• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.5
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• pp.303-312
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• 2004

In this paper, we propose a methodology solving the problem of the hardware-software partitioning in reconfigurable systems using a Y-chart design space exploration and implement a simulator according to the methodology. The methodology generates a mapping set between tasks and hardware elements using the hardware element model and the application model. We evaluate the throughput by simulating cases in each mapping set. With the throughput evaluation result, we can select the mapping case with the highest throughput. We also propose an heuristic improving the simulation time by reducing the mapping set on the basis of the relationship between workload and parallelism. Simulation results show that we can reduce the size of mapping set which poses difficulties on hardware-software partitioning by up to 80%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1092-1097
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• 2004

본 연구에서는 제방에 대한 부정류 침투해석시 사용되는 설계홍수파형을 결정하기 위하여 수위자료가 양호한 낙동강 수계 수위관측소 지점의 홍수자료를 수집하고 그 지검에 해당하는 계획홍수량 및 계획홍수위를 조사하였다. 설계홍수파형 결정 방법은 일본의 하천제방설계지침(2000)에서 제시하고 있는 방법을 참고하였으며, 그 적용성을 검토하기 위해서 낙동강의 9개 수위관측소 지점의 과거 홍수사상과 계획홍수량 산정시 사용되었던 설계수문곡선을 이용하여 합성홍수파형을 시험적으로 결정했다. 비교분석하여 침투해석을 위한 설계홍수파형을 결정 방법에 적용한다. 제방의 비정상 침투해석을 위한 설계홍수파형은 홍수지속시간과 감수부경사로 결정할 수 있는데, 홍수지속시간은 합성홍수파의 홍수지속시간이 계획홍수파의 지속시간보다 크게 산정되었는데, 이는 설계시 계획홍수파의 지속시간에 어느 정도 안전율을 적용해야 함을 의미한다. 감수부 경사는 분석된 과거 홍수사상중에는 계획홍수파의 감수부 경사보다 급하게 감소하는 것은 거의 없는 것으로 나타났는데, 감수부 경사는 계획홍수량 산정시 사용했던 수문곡선을 사용하는 것이 안전측 설계가 될 것으로 판단된다. 본 연구는 최근 누수에 의한 제방붕괴가 발생한 바 있는 낙동강 유역에 대해서 시험적으로 적용해 보았으며 그 방법론에 대한 타당성을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.329-333
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• 2018

충청북도 괴산군에 위치한 괴산댐은 비록 규모는 작으나 순수 국내기술진에 의하여 설계, 시공된 최초의 발전용 댐이다. 한편, 2017년 7월 중순 괴산댐 상류에 발생한 집중호우로 인해 괴산댐 유입량이 급격하게 증가한 바 있으며 이로 인해 수위 증가에 따른 수문 방류가 이루어졌으나, 급격한 방류로 인해 하류부 피해가 발생한 바 있다. 해당 시기에 발생한 강우사상은 500년 빈도 이상의 매우 이례적인 현상으로 유입량의 비정상적인 증가는 현 괴산댐의 수문방류능력으로는 대응하기 어려웠을 것으로 판단된다. 건설된 지 60년에 달하는 괴산댐의 건설 당시 설계홍수량은 현재 기후변화로 인한 강우 및 그로 인한 유입량의 증가를 대응하기에는 부족하다고 판단되며 증가된 확률홍수량과 그에 따라 줄어든 재현기간을 재산정할 필요가 있다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 가정에 따른 재현기간 산정방법인 기대 대기시간과 기대 초과사상수 정의를 이용하여 괴산댐 유역의 확률홍수량을 재산정하고, 기존 방법과 비정상성을 고려한 방법 간의 비교를 통해 재현기간과 확률홍수량의 변화를 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1996.01a
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• pp.1-95
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• 1996

