http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
SWAT모형을 이용한 수변완충지대 설치에 따른 장단기유출 특성 평가
문종필 ( Jongpil Moon ),김태철 ( Taicheol Kim ),이성현 ( Sunghyoun Lee ),권진경 ( Jinkyung Kwon ),류지철 ( Jichul Ryu ),임경재 ( Kyoungjae Lim ) 한국농공학회 2010 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2010 No.-
본 연구에서는 수변완충지대를 설치하므로써 발생할 수 있는 홍수유출과 같은 단기유출과 지하수유출을 포함하는 장기유출의 변화에 대한 연구를 수행하였으며 수변완충지대의 크기와 적용식생인 상록수와 낙엽수에 따른 장단기 유출특성변화를 갑천유역의 회덕지점에 SWAT 모형을 이용하여 분석하였다. 수변완충지대의 실험을 위한 적정규모인 100m와 상록수, 낙엽수를 각각 적용하였을 경우 지하수유출량은 상록수 5% 저감, 낙엽수 2% 저감 되었으며 80mm이상의 강우에 대한 단기(홍수)유출량은 상록수 11%, 낙엽수 2% 저감이 되는 것으로 나타났으며 상록수를 식재한 수변완충지대가 단기(홍수)유출을 줄이고 지하수유출을 늘려 수자원의 이용측면에서 유리한 것으로 나타났다. This study was performed to estimate changes on runoff and streamflow charateristics depending on the size and tree spiecies of applied riparian buffer zone to Gapcheon watershed. SWAT model was used for the estimation of runoff and streamflow for Hoeduck Waterlevel observatory which was associated with model calibartion and validation site as the final outlet of Gapcheon watershed. The result shows that the total streamflow volume reduced by 5 % with evergreen tree and by 2 % with deciduous tree on the condition of 100 m of riparian buffer zone fixed as the proper size for experiment. Flood ruoff volume caused by over 80mm/day rainfall reduced by 11 % with evergreen tree and by 2 % with deciduous tree on the condition of 100 m of riparian buffer zone. In conclusion, evergreen is proved to be optimal condition for reducing flood runoff volume during storm events and increasing the baseflow volume of longterm streamflow.
실내 환경에서 Chirp Emission과 Echo Signal을 이용한 심층신경망 기반 객체 감지 기법
남현수,정종필,Nam, Hyunsoo,Jeong, Jongpil 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.3
인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다. Humans mainly recognize surrounding objects using visual and auditory information among the five senses (sight, hearing, smell, touch, taste). Major research related to the latest object recognition mainly focuses on analysis using image sensor information. In this paper, after emitting various chirp audio signals into the observation space, collecting echoes through a 2-channel receiving sensor, converting them into spectral images, an object recognition experiment in 3D space was conducted using an image learning algorithm based on deep learning. Through this experiment, the experiment was conducted in a situation where there is noise and echo generated in a general indoor environment, not in the ideal condition of an anechoic room, and the object recognition through echo was able to estimate the position of the object with 83% accuracy. In addition, it was possible to obtain visual information through sound through learning of 3D sound by mapping the inference result to the observation space and the 3D sound spatial signal and outputting it as sound. This means that the use of various echo information along with image information is required for object recognition research, and it is thought that this technology can be used for augmented reality through 3D sound.
A Study for improvement of identification test in The Korean Pharmacopoeia
Ji Won Kim,Kwang Moon Lee,Younhyoung Lim,Jongpill Lee,Young Hoon shim,Minjung Cho,Sun Hee Kim,Jaesuk Yun,Peol A Kim,Lan Choi,Ho Kim,Nam Hee Kim,Jung Hyun Kim,Chong Ryun Chon,Shin Jung Kang,Bo Kyung Ch 한국에프디시규제과학회(구 한국에프디시법제학회) 2013 한국에프디시법제학회 학술대회 Vol.2013 No.1
상추재배를 위한 시설하우스 배액의 비효평가 - 무기태 질소를 중심으로 -
윤성욱 ( Yun Sung-wook ),임주미 ( Lim Ju-Mi ),문종필 ( Moon Jongpil ),장재경 ( Jang Jaekyoung ),박민정 ( Park Minjung ),손진관 ( Son Jinkwan ),이현호 ( Lee Hyun-ho ),서효민 ( Seo Hyomin ),최덕규 ( Choi Duk-Kyu ) 한국농공학회 2021 한국농공학회논문집 Vol.63 No.4
The feasibility of HWS for agricultural use was analyzed through a crop cultivation test to utilize the hydroponic waste solution (HWS) generated from the nutriculture greenhouse. The fertilizing effect of HWS was assessed on the basis of the inorganic nitrogen (N) mostly existed in HWSs, and nitrogen (urea) fertilizer. Lettuce was selected as the target crop influenced by the soil treatment and also for the crop cultivation test. Thus, the change in growth characteristics of lettuce and that in chemical characteristics of the soil were investigated. In terms of the growth of lettuce, the C control group with 70% nitrogen (urea) fertilizer and 30% HWS and the D control group with 50% nitrogen (urea) fertilizer and 50% HWS were more effective than the practice control group (B) with 100% nitrogen (urea) fertilizer. The results of this study confirmed the combined applicability of the chemical fertilizer and HWS for crop cultivation. Because NO3-N present in HWS has a high possibility of leaching into the soil, its applicability as a fertilizer has been considered to be relatively low in Korea. However, if an appropriate mixing ratio of urea fertilizer and HWS could be applied, the problems associated with leaching of nitrate nitrogen could be reduced with beneficial effects on crop cultivation. Thus, future studies are required on the treatment effect of HWS with repeated cultivation, impact assessment on the surrounding environment, and appropriate fertilization methods using nitrogen (urea) fertilizer and HWS. These studies would facilitate the sustainable recycling of HWS.
