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유숙현, 권희용
2013 / 멀티미디어학회논문지
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본 연구에서는 퍼셉트론 신경망(PNN)과 비음수 최소 제곱법(NNLS)을 이용한 대기 오염 물질 추적 모델을 제안합니다. 측정된 대기 오염 값과 화학 수송 모델링을 통한 각 발생원의 기여 농도를 기반으로 각 발생원으로부터의 대기 오염 물질 배출량을 추정하고 추적하며, NNLS를 사용한 추정이 PNN보다 측정값에 더 근접한 결과를 보였습니다.
Air pollution modeling and its application XVII
Atmospheric modeling
Air pollution
Integrated air quality management : Asian case studies
Air pollution modeling and its application
Air pollution modeling and its application XIII
Computer treatment of large air pollution models
Air pollution modeling and its application XII
Air pollution modeling and its application III
Environmental meteorology : proceedings
Exploring the atmosphere by remote sensing techniques
Air pollution modeling and its application IV
Economic instruments for air pollution control
Air pollution modeling and its application XVIII
Air pollution modeling and its application XIX
Air pollution modeling and its application XI
Air quality modeling system II
Air pollution modeling and its application XX
Air pollution modeling and its application X :: edited by Sven-Erik Gryning and Millán M. Millán.
멀티미디어학회논문지
유숙현; 권희용멀티미디어학회논문지
유숙현; 구윤서; 권희용멀티미디어학회논문지
유숙현, 구윤서, 권희용Atmospheric Environment
Bieringer, P.E.; Annunzio, A.J.; Young, G.S.; Rodriguez, L.M.; Vandenberghe, F.; Haupt, S.E.Atmospheric Environment
Berrocal V.J.,Guan Y.,Muyskens A.,Wang H.,Reich B.J.,Mulholland J.A.,Chang H.H.Atmospheric Environment
Wang, Z.; Lu, Q.-C.; Wang, D.; Peng, Z.-R.; Lu, F.; He, H.-D.Environmental Pollution
Tzanis C.,Alimissis A.,Philippopoulos K.,Deligiorgi D.Environmental and Ecological Statistics
Ding C.,Wang G.,Zhang X.,Liu Q.,Liu X.Management of Environmental Quality: An International Journal
Schornobay-Lui E.,Alexandrina E.C.,Aguiar M.L.,Hanisch W.S.,Corrêa E.M.,Corrêa N.A.Atmospheric Environment
Yu M.,Cai X.,Song Y.,Wang X.Geoscientific Model Development
Huang L.,Liu S.,Yang Z.,Xing J.,Zhang J.,Bian J.,Li S.,Sahu S.K.,Wang S.,Liu T.Y.Expert Systems with Applications
Lee, Young Su; Choi, Eunhwa; Park, Minjae; Jo, Hyeri; Park, Manho; Nam, Eunjung; Kim, Dai Gon; Yi, Seung-Muk; Kim, Jae YoungAtmospheric Environment
