• 전기의세계
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• v.33 no.3
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• pp.173-178
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• 1984

시스템 공학적 접근 방법은 공학 시스템에서와 마찬가지로 대규모의 사회 경제 시스템에서도 성공적으로 적용되어 왔다. 본 논문에서는 사회가 복잡해 감에 따라 점차 중요성을 더해 가고 있는 사회 경제 시스템에서의 시스템 공학 응용을 살펴 보고 앞으로의 방향을 모색해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.147-147
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• 2015

전 세계적으로 이상기후로 인한 극한가뭄 및 이상홍수 등의 피해 발생이 확인되고 있으며 그 발생빈도 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 기존의 빈도해석은 시간의 변화에 따라 자료의 통계적 특성이 변하지 않는다는 정상성(stationarity)을 기본 가정으로 수행되기 때문에 극한 사상에 경향성이 있는 경우에 적용하기엔 한계가 있다. 비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률 분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모 매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모 매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형을 대상으로 규모 매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형 규모 매개변수를 지수함수, 선형, 로그, 로지스틱 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였으며, 규모 매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였다.

• Superconductivity and Cryogenics
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• v.6 no.2
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• pp.16-20
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• 2004

전 세계적으로 대규모 정전사태가 발생하고, 국내 전력계통의 경우에도 전력수요가 폭발적으로 증가하여 단락, 지락, 낙뢰 등의 전력사고(고장) 발생 시 기존 차단기의 용량으로는 차단할 수 없는 대형 사고가 발생하고 있다. 이렇게 대규모의 정전 사태의 원인은 병렬 network이다. 우리나라 역시 전기공급을 병렬 network로 운전하고 있어 대규모 정전 사태에 직면할 가능성이 있다.(중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.215-215
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• 2023

누수는 상수도시스템 내에서 발생할 수 있는 대표적인 비정상상황 중 하나이다. 누수는 발생 직후부터 경제적으로 직접적인 영향을 미치는 것과 함께 토사 내에서 유입되는 이물질 등으로 수질적인 문제 또한 발생할 수 있다. 이와 같은 이유로 누수는 발생에 대한 신속한 인지가 요구되며 이에 따른 신속한 복구가 필요하다. 하지만 기존의 데이터 기반 누수 탐사방법은 일반적으로 누수의 유무만을 인지하기 때문에 발생한 누수에 대한 규모의 정량적인 평가가 어려우며 이는 현재의 누수탐사 방법이 누수의 규모에 따른 복구 우선순위를 고려하기에는 부적절한 방법이라는 것을 의미한다. 따라서, 본 연구에서는 다중 누수시나리오 대해 누수 여부뿐만 아니라 누수 규모, 위치 등을 식별할 수 있는 수리해석 모델 기반 누수탐사 기법을 개발하였고, 이 기법을 활용하여 정량적인 누수량을 식별하여 누수 규모에 따른 누수복구 우선순위를 선정하는 프레임워크를 개발하였다. 이때, 누수복구 우선순위 선정 시 수리학적, 경제적, 사회적 인자 등을 고려하였으며, 각 인자 별 가중치를 통해 최종 복구 우선순위를 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.240-240
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• 2016

