• 제목/요약/키워드: understanding of prediction

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대도시 하수종말처리장 유입 하수의 성상 평가와 인공신경망을 이용한 구성성분 농도 예측 (Analysis and Prediction of Sewage Components of Urban Wastewater Treatment Plant Using Neural Network)

  • 정형석;이상형;신항식;송의열
    • 대한환경공학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.308-315
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    • 2006
  • 유입 하수의 성상은 하수처리장의 효율을 결정하는 중요한 요인이다. 따라서 하수의 성상을 이해하고 실시간으로 측정하는 기술은 유입 하수 성상에 상응하는 적절한 운전 전략을 결정하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 2005년 10월 1일부터 11월 21일까지 대도시 하수종말처리장 유입 수문에서 두 시간 간격으로 하수를 채취하여 성상을 분석하였다. 그 결과 하수의 유량 및 구성성분의 농도가 1일 단위로 일정한 형태를 갖는 것으로 밝혀졌는데, 오전 11시와 1시 사이에 가장 높은 값을 보였고, 새벽 5시에서 7시 사이에 가장 낮은 값을 갖는 것으로 나타났다. 상관관계 평가에서 300 nm에서 측정한 하수의 흡광도는 하수 구성성분의 농도와 매우 밀접한 것으로 밝혀졌다. 실시간 측정이 가능한 흡광도와 유량, 그리고 반복되는 하수 성상을 이용하여 구성성분의 농도를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로 흡광도와 구성성분의 농도와의 1차 회귀분석을 수행하였고, 두 번째로 흡광도와 하수 유량, 유입시간을 이용하여 훈련시킨 인공신경망을 이용하였다. 그 결과 두 방법 모두 하수 구성성분의 농도를 예측하는데 높은 정확성을 보였는데, 인공 신경망을 사용한 경우 예측값과 실측값의 RMSE(root mean square error) 값이 TSS의 경우 19.3에서 14.4, TCOD의 경우 26.7에서 25.1로, TN의 경우 5.4에서 4.1로, TP의 경우 0.45에서 0.39로 각각 향상되는 것으로 나타났다.

Disease Progression from Chronic Hepatitis C to Cirrhosis and Hepatocellular Carcinoma is Associated with Increasing DNA Promoter Methylation

  • Zekri, Abd El-Rahman Nabawy;Nassar, Auhood Abdel-Monem;El-Rouby, Mahmoud Nour El-Din;Shousha, Hend Ibrahim;Barakat, Ahmed Barakat;El-Desouky, Eman Desouky;Zayed, Naglaa Ali;Ahmed, Ola Sayed;Youssef, Amira Salah El-Din;Kaseb, Ahmed Omar;El-Aziz, Ashraf Omar Abd;Bahnassy, Abeer Ahmed
    • Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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    • 제14권11호
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    • pp.6721-6726
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    • 2013
  • Background: Changes in DNA methylation patterns are believed to be early events in hepatocarcinogenesis. A better understanding of methylation states and how they correlate with disease progression will aid in finding potential strategies for early detection of HCC. The aim of our study was to analyze the methylation frequency of tumor suppressor genes, P14, P15, and P73, and a mismatch repair gene (O6MGMT) in HCV related chronic liver disease and HCC to identify candidate epigenetic biomarkers for HCC prediction. Materials and Methods: 516 Egyptian patients with HCV-related liver disease were recruited from Kasr Alaini multidisciplinary HCC clinic from April 2010 to January 2012. Subjects were divided into 4 different clinically defined groups - HCC group (n=208), liver cirrhosis group (n=108), chronic hepatitis C group (n=100), and control group (n=100) - to analyze the methylation status of the target genes in patient plasma using EpiTect Methyl qPCR Array technology. Methylation was considered to be hypermethylated if >10% and/or intermediately methylated if >60%. Results: In our series, a significant difference in the hypermethylation status of all studied genes was noted within the different stages of chronic liver disease and ultimately HCC. Hypermethylation of the P14 gene was detected in 100/208 (48.1%), 52/108 (48.1%), 16/100 (16%) and 8/100 (8%) among HCC, liver cirrhosis, chronic hepatitis and control groups, respectively, with a statistically significant difference between the studied groups (p-value 0.008). We also detected P15 hypermethylation in 92/208 (44.2%), 36/108 (33.3%), 20/100 (20%) and 4/100 (4%), respectively (p-value 0.006). In addition, hypermethylation of P73 was detected in 136/208 (65.4%), 72/108 (66.7%), 32/100 (32%) and 4/100 (4%) (p-value <0.001). Also, we detected O6MGMT hypermethylation in 84/208 (40.4%), 60/108 (55.3%), 20/100 (20%) and 4/100 (4%), respectively (p value <0.001. Conclusions: The epigenetic changes observed in this study indicate that HCC tumors exhibit specific DNA methylation signatures with potential clinical applications in diagnosis and prognosis. In addition, methylation frequency could be used to monitor whether a patient with chronic hepatitis C is likely to progress to liver cirrhosis or even HCC. We can conclude that methylation processes are not just early events in hepatocarcinogenesis but accumulate with progression to cancer.

