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There is no data.
신상현
2021 / 형사소송 이론과 실무
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This study utilized water quality data from domestic water treatment plants, classifying groups based on statistical correlation and comparing the outlier detection performance of distance-based and Isolation Forest techniques. The Isolation Forest technique was found to detect outliers over a wider range than the distance-based technique, with minimal performance changes observed with variations in machine learning data.
Data assimilation for atmospheric, oceanic and hydrologic applications
Statistical methodes in water resources
Statistical methods in water resources
Statistical methods for the assessment of point source pollution : proceedings of a Workshop on Statistical Methods for the Assessment of Point Source Pollution, held in Burlington, Ontario, Canada
Innovations in remote sensing and photogrammetry
Molecular evolution : producing the biochemical data.
Forest-water interactions
Remote sensing of wetlands : applications and advances
Spatial modeling in forest resources management : rural livelihood and sustainable development
The normalized difference vegetation index
Data assimilation for atmospheric, oceanic and hydrologic applications.
The water of the Jordan Valley : scarcity and deterioration of groundwater and its impact on the regional development
Analysis of water resource systems
Data science for supply chain forecasting
Analysis of biogeochemical cycling processes in Walker Branch Watershed
Satellite monitoring of inland and coastal water quality : retrospection, introspection, future directions
Advances in time series methods and applications : the A. Ian McLeod festschrift
Regionalization of watersheds : an approach based on cluster analysis
Ghaemi E.,Tabesh M.,Krampe J.,Nazif S. · 2022
International Journal of Environmental Science and Technology
Sangjin Yun; Jongeun Kim; Seon-Ha Chae; Sukmin Yoon; No-Suk Park · 2018
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
Chen, J.-R.; Yang, R.-Z.; Xu, Y.-D.; Li, T.-T.; Sun, Z.-P. · 2025
Applied Geophysics
Zheng W.,Lan R.,Zhangzhong L.,Yang L.,Gao L.,Yu J. · 2023
Agronomy
Guo W.,Huang L.,Li Y.,Luo W. · 2026
Water Switzerland
Chen, W.-R.; Yun, Y.-H.; Wen, M.; Lu, H.-M.; Zhang, Z.-M.; Liang, Y.-Z. · 2016
Analytical Methods
이은지, 박정수 · 2025
한국물환경학회지
Ashchepkov, V.; Byallovich, D.; Skliarov, V. · 2024
UKRAINIAN METROLOGICAL JOURNAL
