• 대한지리학회지
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• 제49권3호
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• pp.321-338
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• 2014

본 연구의 목적은 우리나라에 분포하는 463개 하구를 대상으로 하구습지의 권역별 분포특성과 시계열 변동추이를 하구순환 관점에서 파악하는 데 있다. 환경관리에 널리 이용되는 유역을 토대로 한강서해권역, 한강동해권역, 금강권역, 영산강권역, 섬진강권역, 낙동강권역, 제주권역을 대상으로 하구습지의 분포실태를 조사하고, 권역별 하구습지의 시계열 변동추이를 1980년대, 1990년대, 2000년대 토지피복지도를 확보하여 분석하였다. 분석결과, 한강서해권역, 금강권역, 영산강권역의 하구습지는 크게 감소한 것으로 나타났으며, 특히 하구둑, 배수갑문 등 인공구조물에 의해 하구순환이 차단된 닫힌하구에서의 습지감소폭이 크고, 하구순환이 유지되는 열린하구에서의 습지훼손은 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 하구습지와 관련된 갯벌, 개방수면, 염습지, 암석해안, 모래해안 등 하구내 서식지 다양성은 하구순환이 차단된 닫힌하구에 비해 하구순환이 유지되는 열린하구에서 높게 나타났다. 본 연구에서 제시한 권역별 하구습지의 분포특성과 시계열 변동추이는 하구환경의 관리방향을 설정하거나 훼손된 하구습지의 복원전략을 마련하는 데 효과적으로 활용할 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.185-202
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• 2017

본 연구는 세계 MICE개최 10위 도시인 부산광역시의 부족한 전시장 면적 확충을 통해 MICE산업의 경쟁력을 강화하고자 제2전시컨벤션센터 건립의 타당성을 검증하는데 연구목적이 있다. 부산광역시의 전시면적은 세계 순위 100위권 밖으로 조사되었으며, MICE산업의 세계적인 추세로 MICE개최 10위 도시들은 도시의 전시컨벤션센터를 꾸준히 확충하는 것으로 나타났다. 실제로 전시장 가동률이 60%이상일 때 전시장은 면적을 추가로 확충해야 되기 때문에 부산시의 2016년 전시장 가동률이 51%인 점을 감안해볼 때 중장기적으로 전시면적 확충을 준비해야할 시기라고 판단된다. 본 연구에서는 시계열모형과 Huff모형을 이용하여 수요를 추정해보았는데, 첫째로 시계열모형을 이용한 수요예측결과로는 부산광역시는 2021년도부터 $1,771m^2$의 전시면적이 부족한 것으로 나타났으며, 3년 뒤인 2024년도에는 $10,061m^2$가 필요해 심각한 상황에 이를 것으로 예상된다. 이러한 전시면적의 과부족현상으로 G-star 등 굵직굵직한 대형전시회나 이벤트들을 부산으로 유치하는 데는 분명히 어려운 점이 발생할 것이며 또한 세계 10위의 MICE개최도시로서의 위상을 유지하는데도 한계가 있다. 둘째로, Huff 모형을 이용하여 제2전시컨벤션센터 건립이후 발생할 수 있는 시장의 규모와 수요를 예측해보았다. 결과로는 김해, 울산, 양산, 거제 순으로 부산의 제2전시컨벤션센터를 방문할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 본 연구는 향후 부산광역시 전시컨벤션센터 건립의 논리적 타당성을 정량적으로 확보하고 기본건립계획 수립에 필요한 정보를 제공할 것으로 기대된다. 또한 향후 연구에서는 부산광역시의 신규 전시컨벤션센터의 기본운영계획과 활성화 방안들을 제시하고자한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.565-575
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• 2022

최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2238-2243
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• 2008

