• 한국습지학회지
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• 제21권3호
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• pp.236-243
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• 2019

현재까지 많은 수문 시계열은 전통적인 선형 모형을 이용하여 분석되고 예측되어 왔다. 하지만, 자연현상과 수문시계열의 패턴 및 변동과 관련하여 비선형적 구조의 증거가 발견되고 있다. 따라서 시계열 분석 및 예측을 위한 기존의 선형 모형은 비선형적 특성에 적합하지 않을 수 있다. 본 연구에서는 미국 플로리다 코코아 지역 인근에 있는 St.Johns 강의 일유량 자료에 대한 카오스 분석을 수행하였고, 그 결과 낮은 차원의 비선형 동역학적 특성을 가진 흥미로운 결과가 나타났지만 한국의 소양강댐 일유량 자료는 확률적 특성을 보여주었다. 카오스 특성을 토대로한 DVS(결정론적 vs 추계학적) 알고리즘을 이용해 두 시계열 시스템의 특성을 파악하였고 단기 예측을 수행하였다. 또한 본 연구에서는 일 유량 시계열 예측을 위해 인공신경망 방법을 사용하였고, DVS 알고리즘에 의한 예측을 비교 분석하였다. 분석 결과, 카오스 특성을 갖는 시계열 자료가 보다 정확한 예측성을 보였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.289-294
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• 2021

인공지능의 발달로 인해 전 세계적으로 4차 산업혁명의 물결이 일고 있다. 빅데이터, 사물인터넷 기반의 인공지능 기술로 모든 것이 하나로 융합되는 초연결 사회로 향하고 있다. 이에 따라 인공지능 시대의 교육 인재상으로 창의 융합형 인재 양성과 더불어서 감성적 창조 인재 양성을 추구하고 있다. 인간의 창의성 및 감성을 중심으로 인공지능과 협업하고 다양한 분야의 지식을 융합하여 새로운 것을 창조할 줄 알아야 한다. 이에 따라 본 연구는 인문학적 성향인 국어와 공학적 성향인 인공지능을 융합한 프로그램을 개발하여, 학생들이 인문학적 소양과 공학적 사고력을 융합해 창의적으로 문제를 해결하는 경험을 할 수 있도록 하였다. 교육 프로그램의 내용은 'AI와 함께하는 도서' 및 'AI와 함께하는 연극'과 같은 두 가지이었으며, 학생들이 인문학적 문제를 인공지능을 활용하여 해결하도록 하는 15차시 수업으로 구성하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2019

역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.149-149
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• 2016

최근 전 세계적으로 이상기후가 발생하고 있으며, 국내에서도 과거에 경험하지 못했던 자연재해가 빈번하게 발생하고 있는 추세이다. 가뭄은 홍수와 더불어 그 피해가 가장 큰 자연재해 중 하나이며, 장주기적이고 광역적으로 발생함에 따라 구체적인 발생시기, 장소, 원인을 파악하는 것이 어렵다. 그동안 국내에서는 가뭄극복을 위해 다양한 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 가뭄피해는 지속적으로 증가하고 있다. 실례로 2014~2015 가뭄으로 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 피해가 발생한 바 있다. 이처럼 가뭄으로 인한 피해는 기후 변화의 영향으로 더욱 빈번할 것이라는 보고가 있어 가뭄해석을 위한 지속적인 노력이 필요하다. 가뭄해석에는 일반적으로 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격, 누적심도 등을 사용하며, 이를 가뭄특성인자라고 한다. 따라서 본 연구에서는 인위적인 시설물의 영향을 배제한 자연가뭄지수(Natural Drought Index, NDI)를 이용하여 국내 5개 행정구역의 지역별 가뭄특성을 분석하였다. 자연가뭄지수의 산정을 위해 입력자료는 3개월 누적강수량, 누적유출량, 평균토양수분량을 사용하였으며, 강수량은 국내 ASOS 59개 지점 자료, 유출량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄특성 분석기간은 1977~2012년이며, 가뭄특성인자는 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격을 활용하였다. 과거 가뭄피해사례와, SPI, SRI, SSI 및 NDI의 가뭄특성인자를 비교하였으며, 정량적 비교를 위해 평균오차, 평균절대오차를 사용하였다. 가뭄특성인자 분석 결과 NDI는 가뭄의 시작과 끝을 가장 정확하게 반영하였다. 가뭄의 지속기간은 NDI, 발생간격은 NDI와 SPI가 정확한 것으로 나타났다. 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수에 비해 지역적 가뭄특성을 정확하게 재현한다는 점에서 추후 가뭄감시에 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2022

