• New & Renewable Energy
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• v.2 no.2 s.6
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• pp.86-93
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• 2006

유출지하수나 지표수를 열원으로 지열히트펌프의 지초자료로 활용하기 위하여 Pond Loop형 열교환기를 설계, 제작하여 유동이 없는 수조 내에서 수조의 온도가 변화함에 따라 일정한 열교환기 입구온도를 유지하면서 열전달량을 측정하였다. 그 결과 수조를 Heat Source로 사용하는 경우 $5,500{\sim}4,500kcal/h$의 열량이 전달되었고 수조를 Heat Sink로 사용할 경우 $5,200{\sim}3,500kcal/h$의 열량이 전달되었다. 또한 열교환기 관내 유속이 증가함에 따라 열전달량이 증가하는 경향성을 확인할 수 있었고 이는 동시에 열교환기 입출구의 차압을 증가시킴을 알 수 있었다. 열교환기의 설계단계에서 사용하였던 열전달관계식으로 구한 총괄열전달계수, U와 실험값을 통해 유추한 U값을 비교한 결과 실험에 의해 유추된 U값이 $24{\sim}27%$ 설계치보다 크게 나타났다. 본 연구를 통하여 유출지하수 뿐만 아니라 하수 및 하천수를 이용한 지열히트펌프의 기초자료를 확보할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.11 no.1 s.34
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• pp.46-50
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• 2007

The metering systems in LPG vaporizers have been frequently exposed to severe conditions and resulted in many problems such as gauge malfunctioning and rupturing if the check-floaters fail to stop liquid outflow when the heat supply for the vaporization of LPG is interrupted. Therefore, to analysis the vaporizer system we carried out the vaporizer performance test and float bulb test by newly devised test equipments. Consequently, we determined the specific gravity of the float bulb and reasonable operating temperature ranges for the LPG and heating waters.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2006.06a
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• pp.445-450
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• 2006

유출지하수나 지표수를 열원으로 하는 지열히트펌프의 기초자료로 활용하기 위하여 Pond Loop형 열교환기를 설계, 제작하여 유동이 없는 수조 내에서 수조의 온도가 변화함에 따라 일정한 열교환기 입구온도를 유지하면서 열전달량을 측정하였다. 그 결과 수조를 Heat Source로 사용하는 경우 $5,500{\sim}4,500kcal/h$의 열량이 전달되었고, 수조를 Heat Sink로 사용할 경우 $5,200{\sim}3,500 kcal/h$의 열량이 전달되었다. 또한 열교환기 관내 유속이 증가함에 따라 열전달량이 증가하는 경향성을 확인할 수 있었고, 이는 동시에 열교환기 입출구의 차압을 증가시킴을 알 수 있었다. 열교환기의 설계단계에서 사용하였던 열전달관계식으로 구한총괄열전달계수, U와 실험값을 통해 유추한U값을 비교한 결과 실험에 의해 유추된 U값이 $24{\sim}27%$ 설계치보다 크게 나타났다. 본 연구를 통하여 유출지하수 뿐만 아니라 하수 및 하천수를 이용한 지열히트펌프의 기초자료를 확보할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.163-163
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• 2021

하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 이러한 화학사고가 발생하게 되면 수환경 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 발생시킬 수 있어 신속한 초기대응이 필요하다. 하천으로 유입된 화학물질의 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기대응을 위한 연구는 미비한 실정이다. 초기대응을 위해서는 현장에서 측정이 용이한 지표를 활용해야하며, 이 지표를 이용해 유출된 화학물질에 대한 정보를 취득 할 수 있어야 한다. 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있는데, 이러한 측정항목들을 지표로 활용한다면 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 측정된 데이터를 머신러닝 기법을 적용한다면 화학사고 발생 시 초기대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 분석한 유해화학물질은 총 26종이며, pH 및 EC를 화학물질들의 특성을 파악하기 위한 대체지표로 선정하였다. 화학물질의 농도변화에 따른 대체지표 변화를 측정하였으며, 실험결과를 바탕으로 성질이 유사한 화학물질들을 Group별로 분류하여 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스를 바탕으로 머신러닝 기법인 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XG Boosting에 적용해 각 알고리즘에 대한 성능 평가를 진행하여 가장 우수한 성능의 머신러닝 기법을 선정한다. 본 연구 결과를 바탕으로 선정된 머신러닝 기법을 활용한다면 향수 수환경 화학사고 발생 시 유출된 유해화학물질에 대한 정보를 제공할 수 있으며 그에 따른 신속한 대응의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.953-955
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• 2011