전국에 산재한 수위관측지점의 관측개시 이후의 모든 홍수위 자료를 구성하고 주요 지점의 개별 홍수사상에 대한 단위도를 유도하여 지점별 대표단위도를 작성하였다. 또한 유도된 대표단위도를 이용하여 미계측 지점에 대한 단위도와 첨두홍수량을 추정하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 1991년과 1992년에 이어서 1993년에도 홍수위자료의 수집과 정리에 역점을 두어 관업을 수행하였으며 조선하천조사서, 조선하천조사연보, 한국수문조사연보 등의 각종 문헌에 수록되어 있는 주요 홍수사상의 수문곡선을 판독하여 전국 220개의 수위관측지점에 대하여 총 5,735개 사상의 홍수위 자료를 구축하였으며 이를 자료집으로 구성하였다. 홍수사상에 대한 단위도를 유도하기 위하여 시우량자료는 기상청 자료를 중심으로 구성하였으며 효율적이고 안정적인 능형회귀방법을 이용한 단위도 유도 방법을 적용하여 사용자가 화면을 통해서 홍수사상과 유도된 1mm-1hr 단위도를 보고 적합한 단위도를 선택할 수 있도록 단위도 유도 프로그램을 개발하였다. 대부분의 홍수사상이 지정홍수위 이상인 범위만이 정리되었는데 지정홍수위 이하의 부분은 일수위로부터 읽은 값을 참고로 하고 대수보간을 하여 자료를 구성하도록 하였다. 개발된 단위도 유도 프로그램을 사용하여 지점별 홍수사상별로 단위도를 유도하여 유역별로 총 65개 지점에 대하여 952개의 단위도를 유도하였는데 한강 유역은 16개 지점에서 263개의 단위도를 유도하였고 낙동강 유역은 28개 지점에 460개 단위도를, 금강 유역은 7개 지점 82개 단위도를, 영산강 유역은 7개 지점에서 88개 단위도를, 섬진강 유역은 7개 지점에서 59개의 단위도를 유도하였다. 유도된 단위도들을 지점별로 평균하고, 이를 참고로 하여 Nash 모형을 이용한 지점별 대표단위도를 유도하여 정리하였다. 또한 유도된 대표단위도를 유역에 따라서 지점별로 비교하여 상하류간의 관계를 분석하였으며 신뢰할만한 결과로 판단되었다. 유도된 대표단위도의 첨두유량 및 첨두시간을 유역면적 등과 비교하여 그 관계를 검토하였다. 유역면적과 첨두유량 및 유역면적과 첨두시간의 관계는 비교적 일정한 경향을 보여주었으며 이를 이용하여 미계측 유역의 1mm-1hr 단위도를 추정하였다. 2년 빈도의 설계강우량에 대해서 유역면적이 50, 100, 1,000, 10,000, 20,000$\textrm{km}^2$인 경우 첨두홍수를 추정하였으며 유출률을 0.9로 할 때 4장에서 분석, 제시된 지점별 평균연최대홍수와 비슷한 값을 보여주었다. 따라서 미계측 유역에서는 설계강우량만 주어진다면 본 연구에서 추정된 미계측 유역의 단위도 추정 방법을 이용하여 첨두홍수를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 단위도 유도 대상 지점은 전국의 수위관측지점이었으나 5대강을 제외한 기타 수계에 있어서는 수위자료뿐만 아니라 유량측정성과도 미비하여 단위도 유도를 하지 못하였다. 또한 유역면적 500$\textrm{km}^2$ 이하에서는 홍수위 자료는 있어도 유량측정성과가 없는 지점이 많았고 육량측정성과가 수 회에 불과한 지점이 대부분이었기 때문에 단위도를 유도할 수 없었다. 따라서 분석된 결과를 소유역으로 연장하는 것은 다소 무리가 따르며 대략 어느 정도가 될 것이라는 참고자료로 이용하는 것이 바람직하다고 본다. 현재의 여건에서는 소유역의 유량측정성과를 확충하는 일이 급선무일 것이다. 유역면적이 작은 수위 관측 지점에 대한 지속적인 유량측정이 절실히 요구된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1467-1471
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• 2009

