• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권5호
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• pp.1825-1834
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• 2022

Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.695-702
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• 2006

GIS 기반 공간의사결정지원시스템에서 기존의 단순중첩에 의한 부울논리는 정보의 손실과 요소간 가중치를 반영하지 못하는 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제들을 효과적으로 개선하기 위해서는 분석계층처리 (AHP)와 같은 전문가 시스템이 필요하다. 본 연구의 목적은 AHP 기법과 GIS 공간분석을 활용한 작물재배 적지 선정기법의 효용성을 제시하는 것이다. 먼저 토양, 작물 그리고 농업경영 전문가들의 설문조사를 통해 지형, 배수등급, 토성 그리고 경사에 대한 AHP 가중치를 평가하였다. 이러한 요소별 AHP 가중치를 기반으로 GIS 공간분석을 활용하여 복분자 재배 적지분석을 수행하였다. AHP 기법의 효용성을 평가하기 위해, 쌍치면 일대의 복분자 재배지를 도면으로 구축한 후 기존의 부울논리에 의한 적지선정 결과와 비교한 결과 AHP 기법에 의한 적지선정 결과가 현장을 더 잘 반영하고 있는 것으로 분석되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.125-137
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• 2008

본 연구는 향후 황새 복원예정지역을 선정하기 위한 서식지 적합 모델을 개발하는데 기초 자료로 활용하기 위한 목적으로 과거 황새 번식지역의 환경적 변인의 특성을 분석하였다. 청문조사를 통해 6곳의 번식지점을 추가적으로 확인하고, 문헌에 기록된 4개 지역을 포함하여 총 10개 번식지점의 환경적 특성을 분석하였다. 1970년대 토지이용현황도(1:50,000)를 이용하여 황새 번식지 선택에 중요한 환경 변인인 농경지, 하천, 저수지, 도시취락을 분석하였고, 위성영상(Landsat MSS; 1974년) 분석을 통해 번식지점으로부터 5km 반경 내에 포함되는 산림, 수역, 농경지, 초지, 도시화 지역으로 분류하여 면적을 산출하였다. 그리고 무작위지점(random points) 93개 지역과 황새 번식지점 10개 지역의 5km 반경 내에 포함된 5가지 토지피복 유형별 면적의 평균을 비교 검정하였다. 분석결과, 과거 황새 번식지점은 도시취락, 농경지와 인접하여 위치하였으며, 10개 지역 중 7개 지역에서 하폭 30m 이상의 하천이 반경 1km 내에 위치하고 있었다. 황새가 둥지를 튼 영소목의 해발고도는 40~116.38m이었고, 평지나 경사도가 30도 이하인 사면에 영소목이 위치하였다. 인공위성영상으로 분석된 황새 번식지점으로부터 5km 반경 내의 토지피복 유형별 구성비율은 산림(53.7%), 농경지(28.3%), 초지(16.7%), 수역(0.8%), 도시화지역(0.6%)으로 나타났다. 무작위 지점(random point)과 번식지점의 토지유형별 면적의 평균을 비교 검정한 결과, 유의미한 차이를 보이는 토지유형은 산림, 농경지, 초지, 도시화지역이었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.404-412
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• 2019

본 연구는 제품의 사용성과 관련 있는 서로 다른 니즈(Needs)를 가진 이해관계자를 통해 사용성 평가 항목을 개발하고 결과를 기반으로 제품디자인에 적용하는 프로세스를 거쳤다. 또한 사용성 평가항목을 활용하여 디자인 방향성을 도출하고 이를 사용성 평가기준으로 활용할 것을 목적으로 한다. 상업용재에 해당하는 화재감지기 제품을 둘러싼 이해관계자맵을 작성하고, 그 중 사용성과 관계된 유형의 이해관계자를 파악하였는데 요구사항이 다른 사용자인 건물상주객과 건물관리자를 대상으로 사용성 평가 항목 3가지(육체적, 인지적, 감성적) 요인별 요구사항을 설문하였다. 설문 결과를 종합하여 총 12가지의 방향성(설치 용이성, 내구성, 유지관리성, 부가기능성, 효과성, 주목성, 시인성, 정보의 일관성, 환경조화성, 일관성, 이미지적합성, 신뢰성)을 도출하였다. 그리고 3가지의 사용성 평가요인에 대한 가중치 분석을 통해 두 이해관계자 유형간의 사용성 평가요인의 중요도 순위는 동일하였으나 중요도의 비중이 상이함을 알 수 있었다. 최종적으로 설문결과를 기반으로 제품디자인을 수행하고 작성된 사용성 평가 기준을 기반으로 전문가 평가를 진행하여, 전반적으로 사용성 평가항목에 적합하게 디자인되었으나 효과성 및 환경조화성은 더 개선되어야 함을 알 수 있었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권2호
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• pp.193-203
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• 2021

