• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.39 no.4
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• pp.5-17
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• 2023

The advancement in large-scale underground excavation in urban areas necessitates monitoring and predicting technologies that can pre-emptively mitigate risk factors at construction sites. Traditionally, two methods predict the deformation of retaining walls induced by excavation: empirical and numerical analysis. Recent progress in artificial intelligence technology has led to the development of a predictive model using machine learning techniques. This study developed a model for predicting the deformation of a retaining wall under construction using a boosting-based algorithm and an ensemble model with outstanding predictive power and efficiency. A database was established using the data from the design-construction-maintenance process of the underground retaining wall project in a manifold manner. Based on these data, a learning model was created, and the performance was evaluated. The boosting and ensemble models demonstrated that wall deformation could be accurately predicted. In addition, it was confirmed that prediction results with the characteristics of the actual construction process can be presented using data collected from ground measurements. The predictive model developed in this study is expected to be used to evaluate and monitor the stability of retaining walls under construction.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.26 no.4
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• pp.59-68
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• 2010

Piping, a common form of internal embankment erosion, is caused by progressive movement of soil particles through an embankment. The phenomenon commonly occurs with precursory signs of development of fractures in dam structures, but also occurs without any noticeable signs in dams that showed satisfactory dam performance for several years, due to dissolution of soluble material in an embankment. While piping accounts for nearly 50% of the causes for dam failure, few studies have been made for systematic evaluation of the phenomenon. In this study, we attempted to monitor the changes in electrical resistivities of fill-dam material while a saddle dam is dismantled for the construction of emergency spillways of Daechung dam. Two artificial subhorizontal boreholes were drilled into the embankment structure to simulate piping along the two artificial flow channels. Monitoring of changes in electrical resistivity showed an increase in resistivity values during piping. Thus, the investigation of resistivity over time could be an effective method for piping prediction.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.10
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• pp.31-41
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• 2009

In the Semantic Web, it is possible to provide intelligent information retrieval and automated web services by defining a concept of information resource and representing a semantic relation between resources with meta data and ontology. It is very important to manage semantic data such as ontology and meta data efficiently for implementing essential functions of the Semantic Web. Thus we propose an index structure to support more accurate search results and efficient query processing by considering semantic and structural features of the semantic data. Especially we use a graph data model to express semantic and structural features of the semantic data and process various type of queries by using graph model based path expressions. In this paper the proposed index aims to distinguish our approach from earlier studies and involve the concept of the Semantic Web in its entirety by querying on primarily extracted structural path information and secondary extracted one through semantic inferences with ontology. In the experiments, we show that our approach is more accurate and efficient than the previous approaches and can be applicable to various applications in the Semantic Web.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.5-5
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• 2020

가뭄은 일반적으로 기상학적, 수문학적, 농업적 및 사회·경제적 가뭄으로 분류된다. 그 중 강수량 부족으로 인해 야기되는 기상학적 가뭄은 지역 사회에 직접적인 피해를 유발하는 도화선이 된다. 그러나 강우량 부족이 경제적, 사회적 피해로 전파되는 과정은 단순하지 않으며, 정량화가 어려운 실정이다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 자연재해에 대한 지역의 취약성의 맥락에서 파악되어야하므로, 가뭄 위험도 평가 방안은 위험도와 지역사회 사이의 관계를 규명하는 과정을 포함해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가뭄 취약성(vulnerability)과 노출성(hazard)을 정량화하여 나타내는 지표를 적용한 가뭄 위험도 분석 방법이 주로 사용된다. 일반적으로 수용되는 취약성 개념은 개인 또는 그룹이 자연재해의 영향에 대처하고 이에 저항할 수 있는 능력을 의미하며, 노출성은 자연적 또는 인간이 유발할 수 있는 물리적 사건의 가능성을 나타낸다. 따라서 취약성은 지역의 문화적, 사회적 및 경제적 인자를 이용하여 정의된다. 반면 노출성은 주어진 시간 또는 영역 내에서의 특정 현상의 발생 확률에 따라 결정된다. 본 연구에서는 가뭄 취약성 지수 (Drought Vulnerability Index, DVI)와 가뭄 노출성 지수(Drought Hazard Index, DHI)를 이용하여 지역 가뭄 위험도를 평가하였다. 취약성 및 노출성 지수를 활용한 선행연구에서의 주요 쟁점은 연구자의 주관성을 배제하고 지역의 상황을 반영할 수 있도록 (1) 객관적이고 합리적인 변수의 선택과 (2) 각 인자들의 관계를 규정하는 가중치 정의 방법이다. 본 연구에서는 확률론적 접근방법을 적용한 위험도 평가 방안을 제시하고자 하였다. DVI를 산정 시 지역에서 지배적인 사회경제적 인자를 선택하기 위해 주성분분석(PCA) 기법을 활용하였으며, DHI는 이변량 가뭄 빈도 분석에 의해 산정된 특정 가뭄사상의 발생 확률로 정의되었다. 본 연구에서는 국내에서 가뭄 위험도가 가장 높은 것으로 평가되는 충청북도 및 충청남도를 대상지역으로 선정하고 지역 위험도를 평가하였다. 그 결과 가장 가뭄 위험도가 높은 지역은 충청북도에서는 청주시, 충청남도에서는 공주시로 분석되었다. 특히 청주시는 DVI가 매우 높지만 DHI는 상대적으로 작게 나타났으며, 반면 공주시는 DHI와 DVI가 지역 내에서 가장 높게 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.240-240
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• 2021