댓글 분석을 통한 19대 한국 대선 후보 이슈 파악 및 득표율 예측 (Issue tracking and voting rate prediction for 19th Korean president election candidates)

  • 서대호;김지호;김창기
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.199-219
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    • 2018
  • 인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.

활동 스케줄 분석을 통한 고령자의 통행특성과 통행행태에 관한 연구 (Analysis of the Elderly Travel Characteristics and Travel Behavior with Daily Activity Schedules (the Case of Seoul, Korea))

  • 서상언;정진혁;김순관
    • 대한교통학회지
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    • 제24권5호
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    • pp.89-108
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    • 2006
  • 우리나라도 2000 년에 65세 이상 고령자 인구가 전인구의 7%에 도달하며서 소위 고령화 사회에 진입하게 되었고 앞으로 25년간 우리나라 고령자인구의 증가율은 세계적으로 유례없이 급속할 것으로 예상된다. 이러한 측면에서 최근 고령화 문제가 사회적인 이슈로 대두됨에 따라 교통시설물 계획 등에서 고령인구의 통행특성을 고려한 계획 및 설계가 필수적으로 요구되어지고 있다 하지만, 기존의 교통존 혐의 집계분석 방법론에서는 일반인과 고령자의 평균값을 사용함으로써 고령자의 통행 특성 및 사회경제적 특성을 고려하는데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 일반인과 다른 고령자의 통행특성을 분석하기 위해 네스티드 로지모형을 이용하여 개인의 통행특성을 반영할 수 있는 비집계분석의 방법론으로 활동 스케줄링 모형을 구축하고 정립하였다. 본 연구에서의 분석결과 일반인과 비교해 고령자의 통행특성은 직장인과 비직장인 모두에서 출발시간과 수단 선택에서 큰 차이를 가지는 것으로 분석되었다 이러한 개인 통행특성의 차이를 간과한 기존의 교통존 중심의 집계분석 방법론으로 장래 수요 예측시에 큰 편이를 초래할 것으로 예상된다 따라서 본 연구는 개인통행특성을 고려하기 위해 활동기반모형의 필요성을 강조할 수 있는 좋은 선행과제가 될 것으로 기대한다 또한, 활동기반분석의 지속적인 연구 및 이에 대한 개발은 현재 대두되고 있는 도로사업 평가의 신뢰성, 향후교통시설물 계획 및 설계 평가에 중요 요소로 인식되는 교통량 예측 등에 대한 신뢰성 향상에 많은 기회를 할 것으로 판단된다

