• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.66-66
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• 2019

침수흔적도는 풍수해로 인한 침수기록(침수심, 침수위, 침수시간 등)을 조사하여 표시한 도면으로 자연재해 경감 및 신속한 대피를 위하여 작성하도록 자연재해대책법에 따라 규정되어있다. 이러한 침수흔적도는 국가 방재에 따른 기초자료로 사용되지만 광범위한 지역을 신속 정확하게 조사하기에는 예산 부족 및 관리 미흡으로 한계가 있다. 따라서 본 연구는 2018년 10월초 경북 영덕군에서 발생한 태풍 콩레이 침수피해사상을 대상으로 위성영상기반 침수판별지도를 작성하였고, 이를 실제자료와 비교하여 침수흔적도 작성 시 첨단영상의 활용가능성을 확인하였다. 위성영상으로는 ESA의 Sentinel-1과 PlanetLab사(社)의 PlanetScope를 활용하였고, 검증에 활용한 자료는 CCTV를 영상자료를 활용하여 정확성을 평가하였다. 침수심과 침수규모를 확인하기 위해 사용한 지형자료는 10m DEM자료와 드론영상자료를 통해 구축한 DSM을 활용하였다. 그 결과 위성영상을 활용한 침수판별지도는 실제 CCTV영상자료와 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났으며, 드론영상을 통해 지형자료를 구축한 경우 DEM에 비해 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 위성영상자료의 해상도가 높을수록 실제자료와 유사하게 침수규모를 판별할 수 있는 것으로 나타났다. 첨단영상을 활용한 침수흔적도 작성은 기존조사보다 신속하고 광범위하게 자료를 수집할 수 있을 것으로 기대한다.

• The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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• v.20 no.3
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• pp.25-32
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• 2021

This study analyzed the application articles of the Internet of Things (IoT) in the educational environment. It defined learning environmental data, utilization scenarios, and models that IoT can improve teaching and learning through Focus Group Interviews for academic experts, teachers, and technicians in related fields. In addition, the IoT pilot prototype was developed, verified, and drew implications from the perspective of collection, analysis, and utilization of real-time data based on the actual school settings. This study has significance as a priori case of building and applying a learning environment using the Internet of Things in real school settings considering relevant restrictions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.691-693
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• 2002

슈퍼스칼라 프로세서 구조에서 명령어 실행을 수행하는 데 사용되는 자원은 그 양에 비해 실제로 활용된 자원의 양은 적다. 본 논문에서는 낮은 자원활용도를 보이는 자원을 활용하는 방안으로 슈퍼스칼라 프로세서를 멀티쓰레드 프로세서로 확장하는데 필요한 기본 데이터를 얻기 위해서 실제로 활용되는 자원의 양을 측정하여 어느 정도의 자원을 활용할 수 있는 지와 자원이 충분히 활용되지 못하는 원인을 분석하였다. 실험을 위해 RA(Resource Analyzer)를 구현하여 SimpleScalar 시뮬레이터에서 제공되는 명령어 파이프라인 트레이스 파일을 분석하여 각 파이프라인 단계에서 처리되는 자원의 활용도를 실험하였다. 자원 활용도가 낮은 원인을 분석하기 위해 프로그램 내에 존재하는 데이터 의존성과 여러 가지 미스 요인들의 비율을 실험을 통해 알아본 결과 IPC(Instruction Per Cycle)는 평균 0.6으로 나타났으며, EX단계의 평균 활용 빈도는 22.9%로 낮아 멀티쓰레드 처리의 필요성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.08a
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• pp.307-312
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• 2006

