생물기후를 이용한 위해우려종(양서류)의 국립공원 서식 가능성 예측

박민규(Minkyu Park) 국립공원연구원 2021 국립공원연구지 Vol.11 No.1

환경부는 외래생물의 유입을 사전 예방하고 효과적으로 관리하기 위해 위해우려종을 지정하고 관리 정책을 추진하고 있다. 이 연구는 위해우려종 중 생물기후에 민감한 양서류를 대상으로 종분포모형을 활용하여 현재 및 미래 기후의 국립공원 서식 가능성을 예측하였다. 연구 대상종은 6개 종이며, 현재 및 RCP4.5, RCP8.5 기후 조건의 서식 가능성을 7개 Case로 구분하였다. 예측 결과 위해우려종의 자생지 위도(latitude) 범위가 한반도의 위도 범위와 유사한 Japanese common toad, Japanese brown frog는 대부분이 국립공원에서 서식 가능할 것으로 예측되었고 Marsh frog, Pool frog, African clawed frog는 기후의 극한지수 차이로 국립공원의 서식 가능성이 낮았다. The Ministry of Environment has designated potential risk species to prevent and effectively manage the alien species. This study predicted the potential habitat possibilities of the Korea national park for amphibians sensitive to climate change, present and future climate and used species distribution models for prediction. There are six amphibians for predicting habitat potential, and seven cases are classified according to climate change scenarios (present, RCP 4.5, RCP 8.5). According to the prediction results, Japanese common toad and Japanese brown frog were predicted to be inhabitable in most national parks. The reason may be that the bio-climate was also similar, because their latitude of native distributions area were similar to that of the Korean Peninsula. On the other hand, Marsh frog, Pool frog and African clawed frog are less habitat possibilities, due to differences in the extreme bio-climate between the native distributions area and the Korean peninsula.

국내 인공지능 교육에 대한 연구 현황 분석

박민규,한규정,신수범,Park, Mingyu,Han, Kyujung,Sin, Subeom 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.5

본 연구는 인공지능 교육에 대한 연구 동향을 파악하는 것을 목적으로 2016년 이후 최근까지 발간된 '인공지능 교육'과 관련한 국내학술지논문 164건을 분석하였다. 논문 분석을 위한 준거는 연도별 논문수, 학술지명, 연구 주제, 연구 유형, 자료수집 방법, 연구 대상, 교과로 하였으며 주요 연구 분야와 추후 연구가 필요한 분야를 살펴보고자 하였다. 연구의 방법은 선정한 논문에 대해 주제와 요약을 중심으로 분석하되 불분명한 경우 본문을 확인하였다. 연구의 결과 '인공지능 교육'에 대한 연구는 2017년 이후 본격적으로 시작되었으며 최근 들어 급격하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 분석결과 연구 주제에서는 인공지능 교육 프로그램과 콘텐츠 개발, 인공지능의 인식과 이미지에 대한 연구가 많은 편이었다. 연구의 유형에서는 양적연구가 많았고 자료수집 방법으로는 개발 연구 방식이 많이 사용되었다. 연구 대상에서는 초등학교가 비중이 높았으며 교과목에서는 인공지능 내용을 다루는 실과/기술 교과가 많은 것으로 나타났다. The purpose of this study is to identify research trends on artificial intelligence education. We analyzed 164 domestic journal papers related to AI education published since 2016. The criteria for papers analysis are number of publications by year, journal name, research topic, research type, data collection method, research subject, and subject. The main research areas and areas that require further research are reviewed. The method of the study was analyzed based on the topic and summary of the selected papers, but the text was checked if it was unclear. As a result of the study, research on 'artificial intelligence education' started in earnest after 2017, and has been rapidly increasing in recent years. As a result of the analysis, there were many studies on artificial intelligence education programs and content development, and artificial intelligence perception and image. As for the type of research, there were many quantitative studies, and the development research method was used a lot as a data collection method. In the study subjects, elementary school had a high proportion, and in subject, it was found that there were many practicial subject(technology) dealing with artificial intelligence contents.

