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본 연구는 지하수 관측정의 결측된 지하수위 자료를 채우기 위해 다변량 ARIMA, MLP, LSTM 모델을 적용하고 RMSE 및 MAE를 통해 정확도를 비교 분석했습니다. 다변량 ARIMA 및 LSTM 모델이 MLP 모델보다 정확도가 높았으며, LSTM 모델은 입력 변수 증가에도 오차 감소가 미미했습니다. 입력 변수 선정 방법에 대한 추가 연구가 지하수위 결측 처리의 일관성을 위해 필요합니다.
Time series and analysis of irregularly observed data
Satellite rainfall applications for surface hydrology
Landform monitoring, modelling, and analysis
Hydrological modelling and the water cycle : coupling the atmospheric and hydrological models
User guide for LARM2 : a longitudinal-vertical, time-varying hydrodynamic reservoir model
Multivariate generalized linear mixed models using R
Developments in LARM2 : a longitudinal-vertical, time-varying hydrodynamic reservoir model
Digital terrain modelling : development and applications in a policy support environment
Precipitation science : measurement, remote sensing, microphysics, and modeling
Vegetation, water, humans and the climate : a new perspective on an interactive system
Rainfall-induced soil slope failure : stability analysis and probabilistic assessment
Soil water and ground water sampling
Advances in digital terrain analysis
Advances in watershed science and assessment.
Process modelling and landform evolution
Statistical analysis with missing data
Water Resources Management and Sustainability
Groundwater resources development and planning in the semi-arid region
가뭄지역 농촌용수 개발계획의 전략환경영향평가 개선방안 연구 : 지하수-지표수 복합이용을 대안으로
Journal of the Geological Society of Korea
Kim G.B.,Choi M.R.,Hwang C.I.Environmental Earth Sciences
Kim G.B.,Hwang C.I.,Choi M.R.Modeling Earth Systems and Environment
Kochhar A.,Singh H.,Sahoo S.,Litoria P.K.,Pateriya B.한국방재안전학회논문집
이승연, 유형주, 이승오Journal of Hydrology
Retike I.,Bikše J.,Kalvāns A.,Dēliņa A.,Avotniece Z.,Zaadnoordijk W.J.,Jemeljanova M.,Popovs K.,Babre A.,Zelenkevičs A.,Baikovs A.Journal of Cleaner Production
Sheikh Khozani Z.,Barzegari Banadkooki F.,Ehteram M.,Najah Ahmed A.,El-Shafie A.Water Switzerland
Fu S.,Yang L.,Liu J.,Hao P.,Wang F.,Bian J.Heliyon
Li J; Wu G; Zhang Y; Shi WJournal of Hydrology
Hien Than N.,Dinh Ly C.,Van Tat P.Water Resources Management: An International Journal - Published for the European Water Resources Association (EWRA)
Avila, Leandro; de Lavenne, Alban; Ramos, Maria-Helena; Kollet, StefanWater Resources Management
Avila, Leandro; de Lavenne, Alban; Ramos, Maria-Helena; Kollet, StefanInternational Journal of Environmental Research and Public Health
Duan G.,Su Y.,Fu J.International Journal of Environmental Research and Public Health
Liu C.,Xu M.,Liu Y.,Li X.,Pang Z.,Miao S.Hydrology and Earth System Sciences
Ren H.,Cromwell E.,Kravitz B.,Chen X.IEEE Access
Seo J.Y.,Lee S.I.Journal of the American Water Resources Association
Robinson V.,Ershadnia R.,Soltanian M.R.,Rasoulzadeh M.,Guthrie G.M.Hydrological Sciences Journal
Majid Taie Semiromi; M. KochEarth Science Informatics
Dilip Kumar Roy; Chitra Rani Paul; Md. Panjarul Haque; Bithin DattaWater (Switzerland)
Kim J.,Lee H.,Lee M.,Han H.,Kim D.,Kim H.S.Science of the Total Environment
Liu Q.,Gui D.,Zhang L.,Niu J.,Dai H.,Wei G.,Hu B.X.전선 / 대학원
