• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.75-80
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• 2012

본 논문에서는 가상현실 기술을 기반으로 정비성 모의 시스템에 대한 개발 기술 및 적용 사례에 대해 기술하였다. 정비성 모의를 위해 가상현실 장비를 기반으로 한 몰입형 시뮬레이터가 개발되었으며, 상용 소프트웨어인 DELMIA를 활용한 조립 시뮬레이션이 공대지 유도무기를 대상으로 수행되었다. 개발된 시스템은 설계 단계에서 군수지원 요소 개발에 다양하게 활용이 가능하였으며 효용성을 확인할 수 있었다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제5회(2016년)
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• pp.102-107
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• 2016

본 연구에서는 동역학적 격자기반 대정준 Monte Carlo (Kinetic Lattice Grand Canonical Monte Carlo, KLGCMC) 모의실험 방법을 이용하여 비정상 몰분율 효과 (Anomalous mole fraction effect)에 대해서 알아보고자 하였다. 이를 위해 양이온 선택성을 가진 이온채널 모델에서 $NH_4{^+}$와 $Rb^+$의 혼합물에 대하여 몰분율의 변화에 따른 이온전도도를 KLGCMC 모의실험을 이용하여 계산하고, 이를 평균장 이론인 Poisson-Nernst-Planck (PNP)의 결과와 비교해 봄으로써 비정상 몰분율 효과에 대하여 심도 있게 이해하고자 하였다. 본 연구 결과로부터 비정상 몰분율 효과는 이온채널의 이온 선택성에 의해서 발생함을 확인할 수 있었다. 즉, 두 종류 이상의 이온들이 채널 내부로 이동할 때, 이온채널의 이온 선택성에 의해서 각 이온들과 채널 간에 서로 상이한 상호작용을 하게 되고, 이로 인해서 이온 혼합물 조성의 변화, 즉 몰분율의 변화에 대해서 이온 전류가 선형적이 아닌 비선형적으로 변하게 됨을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.107-108
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• 2023

본 논문에서는 교량의 변위를 IoT 장치를 이용하여 실시간 측정하고 추출된 데이터를 이용하여 교량의 이상징후를 AI 기반으로 진단 및 모니터링 하는 방법을 제안한다. AI 모델 학습 학습을 위해서 비정상 상태의 교량이 필요하지만, 실제 교량에 인위적으로 비정상 상태를 만들 수 없으므로, 탄성 받침을 이용하여 모의 교량을 제작하였다. 탄성 받침을 이용하여 제작에 반영 및 모의교량에 적합한 모의 차량도 제작하여 정상적 데이터와 비정상적 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 전처리 과정을 통해 AI 분석을 통해 교량의 이상 징후를 진단 및 모니터링하였으며, 제안 모델을 실험한 결과 96.7%의 정확도가 도출되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.537-547
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• 2014

본 논문에서는 ALT 보드와 NetLogo 확장 모듈을 개발하여 능동적 참여 모의실험 (Active Participatory Simulation: APS) 학습이 가능하도록 한다. 기존 참여 모의실험 학습에서도 실험이 수행되는 동안 학생들은 HubNet을 통하여 클라이언트로서 실험에 참여할 수 있다. 하지만 HubNet 서버만이 하나의 외부 모듈과 연결되기 때문에 다수의 클라이언트가 참여하는 이중초점 모델링 기반 학습이 불가능하다. 따라서 클라이언트의 참여와 실험 및 측정 데이터를 수집하기 위하여 ATmega32 기반의 ALT 보드를 개발한다. 또한 이 입력된 데이터를 HubNet 서버와 교환할 수 있는 TCP/IP 소켓 기반 Java 확장 모듈을 개발한다. ALT 보드와 확장 모듈을 통하여 APS 학습 환경 구축이 가능하다. 이를 위한 NetLogo 프로그래밍 방법을 소개하고 학습 예시를 보여 과학교육에 활용될 수 있는 방안을 모색한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.39-51
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• 2012

군집분석은 마이크로어레이 발현자료에서 유전자 혹은 표본들의 유사한 특성을 갖는 연관구조를 조사하는데 중요한 도구이다. 본 논문에서는 마이크로어레이 자료에서 계층적 군집방법, K-평균법, PAM (partitioning around medoids), SOM (self-organizing maps) 그리고 모형기반 군집방법 들의 성능을 3가지 군집 타당성 측도인 내적 측도, 안정적 측도 그리고 생물학적 측도를 가지고 비교분석하고자 한다. 모의실험을 통해 생성된 자료와 실제 SRBCT (small round blue cell tumor) 자료를 가지고 여러 가지 군집방법들의 성능을 비교하였으며 그 결과 모의실험 자료에서는 거의 모든 방법들이 3가지 군집측도에서 원래 자료와 일치하는 좋은 군집 결과를 나타내었고 SRBCT 자료에서는 모의실험 자료처럼 명확한 군집화 결과를 보여주지는 않으나 내적측도의 실루엣 너비 (Silhouette width) 관점에서는 PAM 방법, SOM, 모형기반 군집방법 그리고 생물학적 측도에서는 PAM 방법과 모형기반 군집방법이 모의실험 결과와 비슷한 결과를 얻었고 안정적 측도에서 모형기반 군집방법이 다른 방법들보다 좋은 군집결과를 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.102-102
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• 2022

소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증 절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측 방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.107-107
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• 2022

소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.707-721
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• 2022

본 총설연구에서는 도시침수 모의 기술의 체계와 발전 과정을 정리하고, 주요 성과와 한계점을 파악하여 향후 연구 방향과 도전 과제를 제시하였다. 이를 위해 2000년대 이후 국내 주요 학술논문집에 수록된 도시침수 모의 관련 논문 160여편을 분석하여 연구의 핵심 주제와 내용을 살펴본 후, 물리 및 데이터 기반 모형의 침수모의 세부 방법론별로 기술의 발전 현황에 대해 정리하였다. 또한, 국내 도시침수 모의 기술의 활용목적별 동향, 국외 및 연관 분야 연구동향에 대해서도 분석하였다. 국내 도시침수 모의 연구에서 Storm Water Management Model (SWMM) 모형을 활용하는 비율이 60%를 넘는 것으로 조사되었으며, 이중 배제(dual drainage)의 도시침수 물리 과정을 상세히 해석하는 국내 기술에 대한 연구가 필요한 것으로 판단되었다. 한편, 딥러닝(deep learning) 등 데이터 기반 모의 기술은 도시침수 해석의 새로운 분야로 자리매김하였다. 다만, 모형 훈련을 위한 극한기상조건에 대한 침수자료는 관측 만으로 확보할 수 없으므로, 고정확도 물리 모형과 데이터 기반 모형 연구는 상호보완적으로 진행되어야 할 필요가 있다. 도시침수 모의 기술은 인공지능이나 IoT, 메타버스 등 타 분야 신기술과의 접목이 활발히 이루어지고 있으며, 기후 위기 적응과 재해 피해 저감을 위해 지속적인 사회적 투자와 융합 연구가 필요한 분야로 판단된다.