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본 연구에서는 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 방식을 이용하여 산악 지역의 토양수분 값을 추정하였다. 추정 결과는 기상 변수(5일 평균 강수량, 5일 이전 강수량, 누적 강수량) 및 DEM에 민감하게 반응했으며, DNN 기반 토양수분 추정 방식이 기상 및 지표면 정보를 활용하여 토양수분 값을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.
Vegetation, water, humans and the climate : a new perspective on an interactive system
Hydrological modeling : hydraulics, water resources and coastal engineering
Soil water.
Information technologies for remote monitoring of the environment
Theory and practice of soil loss control in Eastern China
From headwaters to the ocean : hydrological changes and watershed management
Elements of physical hydrology
Coupled dynamics in soil : experimental and numerical studies of energy, momentum and mass transfer
Scale in remote sensing and GIS
Digital terrain modelling : development and applications in a policy support environment
Evaporation and evapotranspiration : measurements and estimations
Remote sensing for natural resource management and environmental monitoring
Soil hydrology, land use and agriculture : measurement and modelling
Elementary soil and water engineering
Landform monitoring, modelling, and analysis
Elementary soil and water engineering
Soil water and ground water sampling
Groundwater resources development and planning in the semi-arid region
Remote Sensing
Lee S.J.,Choi C.,Kim J.,Choi M.,Cho J.,Lee Y.Geoscientific Model Development
Klingmüller K.,Lelieveld J.Journal of Hydrology: Regional Studies
Warner D.L.,Guevara M.,Callahan J.,Vargas R.Science of Soil and Water Conservation
Yang J.,Guo J.,Tang M.,Zhou J.,Wan L.REMOTE SENSING
Dong, Zhounan; Jin, Shuanggen원예과학기술지
Choi Su Hoon; 이상현; Yang Ung; Kim Min Soo한국지도학회지
김영호, 김광진, 이수진, 김지원, 이양원PLoS ONE
Kim, Yooan; Kim, Taehyeong; Lee, Sungyong; Lee, Suhyun; Suh, KyoWater (Switzerland)
Lee J.,Lee S.,Hong J.,Lee D.,Bae J.H.,Yang J.E.,Kim J.,Lim K.J.Remote Sensing
Roberts T.M.,Colwell I.,Chew C.,Lowe S.,Shah R.한국농림기상학회지
장영빈; 장익훈; 최영찬Heliyon
Wang X.,Liu H.,Sun Z.,Han X.Pure and Applied Geophysics: pageoph
Ahmadnejad, Sadaf; Nadi, Mehdi; Aghelpour, PouyaScience of the Total Environment
Senanayake I.P.,Yeo I.Y.,Walker J.P.,Willgoose G.R.한국산림과학회지
정은수; 봉태호; 서정일Remote Sensing
Mi P.,Zheng C.,Jia L.,Bai Y.International Journal of Remote Sensing
Ghahremanloo M.,Mobasheri M.,Amani M.Environmental Earth Sciences
Mehdizadeh, S.; Behmanesh, J.; Khalili, K.Remote Sensing of Environment
Wei Z.,Meng Y.,Zhang W.,Peng J.,Meng L.Science of the Total Environment
Fathololoumi S.,Vaezi A.R.,Alavipanah S.K.,Ghorbani A.,Biswas A.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 / 학사
중요한 자연환경 요소인 토양과 식생에 대해 각 요소의 특성과 형성과정을 이해하고, 이의 분류 및 분포 특성을 파악한다. 아울러 토양ㆍ식생과 기후, 지형과의 관련성 및 토양과 식생의 상호작용을 살펴본다.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.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.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.전필 / 학사
