• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2016

최근 기후변화의 영향으로 장마, 태풍 등 극한사상의 발생빈도와 강도가 비정상적인 증가 추세를 나타내고 있으며, 여름철 국지성 호우로 인한 농경지 및 도심 저지대 지역의 침수 피해가 발생하고 있다. 침수 피해에 대한 대책 마련을 위해서는 수공구조물 설계 기준을 초과하는 호우에 대한 홍수 영향을 분석할 필요가 있으며, 기후변화에 따른 강우자료의 변화 특성을 파악하기 위해서는 비정상성 (Non-Stationary) 가정이 수반되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 빈도해석을 통해 중소하천을 대상으로 부정류 해석을 실시하고 미래 침수특성을 분석하고자 한다. 연구대상지는 상습 침수지역이 위치한 중소하천을 선정하였고, 각 유역에 가장 인접한 기상관측소로부터 강수량 자료를 수집하였다. 강수량 모의 자료는 국립기상과학원에서 제공하는 해상도 12.5 km의 지역 기후변화 시나리오를 이용하여 구축하였다. 구축한 강수량 자료는 정상성 및 비정상성 빈도해석을 각각 수행하였으며 비정상성 빈도해석 방법으로는 누적평균 방법 및 이동평균 방법을 적용하였다. 유역 유출량은 실무에서 설계홍수량 산정에 널리 이용되고 있는 HEC-HMS 모형으로 산정하였다. 유출량과 하천기본계획의 하천단면 측량자료를 1차원 부정류 해석 모형인 HEC-RAS 모형에 입력하고 부정류 해석을 실시하여 하천 홍수위를 모의하였다. 본 연구의 결과는 상습 침수 지역의 침수 피해에 대한 관리 대책을 수립하는데 기초자료로 사용할 수 있을 것을 사료된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.77-88
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• 2015

이 논문에서는 비디오 게임의 역사를 보존 연구하기 위한 아카이브들의 국내 사례와 해외 사례를 비교 조사하고, 이를 통해 게임 역사박물관 구축을 위한 기초적인 자료 분류와 구축 방식을 제안하고자 한다. 게임의 역사를 수집, 보존하는 것은 일차적으로는 게임학 연구를 위한 기초자료를 구축하고자 위함이지만, 이러한 운동이 꼭 연구만을 위한 목적으로 귀결되는 것은 아니다. 따라서 본 논문에서는 디지털 게임을 수집, 보존, 분류, 전시, 열람하는 일련의 과정을 미디어 고고학(media archeology)이라는 새로운 학문 분야에 바탕하여 접근하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.358-358
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• 2021

자연재해 중 홍수는 전 세계적으로 가장 큰 인적 및 물적 피해를 발생시키고 있으며, 지구온난화로 가속화되고 있는 기후변화는 더욱 극심한 호우와 태풍 현상을 야기하고 있다. 최근 우리나라에서도 2020년 장마는 역대 가장 긴 장마로 기록되는 등 변화된 기상현상으로 인해 홍수피해의 빈도와 강도가 지속적으로 증가하고 있다. 따라서, 이상기후로 인한 홍수피해에 대한 대비와 적응을 위해 위험도 평가, 예·경보시스템, 대피체계 등과 같은 비구조적 대책의 수립이 필요하다. 그 중 홍수피해에 대한 위험도 평가는 과거 홍수피해자료를 바탕으로 지역별 피해양상이나 상대적인 피해위험도를 파악할 수 있으므로 홍수피해 저감대책 수립에 중요한 비구조적 도구로 인식되고 있다. 이에 따라 본 연구는 행정구역별 과거 강우특성 및 홍수피해자료를 분석하여 강우조건에 따라 예상되는 홍수피해위험도를 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저, 국민재난안전포털에서 제공하는 재해연보에서 행정구역별 최근 20년 동안의 호우 및 태풍으로 인한 피해자료를 수집하여 인적 및 물적 피해특성 자료를 구축하고, 홍수피해가 발생한 기간에 대해 기상청에서 제공하는 시강우량 자료를 수집하여 홍수피해 사상별 다양한 강우특성자료를 구축한다. 구축된 자료를 이용하여 행정구역별 강우-피해 상관분석을 수행하고, 회귀분석 과정에서 이상치가 존재할 경우 회귀모형의 적합도를 향상시키기 위해 이상치를 제거하고 분석하여, 회귀식의 결정계수 및 유의성 검정결과를 바탕으로 3가지 원인별(호우, 태풍, 종합), 2가지 홍수피해별(인적, 물적) 강우-피해 최적 회귀함수를 선정한다. 최종적으로 강우조건에 따른 홍수피해 규모를 예측하고, 이를 통하여 행정구역별 상대적인 홍수피해위험도를 평가한다. 본 연구를 통해 행정구역별 강우조건에 따른 예상 홍수피해위험도를 분석하여 홍수피해에 대한 저감대책 수립에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.13-18
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• 2009

