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- 저자 : 나미숙 (검색결과 6 건)
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인공 신경망 모형을 활용한 저수지 군의 연계운영 기준 수립
나미숙(Misuk Na),김재희(Jaehee Kim),김승권(Sheung-Kown Kim) 대한산업공학회 2010 산업공학 Vol.23 No.4
In the daily multi-reservoir operating problem, monthly storage targets can be used as principal operational guidelines. In this study, we tested the use of a simple back-propagation Artificial Neural Network (ANN) model to derive monthly storage guideline for daily Coordinated Multi-reservoir Operating Model (CoMOM) of the Han-River basin. This approach is based on the belief that the optimum solution of the daily CoMOM has a good performance, and the ANN model trained with the results of daily CoMOM would produce effective monthly operating guidelines. The optimum results of daily CoMOM is used as the training set for the back-propagation ANN model, which is designed to derive monthly reservoir storage targets in the basin. For the input patterns of the ANN model, we adopted the ratios of initial storage of each dam to the storage of Paldang dam, ratios of monthly expected inflow of each dam to the total inflow of the whole basin, ratios of monthly demand at each dam to the total demand of the whole basin, ratio of total storage of the whole basin to the active storage of Paldang dam, and the ratio of total inflow of the whole basin to the active storage of the whole basin. And the output pattern of ANN model is the optimal final storages that are generated by the daily CoMOM. Then, we analyzed the performance of the ANN model by using a real-time simulation procedure for the multi-reservoir system of the Han-river basin, assuming that historical inflows from October 1st, 2004 to June 30th, 2007 (except July, August, September) were occurred. The simulation results showed that by utilizing the monthly storage target provided by the ANN model, we could reduce the spillages, increase hydropower generation, and secure more water at the end of the planning horizon compared to the historical records.
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최용석,황인수,이경주,나미숙,박덕기,서화영,Choi, Yong-Seok,Whang, In-Su,Lee, Gyung-Ju,Na, Mi-Suk,Park, Deog-Kee,Seo, Hwa-Young 한국응용곤충학회 2018 한국응용곤충학회지 Vol.57 No.4
We surveyed branches of acacia trees distributed nationally in Korea to establish a common survey method that can be used by investigators to monitor for over-wintering Metcalfa pruinosa eggs. A total of 189 samples was examined, and the number of eggs on the surfaces of the branches, bases of thorns and bases of twigs was recored. When including samples in which no eggs were found at all investigation sites, none of the data followed the normal distribution. However, when samples in which no eggs were found at all sites were exclued, the density of eggs investigated at the thorn bases and twig bases followed the normal distribution. When the density of eggs was sorted based on the thickness of the branches on which they were found, these data did not follow the normal distribution. The density of M. pruinosa eggs at the thorn bases and twig bases was significantly higher than that on the branch surfaces, but there was no significant difference among branches of different thicknesses. Therefore, monitoring for M. pruinosa eggs at the thorn bases and twig bases of the nationally distributed acacia tree, irrespective of the thickness of the branches, will be able to increase the precision with which the density of this insect's eggs could be estimated. It is thus expected that this method will contribute to developing methods to better characterize the distribution and predict the occurrence of this. 우리는 미국선녀벌레의 월동알 조사를 하는데 있어 조사자의 공통된 조사방법을 제시하고자 전국적으로 분포하는 아카시나무의 가지를 부위별로 조사하였다. 조사한 총 표본수는 189개 샘플이었고 가지는 가시밑둥, 잔가지밑둥, 가지표면 세부분으로 나누어 알을 조사하였다. 모든 부위에서 알이 존재하지 않는 샘플을 포함했을 때는 모두 정규분포를 따르지 않았으나 알이 존재하지 않는 샘플을 제외했을 때는 가지밑둥과 잔가지밑둥에서 조사된 알은 정규분포를 따랐다. 가지의 굵기에 대한 정규성 정도는 없었다. 가지밑둥과 잔가지밑둥에서의 미국선녀벌레 알의 밀도는 가지표면에서 보다 유의성 있게 높은 밀도를 보여주었고 가지의 굵기별 조사에서는 유의성이 없었다. 따라서 미국선녀벌레가 주로 산란하는 아카시나무는 전국적으로 분포하고 있는 수종으로 아카시나무 가지의 굵기와 상관없이 가시밑둥과 잔가지밑둥에서 미국선녀벌레 알을 조사하는 것이 밀도 추정의 정밀도를 높여 정확한 한반도 분포 특성과 발생예측을 위한 조사방법으로 크게 기여할 것으로 판단된다.
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시설고추에서 대만총채벌레와 꽃노랑총채벌레의 발생과 공간적 분포 특성
서화영,황인수,이경주,나미숙,박인희,최용석 한국응용곤충학회 2017 한국응용곤충학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.10
시설고추에서 대만총채벌레와 꽃노랑총채벌레는 정식 후 6월 하순부터 7월 상순까지 최대 발생량을 보였고,Taylor Power Law(TPL) 분석 결과 집중분포를 하는 것으로 밝혀졌다. 고추에 발생하는 대만총채벌레와 꽃노랑총채벌레는 주로 잎을 가해하며 과실의 상품성을 저하시켜 경제적 손실을 야기하는 중요한 해충이다. 두 해충의 조사를위해 황색끈끈이트랩을 설치하여 일주일 간격으로 발생량을 조사한 결과 3개 지역 모두 6월 중순 경부터 급격히밀도가 증가하는 양상을 보였으며 6월 하순부터 7월 상순에 최대 발생량을 보였다. 이 두 총채벌레의 포장 내조사지점별 밀도를 비교한 결과 주로 하우스 측면과 입구 쪽에서 밀도가 높은 것이 확인되었으나 통계적 차이는없었다. TPL 분석의 직선회귀에서 꽃노랑총채벌레와 대만총채벌레 모두 기울기 b값은 “1” 이상으로 집중분포양상을 보였고 R2는 각각 0.9279와 0.9384로 신뢰성이 높았다. 추후 TPL 상수를 이용한 고정정확도 수준에서 조사주에따른 표본조사를 중지할 수 있는 총채벌레 누적마리수를 추정하여 적정 표본조사 중지를 결정할 계획이다.
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