• Journal of Korean Academy of Nursing
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• v.24 no.2
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• pp.241-250
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• 1994

어머니와 아기의 관계는 가장 기초적인 인간관계로서 아기의 탄생은 한 가족의 생활에 지대한 영향을 미치는 것으로 알려져 왔다. 아기 출산후 어머니들이 겪는 변화는 초산모와 경산모가 달라 새로 태어난 아기의 양육도 책임지며, 다른 자녀와의 관계도 유지해야하는 경산모는 초산모보다 더 많은 역할을 수행하여야 한다. Rubin(1967)은 이것을 다자손(poly-Progeny)의 문제라고 서술하면서, 경산모의 어려움을 언급하였다. 그러나 사회에서나 간호현장에서는 처음 어머니가 된 초산모를 어떻게 도와야 하는가에 주로 관심을 갖고 있으며, 그동안 이루어진 연구도 초산모를 대상으로 하는 것들이 대부분이었다. 이에 본 연구에서는 산후 4개월된 초산모와 경산모의 모성역할 긴장과 모성역할 획득정도의 차이를 조사하였다. 연구결과 모성역할 획득 중 모성역할 수행과 모성 정체감은 초산모와 경산모에 따라 차이가 없었으나, 아기와의 상호작용은 초산모가 경산모보다 더 많이 한다고 보고 하였다. 모성 역할 긴장은 경산모가 초산모보다 더 느끼는 것으로 나타났으며, 어머니의 연령과 남편의 지지를 공변량 처리하여 보았을 때도 경산모가 초산모보다 모성역할 긴장을 더 느끼고 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.374-374
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• 2018

프로그래밍 언어로 개발된 프로그램들은 최종 사용자 입장에서 입력과 출력이 불편하다. 또한, 모의 결과를 분석하기 위하여 그래프를 작성하는 소프트웨어를 이용하면 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 기 개발된 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영 모형을 최종 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 사용자 편의 환경을 개발한 것에 대해 소개하고자 한다. 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영의 사용자 편의 환경은 미국의 GoldSim Technology Group에서 개발한 GoldSim을 이용하여 개발하였다. 개발된 사용자 편의 환경에는 단일 댐 모의 운영에 필요한 여러 입력 자료를 쉽게 입력할 수 있도록 하였다. 단일 댐 모의 운영 입력 자료에는 월별 기본계획공급량, 가뭄 단계별 용수 감량공급 비율, 과거 유입량 시계열, 갈수 빈도 유입량 시계열, 가뭄 단계별 감량공급 실행 저수량, 초기 저수량, 저수용량 등이 있다. 개발된 모형의 초기값은 합천댐의 자료가 입력되어 있으나, 입력자료를 변경하여 다른 다목적댐의 모의 운영에 활용이 가능하다. 단일 댐 모의 운영 결과로서 모의 기간 내 발생한 용수별 용수 공급 부족량과 감량공급 일수를 확인가능하다. 또한, 단일 댐 모의 운영 결과를 다양한 그래프로 출력 할 수 있다. 출력 가능한 시계열 그래프는 사용자가 입력한 용수 감량공급 기준곡선, 모의 시 사용한 유입량 시계열, 가뭄 단계, 용수 공급량, 저수량이다. 연구의 사례와 같이 GoldSim을 활용하면 연구개발의 편의 환경을 별도의 편의 환경 개발자를 거치지안고 과학 기술자가 직접 개발할 수 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.5
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• pp.574-579
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• 2023

The radar flight test has many restrictions on simulating various targets, clutter and jamming signal. Therefore, in this study, a radar HILS system that performs a radar operation simulation function according to an operation scenario was developed. Radar HILS simulates the radar mission environment through radar beam operation simulation, radar operation control, simulated signal generation, and flight attitude simulation.. HILS generates and modulates simulated target signals(single, multiple targets) containing radar mission environments(clutter, jamming etc.) based on flight scenarios, and transmits them to AESA radar over RF. And Scenario-based radar performance was verified by detecting simulated targets and confirming detection results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.325-325
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• 2019

