일반화선형모형을 이용한 호우피해 예측함수 개발

최창현(Choi, Changhyun),박주언(Bak, Juun),김종성(Kim, Jongsung),김덕환(Kim, Duckhwan),김형수(Kim, Hung Soo) 대한토목학회 2016 대한토목학회 학술대회 Vol.2016 No.10

한국 폴리올레핀 산업의 현황 및 전망

최창현(Changhyun Choi),김일섭(Ilseop Kim) 한국고분자학회 2016 고분자 과학과 기술 Vol.27 No.5

통계적 방법론을 이용한 호우피해예측함수 개발

최창현(Choi, Changhyun),김종성(Kim, Jongsung),김정환(Kim, Jeonghwan),김한용(Kim, Hanyong),이우주(Lee, Woojoo),김형수(Kim, Hung Soo) 한국방재학회 2017 한국방재학회논문집 Vol.17 No.3

본 연구에서는 한강권역을 대상으로 선형회귀모형, 일반화선형모형, 주성분 회귀모형, 인공신경망 모형과 같은 통계적 모형을 적용하여 호우피해예측함수를 개발하였다. 학습용 데이터(1994∼2011년)로부터 개발된 함수를 평가용 데이터(2012∼2015년)에 적용하고, 실제 호우피해액과 예측 호우 피해액을 비교하여 예측력을 평가하였다. 평가결과 NRMSE는 10.61∼13.89%로 나타났으며, 일반화선형모형에 벌점화를 통한 축소추정법을 적용한 함수에서 가장 좋은 예측력을 나타냈다. 본 연구에서 개발된호우피해예측함수를 활용하여 재난 피해 발생 전 피해규모와 영향을 신속하게 추정한다면, 예방 및 대비 차원의 재난관리에 유용하게 활용될 수 있을 것이다. In this study, we develop heavy rain damage prediction functions for Han river basin by using statistical models such as linear regression model, generalized linear model, principal component regression model, artificial neural network model. The prediction functions were estimated from the training data (1994 to 2011) and evaluated by the test data (2012 to 2015). Their performances were assessed by comparing observed heavy rain damages and predicted damages. Specifically, the NRMSE was 10.61~13.89%. A generalized linear model based on penalized likelihood method showed the best prediction performance. This heavy rain damage prediction function developed in this study can be used not only for estimati

빅 데이터 분석 기법을 이용한 풍수해 복원탄력성 지표 개발 및 평가: (2) 복원탄력성 평가

최창현(Choi Changhyun),김연수(Kim Yonsoo),김종성(Kim Jongsung),김동현(Kim Donghyun),김정욱(Kim Jungwook),김형수(Kim Hung Soo) 한국방재학회 2018 한국방재학회지 Vol.18 No.4

본 연구에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용하여 풍수해 복원탄력성을 평가할 수 있는 방안을 제시하였다. 적정 지표 선정을 위해 빅 데이터 분석 기법이 적용된 풍수해 복원탄력성 지표에 표준화 방법 및 요인분석을 적용하였고, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 이용하여 각 지표별 가중치를 산정하였다. 본 연구에서 개발된 풍수해 복원탄력성 평가 방안을 이용하여 안양천 유역의 시군구별 풍수해 복원탄력성을 평가하였고, 이를 지역안전도 평가 결과와 비교 및 검토하였다. 개발된 연구 성과는 기존의 재난관리 분야에 적용이 미비하였던 빅 데이터 분석 기법의 활용 방안을 제시하였고, 기후변화로 인해 자연재난의 강도 및 빈도가 증가하고 있는 상황에서 효율적인 재난관리를 실시하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. In this study, we proposed a method to evaluate the resilience of storm and flood using big data analysis. Standardization method and factor analysis were applied to storm and flood resilience indicators with big data analysis technique for indicator selection. And the weights for each indicator were calculated using the TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). The storm and flood resilience was evaluated municipality of city, town, and county in Anyang river basin using the storm and flood resilience evaluation method developed in this study and compared with the result of the regional safety assessment. The results of this research suggested the application methodology of big data analysis techniques which were not applied to the existing disaster management field. And it is expected that it will be used as basic data for effective disaster management in the situation where the intensity and frequency of natural disasters are increasing due to climate change.

