• 대기
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• 제27권1호
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• pp.55-65
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• 2017

This study investigates how Eurasian snow cover in spring (March and April) is associated with Korean temperature during summer (June-July-August). Two leading modes of Eurasian snow cover variability in spring for 1979~2015 are obtained by Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis. The first EOF mode of Eurasian snow cover is characterized by a zonally elongated pattern over the whole Eurasian region and its principal component is more correlated with Korean temperature during June. On the other hand, the second EOF mode of Eurasian snow cover is characterized by an east-west dipole-like pattern, showing positive anomalies over eastern Eurasian region and negative anomalies over western Eurasian region. This dipole-like pattern is related with Korean temperature during August. The first leading mode of Eurasian snow cover is associated with anomalous high (low) pressure over Korea (Sea of Okhotsk) during June, which might be induced by much evaporation of soil moisture in Eurasia during March. On the other hand, the second mode of Eurasian snow cover is associated with a wave train resembling with Eurasian (EU)-like pattern in relation to the Atlantic sea surface temperature forcing, leading to the anomalous high pressure over Korea during August. Understanding these two leading modes of snow cover in Eurasian continent in spring may contribute to predict Korean summer temperature.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.19-24
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• 2008

The energy crisis is culminating for the life of the fossil fuel in the future which is come to end at $30{\sim}40$ years. Moreover above 90% of the energy in our country depend on importing and the crisis is more seγious than it of other countries. So architects devote low energy house research and it means underground space research have become public opinion. But there is not an accurate and utility method calculating the heating load of underground space. In this study it is proposed that the heating load is calculated by setting adiabatic thichness of soil and predicting underground temperature. The prediction of the underground temperature is calculated by the latitude, the level, the distance from sea, the condition of earth surface.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권11호
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• pp.71-81
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• 2011

동착강도는 동토지반 말뚝기초 설계시 지지력을 결정하는 주요 설계정수이다. 동착강도는 동결온도, 구속응력, 말뚝표면 특성, 토사종류 등 다양한 인자들에 의해 동시다발적인 영향을 받는 것으로 보고되고 있다. 하지만 동착강도에 대한 연구는 소수의 인자들만 반영할 수 있는 실험연구를 중심으로 수행되어온 경향이 있으며, 설계정수로서 동착강도를 산정하기 위한 방법들은 동결온도, 말뚝재료 등의 주요 인자들만을 고려할 수 있는 한계가 있어 왔다. 본 연구는 인공신경망 이론을 동착강도 산정에 활용함으로서 다양한 영향인자 조건에서 동착강도를 예측할 수 있는 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다. 인공신경망 학습을 위하여 총 5종류의 연구사례로부터 137개의 자료를 수집하였으며, 그 중 100개를 학습자료로, 37개를 실증자료로 구분하였다. 연구결과 단계적 인공신경망 학습을 통하여 동착강도 산정 시 다양한 영향인지를 다차원적으로 고려하여 예측하는 방법이 병행되어야 할 필요성을 확인하였으며, 5개 영향인자를 동시에 고려하여 동착강도를 예측할 수 있는 신뢰성 높은 학습결과를 도출 및 검증하였다. 또한, 매개변수 연구결과 동착강도는 동결온도와 말뚝재료의 변화에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났고 수직응력에 의한 영향은 일부 온도구간에서만 뚜렷하게 나타나며 토사종류와 재하속도의 변화에 따라 동착강도가 증가하는 경향이 변화하는 특성을 나타내었다.

• Advances in nano research
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• 제14권3호
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• pp.225-234
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• 2023

In this study, we aim to use big data resources and statistical analysis to obtain a reliable instruction to reach high-quality and high yield agricultural yields. In this regard, soil type data, raining and temperature data as well as wheat production in each year are collected for a specific region. Using statistical methodology, the acquired data was cleaned to remove incomplete and defective data. Afterwards, using several classification methods in machine learning we tried to distinguish between different factors and their influence on the final crop yields. Comparing the proposed models' prediction using statistical quantities correlation factor and mean squared error between predicted values of the crop yield and actual values the efficacy of machine learning methods is discussed. The results of the analysis show high accuracy of machine learning methods in the prediction of the crop yields. Moreover, it is indicated that the random forest (RF) classification approach provides best results among other classification methods utilized in this study.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제13권11호
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• pp.51-60
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• 2012