농촌과 농경지에서의 수문순환과 물질순환의 기초이론을 이해하고, 유출과 함께 발생하는 토립자와 비점오염물질의 운송과정을 학습한다. 농지에서의 토양유실량의 추정기술을 배우고, 토양과 수분의 보전을 위한 영농법과 테라스계획과 시공 및 관리방법, 농지배수조절방법 등에 대한 공학적 원리와 이론을 학습한다. 농지로부터 비료 및 농약 등 농업화학물질 부하량과 배출량의 추정법을 학습한다. 비점오염의 관리를 위한 영농법, 공학적 방법, 그리고 최적관리기법의 특징과 효과, 계획방법 등을 학습한다. 또한, 농업기반조성사업에서 다루어지고 있는 논, 밭의 공학적 기술에 대하여 살펴본다. 본 강좌에서는 강의--토론과 과제 중심의 실습이 이루어지며, 실습과제의 해결을 통해 공학적인 비점오염 관리방법에 대하여 학습한다.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
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
일기와 관련한 지구상 각 지역의 특징적인 기상 현상을 설명한다. 특히 동아시아지역의 몬순, 중위도 고·저기압계, 태풍, 강수를 다룬다. 컴퓨터를 이용한 기본 일기도의 작성과 분석을 실험하며 기본 일기도를 이용하여 보조 일기도의 작성한다. 강의에서 다룬 일기계의 실제 예보법을 습득하고 일기예보 브리핑을 수행한다.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
본 과목은 조경학의 학위논문을 준비하거나 조경분야의 학술연구를 수행하기 위해 필요한 연구방법 즉, 연구주제 선정 방법, 자료수집 및 분석방법, 통계분석방법, 논문 작성방법 등을 심층적으로 습득하고, 이를 활용함으로써 연구수행능력을 향상시키는데 있다.전선 / 대학원
컴퓨터 기술이 발달하면서 대규모의 수치연산을 빠르게 처리하는 것이 가능하게 되었고, 이로 인해 지질시간(geologic time) 규모에서 다양한 지형형성작용들의 복합적인 영향으로 발달한 지형의 발달과정을 모의하는 것이 가능하게 되었습니다. 수치(數値)지형발달모형(numerical landscape evolution model)은 전통적인 지형학 연구자 뿐만이 아니라 일반인들에게도 지형학적 상상의 기회를 주었고, 미래 환경변화에 따른 지표환경변화 예측을 가능하게 하였으며, 지형 및 환경 교육의 도구로써 활용될 수 있음을 보여주었습니다. 본 강의는 활용도가 점차 높아지는 수치지형발달모형을 학생이 이해하고 이를 연구와 교육에 활용하도록 만드는 것이 목표입니다. 강의내용은 1) 지형발달 이론과 수치지형발달모형을 구성하는 주요 지형학적 법칙에 대한 강의와 2) 다양한 지형발달 요인이 지형변화에 미치는 영향을 확인할 수 있는 실습으로 구성됩니다. 한편 수치지형발달모형의 모의결과는 하천종단과 산사면횡단 형태 그리고 지형의 기복량 등으로 최종적으로 표현되기 때문에, 강의에서는 3) 수치고도모형(Digital Elevation Model, 이하 DEM)에서 하천종단을 추출하고 지형 기복 등을 분석할 수 있는 실습도 함께 진행하여 수치지형발달모형의 모의결과와 실제 지형을 비교해볼 수 있도록 합니다. 이러한 실습 구성으로 인해 수강생은 지형분석 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 수치지형발달모형의 학문적 그리고 교수학적 중요성을 느끼게 될 것입니다. 강의를 통해 수강생들은 주요 지형형성작용 법칙에 대한 이해와 이를 수식화하는 능력(예., 미분방정식, MATLAB 활용 수치해법), 수치 지형발달 모형 활용 능력을 배양하고, 지리교육 전공자는 수치지형발달모형을 활용한 지형교육의 가능성을 탐색할 것으로 기대합니다.전선 / 대학원
이 수업은 농업생명과학대학 대학원생들에게 오염 부지 조사 방법에 관하여 소개하고 조사를 통해 도출된 오염원, 오염경로, 수용체에 대한 해석을 바탕으로 부지개념모델 (CSM: Conceptual Site Model)을 수립하는 방법을 교육한다. 이 과정에서 토양 시료 채취 시 적용 가능한 다양한 방법론과 부지환경평가 (ESA: Environmnetal Site Assessment) Phase I/ Phase II 방법론을 강의하고 모의 평가를 통하여 ESA 적용 방법을 이해할 수 있게 한다. 또한 수립된 CSM을 바탕으로 오염물질의 노출경로, 노출시간, 독성 등을 반영하여 부지 용도별(농경지, 주거지역, 업무지역 등) 토양오염이 인체에 미치는 위해도를 평가하는 방법을 교육하고자 한다.전선 / 대학원
중위도 지방 저기압의 형성, 발달 및 소멸 과정을 강의한다. 전선 형성의 원리와 상층 제트 스트림과의 관계를 설명한다.저기압과 강수 형성 기구의 역학을 알아본다.전필 / 학사
본 수업은 토양을 일정한 경계를 지니고, 생물과 무생물로 이루어진, 에너지와 물질이 이동하는 시스템이라는 관점에서 토양을 바라봅니다. 본 강의는 토양의 물리적, 화학적, 생물학적 특성을 살펴보고, 이러한 특성이 다양한 환경에서 어떻게 변화하는지 살펴볼 예정입니다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.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
대기에서의 오염물질의 발생, 대기에서의 반응, 이동?확산의 원리와 대기오염도 예측기법, 대기오염방지기법에 관한 기본이론을 소개하고 이를 대기관리에 응용할 수 있는 능력을 배양한다.전필 / 학사
본 과목은 조경(환경)계획, 설계시 기초가 되는 GIS와 계량분석 방법을 이해하고 습득시하는 것을 목표로 한다. 본 강좌의 내용은 크게 두 부분으로 나누어진다. 첫째 부분은 GIS에 대한 부분이다. GIS에 대한 개념의 이해부터 GIS를 이용한 지형분석, 적지분석을 실습을 통해 방법을 숙지하고 활용하는 것이다. 둘째 부분은 계량분석으로 조경의 사회조사에 필요한 설문지작성으로부터 기초통계분석까지 포함된다.