• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.394-394
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• 2019

본 연구에서는 최근 기상이변의 영향 및 지진 발생과 저수지 노후화 등으로 지속적으로 발생되고 있는 소규모 저수지 붕괴에 의한 재해 위험성을 경감하고자 댐 저수지 EAP 수립 기준 이하 소규모 저수지를 대상으로 EAP 수립 대상여부를 판단할 선정지표를 개발하였다. 기존의 EAP 수립지침 검토, 과거 붕괴사례 분석, 관련분야 선행 연구 등을 분석하여 저수용량, 제체높이, 경과연수, 호우인자 및 지진인자를 포함하는 5개 선정지표를 정량화 하여 제시하므로 실무적용을 용이하게 하고자 하였다. 또한 개발된 선정지표는 EAP 수립 기준 이하 소규모 저수지에 적용하기에 앞서 각 선정 지표별 저수지 붕괴와의 연관성을 파악하기 위해 과거 저수지 붕괴사례에 단일지표 및 지표간 중첩도를 파악해 보았다. 그 결과, 지진인자, 호우인자, 지진 및 호우인자, 경과연수 지표순 순으로 저수지 붕괴와 높은 연관성을 나타내어, 소규모 저수지 붕괴에 연관되는 주요 지표를 지진인자, 호우인자, 경과연수로 선정하였다. 본 연구에서 선정된 지표간의 중첩정도를 파악하기 위해 과거 저수지 붕괴사례에 적용해 본 결과 호우인자+지진인자가 가장 높은 중첩도를 나타났다. 다음으로 본 연구를 통해 도출된 EAP 수립 대상 선정지표 중 주요 지표인 지진인자, 호우인자, 경과연수를 대상으로 2개의 지표가 중첩될 경우와 3개의 지표가 중첩될 경우를 EAP 수립 대상 관찰그룹과 검토그룹의 각각 분류한 후 이를 재해위험 저수지(MOIS, 2016)에 적용하여 보았다. 그 결과, EAP 수립 대상 관찰그룹에 속하는 경우가 38.5%를 차지하였고, 검토그룹에 속하는 경우가 11.9%를 차지하였다. EAP 수립 대상 관찰그룹에 해당하는 저수지에 대해서는 전문 시설관리자에 의한 주기적 점검 및 계측기 설치를 통한 모니터링 실시 등으로 세심한 시설물 관리가 필요할 것으로 판단되며, EAP 수립 대상 검토그룹에 해당하는 저수지에 대해서는 제체 하류부 구간의 주민 거주 현황, 경작지, 축사 등 재산 현황 및 EAP 수립에 소요되는 예산 등을 종합적으로 고려하여 저수지 관리기관에서 최종적으로 EAP 수립 여부를 결정하여 잠재적인 피해 발생을 사전에 저감시켜야 하겠다. 본 연구의 결과는 기존의 EAP 수립 기준의 보완책으로 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.584-584
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• 2015

최근 기후변화로 인한 국지성 집중호우와 태풍 등으로 홍수피해가 급증하고 있음에 따라 침수지역에 대한 공간적인 분석과 사전 예측으로 피해를 최소화하려는 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 소유역 별 평균화된 매개변수로 홍수량을 산정하는 집중형 모형이 아닌 분포형 모형을 적용하여 남강댐 유역의 유출량 산정 및 침수예측을 분석하였다. 분포형 모형은 격자체계를 기반으로 유역에 각 격자별 공간적 특성이 반영된 매개변수를 적용하므로 유역의 특성을 효과적으로 반영하므로 집중형 모형보다 정확한 해석이 가능하다. DEM, 토양도, 토지피복도 등의 격자크기 $240{\times}240$의 지형공간 자료를 ArcGIS를 이용하여 남강댐유역의 Flow direction, 경사도, 하도경사, 불투수율, 유효공극률, 조도계수, 토양심도, 수리전도도, 토양흡인수두 등의 수문매개변수를 추출하였다. 강우 자료의 경우 티센(Thiessen)법에 의해 선정된 남강댐유역 주변의 장수, 거창, 진주, 합천, 산청, 남원 강우관측소의 100년빈도 확률강우량 산정하여 24시간 확률강우를 3분위 Huff 분포시킨 후 강우의 공간적 통계특성을 반영하는 크리깅(Kriging)기법으로 적용하여 강우보간을 실시하였다. 침수예측을 위해 $Vflo^{TM}$모형을 이용해 48시간의 강우모의시간 홍수수문곡선 유도 및 홍수량 산정하였으며, 시간에 따른 침수 시뮬레이션하여 침수예측도를 작성하였다. 작성 시 침수심의 정도에 따라 5개의 구간으로 분류해 침수위험지역을 확인 할 수 있도록 도식화하였다. 본 연구에서는 남강댐유역의 침수위험지역을 개략적으로 예측할 수 있었으며, 추후 연구에서는 보다 조밀한 격자크기와 강우를 이용하여 분석한다면 향후 피난 정보 제공과 홍수재해지도 작성, 홍수방지 시설물 건설 또는 홍수보험계획 등에 응용이 될 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권11호
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• pp.419-426
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• 2018

