• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2008년도 추계학술발표회 발표논문집
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• pp.404-408
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• 2008

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제41회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.102-102
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• 2011

인공위성이 임무를 수행하는 우주환경은 지상 환경과 달리 고진공 및 극저온의 극한환경으로 지상에서는 제대로 작동하는 것으로 관찰되더라도 우주환경에서는 예상하지 못한 기능장애를 일으켜 위성의 성능에 치명적인 영향을 미치기도 한다. 이에 10-5 torr 이하의 고진공과 -180$^{\circ}C$ 이하의 극저온 환경을지상에서 모사하여 위성체의 안정성 및 신뢰성을 시험한다. 시험에는 열진공챔버라고 불리는 우주환경모사기가 사용이 되며, 기본적으로 챔버 내부 진공형성이 중요하다. 우주환경의 모사를 위해 먼저 저진공펌프로 10-2 Torr 의 저진공을 형성한 후 Turbo-molecular pump 및 Cryopump를 이용하여 10-5 Torr 이하의 고진공을 형성하게 된다. 본 논문에서는 기존 우주환경모사기에 부착된 oil type rotary pump 및 구형 turbo-molecular pump의 교체 과정을 기술한다. 특히, 저진공펌프의 경우는 챔버 내부로의 oil 역류로 인한 오염 문제를 방지하기 위하여 dry type의 펌프가 설치되었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.267-272
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• 2004

모폴로지 영상처리기법을 이용하여 영상내 물체의 외곽선을 추출하는 연구는 최근까지 여러 가지 목적을 위하여 이루어져 왔다. 최근 고해상도 영상의 적용이 여러 민간 수요 분야에서 일반화되면서 도시교통 환경 분석을 위한 방법으로 모폴로지 연산을 적용하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 고 해상도 영상으로부터 주요 지형지물 정보를 추출하고 분석하기 위하여 이진(Binary) 모폴로지 처리와 명암(Gray-scale) 모폴로지 연산을 Visual 환경 하에서 운영 가능한 프로그램으로 개발하였다. 각각의 처리 견과에 대해서는 보다 나은 결과를 얻기 위해 잡음 제거 기능을 추가하였고, 명암 모폴로지 처리에서는 영상의 히스토그램을 사용자가 확인하고 경계치 영역 제거를 통하여 적용목적과 영상의 조건에 따라 보다 좋은 곁과를 추출할 수 있도록 하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권9호
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• pp.783-791
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• 2007

FAA AC 120-63 등급 C 또는 FTD 등급 5에 규정된 헬리콥터 모의 비행 훈련장치에 사용될 단일 로터 회전익기의 수학적 모델에 대해 고찰하였다. 선정된 비행 운동 모델의 비행 운동 성능 평가를 통해서 그 유용성을 파악하였다. 이로부터 훈련은 물론 조종 성능시험이 가능한 비행 훈련장치 개발을 통해서 헬리콥터 비행성 평가를 위한 모의 비행 시험환경을 구현하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.314-314
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• 2021

홍수(floods)는 인간의 생명과 재산에 큰 피해를 발생시키는 자연재해 중 하나로 최근 지구 온난화와 기후 변화로 인하여 홍수 발생 빈도와 강도가 증가하고 있다. 때문에, 홍수 발생 시 정확한 홍수량 산정을 위하여 유역 내 지표수 및 지하수 흐름 분석을 통하여 전반적인 물 순환의 이해가 필수적이다. 이에 본 연구는 지표수-지하수 연계 모형을 활용하여 홍수 발생 시 미호천 유역에서 지하수가 하천 유량에 미치는 영향을 분석한다. 본 연구는 Hydrological-Ecological Integrated watershed-scale Flow (HEIFLOW) 모형을 적용하여, 국내 유역 특성을 고려하여 시간단위 홍수 사상 분석을 수행한다. 모형 구축을 위하여 2013년과 2014년도의 미호천내의 7개 기상 및 강우관측소, 1개의 수위 관측소의 정보를 활용하여 지표수 모형을 구축하며, 같은 기간의 지하수 모형 구축을 위해 7개의 국가 지하수 관측망의 지하수 수위 자료와 유역의 수문지질도(Hydrogeological map)의 정보를 활용한다. 미호천 유역 내 HEIFLOW 모형의 홍수 모의 결과 산정된 하천 유량은 관측 유량과 0.79 R²의 우수한 모의 성능을 나타내고 있으며, 지하 수위 모의 역시 지하수 수위 변동을 적절하게 모의한다. 또한, 미호천 유역의 하류 지역은 하천으로 유출되는 지하수가 하천의 기저 유량에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타나며 홍수 시에는 지하수 유출의 증가로 인한 급격한 첨두 홍수량의 상승을 보인다. 이와 같은 결과는 홍수 모의 시 지표면 유출 분석에 초점을 두고 있는 홍수 국내의 홍수량 산정 방법에 지하수의 거동 및 하천 유량에 미치는 영향을 정량적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단되며, 추후 국내 홍수량 산정의 새로운 방법의 하나로 활용될 가능성을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.26-26
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• 2015