KIM, Kanghyun,BU, Youngmin,JEONG, Seungil,LIM, Jongpil,KWON, Youngan,CHA, Dong Seok,KIM, Jinmo,JEON, Sora,EUN, Jaesoon,JEON, Hoon Japan Society for Bioscience, Biotechnology, and A 2006 Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry Vol.70 No.8
<P><I>Abies koreana</I> Wilson (<I>A. koreana</I>) is a shrub or broadly pyramidal evergreen tree endemic in the mountainous regions of South Korea. We obtained the essential oil (EO) from alpine needle leaves of <I>A. koreana</I> by the supercritical fluid extraction (SFE) method. EO was analyzed by gas chromatography–mass spectrometry (GC–MS), and 68 compounds were identified constituting 95.66% of the oil. The major components were elemol (11.17%), terpinen-4-ol (9.77%), sabinene (8.86%), 10(15)-cadien-4-ol (7.16%), α-terpineol (6.13%), α-pinene (6.07%) and γ-terpinene (4.71%). To investigate the memory-enhancing effects, we conducted a passive avoidance test using a scopolamine (1 mg/kg, ip)-induced amnesia mouse model. A peritoneal injection of EO from <I>A. koreana</I> (100 mg/kg) showed a memory enhancing effect of 72.7% compared with the control. These results suggest that EO of <I>A. koreana</I> may be a useful therapeutic agent against such amnesia-inducing diseases as Alzheimer and vascular dementia.</P>
봉곡천 유역의 Auto-Calibration을 위한 SWAT-CUP의 적용
류지철 ( Ji Chul Ryu ),강현우 ( Hyunwoo Kang ),김남원 ( Nam Won Kim ),문종필 ( Jongpil Moon ),장원석 ( Won Seok Jang ),이지원 ( Jiwon Lee ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국농공학회 2010 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2010 No.-
다양한 유역 단위 모형 중 SWAT 모형은 GIS 기반의 모형으로 강수에 따른 유출 및 비점오염원의 발생 및 거동의 시간적 공간적 변화를 분석하기 때문에 널리 이용되고 있다. 하지만 모형의 정확성을 높이기 위해서는 실측 데이터와의 보정 과정이 필수적으로 필요하다. 최근 SWAT 모형을 자동으로 보정 하는 모듈이 개발되어 사용자의 편의를 제공하였지만 SWAT 모형의 자동 보정 시스템은 다양한 알고리즘을 사용할 수 없고, 다양한 매개변수를 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 하지만 이와 다르게 다섯 종류의 다양한 알고리즘을 사용하면서 SWAT 모형의 매개변수를 모두 적용 할 수 있는 SWAT-CUP (Abbaspour, 2007)이 개발되었다. 본 연구에서는 SWAT 모형의 자동 보정 툴인 SWAT-CUP 시스템의 네 가지 알고리즘을 이용하여 SWAT 모형의 유량 및 수질을 자동 보정하고, 보정 결과를 평가하였다. 보정 결과, 각각의 알고리즘 마다 NSE 및 R<sup>2</sup>의 차이는 거의 없지만 P-factor의 차이는 0.26에서 0.59까지 차이가 나는 것으로 분석 되었다. P-factor는 95% 예측 불확실성에 실측 데이터가 포함되는 비율로써 본 연구에서는 기존 SWAT 모형의 자동 보정에서 많이 쓰이는 ParaSol 알고리즘의 P-factor가 가장 낮았고 PSO 알고리즘의 P-factor 가 65%로 가장 높았다. 따라서 SWAT 모형의 자동 보정 시 P-factor를 고려하여 자동 보정을 하는 것이 필요할 것이라 판단되며. 본 연구의 결과는 유역 모형의 자동 보정 툴의 적용성을 평가하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.