• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.5
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• pp.120-130
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• 2016

21세기 디지털 사회에서는 각 개인의 연결과 상호작용이 사회 현상에 막대한 영향을 미치고 있으며, 이로 인해 사회는 더욱 복잡해지고, 순간적으로 급격한 변화가 일어나는 현상이 빈번히 발생한다. 사회 복잡성(Social Complexity)은 다수의 사회 구성원들 간의 복잡한 연결로 인해 발생하는 상호작용 패턴을 의미한다. 2011년 발생한 '아랍의 봄' 혁명, 글로벌 금융위기, 조류독감의 발생과 확산, 글로벌 기후 변화, 테러리스트들의 네트워크와 사이버 범죄의 증가 등은 복잡하게 연결된 글로벌 사회 현상으로 발생하는 복잡성의 사례들이다. 우리 사회의 안전성과 지속성을 확보하기 위해, 이러한 사회 복잡성을 그려내어, 그 속에 숨겨진 패턴을 분석하고 예측하는 기술에 대한 연구 개발이 국가적으로 필요하다. 다양한 분야의 사회적 모형을 개발하고 서로 연결하여, 복잡한 사회적 상호작용을 대규모 시뮬레이션을 통해 현상 분석과 사회경제 정책적 대응방향에 대한 통찰력을 가질 수 있는 대규모 '모사현실(Simulated Reality)' 기술 개발을 서둘러야 한다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.13 no.2
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• pp.49-57
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• 2012

Large-scale collapse happened under excavation construction in the past. But, recently the trend that it is completed safely to minimize damages is growing because of increasing levels of design review and detecting signs of problems before the outbreak of large-scale collapse with proactive planning of measurement. In this paper, through studying case collapses over the past, it put the cause of the collapse in order. And then, after reviewing general information on management and utilization of measurement methods which importantly emerging recently, the type and cause of the problem during the excavation was reviewed. And the causes of problem were analyzed by targeting the site which unusual symptoms happened on measuring results under construction. In this study, the awareness that measurement management and subsurface investigation is highly important will increase for preventing large-scale collapse in advance.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.4
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• pp.1191-1201
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• 2014

The rip current warning index function, which estimates the likelihood of dangerous rip current in the real-time rip current warning system operating to help mitigate against rip current accidents at Haeundae beach, was studied. The rip current warning index evaluated as a function of various real-time observations was developed based on Choi et al. (2013b). This study shows a version of rip current warning index improved by including the effect of wave direction and spreadings of frequency-directional spectrum on rip current likelihood. The wave and tidal observations in 2012 at Haeundae coast were applied to the rip current index function, and its performances at several real events found based on CCTV images were presented and analyzed.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.3
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• pp.559-572
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• 2019

In the southeast sea of Korea, the cold water is concentrated in every summer, showing in abnormal oceanic conditions. Cold water occurred in the southeast sea is dominantly influenced by wind, which occurs when the south wind is continuously blowing for 3 to 7 days more. In this study, water temperature, wind speed and direction data of KMA, KHOA and KHNP, Chlorophyll-a of COMS/GOCI, GHRSST Level 4 SST of NASA, and red tide alert data of the National Institute of Fisheries Science were used to analyze the correlation between occurrence and change of the cold water and the red tide of Cochlodinium polykrikoides. The upwelling cold water mass showed a characteristic of moving northward along the current and occurrence a high concentration of chlorophyll along the water mass. Also, when the warm current were strong, the characteristic of red tide showed a northward moving.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.43-43
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• 2022

유해 조류 대발생은 전국 각지의 인공호소나 하천에서 다발적으로 발생하며, 경관을 해치고 수질을 오염시키는 등 수자원에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공호소에서 발생하는 유해 조류 대발생을 예측하기 위해 심층학습 기법을 이용하여 예측 모델을 개발하고자 하였다. 대상 지점은 대청호의 추동 지점으로 선정하였다. 대청호는 금강유역 중류에 위치한 댐으로, 약 150만명에 달하는 급수 인구수를 유지 중이기에 유해 남조 대발생 관리가 매우 중요한 장소이다. 학습용 데이터 구축은 대청호의 2011년 1월부터 2019년 12월까지 측정된 수질, 기상, 수문 자료를 입력 자료를 이용하였다. 수질 예측 모델의 구조는 다중 레이어 퍼셉트론(Multiple Layer Perceptron; MLP)으로, 입력과 한 개 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된 인공신경망이다. 본 연구에서는 인공신경망의 은닉층 개수(1~3개)와 각각의 레이어에 적용되는 은닉 노드 개수(11~30개), 활성함수 5종(Linear, sigmoid, hyperbolic tangent, Rectified Linear Unit, Exponential Linear Unit)을 각각 하이퍼파라미터로 정하고, 모델의 성능을 최대로 발휘할 수 있는 조건을 찾고자 하였다. 하이퍼파라미터 최적화 도구는 Tensorflow에서 배포하는 Keras Tuner를 사용하였다. 모델은 총 3000 학습 epoch 가 진행되는 동안 최적의 가중치를 계산하도록 설계하였고, 이 결과를 매 반복마다 저장장치에 기록하였다. 모델 성능의 타당성은 예측과 실측 데이터 간의 상관관계를 R2, NSE, RMSE를 통해 산출하여 검증하였다. 모델 최적화 결과, 적합한 하이퍼파라미터는 최적화 횟수 총 300회에서 256 번째 반복 결과인 은닉층 개수 3개, 은닉 노드 수 각각 25개, 22개, 14개가 가장 적합하였고, 이에 따른 활성함수는 ELU, ReLU, Hyperbolic tangent, Linear 순서대로 사용되었다. 최적화된 하이퍼파라미터를 이용하여 모델 학습 및 검증을 수행한 결과, R2는 학습 0.68, 검증 0.61이었고 NSE는 학습 0.85, 검증 0.81, RMSE는 학습 0.82, 검증 0.92로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.188-188
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• 2022

