Highland farming is agriculture that takes place 400 m above sea level and typically involves both low temperatures and long sunshine hours. Most highland Chinese cabbages are harvested in the Gangwon province. The Ubiquitous Sensor Network (USN) has been deployed to observe Chinese cabbages growth because of the lack of installed weather stations in the highlands. Five representative Chinese cabbage cultivation spots were selected for USN and meteorological data collection between 2015 and 2017. The purpose of this study is to develop a weight prediction model for Chinese cabbages using the meteorological and growth data that were collected one week prior. Both a regression and random forest model were considered for this study, with the regression assumptions being satisfied. The Root Mean Square Error (RMSE) was used to evaluate the predictive performance of the models. The variables influencing the weight of cabbage were the number of cabbage leaves, wind speed, precipitation and soil electrical conductivity in the regression model. In the random forest model, cabbage width, the number of cabbage leaves, soil temperature, precipitation, temperature, soil moisture at a depth of 30 cm, cabbage leaf width, soil electrical conductivity, humidity, and cabbage leaf length were screened. The RMSE of the random forest model was 265.478, a value that was relatively lower than that of the regression model (404.493); this is because the random forest model could explain nonlinearity.

Unit load factor, which is used for the quantification of non-point pollution in watersheds, has the limitation that it does not reflect spatial characteristics of soil, topography and temporal change due to the interannual or seasonal variability of precipitation. Therefore, we developed the method to estimate a watershed-scale non-point pollutant load using seasonal forecast data that forecast changes of precipitation up to 6 months from present time for watershed-scale water quality management. To establish a preemptive countermeasure against non-point pollution sources, it is possible to consider the unstructured management plan which is possible over several months timescale. Notably, it is possible to apply various management methods such as control of sowing and irrigation timing, control of irrigation through water management, and control of fertilizer through fertilization management. In this study, APEX-Paddy model, which can consider the farming method in field scale, was applied to evaluate the applicability of seasonal forecast data. It was confirmed that the rainfall amount during the growing season is an essential factor in the non-point pollution pollutant load. The APEX-Paddy model for quantifying non-point pollution according to various farming methods in paddy fields simulated similarly the annual variation tendency of TN and TP pollutant loads in rice paddies but showed a tendency to underestimate load quantitatively.

This study suggests the yield forecast models for autumn chinese cabbage and radish using crop growth and development information. For this, we construct 24 alternative yield forecast models and compare the predictive power using root mean square percentage errors. The results shows that the predictive power of model including crop growth and development informations is better than model which does not include those informations. But the forecast errors of best forecast models exceeds 5%. Thus it is important to establish reliable data and improve forecast models.

최근 기후변화 및 4대강 보에 의한 본류 구간에서의 조류 발생 우려로 인하여 지류로부터 유입되는 영양염류 물질 등 비점오염에 대한 관리의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같이 영양염류의 다량 유입 등 원인제공에서 대 조류 발생과 같은 수질현상으로 발현되기까지 장기간이 소요되는 경우, 오염원의 입체적 관리 및 사전예방 대책 수립을 위한 장기 수질예보의 필요성이 높아지고 있다. 국내의 경우 「수질예보 및 대응조치에 관한 규정」에 따라 현재 국립환경과학원에서는 4대강 본류 중심의 7일 단위의 단기 수질예보를 수행하고 있으며, 해외의 경우에도 장기 수질예보의 사례를 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 3개월 선행예측기간(lead time)의 장기 수질예보를 위해서 통계적 접근 방법과 모델링 기반 접근 방법의 예측성을 비교하였다. 통계적 접근 방법의 경우 관측자료 기반 기후인자(Climate Index)와 중권역 규모 관측 수질 사이의 지체시간(lag time)을 갖는 원격상관(teleconnection)을 이용하여 모델링 과정 없이 수질을 예측하였다. 반면 모델링 기반 방법의 경우에는 장기 기후예측 정보를 유역규모 및 일 단위로 시·공간적 상세화(downscaling)를 거쳐 유역모형의 입력으로 사용하여 수질을 예측하였으며, 유역모형으로는 국내에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 및 Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) 모형을 사용하였다. 낙동강의 위천 중권역을 대상으로 하여 총질소(TN) 및 총인(TP) 수질항목에 대한 예측성을 평가하였다. 통계적 방법의 경우 3개 관측지점에서 월별(12개월) 수질 장기 예측을 수행한 결과 유의수준 0.05에서 유의미한 상관계수(Temporal Correlation Coefficient) 이상의 값을 보인 경우는 TN, TP의 경우 각각 83%, 89%로서 적절한 예측성을 보였다. 반면 모델링 방법의 경우에는 수질의 절댓값(농도) 비교를 통한 예측성 평가에는 어려움이 있는 것으로 나타났으며, 향후 추가적인 예측성 평가 기법의 개발이 필요할 것으로 사료된다.