홍수 방류량 하류 도달시간 산정은 댐운영 및 홍수예경보의 기초자료로 인식되고 있어 정확한 유하시간 산정이 필요하다. 수자원공사에서는 댐 방류에 따른 하류도달시간을 댐운영실무편람('06)에 있는 자료를 활용하여 댐 운영에 활용하고 있다. 금강 하류부의 경우 '97년 금강홍수예경보 자료를 활용하고 있으나, 수치모형 결과 자료로 실측에 의한 검증이 이루어지지 않았다. 댐 방류수에 대한 하류도달 시간에 대한 실측 기술을 확보하여 실측을 통한 수치모형의 검증 및 보완 필요하며, 보정된 수치모형을 이용한 홍수도달시간 실시간 예측을 통한 댐운영의 효율성 확보 및 대내외 검증된 결과 제시가 요구되고 있다. 현재 댐 방류에 따른 하류도달 시간에 대한 실측이 요구되고 있으나, 관련 기술에 대한 국내외 개발 및 적용 사례가 전무한 실정으로 본 연구에서는 현장계측과 수치모형을 연계한 신뢰성 높은 도달시간을 분석하는 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해 장구간 내에서 홍수의 흐름과 동일하게 하천에 흘러갈 수 있는 부유물을 개발하였으며, 주야간에 상관없어 주요 계측지점에서 도달시간 산정을 위해 자동 인식될 수 있는 센서기술을 개발하였다. 또한, 인식된 센서를 안정적으로 통신망에 연동하여 실시간 계측이 가능하며, GIS 기반의 원격 모니터링이 가능하도록 시스템을 구성하였다. 나아가. 기존 수치모형에 의존하여 예측된 도달시간 산정방법을 개선하기 위하여 수치모형의 매개변수를 검보정을 위한 시계열 및 지속적으로 자료를 취득하였다. 이러한 센서기술, 모니터링기술, 분석기술을 융합하여 향후 매개변수를 보정한 홍수도달시간 수치모형을 이용하여 신뢰성 높은 예측결과를 홍수예경보 및 댐 운영에 있어 활용함으로써 홍수재해로부터 안전성을 확보하고 물관리의 효율화를 달성할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.621-622
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• 2015

최근 늘어나는 전력 수요에 따라, 세계적으로 전력에너지 절감을 통한 수요자원 확보 및 활용을 위한 부하 예측의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는, 수요관리용 전지전력저장시스템을 효율적으로 운영하고 계획하는데 필수적인 부하예측의 정확성을 높이기 위하여 이동평균법, 지수가중이동평균법, 최소자승법, 인공신경망 방법을 적용하였다. 시계열 데이터인 부하 데이터를 분석하여 최대부하일, 근무일, 토요일, 공휴일로 분류하였고, 각각의 방법으로 예측한 부하를 적용시켜 전기요금 절감을 목표로 하는 전지전력저장시스템의 최적 충 방전 운전계획을 세웠으며, 이를 이용하여 산출된 전기요금과 실제 전기요금을 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1486-1490
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• 2010

본 연구는 강원도 횡성군의 남한강 제1지류인 섬강의 횡성댐 상류 계천에 위치한 시험유역으로 남한강 상류 산지지형 시험유역으로 이유역의 운영을 통하여 신뢰성 있는 고품질의 산간유역 수문자료의 지속적 확보이다. 2001년부터 10년 동안 시험유역이 운영되어오면서 강우관측소 3곳, 수위 관측소 3곳(농거리, 매일, 소군), 지하수 및 토양수분 측정소 5곳의 자료를 구축하고 있다. 유역의 토양 이용 현황은 삼림이 90 %, 경작지 10 %로 이루어져 있으며, 면적 $164.81km^2$, 유로연장 22.4km, 평균경사 5.97%를 지니고 있다. 고품질을 보장하고 좋은 데이터를 얻기 위하여 불확실도 분석을 실시하고, 개발된 수위-유량곡선을 통하여 시계열 수위를 유량으로 환산하였다. 아울러 수문순환 성분의 분석을 위하여 토양수분 및 지하수위를 측정하여 강우-유출해석, 수문특성 분석 등을 실시하였다. 측정된 자료는 웹사이트와 CD로 제공된다. 구축된 각종 자료는 수문 및 수리의 정량적 순환구조의 이해와 모델개발의 검정 및 검증 기반의 자료를 구축하여 산간유역의 폭 넓은 물 순환해석을 위한 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.105-107
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• 2013

