• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2002년도 봄 학술발표대회 발표논문집
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• pp.119-120
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• 2002

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.36-36
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• 2022

2010년대 후반에 딥 러닝 관련 기술이 발전하고 복잡한 강우-유출 현상을 모의하는데 적합하다는 점이 알려지면서 많은 수문관련 연구에서 딥러닝 기법을 통하여 수문모델링을 대체 가능함을 제시하여 왔다. 그러나, 이러한 가능성은 단순 모의효율을 통한 분석이므로 실제 수문관리 현장에 대한 적용을 위한 고찰이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기법을 통하여 수문모의의 가능성을 고찰하고 개선점을 고찰하고자 한다. 이를 위하여 수문자료에 많이 적용되는 LSTM 기법과 수문모형인 TANK모형을 이용하여 경상남도의 형산강 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유출량을 모의하고 그 결과를 비교 분석하였다. 형산강 유역에 대한 수문모의를 수행한 결과, LSTM 기법을 이용한 수문모의가 TANK모형에 비하여 높은 모의효율을 보여주었다. 그러나, 높은 모의효율에도 불구하고 유역의 물리적인 강우-유출과정을 모사하는 수문모형과 달리 LSTM 기법은 인간이 이해할 수 없는 과정을 통하여 학습하고 구조화되므로 기존과 다른 경향의 입력자료로 인한 예측오류가 발생할 가능성과 그에 따른 인간의 판단불가에 따른 문제를 내포하고 있음을 고찰하였다. 따라서, 딥러닝을 이용하여 수문모델링 분야에 수문모형을 전면적으로 대체하기에는 어려움이 있을 것이다. 본 연구에서는 현재까지의 딥러닝을 이용하여 수문모형을 대체하기 위해서는 ① 국민의 생활에 직접적으로 영향을 미치는 분야가 아닌 단순 연구목적이나 위험성 분석 등에 적용하거나, ② 딥러닝의 모의결과에 대해 사용자가 검토하거나 판단할 수 있는 의사결정 체계를 구축하거나, ③ 도출된 결과에 대한 윤리적 검토나 책임소재에 대한 사회적 합의 등이 선결되어야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.634-635
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• 2014

가상 환경 기반의 시험 수요가 군사 무기체계 분야에서 지속적으로 증가하고 있다. 가상 환경 기반 기술의 증가 이유는 시험 및 평가에서 낮은 비용과 높은 효율을 달성할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 교전환경을 Modeling & Simulation기법으로 가상환경을 만들어 비용을 최소화하고 공간적 제약도 해결할 수 있다. 계측데이터 모의 소프트웨어는 플러그인 아키텍처에 기반을 두어 실 탄도탄 정보를 모의해 탄도탄 요격미사일 시험에 적합한 환경을 구성하도록 설계되었다. 각 기능을 컴포넌트 별로 분리하여 개발해 특정 모델을 Third party 형태로 개발할 때 유용한 구조임을 설명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.353-356
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• 2011

전파를 수집하고 분석하는 신호수신시스템은 실 운용환경에서 검증되기 전에 정밀한 모의전파신호원을 이용한 정량적인 성능예측 및 실 환경과 유사한 모의전파환경에서 검증되어야한다. 신호수신 시스템은 전파의 주파수(Frequency), 펄스 변조(Pulse Modulation), 스캔 변조(Scan Modulation), 펄스 내 위상변조(Phase Modulation On Pulse), 펄스 내 주파수 변조(Frequency Modulation On Pulse) 등 다양한 신호특성에 대한 측정, 분석능력을 갖는다. 이러한 신호원들은 기본으로 실험실 환경에서 모의발생 되어야 하고 전파가 다수 존재하는 복잡한 전파환경 또한 모의되어야 한다. 본 논문에서는 효과적인 전파신호원의 모의발생, 운용시나리오에 따른 정밀고주파시험신호 모의방법에 관한 연구 결과를 서술한다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2020년도 정기학술대회 발표논문집
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• pp.70-70
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• 2020

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.148-158
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• 2015

수중음향 채널환경에서 운영되는 검파시스템 성능분석은 실험의 제약으로 인해 모의 도구를 활용하여 시스템 성능을 결정한다. 본 논문은 수중음향 채널에 대한 탐지 효과도 분석을 위하여 수중환경 데이터베이스를 기반 수중음향 탐지 효과도 분석 모의 도구를 제안한다. 먼저, HYCOM 수중환경 데이터베이스 기반으로 수중 환경을 구축하고, 음선이론을 이용하여 수중음향 전달 경로/음압 계산을 통한 다중경로 지연 특성을 고려하였다. 또한, 실 환경에서 발생하는 수중 잡음 특성을 반영하기 위해 운용 주파수에 따른 수중청음기/수중음향 채널 잡음 특성인 열잡음/수중 주변 잡음을 적용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.360-360
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• 2023