Climate change is not only abnormal condition of climate systems but also the perplexities of socio-economic system including agriculture, ocean, energy supply plans and ecosystem. As the frequency and magnitude of the extreme weather related natural disasters are increasing, the losses of lives and economic damages are getting huge. For the adequate response of climate change, more comprehensive reviews of research results about observation, projection and monitoring of climate change are essential. The purpose of this study is to frame, to structure and to prepare writing strategies the 2nd Korea Climate Change Assessment Report(the Physical Science Basis). ‘Korea Climate Change Assessment Report 2010’ was prepared using 1,003 references by 46 climate change scientists with seven chapters and 328 pages. Ten chapters and more detailed sections for the 2nd Korea Climate Change Assessment Report have been suggested based on IPCC 5th Climate Change Assessment Report. Chapters cannot be changed while sections can be combined, deleted, and altered with admissions from consultation committees. Committees consist of climate change experts from government organization, universities and institution.

본 연구는 AWS 관측강우정보를 이용하여 실시간 유량예측을 수행할 경우 적용가능한 예측선행시간 및 정확도를 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 남한강 상류유역을 대상유역으로 선정하였으며 2006∼2009 홍수기간에 대해 SURF 모형을 구축하였다. 관측유량 자료동화 수행 유무에 따른 모의유량은 관측유량을 잘 모의하며 유효성지수를 이용하여 자료동화 효과를 분석한 결과에서 충주댐 32.08%, 달천 51.53%, 횡성 39.70%, 여주 18.23%가 개선된 것으로 나타났다. 첨두유량 발생시간 이전 가상의 현재시점까지의 AWS 관측강우정보를 이용하여 유량예측 적용성을 평가한 결과 허용오차 20% 범위 내에서 첨두유량은 충주 11시간, 달천 2시간, 횡성 3시간, 여주 5시간, 유출용적은 충주 13시간, 달천 2시간, 횡성 4시간, 여주 9시간 이내에서 예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 유역의 지체효과로 인해 관측강우만을 이용하여 적정 예측시간에 대해서 실시간 첨두유량 예측이 가능할 것으로 판단된다.

The purpose of this research was develop tailored landslide hazard assessment table (LHAT) in Gyeongsangbuk-do Province and propose building strategies on environmental information system to estimate landslide hazard area according to LHAT. To accomplish this purpose, this research investigated factors occurring landslide at 172 landslide occurred sites in 23 city and county of Gyeongsangbuk-do Province and analyzed what factors effected landslide occurrence quantity using the multiple statistics of quantification method(Ⅰ). The results of analysis, factors affecting landslide occurrence quantity were shown in order of slope position, slope length, bedrock, aspect, forest age, slope form and slope. And results of the development of LHAT for predict mapping of landslide-susceptible area in Gyeongsangbuk-do Province, total score range was divided that 107 under is stable area(Ⅳ class), 107～176 is area with little susceptibility to landslide(Ⅲ class), 177～246 is area with moderate susceptibility to landslide(Ⅱ class), above 247 area with severe susceptibility to landslide(Ⅰ class). According to LHAT, this research built landslide attribute database and made 7 digital theme maps at mountainous area located in Goryeong Gun, Seongju-Gun, and Kimcheon-City. The results of prediction on degree of landslide hazard using environmental information system, area with little susceptibility to landslide(Ⅲ class) occupied 65.56% and severe susceptibility to landslide(Ⅰ class) occupied 0.51%.

게임 환경에서의 학습은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 그러나, 학습이 게임에서 만족스러운 결과를 산출하기까지는 많은 학습 시간이 요구된다. 이러한 점을 개선하기 위하여 학습시간을 단축시킬 수 있는 방법론들이 필요하다. 본 논문에서는 예측 정보를 이용한 Q-학습의 성능개선 방안을 제안한다. Q-학습 알고리즘에서는 Q-테이블의 각 상태별 선택된 액션을 참조한다. 참조한 값은 예측 모듈의 P-테이블에 저장되고, 이 테이블에서 출연 빈도가 가장 높은 값을 찾아 2차 보상 값을 갱신할 때 활용한다. 본 연구에서 제시한 방법은 상태내의 전이가 가능한 액션의 수가 많을수록 성능이 높아짐을 확인하였다. 또한 실험결과로 실험 중반 이후부터 제안한 방식이 기존 방식보다 평균 9%의 성능 향상을 보였다.