최근 기상 이변으로 인한 재해 피해에 따라 기후변화에 대한 경각심이 높아지고 있으며, 국내 농업분야에서는 식량안보와 물이용에 대한 기후변화 영향을 완화할 실질적인 대책이 필요하다. 기후변화 적응 전략으로 생육기간 조절(TDS, Transplanting date shift)이 평가되었으나 유출, 관개량, 쌀 생산량 등에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구는 기후 변화에 대한 실질적인 적응 전략으로서 TDS뿐만 아니라 대표적인 논 BMP(Best management practice)인물꼬높이 조절(DOR, Drainage outlet rasing)도 평가하고자 하였다. 기후변화 적응 전략 평가를 위한 시나리오는 10개의 GCM과 APEX-Paddy 모형을 사용하여 TDS와 DOR을 조합하여 총 12개 시나리오를 구성하고 기후변화가 유출, 관개량 및 용수생산성에 미치는 영향을 분석하였다. 유출은 각 미래기간 (2020s, 2030s, 2040s) 동안 다르게 나타났으나 현재기간보다 증가하는 추세를 나타냈다. 쌀 생산량은 CO2 상승으로 인해 온도가 상승하면서 지속적으로 감소하였으나, TDS로 인해 상당한 양의 관개량이 절약되는 것을 나타냈다. 또한, DOR에 따라 미래기간의 유출량, 관개 요구량은 크게 감소된 반면 쌀 생산량은 소폭 증가하는 것을 나타냈다. DOR과 40일이 지연된 TDS를 포함하는 RM5 시나리오는 유출 감소 및 용수생산성 증가에 대한 영향이 가장 높은 시나리오로서 본 연구에서 가장 효과적인 BMP(Best Management Practice)로 평가되었다. 본 연구의 결과는 기후 조건을 고려하여 TDS와 DOR의 적절한 조합이 기후 변화의 부정적인 영향을 완화할 수 있을 것으로 시사한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.4B
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• pp.347-359
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• 2010

A simple web-based flood forecasting system using data from stage and rainfall monitoring stations was developed to solve the difficulty that real-time forecasting model could not get the reliabilities because of assumption of future rainfall duration and intensity. The regression model in this research could forecast future water level of maximum 2 hours after using data from stage and rainfall monitoring stations in Daejeon area. Real time stage and rainfall data were transformed from web-sites of Geum River Flood Control Office & Han River Flood Control Office based MS-Excel 2007. It showed stable forecasts by its maximum standard deviation of 5 cm, means of 1~4 cm and most of improved coefficient of determinations were over 0.95. It showed also more researches about the stationarity of watershed and time-series approach are necessary.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.5
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• pp.495-501
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• 2023

P-3C/K aircraft for maritime patrols that Republic of Korea Navy is using, is equipped with a variety of sensors and communication devices. Collected data from the aircraft is managed as tactical information by flight operators and stored. When the flight mission is completed, this information is transferred to tactical support center on the ground and played back or used for follow-up work through a analysis tool. During a flight mission, there are tens of thousands of detection objects within an hour in KADIZ (Korea air defense identification zone). In contrast, in TSD (tactical situation display), which displays a map when using the analysis tool, all detected objects are expressed as symbols. The increase in display symbols has a significant impact on the TSD image updating and consequently interferes with the smooth operation of operators. In this paper, we propose applying multiple threads and multiple layers to improve the performance of existing TSD. And the performance improvement is proven through the execution results.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.26 no.1
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• pp.114-125
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• 2024

Wetlands in the living area are important ecological resources that are the basis for the daily life or farming activities of local residents, and have high ecological value such as ecosystem services and green infrastructure. This study was carried out to develop a functional evaluation methodology optimized for small-scale wetlands(RAMS). Based on on-site evaluation by experts, surveys and in-depth interviews, four functional items, including biodiversity, health, hydrophilic culture and ecology, water circulation, and carbon absorption, and 15 detailed indicators, and the evaluation grade for each detailed indicator, were developed on a 5-point scale. The evaluation methodology optimized for small-scale living areas wetlands (RAMS) proposed as a result of this study can be used as basic data for conservation and restoration and management of small-scale living areas wetlands at home and abroad.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.44 no.3
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• pp.303-314
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• 2024

Precipitation data are an integral part of water management planning, especially the design of hydroelectric structures and the study of floods and droughts. However, it is difficult to obtain accurate data due to space-time constraints. The recent increase in hydrological variability due to climate change has further emphasized the importance of precipitation simulation techniques. Therefore, in this study, the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse model was utilized to apply the parameters necessary to predict daily precipitation. The effect of this parameter on the daily precipitation prediction was analyzed by applying exponential distribution, Gamma distribution, and Weibull distribution to evaluate the suitability of daily precipitation prediction according to each distribution type. As a result, it is judged that parameters should be selected in consideration of regional and seasonal characteristics when simulating precipitation using the MBLRP model.