본 제품은 RFC(Recursive Flow Classification) 알고리듬의 네트워크 접근제어를 구현한 방화벽 기반의 정보유출방지 솔루션이다. 네트워크 단에서의 정보유출은 대부분 이메일, 메신저, 웹하드, P2P 등을 통해 이루어진다. 따라서 본 제품은 업로드 트래픽의 크기를 제한하고 사용자가 송수신하는 모든 메일을 필터링 하여 저장한다. 웹상에서는 정보유출 가능성이 있는 URL을 등록, 사용을 제한하는 기능을 통하여 네트워크를 통한 정보유출의 가능성을 원천적으로 차단한다. 동시에 사용자 중심의 인터페이스와 성능이 뛰어나면서도 저렴한 통합 플랫폼을 제공함으로써 중소기업환경에 최적화된 네트워크 정보보안의 대안을 제시한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.1
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• pp.63-74
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• 2023

In order to ensure safety to invasion of privacy, Federated Learning(FL) that learns using parameters is emerging. However a paper that leaks training data using gradients was recently published. Our paper implements an experiment to leak training data using gradients in a federated learning environment, and proposes a method to improve reconstruction performance by improving existing attacks that leak training data. Experiments using Yale face database B, MNIST dataset on the proposed method show that federated learning is not safe from invasion of privacy by reconstructing up to 100 data out of 100 training data when performance of federated learning is high at accuracy=99~100%. In addition, by comparing the performance (MSE, PSNR, SSIM) of pixels and the performance of identification by Human Test, we want to emphasize the importance of the performance of identification rather than the performance of pixels.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.444-447
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• 2012

주차장에서 발생하는 비점오염을 저감하기 위한 대책이 필요할 것으로 전망됨에 따라 최적관리기법(Best Management Practices, BMP) 또는 저영향개발(Low Impact Development, LID)과 같은 관리방안을 적용하여 강우에 의해 발생되는 강우유출수와 비점오염물질을 동시에 저감하는 연구가 수행되고 있다. 기존 연구사례들에서는 대상유역에서 발생된 강우유출수에 대한 모니터링을 수행을 통해 얻은 자료를 이용하여 비점오염물질 배출량을 산정하였지만, 이러한 방법은 다양한 강우사상에 따른 유출량을 직접 산정할 수 없으며, 미계측 유역에 활용하는데 있어서는 제약이 따르는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 강우유출수 개선모형으로 국내 외에서 강우유출수의 모의와 저감시설의 성능평가에 많이 사용되고 있는 MUSIC(Model for Urban Stormwater Improvement Conceptualization) 모형과 SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 이용하여 주차장 BMP 설치에 따른 저감효과를 산정하기 위해 주차장에 적합한 대상 BMP(식생수로, 통로화분, 투수성 포장)을 선정하고, 이를 강우유출수 개선모형의 BMP 모듈을 통해 모의하여 저감효과를 산정하는 방법론을 제시하고자 한다. BMP별 저감효과는 통로화분, 투수성 포장, 식생수로 순으로 나타났으며, 모형의 초기우수현상 재현성이 BMP설치에 따른 저감효과에 큰 영향을 미치는 것으로 파악되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.295-295
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• 2012

영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정 모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.460-460
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• 2012

영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.230-230
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• 2023

딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km²)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.