구제역으로 인하여 국내 축산업계 및 관련 산업분야는 매년 막대한 피해를 입고 있다. 구제역과 관련한 다양한 학술적 연구들이 현재 진행되고는 있으나, 구제역의 발병에 따른 사회적 파급효과에 관한 공학적 분석 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 반응을 텍스트 마이닝 방법론을 사용하여 분석하는 체계적인 방법론을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 트위터에 게시된 트윗 중 구제역과 관련된 데이터를 수집한 후, 딥러닝 기법을 사용하여 극성 분류 과정을 거친다. 둘째, 토픽 모델링의 대표적인 기법 중 하나인 LDA를 활용하여 트윗으로 부터 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들로부터 극성별 동시출현 키워드 네트워크를 구성한다. 셋째, 키워드 네트워크을 통해 구제역의 위기단계 구간별 사회적 파급효과를 분석한다. 사례 분석으로써, 2010년 7월부터 2011년 12월까지 국내에서 발생한 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 변화를 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.181-181
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• 2018

설계홍수량 산정 시 지점확률강우량을 대상유역 내 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량 환산계수(areal reduction factor, ARF)를 적용한다. ARF 산정방법은 크게 면적고정형 방법과 호우중심형 방법으로 나뉜다. 면적고정형 방법은 현재 국내 하천설계기준에서 설계강우량 산정 시 활용하고 있는 방법이지만, 동 시간에 발생한 강우사상을 활용하지 않고 지점강우량과 면적강우량의 독립적인 빈도해석을 통해 산정되므로 비현실적인 값이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 강우사상의 공간분포 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 레이더 강우 자료를 활용하여 한강권역의 호우중심형 ARF를 활용하였다. 호우중심형 ARF는 지속기간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대하여 산정하였으며, 재현기간은 강우 사상의 규모에 따라 총 다섯 구간(0-10, 10-20, 20-50, 50-80, 80-100년)으로 분류하였다. 지속기간 및 재현기간에 따른 호우중심형 ARF는 강우 사상마다 산정되므로 다양한 값이 산재(scattered)되어 있는데, 대푯값을 선정하기 위하여 Weibull 분포의 비초과확률 95%의 값을 추출하였다. 두 가지 방법으로 산정된 ARF는 지속기간에 대하여 로그형태로 증가하였으나, 재현기간에 따른 관계에서는 차이를 보였다. 면적고정형 ARF는 재현기간에 대한 민감도가 매우 낮았으나, 호우중심형 ARF는 재현기간에 따라 감소하였다. 또한 호우중심형 ARF는 지속시간이 길수록 재현기간에 대한 민감도가 점차 낮아졌으며 지속기간 24시간 이후로는 일정한 값을 보였다. 이러한 차이는 레이더 실 강우를 활용한 호우중심형 ARF 산정 시에 면적고정형 ARF 산정과정에서 고려되지 않는 강우의 시 공간적 특성을 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 설계홍수량 산정 시 호우중심형 ARF를 적용한다면 보다 현실적인 값을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1224-1230
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• 2020

스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.29-39
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• 2021

대도시 도심의 교통 정체를 해결하기 위한 방법의 하나로 전기수직이착륙 개인항공기(eVTOL PAV)를 활용한 도심항공 모빌리티(UAM)의 관심이 증가하고 있다. 도심항공 모빌리티에 사용할 비행체인 eVTOL은 추진방식에 따라 복합형, 틸트 로터형, 틸트 날개형, 틸트 덕티드 팬형, 멀티콥터형으로 분류된다. 본 연구에서는 멀티콥터형인 에어버스사의 시티에어버스를 기본 모델로 주어진 임무 형상에 맞게 역설계 기법을 사용하여 기본 개념설계를 수행하였다. 공력해석 프로그램인 OpenVSP를 사용하여 표면적과 양항비, 항력계수를 계산하였다. 각 임무 구간별 소요되는 동력을 계산하였고, 그에 맞는 배터리와 모터를 비교하여 선정하였다. 또한 eVTOL 구성품별 중량을 추정하여 전체 총 중량을 예측하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.144-160
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• 2022