M-learning (Mobile learning)을 기반으로 한 코스웨어나 모듈 설계 시 학습자의 적극적 참여와 의미 있는 상호작용의 기회 제공과 실제적 환경에서의 교육활동을 지원하는 것에 초점을 맞추어야 한다. 본 연구에서는 M-learning을 기반으로 실제적 상황에서의 학습을 위한 지능적 튜터링 모델인 AEFIRIP (Activation, Externalization, Focusing, Interpretations, Reflection, Information Processing)모델을 활용하여 독서교육 튜터링 시스템을 설계하였다. AEFIRIP 모델은 모바일 학습에 초점을 맞추어 실제적 상황에서 다양한 모바일 장비를 활용할 수 있도록 설계되었으며 CSCL(Computer Supported Collaborative Learning)학습의 일환으로 활용 가능하다. AEFIRIP 모델은 6단계의 구조화된 모바일 튜터링을 통하여 학습 활동을 위한 반자동화된 튜터링을 제공하며, 개별화 학습을 가능케 한다. 본 시스템은 M-learning에서 학습자의 독서 단계에 따라 개별화된 튜터링을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 자극 에이전트, 도움 에이전트, 요청 튜터링 에이전트, 튜터링 대화 에이전트, 개인 튜터링 에이전트, 튜터링 포인터 에이전트의 6단계의 튜터링 에이전트를 구안하였다. 본 시스템의 활용을 통하여 학습자는 실제적 환경에서 모바일 장비를 통하여 독서 활동과 관련한 튜터링을 제공받으며, 학습자와 교사 간 다양한 상호작용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.380-380
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• 2019

본 연구에서는 일반 상호보완이론(Generalized Complementary Relationship, GCR)을 활용하여 실제증발산량을 추정하고, 추정한 실제증발산량기반 가뭄지수로부터 미국 전역에 대한 가뭄을 해석하는 것이다. 월강수량, 최고 최저기온, 이슬점온도 등의 필요한 기상자료는 Parameter-elevation Relationships on Independent Slopes Model(PRISM)으로부터 수집하였으며, 1981년부터 2015년까지 총 35년의 미국 전역에 대한 실제증발산량을 추정하였다. 대상지역의 유역평균 강수량과 유출량의 차(P-Q)와 North American Land Data Assimilation System(NLDAS-2) Noah 지표모형(Land surface models)으로 산정한 실제증발산량과 비교 검증하였다. GCR로부터 증발산 부족량(ET Deficit, ETD)을 산정하고 이를 표준정규화하여 미국 전역에 대해 Standardized Evapotranspiration Deficit Index(SEDI)를 산정하였다. 본 연구로부터 GCR 기반 실제증발산량은 P-Q의 값과 상관계수가 0.94로 매우 높은 상관성을 보였으며, NLDAS-2 Noah모형의 실제증발산량보다 다소 크게 추정하는 경향을 보였다. SEDI와 Standard Precipitation Index(SPI)의 상관성은 지속시간이 클수록 더 크게 나타났다. 증발산 상호보완이론활용 실제증발산기반 SEDI이 강수자료를 사용하지 않고서도 적절한 가뭄해석에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.383-392
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• 1999

오늘날의 의사결정을 지원하는 시스탬에 있어서 데이터 웨어하우스가 널리 활용되고 있다. 이러한 데이터웨어 하우스를 개발하는데 있어서 메타 데이터가 필수적인 요소로 활용되고 있다. 한편. 메타 데이터 연합 (Meta Data Coalition)에서 제정한 Metadata Interchange Specification (MDIS)는 이러한 메타 데이터의 표준으로 널리 활용되고 있다. 본 연구는 이러한 표준을 기반으로 한 메타 데이터 스키마를 제시하고 있다. 실제적인 개발에서 이러한 표준은 핵심웨어하우스 계층, 적용 계층, 사용자 탐험 계층 및 비즈니스 계층으로 구성되어 있다. 이러한 메타 데이터 스키마를 적용한 실제 시스템의 프로토타입을 본 연구에서 구현해 보았다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.383-392
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• 1999

오늘날의 의사결정을 지원하는 시스템에 있어서 데이터 웨어하우스가 널리 활용되고 있다. 이러한 데이터웨어 하우스를 개발하는데 있어서 메타 데이터가 필수적인 요소로 활용되고 있다. 한편, 메타 데이터 연합(Meta Data Coalition)에서 제정한 Metadata Interchange Specification (MDIS)는 이러한 메타 데이터의 표준으로 널리 활용되고 있다. 본 연구는 이러한 표준을 기반으로 한 메타 데이터 스키마를 제시하고 있다. 실제적인 개발에서 이러한 표준은 핵심웨어하우스 계층, 적용 계층, 사용자 탐험 계층 비즈니스 계층으로 구성되어 있다. 이러한 메타 데이터 스키마를 적용한 실제 시스템의 프로토타입을 본 연구에서 구현해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.70-72
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• 2005

