랑예측모델과 전구파랑예측모델의 예측결과를 이용하였다. 3일까지는 연안파랑예측모델들의 결과를 그대로 활용하였고 3일 이후 7일까지는 전구파랑예측모델의 예측결과를 통계적 규모축소화 방안(역거리 가중 내삽방법과 조건부합성방법)을 적용하여 예측하였다. 예측된 고해상도 연안예측시스템을 이용하여 예측된 파고의 2차원 공간분포는 연안예측모델의 초기장(분석장)과 자기상관관계를 이용하여 검증하였고 부이 등 해양관측소 자료를 이용하여 파고 및 풍속 예측을 검증되었다. 수치모델의 예측성능과 유사하게 초기시간에는 예측성능이 높게 나타났으나 시간이 지남에 따라 예측성능이 점진적으로 감소되었다. 전체 기간의 파고 예측결과를 파고 관측자료를 이용하여 검증하였을 때 역거리 가중 내삽과 조건부합성방법 적용에 따른 상관계수와 평균 제곱근 오차는 0.46과 0.34 m에서 0.6과 0.28 m로 개선되었다.

• 한국축산식품학회지
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• 제39권3호
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• pp.371-378
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• 2019

The objective of this study was to develop mathematical models for describing the kinetic behavior of Staphylococcus aureus (S. aureus) in seasoned beef jerky. Seasoned beef jerky was cut into 10-g pieces. Next, 0.1 mL of S. aureus ATCC13565 was inoculated into the samples to obtain 3 Log CFU/g, and the samples were stored aerobically at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $30^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$ for 600 h. S. aureus cell counts were enumerated on Baird Parker agar during storage. To develop a primary model, the Weibull model was fitted to the cell count data to calculate Delta (required time for the first decimal reduction) and ${\rho}$ (shape of curves). For secondary modeling, a polynomial model was fitted to the Delta values as a function of storage temperature. To evaluate the accuracy of the model prediction, the root mean square error (RMSE) was calculated by comparing the predicted data with the observed data. The surviving S. aureus cell counts were decreased at all storage temperatures. The Delta values were longer at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $25^{\circ}C$ than at $30^{\circ}C$ and $35^{\circ}C$. The secondary model well-described the temperature effect on Delta with an $R^2$ value of 0.920. In validation analysis, RMSE values of 0.325 suggested that the model performance was appropriate. S. aureus in beef jerky survives for a long period at low storage temperatures and that the model developed in this study is useful for describing the kinetic behavior of S. aureus in seasoned beef jerky.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.361-370
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• 2020

매년 반복되는 식물의 생활사를 장기적으로 관측하는 것은 기후변화 반응을 감지하는데 있어 가장 단순한 방법이며, 중요한 지표로 인식되고 있다. 반복 디지털 이미지를 이용한 식물계절 변화 관찰 방법은 전통적(현장에서 전문가에 의해 관찰) 방법과 위성원격탐사(위성영상의 식생지수를 활용한 위성원격 관찰)의 한계를 보완한 방법이다. 본 연구는 디지털 카메라를 기반으로 한 반복 이미지로부터 식물계절 변화 관측과 계절현상을 정량화하기 위하여 점봉산 산림생태계를 대상으로 하였다. 한반도 전역에 분포하는 신갈나무림(낙엽활엽수림)과 상록침엽수림의 대표 수종인 소나무를 선정하여 식물계절 특성에 따른 경향성을 파악하고자 하였다. RGB 채널 이미지 데이터로부터 식생지수(Gcc)를 산출하였다. Gcc 진폭의 크기는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림 보다 작았으며, Gcc의 기울기(봄철 증가와 가을철 감소)는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림과 비교하여 완만하였다. 소나무림은 생장의 시작(UD)이 신갈나무림에 보다 빨랐고, 생장의 종료(RD)는 늦은 것으로 나타났다. 식물계절 현상의 정확도 검증은 RMSE가 0.008(ROI1)과 0.006(ROI3)으로 높은 정확도를 보였다. 이러한 결과는 온대북부형 낙엽활엽수림의 Gcc 궤적의 경향성을 잘 반영하였으며, 디지털 카메라를 이용한 반복 이미지 관측 방법이 식물계절 변화 관측에 있어 유용할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.234-252
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• 2020

계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.

• 농업과학연구
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• 제48권2호
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• pp.299-310
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• 2021

Glycerol is a non-volatile compound with no aromatic properties that contributes significantly to the quality of wine by providing sweetness and richness of taste. In addition, it is also the third most significant byproduct of alcoholic fermentation in terms of quantity after ethanol and carbon dioxide. In this study, Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy was employed as a fast non-destructive method in conjugation with multivariate regression analysis to build a model for the quantitative analysis of glycerol concentration in wine samples. The samples were prepared by using three varieties of red wine samples (i.e., Shiraz, Merlot, and Barbaresco) that were adulterated with glycerol in concentration ranges from 0.1 to 15% (v·v^-1), and subjected to analysis together with pure wine samples. A net analyte signal (NAS)-based methodology, called hybrid linear analysis in the literature (HLA/GO), was applied for predicting glycerol concentrations in the collected FT-IR spectral data. Calibration and validation sets were designed to evaluate the performance of the multivariate method. The obtained results exhibited a high coefficient of determination (R²) of 0.987 and a low root mean square error (RMSE) of 0.563% for the calibration set, and a R² of 0.984 and a RMSE of 0.626% for the validation set. Further, the model was validated in terms of sensitivity, selectivity, and limits of detection and quantification, and the results confirmed that this model can be used in most applications, as well as for quality assurance.