본 연구에서는 안동댐 유역을 대상으로 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형을 이용해 하천단면 특성을 고려하여 유량 및 수질(SS, TN, DO)을 모의하였다. 안동댐 유역 내 위치한 도산 및 안동댐 관측소의 실측 유량 자료를 이용하였으며, 낙본B 관측소의 수질 측정 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 항공사진을 통해서 안동댐 유역 내 각각의 소유역에 대하여 평균 하천폭과 홍수터폭 자료를 구축하였으며, 이를 실측 자료로 가정하였다. 또한 하천단면 실측 자료를 기반으로 상류 유역 면적에 대한 하천폭 및 홍수터폭 회귀식을 개발하였다. 이렇게 개발된 회귀식을 통해 산정된 하천폭과 홍수터폭을 SWAT 모형에 적용하여 유량 및 수질 모의를 모의하였으며, 하천단면 특성을 고려하기 이전(Scenario 1, S1)과 이후(Scenario 2, S2)의 모의 결과를 비교하여 하천단면 특성 고려에 따른 모의 결과의 차이에 대하여 분석하였다. S1와 S2의 하천폭과 홍수터폭을 비교한 결과 S1이 하천폭과 홍수터폭을 과대 산정하는 것으로 나타났으며, S1의 유속은 S2보다 작게 나타났다. 유량 모의 결과와 실측 자료에 대한 $R^2$와 NSE를 산정한 결과 S1과 S2의 결과는 큰 차이를 나타내지 않았으나, S2가 S1에 비해 상대적으로 첨두유량을 높게 모의하는 경향이 나타났다. 유량 모의 결과와 달리 수질 모의 결과에서는 S1과 S2의 차이가 뚜렷하게 나타났다. SS, TN, DO 모의 결과 모두에서 S2가 S1보다 높은 모의 정확도를 나타내었다. 결론적으로 하천단면 특성이 유량 및 수질 모의 정확도에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 특히 하천단면과 관련한 변수들은 수질 모의에 있어서 민감하게 영향을 주는 것으로 판단되었다. 하지만 본 연구는 단일 유역에 대해서만 진행되었기 때문에 연구 결과의 신뢰성을 확보하기 위해서는 본 연구의 연구대상 유역과 다른 유역 특성을 가진 유역들을 대상으로 본 연구의 결과에 대한 재검토가 필요하다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.10
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• pp.476-493
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• 2021

This study is on the simulation conditions of the tentative 'mobilization simulation mode'(MOBSM) and the setting option of major simulation elements. The MOBSM is a training module that practices mobilization of various institutions through a simulation computer similar to actual situations. So far, mobilization exercise(Mob-Ex) is a message simulation method, so it is necessary to convert into a MOBSM because many problems such as fragmentary and practice only by some institutions are raised. Therefore, the theoretical background and previous studies on Mob-Ex and simulation were reviewed to derive the requirements and simulated elements of the MOBSM to meet the purpose of government level exercise and to suggest the critical concepts and the direction of application. The basic requirement is to simulate the main mobilization practices by institution and provide information on the mobilization execution in a nationwide scope. The simulation elements are simulated events and flow charts by mobilization type, simulated range and level by object, simulated contents of material mobilization by institution, key simulated items, DB application, and simulated period, etc. This study will be useful for policy establishment and follow-up research for technology development of MOBSM in the future, and will accelerate the transition to practical mobilization exercise by MOBSM.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.91-91
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• 2023

General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.365-365
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• 2022

강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.11a
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• pp.59-60
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• 2017

본 논문에서는 하이브리드 / 전기 자동차의 견인용 전동기로 널리 쓰이는 영구자석 동기 전동기를 실시간으로, 실제 전력 상황에서 모의하는 실시간 부하 모의 장치(Real-Time Emulator, RTE)의 구동에 필요한 직류단 전압의 크기에 대하여 분석한다. 운전 주파수 및 스위칭 주파수 전류 모의까지 가능한 부하 모의 장치에서, 모의 전류 및 모의 운전 속도에 따라 필요한 직류단 전압을 구하는 방법을 이론적으로 전개하고, '도요타사(社)'의 하이브리드 자동차 '프리우스'에 내장된 견인 전동기의 모의를 위해 필요한 직류단 전압의 계산에 이를 적용해본다. 실제 물리적 지표를 반영하기 위해 모의하고자 하는 전동기에 대하여 유한요소법 (Finite Element Method, FEM)을 실행하여 얻은 값들을 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.124-124
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• 2012

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.457-459
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• 1998

본 논문에서는 하드웨어-소프트웨어 시스템에서의 시스템 레벨 모델링 및 통합 모의 실험(co-simulation)에 관한 새로운 방법을 다루고 있다. 복잡한 시스템의 하드웨어와 소프트웨어를 하나의 객체 지향 방법론으로 모델링 및 모의 실험하여 빠르고 쉽고 정확하게 시스템의 성능을 예측하고 분석하여, 시스템 설계가 최적화 되도록 도움을 주는 설계 도구를 제안한다. ASIC, 보조 디바이스, 벗, 디스크 및 소프트웨어 등을 객체 지향 모델링 방법인 UML(Unified Modeling Language) 형식론으로 시스템의 구조를 GUI을 사용하여 모델링하고, 이것으로부터 자동적으로 DEVS(Discrete EVent System) 모의 실험 모델을 생성해내어 통합 모의 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 쉽고 빠르게 측정하고 예측하는 방법론을 제시한다. UML과 DEVS는 형식론으로서, UML은 추상화 수준의 시스템 모델링과 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하며, 모의 시험은 DEVS의 시뮬레이터인 DEVS++을 사용하였다. DEVS++는 C++ 라이브러리 형태이므로 쉽게 UML에서 DEVS 형식론으로 모의 실험 모델을 추가하여 간단한 모델링할 수 있을 뿐만 아니라 정확한 모의 실험 결과를 얻을 수 있다.