본 연구는 자연 조건에서 쌀가루용 벼의 수발아율을 예측하기 위한 것으로 기계학습을 이용하여 기상요소들에 따른 수발아율을 간단히 예측할 수 있는 초기 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 강원도, 충청북도, 경상북도에 위치한 6개 지역에서 쌀가루용 벼 3품종을 재배하였다. 수확 후 수발아율과 출수일을 조사하였으며, 각 지역의 종관기상대의 일평균 기온과 상대 습도, 그리고 강수량 정보를 이용하여 기계학습 모델 중 하나이며, 정확도가 높은 GBM 모델로 수발아율을 예측하였다. 2017년부터 2019년까지 강원과 충북, 그리고 경북의 6개 지역에서 쌀가루 용 벼 3품종에 대해 재배 실험을 수행하였다. 조사 항목은 출수일과 수발아율이었다. 기상자료는 동일한 지역명의 종관기상대를 이용하여 일 평균 기온 및 상대 습도, 그리고 강수량 자료를 수집하였다. 수발아율 예측을 위해 기계학습 모델인 Gradient Boosting Machine (GBM)을 이용하였으며, 학습 투입 변수로는 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량이었다. 또한 수발아 피해 관련 기간을 설정하기 위해 출수 후 몇일 후부터 그 이후의 기간에 대한 실험도 수행하였다. 자료는 수발아 피해 관련 기간의 교정을 위한 training-set과 vali-set, 검증을 위한 test-set으로 구분하였다. training-set과 vali-set으로 교정한 결과, 출수 후 22일 후부터 24일동안에서 가장 높은 score를 나타내었다. test-set으로 검증한 결과는 3.0%보다 낮은 구간에서 수발아율을 약간 높게 예측한 경향이 있었지만, 높은 예측력을 보였다(R2=0.76). 따라서, 기계학습을 이용하여 특정기간동안의 기상요소들로 수발아율을 간단하게 예측할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 기계학습을 이용하여 특정 기간 동안에 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량으로 높은 수발아율 예측 성능을 보였으며, 이 시스템을 이용하여 일반 농가들을 대상으로 수발아에 관한 피해를 예방할 수 있는 조기 수발아 예측 시스템으로 이용가능 할 것으로 판단된다. 하지만 품종마다 휴면 정도 차이로 인한 수발아 관련 기간에 차이가 있으므로, 다른 쌀가루용 벼 품종에 대해서도 추가로 조사하고, 개별 품종으로 세분화하여 분석한다면 좀 더 정확도 높은 예측 시스템을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.
농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화에 따른 이상난동 현상으로 과수 개화시기는 앞당겨지는 추세이며, 이에 따라 발아-개화기를 전후로 갑작스레 출현하는 저온에 의한 피해사례가 증가하고 있다. 특정 과원 내에서 동일한 저온이 발생하더라도 개별 과수의 현재 발육상태에 따라 저온에 견뎌내는 힘은 각각 다르므로 피해정도와 양상은 다르게 나타나는데, 기존 과수 꽃눈의 발육상태별 동사온도 기준만으로는 기온 공간변이가 큰 임의 지역의 저온해를 예상하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고 조기 대응할 수 있도록 생육추정 모델을 이용해 과수의 생육 수준을 예측하여 봄철 기온 예보자료만으로 저온에 따른 위험수준을 정량적으로 평가할 수 있는 저온해 위험도 함수식을 도출하였다. 저온해 위험 추정식을 2018년을 대상으로 '후지' 사과, '장호원황도' 복숭아, '신고' 배에 적용하여 저온해 발생일과 위험분포의 지리적 양상을 주산지별로 분석한 결과, 4월 8일에 모든 과수에서 저온해가 가장 큰 것으로 나타났다. 대표 주산지로 보면 사과는 거창, 함양, 장수에서, 복숭아는 의성, 청도, 김천, 임실, 남원, 대구에서, 배는 김천, 천안, 아산, 논산, 울산, 경주, 진주 일대에서 피해가 많이 발생했을 것으로 예상되었다. 이 기술은 과수 재배농가의 봄철 저온 피해 경감 및 이상기후에 따른 대응기술 마련에 기여할 것으로 기대된다.