기후변화로 인해 전 세계적으로 홍수로 인한 피해 발생 빈도와 규모가 증가하고 있다. 인구 및 사회기반시설이 밀집되어 있는 도시에서 침수가 발생할 경우 피해 규모가 막대하여 사전에 침수를 예측하고 원인을 분석하여 예방하려는 노력이 중요하다. 본 연구에서는 고해상도 물리 기반 도시 침수 모형인 H12 모형을 이용하여 과거 침수 사상을 재현하고 발생 원인을 분석하였다. 대전광역시 서구 A 아파트 인근의 도시 유역에서는 2020년 7월 30일 새벽 발생한 집중호우로 차량 78대와 아파트 2개 동이 침수되고, 사망 1명, 이재민 56명의 피해가 발생한 바 있다. 고해상도 도시침수 모의를 통해 재해 발생 원인을 분석한 결과, 좁고 긴 유역의 형상과 유역 하류에 위치한 침수 발생 지역의 낮은 지형이 복합적으로 작용하고, 폭우로 인해 상류로부터 급속히 발생한 유출이 배수가 취약한 하류 저지대에 저류되며 발생한 내수침수 재해로 분석되었다. 또한, 침수 재해 발생 이후 설치된 침수방어벽의 홍수 방어 효과를 고해상도 모의를 통해 분석하였다. 침수방어벽 지점에 고해상도 지표면 입력자료를 수정하여 모의한 결과, 침수방어벽 설치 후 침수 지역 수심이 낮아진 것을 확인하여 침수 저감 효과를 평가하였다. 본 연구에서는 초고해상도 물리기반 모형을 이용하여 정량적으로 침수 원인 분석이 가능함을 확인하였으며, 추후 침수지역의 배수구용량 산정 등 침수 대안 수립에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.17 no.3
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• pp.189-204
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• 2015

This paper presents the results of reduced scale model tests on the effect of fault zone characteristics on the tunnel deformation behavior. A series of model tests were carried out on deep tunnels considering different fault zone orientations and offset distance. The tunnelling process was simulated in the model tests using compressed air technique. During the tests, the tunnel and ground deformation were mainly monitored while reducing the pressure inside the tunnel and the relationship between the pressure level and the tunnel deformation were established. The results indicate that for a given offset distance the tunnel behavior is influenced the most when the fault zone dips vertically while smallest influence occurs when the fault zone dips 45 degrees.

• Journal of radiological science and technology
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• v.27 no.4
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• pp.37-41
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• 2004

Purpose : Raise ability cultivation in presence at a sicked business by performance management estimation of device through measurement. Also Learn a technology that measure exact tube voltage, exposure time, output dose. And it is to grasp photofluorography X-ray generator existing circumstances using at hospital. Material & Method : Investigated Photofluorography X-ray generator(inside, outside each 10) of 10 university hospitals using tube voltage, exposure time, output dose measuring instrument. Result : Photofluorography device that tube voltage correctness is incongruent by examination PAE decision came out 3, and at exposure time correctness examination 2 incongruent, Also 3 that calculate coefficient of variation about exposure in repeatability examination of exposure were incongruent. Inappropriate photofluorography device is 5 outside hospital(mobile unit) and the thing in hospital was 3 in 3 kind of efficiency test. It appeared high that photofluorography device outside hospital is more incongruent than thing in hospital. Conclusion : May ready situation that can offer patient medical service of good quality by radiation exposure reduction, image quality administration, retake decrease etc. by keeping performance of Photofluorography device. Therefore, is considered that need on-time efficiency test.

• Korean journal of applied entomology
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• v.59 no.4
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• pp.409-410
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• 2020

This report describes the damage caused by gypsy moths (Lymantria dispar) and stick bugs (Ramulus mikado) to forests and host plants in 2020. Severe tree-crown defoliation was found in central parts of Korea, especially Gangwon (1,638 ha), Gyeonggi (1,134 ha), Chungbuk (726 ha) and Seoul (476 ha). Stick bug outbreaks occurred in hilly areas, such as Mt. Bongsan, located between Seoul and Goyang.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_2
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• pp.1653-1661
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• 2022

In this study, the classification of cold water and normal water based on Geo-Kompsat 2A images was performed. Daily mean surface temperature products provided by the National Meteorological Satellite Center (NMSC) were used, and convolution neural network (CNN) deep learning technique was applied as a classification algorithm. From 2019 to 2022, the cold water occurrence data provided by the National Institute of Fisheries Science (NIFS) were used as the cold water class. As a result of learning, the probability of detection was 82.5% and the false alarm ratio was 54.4%. Through misclassification analysis, it was confirmed that cloud area should be considered and accurate learning data should be considered in the future.