한반도 연안해역에서 인공위성 산란계(MetOp-A/B ASCAT) 해상풍 검증 (Validation of Satellite Scatterometer Sea-Surface Wind Vectors (MetOp-A/B ASCAT) in the Korean Coastal Region)

  • 곽병대;박경애;우혜진;김희영;홍성은;손은하
    • 한국지구과학회지
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    • 제42권5호
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    • pp.536-555
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    • 2021
  • 해상풍은 해양의 표층 해류 및 순환, 혼합층, 열속의 변화를 주도하며 해양-대기 상호작용을 이해할 수 있는 중요한 변수이다. 인공위성의 발달에 따라 산란계 관측 자료를 기반으로 산출한 해상풍은 여러 목적으로 광범위하게 사용되어 왔다. 한반도 연안과 같은 복잡한 해양 환경에서 산란계 관측 해상풍은 해양 및 대기 현상 이해에 중요한 요소이다. 따라서 위성 해상풍의 정확도 검증 결과가 다양한 활용을 위하여 중요하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 산란계인 MetOp-A/B (METeorological OPerational satellite-A/B)에 탑재된 ASCAT (Advanced SCATterometer) 해상풍 자료를 한반도 주변의 16개 지점에서 2020년 1월부터 12월까지 실측된 해양기상부이 해상풍 자료와 비교하여 해상풍의 정확도를 검증하였다. 해수면으로부터 4-5 m 고도에서 관측된 부이 바람은 LKB (Liu-Katsaros-Businger) 모델을 활용하여 10 m의 중립 바람으로 변환하였다. 일치점 생산 과정 결과 MetOp-A와 MetOp-B에 대하여 5,544개와 10,051개의 일치점을 만들었다. 각 위성 해상풍 풍속의 평균제곱근오차는 1.36 m s-1와 1.28 m s-1, 편차는 0.44 m s-1와 0.65 m s-1로 나타났다. 산란계의 풍향은 MetOp-A와 MetOp-B에서 각각 -8.03°와 -6.97°의 음의 편차와 32.46°와 36.06°의 평균제곱근오차를 보였다. 이러한 오차들은 해양-대기 경계층 내의 성층과 역학과 관련된 것으로 추정된다. 한반도 주변 해역에서 산란계 해상풍은 특히 풍속이 약한 구간에서 실측 풍속보다 과대추정되었다. 또한 연안으로부터의 거리가 가까워질수록 오차가 증폭되는 특성이 나타났다. 본 연구 결과는 산란계 해상풍 자료를 이용하는 해양-대기 상호작용 및 태풍 연구와 같은 한반도 연안 해역의 예측 모델 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

기계학습법을 이용한 동해 남서부해역의 표층 이산화탄소분압(fCO2) 추정 (Estimation of Surface fCO2 in the Southwest East Sea using Machine Learning Techniques)

  • 함도식;박소예나;최상화;강동진;노태근;이동섭
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제24권3호
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    • pp.375-388
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    • 2019
  • 지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.

미국 프로농구(NBA)의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수 예측: 3점과 턴오버 속성을 중심으로 (Prediction of Key Variables Affecting NBA Playoffs Advancement: Focusing on 3 Points and Turnover Features)

  • 안세환;김영민
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.263-286
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    • 2022
  • 본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

남해연안해역에서 분리한 유독와편모조류 Alexandrium tamarense와 Alexandrium catenella의 개체군 변화에 관한 생리.생태학적 연구 -I. 수온과 염분의 변화에 따른 성장 특성 (Ecophysiological Studies on the Population Dynamics of Two Toxic Dinoflagellates Alexandrium tamarense and Alexandrium catenella Isolated from the Southern Coast of Korea -I. Effects of Temperature and Salinity on the Growth)