This study intends to provide the necessary basic data needed for predicting the water quality and examining changes in water quality on the basis of the hydrological changes: an outflow or the character of a flow by investigating the interaction of the parameters through the estimation of optimal parameters need for predicting the water quality of the dam basin and the sensitivity among those estimated parameters. Im-Ha Dam in the upstream area of the Nakdong River was selected for analysis, and the water quality survey data necessary for parameter estimation was based on the monthly water quality data (water temperature, BOD, T-N and T-P) between December 1, $2005{\sim}$November 31, 2006. K1C(the saturated growth rate of plant plankton), K1RC (endogenous respiratory quotient of plankton), KDC(deoxidized ratio), K71C(minealized ratio of dissolved organic phosphorus), K83C(mineralized ratio of dissolved organic nitrogen) have been considered as the factors of the water quality performed in this water quality simulation, that is, the most effective parameters on BOD, T-N and T-P. In the result of the analysis of the sensitivity, KDC(deoxidized ratio) was the most sensitively reacted parameter on BOD and it was K71C(mineralized ratio of dissolved organic phosphorus) and K83C(mineralized ratio of dissolved organic nitrogen) on T-N and T-P. It is considered that it will be possible to apply the most optimal parameter to an analysis of the water quality simulation at Im-Ha Ho basin in the goal year by examining the interaction of the parameters through the parameters sampling which are able to applicable to prediction of the water quality and the analysis of the its sensitivity, in the future, also the analysis on the basis of the hydrological conditions: an outflow or the character of a flow will be needed.
최근 국내에서도 압축강도 180 MPa, 인장강도 10 MPa 이상의 초고성능 섬유보강 콘크리트(Ultra High Performance Fiber Reinforced Concrete, UHPFRC)가 개발되었다. 그러나 UHPFRC는 물-결합재비가 낮고 다량의 고분말 혼화재료를 혼입하며, 굵은 골재를 사용하지 않기 때문에 초기 재령에서의 자기수축이 크고, 표면이 급격히 건조하는 등 기존의 일반 콘크리트(Normal Concrete, NC) 및 고성능 콘크리트(High Performance Concrete, HPC)와는 다른 재료적 특성을 보인다. 그러므로 본 연구에서는 UHPFRC에 적합한 재료 실험 방법과 규정을 제안하고 극 초기 재령에서의 강도 특성을 평가하기 위하여 응결 및 수축, 인장 실험을 수행하였다. 응결 실험 결과 파라핀 오일을 UHPFRC의 모르타르 표면에 적용할 경우 표면에서의 급격한 건조현상을 효율적으로 억제할 수 있는 것으로 나타났으며, 시멘트와 배합수의 수화반응을 지연 또는 촉진 시키지 않는 것으로 나타나 응결 실험 시 표면건조 방지제로 적합한 것으로 판단되었다. 또한, 링-테스트를 수행하여 내부 강재 링의 온도와 변형률의 경향이 달라지는 시점을 수축 응력 발현 시점으로 정의하였으며, 이를 응결 실험과 비교하여 본 결과 응결침에 걸리는 관입 저항력이 약 1.5 MPa일 때 수축 응력이 발현되는 것으로 나타났다. 이는 초결 및 종결보다 약 0.6시간, 2.1시간 빠른 것이며, 상기 시점을 UHPFRC의 자기수축 측정 시점(time-zero)으로 규정하였다. 마지막으로, 본 연구에서는 극 초기 재령 인장강도 측정 장비를 제작하여 초결시점에서부터 UHPFRC의 인장강도와 탄성계수를 측정하였으며, 이를 고려한 UHPFRC의 인장강도 및 탄성계수 예측식을 제안하였다.
