• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.198-198
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• 2023

유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.12
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• pp.113-121
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• 2013

In this paper, we design and implement a network weather map system, which provides a macroscopic view on the whole network topology as well as the network link status and utilization. The proposed system also provides distributed NetFlow-based database facility and Web-based query interface, through which network operators can check the detailed network router or link status as well as submit predefined queries to easily find out and locate heavy hitters and/or their usage. We believe that our develop system will be a useful tool for small-to-mid-scale ISPs or network operators, in managing their own networks in a cost-effective way.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.16-16
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• 2015

오늘날 전 세계적으로 가속화되는 기상이변에 따라 돌발성, 국지성 폭우 및 폭설의 빈도가 급격히 증가하는 추세이다. 이 같은 돌발기상 현상은 고층 건물과 인구의 과밀화로 인해 열섬효과가 자주 발생하는 도심지에서 특히 높은 발생률을 보이며, 그로 인한 막대한 인명 및 재산상의 피해가 발생하고 있는 실정이다. 하지만 이러한 돌발성 강수 현상들은 주로 저고도에서 생성 및 발달되며, 그 수명은 2~3시간에 불과하기 때문에 현재의 국내 기상관측 시스템으로는 예측 및 예보에 많은 어려움을 겪고 있다. 현재, 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 관련 기관들에서는 도심지를 중심으로 한 저층 기상 관측을 위한 소형 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 그와 함께, 본 논문에서는 향후 도입될 소형 레이더 네트워크의 활용성을 증대시키고, 기상재해의 피해를 줄이는 방법으로써, 구글 어스의 지도 서비스를 기반으로 한 기상 레이더 자료 활용 실시간 돌발성 기상재해 감시/추적 및 경보 시스템 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 전 세계적으로 통용되는 GIS 엔진으로서, 높은 확장성이 장점인 구글어스 플랫폼을 바탕으로 하며, 레이더 자료 분석 도구, 위험도 판별 도구 및 자료 표출/경보 도구 등으로 크게 세 가지의 기술도구 집단으로 구성된다. 제안한 플렛폼 상에서 시뮬레이션을 통해 구글어스 기반에서 레이더 누적강수량의 실시간 처리와 3차원 GIS 기반에서의 직관적인 경보 메시지 표출을 구현하였으며, 향후 각 기술 도구들 상의 기법들을 연구 및 개선함으로써 국토관측센서 네트워크 및 기상 재해 예 경보 체계를 위해 활용되어질 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.11
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• pp.2569-2575
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• 2015

Network RTK generally uses a linear interpolation method by using the corrections from reference stations. This minimizes the spatial decorrelation error caused by the increase of distance between the reference station's baseline and user's baseline. However, tropospheric delay, a function of the meteorological data can cause a spatial decorrelation characteristic among reference stations within a network by local meteorological difference. A non-linear characteristic of tropospheric delay can deteriorate Network RTK performance. In this paper, the modeling of tropospheric delay irregularity is made from the data when the typhoon is occurred. By using this modeling, analyzing the effect of meteorological difference between reference stations on correction is performed. Finally, we analyze an effect of non-linear characteristics of tropospheric delay among reference stations to Network RTK user.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1713-1720
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• 2009

An local area weather condition monitoring system to minimize many disasters from the sudden change of weather condition in local and mountain ales is proposed. Firstly, the comparison of present state of the related monitoring systems and the possibility of realization with some merits are investigated. Moreover, this paper present direction of local area weather condition monitoring system based on integration of wireless sensor network and CDMA network following some case study. The sensor node for wireless sensor network and an interface dongle are fabricated for the system. The stand-alone software in cellular phone is also developed. Through the efficient integration of both networks, the measured weather condition data from sensors can be transmitted to the server or mobile to monitor with high reliability. The proposed monitoring system will guide new type of project in wireless sensor network and support alarm service of the sudden change of weather condition to mobile user from central official regulations.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.6
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• pp.1787-1796
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• 2014

The main purpose of this study is to assess the sensitivity of meteorological drought indices in probabilistic perspective using Bayesian Network model. In other words, this study analyzed interrelationships between various drought indices and investigated the order of the incident. In this study, a Bayesian Network model was developed to evaluate meteorological drought characteristics by employing the percent of normal precipitation (PN) and Standardized Precipitation Index (SPI) with various time scales such as 30, 60, and 90 days. The sensitivity analysis was also performed for posterior probability of drought indices with various time scales. As a result, this study found out interdependent relationships among various drought indices and proposed the effective application method of SPI to drought monitoring.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.79-79
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• 2021

