• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.245-245
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• 2020

설계홍수량의 결정은 하천기본계획, 댐 설계 등 수리·수문학적으로 중요한 변수 중 하나이다. 설계홍수량 산정을 위해서는 확률강우량 산정 및 강우-유출 모형의 일련의 과정을 통해 이루어지며, 홍수량 산정 표준지침(2018)에 자세히 수록되어 있다. 그러나 국내외 다양한 연구에서는 빈도별 확률홍수량의 경우 계측된 유량자료를 활용하여 직접 홍수빈도해석을 수행하는 것이 가장 정확한 방법이라 알려져 있지만, 홍수빈도해석을 위한 자연유량이 부족할 뿐만 아니라 홍수수문곡선(hydrograph)을 얻을 수 없는 단점이 있다. 더불어 우리나라의 경우 주요지점을 제외하고는 계측이 잘 이루어지지 않고 있으며, 수위-유량관계곡선(rating-curve)을 통해 산정된 유량자료를 활용하고 있어 자료의 신뢰성이 낮은 문제가 있다. 이러한 이유로 우리나라에서는 강우-유출 모형을 활용하여 빈도별 홍수량을 산정하고 있으며, 확률강우량의 시간분포를 입력자료로 하여 홍수수문곡선을 취득하고 있다. 그러나 확률강우량의 우량주상도 변환시 국내에서는 일반적으로 Huff 4분위법을 활용하지만, 실제홍수사상과 비교했을 때 과소 및 과대 추정하는 경우가 많다. 더불어 분포된 우량주상도를 면밀히 살펴보면 빈도해석된 확률강우량과 비교하였을 때 상당히 낮은 강우 빈도를 가지고 있다. 즉, 우량주상도는 특정 지속시간의 확률강우량을 Huff 분포를 활용하여 얻어지지만, 관측소별로 산정된 확률강우량의 빈도개념이 무너진다는 것이다. 이러한 결과로 인해 확률홍수량은 확률강우량과의 빈도개념의 상이하다고 할 수 있으며, 홍수빈도해석과의 비교에서도 차이를 보이고 있어 우량주상도의 개선 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존에 일관적으로 사용되어지는 Huff 3분위 50%를 지양하고, Huff의 다양한 분위(quartile)과 Blocking 방법 등을 비교·검토하여 보다 국내 실정에 부합하는 확률강우량의 우량주상도를 제공할 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.450-450
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• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.903-907
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• 2006

