• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2004.07a
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• pp.207-210
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• 2004

컴퓨터 소프트웨어는 이제 우리의 일상적인 삶에서 필수불가결한 요소이며 시스템의 운용에 중요한 요인이 되었다. 최근에 들어서는 소프트웨어 비용이 하드웨어 비용을 초과하게 되면서 소프트웨어를 개발하는데 필요한 비용과 더불어 소프트웨어 고장에 의한 비용의 중요성이 더 커지게 되었다. 본 논문에서는 Non-Homogeneous Poisson Process(NHPP)에 기초한 소프트웨어 비용 모형을 제안하려고 한다. 개발초기단계에서 출시 전까지의 소프트웨어 개발비용과 테스트비용, 출시이후의 보증기간동안의 제반비용, 소프트웨어 고장에 의한 위험비용 등을 포함하는 소프트웨어 비용 모형을 제안하고 소프트웨어의 최적 출시시기를 결정하는 효과적인 정책을 제시하려고 한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2007.10a
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• pp.185-191
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• 2007

최근 10년간 발생한 자연재해 중 태풍의 피해는 전체의 60%를 넘을 정도로 풍수해의 피해는 막대하며, 지속적 산업화와 개발로 인해 피해 규모 역시 매년1조원 이상을 상회하고 있어, 자연재해에 대한 피해 경감 노력이 매우 요구되고 있다. 이를 위하여 최근 풍수해의 피해 사전에 예측함으로써 예방 및 대비는 물론 재해 발생에 따른 응급 대응 및 복구의 효율성을 제고하고자하는 과학적 방법론에 대한 연구가 진행되고 있다. 태풍에 의한 피해 예측은 위험도(Hazard)의 추정, 피해 대상 자료의 구축(Inventory) 및 피해대상의 취약도(Fragility)의 세 가지 요소를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다. 위험도는 자연재해의 특성인 강우, 풍속 등을 물리적으로 모델링함으로써 추정할 수 있으며, 피해 대상 자료는 공공 및 사유 시설물을 총 망라함으로써 피해의 사회, 경제적인 피해 규모 예측에 활용된다. 각각의 피해 대상이 위험도에 따라 갖는 취약도는 최종 피해 및 손실 규모의 평가 자료로 이용된다. 이때 위험도의 추정 및 피해 대상 자료의 구축을 위한 핵심적인 방법론으로서 지리정보시스템의 활용이 크게 요구된다. 따라서 본 연구에서는 태풍 피해 예측을 위한 자연재해 위험성 평가 방법론에 있어서 매우 중요한 요소인 자연 지형, 지표의 특성 및 활용도, 피해 대상인 인공 시설물 등의 자료항목을 분류하고 태풍 피해 예측 기술의 핵심 요소로서의 지리정보시스템 활용 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.89-89
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• 2016

전 세계적으로 발생하는 기후변화로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 자연재해의 빈도가 높아지고 있다. 이러한 자연재해는 사회 경제적으로도 많은 피해를 유발하고 있으며, 특히 물과 관련한 자연재해는 인류의 생존과 직결되는 문제가 된다. 이중에서도 가뭄과 관련한 연구는 진행 속도가 느리고, 가뭄의 진원지나 그 경로를 파악하기 어려운 문제로 인하여 다른 연구와 비교하였을 때 상대적으로 미흡하게 진행되어 왔다. 이러한 문제점 때문에 여타의 다른 자연재해에 비해 가뭄에 대한 예측 및 대책 마련 또한 쉽지 않은 실정이다. 이에 몬테카를로 모의를 통해 미래에 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 도출하는 확률론적 접근을 통해 좀 더 효율적이고 현실적인 대책 안을 마련할 수 있다. 본 연구의 목표는 기존 강우생성기와 증발산생성기를 결합한 일기생성기를 개발하고 이를 기후변화 시나리오에 적용하여 미래의 가뭄위험지수를 산출하는 것이다. 산출된 결과를 토대로 우리나라 전역에 대하여 준 실시간으로 갱신되는 미래가뭄위험도의 지도를 제작할 수 있다. 본 연구의 차별성은 첫 번째로 추계론적 접근을 통해 현재의 가뭄상태에 근거한 미래 가뭄에 대한 위험도를 예측할 수 있음을 들 수 있으며, 두 번째로는 지표해석모형을 활용하여 가뭄을 해석하기 때문에 유역 전반에 걸친 토양수분 뿐 만 아니라 국내 주요 댐 상류의 저수지 유입량의 불확실성을 정량화 할 수 있으며, 이는 기후변화에 따른 수자원 장기계획의 수립 및 의사결정에 있어 실용적인 정보를 제공할 수 있다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.35 no.4
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• pp.31-61
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• 2013