Topic Map을 구축하는데 있어서 봉착하는 문제는 특정분야 전문가들이 Topic Map의 구성과 체계에 익숙하지 않다는 점이다. 이를 해결하기 위해서 Topic Map의 모든 요소들을 새로이 작성하는 것 보다는 작성하려는 분야에 대해 기 구축된 정보자원이 존재할 경우 이를 최대한 재활용하여, 모은 요소들을 추출한 다음 Topic Map 온톨로지로 변환하고 이용하는 것이 시간과 비용을 절약할 수 있는 효율적인 방법일 것이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB보부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2111-2116
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• 2008

환경부에서 시행하는 수질오염총량관리제도를 효과적으로 운영하기 위해서는 하천기초자료들과 함께 오염원 자료가 필요하다. 현재 오염원 자료는 체계화되어 있지 않으므로 필요할 때마다 여러 자료에서 뽑아 쓰고 있다. 따라서 GIS를 이용하여 데이터베이스화하여 물수지 모형 및 수질모형의 입력자료와 연계하여 유역의 오염부하량을 산정하도록 할 필요가 있다. 본 연구에서는 영산강유역을 대상지역으로 GIS를 이용하여 각 오염원에 대한 자료 데이터베이스를 구축하였다. 오염원 자료들을 행정구역별, 오염총량관리유역별로 DB를 구축한 후 이를 이용하여 발생부하량을 산정하였으며, 그 결과를 광주광역시 및 전라남도 영산강 오염총량관리 기본계획 보고서의 발생부하량값과 비교하였다. 두 값의 상대오차를 계산한 결과 $0.003{\sim}4.273%$ 정도로써 계산 결과의 차이가 많지 않았다. 발생부하량 산정결과 생활계와 토지계 발생부하량은 영본B에서 가장 높은 값을 보였으며 축산계 발생부하량은 영본E에서 가장 높은 값을 나타내었다. 생활계, 축산계, 토지계발생부하량 합산결과 생활계와 토지계에서 가장 높은 값을 보인 단위유역은 영본B 지역과 축산계에서 가장 높은 값을 나타낸 영본E로서 수질오염 위험지역으로 분석되어 수질관리를 위한 정화시설 및 저류지 조성이 필요할 것으로 판단할 수 있다. 본 연구의 결과를 이용하여 미래 오염부하량을 예측하는데 활용할 수 있을 것이고 물수지 분석을 위한 모델의 입력자료로 활용 가능하며, 하천의 유역관리 및 영산강유역의 오염총량관리를 위한 기초자료로서 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.139-145
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• 1996

소봉제품에 대한 시장생산 모형을 만들기 위하여 과거 자료에서 마련된 수량화된 기초 자료를 통계적으로 분석하고 미래의 생산량을 예측하였다. 출고량에 의한 기초 자료의 통계분석 결과에서 여러 가지 계량적 시계열 분석 방법들 중 STEPAR 방법에 의한 예측 방법이 가장 우수한 것으로 나타났다. 통계분석의 결과로 나타난 출고량에 대한 예측값은 생산량을 결정하는 데 있어서 매우 중요한 정보이다. 각 소봉제품들에 대해서 미래의 생산량에 대한 예측값을 STEPAR 방법에 의하여 얻었다. 이 예측값들의 95% 신뢰 구간의 폭이 상당히 넓게 나왔다. 이를 개선하기 위하여 체계적인 데이터 베이스 시스템을 구축하고, 수요-생산-재고의 종합적인 관리를 하며, 이를 뒷받침하기 위한 통합 전산 시스템을 구축해야 할것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권4호
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• pp.172-181
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• 2008

건축물의 수명은 생명체처럼 유한적이기 때문에 지속적으로 철거와 신축을 반복한다. 그러나 수명에 대한 물리적 기준이 주관적이며 추상적이기 때문에 국가의 정책결정에 좌우되어 왔다고 해도 과언이 아니다. 이러한 문제를 해결하고자 건축물의 노후정도에 관한 명확한 자료를 구축 후 그에 따른 의사결정 의 필요성이 지속적으로 대두되었다. 이러한 배경하에 본 연구에서는 부산광역시의 14개구 214개의 행정동을 대상으로 노후건축물 의 DB구축하고 그에 따른 활용방안을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 도출된 개선방안을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지식정보격차 완화를 위한 기초자료를 제공하였다. 둘째, 부산광역시의 노후 불량건축물의 세부적인 내용과 산출결과를 제시하여 조례제정을 위한 자료를 마련하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1354-1358
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• 2008