수위, 우량, 유량, 유사량 등 수문자료 중에서 유량자료는 가장 많은 쓰임새를 갖고 있음에도 불구하고 신뢰도가 낮은 이유로 인해 많은 문제점을 안고 있는 것이 현실이다. 이렇게 유량측정자료의 신뢰도가 낮은 이유는 크게 5가지로 들 수 있는데 1)측정 수행자의 잦은 교체 등에 따른 조사역량 부족, 2)수행자별 유량측정 및 분석방법 상이, 3)장비의 유속검정 등 관리미흡 및 성능 저하, 4)유량측정 상당시간 경과 후 유량측정성과 정리로 오류 수정 곤란, 5)유량측정성과의 체계적인 관리 미흡 등이다. 이러한 문제점을 개선하고 현장에서의 유량측정 신뢰도를 향상시키기 위하여 (주)웹솔루스에서는 PDA를 이용한 유량측정 관리시스템을 개발하였으며 기존의 한국수자원공사에 국한된 기능을 건설교통부 한국건설기술연구원에서 활용이 가능하도록 프라이스컵을 이용한 유량측정이 가능하도록 유량측정 관리 시스템의 기능을 개선하였다. 현재 이 시스템 C/S 기반 및 웹 기반으로 개발되었으며, 2003년부터 2005년까지의 주요 댐 지점에서의 성과를 바탕으로 그 활용성을 검토하였다. 본 시스템을 기반으로 측정된 자료들은 사용자가 보유하고 있는 서버에 실시간으로 저장이 되며, 현 2006년에는 한국수자원공사에서 운영하고 있는 13개의 댐과 1개의 국가 하천에 대하여 총 59개의 관측지점에서 활용되고 있고 있다. 본 시스템 도입을 통해 유량측정성과가 체계적으로 관리되고 있으며, 향후 시스템에 대한 지속적인 유지 관리가 이루어진다면 오랜 기간에 걸쳐 축적된 많은 양의 유량자료는 수자원관리에 큰 역할을 수행할 수 있을 것으로 판단된다. 입력자료로 변환하도록 하는 자료 동화 기능, CE-QUAL W2 모형을 수행하는 기능 및 결과자료를 분석하는 기능으로 구성되어 있으며, 각 기능을 선택하면 해당 화면으로 GUI가 전환된다. 따라서 다량의 측정자료의 신뢰성을 유지하고 이를 모형의 입력자료로 활용하는 일련의 과정을 시스템화하기 때문에 자료의 이상적 유지 관리가 이루어지며 복잡한 2차원 수질해석 모형을 수월하게 운영할 수 있는 시스템으로 개발하였다.제외하면, 부자측정 방법에 의한 유량산정시 가장 큰 오차원인은 홍수시 측정된 유속측선의 위치와 홍수 전후로 측정된 횡단면상의 위치가 일치하지 않는 점과, 대부분 두 측정 구간의 평균값을 대푯값으로 사용한다는 점이다. 본 연구는 다년간의 유량 측정 및 검증 경험과 자료를 토대로 현장에서 부자를 이용하여 측정된 측정성과를 정확도 높은 유량자료로 산정하는데 있어서의 문제점을 도출하고, 이로 인해 발생하는 오차를 추정하여 그 개선방안을 제시해 보고자한다. 더불어 보다 정확한 유량 산정을 위한 기준과 범주를 제시하고자 한다.리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관

• 한국농림기상학회지
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• 제22권2호
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• pp.47-56
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• 2020

본 연구는 기후변화에 따른 소나무 잠재분포변화 예측 및 환경요인과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었다. 입력자료인 종속변수는 1:5,000 임상도에서 추출한 소나무 출현자료를 사용하였으며, 독립변수는 RCP 시나리오 기후자료 및 임상도, 입지도에서 추출한 기후, 입지, 생육환경자료 등 총 14개의 환경요인 변수를 사용하였다. 이러한 입력자료를 바탕으로 생태적 지위 개념을 기반으로 한 종 분포 모형 중 하나인 MaxEnt (Maximum Entropy Modeling) 모형을 구동하여 미래의 소나무 잠재분포를 예측하였다. 분석결과 training AUC (Area Under Curve)가 0.79로 우수한 수준의 정확도를 보였으며 현존 소나무 분포 자료와 유사한 현재 잠재분포 결과를 보였다. RCP 시나리오를 적용한 결과 소나무 잠재분포지는 시간이 지남에 따라 지속적으로 감소할 것으로 나타났으며 RCP8.5 기준으로 2050년과 2070년에 각각 11.1%, 18.7%의 잠재분포지가 줄어들 것으로 예측되었다. 입력자료의 소나무 잠재분포 판단에 대한 기여도는 계절기온, 고도, 겨울철 기온 등이 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인한 소나무림 보전 및 대책 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.101-112
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• 2002