동토지반의 기초구조물을 설계하는데 있어 기초의 안정성을 지배하는 설계정수인 동결토의 전단강도 및 동착강도를 측정하기 위하여 지난 50여 년 동안 많은 연구가 수행되어 오고 있다. 하지만, 아직까지 동결토의 전단강도 특성에 관한 많은 연구들은 토사 종류, 수직구속응력, 동결온도조건 등 여러 가지 영향인자 중 제한된 영향인자의 변화를 통해 수행되어 왔다. 동결토는 일반 토질과는 달리 토립자, 물, 공기뿐만 아니라 얼음을 포함한 4상으로 구성되어 있으며, 동토의 역학적인 성질의 변화는 일반적으로 온도, 수직구속응력, 동토의 구성물질에 따라 영향을 받는다. 이와 같은 동결토의 전단강도 특성을 측정하기 위하여 영하 30도의 저온환경에서도 동작이 가능하도록 설계된 동결토 직접전단시험기를 활용하였으며, 동토지역의 저온환경을 모사하기 위하여 대형 냉동챔버 내에 직접전단시험기를 설치하였다. 동결토의 전단강도 특성을 측정하기 위하여 비교적 균질한 입경분포를 지닌 주문진표준사 및 실리카모래와 입도분포가 좋은 화강풍화토를 활용하였다. 각각 세가지 시료에 대하여 전단시험은 세가지 동결온도 조건 및 수직구속응력 조건에서 수행되었으며, 그 결과를 바탕으로 동결온도조건 및 수직구속응력이 동결토의 전단강도에 미치는 영향을 분석하였다. 전반적으로 동결토의 전단강도는 동결온도가 낮아질수록 증가하는 경향을 보였으나, 수직구속응력에 의한 영향은 미미한 것으로 나타났다.

• 한국결정성장학회지
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• 제20권4호
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• pp.185-191
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• 2010

잔사회와 준설토를 효과적으로 자원화하기 위하여 8~10 mm 크기의 구형 인공 골재를 성형하였다. 출발원료는 입도 및 조성을 변화시켰으며 $1050{\sim}1250^{\circ}C$ 범위에서 소결하였다. 제조된 골제는 KS에 의거하여 골재의 밀도와 흡수율 시험을 진행하였다. 잔사회와 준설토는 고온에서 철 함유 물질과 알칼리/알칼리토 산화물에 의한 발포 기구가 적용됨을 예측할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.27-35
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• 2007

온실을 통해 시설원예작물을 재배하는 대대수의 농업인들은 병해충의 예측, 진단 및 방제에 큰 관심을 가지고 있으며, 특히 농가에서는 병해충 관리 문제가 생산량과 품질에 직결되는 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 토양 및 환경 센서를 이용하여 무선 센서 네트워크를 구성하고 이를 토대로 온실 내의 작물의 병해충에 대한 조기 예측 및 관리를 가능하게 하는 멀티미디어 병해충 예측 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 기존 고가의 PLC 장비에 비해 온실 내에 무선 센서 네트워크를 형성하여 효율적으로 병해충정보를 데이터베이스화하고 토양 및 온도, 습도, 조도와 같은 다양한 환경 정보를 수집할 수 있다. 아울러 시스템의 수행성을 검증하기 위해 가상 온실 모형을 제작한 후, 모형에 토양 및 환경 센서의 시스템 구성요소를 구성하여 각 플랫폼(Desktop, Web, PDA)별 GUI를 구현하여 온실상태에 따라 병해충 예측 및 관리가 가능한 수행 결과를 보였다. 마지막으로 제안한 시스템을 이용하여 온실 작물의 병해충 예측 관리가 다양한 플랫폼에서 잘 동작함을 확인할 수 있었다.

• Coupled systems mechanics
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• 제11권2호
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• pp.107-119
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• 2022

The aim of the work presented in this paper is development of numerical model for prediction of temperature distribution in pavement according to the measured meteorological parameters, with introduction of non-linear heat transfer coefficient which is a function of temerature difference between the air and the pavement. Developed model calculates heat radiated from the pavement back in the air, which is an important part of the heat trasfer process in the open air surfaces. Temperature of the pavement surface, heat radiation together with many meteorological parameters were measured in series during two years in order to validate the model and calibrate model parameters. Special finite element method for temperature heat transfer towards the soil together with the time integration scheme are used to solve the governing equation. It is proved that non-linear heat transfer coefficient, which is a function of time and temperature difference between the air and the pavement, is required to decribe this phenomena. Proposed model includes heat tranfer coefficient callibration for specific climate region, through the iterative inverse procedure.

• 물과 미래
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• 제26권2호
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• pp.99-105
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• 1993

호우발생전의 기상상태, 유역의 저류상태 그리고 과거의 패턴을 반영한 실용성 있는 홍수 예보모형을 제안하였다. 호우 예보는 구름 물리학을 토대로한 지점 호우 예보 모형을, 유출예측은 저류함수모형을 채택하였다. 홍수 예보 모형의 입력 변수는 예보 발령 시점의 지상 기온, 지상 기압, 지상 이슬점 온도 그리고 유출점의 초기 유량이다. 홍수 예보 모형의 매개 상수는 과거의 홍수 사상이 갖는 최적 상수들의 산술평균값으로 하였다. 유출률은 홍수 초기 유량을 지표로 하여 예측될 수 있게 하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권1호
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• pp.173-180
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• 2004

This paper presents the effect of varying boundary conditions such as ground subsidence, internal pressure and temperature variation for buried pipelines on failure prediction by using a failure probability model. The first order Taylor series expansion of the limit state function incorporating with von-Mises failure criteria is used in order to estimate the probability of failure mainly associated with three cases of ground subsidence. Using stresses on the buried pipelines, we estimate the probability of pipelines with von-Mises failure criterion. The effects of varying random variables such as pipe diameter, internal pressure, temperature, settlement width, load for unit length of pipelines, material yield stress and pipe thickness on the failure probability of the buried pipelines are systematically studied by using a failure probability model for the pipeline crossing ground subsidence regions which have different soil properties.