최근 전 지구적인 기후변화로 인하여, 극한기후일수 증가, 이상기후 등의 환경문제가 심화되고 있으며, 이는 이·치수 측면에서 물관리 정책 수립 등의 어려움을 가중시키고 있다. 더욱이 우리나라는 산악지형이 많고 수계형태가 복잡한 지형적 특성과 여름철에 연강수량이 집중되는 계절적 특성을 지니고 있어 수자원의 효율적인 관리가 어려운 실정이다. 연구 대상 유역은 DMZ 이북의 미계측 유역을 포함한 북한강 전체유역을 대상으로 하였으며, 주요 댐 유역별로 세분하여 6개 댐유역(화천댐, 춘천댐, 소양강댐, 의암댐, 청평댐, 팔당댐)에서 홍수량 분석을 실시하였다. 이때 상류의 미계측 유역을 분석하기 위해 격자기반으로 매개변수의 물리적인 계산이 가능한 분포형 모형인 GSSHA 모형을 활용하였다. 또한 온실가스 저감 정책의 실현 여부에 따른 저탄소 및 고탄소 기후변화 시나리오를, 미래 전·중·후반기의 기간별로 적용하여, 현재를 포함한 7가지 시나리오를 반영하였다. 연구결과, 미래 전반기에서는 홍수량이 다소 감소하는 것으로 나타났으며 미래 중반기 및 후반기에서는 증가하는 것으로 분석되었다. 소유역별 분석 결과를 종합하면, 탄소 배출 농도에 따른 평균 홍수량 변화율은 저탄소 시나리오에서는 -1.03 %에서 +4.01 %, 고탄소 시나리오에서는 -4.54 %에서 +17.73 %로 나타났다. 저탄소와 고탄소 시나리오를 비교하면 홍수량 변화율 차이는 미래 기간 및 소유역 마다 상이하지만, 최소 359 %에서 최대 527 %까지 차이를 보였다. 따라서 인류의 탄소저감 노력은 기후변화 자체를 막을 수는 없으나, 그 영향을 최대 5배 이상 감소할 수 있다는 결론을 도출하였다. 본 연구는 북한강 유역의 미래 기간별 확률홍수량 예측값 및 수문특성의 변화 전망을 주요 댐 유역에서 정량적으로 제시하였다. 이에 따라 본 연구가 향후 기후변화에 대비한 이·치수 정책 마련 및 접경지역의 재난예방에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권2호
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• pp.105-119
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• 2021

최근 우리나라의 계절적 강우변동폭이 점점 커져 홍수 및 가뭄의 발생빈도와 심도가 증가하고 있다. 특히, 도시화에 따른 토지이용변화, 산업구조변화 등은 수자원의 수요량 및 공급량 불균형으로 이어져 수자원 관리에서 제약조건으로 작용하고 있다. 유역 내의 물순환 평가에 있어서 물수지 모델 구축과 함께 정확한 강우-유출 분석은 매우 중요한 분석단계라 할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하고 소양강댐 유역에 대해서 적합성을 평가하였다. 미계측유역의 불확실성을 고려한 유량 시나리오를 제시하기 위하여 다수의 모형을 활용하는 앙상블 개념을 도입하였으며, 향후 미계측유역에 대한 적용을 위한 모형의 확장성을 고려하여 매개변수 개수 및 관측 유량에 대한 재현능력 특성 등을 종합적으로 평가하였다. 본 연구에서는 40개 이상의 국내외 연속강우-유출모형을 소양강댐에 적용하였으며, 통계적 지표를 이용하여 9개의 모형을 1차적으로 선정하였다. 선정된 모형을 대상으로 매개변수의 개수 및 저유량, 중간유량, 고유량으로 분리하여 재현성을 평가하고 최종적으로 앙상블모형을 제시하였으며, 단일 모형에 비해 개선된 관측유량 재현효과를 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4B호
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• pp.345-354
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• 2006