홍수사상은 크게 첨두홍수량, 홍수용적, 지속기간 등과 같은 서로 상관된 세 가지 요소로 구성되어 있다. 그러나 그동안 홍수의 규모와 크기를 판단하고 예측하기 위하여 수행되어 온 홍수빈도 해석에서는, 서로 상관되어있는 요소들 간의 관계를 고려하지 않은 채 주로 첨두홍수량 하나만을 가지고 단변량 빈도 해석을 수행하였다. 이와 같은 단변량 홍수빈도 해석은 특정 홍수의 특성을 종합적으로 표현하는 데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수빈도 해석에 있어 첨두홍수량뿐만 아닌 홍수용적까지도 함께 고려하였다. 소양강댐의 35개년 일유입량 자료를 대상으로 홍수사상을 각각의 강우량 자료와 연계하여 분리한 후 Gumbel 혼합모형을 적용하여 이변량 홍수빈도 해석을 수행함으로써 과거의 극한 홍수사상을 평가 분석하였다. 이변량 빈도해석을 수행하여 홍수사상 요소들 간의 결합분포, 결합 재현기간 등을 추정하였다. 단변량 홍수빈도 해석 결과와 비교함으로써 특정 홍수에 대한 홍수심도를 분석하는 등 극한 홍수사상 평가를 위한 이변량 홍수빈도 해석기법의 적용성에 관하여 검토하였다. 이러한 연구 결과는 기존의 제방 중심 치수사업의 대안으로 제시된 유역종합치수계획에서 선정된 다양한 홍수방어 시설들의 설계 및 운영, 치수효과 평가 등에 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.361-361
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• 2019

기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.235-235
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• 2016

댐이나 홍수방지시설과 같은 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에는 주로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)가 적용되고 있다. 이러한 PMP의 산정은 관측자료의 정상성 가정을 기반으로 하기 때문에 기후변화와 같은 비정상성을 고려할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 대기 프로세스의 비정상성 효과를 반영할 수 있는 물리적 기반의 수치 기상 모형(Numerical Weather Model)을 이용하여 최대강수량(Maximum Precipitation, MP)을 산정하는 접근법을 제시하고자 한다. 사례 연구로 대상 극한 강우사상을 식별하고, 식별된 사상들은 지역 대기 모형 중 하나인 WRF를 이용하여 재현된다. 이때, 한국 내의 약 650개의 AWS 자료와 NCEP에서 제공하는 전세계 기상관측자료 및 해수면 온도 자료를 사용하여 초기조건과 경계조건을 개선하고, 총 강수량과 강우의 공간적인 분포를 재현하기 위한 최적 물리옵션을 찾기 위해 다양한 수치실험이 수행된다. 최종적으로 재현된 극한 강우사상은 모형의 경계조건과 수분 최대화의 통해 최대화되어 물리적으로 가능한 최대 강수량을 산정하게 된다. 본 연구는 제한된 강우사상을 대상으로 최대 강수량을 산정하였기 때문에 추후 다양한 강우사상에 대한 연구와 강우의 최대화에 대한 보완이 필요하지만, 정상성 가정에 의존하지 않는 극한 강우사상 산정에 잠재적인 대안이 될 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1023-1026
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• 2008

과거에 수문자료 시계열 모의기법은 수자원시스템 설계에 사용되는 일강수량 모의에 주로 이용되어 왔지만 최근에 기후변화에 따른 수문사상의 변동성을 평가하기 위한 기본 자료 모의를 위한 방법론으로 많이 이용되고 있다. 수문시스템에서 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며 건조일, 습윤일 등으로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의 발생이 가능하다. 기후변화 영향 평가 연구에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 기후변화로 기인하는 수문사상의 전체적인 거동의 변동사상을 추정하는 것이며 이를 기존 모형들과 연계시키는 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 우리가 목적으로 하는 월강수량 또는 계절강수량의 총량을 유사하게 모의할 수 있도록 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator)를 도입하였다. 이를 국내 강수 지점을 대상으로 검토 평가하였다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1999.11a
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• pp.702-710
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• 1999

■ 설계자문회의는 설계업체가 설계사상이라는 지식의 틀을 바탕으로 설계조건에 의거하여 시 설 물을 최적으로 설계 하였는지를 심의하는 활동 체계 ■ 설계자문회의 업무흐름 및 제출자료(설계도서) (중략)

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.4
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• pp.1976-1981
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• 2011

In this study, the optimal sewer layout model(Lee, J.H., 2010)[1] was applied to verify the reduction effect of urban inundation in the optimal sewer networks, which designed by this optimal model, for various artificial rainfall events in urban areas. Then the optimal model was developed by Lee, J.H. to minimize the peak outflow at outlet in sewer network. The applied rainfall events are two types. One is the rainfall event which the double peak occurs between specific time distance continuously. The other is the continuous rainfall event with specific rainfall intensity. As the result, in two applied rainfall types, the peak outflows at outlet were reduced in the optimal sewer networks which designed the optimal sewer layout model of Lee, J.H.. Therefore, the peak outflow is reduced because the inflows at each manhole are distributed in the whole sewer networks, it's not delay of inflows by this optimal model.