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이영곤(Lee Younggon),최규현(Choi Kyuhyun),곽재원(Kwak Jaewon) 한국방재학회 2018 한국방재학회지 Vol.18 No.4
일반적으로 수문현상의 해석에는 최대한 장기간의 자료를 사용하는 것이 바람직하나, 여러 제약조건으로 인하여 19세기 이후의 자료가 주로 사용되고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 장기간에 걸친 자료를 획득할 수 있는 나이테 자료를 이용하여 장기간에 걸친 수문자료를 재생성함으로서 그 적용성을 검증하고, 이를 통하여 장기간의 자료를 바탕으로 한 가뭄의 특성을 분석하는 데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 미국의 세크라멘토 강 유역을 대상으로 해당 유역의 다양한 나이테 자료와 관측유출량 자료를 수집하고 인공신경망을 적용하여 약 300년에 걸친 연유출량을 재생성하고 적용성을 검증 하였다. 또한, 재생성된 장기간의 연유출량 자료와 가뭄의 이변량 분석에 널리 사용되는 코풀라 기법을 적용하고 가뭄의 발생 경향성을 분석하였다. Generally, Long-term data are vital for analysis of hydrological phenomenon, but it also has many constraints. So, 19th century onwards data are mainly used. The objective of the study is, therefore, to reconstruct and evaluate hydrological data using tree-ring, which known as the method to acquire long-term data, and to analyze drought frequency with its result. For this, The tree-ring data in the Sacramento river basin were obtained and about 300 years streamflow data were reconstructed based on the artificial neural network. Also, the drought frequency and its occurrence trend were analyzed with copula method which is widely adopted for drought.
이영곤(Lee Younggon),최규현(Choi Kyuhyun),곽재원(Kwak Jaewon) 한국방재학회 2018 한국방재학회논문집 Vol.18 No.3
기후변화로 인하여 여러 재해가 지속적으로 증가하고 있으나 그 중에서도 쯔쯔가무시는 가장 극적으로 증가하는 보건재난으로 간주된다. 쯔쯔가무시는 법정전염병 제3종으로서 2000년 이후에 높은 증가율을 보이고 있으며, 기후변화의 영향을 직접적으로 받은 감염병으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 쯔쯔가무시 발병자료와 동기간의 기후인자를 이용하여 시간지연을 포함하는 상관관계를 규명하고 이를 모형화 하고자 한다. 월평균 최소, 평균, 최대기온과 상대습도 및 평균풍속이 상관성을 가지고 있음을 제시하고, 인공신경망을 이용하여 쯔쯔가무시의 감염수 모형으로 구축하였으며 이를 이용하여 쯔쯔가무시와 기후인자와 의 관계를 비교 분석하였다. Various disasters were continuously increased due to the climate change. Among these, scrub typhus considered as the most rapidly increased and urgent public health disasters. It’s a 3rd grade nationally notifiable disease that had directly influenced by climate change and has greatly increased in Korea since 2000 onwards. The objective of this study is to investigate time-delayed correlation between scrub typhus and meterological factor, and to construct a disease incidence model for prediction. The minimum, mean and maximum temperature, relative humidity and average wind speed were identified as the correlated factors. And the incidence model based on Artificial Neural Network were established, and the correlation were analyzed.
민형철(Hyungcheol Min),이영곤(Younggon Lee),정해동(Haedong Jeong),박승태(Seungtae Park),이승철(Seungchul Lee) 한국소음진동공학회 2014 한국소음진동공학회 학술대회논문집 Vol.2014 No.10
In the process of MLCC manufacturing, MLCC stacking process is the key process of making high quality MLCC. Since MLCC is small components, the entire process of MLCC stacking process is minute and sensitive to micro errors. To prevent micro error, we suggest condition-based monitoring which quantifies error based on feature extraction and quantifying error method. As results, it has been shown that the suggested algorithm has effectiveness of condition based monitoring of MLCC stacker.