최근 태풍 및 집중호우로 인한 국내 홍수 피해 규모 및 빈도는 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 대응과 수해 방지 대책 수립에 많은 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 홍수 피해를 경감시키기 위해서는 유출 모의에 따른 유역 홍수 방어 대책 수립이 이루어져야 하나, 하천 상류 등과 같은 미계측유역이 존재하며 정확한 유출량 산정에 많은 어려움이 따른다. 통상, 미계측유역 유출량 산정은 비유량법, 지역회귀방법, 수문모형에 의한 모의 등이 있다. 그러나 기존의 통계적 방법은 기왕 자료간 관계의 선형성만을 고려한다는 한계가 있으며, 물리적 방법은 다양한 자료 활용에 대한 유연성이 낮다는 한계가 있다. 딥러닝 기반 방법은 자료 내 존재하는 비선형성과 입·출력간 인과관계를 반영하여 모의할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 미계측유역 유출량 산정을 위해 국내 유역을 대상으로 딥러닝 모형에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 알려진 미계측유역 유출량 산정 기법들과 물리적 요소를 고려한 개선된 딥러닝 구조를 활용한 기법에 대한 평가를 수행하였다. 미계측유역에 대한 첨두유출 모의 및 유출용적에 대한 평가를 수행하였으며, 홍수 유출이벤트에 대한 도시적 평가를 통해 딥러닝 기반 미계측유역 유출 모의 기법의 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 물리적 요소를 고려한 딥러닝 기반 방법의 정확도가 상대적으로 높은 정확도를 보였으며 첨두 유출 모의를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 향후, 유역의 다양한 특성을 활용하는 유출 모의 기법 개발 및 평가가 이루어져야 될 것으로 판단된다.

• 한국보육지원학회지
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• 제9권2호
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• pp.311-330
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• 2013

본 연구는 가정환경자극 및 어머니-자녀 상호작용과 유아의 상호작용적 또래놀이 간의 관계를 밝혀보기 위하여 수행된 것으로써, 255명의 유아와 어머니를 대상으로 연구를 수행하였다. 가정환경자극, 모-자 상호작용, 상호작용적 또래놀이 간의 상관관계를 산출하였으며, 세 변인간의 관계를 구조방정식 모형으로 제시하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 가정환경자극과 모-자 상호작용, 그리고 유아의 상호작용적 또래놀이 간에는 일부 요인을 제외한 대부분의 하위요인 간에 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 연구의 가설모형에서 설정된 가정환경자극과 유아의 상호작용적 또래놀이 간의 관계에서 긍정적 및 부정적 모-자 상호작용을 매개로 한 모든 변인 간 경로는 유의미한 것으로 나타났다. 셋째, 가정환경자극은 유아의 상호작용적 또래놀이에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 긍정적 및 부정적 모-자 상호작용을 매개로 하여 간접적인 영향을 주는 것으로 나타나 모-자 상호작용 변인의 매개효과는 유의미한 것으로 확인되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.7-7
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• 2019

해상교통모의 기술은 자선 중심의 조종과 사람에 의한 인위적인 해상교통환경 모의로 실제 해상교통 상황이 반영된 타선 동적 특성과 해상교통관제 상황을 반영하는데 한계가 있음. 정확한 해상교통 모의 및 평가를 위해 교통흐름 영향의 주요 요소인 관제 영역의 적용이 필요함. 본 연구에서는 에이전트 기반의 관제 모델을 구축하는 기초 연구를 소개하였음.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.110-110
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• 2023

기후변화, 도시화 등 다양한 요인에 의하여 도시 침수 위험성은 더욱 커지고 있다. 높은 인구밀도와 더불어 학교, 병원 등 인프라가 집중된 도시지역의 경우 대규모 홍수가 발생할 경우 수많은 인적, 경제적 피해로 이어지게 된다. 도시지역 내 침수 위험성을 최소화하기 위해 정확하고 빠른 도시침수모형의 개발과 더불어 사전에 이를 최소화하기 위한 방재교육의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 가상현실 (Virtual Reality, VR) 기술은 높은 몰입감을 통해 사용자의 자발적 참여를 유도하여 기존의 교육매체 대비 높은 교육적 효과를 보이고 있다. 특히 침수 등 인명피해 위험성을 내재한 재해에의 VR 적용은 위험성을 동반하지 않아 더욱 효과적이다. 종래의 VR 기반 침수 방재교육은 침수의 동수역학적 거동과 대상 지역의 지리적 특성을 적절히 고려하지 못하여 방재교육에는 효과적이나 방재시스템으로의 활용엔 한계가 있다. 본 연구는 몰입형 파랑해석모형인 Celeris Base를 토대로 몰입형 도시 침수 수치모형을 개발하였다. Unity3D로 개발된 Celeris Base는 가상현실 장비인 HMD (Head Mounted Display) 기술을 이용하여 실시간 모의결과를 360도 가상현실 공간 내에 가시화할 수 있다. 도시지역 내 강우에 의한 침수를 모의하기 위해 연속방정식 내에 강우, 침투 항을 고려하였다. 침투모형으로는 도시지역 내 침수모의에 일반적으로 사용되는 NRCS-CN 방법을 사용하였다. 본 연구는 개발모형을 이용하여 2022년 8월 발생한 집중호우에 의한 강남역 일대 침수 사상을 수치적으로 재현하고, 이를 가상현실 모의환경 내에 가시화하였다. 모의결과는 집중호우 발생 시 지형적 특성에 따라 강남역과 역삼역 인근에서 집중적으로 침수피해가 발생하였음을 확인하였다.