• 동의생리병리학회지
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• 제18권3호
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• pp.680-687
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• 2004

A study on the correlation between four GCM types and Dam and Bangkwang types of Hyungsang medicine comes to the following conclusions : GCM I type is closely related to Bangkwang type in Hyungsang medicine. GCM II type corresponds to Dam type. In terms of obesity and emaciation, GCM I type is related to obesity and GCM II type to emaciation. In terms of Right and Left, GCM I type is more active in Left, GCM II type in Right. In terms of movement, GCM I and II types are kinetic and GCM III and IV types are static. In terms of Front and Back, the disease of GCM I type usually appears on Back but the treatment starts on Front. In GCM II type, disease mainly occurs on Front but the treatment starts on Back. GCM I type is susceptible to an alimentary disease and constitutionally predisposed to damp-phlegm in Hyungsang medicine. GCM II type is easily affected by a circulatory illness and very vulnerable to heat with blood deficiency and depression and stagnation of Ki.

• 한국식품과학회지
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• 제18권4호
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• pp.313-318
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• 1986

우육(牛肉) 지방질의 산화에 미치는 간장의 항산화작용(抗酸化作用)을 살펴보기 위하여 GCM(ground and cooked meat), GCM-water, GCM-brine, GCM-soybean sauce system들을 $6^{\circ}C$에서 5주간 저장하면서 TBA 값, 과산화물값, 지방산 조성 및 관능검사를 행하였다. 저장 기간 중 TBA값 및 과산화물값의 경우 GCM-soybean sauce system에서는 거의 변화가 없이 낮았으나 기타 system에서는 현저한 증가 현상이 있었으며 특히 GCM-brine system에서 심하였다. 각 system들의 지방산 조성에서는 모노엔지방산 및 폴리엔 지방산의 함량이 변화하였으며, 저장 후 중성지방질 획분에서는 리놀레산이, 또한 인지방질 획분에서는 아라키돈산의 함량이 상대적으로 감소하여 저장 중 산패가 상당히 진행됨을 알 수 있었다. 그러나 GCM-soybean sauce system에서 가장 그 변화가 적었다. 그리고 관능검사에서 나타난 변패취는 GCM-water 및 GCM system에서 2주 후에 각각 나타났으며 5주후에는 system 모두에서 나타났으나 GCM-soybean Sauce System에서 가장 낮은 변패취 생성 결과를 보였다. 그러므로 이와 같은 결과들을 종합해 볼 때 간장은 우육(牛肉) 지방질의 산화 억제 효과가 현저한 것으로 판단되었다.

• 한국유기농업학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-17
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• 2018

This study analyzes the management performance of environmentally-friendly rice farms using GCM method based on the multifaceted approach. This approach compares the management performance of GCM farms before and after the introduction of GCM, as well as the performance of GCM farms with the performance of conventional farms. It also compares the technical and managerial competence level of surveyed GCM farms with that of conventional farms based on the standard diagnosis table developed by Rural Development Adminstration. Results showed that average income has increased after the introduction of the GCM method and the average income of GCM farms was higher than that of conventional farms, while the level of rice production in farms using GCM method was lower than that of conventional farms. In addition, the technical and managerial competence score of surveyed farms using GCM method was higher than that of conventional farms. These results implies that the higher management performance of GCM farms compared to the conventional farms is attributed to not only the GCM method but also the competence level of farms using GCM method.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권9호
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• pp.647-660
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• 2020

본 연구에서는 아시아 몬순특성을 고려한 전지구모형(General Circulation model, GCM) 선정방법을 개발하고 방법의 적정성을 평가하였다. 몬순기후와 연관된 12개의 기후변수를 선정하였으며, GCM의 과거 기후재현성을 기준으로 모의성능 평가 매트릭스 및 평가체계를 구성하였다. 19개 GCM으로부터 아시아 몬순지역 및 과거(1976 ~ 2005년) 몬순기간에 대한 12개 기후변수를 관측자료와 비교하여 GCM의 기후모의 성능을 평가하였다. GCM의 평가순위 및 강수량 모의성능을 고려하여 적정 5개 GCM (NorESM1-M, bcc-csm1-1-m, CNRM-CM5, CMCC-CMS, CanESM2)을 선정하였다. 과거 몬순계절 및 월 평균 기후에 대하여 선정된 GCM의 기후재현성을 검증하였다. 선정된 5개 GCM은 12개 기후변수에 대한 아시아 지역의 관측 기후특성을 잘 재현하였으며, 전체 GCM을 사용하는 경우에 비해 모의값과 관측값 간의 오차를 줄일 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.70-70
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• 2011