극지역 광역 관측망 구축

박민규,Park, Min-Gyu 한국과학기술단체총연합회 2007 과학과 기술 Vol.40 No.1

적은 소모량과 불분명한 소모패턴을 가진 수리부속의 수요예측

박민규,백준걸,Park, Min-Kyu,Baek, Jun-Geol 한국군사과학기술학회 2018 한국군사과학기술학회지 Vol.21 No.4

As the equipment of the military has recently become more sophisticated and expensive, the cost of purchasing spare parts is also steadily increasing. Therefore, demand forecast accuracy is also becoming an issue for the effective execution of the spare parts budget. This study predicts the demand by using the data of spare parts consumption of the KF-16C fighter which is being operated in the Republic of Korea Air Force. In this paper, SARIMA(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) is applied to seasonal data after dividing the spare parts consumptions into seasonal data and non-seasonal data. Proposing new methods, Majority Voting and Hybrid Method, to the non-seasonal data which consists of spare parts of low consumption with unclear pattern, We want to prove that the demand forecast accuracy of spare parts improves.

2차원적 섬유구조물의 자동결함검출을 위한 신호해석 (I)-결함검출 시스템의 구축과 측정 데이타 처리-

박민규,허유,Park, Min-Kyu,Huh, You 한국섬유공학회 1993 한국섬유공학회지 Vol.30 No.4

2-dimensional structural textiles involve various type of defects which can impair the function of textiles corresponding to their end-usage. These defects occur from taults of raw material, improper processing condition and/or material handling error. In the most of manufacturing industries lies all the product or a sampled part of the product under the inspection control before transporting from the factory. For example, an inspection process engaged many experts is installed at the end of weaving process. The fabric defect inspection is nowadays performed visually and the result has uneven quality control, because the inspection criterion is subjective. Thus. a development of objective measurement of defects antral the inspection automation for 2-dimensional textiles. i.e., fabrics, is necessary to the textile industry. This study is treated with development of an objective measurement system for defects in mini-coloured simple structured fabrics and revealed the following results ; defects in fabrics can be detected using photosensors arrayed in a line with incandescent lamps. A multi-channel method for the processing of measured signals leads to a possibility of detection for the fabrics such as spot, streak in warp direction and uneven spacing of wefts.

가강수량 특성을 이용한 극치호우의 기후변화 예측

박민규,박무종,김상단,주진걸,Park,Minkyu,Park,Moojong,Kim,Sangdan,Joo,Jingul 한국방재학회 2013 한국방재학회논문집 Vol.13 No.1

본 연구에서는 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 고려하여 극치호우로서 가능최대강수량의 변화를 예측하였다. 기존의 기후변화에 따른 극치호우 예측은 평균적인 모델링 결과를 기초로 하고 있어 극한값의 재현이나 거동 예측과 관련하여 많은 문제점이 지적되어왔다. 이와 관련하여 본 연구에서는 기후변화 시나리오에서 가장 신뢰도가 높은 기온의 변화와 물리적으로 상관성이 높은 가강수량 추정방법을 이용하여 가능최대강수량의 규모를 직접 추정하는 방법을 적용하였다. 그 결과 국내 가능최대강수량의 규모가 향후 100년 이후 약 40% 정도까지 증가할 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 확률강우량의 변동폭 등과 관련해서도 간접적인 참고수치로 이용가능 할 것으로 기대된다. In this study, probable maximum precipitation change was predicted using RCP 8.5 IPCC climate change scenario as extreme storm change. The modelling results based on average have the restriction on extreme rainfall value representation and future behavior prediction. To overcome these problems, this study uses air temperature change and precipitable water relationship in order to calculate the magnitude of probable maximum precipitation. The results showed about 40% increase in probable maximum precipitation. These were expected to use as reference of extreme storm increase such as IDF changes.

호우사상의 크기순서에 대한 고찰

박민규,박무종,김형수,Park. Min-Kyu,Park. Moo-Jong,Kim. Hung-Soo 한국방재학회 2011 한국방재학회논문집 Vol.11 No.5