가뭄은 홍수와는 달리 장기적이고 지속적인 피해를 유발하고, 지역의 경제에 타격을 주며, 생태계 및 환경을 파괴하는 자연재해로서 인간에게 오랫동안 고통을 준다. 이와 같은 가뭄에 대비하고 가뭄을 관리하기 위해 가뭄의 정도를 정량화하고자 하는 연구가 꾸준히 이루어져 왔다. 그 결과 다양한 가뭄지수들이 개발되었으며 이들을 이용해 가뭄감시를 수행하고 있다. 그중 Palmer의 가뭄심도(PDSI)가 가뭄감시와 관리를 위하여 가장 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 물순환의 고려없이 기후적인 조건만을 이용하는 단점과 한계성이 여러 학자들에 의해 지적되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 토양, 토지이용, 기후자료를 입력자료로 하는 준 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하였다. 즉, SWAT 모형을 이용해 토양수(soil water, SW)를 추정하고, 이로부터 계산된 토양수분결핍을 근거로 토양수분지수(soil moisture index, SMI)를 산정하였다. 본 연구에서는 소양강댐 유역에 대해 SWAT 모형을 적용해 구한 토양수분지수와 PDSI를 비교 분석하였다. 즉, 소양강댐 지점의 일유입량 자료를 이용해 SWAT모형을 보정하고 검정하여, 장기 일 토양수를 추정하고, SWAT모형을 통해 모의된 토양수로부터 계산된 토양수분 결핍을 근거로 토양수분지수를 산정하였다. 본 연구를 통해 SWAT 모형의 적용성을 검토한 결과, 결정계수가 0.651로서 비교적 좋은 결과를 보였고, GIS를 이용함으로서 보다 향상된 해상도를 가지고 가뭄감시를 할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 토양수분결핍에 기초한 토양수분지수는 가뭄감시와 관리를 위해 적용이 가능하리라 판단된다.

• 공학교육연구
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• 제13권6호
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• pp.49-56
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• 2010

본 연구는 기업담당자들과 교수들 사이에서 공대교육에 대해서 느끼는 인식차이를 조사하고, 이를 어떻게 해결할 수 있을 것인지 방안을 연구하고자 하였다. 기업 담당자들과 교수들은 다 같이 실용인재 양성을 중시하면서도 공과대학 졸업생들이 안고 있는 문제를 바라보는 시각은 상당한 차이를 보이고 있다. 기업 담당자들은 공대생들이 안고 있는 문제점으로 실용능력 부족을 들었으며, 교수들은 기본소양 부족을 들었다. 이런 인식 차이는 기업담당자들은 당장 실무에 투입할 수 있는 '즉석형 인재'를 요구하는데 반하여, 교수들은 장기적인 산업발전에 기여할 수 있는 기본이 튼튼한 '잠재형 인재'를 선호하는 시각차에서 상당부분 비롯된다. 핀란드 헬싱키 공과대학의 Co-op course, 펜스테이트의 캡스톤 디자인 교육은 서로 판이한 상상력이 동원되고 있는데도 실용인재 양성의 좋은 본보기를 보여준다. 근본적으로 기업담당자들과 교수들의 인식차이를 해소하기 위해서는 대학과 기업이 소통을 활성화하고, 현장실습 교육 등 실용인재를 육성할 수 있는 교육을 지속적으로 강화할 필요가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.404-404
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• 2021

