• Information and Communications Magazine
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• v.23 no.5
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• pp.114-126
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• 2006

본 논문에서는 USN 임베디드 시스템을 활용한 재난재해 방지 서비스의 설계 및 실증 시험내용을 기술한다. '하르방' 프로젝트로 명명된 본 연구에서는 최근 활발하게 연구되고 있는 USN 기술을 한라산 국립공원의 등산로에 적용함으로써, 고정밀의 기상 정보를 실시간으로 제공하고 재난재해 상황 감시 및 상황 발생을 실시간으로 알려 조기에 상황 대응이 가능하도록 하였다. 현재 독자적으로 연구개발이 이루어지고 있는 BcN, IPv6, USN 기술을 하나로 융합한 차세대 유비쿼터스 네트워크의 구조 연구는 향후 관련산업을 선도함은 물로, 실제 응용에서도 범국가적인 정밀하고 광범위한 기상예보와 재난재해 방지 시스템으로서의 역할을 수행할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1673-1677
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• 2009

영산강 수계내의 연구기관 및 지자체 등 유관기관에서는 각종 연구사업 및 조사사업이 활발하게 진행되고 있으며, 지속해 매년 많은 예산과 전문 인력이 투입되고 있다. 또한 수행된 사업에서 산출된 연구결과나 조사결과 등의 자료는 영산강 수계내의 유역특성, 수계특성, 하천특성, 호소특성 등을 분석하고 평가하는데 매우 유용한 자료로 활용된다. 이러한 관점에서 유역내의 전문가, 민간단체, 정부기관, 학계 등의 유기적인 교류를 통해 정보의 합리적 관리 및 공유가 필요하며, 서로의 이해관계를 유기적으로 결합하여, 더 나아가 TFT(Task Force Team) 운영 등의 방안도 제시할 수 있는 여건의 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 영산강 웹기반 연구 네트워크 및 유역환경정보시스템을 통해 영산강 유역내의 물환경 인프라를 확충에 그 목적이 있다. 수계내의 기상, 수문 및 수질관련 자료를 구축하여 제공하며, 수질, 오염원, 생태조사 등의 현장조사에 의한 성과자료의 정보 활용을 위한 시스템을 구축하여, 조사연구사업 지원 및 환경정책결정 기초자료로 활용함으로써 관계기관과 전문가단체 등의 정보 교류의 장으로 활용하고자 한다. 또한 기존의 영산강 수계통합관리시스템의 연계를 통한 측정망자료 및 환경기초시설 현황 등의 자료의 접근을 강화하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.1
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• pp.11-16
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• 2019

Wireless sensor network is important for precision farming to monitor the growth environment of crops in open field, but radio signals are susceptible to different types of interference such as weather and physical objects. This paper designs and implements an environmental monitoring and weather forecast acquisition systems for smart field irrigation based on LoRa(Long Range) and then applies it to a test bed. And we evaluate the network reliability in terms of packet transmission success rate by comparing its condition on two criteria; the existence of obstacle or rain. The results show that much rain falls can affect on packet loss in LoRa field networks with obstacles.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.1
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• pp.113-123
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• 2010

The interest in combat network systems rises among specialists as the military technology advances. This study considers some new elements such as characteristics of weapon systems, force moving rules at the end of each small battle, etc. to improve the accuracy of the analysis of series of mini battle problems. There is a significant difference in MOEs among the scenarios and the models. This study suggests some further works in weapon allocation, moving speed, tactics, weather, and topography which need to be investigated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.295-295
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• 2021

수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.4
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• pp.279-289
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• 2019

Unlike other natural disasters, drought is a reoccurring and region-wide phenomenon after being triggered by a prolonged precipitation deficiency. Considering that remote sensing products provide consistent temporal and spatial measurements of precipitation, this study developed a remote sensing data-based drought outlook model. The meteorological drought was defined by the Standardized Precipitation Index (SPI) achieved from PERSIANN_CDR, TRMM 3B42 and GPM IMERG images. Bayesian networks were employed in this study to combine the historical drought information and dynamical prediction products in advance of drought outlook. Drought outlook was determined through a decision-making model considering the current drought condition and forecasted condition from the Bayesian networks. Drought outlook condition was classified by four states such as no drought, drought occurrence, drought persistence, and drought removal. The receiver operating characteristics (ROC) curve analysis were employed to measure the relative outlook performance with the dynamical prediction production, Multi-Model Ensemble (MME). The ROC analysis indicated that the proposed outlook model showed better performance than the MME, especially for drought occurrence and persistence of 2- and 3-month outlook.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.12
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• pp.1091-1104
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• 2022