기후변화나 인위적인 요인 등에 의해 수문 자료에 비정상성(nonstationarity)이 나타나면서 정상성 가정 하에서 수행되는 빈도해석으로는 정확한 확률수문량 산정이 어려운 실정이다. 최근 이를 보완하기 위한 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있고, 이와 더불어 비정상성 지역빈도 해석에 대한 관심도 높아지고 있다. 비정상성 지역빈도해석은 대개 홍수지수법(index flood method)을 기반으로 진행되고 있는데, 홍수지수와 성장곡선(growth curve)에 시간에 따른 변화를 고려하느냐의 여부에 따라 다양한 형태의 홍수지수모형이 적용되고 있다. 본 연구는 다양한 형태의 홍수지수모형의 성능을 평가하여 비정상성 자료에 적합한 형태를 선정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 위치 매개변수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 GEV 분포(GEV100)를 모분포로 하는 지점들로 지역들을 구성하고, Monte Carlo 모의를 통해 발생시킨 자료에 여러 형태의 홍수지수모형을 적용하여 각 모형의 성능을 평가하였다. 모의실험 결과 홍수 지수는 시간에 따른 변화가 없고, 성장곡선은 시간에 따라 변화하는 형태인 홍수지수모형이 다른 형태의 모형에 비해 대체로 더 정확한 확률수문량을 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 우리나라 기상청 관할 강우 관측 지점들 중 GEV100 분포가 적합한 것으로 선정된 지점들을 하나의 지역으로 구성하여 모의실험에서 적용한 것과 동일한, 여러 형태의 홍수지수모형을 적용한 결과 모의실험 결과와 일치하게 성장곡선에만 비정상성 고려된 홍수지수모형이 상대적으로 정확한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 따라서 GEV100 모형 기반의 비정상성 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 성장곡선만 시간에 따라 변화하는 홍수지수모형이 적합할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.305-305
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• 2018

저수지 상류부 환경변화 분석을 위해 환경변화 시나리오 적용 분석할 수 있는 수문모형(SWAT)을 선정하여 수양(함동)호 유역을 포함하는 송산관측소를 유역출구로 하여 유출량 자료가 있는 2015~2016년을 대상으로 모형을 검?보정하였다. 수양(함동)호는 댐 높이 13.5m에서 15.1m로 증고 되었으며 총저수량은 7,472 천$m^3$에서 11,926 천$m^3$로 증가하였다. 모형 검증결과 모형효율이 0.9로 모형 적용가능성을 확인하였으며 둑높이기 사업 전(2001-2010)과 사업 후(2015-2016)을 모의하여 사업 전?후의 수문요소(강우, 유출, 침투, 증발산, 침루, 토양수분, 지하수 증발, 지하수함양) 모의결과를 정리하였다. 사업 전(2001-2010) 평균 강수량 1549.8 mm, 유출량 907.9 mm, 침투량 615.4 mm, 증발산량 624.2 mm, 침루량 241.1 mm, 토양수분 355.7 mm, 지하수 함양량 222.5 mm로 모의 되었다. 사업 후(2015-2016) 평균 강우량 1100.1 mm, 유출량 370.4 mm으로 극심한 가뭄으로 나타났다. 사업 전 비슷한 강우량을 나타낸 2006년 지하수 함양량은 186.9 mm이고 2016년은 222.9 mm로 지하수 함양량이 사업 후 증가한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.63-63
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• 2020