기상학적 측면에서 강수 부족으로 인한 수생태환경(하천), 호소환경(저수지) 및 유역환경(중권역)으로 미치는 환경학적 가뭄의 영향을 평가하기 위한 시도는 매우 중요하다. 만약 동일한 규모의 강수부족 현상이 발생할지라도, 환경적 측면에서의 수질 및 수생태에 미치는 영향이 매우 큰 유역이 있고, 반면 어느 정도의 복원력을 유지할 수 있는 유역이 있을 것이다. 즉, 서로 다른 유역환경에 따라 가뭄으로 인한 환경적 영향은 달라질 가능성이 크며, 이처럼 환경적 가뭄에 취약한 지역을 위해서는 지속적인 환경가뭄 모니터링이 중요하다. 환경적 측면에서 가뭄의 영향을 평가하기 위해서는 다양한 수질 관련 항목을 연계한 환경가뭄 감시가 중요하며, 이와 더불어 가뭄과 관련한 다양한 이해관계자 간의 효율적인 의사결정 도구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 다양한 시나리오 정보를 제공할 수 있는 베이지안 네트워크 모형을 적용하여 환경가뭄 민감도 평가 방안을 제시하고자 한다. 본 모형에서는 수질 문제가 가장 심하게 대두되고 있는 낙동강 유역을 대상으로, 기상학적 가뭄에 의한 수생태 및 환경 관련 변수들(BOD, T-P, TOC)의 복잡한 상호의존성을 파악할 수 있는 베이지안 네트워크 모형을 활용하였다. 또한, 기상학적 가뭄에 의한 상류와 하류 간의 환경적 영향을 연계하여 해석하기 위한 모형을 구축하였다. 그 결과, 기상학적 가뭄으로 인한 환경적 민감도가 크게 나타나는 중권역(예: 임하댐유역)과 이와 반대인 중권역(예: 병성천유역)의 구분이 가능하였다. 또한, 상류에서 발생한 심한 기상학적 가뭄이 하류 지역 내 환경적인 영향을 지속할 가능성이 있음을 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법은 환경적 가뭄의 취약지역을 우선 선정하고, 나아가 상-하류 간의 환경적 가뭄을 감시하는 데 있어 활용도가 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.203-206
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• 2009

Because the meteorological observation towers are scattered over large area, the collected meteorological data are very sparse. Therefore, the need for data collection on the limited urban areas like a specific building or subway area brings about vest cost which is required to install the corresponding sensors on the areas. Recently, to overcome this problem, the sensor network technique comes to the fore. This paper studies an application to service the meteorological map using mobile phone sensors.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07c
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• pp.2517-2520
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• 2003

본 논문에서는 가상 디바이스 네트워크에 대한 개념과 틀을 제시하였다. 디바이스 제어 네트워크로서 LonWorks 네트워크를 선택하고, 데이터 네트워크로는 이더넷을 선택하여 가상 디바이스 네트워크를 구성하였다. 가상 디바이스 네트워크의 전달 특성을 데이터 네트워크의 전달 특성과 함께 조사하였다. 가상 디바이스 네트워크 상에서의 실시간 제어를 위해 불특정한 시간 지연을 보상할 필요가 있다. 유한한 H₂노옴을 갖는 Smith 예측 제어기를 이용한 직류서보모터의 제어실험을 통하여 제안된 제어기의 타당성을 검증하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.7
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• pp.523-534
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• 2021

Meteorological drought originates from a precipitation deficiency and propagates to agricultural and hydrological droughts through the hydrological cycle. Comparing with the meteorological drought, agricultural and hydrological droughts have more direct impacts on human society. Thus, understanding how meteorological drought evolves to agricultural and hydrological droughts is necessary for efficient drought preparedness and response. In this study, meteorological and hydrological droughts were defined based on the observed precipitation and the synthesized streamflow by the land surface model. The Bayesian network model was applied for probabilistic analysis of the propagation relationship between meteorological and hydrological droughts. The copula function was used to estimate the joint probability in the Bayesian network. The results indicated that the propagation probabilities from the moderate and extreme meteorological droughts were ranged from 0.41 to 0.63 and from 0.83 to 0.98, respectively. In addition, the propagation probabilities were highest in autumn (0.71 ~ 0.89) and lowest in winter (0.41 ~ 0.62). The propagation probability increases as the meteorological drought evolved from summer to autumn, and the severe hydrological drought could be prevented by appropriate mitigation during that time.