본 연구에서는 진동하중을 받는 지반의 교란정도차이를 통해 액상화 거동을 규명하는 교란상태개념에 기초하여 제안된 액상화 평가법의 타당성을 비교실험을 통하여 검증하였다. 제안된 평가법의 타당성 검토를 위해, 실내진동시험을 토대로 소산에너지 개념에 기초한 해석결과와 비교하였다. 또한, 불규칙한 지진의 시간이력 전부를 고려하는 제안된 평가법의 특성을 분석하기 위하여 임의의 해석대상지반에 대해 2가지 형태의 실지진 시간이력을 입력한 지진 응답해석을 토대로 액상화 평가를 수행하였으며 이용된 액상화 평가법은 Seed의 경험적 평가방법(Seed등, 1971)을 국내 실정에 부합되도록 수정보완한 방법(김수일 등, 2000)으로 우리나라 해양수산부 주관으로 편찬된 $\ulcorner$항만 및 어항시설의 내진설계 표준서$\lrcorner$에 인용된 방법이다. 액상화 저항특성에 관한 타당성 검토결과, 제안된 평가법과 소산에너지 개념에 기초한 해석결과가 과잉간극수압의 누적으로 발생되는 액상화 현상을 신뢰성 높게 표현하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 액상화 평가예를 통해 제안된 평가법에서의 지진력 고려에 대한 특성을 분석한 결과, 제안된 평가법에서는 실지진 시간이력에 대한 지진응답해석을 통해 최대가속도, 탁월주파수, 진동형태, 지속시간 등으로 표현되는 지진특성을 합리적으로 고려되고 있는 반면, 지진에 의한 등가전단음력 산정시 등가의 최대값을 이용하는 액상화 상세예측의 경우, 지진응답해석의 지반 내 지진증폭현상을 단순히 최대가속도만으로 표현함으로써 불규칙한 가속도가 연속재하되는 지진특성을 충분히 반영하지 못하는 것으로 나타났다. 연구결과, 제안된 평가법은 실내진동시험의 수행 및 실지진 시간이력 전부에 대한 고려를 포함하고 있으므로 이를 기초로 한 액상화 평가가 신뢰성이 높다고 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권3호
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• pp.277-284
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• 2020

스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO₂와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO₂와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO₂ 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.155-163
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• 2009

Text-to-speech 시스템에서 입력 텍스트로부터 운율 정보를 생성하기 위해서는 운율구 경계, 음소 지속시간, 기본주파수 포락선 설정의 3가지 기본적인 모듈이 필요하다. Break 인덱스 (BI; Break Index)는 합성기에서 운율구의 경계를 나타내고, 자연스러운 합성음을 생성하기 위해서는 BI를 정확히 예측하여야 한다. 그러나 BI는 문장의 의미나 화자의 읽기 습관(reading style)에 따라 임의적으로 결정되는 경우가 많아 정확한 예측이 매우 어렵다. 특히 일본어 합성기에서는 악센트 구 경계 (APB; Accentual Phrase Boundary)와 major phrase 경계 (MPB; Major Phrase Boundary)의 정확한 예측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 APB와 MPB 예측 오류를 보완할 수 있는 방법을 제안한다. BI를 고정 break (FB; Fixed Break)와 가변 break (VB; Variable Break)로 분류하여 합성단위 선택을 수행한다. 일반적으로 BI는 한번 생성되면 변하지 않는다. 따라서 BI가 잘못 생성된 경우 최적의 합성음을 생성할 수 없게 되는데, VB는 생성된 BI와 그것과 유사한 BI를 함께 이용하여 합성단위 선택을 수행함으로써 합성음의 BI가 생성된 BI와 다를 수 있는 것을 의미한다. APB와 MPB에 해당하는 BI에 대하여 VB인지 FB인지 CART(Classification and Regression Tree)를 이용하여 예측하고, VB인 경우 기본 주파수와 음소 지속시간에 대해 다중 운율 모델을 생성하여 합성단위 선택을 수행하였다. MOS 테스트 결과 원음이 4.99, 제안한 방법을 4.25, 기존의 방법은 4.01로 합성음의 자연성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권2호
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• pp.151-160
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• 2006