최근 초고속 통신망과 같은 우리나라의 발달된 인터넷 인프라를 활용할 수 있는 e-Learning 콘텐츠 활발히 개발되고 있다. 본 논문은 기존에 개발된 콘텐츠와 평가를 포함한 교수,학습 활동 계획을 관리할 수 있는 ICT 교육 통합 지원 시스템을 구성하는 서브시스템 중 교수,학습 콘텐츠 관리 시스템을 설계, 구현하였다. 이를 위하여 이미 개발되고 중앙교수학습센터 및 시,도 교수학습 지원센터 등에서 제공되고 공유되는 학습자료를 활용하기 위해 KERIS 등에서 제시한 표준을 본 시스템의 설계에 반영하였다. 교수,학습 콘텐츠 관리 모듈은 학습객체를 분류 저장 데이터베이스화 하였으며 실제 활용이 매우 쉬어 특별한 훈련이나 교육을 받지 않아도 기초적인 수준의 PC 활용 능력만 있다면 누구나 쉽게 교수,학습 콘텐츠를 수집하여 활용할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 기 개발된 학습객체의 재사용으로 인한 효율성 증가는 물론 교과, 단원 학습 주제별로 구조화하여 저장 관리하여 교사의 교수활동 준비 시간을 줄임으로써 실제 학교 현장에서 활용하여 ICT 활용 교수,학습 활동 개선에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.8 no.4
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• pp.204-211
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• 2021

In this study, information on vegetation was collected using a point cloud through a 3-D Terrestrial Lidar Scanner, and the physical shape was analyzed by reconfiguring the object based on the refined data. Each filtering step of the raw data was optimized, and the reference volume and the estimated results using the Alpha Shape and Voxel techniques were compared. As a result of the analysis, when the volume was calculated by applying the Alpha Shape, it was overestimated than reference volume regardless of data filtering. In addition, the Voxel method to be the most similar to the reference volume after the 8th filtering, and as the filtering proceeded, it was underestimated. Therefore, when re-implementing an object using a point cloud, internal voids due to the complex shape of the target object must be considered, and it is necessary to pay attention to the filtering process for optimal data analyzed in the filtering process.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.474-474
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• 2021

물순환 과정에서의 증발산량은 필수적으로 고려해야 하는 요소이며, 증발산은 기상학적 인자뿐만 아니라 증발 표면 특성 등 복합적인 요인에 의해서 발생한다. 이러한 이유로 실제증발산의 절대량을 추정하는 것은 쉽지 않으며, 특히 수문학적 관점에서 유역단위의 증발산량을 산정하는 데에는 기술적인 한계가 존재한다. 반면 잠재증발산량과 실제증발산량의 보완관계가설을 활용하면 복잡한 수문모델링을 거치지 않고 팬증발량으로부터 유역의 실제증발산을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 관측자료를 기반으로 하여 용담댐 유역의 증발산 보완관계를 검증하고자 한다. 실제증발산량(ETA)은 용담댐 내 덕유산 플럭스 타워의 관측자료를 활용하였으며, 잠재증발산량(ETP)으로는 기상관측소에서 관측한 팬 증발량 자료를 활용하였고 습윤증발산량(ETW)은 Priestley-Taylor 공식을 통해 산정하였다. ETW는 수분이 무제한 공급되는 상황에서의 증발산량으로 정의되며, 동시에 ETA 및 ETP와의 상대적 비율로 스케일화하여 보완관계설정에 활용하였다. 대기의 습윤지수(Moisture Index, MI)는 ETA와 ETP간의 상대적 비율로 정의하였다. 이 때 팬 증발량은 기상 및 주변 환경 조건의 영향을 받아 증발량이 과대추정 되는 경향이 있으므로 보정계수를 적용하여 보정한 값을 활용하였다. 보정계수는 FAO Penman-Monteith 식을 활용한 기준증발산량과 팬 증발량의 기울기로 산정하며, 본 연구에서는 보정계수로 0.77을 사용하였다. 또한 ETW 산정 시 적용되는 Priestley-Talyor 계수(α)는 널리 알려진 값인 1.26 대신 유역의 기상조건을 고려하여 0.99를 적용하였다. α 값의 조정을 통해 증발산 보완관계에 대한 E+의 평균 제곱근 오차(RMSE)가 0.685에서 0.075, Ep+의 경우 0.437에서 0.315로 개선되어 용담댐 유역의 증발산 보완관계가 만족할 만한 수준으로 확인되었다.