정광준, 이수민, 한종윤, 정은혜, 송재영, 김도환, 박정수, 김현준 · 2026
상하수도학회지
박상수, 박노석, 김성수, 조귀래, 윤석민 · 2021
대한환경공학회지
Semenova, N. K.; Zakharova, E. A.; Krylenko, I. N.; Sazonov, A. A. · 2024
Cosmic Research
Borrohou, Sanae; Fissoune, Rachida; Badir, Hassan · 2023
Journal of Smart Cities and Society
Fernández Á.,Bella J.,Dorronsoro J.R. · 2022
Neurocomputing
Koren O.,Koren M.,Peretz O. · 2023
Engineering Applications of Artificial Intelligence
Ayadi A.,Ghorbel O.,BenSalah M.S.,Abid M. · 2019
Computer Networks
Uddin MG; Rahman A; Rosa Taghikhah F; Olbert AI · 2024
Water research
강성원, 박정희 · 2024
멀티미디어학회논문지
Mensi A.,Bicego M. · 2021
Pattern Recognition
Buschjäger S.,Honysz P.J.,Morik K. · 2022
International Journal of Data Science and Analytics
Wang, Hongzhi; Bah, Mohamed Jaward; Hammad, Mohamed · 2019
IEEE ACCESS
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 교과에서는 능동적인 수질제어기법으로 활용되고 있는 난류제트에 관하여 집중적으로 연구한다. 난류부력제트의 혼합이론에 대해 심도 있게 연구하고, 나아가서 하·폐수 및 온배수의 방류를 위해 사용되는 수중방류시스템에 관하여 취급한다. 또한 난류부력제트의 혼합거동을 예측할 수 있는 수학적 모형을 제시하고, 이의 해를 구하기 위한 해석적 및 수치 해석적인 방법을 논의한다.전선 / 대학원
유역의 수질을 유지하고 이상적인 수질환경을 창출하기 위해서는 전통적인 선적인 관리로부터 면적인 관리로의 패러다임의 변화가 요구된다. 따라서 유역전체를 대상으로 하는 관리방법과 기술의 개발 및 올바른 적용방법의 모색이 필수적이다. 본 과목에서는 수질환경의 관리에 있어서 각국의 수질기준의 규제현황을 비교하고, 생활계, 공업계 등의 오염원에 대한 대책, 비점오염원에 대한 대책을 연구한다. 최근의 동향으로 떠오르고 있는 빗물의 관리, 유역주민에 의한 대책과 정보기술을 이용한 유역환경관리수법에 대해서도 강의한다.전선 / 대학원
본 강좌의 학습목표는 조림, 간벌이나 개벌, 임도 개설 등의 인위적인 활동이 산림유역의 수문 및 수질과정에 미치는 영향을 정량적으로 평가하는 것이다. 산림유역의 수문순환을 정량적으로 평가하기 위한 식생에 의한 강우차단, 증발 및 증산, 토양중의 수분이동, 지표유출 및 지하수유출 등에 대하여 이론적 고찰을 시도한다. 그리고 이와 더불어 유역관리기법, 수변수문학 및 산지수문학 등의 분야에 대하여 학습한다. 또한, 산림유역의 효율적 관리를 위한 산림유역 모델링의 역할과 기능, 산림유역 모델링의 종류와 적용 사례, 매개변수의 선정 등에 대하여 다룬다.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
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
자연과 공학적 물 시스템에 존재하는 오염물질은 인체 건강과 생태계에 위해 영향을 끼친다. 이러한 수질오염물질을 효과적으로 관리하기 위해서는 수질오염물질 모니터링 기술의 작동 원리와 모니터링을 통해 수집된 데이터의 해석 방법론에 대한 이해가 필요하다. 이 교과목의 목표는 이론 강의와 실습을 통해 이러한 주제에 대한 대학원생의 이해를 향상시키는 것이다. 이 교과목은 개설학기별로 [검출 및 정량], [자료 해석]과 같은 특정한 부제를 달아 운영된다. [검출 및 정량]을 부제로 하는 학기에는 수질오염물질의 검출과 농도 결정을 위한 시료 처리, 기기분석, 자료분석 방법에 대해 학습하고, 특정 분석법의 검출한계, 정량한계, 신뢰성을 평가하는 실습을 실시한다. [자료 해석]을 부제로 하는 학기에는 수질 자료를 통계적으로 분석하는 방법론, 머신러닝과 주성분 분석을 이용한 수질 빅데이터의 해석 방법론 등을 학습하고, 실제 수질 자료를 통계적으로 분석하고 자료 기반 수질 예측모델을 구축하는 실습을 실시한다.전선 / 대학원
해양의 저서환경 특성과 이에 따른 해양저서생물의 반응 및 적응양상을 이해하는 것을 목적으로 한다. 조석환경에 따라 상·중·하부 조간대, 저질특성에 따라 니질·사질·암반환경 등으로 구분하여 각 저서환경의 특성을 파악하고, 종조성, 분포특성, 생물반응 및 기능의 상호관계를 탐구한다. 아울러 해양저서생물의 군집 구조를 기술하는 제반 수리·통계적 방법론을 습득한다.전선 / 학사