Wei P.,Ning Z.,Westerdahl D.,Fat Lam Y.,Louie P.K.K.,Sharpe R.,Williams R.,Hagler G.Atmospheric Pollution Research
Zhang L.,Tian X.,Zhao Y.,Liu L.,Li Z.,Tao L.,Wang X.,Guo X.,Luo Y.Atmospheric Pollution Research
Yang J.,Yan R.,Nong M.,Liao J.,Li F.,Sun W.Environmental Pollution
Kow P.Y.,Chang L.C.,Lin C.Y.,Chou C.C.K.,Chang F.J.Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology
Henneman L.R.F.,Dedoussi I.C.,Casey J.A.,Choirat C.,Barrett S.R.H.,Zigler C.M.Korean Journal of Chemical Engineering
유창규, Min Han Kim, Yong Su Kim, JungJin Lim, Jeong Tai Kim, 성수환JOURNAL OF ENVIRONMENTAL RADIOACTIVITY
Eslinger, Paul W.; Schrom, Brian T.Atmospheric Pollution Research
Ren Y.,Wang S.,Xia B.전선 / 대학원
대기난류 및 대기 경계층(혹은 미기상학)의 지식을 이용하여 실제대기에서 각종오염 물질이 어떻게 확산되고 수송되어 가는 지를 추정할 수 있는 모델 및 그 방법론에 대하여 강의한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 환경공학 분야를 전공하거나 관심을 갖고 있는 대학원생들을 위하여 무기 및 유기물질로 오염된 하천, 호수, 토양, 그리고 지하수에서 오염물질의 이동, 흡착, 분해와 관련된 환경모델의 원리, 지식, 그리고 모델 적용을 다룬다. 이 강좌에서 다룰 주요 주제는 이동현상, 화학반응 동역학, 평형 화학물질 모델링, 호수의 부영양화, 하천에서 전통적인 오염물질, 독성 유기화학물질, 미량금속 모델링, 지하수 오염 등이다.전선 / 대학원
대기에서의 오염물질의 발생, 대기에서의 반응, 이동?확산의 원리와 대기오염도 예측기법, 대기오염방지기법에 관한 기본이론을 소개하고 이를 대기관리에 응용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
대기오염물질의 이동, 확산을 거친 후의 대기오염도를 예측하는 기법과 실제 적용하는 방법을 배우며 전산모형들을 이용하여 이를 익힌다.전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 대학원
본 강좌는 다양한 머신러닝기법을 활용한 기후환경데이터 분석 방법을 소개한다. Linear regression, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, LightGBM 등과 같은 지도 학습 기법에 더불어,K-mean clustering, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition,Self-Organizing Map (SOM) 등의 비지도 학습 머신러닝 기법들의 구동 원리를 파악할 수 있는 이론 강의와, 이 중 일부를 활용한 실습 과정으로 구성된다. 다양한 머신러닝 기법 기반의 데이터 분석 방법을 비교함으로서 머신러닝 기법들의 장단점을 파악할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 대학원
기후변화와 탄소중립은 이 시대의 화두이다. 이 수업에서는 기후변화의 원인과 그 영향을 과학적으로 이해하고, 이를 바탕으로 탄소중립을 달성하기 위해 어떤 사회적, 경제적, 과학기술적, 정책적 방안이 필요한지 배운다. 이를 통해 우리나라를 넘어 전 세계적인 기후변화 문제를 해결할 수 있는 다양한 방안을 융복합적으로 탐구한다.전선 / 대학원
농촌지역과 논, 밭으로부터의 유사 및 비료물질, 농약 등 비점오염 물질의 부하, 운송, 유달 과정을 논의하고, 주요오염물질에 대한 운송과정에 영향을 미치는 인자들의 관계를 설명한다. 또한, 비점오염의 저감 방안을 살펴보고, 그 특징과 효과를 학습한다. 최적관리기법의 종류와 특징, 적용방법 등에 대하여 고찰한다. 토양유실추정 프로그램 RUSLE2와 비점오염 모델 WEPP, EPIC, CREAMS, AGNPS, SWAT 등 모델 개요와 특징을 소개하고, 입력매개변수의 추정 방법을 학습하고, 시험 포장 및 유역에 적용하여 결과를 논의한다. 지리정보시스템 등을 이용한 비점오염 모형의 매개변수 추정과 응용에 대한 최신연구동향 등을 살펴본다. 본 강좌에서는 강의 및 토론 중심으로 진행하며, 과제물 학습을 통한 강좌내용에 대한 실제 응용력을 높이도록 한다.전선 / 대학원