기후변화 연구는 불확실한 미래를 전망하는 과정이므로 '불확실성'은 모든 기후변화 영향평가의 키워드임에 분명하다. 하지만 불확실성 평가를 위해 IPCC에서 제공되고 있는 수많은 GCM 시나리오를 모두 활용하기에는 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 효율적으로 수행할 수 있는 방법이 필요하다 본 연구에서는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 이용하여, 수많은 GCM 시나리오 대신 몇 개의 대표적 GCM 시나리오로도 충분히 불확실성을 유지할 수 있는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 수립하고 제시하였다. IPCC 기후시나리오 중 20C3M과 A & B 배출시나리오를 바탕으로 생산되는 71개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 월평균 기온과 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교결과, 기온 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 시나리오 저감방법은 시나리오 분류(scenario cluster)방법과 시나리오 선정(scenario selection) 방법으로 구성된다. 시나리오 분류방법에서는 k-mean방법을 이용하여 5개의 cluster로 나누었으며, 시나리오 선정방법에서는 GCM 시나리오 선정기법을 조사 분석하여 연구방향과 목적에 따라 GCM 시나리오 선정기법을 선택할 수 있는 표를 제시하고, 이 중 시나리오의 확률밀도함수를 이용하는 PDF method를 적용하였다. 본 연구에서는 불확실성 정량화를 위해 maximum entropy를 이용하였다. 또한 시나리오 저감방법이 불확실성을 유지하는지 비교하기 위해 PDF method를 이용하여 정확성이 높은 순으로 5개의 GCM 시나리오를 선정(best 시나리오)하여 불확실성을 정량화하였다. GCM 시나리오의 분산을 이용하여 maximum entropy를 산정한 결과, 20C3M 배출시나리오에서는 모든 시나리오의 entropy는 3.08, 시나리오 저감방법은 2.75, best 시나리오는 2.28이었으며, 이는 시나리오 저감방법은 모든 시나리오의 89.3%의 불확실성을 설명하고 있으나 best 시나리오는 74.0%밖에 설명하지 못한다는 것을 나타낸다. A & B 배출시나리오에서도 시나리오 저감 방법을 사용한 GCM 시나리오가 best 시나리오보다 모든 시나리오의 불확실성을 더 잘 설명하는 것으로 나타났다. 이와 같이 수많은 GCM 시나리오를 사용하는 것보다 몇 개의 대표 시나리오를 이용하여 기후 변화 불확실성을 유지하면서 미래전망을 할 수 있다면, 매우 효율적으로 기후변화 연구를 수행할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2019

전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.276-276
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• 2012

일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.360-360
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• 2018

기후변화에 따른 강우특성의 변화는 다양한 기상이변과 극한사상의 발현으로 사회적 관심이 높아지고 있는 이슈이다. 일반적인 기후변화 연구는 전지구 기후 모델 (GCM, General Circulation Model) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 최근 국내 연구에서 주로 활용되는 자료는 IPCC 5차보고서(AR5)의 과학적 기반자료로 활용되는 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project, phase 5) GCM 산출물이다. 수자원, 농업, 경제의 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 미래기간에 대한 GCM 산출물에 대한 신뢰성에 대한 평가 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 모델의 신뢰성은 산출물의 실제 현상에 대한 재현성을 평가함으로서 가늠할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 이 분석은 동아시아 해안지역과 한반도 지역을 구분하고 다양한 강우특성에 대한 재현성을 통합적으로 고려하여 이루어졌다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가했을 때 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.173-184
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• 2004

기상예보모형 중 장기예측에 널리 사용되는 CGM모의결과를 이용하여 확률론적 불확실성 해석기법의 적용을 통해 유역단위로 관리되는 국내 수자원 운영에 대한 활용 가능성을 분석하였다. 연구된 기법은 GCM 모의값이 관측값의 크고 작음을 얼마나 잘 구분하는지를 확률적으로 분석하는 방법으로 Kolmogorov-Smirnov 검정을 사용한다. GCM 모의값으로는 ECMWF에서 AMIP-II 형태로 모의한 결과로부터 표면강수량을 추출하여 사용하였으며, 관측값은 국내 7개 유역에 대해 면적강우량을 산정하여 사용하였다. 또한, 어느 정도의 구분능력이 적정한가를 판단하기 위한 유의수준(significance threshold)을 결정하기 위해 Monte Carlo 모의를 사용하였다. 이러한 분석을 통해 우리나라의 7개 유역에 대해서는 ECMWF 의 GCM 자료가 우기(6월∼9월)에 대해 인근 노드점의 자료를 평균하여 사용되어 질 경우 효율적인 것으로 나타났으나, 건기(10월∼5월)의 경우 구분 능력이 부족한 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.163-170
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• 2022

LEA는 2013년 국내에서 개발된 경량 블록암호이다. 본 논문에서는 블록 암호 운용 방식 중 CTR 운용 모드와 CTR 운용 모드를 활용하며 기밀성과 무결성을 제공하는 GCM 운용 모드의 구현을 진행한다. LEA-CTR의 최적화 구현은 CTR 운용 모드의 고정된 Nonce 값의 특성을 활용하여 사전 연산을 통한 연산 생략과 State 고정을 통해 State 간의 이동을 생략한 최적화 구현을 제안한다. 또한 제안 기법을 GCM 운용 모드에 적용 가능함을 보여주며, Galois Field(2¹²⁸) 곱셈 연산을 사용하는 GHASH 함수 구현을 통해 GCM 구현을 진행한다. 결과적으로 32-bit RISC-V상에서 제안하는 기법을 적용한 LEA-CTR의 경우 기존 연구 대비 2%의 성능 향상을 확인하였으며, 추후 다른 연구에서 성능 지표로 사용될 수 있도록 GCM 운용 모드의 성능을 제시한다.