시계열 해수면온도 산출을 위한 이어도 종합해양과학기지 열적외선 관측 시스템 구축

강기묵,김덕진,황지환,최창현,남성현,김성중,조양기,변도성,이주영,KANG, KI-MOOK,KIM, DUK-JIN,HWANG, JI-HWAN,CHOI, CHANGHYUN,NAM, SUNGHYUN,KIM, SEONGJUNG,CHO, YANG-KI,BYUN, DO-SEONG,LEE, JOOYOUNG 한국해양학회 2017 바다 Vol.22 No.3

Continuous monitoring of spatial and temporal changes in key marine environmental parameters such as SST (sea surface temperature) near IORS (Ieodo Ocean Research Station) is demanded to investigate the ocean ecosystem, climate change, and sea-air interaction processes. In this study, we aimed to develop the system for continuously measuring SST using a TIR (thermal infrared) sensor mounted at the IORS. New SST algorithm is developed to provide SST of better quality that includes automatic atmospheric correction and emissivity calculation for different oceanic conditions. Then, the TIR-based SST products were validated against in-situ water temperature measurements during May 17-26, 2015 and July 15-18, 2015 at the IORS, yielding the accuracy of 0.72-0.85 R-square, and $0.37-0.90^{\circ}C$ RMSE. This TIR-based SST observing system can be installed easily at similar Ocean Research Stations such as Sinan Gageocho and Ongjin Socheongcho, which provide a vision to be utilized as calibration site for SST remotely sensed from satellites to be launched in future. 이어도 종합해양과학기지(IORS, Ieodo Ocean Research Station) 주변 해역은 시 공간적으로 해양 환경 변화가 심하여, 해양-대기교환 과정을 비롯하여 해양 생태계와 기후 변화 연구에 필수적인 해수면온도(SST, Sea surface temperature) 자료의 지속적인 측정이 요구되는 해역이다. 본 연구에서는 이어도 종합해양과학기지에 열적외선 센서를 이용하여 해수면온도 연속 관측이 가능한 시스템을 구축하였다. 자동 대기 보정 및 해양 조건에 따른 방사율 계산이 가능한 해수면온도 추출 알고리즘을 개발하였고, 현장측정 해수면온도 자료와의 비교 및 검증을 통해 정확도를 평가하였다. 2015년 5월 17일부터 26일, 그리고 2016년 7월 15일부터 18일까지 기지에 체류하는 동안 열적외선 관측 시스템으로 측정된 해수면온도와 기지 부착 CT (Conductivity-Temperature) 및 튜브 부착 수온 센서들을 이용하여 현장에서 측정된 해수면온도 시계열을 비교하여 상호상관계수0.72-0.85, 평균제곱근 편차 $0.37-0.90^{\circ}C$의 정확도를 얻었다. 이 시스템은 이어도 종합해양과학기지뿐만 아니라 신안 가거초 및 옹진 소청초 등의 다른 종합해양과학기지에도 쉽게 구축이 가능한 시스템으로써 향후 발사될 인공위성의 해수면온도 산출알고리즘 개발의 테스트사이트나 검보정사이트로 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

호우 위험도 평가를 이용한 피해예측: (1) 호우피해위험지수 산정

김종성(Kim Jongsung),최창현(Choi Changhyun),이종소(Lee Jongso),김형수(Kim Hung Soo) 한국방재학회 2017 한국방재학회논문집 Vol.17 No.2

본 연구에서는 PSR (Pressure-State-Response) 구조를 이용한 호우피해위험지수(Heavy rain Damage Risk Index, HDRI)를 제안하여 호우 위험도를 평가하고자 하였다. 지역별 호우 위험도 평가를 위해 압력지표, 현상지표, 대책지표를 구축하고 주성분분석을 통하여 평가지표들을 결정하였다. 또한 각 평가지표들을 Z-score 방법으로 표준화하고 동일한 가중치를 부여해 호우피해위험지수를 도출하였다. 분석 결과, 경기도 31개 지자체 중에서 가장 안전한 1등급인 지자체는 15개의 지자체로 나타났으며, 2등급인 지자체는 7개, 3등급인 지자체는 9개로 분류되었다. 따라서 본 연구를 통해 지자체별 호우 위험도 등급을 파악 할 수 있었으며, 이를 이용하여 이어지는 연구에서 위험 등급별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 또한, 호우 위험도 등급을 이용하면 각 지자체 및 관련 부처에서 효율적인 재난관리를 위한 가치판단 기준으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. This study proposed a Heavy rain Damage Risk Index(HDRI) using PSR(Pressure-State-Response) structure for heavy rain risk assessment or risk assessment. We constructed pressure index, state index and response index for the risk assessment of each local government in Gyieonggi-do province and the evaluation indices were determined by principal component analysis. The indices were standardized using the Z-score method then HDRIs were obtained for 31 local governments. The HDRI is categorized by three classes, say, the most safe class is 1st class. As the results, the local governments of 1st class were 15, 2nd class 7, and 3rd class 9. From the study, we were able to identify the risk class due to the heavy rainfall for each local government. It will be useful to develop the heavy rainfall prediction function by risk class and this was performed in this issue. Also, this risk class could be used for the decision making for efficient disaster management.