The purpose of this study is to calculate the economic value of transport demand forecasting risks in the road PPP project. Under the assumption that volatility of the road PPP project value occurs only in regard with uncertainty of traffic volume forecasting, this study calculates the economic value of the traffic forecasting risks in the case of the road PPP project. To that end, forecasted traffic volume is assumed to be a stochastic variable and to follow the Geometric Brownian motion as time passes. In particular, this study attempts to differentiate itself from existing studies that simply use an arbitrary assumption by presenting the application of different traffic volume growth volatility and the rates before and after the ramp-up period. Analysis of the case projects reveals that the risk premium related to traffic volume forecast of the project turns out as 7.39~8.30%, without considering option value-such as minimum revenue guarantee-while the project value volatility caused by transport demand forecasting risks is 17.11%. As the discount rate grows higher, the project value volatility tends to decrease and volatility in project value is always suggested to be larger than that in transport volume influenced by leverage effect due to fixed expenditure. The market value of transport demand forecasting risk-calculated using the project value volatility and risk premium-is analyzed to be between 0.42~0.50, implying that a 1% increase or decrease in the transport amount volatility would lead to a 0.42~0.50% increase or decrease in risk premium of the project.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.8 no.4
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• pp.155-164
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• 2005

The coast has been known as very vulnerable area. This area has nature disasters such as typhoon, tidal wave, flood and storm almost every year. In this study, coast vulnerable area information management system was developed to manage the coastal facilities and vulnerable area through Web GIS. This system is able to visualize the damage area and support the official work related to coast as efficient DSS(Decision Supporting System). Moreover, the foundation for domestic coast information management is expected by acquiring less cost and time. For this, GIS DB was first constructed by acquiring damage factor data such as typhoon, tidal wave, flood and storm. Then GIS analysis methods and high resolution satellite images are used to possibly present the results of retrieve as table, map, graph, inundation simulation in real time.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.6 no.2
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• pp.33-40
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• 2003

Criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone play an important role in reducing system development costs because the problems in early phases largely affect the quality of the late products. Real-time systems such as telecommunication systems are so large that criticality prediction is mere important in real-time system design. The current models are based on the technique such as discriminant analysis, neural net and classification trees. These models have some problems with analyzing causes of the prediction results and low extendability. This paper builds a new prediction model, GAM, based on Genetic Algorithm. GAM is different from other models because it produces a criticality function. So GAM can be used for comparison between entities by criticality. GAM is implemented and compared with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model(BPM), considering Internal characteristics and accuracy of prediction.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.5
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• pp.1401-1408
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• 2000

Critical prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone play an important role in reducing system development cost because the problems in early phases largely affected the quality of the late products. Real-time systems such as telecommunication system are so large that criticality prediction is more important in real-time system design. The current models are based on the technique such as discriminant analysis, neural net and classification trees. These models have some problems with analyzing cause of the prediction results and low extendability. In this paper, we propose a criticality prediction model using fuzzy rulebase constructed by genetic algorithm. This model makes it easy to analyze the cause of the result and also provides high extendability, high applicability, and no limit on the number of rules to be found.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.394-394
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• 2019