본 연구에서는 클로로프렌 고무의 열 및 해수에 의한 노화 현상에 따른 물성 변화 및 사용 수명을 예측하였다. 가속 스트레스 수준은 열노화 $80^{\circ}C$, $100^{\circ}C$, $120^{\circ}C$, 해수침지노화 $40^{\circ}C$, $60^{\circ}C$, $80^{\circ}C$에서 2년 3개월(20,000Hr)동안 가속노화를 통해 인장시험을 수행하여 신장률, 인장강도, 경도를 통한 물성변화 측정을 하였다. 분석 결과신장율 저하가 가장 주된 고장지배모드임을 알 수 있었다. 아레누이스 식을 이용한 노화수명 예측 결과 열노화된 CR의 예측 수명은 $23^{\circ}C$에서 125년이며, 해수침지노화된 CR의 예측수명은 $23^{\circ}C$에서 9년이었다. SEM과 SEMEDS 분석 결과, 해수노화시편이 균열과 SEM-EDS에서는 산소의 농도가 증가하였으며, 이를 바탕으로 FT-IR에서는 해수와의 반응에 의하여 C-O와 C=O 결합이 생성되었음을 관찰하였다. 또한 DSC와 TGA 분석에서는 해수침지노화에 의하여 유리전이온도가 상승하며 분해온도가 낮아짐을 관찰하였다.
Terra/Aqua MODIS의 적외관측 자료를 이용하여 동아시아 지역에서 물리적 방법과 split-window 방법으로 총가강수량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 물리적 방법에서는 동아시아 지역에 대한 분석 예측 자료를 생산하는 RDAPS 자료를 알고리즘의 초기 추정치로 사용하였다. 이 과정에서 복사전달계산을 위해 빠르고 정확도가 높은 RTTOV-7 모델을 이용하였다. Split-window를 이용한 총가강수량 산출에서는 동아시아 지역의 라디오존데 관측자료를 훈련자료로 사용하여 밝기온도를 계산하였고, 이로부터 관측된 밝기온도로부터 총가강수량을 산출할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 위의 두 알고리즘을 2004년 8월과 12월의 MODIS 적외 자료에 적용하여 산출한 결과를 해양에서는 DMSP SSM/I 결과와 육지에서는 라디오존데 관측 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 총가강수량의 정확성에 영향을 미치는 요인과 산출과정에 중요한 물리과정을 분석하였다. 비교결과 RDAPS, MODIS, split-window 방법에 비해 물리적 방법을 이용한 총가강수량의 산출 정확성이 높은 것으로 나타났다. 그러나 물리적 방법은 초기 추정치에 따라 산출결과가 상이하게 나타나는 단점을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 따라서 TIGR 자료와 같은 기후 평균값을 초기치로 적용함에 있어 주의가 요구된다. 이러한 원인으로 지표 부근의 수증기에 대한 정보 부족 등을 들 수 있다. 이러한 단점에도 불구하고 지표와 지형의 변화가 큰 한반도를 포함한 동아시아 지역에서는 물리적 방법에 의한 총가강수량 산출의 효율성이 큰 것으로 사료된다.
최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다.
초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Upper ocean response to typhoon Ewiniar (0603) and its impact on the following typhoon Bilis (0604) are investigated using observational data and numerical experiments. Data used in this study are obtained from the Ieodo Ocean Research Station (IORS), ARGO, and satellite. Numerical simulations are conducted using 3-dimensional Princeton Ocean Model. Results show that when Ewiniar passes over the western North Pacific, unique oceanic responses are found at two places, One is in East China Sea near Taiwan and another is in the vicinity of IORS. The latter are characterized by a strong sea surface cooling (SSC), $6^{\circ}C$ and $11^{\circ}C$ in simulation and observation, under the condition of typhoon with a fast translation speed (8m $s^{-1}$) and lowering intensity (970 hPa). The record-breaking strong SSC is caused by the Yellow Sea Bottom Cold Water, which produces a strong vertical temperature gradient within a shallow depth of Yellow Sea. The former are also characterized by a strong SSC, $7.5^{\circ}C$ in simulation, with a additional cooling of $4.5^{\circ}C$ after a storm's passage mainly due to enhanced and maintained upwelling process by the resonance coupling of storm translation speed and the gravest mode internal wave phase speed. The numerical simulation reveals that the Ewiniar produced a unfavorable upper-ocean thermal condition, which eventually inhibited the intensification of the following typhoon Bilis. Statistics show that 9% of the typhoons in western North Pacific are influenced by cold wakes produced by a proceeding typhoon. These overall results demonstrate that upper ocean response to a typhoon even after the passage is also important factor to be considered for an accurate intensity prediction of a following typhoon with similar track.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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