최근 머신러닝 기술의 발전에 따라 비선형 시계열자료에 대한 예측이 가능해졌으며, 기존의 과정기반모형을 대체하여 지하수, 하천수 예측 등 다양한 수문분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들과 달리 과정기반모형을 이용한 하천수 모의결과를 개선하기 위해 과정기반모형과 결합하는 방식으로 머신러닝 기술을 활용하였다. 머신러닝 기술을 통해 관측값과 모의값 간의 차이를 예측하고 과정기반모형의 모의결과에 반영함으로써 관측값을 정확히 재현할 수 있도록 하는 시스템을 구축하고 평가하였다. 과정기반모형으로는 Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro)을 소양강 유역을 대상으로 구축하였다. 머신러닝 모형으로는 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 이용하여 장기시계열예측이 가능하게 하였다(WRF-Hydro-LSTM). 머신러닝 모형은 2013년부터 2017년까지의 기상자료 및 유입량 잔차를 이용하여 학습시키고, 2018년 기상자료를 이용하여 예상되는 유입량 잔차를 모의하였다. 모의된 잔차를 WRF-Hydro 모의결과에 반영시켜 최종 유입량 모의값을 보정하였다. 또한, 연구에서 제안된 새로운 방법론의 성능을 비교평가하기 위해 머신러닝 단독 모형으로 유입량을 학습 후 모의하였다(LSTM-only). 상관계수와 Nash-Sutcliffe 효율계수(NSE)를 사용해 평가한 결과, LSTM을 이용한 두 방법(WRF-Hydro-LSTM과 LSTM-only) 모두 기존의 과정기반모형(WRF-Hydro-only)에 비해 높은 정확도의 하천수 모의가 가능했으며, PBIAS 지수를 사용하여 평가한 결과, LSTM을 단독으로 사용하였을 때보다 WRF-Hydro와 결합했을 때 더 관측값과 가까운 모의가 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.195-195
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• 2022

도림천의 최상류인 관악산 유역에 서울대학교 관악캠퍼스가 건설되었다. 이로 인해 물순환은 기존의 자연 상태에서 점점 변해 왔는데, 이는 하류 도림천의 홍수 및 수질 오염의 피해를 증가시켰다. 도시화된 서울대학교 관악캠퍼스의 물순환 회복은 하류 홍수피해 방지와 지속 가능한 친환경 캠퍼스를 위해 중요하나, 이에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SWMM(Storm Wastewater Management Model)을 활용하여 캠퍼스 내 물순환 현황을 시간과 공간에 대해 정량적으로 파악하고, 물순환 회복을 위해 지속 가능한 효율적인 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 유역 현황 조사와 함께 SWMM 구축에 필요한 수문·기상학적 변수와 물리적 매개변수를 확립하였다. 수문·기상학적 변수로는 기상관측장비 ATMOS-41의 설치와 기상청 자료로부터 수집하였으며, 물리적 매개변수는 환경부의 자료를 활용하였다. 그 후, 서울대-도림천 배수분구에 대해 SWMM을 적용하여 월별로 유출량, 침투량, 그리고 증발산량을 모의하였다. 시간에 따른 물순환 분석의 경우 강수량 자료와 불투수율의 변화 정도에 따라 월별 물수지 비율을 파악하고, 공간에 따른 물순환 분석의 경우 동일한 기간에 대해 분할한 16개의 소유역 별 유출량과 유역의 평균 유출량을 비교하여 분석하였다. 대상 유역의 월별 물수지 비율을 모의하는데 효율성을 높이고자 배수 구역 및 관망을 세밀하게 나눈 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 분석하였다. 그 결과, 시간에 따른 연평균 물수지 비율의 차이는 2020년 모의 결과와 최근 5년 평균(2015~2019년) 모의 결과 비교 시 각 물수지 항목별로 0.47~2.34%의 차이를 보였다. 공간적으로는 16개 소유역 중 저류시설을 포함한 9개 소유역의 표면 유출량이 유역의 평균 유출량보다 많게 모의 되었다. 또한, 유역을 구성할 때보다 관망을 구성할 때 높은 정확성이 요구됨을 알 수 있었다. 본 연구는 ATMOS-41을 통한 지속적인 수문·기상학적 요소의 모니터링과 SWMM 모델 구축을 통해 앞으로도 변경사항을 추가함으로써 친환경 캠퍼스로의 전환에 이바지할 것으로 기대한다.