일변량 시계열자료의 분석을 위해 시간영역에서의 분석모형인 ARIMA 모형의 설정, 적합, 진단 및 예측 방법과 진동수 영역에서의 Spectral theory 이론을 학습하고 실제자료의 분석을 통해 모형을 수립하는 방법을 배운다.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
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 / 학사
지표 및 지하공간을 다루는 지형 및 지질의 공간정보를 에너지 GIS를 통해 분석하는 방법과 관련 프로그래밍 기법을 다룬다. 상용 소프트웨어를 이용한 실습이 포함된다.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
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
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
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.전선 / 대학원
이 과목은 공간계획 및 사회과학 분야에서 필요한 계량분석 기법을 소개하며, 특히 도시 및 지역에서 나타나는 각종 문제들을 이해하는데 필요한 통계기법들을 주로 다루게 된다. 이 과목에서는 연구문제의 명시, 가설 검정, 통계분석 결과의 해석에 이르는 일련의 과정을 통해 다양한 통계기법을 활용할 수 있는 능력을 배양시키려는데 목적을 두고 있다. 이 과목은 강의와 실습으로 이루어지며, 강의에서는 통계의 활용목적과 통계이론 및 다양한 통계분석방법의 원리를 소개하고, SPSS, STATA, HLM 및 기타 통계 프로그램을 이용한 실습을 통해 학생들이 통계분석 방법을 직접 실행하고 이를 풀이할 수 있는 능력을 구비하도록 한다.전선 / 대학원
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.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
환경 및 인체 위험을 최소화할수 있는 국토환경 조성을 위한 개념과 기술, 설계 및 시공 기법을 포괄하는 녹색복원 기법에 대한 내용을 소개한다. 세부내용은 자연상태로부터 현저히 저하되거나 회복탄력성을 상실한 지역 또는 대상에 적용가능한 생태복원 기법과 개발로 인해 유발되는 환경 유해요인을 감소시키거나 상쇄시키기 위한 친환경적인 기술 또는 공법을 다루는 저영향개발 기법으로 나누어 진다. 지능형 환경감시 모니터링 및 예측관리를 위한 환경 빅데이터 분석 또한 이론 및 실습교육을 통해 제공된다. 이 강의는 녹색복원의 기본개념에 대한 강의, 각분야별 전문가의 특강과 현장견학 및 실습으로 이루어 진다. 이 강의를 통해 녹색복원 분야의기초지식 및 응용능력을 갖춘 전문인력 양성을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 응답기반 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 최적화 이론과 시스템 신뢰성 이론을 학습하고, 수자원시스템 설계 및 운영 그리고 수자원 관리 방안과 관련한 다양한 상황들에 적용한다. 또한, 21세기 범지구적 도전 과제인 기후 위기와 도시화 가속 현상이 새로운 시스템 건설 및 현존하는 시스템 운영 그리고 수자원 위기에 미치는 영향 등 인간 생활 유지와 관련한 실제 문제들을 심도 있게 논의한다. 해당 문제들에 대해 실현할 수 있는 해법을 모색하기 위해 다양한 시나리오 기반의 모델링 연구를 수행한다.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.전선 / 대학원
환경 및 인체 위험을 최소화할수 있는 국토환경 조성을 위한 개념과 기술, 설계 및 시공 기법을 포괄하는 녹색복원 기법에 대한 내용을 소개한다. 세부내용은 자연상태로부터 현저히 저하되거나 회복탄력성을 상실한 지역 또는 대상에 적용가능한 생태복원 기법과 개발로 인해 유발되는 환경 유해요인을 감소시키거나 상쇄시키기 위한 친환경적인 기술 또는 공법을 다루는 저영향개발 기법으로 나누어 진다. 이 강의는 녹색복원의 기본개념에대한 강의, 각분야별 전문가의 특강과 현장견학 및 실습으로 이루어 진다. 이 강의를 통해 녹색복원 분야의기초지식 및 응용능력을 갖춘 전문인력 양성을 목표로 한다.전선 / 대학원
국민생활과 산업발전에 없어서는 안될 전력에 대해 공학적·경제학적 통합분석을 수행한다. 주로 project evaluation, optimal plant mix, DSM(Demand Side Management), Forecasting Methods, IRP(Integrated Resource Planning), marginal cost pricing, peak-load pricing, time-of-use pricing, rate of return regulation, price cap regulation, econimies of scale, economies of scope, subadditivity, efficiency, privitization, emission control, environmental damage cost, environmental control cost, shadow price, internalization of social cost 등을 다룬다.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
수문학은 물의 과학과 공학수문학의 입문과정으로 수문순환의 각 과정에 대한 측정방법과 자료의 분석기법을 다룬다. 주요내용은 기상과 수문, 강수, 증발과 증산, 침투, 지하수와 하천유량 등이다. 유출해석방법으로 수학적인 강우-유출관계의 해석 이론과 단위유량도와 합성단위도 등을 다루며, 확률론적인 수문해석기법에서는 확률이론에 기초한 연홍수량과 강수량 등 수문자료의 빈도해석을 다룬다. 실습에서는 각 강좌별로 수문자료의 측정과 분석과 관련한 프로젝트 중심의 진행으로, 응용기법을 학습한다.전필 / 학사
지역시스템공학분야에서 지리정보시스템과 인공위성 영상은 농촌지역의 자연자원의 보존과 개발, 설계에 활용이 증가되고 있다. 이에 지역시스템공학도로서 지리정보시스템을 사용할 수 있고 인공위성 영상을 처리하여 업무에 활용할 수 있는 능력의 배양이 필요하다. 본 교과목에서는 지리정보시스템의 개요와 기능, 활용 방법 등에 대하여 강의하며 인공위성 영상의 획득과 처리, 활용 방법에 대하여 강의한다.