  • 오석진;박지아;권형규;양한섭;임월애
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.133-141
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    • 2012
  • 한국 남해연안해역에서 분리한 유독와편모조류 $Alexandrium$ $tamarense$$Alexandrium$ $catenella$의 성장에 영향을 미치는 수온과 염분의 특성을 실내 배양실험을 통해 살펴보았다. 수온은 10, 15, 20, 25, $30^{\circ}C$의 5단계, 염분은 10, 15, 20, 25, 30, 35 psu의 6단계를 조합한 총 30단계의 조건에서 성장속도 변화를 관찰하였다. 최대성장속도를 보이는 수온과 염분은 $A.$ $tamarense$에서 $15^{\circ}C$와 30 psu, $A.$ $catenella$에서 $25^{\circ}C$와 30 psu로 나타났다. 또한 최적성장조건은 $A.$ $tamarense$에서 $10-20^{\circ}C$, 25-35 psu이고, $A.$ $catenella$에서 $20-30^{\circ}C$, 25-35 psu였다. 얻어진 수온과 염분의 조건을 이용하여 중회귀분석에 의해 예측 모델식을 계산한 결과, $A.$ $tamarense$${\mu}=0.04+0.0193T-0.0339S-0.0005T^2+0.0021S^2+0.00073TS-0.000022T^3-0.000038S^3+0.00000086TS^2-0.0000255T^2S$이며, $A.$ $catenella$${\mu}=1.01-0.1288T-0.0778S+0.0067T^2+0.0038S^2+0.00204TS-0.0001T^3-0.000059S^3-0.0000131TS^2-0.0000392T^2S$로 나타났으며, 예측값과 실험값 사이에는 높은 상관관계를 보였다. 본 연구결과는 수온과 염분의 현장관측 값을 이용하여 성장속도를 추정할 수 있기 때문에, $A.$ $tamarense$$A.$ $catenella$의 개체군 확대를 이해하는데 도움이 될것으로 기대된다.

이산화탄소 해양 지중저장사업의 환경위해성평가관리 방안 (Scheme on Environmental Risk Assessment and Management for Carbon Dioxide Sequestration in Sub-seabed Geological Structures in Korea)

  • 최태섭;이정석;이규태;박영규;황진환;강성길
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제12권4호
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    • pp.307-319
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    • 2009
  • 이산화탄소를 포함하는 온실가스의 증가로 인한 기후변화 영향을 저감하기 위해 최근 이산화탄소의 포집 및 저장(CCS)과 관련된 많은 연구들이 이루어지고 있다. 포집된 이산화탄소의 저장은 저장용량이 큰 육상/해상의 유 가스전, 대수층, 석탄층과 같은 지질구조를 이용한다. 이산화탄소의 포집 및 저장과정에서 예상되는 가장 중요한 문제는 이산화탄소의 환경 중 유출에 의해 발생할 수 있다. 사업과정 또는 이후의 이산화탄소의 유출은 잠재적으로 환경 변화 및 서식 생물에 심각한 위해를 미칠 수 있는 것으로 우려된다. 저장된 이산화탄소의 유출에 의한 환경 위해를 최소화하고 과학적으로 관리하기 위해서는 환경위해성평가 결과를 바탕으로 위해도 저감 및 관리가 이루어져야 할 것이다. 위해성평가는 기본적으로 효율적인 위해도 관리를 위한 정책 결정 도구로 활용되며, 예상되는 위해요인과 인간 및 생태계에 미치는 영향과의 관계에 대한 신뢰성 있는 자료를 바탕으로 노출평가와 영향평가를 수행한 후 위해도를 산정하는 과정이다. 최근 국제해사기구(IMO)는 해저 지중저장 사업을 위한 위해성평가 체계에 대한 일반 지침서를 제시하였고, 모든 해저 지중저장 사업의 수행 주체는 이 지침서를 기본으로 사업 수행 전 과정에 대한 위해성평가관리 체계를 마련하도록 요구하고 있다. 이 지침서는 이산화탄소의 해저 지중저장에 대한 환경위해성평가는 저장 지역에 대한 특성파악, 유출시나리오에 기반한 노출평가, 누출된 이산화탄소에 의한 생물에 대한 직접적인 영향 및 환경 변화에 의한 간접적인 영향이 고려된 영향평가 등을 포함한다. 국내에서 시도되는 이산화탄소의 포집 및 해저 지중저장사업 또한 IMO의 지침서를 기반으로 하되 사업과 환경 특성에 적합한 위해성평가관리 시스템을 구축할 필요가 있다. 국내의 이산화탄소 해양 지중저장사업에 대한 위해성평가관리 체계 마련을 위해서는, 후보지역의 환경 특성에 대한 연구를 바탕으로 해양환경에서 이산화탄소의 물리화학적 거동에 대한 이해, 육상 및 해양환경의 배경 조건 및 특성 파악, 포집 후 수송, 지중저장 지질구조에 적합한 개연성 있는 유출시나리오에 기반을 둔 노출평가와 국내 생물종을 이용한 생태영향평가 자료의 생산과 DB화, 그리고 유출 감시 및 환경 모니터링 기법 개발 등이 반드시 이루어져야 한다.