인류문명의 발달과 함께 경제력도 크게 개선되었으나 인구가 집중되어 있는 도시지역에서의 침수가 반복되고 있다. 도시침수는 직간접적인 피해규모가 심각하므로 구조적인 대책과 비구조적인 대책을 통하여 홍수방재에 많은 투자가 이루어져 왔다. 또한 계획규모 또한 상향조정되어 있다. 그러나 실제로 향상된 계획규모에 적합하도록 전체 홍수방재시설을 개수하는 데는 많은 기간과 예산으로 인하여 진행이 이루어지고 있지 못하고 있으며 과거의 호우사상에서 살펴볼 수 있는 바와 같이 계획규모를 크게 초과되는 홍수는 자주 발생되어 왔으며 이로 인한 도시침수도 계속되어 왔다. 이러한 현상은 기후변화 및 돌발홍수 등으로 인하여 앞으로도 반복될 가능성이 매우 높아질 것으로 예측된다. 따라서 현재의 홍수방재시설에 대하여 향상된 계획규모의 호우사상 또는 이를 초과하는 극대호우사상에서의 홍수방재를 위한 방안수립이 시급한 상황이라고 판단된다. 본 연구에서는 계획규모를 초과하는 극대호우사상에 대비하여 최소한의 예산으로도 획기적으로 도시침수를 억제할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 도시지역에서의 홍수방재는 침수억제가 가장 중요하므로 침수모의를 통하여 통수능이 부족한 경우라도 침수가 발생되지 않는 지역은 제외하고 침수에 취약한 지점만을 대상으로 침수원인을 파악하여 역경사 또는 경사부족구간의 개선, 소규모 분산형 저류지를 통한 침수억제 및 빗물저류조와 빗물펌프장에서의 운영강화 등을 통하여 경제적인 침수억제방안의 수립을 전제하여 침수모의를 수행하였다. 연구결과 최소한의 구조적 개선과 기존 방재시설의 운영강화로 기왕의 홍수사상에서 발생된 침수에 대비하여 침수발생을 크게 저감시킬수 있는 것으로 분석되었다. 따라서 전반적인 개수보다는 중요침수지역들을 대상으로 우선순위를 결정하여 침수원인을 해소 하는 방안으로 홍수방재계획을 추진한다면 빠른 기간에 작은 예산으로 도시침수를 크게 저감 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.184-184
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• 2021

2020년의 경우 대기 상층 제트기류가 크게 강화됨에 따라 작은 규모의 저기압의 발달이 평년보다 두 배 이상 증가하였고, 그로 인해 장마가 최대 54일가량 지속되며 1조 371억 원 가량의 대규모 침수피해가 발생하였다. 이와 같이 최근 기후변화로 인한 이상 기후가 빈번하게 발생하고 있으며, 그로 인해 홍수, 태풍과 같은 재난의 강도 및 파급되는 재산피해가 점차 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 향후 30년간 강우량 변화 추이를 파악하고, 이에 따라 파급되는 재난피해 규모의 증가 추세를 확인하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC AR6(Intergovernmental Panel on Climate Change - Sixth Assessment Report)에서 제시하고 있는 시나리오 중 극한 시나리오인 SSP5-8.5와 안정화 시나리오인 SSP2-4.5 시나리오를 활용하고자 하였다. GCM(General Circulation Model) 자료는 전 지구적 모형으로 공간적 해상도가 낮은 문제가 있기 때문에, 국내 적용을 위해서는 축소기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 공간적 축소를 위해 통계학적 기법 중 인공지능 기법을 적용하고 Reference data와 종관기상관측(ASOS)의 실측 강우 자료(1905 ~ 2014년)를 통해 학습된 모형의 정확도 검증을 수행하였다. 또한 연 강수량과 연도별 홍수피해의 규모 및 빈도를 확인하여 연도별 강수량 증가에 따른 피해 규모의 증가를 관계식을 도출하였다. 이후 최종적인 축소기법으로 모형을 통해 향후 2050년까지 부산광역시의 예측 강우량을 전망하여 연 강수량의 증가량과 피해 규모의 증가량을 전망해보고자 하였다. 본 연구 결과는 부산광역시의 예방단계 재난관리의 일환으로 적응형 기후변화 대책 수립에 기초 자료로써 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.477-477
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• 2023