수질오염관리 정책이 배출원 관리에서 유역공동체를 중심으로 한 사전 예방적 유역관리정책으로 변화됨에 따라 단순문서에 의한 오염원 자료관리 등의 업무처리체계로는 수질오염총량관리제 실시에 따른 실무지원이 어렵다. 이를 위해서는 수질오염총량관리기술지침에 근거한 하천, 호소 및 오염배출실태자료의 체계적 관리가 필요하며, 유역환경(단위유역, 소유역 등)에 대한 기초정보와 국가수질측정망 자료 및 자치단체 소하천 등의 수질자료의 연계활용이 필요하다. 따라서 경기도에서는 수질오염총량제 시행에 따른 유역관리현황 정보를 구축하고, 국가하천을 중심으로 한 중앙정부의 유역환경정보와 지방하천 및 소하천을 중심으로 한 지방자치단체의 유역환경정보를 통합, 운영함으로써 통합적인 유역관리지원 체계를 구축하고자 한다. 이를 통해 수질측정망 및 수위-유량 등 수문자료와 배수구역도, 단위유역도, 항공사진 등 지리정보를 활용한 유역관리정책 기반을 구축하고, 경기도 및 31개 시 군의 유역관리정책수립 및 시행에 필요한 논리적, 기술적 정보제공 시스템을 구축하고자 한다. 따라서 본 연구는 오염총량관리제도의 의무제 전환이 예측되는 상황에서 향후 광역시도간 광역계획 혹은 경기도내 시군의 오염총량관리계획에 능동적으로 대응하기 위해 경기도 차원의 수질측정망 자료, 오염원 실태조사 자료 및 수위-유량 등 수문자료와 배수-구역도, 토지이용도, 단위 유역도, 항공사진 등 GIS 자료 등을 데이터베이스화하여 경기도내 시 군 환경담당부서의 업무분석을 통해 업무에 활용되는 주요 환경자료에 대한 업무지원체계를 확립하기 위한 수질오염정보화 시스템을 구축하고 그 활용방안을 제시하는데 그 목적이 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.355-355
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• 2017

현재 국내외적으로 가뭄, 홍수 등 물 관련 재해 발생 규모가 커지고 빈도 또한 많아지고 있으며 이러한 자연재해 및 이상현상으로 인해 체계적인 대응을 위한 수재해와 관련된 연구들이 지속적으로 수행되고 있는 실정이다. 수재해 관련 연구를 수행함에 있어 많은 물관련 자료들이 필요하며, 이러한 자료들을 각 연구자별로 수집하여 수행하게 되는데 자료를 수집하는데 소요되는 시간 및 요구되는 정확도를 확보하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 이처럼 강수량, 기온 등과 같은 기초데이터와 수위, 유량 등 물관련 데이터 등 연구 수행지원을 위한 체계적인 데이터 활용 및 체계 구축관련 연구가 필요하다. 이를 위해 수재해 관련 정보시스템에서는 데이터 연계 구축 항목으로 위성, 레이더 등 광역 관측 장비를 이용한 관측데이터와 관련 연구를 수행하는 기관의 데이터를 제공할 예정이다. 제공할 항목은 홍수, 가뭄 등 자체 생산된 수재해 관련 데이터와 공개된 데이터를 가지고 있는 미항공우주국(NASA) SEDAC(Socioeconomic Data and Applications Center)에서 제공해주는 약 51개의 토지이용도, 수재해, 물 등의 데이터가 있으며, 미국해양대기관리처(NOAA)에서 주제도별 데이터로 가뭄정보, 기온, 월평균강수, 월 총강수량 등이 있다. 자체 수집된 데이터를 UX기반의 형식으로 제공하며, 또한, 관련기관의 물관련 데이터를 해당 홈페이지 제공 및 연동 등의 방법과 데이터 DB화를 이용한 서비스 제공 방안 등으로 수재해 정보 서비스 사용자의 유연한 데이터 활용에 도움을 줄 수 있으며, 기초데이터를 사용자의 경험을 통한 UX디자인으로 수재해 정보 서비스를 구축할 예정이다. 이에 본 연구에서는 광역 관측 장비인 위성으로부터 생성된 강우와 증발산량, 토양수분량 등과 고정밀소형레이더 기반의 도심 내 국지호우를 예상할 수 있는 강수량 등을 제공해 줄 수 있으며, NASA와 NOAA의 데이터를 활용하여 물관련 연구 및 수재해 관련 연구 등에 도움을 주기 위해 기초조사 및 데이터 제공방법을 제시하였다. 국가 물 관련 재해 데이터를 관련 사용자들이 기초조사 및 분석할 때 쉽게 접근하며 사용할 수 있는 데이터 활용 방안연구에 도움을 줄 것으로 사료되며 관련 연구를 진행할 때 데이터 수집의 시간을 단축시키며 필요한 데이터의 정확도를 높일 것으로 판단된다.