지역적 특성을 고려한 호우피해 분석

김동현(Kim Donghyun),최창현(Choi Changhyun),김종성(Kim Jongsung),이준형(Lee Junhyeong),배영혜(Bae Younghye),김형수(Kim Hung Soo) 한국방재학회 2018 한국방재학회지 Vol.18 No.4

지역의 지형적 특성과 인구 규모에 따라 호우로 인한 피해의 차이가 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 지형과 인구밀도의 특성에 따라 6개의 지역으로 구분하고, 호우로 인한 연피해액 자료를 토대로 빈도분석을 수행하였다. 6개의 지역은 해안-인구밀도 고지역, 해안-인구밀도 저지역, 산간-인구밀도 고지역, 산간-인구밀도 저지역, 내륙-인구밀도 고지역, 내륙-인구밀도 저지역을 의미한다. 또한 호우피해액을 이용한 빈도분석 결과를 보면, 저빈도에서 상대적으로 피해액이 크거나 작을 수 있고, 고빈도에서도 피해액이 작거나 클 수 있을 것이며 이는 4가지로 분류하였다. 즉, 고빈도-대피해 지역(Red Zone), 저빈도-대피해 지역(Orange Zone), 고빈도-소피해 지역(Yellow Zone), 저빈도-소피해 지역(Green Zone)으로 호우피해 발생 유형을 구분하였다. 6개의 지역과 4가지의 피해 분류를 토대로 분석한 결과를 살펴보면, 해안-인구밀도 고지역과 해안-인구밀도 저지역은 Yellow Zone과 Green Zone, 산간-인구밀도 저지역은 Red Zone과 Orange Zone, 내륙-인구밀도 고지역은 주로 Yellow Zone과 Green Zone, 내륙-인구밀도 저지역은 주로 Red Zone과 Yellow Zone인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 지역 특성별 호우피해 분석결과를 활용한다면, 지역별로 효율적인 재난관리 및 계획을 수립하는데 유용할 것으로 판단된다. There is a difference in heavy rain damage depending on the geographical characteristics and population size of the local region. Therefore, in this study, the areas were classified as 6 regions according to geographical characteristics and population density. And the frequency analysis was conducted based on annual damage data occurred by heavy rainfall. The 6 regions mean Coastal-High population density, Coastal-Low population density, Mountain-High population density, Mountain-Low population density, Inland-High population density, and Inland-Low population density areas. In other words, we can obtain the relationships of 4 types between frequency and damage such as High frequency-Big damage (Red zone), Low frequency-Big damage (Orange zone), High frequency-Small damage (Yellow zone), and Low frequency-Small damage (Green zone) from the frequency analysis of heavy rain damage. Therefore, if we use the analysis result of heavy rain damage according to regional characteristics suggested in this study, we can establish efficient disaster planning and management for each region.

빅 데이터 분석 기법을 이용한 풍수해 복원탄력성 지표 개발 및 평가: (1) 복원탄력성 지표 개발

김연수(Kim Yonsoo),최창현(Choi Changhyun),배영혜(Bae Younghye),김동현(Kim Donghyun),김덕환(Kim Deokhwan),김형수(Kim Hung Soo) 한국방재학회 2018 한국방재학회지 Vol.18 No.4

In this study, we developed indicators for evaluation of storm and flood resilience using big data analysis. Standard terms were selected to collect data necessary for development of indicators and unstructured data such as papers and reports were collected. Preprocessing such as duplicate document processing, specialized dictionary registration, and stop word removal was performed on the collected data. Classification criteria were selected and indicators of the previous studies were reclassified by the classification criteria. Representative keywords were selected by each classified indicators and the related search words for each representative keywords were extracted by analysis of related search words. The extracted search terms were applied to the collected unstructured data, and 83 resilience indicators were developed by selecting detailed indicators and proxy variables in accordance with the selection criteria. The developed storm and flood resilience indicators can be used as a basic data of evaluation of storm and flood resilience for effective disaster management. 본 연구에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용하여 풍수해 복원탄력성 평가에 필요한 지표를 개발하였다. 지표 개발에 필요한 데이터를 수집하기 위해 기준용어를 선정하였고, 논문과 보고서 등의 비정형 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터에 중복문서 처리, 전문용어 사전 등록, 불용어 처리의 전처리 과정을 진행하였고, 분류기준을 선정하여 선행연구들의 지표를 재분류하였다. 분류된 지표별로 대표 키워드를 선정하고, 연관 검색어 분석을 통해 대표 키워드별 연관 검색어를 추출하였다. 추출된 연관 검색어를 수집된 비정형 데이터에 적용하였고, 선정기준에 부합되는 상세지표와 대리변수를 선정하여 총 83개의 복원탄력성 지표를 개발하였다. 개발된 복원탄력성 지표는 효과적인 재난관리를 실시하기 위한 풍수해 복원탄력성 평가의 기초자료로 사용될 수 있을 것이다.