위성항법 기반 위치정보 서비스에 대한 안정성 및 신뢰성 확보를 위해서는 위성신호의 이상 감시가 필수적이며, 특히 안전과 관련된 응용분야에서의 위성신호 이상은 안전사고와 직결될 수 있으므로 위성신호 감시는 상시 안정적으로 운용되어야 한다. 따라서 효율적인 이상감시 기법 설계와 다양하고, 지속적인 시험평가를 위해서는 테스트베드 구축이 필요하며, 테스트베드 구축을 위한 요소 중 특히, 다양한 시나리오의 신호 이상을 생성할 수 있는 이상신호 생성 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 이상신호 생성 및 실신호 특성 반영이 가능한 소프트웨어 기반 GPS 이상신호 생성기를 제안한다. 소프트웨어 기반 GPS 이상신호 생성기는 높은 확장성을 가지므로, 사용자가 적용 및 응용하기 쉬우며, 상용 신호생성 시뮬레이터와 비교하여 실신호 특성을 반영한 이상신호 생성이 가능하다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.177-177
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• 2000

정부에서는 NGIS 이단계 사업의 추진에 앞서 위성자료를 활용한 공간영상정보를 구축하여 기존에 NGIS 일단계에서 구축된 기본도와 NGIS 이단계에서 구축예정인 다양한 주제도와 공통주제도, 나아가 주요 분야별 프레임워크데이터의 효율적 갱신에 활용할 예정이다. 이러한 공간영상정보는 동시성과 주기성, 광역성을 가지고 1-2m의 고해상도까지 정보의 제공이 가능하므로 향후 주제도의 구축과 갱신에 기여도가 매우 높으리라 예상된다. 아울러 기존에 오랜 기간 제작된 항공사진을 적정 해상력으로 스캐닝하여 공간DB화 함으로서 위성자료와 연계된 과거와 현재의 시계열 자료를 확보함으로써 보다 다양한 대국민 정보서비스가 가능하리라 판단된다. 이와 함께 지방자치단체에서도 그동안 축척된 항공사진을 공간DB화하여 도시계획과 녹지관리, 하천 및 환경관리 등을 위하여 활용이 크리라 예상된다. 본 연구에서는 이를 위한 공간영상정보화된 항공사진의 관리와 제공을 위한 관리시스템의 개발과 정확도 관리 방안, 검수 방안, 사용자를 위한 메타데이터 제공방안 등을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.32-32
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• 2019

본 연구에서는 다양한 시계열 예측에서 우수한 성과를 보이고 있는 딥러닝 알고리즘 LSTM(Long & Short Term Memory) 모형의 수문시계열 분석에 있어서의 적용성을 검토하고, 모형의 활용가능성과 한계점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 물리적 강우-유출 모형과의 비교 검토, 일반하천 및 감조하천에서의 수위 예측, 월강수량 및 댐방류량을 활용한 갈수량 예측 등에 LSTM 모형을 적용하고, 결과분석을 통해 모형의 장 단점을 요약하였다. 상기 목적을 위한 모형적용 결과, LSTM 모형은 수문시계열 예측에 있어 우수한 예측능력을 보이고 있으며, 이는 양적/질적 수문자료가 충분히 확보되었지만, 수문해석 모형구축에 제약이 있는 유역에 대해서 보완적 수단으로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.188-188
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• 2019

본 연구에서는 텐서플로우를 이용한 관측자료 기반의 수위예측 연구를 수행하였다. 대상유역은 도림천 유역으로 선정하였으며 관측강우와 상류하천의 수위자료를 이용하여 하류인 도림교지점의 수위를 예측하였으며 다른 변수는 배제하였다. 사용된 모형은 시계열 데이터예측에 우수한 성능을 보이는 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short Term Memory networks)을 이용하였으며 수위자료는 2005년부터 2016년도 10분단위 관측강우와 수위 데이터를 학습하여 2017년도 수위데이터를 예측하도록 하였다. 본 연구를 통하여 홍수기 실시간 수위예측이 가능할것으로 판단되며 도시지역 골든타임 확보에 활용될 것으로 판단된다.