기후변화에 따른 물 순환과정의 변화는 유역내 강우패턴 및 강우강도, 유출 특성에 큰 영향을 미친다. 유역내 강우패턴 및 강우강도 등 물 순환과정의 변화는 강우에 의한 유출과 밀접한 관련이 있는 비점오염원에 중대한 영향을 미친다. 특히, 고랭지밭에 밀집되어 있어 강우에 따른 토사로 인한 탁수가 빈번하게 문제가 되고 있는 소양호 유역은 비점오염원관리지역으로 지정되어 탁수를 저감하기 위해 많은 노력을 기울이고 있는 실정이다. 이러한 노력들 중 환경부에서는 개별 경작지마다 BMPs(Best Management Practices)를 적용하여 강우에 의한 탁수를 저감하고자 하였으며, 앞으로도 지속적으로 설치할 계획에 있다. 그러나 이러한 비점오염저감시설을 적용하였을 때의 저감효율은 밭의 면적이나 경사도, 경사장 등 다양한 조건을 고려해야 하는 어려움이 있어, 이에 대한 연구는 매우 제한적으로 이루어져 왔다. 이에 따라, 각 경작지에 적용된 개별 비점오염저감시설이 유역 말단에 미치는 영향에 대한 연구 역시 미비한 실정이다. 그러나 비점오염저감대책 및 계획은 유역 말단을 기준으로 하는 경우가 많고, 유량 및 수질에 대한 모니터링 자료 역시 유역 말단에 위치하기 때문에 개별 비점오염저감시설이 유역 말단에 미치는 영향에 대한 연구는 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 유역단위 평가모델 중 하나인 SWAT을 이용하여 각 경작지 별로 실측 경사장 및 경사도, 개별 비점오염저감시설을 적용하였으며, 개별 비점오염저감시설이 유역말단에 미치는 영향을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2022

최근 기후변화와 댐 상류 토지이용 변화 등과 같은 다양한 원인에 의해 댐 유입량의 변동성이 증가하면서 댐 관리 및 운영조작 의사 결정에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이러한 댐 유입량의 변동 특성을 반영하여 댐 유입량을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 머신러닝 기술이 발전하면서 Auto-ML(Automated Machine Learning)이 다양한 분야에서 활용되고 있다. Auto-ML은 데이터 전처리, 최적 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 등의 모든 과정을 자동화하는 기술이다. 그러나 아직까지 수문 분야에서 댐 유입량을 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있어서 Auto-ML을 활용한 사례는 부족하고, 특히 댐 유입량의 예측 정확성을 확보하기 위해 High-inflow and low-inflow 의 변동 특성을 고려한 하이브리드 결합 방식을 통해 Auto-ML 기반 앙상블 모델을 개발하고 평가한 연구는 없다. 본 연구에서는 Auto-ML의 패키지 중 Auto-sklearn을 통해 홍수기, 비홍수기 유입량 변동 특성을 반영한 하이브리드 앙상블 댐 유입량 예측 모델을 개발하였다. 소양강댐을 대상으로 적용한 결과, 하이브리드 Auto-sklearn 앙상블 모델의 댐 유입량 예측 성능은 R² 0.868, RMSE 66.23 m³/s, MAE 16.45 m³/s로 단일 Auto-sklearn을 통해 구축 된 앙상블 모델보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 FDC (Flow Duration Curve)의 저수기, 갈수기 구간에서 두 모델의 유입량 예측 경향은 큰 차이를 보였으며, 하이브리드 Auto-sklearn 모델의 예측 값이 관측 값과 더욱 유사한 것으로 나타났다. 이는 홍수기, 비홍수기 구간에 대한 앙상블 모델이 독립적으로 구축되는 과정에서 각 모델에 대한 하이퍼파라미터가 최적화되었기 때문이라 판단된다. 향후 본 연구의 방법론은 보다 정확한 댐 유입량 예측 자료를 생성하기 위한 방안 수립뿐만 아니라 다양한 분야의 불균형한 데이터셋을 이용한 앙상블 모델을 구축하는데도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.