밀 유전자원의 단백질 특성 분석 및 글루텐 단백질 조성 평가

이명희(Myoung Hui Lee),최창현(Changhyun Choi),김경훈(Kyeong-Hoon Kim),손재한(Jae-Han Son),박진희(Jinhee Park),이고은(Go Eun Lee),최준용(Jun Yong Choi),강천식(Chon-Sik Kang),손지영(Jiyoung Shon),고종민(Jong-Min Ko),김경민(Kyeong-Min K 한국육종학회 2022 한국육종학회지 Vol.54 No.4

Gluten proteins in wheat grains are generally considered one of the most important factors in determining dough properties and bread quality. In this study, wheat protein quality characteristics were investigated in 607 varieties collected from seven countries grown in a South Korean wheat breeding field for two years. The average protein content was 12.2±1.86%, and the sodium dodecyl sulfate-sediment volume (SDSS) was 46.9±8.39 mL. HI-LINE had the highest protein content (18.3±0.35%) and SDSS (76.7±1.98 mL), while both NE 84557 and Iksan 374 showed small deviations in protein content and SDSS. Protein content and SDSS values were higher in Ax2*+By8 and By9+Dy10 combinations at Glu-A, Glu-B1, and Glu-D1 loci of high molecular weight gluten subunit (HMW-GS) than in other combinations. However, no difference in Glu-A3 and Glu-B3 loci in LMW-GS was observed. Furthermore, in HMW-GS, the composition of Glu-D1 Dy10 and Dy12 had a greater effect on protein quality than Glu-B1 By8 and By9 when the allele of Glu-A1 had Ax2*. Significant differences were found between Dy10 and Dy12 genes of the HMW-GS Glu-D1 and between protein content and SDSS, but not among others. These results suggest that Glu-D1 is extremely important for improving protein quality in HMW-GSs. As a result of this study, HMW-GS allele selection using functional markers, protein content, and SDSS investigation are expected to enable the development of varieties with high protein quality that are stable amid various environmental changes.

쟁기 작업이 트랙터 변속기의 기어 수명에 미치는 영향

이바울 ( Pa-ul Lee ),최창현 ( Changhyun Choi ),탁해윤 ( Haeyoon Tak ),최영수 ( Youngsoo Choi ),이리중 ( Lijung Lee ),정희종 ( Heejong Jung ),김용주 ( Yongjoo Kim ) 한국농업기계학회 2016 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2

트랙터의 동력전달계는 토양 특성, 사용 조건 등에 따라 부하 특성이 다르므로, 국내 트랙터가 해외 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 부하 특성에 적합한 동력전달계의 최적 설계가 필요하다. 특히, 트랙터 동력전달계 중 변속기는 토양 특성, 작업 조건 등에 따라 파손 및 고장 영향이 크므로 트랙터 부하에 따른 변속기 기어 분석이 필요하다. 따라서 본 연구는 트랙터 동력전달장치의 최적 설계를 위한 기초 연구로써, 75 kW급 트랙터의 변속기 기어 피로 수명을 상용 기어 설계 프로그램을 이용하여 시뮬레이션 하였다. 변속기 기어의 피로 수명 시뮬레이션은 전부하 조건과 쟁기작업 시 측정한 데이터를 적용하여 기어 피로 수명을 예측 및 비교하였다. 기어 응력은 ISO 6336 : 2006 규격 기반으로 수행하였으며, 기어 피로 수명 해석은 기어 재료의 S-N 선도, Miner의 선형누적 손상 이론 기반으로 수행하였다. 또한 기어의 요구 수명은 국내 트랙터의 평균 수명시간인 3,420 시간으로 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 전부하 조건의 변속기 기어 피로 수명이 짧게 나타났으며, 쟁기 작업 시 변속기 기어 피로 수명은 전부하 조건보다 길게 나타났다. 변속기 기어의 최적설계를 위해서는 작업 시 기어 단수, 부하 변동, 작업 조건 등에 대한 실제 포장시험 데이터 등이 필요할 것으로 판단된다.