차세대 이동 수단의 방법으로 도심항공 모빌리티(UAM)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 도심항공 모빌리티에 사용할 비행체인 eVTOL(Electric Vertcial Take-Off and Landing)은 추진방식에 따라 복합형, 틸트 로터형, 틸트 날개형, 틸트 덕티드 팬형, 멀티콥터형으로분류된다. 본 연구에서는 새로운 틸트 로터형의 차세대 eVTOL을 기존의 설계 요구 조건에 맞게 개념설계를 수행하였다. 공력해석 프로그램인 Open VSP와 XFLR5를 사용하여 공력해석을 진행하였다. 각 임무 구간별 소요되는 동력을 계산하였고, 그에 맞는 배터리와 모터를 선정하였으며, 구성품별 중량을 추정하여 최대이륙중량을 예측하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1589-1605
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• 2022

위상 언래핑은 위성레이더 간섭기법의 필수적인 자료처리 절차다. 이에 따라 비 딥러닝 기반 언래핑 기법이 다수 개발되었으며 최근에는 딥러닝 기반 언래핑 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 위성레이더 언래핑 기법을 1) 언래핑된 위상의 예측 방법, 2) 위상 언래핑을 위한 딥러닝 모델의 구조 그리고 3) 학습데이터 제작 방법의 측면에서 최근 연구 동향을 소개하였다. 언래핑된 위상을 예측하는 방법은 모호 정수 분류방법, 위상 단절 구간 탐지 방법, 위상 예측 방법, 딥러닝과 전통적인 언래핑 기법의 연계 방법에 따라 다시 세분화하여 연구 동향을 나타냈다. 일반적으로 활용되는 딥러닝 모델 구조의 특징과 전체 위상 정보를 파악하기 위한 모델 최적화 방법에 대한 연구 사례를 소개하였다. 또한 학습데이터 제작 방법은 주로 위상 변이 제작과 노이즈 시뮬레이션 방법으로 구분하여 연구 동향을 정리하였으며 추후 발전 방향을 제시하였다. 본 논문이 추후 국내의 딥러닝 기반 위상 언래핑 연구의 발전 방향을 모색하는 데에 필요한 기반 자료로 활용되기를 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.11-18
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• 2023

최근 음성 감정 인식(Speech Emotion Recognition, SER)분야는 음성 특징과 모델링을 활용하여 인식률을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 음성 감정 인식의 정확도를 높이기 위한 모델링 연구 이외에도 음성 특징을 다양한 방법으로 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 감정이 시간 흐름과 연관이 있음을 착안하여 시계열 방식으로 음성파일을 시간 구간별로 분리한다. 파일 분리 이후, 음성 특징인 Mel, Chroma, zero-crossing rate (ZCR), root mean square (RMS), mel-frequency cepastral coefficients (MFCC)를 추출하여서 순차적 데이터 처리에 사용하는 순환형 신경망 모델에 적용하여 음성 데이터에서 감정을 분류하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 librosa를 사용하여 음성 특징들을 모든 파일에서 추출하여, 신경망 모델에 적용하였다. 시뮬레이션은 영어 데이터 셋인 Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP)을 이용하여 recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit(GRU)의 모델들의 성능을 비교 및 분석하였다.

• 정보화정책
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• 제30권2호
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• pp.68-85
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• 2023

라이브 커머스의 방송 데이터를 수집하여 채팅 활성화 정도를 기준으로 방송을 분류하고, 방송 내의 소비자가 생성한 텍스트 반응 분포 데이터를 분석하였다. 국내 라이브 커머스 시장에서 가장 점유율이 높은 '네이버 쇼핑라이브'의 총 2,282개의 방송 가운데 시청자의 반응이 가장 활발하게 나타난 200개 방송을 선별하였으며, 그 가운데 시청자의 반응이 급격하게 증감하는 구간이 존재하는 방송을 최종적으로 선별하였다. 라이브커머스 시청 의도 및 참여 동기에 관한 기존 문헌의 변수들을 종합하여 연구 목적에 맞는 변수 테이블을 생성하였고, 이를 방송 내의 장치 및 이벤트에 대입하였다. 이를 통해 본 연구는 기존 연구들에서 발견된 소비자 반응에 관한 변수들이 방송 내의 어떤 요소에 의해 자극되는지를 확인하였으며, 라이브 커머스에 참여하는 소비자의 심리를 데이터를 통해 실증적으로 확인하였다.