중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서

최근 정확한 대기오염 및 황사이동예보를 위하여, 대기역학모형과 확산모형의 결합을 통한 수치실험이 실시되고 있다. 본 연구에서는 3차원 대기역학모형( RAMS)과, 확산모형(PDAS)에 사용되는 기상장의 시간분해능이 대기확산장에 미치는 영향을 조사하였다. 그리고 여러 가지 시간분해능의 기상자료를 확산모형에 적용하여 황사입자의 분포 특성과 차이를 수치실험을 통하여 비교분석하였다. 수치실험 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1) RAMS에 의한 바람장 예측결과, 지면과 상층의 바람장이 동조될 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있다. 상하층의 바람장이 동조되지 않을 경우 황사의 예측은 황사의 상승고도예측과 밀접하게 관련된다. 2) 황사의 연직분포에서 초기에는 상층의 황사가 먼저 이동을 하게 되며, 시간이 지남에 따라 하층의 황사도 이동을 시작한다. 본 연구에서는 최고 고도 3.9km 까지 도달한다. 3) 수치실험에서 초기(24시)의 경우, 시간해상도에 따른 확산의 차이는 크지 않다. 그러나 시간이 경과함에 따라 입자확산분포의 차이가 크게 나타난다. 4) 3시간 이하의 높은 시간해상도의 경우, 입자분포의 차이가 크지 않다. 그러나 6시간보다 간격이 큰 자료를 이용할 경우, 황사입자분포의 양적측면에서 큰 차이를 나타내며, 밀도 분포의 차이에 일정한 경향성을 가진다 5) 입력 바람장의 시간분해능이 작은 경우 즉 입력시간 간격이 큰 경우, 황사입자는 지역의 주풍성분(동아시아의 경우 편서풍)을 따라 분포한다. 그러나 시간분해능이 큰 경우, 중규모적인 기상현상을 잘 재현되며, 여기에 의하여 주풍의 직각성분인 남북성분의 효과가 크게 나타난다. 이상의 결과에서 확산모형의 입력자료로 사용되어지는 바람장은 보고자하는 기상현상을 잘 표현할 수 있는 시간분해능 내의 자료를 이용하여야하며, 이를 무시할 경우 입자의 농도예측에 많은 오차를 발생시킬 수 있다. 그러므로 확산예보에 앞서 시간분해능에 관한 검증이 필요하다고 판단된다.

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 기상예보정보를 활용한 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분할에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy Clustering)

본 실험의 목적은 네 가지의 자극속도와 세 가지의 자극제시범위가 예측타이밍 반응시에 일어나는 안구운동의 개시시간, 범위, 기간, 속도, 그리고 빈도에 미치는 영향을 분석함으로써 예측타이밍의 저변에 있는 시각적 정보처리과정과 제어기전을 연구하는 것이다. 12명의 피험자들이 다양한 자극속도 및 자극제시범위 조건에서 예측타이밍 반응을 수행하였으며, 각 반응마다 항상오차와 절대오차, 그리고 안구운동유형을 측정하였다. 다양한 과제상황에서 측정된 반응의 정확성은 자극속도가 빠를수록, 그리고 자극제시범위가 좁을수록 감소되었다. 하지만 안구운동유형은 자극속도에만 민감한 것으로 밝혀졌으며 자극제시범위에 따른 차이는 보이지 않았다. 자극속도가 빨라질수록 첫 번째 단속성 안구운도의 개시시간은 감소되었으며 크기는 증가되었다. 반응시에 일어난 전체 단속성 안구운동의 평균속도 역시 자극속도가 빠를수록 증가되었으나, 단속성 안구운동의 빈도는 자극속도가 느릴수록 증가되었다. 이러한 결과는 예측타이밍 반응시에 일어나는 안구운동의 유형이 주어진 과제상황에서의 효율적인 정보처리를 위해 제어체계가 선택하는 전략을 반영하며 요구되는 반응의 정확성과 직접적으로 관련됨을 시사한다.