빗물이용시설은 집수면적에 내린 빗물을 모아 이용가능하도록 처리하는 시설이며, 일정 면적 이상의 건축물에는 법적으로 빗물이용시설을 설치·운영하여야한다. 빗물이용시설의 저류조 용량은 간편식과 시뮬레이션, 수문모형으로 산정가능하며, 설계계획 수립시 대상지역의 강우 특성, 사용수량 등 지역 특성과 목적을 고려하여 저류조 용량이 결정된다. 저류조 용량 산정시 시뮬레이션을 이용하는 방법은 수문모형 사용에 비하여 용이하지만, 일단위 물수지분석을 구현하는데까지 시간이 소요된다. 간편식은 집수면적에 규모계수 0.05를 곱하여 간단히 구할 수 있지만, 지역 특성과 목적이 고려되어있지 않으며 초기 계획수립 및 개략 평가를 제외하고는 활용에 제약이 존재한다. 이에따라, 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 빗물저류조의 적정 규모 산정을 위해 개선된 간편식을 개발하였다. 빗물이용시설 물수지 분석 Excel 도구를 개발하였으며, 해당 물수지분석 결과에 상수대체율 효율을 기준으로 지역별 적정 저류조 규모 산정을 위한 규모계수를 도출하였다. 빗물사용 용도로써 폭염저감, 미세먼지저감, 조경, 화장실을 채택하였으며, 용도별 1일 사용수량을 산정 및 적용하였다. 7개의 연구대상지역 물수지분석을 위해 연구지역의 최근 10년 강우·미세먼지·기온데이터를 기상청으로부터 적용하였으며, 집수면적은 500-2500m²까지 500m²씩 증분, 저류조용량은 5-700m³까지 5m³씩 증분하여 지역별 적정 저류조 용량 규모계수를 선정하였다. 그 결과 연구대상지역의 적정 저류조 용량산정시 완도군의 규모계수는 평균 0.058이었으며, 보령시의 규모계수는 평균 0.040으로 도출되었다. 본 연구를 통하여 다양한 용도의 빗물사용처에 따른 지역별 저류조 용량 선정을 위한 지원도구로써 사용될 것으로 판단한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.51-55
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• 2017

대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.171-171
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• 2017

강우의 시간분포는 다양한 시간규모에 걸쳐 프랙털 또는 멀티프랙털 특성을 가지고 있음이 알려졌다. 기존의 연구는 주로 시간단위 이상의 프랙털 특성에 관한 것이었다. 실제로 극한 홍수를 가져오는 집중호우는 짧은 시간 규모에서 발생함에도, 이것에 대해서는 관측 자료가 제한되어 극소수의 실험적 연구만 가능했다. 본 연구에서는 기상청에서 제공한 고해상도(1분 단위) ASOS(Automated Synoptic Observation System) 자료를 이용하여, 강우 사상 안에서의 프랙털 특성을 분석해보았다. 대부분의 사상에서 단일 멱함수보다는 2개의 멱함수로 나누어지는 것이 밝혀졌으며, 나뉘는 시간 규모(T*)는 $3{\times}10$ 분으로 파악되었다. 이 시간 규모는 한 단위의 집중호우를 가져올 수 있는 구름크기의 물리적 상한과 관련이 있는 것으로 보인다. T*보다 작은 시간 규모에서의 멱함수 지수는 그 이후의 값보다 대체로 작은 것으로 나타났다. 이는 호우가 집중되는 기간의 변동성이, 강수가 물리적 한계에 도달한 이후보다 훨씬 작기 때문으로 보인다. 구체적인 멱함수의 지수는 강수의 발생과정과도 관련이 있을 것으로 추정된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.155-161
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• 2023

최근 대규모 언어 모델의 활용 방법에 대한 많은 관심이 지속되고 있다. LLM이 생성한 정보의 가장 중요한 도전 과제는 출력 문장이 사실인지 판단하기 어렵다는 점이다. 본 논문은 하나 또는 복수의 LLM를 구조화하여, 생산되는 다양한 결과를 활용하는 방안을 탐구한다. LLM이 생성한 출력 정보를 고려하여 사실 관계 확인 과제를 수행함에 있어서, 성능 향상 가능성을 평가하기 위한 실험을 진행했다. 대규모 언어모델의 구조화를 통해 입력 정보의 제어를 할 경우, 기존 최고 성능보다 4.75의 정확도 향상을 관찰할 수 있었다.