인간의 개발로 점차 멸종위기 생물종이 증가하고 있어, 충분한 보호지역의 선제적 확보가 중요한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 인간의 개발영향을 고려했을 때 앞으로 보호지역 선정 시 고려해야 할 보전 우선순위지역을 확인하였다. 보전 우선순위 도출은 보전계획 의사결정 지원 소프트웨어인 MARXAN을 이용하여 기존 보호지역 포함 여부와 개발영향 반영여부를 기준으로 총 네 가지의 시나리오로 분석하였다. 개발영향은 개발면적 비율, 인구밀도, 도로망 체계, 교통량을 이용하여 도출하였으며, 생물종 보전 대상 지역은 제 3차 전국자연환경조사 자료의 조류, 포유류, 양서파충류의 출현자료를 이용하여 도출한 서식적합지역을 이용하였다. 이 두 가지 요인을 입력 자료로 기계학습 기반 최적화방법론을 이용하여 보전 우선순위 지역을 도출하였다. 연구결과, 멸종위기 생물종을 보전하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 지역이 기존 보호지역과 떨어진 지역에서 다수 나타났으며, 개발영향을 고려했을 때는 보전우선순위 지역이 파편화되어 나타남을 알 수 있었다. 개발영향과 기존보호지역을 모두 고려했을 때에도 기존 보호지역 주변으로 이미 도로개발이 많이 이뤄져 기존 보호지역과는 떨어진 지역에서 우선순위가 높게 나타났다. 따라서 개발영향을 고려하여 멸종위기종 보호하기 위해서는 기존 보호지역 주변 이외의 지역도 검토해볼 필요가 있으며, 파편화되어 나타나는 보전 우선순위지역에 대한 대응방안 모색이 필요함을 알 수 있었다.

• 생태와환경
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• 제49권3호
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• pp.197-207
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• 2016

본 연구는 국립공원을 포함한 국내 보호지역에서 반달가슴곰 (Ursus thibetanus)을 효과적으로 보전하고, 종 복원을 성공하기 위해서 종의 재도입에 적합한 지역을 객관적으로 평가하기 위한 기초자료를 제공하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서 Maxent 모델과 기후, 지형, 그리고 도로 및 토지이용과 관련된 환경 변수를 이용하여 반달가슴곰의 출현 기록이 있는 동아시아, 동남아시아, 그리고 인도를 대상으로 잠재 서식지를 예측하고, 이와 관련된 기후 및 환경 변수의 영향을 평가하였다. 또한 미래 기후변화에 따라서 반달가슴곰에게 적합한 서식 범위의 면적과 지리적인 변화를 분석하였다. 생물보전을 위해서 야생생물의 서식지분포연구에 널리 활용되고 있는 Maxent 모델의 판별정확도를 나타내는 AUC 값이 0.893 (sd=0.121)으로 산출되었다. 이는 반달가슴곰의 잠재 서식지를 예측하고 미래 기후변화에 따른 서식지 변화특성을 평가하는 데 유용하였다. IUCN에서 평가한 반달가슴곰의 분포지도와 비교해서, 현존 지역 (Extant)은 Maxent 모델로 예측된 서식 확률이 국가별 지역적으로 다양하고, 멸종 지역 (Extinct)은 상대적으로 낮았다. 이는 반달가슴곰이 서식하는 환경 특성의 차이가 지역적으로 반영된 결과라 할 수 있다. 반달가슴곰의 잠재 서식지 분포에 영향을 주는 환경은 기후, 지형 그리고 인위적 요소인 도로로부터의 거리와 같은 요소보다 토지피복 유형의 영향이 가장 높았는데, 특히 낙엽활엽수림지역이 더욱 선호될 것으로 예측되었다. 또한 기온의 연간범위보다 연평균강수량과 건조시기의 강수량의 영향이 더욱 클 것으로 예측되었고 도로로부터 거리가 멀어질수록 서식가능성이 높은 것으로 나타났다. 이는 반달가슴곰은 먹이자원뿐만 아니라 인간의 간섭이 없는 보다 안정된 지역을 선호할 것으로 추측된다. 미래 기후변화에 따라서 서식적합지역은 점차 확장할 것으로 전망되었고, 남한에서는 전남, 전북 그리고 강원도지역이, 일본에서는 Kyushu, Chugoku, Shikoku, Chubu, Kanto 그리고 Tohoku의 접경 지역이, 중국에서는 Jiangxi, Zhejiang 그리고 Fujian의 접경 지역이 향후 아시아지역에서 반달가슴곰이 서식할 수 있는 핵심지역이 될 것으로 예상된다. 본 연구는 반달가슴곰의 서식지 보전과 효율적인 관리, 인위적으로 도입된 개체의 방사지점 선정, 향후 서식 범위의 확장에 따른 보호지역 설정 그리고 인간과 충돌지역의 관리에 대한 기초자료로서 활용될 것으로 기대된다.