대기 및 생활 환경 내 주요 현상들은 이해하기 위한 다양한 최신의 미량 원소 및 실시간 분석 기술 (MS & Chrom. techniques) 들의 물리 화학적 원리등을 소개하고자 한다. 뿐만 아니라 해당 기술들의 적용 분야. 데이터의 활용 범위, 장점 및 한계등에 대해 소개하여, 기기 활용의 능력을 배양하고자 한다. 또한 실제 측정을 통해 얻어진 데이터를 분석함으로써, 필요한 프로그래밍, 결과 도시법등의 데이터 분석법등의 기술을 익힘으로써, 데이터 해석의 기본을 습득할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
대기 환경 내 미량 물질의 화학적 특성 및 화학반응에 의해 일어나는 대기 중 물질의 생성 및 소멸을 포함한 화학적 변환과정을 다루도록 한다. 특히 인간의 활동의 의해 배출된 물질이 대기 환경을 어떻게 변화 시키는지에 관하여 화학적 관점 (광화학, 반응속도론, 열역학 등) 으로 다룰 예정이다. 대기 오염, 기후 변화, 스모그와 같은 최근의 대기 환경문제에 적용하여 이를 화학적으로 이해 할 수 있는 연구 능력을 배양 하고자 한다.전선 / 대학원
일반적으로 공기유동을 분석하는 대표적인 방법으로는 실험적, 이론적, 그리고 수치적인 방법으로 알려져 왔다. 환기 등 농업관련 공기유동분석을 위한 현장실험은 매우 많은 어려움이 따르게 되는데, 이를 보완하고 정확한 유동장 데이터를 확보하기 위하여 여러 간접적 방법들이 개발되고 있고 또한 현장에서 적용되고 있다. 이러한 대표적인 공기유동분석 기술로는 풍동, 입자추적을 통한 유동장 측정기술 (PIV), 그리고 전산유체역학 (CFD) 등이 있다. 본 강좌에서는 이들을 농업적 연구, 특히 대기환경, 시설환기 및 냉난방시스템 설계 등의 연구에 적용할 수 있는 기술 및 관련 이론들을 가르치고자 한다.전선 / 학사
기후변화로 인한 재난(홍수, 폭염 등)을 그린인프라를 활용하여 저감하는 기초이론 및 설계기법을 학습한다. 도시홍소와 관련된 수문학적 개념을 이해하고, SWMM(Storm Water Management Model)을 이용한 근거기반의 그린인프라계획 및 설계법을 학습한다. 또한 도시열섬의 개념과 대응 방안을 학습하고, 전산유체역학을 활용한 그린인프라와 그레이인프라의 상호작용 분석 및 도시에 최적화된 인프라설계를 실습한다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
기후변화와 대기오염은 서로 연계된 현상이며, 해결에 있어 온실가스와 대기오염물질의 배출관리가 매우 중요하다. 에너지와 자원의 소비활동은 온실가스와 대기오염물질을 동시에 발생시키므로 기후변화 완화정책과 대기오염 저감정책은 동시저감 효과가 나타나고, 동시편익 효과를 노릴 수 있다. 본 과목에서는 최근 IPCC나 선진국에서는 시도되고 있는 기후변화와 대기오염의 통합관리를 위해, 1. 에너지, 기후/대기정책, 배출인벤토리, 대기모델링, 인체피해등에 대한 이론과 사례를 학습하고, 2. 통합평가 모형의 실습과 연구 프로젝트 수행을 통해 실질적인 운영 경험을 함양하고자 한다.전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.전선 / 대학원
환경규제와 탄소감축 문제가 강화됨에 따라 선박 및 해양시설에도 환경오염물질(NOx, SOx 배출 등) 저감, 온실가스(CO2) 저감, 차세대 연료(LNG, LPG, 수소 등)공급 시스템 등의 다양한 공정 시스템(process systems)이 요구되고 있다. 본 교과목에서는 선박 및 해양시설에 적용 가능한 환경오염물질 배출저감 공정, 온실가스 저감 공정, CCUS (carbon capture, utilization and storage) 공정, LNG, 수소 등 저온 연료 액화, 저장 및 공급 시스템에 대해서 학습하고, 그 핵심이 되는 공정 설계 기법에 대해서 배운다. 나아가 공정 모사 프로그램을 이용한 프로젝트 수행을 통하여 이를 구체화하고 그 경제성을 평가하는 기법을 습득한다.전선 / 대학원
현대사회에서 발생되는 다양한 폐기물의 발생원과 지속가능한 관리를 위한 공학적 기법의 원리와 응용, 제도적 정책적 이해를 강의 목표로 한다.