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홍수 규모별 대청호에 유입하는 하천 밀도류의 특성 변화 (Variation of Inflow Density Currents with Different Flood Magnitude in Daecheong Reservoir)

  • 윤성완;정세웅;최정규
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권12호
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    • pp.1219-1230
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    • 2008
  • 여름철 홍수시 성층화된 저수지로 유입하는 하천수는 저수지 표층수에 비해 낮은 수온과 높은 부유고형물질(SS) 농도를 가지므로 주변수에 비해 상대적으로 높은 밀도를 가지게 된다. 이러한 밀도차로 인해 형성된 밀도류의 저수지 내 진행과정은 수질과 수생태계에 큰 영향을 주게 된다. 따라서 하천수 밀도류의 거동분석은 저수지 수질관리를 위한 현장조사의 최적화, SS와 영양염류 등 오염물질의 이송 확산 해석에 중요한 요소이다. 본 연구의 목적은 기존 연구를 통해 검증된 2차원 수치모델을 이용하여 다양한 홍수규모에서 대청호로 유입하는 하천 밀도류의 거동 특성인 침강점 수심($d_p$)과 거리($X_p$), 분리점 수심($d_s$), 중층류 관입두께($h_i$), 댐축 도달시간($t_a$), 감소율(${\beta}$)을 분석함으로써 저수지 수질관리를 위한 기초정보를 제공하는데 있다. 모의조건은 평수년이었던 2004년 6월 13일부터 7월 3일 동안 발생한 홍수사상의 수문곡선을 기준으로 유입 유량의 규모를 10개의 등급으로 나누었으며, 초기 성층조건은 탁수가 유입되기 전의 발달된 성층구조를 적용하였다. 유입수와 저수지 성층구조의 특성치는 밀도 Froude 수(Fri)로 나타내었으며, 10개의 $Fr_i$ 조건별로 $d_p,\;X_p,\;d_s,\;h_i,\;t_a$, SS의 ${\beta}$값 등을 산정하였다. 연구결과 $d_p,\;X_p,\;d_s,\;h_i$는 대체로 $Fr_i$ 값과 비례하여 증가하였으며 중층류의 진행속도도 빨라지는 경향을 나타내었으나, 저수지 지형변화에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 정상상태를 가정하는 Hebbert 식은 저수지 수위변화와 지형변화를 고려하지 못하기 때문에 수치모델 보다 $d_p$값을 과대 산정하였다. 유입 SS 농도의 감소율(${\beta}$)은 $Fr_i$가 클수록 작아지는 경향을 보였으나, $Fr_i$>9.0에서는 난류혼합효과 때문에 다시 증가하였다. 연구결과는 저수지운영 실무자들이 홍수규모별로 탁수의 초기 거동특성을 간단히 예측하는 목적으로 사용할 수 있다.