본 연구에서는 최근 기상이변의 영향 및 지진 발생과 저수지 노후화 등으로 지속적으로 발생되고 있는 소규모 저수지 붕괴에 의한 재해 위험성을 경감하고자 댐 저수지 EAP 수립 기준 이하 소규모 저수지를 대상으로 EAP 수립 대상여부를 판단할 선정지표를 개발하였다. 기존의 EAP 수립지침 검토, 과거 붕괴사례 분석, 관련분야 선행 연구 등을 분석하여 저수용량, 제체높이, 경과연수, 호우인자 및 지진인자를 포함하는 5개 선정지표를 정량화 하여 제시하므로 실무적용을 용이하게 하고자 하였다. 또한 개발된 선정지표는 EAP 수립 기준 이하 소규모 저수지에 적용하기에 앞서 각 선정 지표별 저수지 붕괴와의 연관성을 파악하기 위해 과거 저수지 붕괴사례에 단일지표 및 지표간 중첩도를 파악해 보았다. 그 결과, 지진인자, 호우인자, 지진 및 호우인자, 경과연수 지표순 순으로 저수지 붕괴와 높은 연관성을 나타내어, 소규모 저수지 붕괴에 연관되는 주요 지표를 지진인자, 호우인자, 경과연수로 선정하였다. 본 연구에서 선정된 지표간의 중첩정도를 파악하기 위해 과거 저수지 붕괴사례에 적용해 본 결과 호우인자+지진인자가 가장 높은 중첩도를 나타났다. 다음으로 본 연구를 통해 도출된 EAP 수립 대상 선정지표 중 주요 지표인 지진인자, 호우인자, 경과연수를 대상으로 2개의 지표가 중첩될 경우와 3개의 지표가 중첩될 경우를 EAP 수립 대상 관찰그룹과 검토그룹의 각각 분류한 후 이를 재해위험 저수지(MOIS, 2016)에 적용하여 보았다. 그 결과, EAP 수립 대상 관찰그룹에 속하는 경우가 38.5%를 차지하였고, 검토그룹에 속하는 경우가 11.9%를 차지하였다. EAP 수립 대상 관찰그룹에 해당하는 저수지에 대해서는 전문 시설관리자에 의한 주기적 점검 및 계측기 설치를 통한 모니터링 실시 등으로 세심한 시설물 관리가 필요할 것으로 판단되며, EAP 수립 대상 검토그룹에 해당하는 저수지에 대해서는 제체 하류부 구간의 주민 거주 현황, 경작지, 축사 등 재산 현황 및 EAP 수립에 소요되는 예산 등을 종합적으로 고려하여 저수지 관리기관에서 최종적으로 EAP 수립 여부를 결정하여 잠재적인 피해 발생을 사전에 저감시켜야 하겠다. 본 연구의 결과는 기존의 EAP 수립 기준의 보완책으로 활용 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.293-293
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• 2019

최근 도심지 침수예방을 위해 구조적 비구조적인 대책 등이 수행되어 왔으나, 도심지의 국지성 호우의 발생빈도가 증가함에 따라 단시간의 도심지 침수예측의 중요성이 다시 대두되고 있다. 이에 도심지 침수 예측을 위해서는 수치모의 프로그램을 사용한 연구가 진행되어 왔으나, 국지성 호우에 의한 침수를 막을 만킁의 실시간 위험예측은 아직까지 힘든 실정이다. 한편 해양재난의 침수를 예방하기 위해서 국립재난안전연구원(2017)에서는 과학적 보간법을 적용한 침수예측 모형인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발한 바 있다. 따라서 본 연구에서는 SIND Model을 도심지 침수예측에 적용하여 집중호우와 같은 단기간의 침수를 예방하고자 한다. SIND Model은 기 구축된 침수예상도를 활용하여 모든 시나리오에 대한 침수 위험도 등급을 실시간으로 평가하는 모형이다. 국토부에서 제공하는 국가홍수위험지도와 내수침수지도를 활용하였고, SIND Model은 Comsol Multyphisic를 활용하여 침수예측지도를 생성하였다. 기존에 해양재난 예측을 위해 사용하였던 Risk Grade 방정식에 시간 항(time term)과 도심지의 최초 침수 발생위치에 생성 항(source term)을 추가하여 도심지 침수특성을 반영하였다. 결과를 평가하기 위하여 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 방법을 활용한 형상유사도를 산출하였다. 그 결과, 기 구축된 홍수위험지도와 형상유사도는 전체 구역 중 80%의 구역이 0.8 이상의 값을 나타내었다. 20%의 구역에서는 복잡한 도심지의 건물, 구조물 등의 침수특성을 반영하지 못하여 형상유사도가 낮게 평가된 것으로 판단되며, 향후 위험도 예측을 위해 배수시스템 등의 영향인자를 고려한다면 위험도 등급 예측의 정확도를 높일 수 있을 것이라 기대된다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.29 no.3
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• pp.289-302
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• 2019

As the occurrence of ground subsidence near the excavation site increases recently, studies are being conducted to predict the possibility of ground subsidence prior to excavation. In this study, the ground subsidence risk rating for pre-excavation (GSRp) developed by the previous study was applied to actual excavation sites to verify its applicability. The final results for the evaluation of the ground subsidence risk level for five excavation sites revealed that GSRp scores were calculated between 40 and 79 points and classified mainly into grades II (Good Ground)~III (Fair Ground). In order to verify the evaluation method, the obtained GSRp grades were compared with the measured horizontal displacements. The horizontal displacements measured in five excavation sites were between 25% and 47% of the allowable displacement, which were well agreed with the low subsidence risk level obtained from GSRp calculation. It is expected that the GSRp method can be used as an evaluation tool for predicting the risk of ground subsidence before excavation if GSRp is verified and supplemented through the additional research for the poor soil with the high risk of ground subsidence.