본 연구에서는 이변량 빈도해석을 이용하여 호우사상에 재현기간을 부여할 때 나타나는 특성을 고찰하였다. 호우사상은 서로 상반된 성격의 구성요소들을 가지고 있어 다른 호우사상과 규모를 비교하는 것이 쉽지 않다. 이는 호우사상의 분석결과를 수문학적 설계에서 활용하는데 어려움을 주는 요인이 되고 있다. 이변량 빈도해석은 이러한 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있으나 대상변량 및 결합재현기간의 선택에 따라 그 해석결과가 크게 달라질 수 있으므로 주의가 필요하다. 본 연구에서 이변량 빈도해석 결과에 따라 실제 관측된 호우사상을 크기순서대로 나열할 때 나타나는 특성을 살펴보았다. 그 결과 지속기간이나 조건부재현기간을 적용하는 것은 호우사상의 재현기간 규모를 판단하는데 왜곡된 결과를 줄 수 있는 것으로 검토되었다. 평균강우강도만이 강조되어 크기순위가 결정되기 때문이다. 바람직한 적용방법은 대상변량으로 총강우량과 평균강우강도를 선택하고 결합재현기간을 적용하는 것으로 나타났다. In this study, the return periods of storm event is investigated using bivariate frequency analysis. Ranking storm events is known to be very ambiguous due to contradictory characteristics of storm events components. This make it difficult to use storm event analysis in the hydrologic design. Bivariate frequency analysis of storm events is helpful to deal with ranking storm events, the caution is needed to select bivariate variables and choice appropriate joint return periods. Storm duration or conditional joint return periods adversely affect the decision of magnitude order for storm events. Only mean rainfall intensity is major factor in this case. It is useful for a appropriate ranking of storm events to select total depth and mean intensity of storm events and to use AND joint return periods.

수해취약성인자를 이용한 고위험 도시침수지역의 평가기법에 대한 연구

박민규,송영석,김상단,박무종,Park. Minkyu,Song. Youngseok,Kim. Sangdan,Park. Moojong 한국방재학회 2012 한국방재학회논문집 Vol.12 No.2

도시지역의 인구밀집과 불투수면적의 증가, 주요기반시설의 낙후, 기후변화에 따른 강우강도의 증가 등으로 인하여 도시지역의 수해피해에 대한 위험성이 증가되고 있으며, 이에 대한 대책마련을 위해서는 도시지역에서 발생하는 침수피해에 대한 정량적인 분석이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 도시침수지역과 수해취약성인자의 비교를 통하여 수해에 취약한 고위험지역을 배수분구단위로 평가하는 방법론이 제안된다. 도시침수지역은 침수피해자료를 이용하여 침수면적과 침수횟수로 구분하여 분석되며, 도시지역에서 자료수집이 용이한 저지대지역, 통수능력부족관거, 불투수지역, 유출곡선지수가 수해취약성인자로 선정된다. 방법론의 적용으로, 중랑천 수계를 대상으로 침수피해에 취약한 고위험 배수분구가 식별된다. Due to urban population growth and increase of impervious ratio, backwardness of major infrastructure, increased rainfall intensity in climate change, and so on, the risk of flood damage in urban areas is increasing. In order to establish measures for this, quantitative analysis for flood damage that occurs in urban areas is needed. In this study, a methodology assessing high-risk areas vulnerable to flooding in units of drainage catchments by comparing the city`s flood zone and flood vulnerability factors is proposed. Using flood damage data, the city`s flood zone is delimited by inundation area and inundation frequency to be analyzed. Taking into account the ease of date collection, lowland areas, lack of sewer discharge capacity, imperviousness, and runoff curve number are selected as the flood vulnerability factors. As an application, high-risk drainage catchments vulnerable to flooding in Juanang stream watershed are identified.

분포형 모형을 이용한 홍수범람해석

박민규,Park, Min-Gyu 한국수자원학회 2013 물과 미래(한국수자원학회지) Vol.46 No.3

용매 극성도의 이론적 예측 연구

박민규,조수경,Park, Min-Kyu,Cho, Soo-Gyeong 한국군사과학기술학회 2008 한국군사과학기술학회지 Vol.11 No.3

We investigated molecular polarity by using theoretical means and comparing empirical solvent polarity. Our approach employed electrostatic potentials at the molecular surface calculated by density functional methods. A number of molecular descriptors related to molecular polarities were computed from molecular surface electrostatic potentials. Among computed molecular descriptors, the most positive electrostatic potential provided the best correlation with the empirical solvent polarities. A regression equation was developed in order to predict molecular polarities of molecules whose experimental solvent polarities were unknown. The new regression equations were utilized in estimating solvent polarities of cubane derivatives which are considered important precusors of high-energy density meterials.