지리학의 여러 연구과정에 대한 계량적 분석기법의 적용에 대한 기초를 학습하며 원격탐사를 이용해 토지에 대한 정보의 수집, 분류 및 분석방법을 연구한다. 이를 위해 지리적 정보의 축적 및 분석에 요구되는 원격탐사 자료의 해석 및 통계적 자료처리 기법을 익힌다.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 / 학사
이 과목은 산림을 구성하는 요소를 그 규모에 따라 임목, 임분 및 산림으로 구분하여 각 규모에 적합한 inventory 조사의 개념과 적용 방법을 공부한다. 이를 위해 기초 산림통계 분석기법 및 임분측정기법의 이론적 배경을 공부하고, 실습을 통해 실무적 능력을 배양한다. 아울러 SFM 구현을 위한 산림평가의 개념과 산림의 탄소흡수 등 현재 사회가 필요로 하는 자원의 평가 방식을 적용하기 위한 새로운 ICT 기반 측정 기술과 활용 체계에 대해 공부한다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.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 / 학사
에너지 수요 급증, 탄소중립, 환경 문제 등으로 인해 에너지 생산 및 사용의 효율성이 보다 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 에너지 생산 및 사용의 효율성을 향상시킬 수 있는 데이터 사이언스 기법을 학습한다. 데이터 사이언스는 자료에 숨겨진 유의미한 패턴을 여러 분야의 기법을 사용하여 찾아내는 분야이다. 본 교과목에서는 대표적인 데이터 사이언스 기법인 주성분 분석, 다차원 척도법 등의 차원축소 기법, k-means 클러스터링, 밀도기반 클러스터링 등의 클러스터링 기법, 딥러닝, Support Vector Machine 등의 기계학습 기법을 학습한다. 학습한 데이터 사이언스 기법들을 에너지 데이터에 대해 특성 추출 및 분류, 이상현상 탐지 및 분류, 수요 및 가격 예측, 개발 계획의 신속한 최적화 등 다양한 문제에 적용하는 실습을 수행한다.전선 / 학사
이 교과목은 지역공간에서 농업 및 농촌 활동에 따른 수질 및 대기 환경에 대한 영향을 미치는 기작과 이를 최소화하기 위한 공학적인 원리에 기반한 최적 관리기법에 대해 공부한다. 이를 바탕으로 농업의 수질/수생태, 온실가스 배출 기작에 대한 공학적 이론에 수리/수문학의 원리를 접목하여 수리-수질-수생태를 연계한 하천 서식처 적합성 평가기법에 대해 배우고, 작물재배에 따른 온실가스 배출과 최적 관리기법에 대해 공부한다. 이를 통해 하천 및 지역환경 지속가능한 관리를 위한 현장 특성을 고려한 공학적 해법을 도출하는 역량을 키운다.전선 / 대학원
수계와 광역지역 및 폐기처리시설에 관계되는 수질관리의 방향과 계획 등의 내용이 포함된다. 수계에 대한 수질기준의 설정과 이 기준을 달성시킬 수 있는 수질부하의 삭감방법과 수계계획의 조건에 부합되는 방법을 이해케 하고 폐수처리기법을 평가하여 지역특성에 알맞은 방법을 선택할 수 있는 능력을 개발하도록 한다.전선 / 학사
본 강의에서는 학생들이 산림 조사 및 생태 자료를 수집, 분석하는 종합적인 능력을 키울 수 있도록 기초통계, 샘플링, 실험설계, 사회통계, 산림경관 관련 자료 해석 등을 다룬다. 이 교과목에서는 산림과학 학생들에게 산림에서 보는 통계자료 해석과 수학적 분석의 실질적인 지식과 이해, 그리고 보전과 필요한 설계에 대한 적절한 의사결정력을 도우면서 동시에 문제 해결 방법론으로 산림에서 접하는 실질적인 연구에서 수집된 자료를 다루면서 분석능력을 키우고자 한다. 학생들은 R과 같은 통계프로그램, 엑셀, 데이터베이스, 기타 응용프로그램을 통해 문제를 해결하는 방법을 터득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
조사료는 가축의 기본적인 영양공급원으로 중요성을 지니고 있다. 대부분의 지역에서의 조사료 생산의 기본은 비슷하다. 그러나 생산성, 효율 등에 있어서는 큰 차이가 난다. 사실 많은 요소들이 조사료 생산 및 이용의 성공에 영향을 준다. 즉 모든 조사료 생산 상황에 맞는 계획은 없다. 따라서 조사료를 생산하기 전에 다양한 요인들(토성, 지형, 자본, 노동력 등)을 고려해야 한다. 이 강의는 조사료의 중요성과 전세계적으로 이용되고 있는 조사료 초종별 형태적 특성을 소개하여 조사료에 대한 이해를 높이고 생산, 가공 및 이용 기술을 살펴보고 조사료의 전반적인 시장상황과 추후 전망을 제시한다.전선 / 학사
데이터에 대한 탐색과 통계적 탐구를 수행하는 방법을 배운다. 데이터의 종류와 특성을 이해하고, 적절한 시각화와 분석을 통해 데이터에 숨은 정보를 찾아내고 근거에 기반을 둔 합리적인 의사결정을 하는 방법을 배운다. 데이터에 존재하는 관계성을 찾아 수학적으로 모델링하는 방법으로써 상관관계의 분석과 회귀분석, 클러스터링 기법 등을 배운다. 데이터를 이용한 통계적 탐구를 지도하는 방법을 배운다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.