Climate change is predicted to increase the frequency and intensity of rainfall worldwide, and the pattern is changing due to inundation damage in urban areas due to rapid urbanization and industrialization. Accordingly, the impact assessment of climate change is mentioned as a very important factor in urban planning, and the World Meteorological Organization (WMO) is emphasizing the need for an impact forecast that considers the social and economic impacts that may arise from meteorological phenomena. In particular, in terms of traffic, the degradation of transport systems due to urban flooding is the most detrimental factor to society and is estimated to be around £100k per hour per major road affected. However, in the case of Korea, even if accurate forecasts and special warnings on the occurrence of meteorological disasters are currently provided, the effects are not properly conveyed. Therefore, in this study, high-resolution analysis and hydrological factors of each area are reflected in order to suggest the depth of flooding of urban floods and to cope with the damage that may affect vehicles, and the degree of flooding caused by rainfall and its effect on vehicle operation are investigated. decided it was necessary. Therefore, the calculation formula of rainfall-immersion depth-vehicle speed is presented using various machine learning techniques rather than simple linear regression. In addition, by applying the climate change scenario to the rainfall-inundation depth-vehicle speed calculation formula, it predicts the flooding of urban rivers during heavy rain, and evaluates possible traffic network disturbances due to road inundation considering the impact of future climate change. We want to develop technology for use in traffic flow planning.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.12 no.4
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• pp.241-263
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• 2010

KoFlux is a Korean network of micrometeorological tower sites that use eddy covariance methods to monitor the cycles of energy, water, and carbon dioxide between the atmosphere and the key terrestrial ecosystems in Korea. KoFlux embraces the mission of AsiaFlux, i.e. to bring Asia's key ecosystems under observation to ensure quality and sustainability of life on earth. The main purposes of KoFlux are to provide (1) an infrastructure to monitor, compile, archive and distribute data for the science community and (2) a forum and short courses for the application and distribution of knowledge and data between scientists including practitioners. The KoFlux community pursues the vision of AsiaFlux, i.e., "thinking community, learning frontiers" by creating information and knowledge of ecosystem science on carbon, water and energy exchanges in key terrestrial ecosystems in Asia, by promoting multidisciplinary cooperations and integration of scientific researches and practices, and by providing the local communities with sustainable ecosystem services. Currently, KoFlux has seven sites in key terrestrial ecosystems (i.e., five sites in Korea and two sites in the Arctic and Antarctic). KoFlux has systemized a standardized data processing based on scrutiny of the data observed from these ecosystems and synthesized the processed data for constructing database for further uses with open access. Through publications, workshops, and training courses on a regular basis, KoFlux has provided an agora for building networks, exchanging information among flux measurement and modelling experts, and educating scientists in flux measurement and data analysis. Despite such persistent initiatives, the collaborative networking is still limited within the KoFlux community. In order to break the walls between different disciplines and boost up partnership and ownership of the network, KoFlux will be housed in the National Center for Agro-Meteorology (NCAM) at Seoul National University in 2011 and provide several core services of NCAM. Such concerted efforts will facilitate the augmentation of the current monitoring network, the education of the next-generation scientists, and the provision of sustainable ecosystem services to our society.

• Applied Chemistry for Engineering
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• v.10 no.6
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• pp.902-906
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• 1999

Electrically conducting composite films were prepared by a vapor phase in situ polymerization of pyrrole in the methyl cellulose film containing a copper(II) perchlorate. Methylcellulose had high affinity to pyrrole and was used as a matrix polymer. Conducting polypyrrole was embedded in the methylcellulose film forming a conducting network and the conductivity of the composite films ranged $10^{-1}$ to $10^{-7}S/cm$. The conductivities of conducting composite films were dependent on the nature of the matrix polymers, concentration of oxidant and polymerization time. In situ polymerization of pyrrole was observed in the matrix polymer and confirmed by UV-vis spectra. From the results of the thermogravimetric analysis, the chemical oxidative polymerization of pyrrole in the matrix polymers did not give any negative effects on the thermal stability of the composite films. Electron micrograph of composites indicated good penetration of PPy in the matrix polymer. DMA suggested a certain degree of incompatibility of the polypyrrole in the composites.