본 연구에서는 돌발홍수 예경보시스템의 수문학적 구성요소인 한계유출량을 Manning의 제방월류 유량, 지형기후 학적 순간판위도 기법을 활용하여 한강유역을 대상으로 산정하였다. 한강유역의 3" DEM자료를 이용하여 미세소유 역 구분($1.02\~56.41km^2$), 하도 및 하도경사를 GIS로부터 추출함으로써 한계유출량 산정을 위한 유역 매개변수를 구축하였다. 또한 유역 및 하도간의 지역적 회귀분석을 위해 실측 소하천 하도단면자료를 수집하여 통계학적으로 최적의 회귀식을 추정하고, 이를 통해 한계유출량 계산의 하도 입력자료를 생성하였다. 이러한 유역 및 하도 매개변수를 통해 한강 headwater 유역에서 산정된 한계유출량은 $2mm/h\~14mm/6hr$의 범위를 보이며, 지속시간 1시간인 경우 $97\%$가 8m보다 작은 값이고 6시간인 경우 $98\%$가 14mm보다 작은 값으로 산정되었다. 계산된 한계유출량과 유역 및 하도 매개변수사이의 민감도는 유역면적과 같은 유역의 지형인자보다는 하도경사, 하폭, 마찰경사와 같은 하도 지형인자에 비교적 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 한강유역 한계유출량을 국외의 타 연구사례와 비교 한 결과 그 계산결과가 적절한 것으로 판단된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.380-388
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• 2005

본 논문은 초광대역 통신 방식(Ultra Wide Band, UWB)의 하나인 임펄스 라디오 시스템에서 RF(Radio Frequency)필터의 군지연 차에 의한 펄스 신호의 왜곡과 펄스 신호 왜곡으로 인한 시스템 성능의 열화에 대해 분석하였다. 임펄스 라디오는 시간 영역에서 매우 짧은 지속 시간을 갖는 펄스 신호를 변조하여 송신한 후 수신단에서 송신 펄스와 동일한 펄스를 발생하여 상호 상관(cross correlation)을 구해 신호를 판별하게 된다. 이로 인해 군지연 차이로 인한 펄스 파형의 왜곡은 심각한 시스템 성능 열화를 야기할 수 있다. 특히 RF 필터는 공진을 이용한 특성으로 인해, 필터의 차단 특성이 우수할수록 더 큰 군지연 차이를 야기하며, 본 논문에서는 이러한 RF필터의 군지연 차이가 시간 영역에서 펄스 파형의 왜곡에 미치는 영향 및 시스템 성능 열화에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문은 2 단자 회로의 입출력 단이 이상적으로 매칭되어 있을 경우 소신호 산란계수 $S_{21}$이 필터의 전달 함수 $H(\omega)$ 임을 이용하여 임의의 필터를 설계 후 그 $S_{21}$을 구하고, 역 푸리에 변환을 구하여 입력 펄스 파형과 컨벌루션 적분을 통해 출력 파형을 구하였다. 또한 BPM(Bi-Phase Modulation) 및 PPM(Pulse Position Modulation) 변조 임펄스 라디오 시스템의 BER(Bit Error Rate)을 분석하여 RF 필터의 군지연 차이로 인한 시스템 성능의 열화를 분석하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-10
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• 2001

음성은 차량 운행시 여러 가지 조작으로 분주한 운전자에게 간편한 장비 입력 및 조작을 위한 수단으로 유용한 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 이런 음성의 특성을 이용하여 차량 도난이나 중요한 온라인 서비스 접근시 신원을 증명할 수 있는 화자증명 방식을 제안한다. 이 방식에서는 음성의 언어정보를 이용하는 지속음 인식 기법과 함께 확률적 인식 방식에 비해 몇 가지 이점을 갖는 MLP(multi-layer perceptron)를 사용한다. 하지만 MLP를 사용하는 인식 기법은 학습에 많은 계산량을 요구하므로 실시간으로 화자를 등록해야 하는 화자증명에서는 적용하기가 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 화자점수 평준화 방법에서 화자군집 모델 기법을 도입하여 배경화자를 사전에 여러 개의 작은 화자군집으로 분리하는 방법을 제안한다. 등록화자를 이렇게 나눈 화자군집 중 하나로 분류한 뒤 해당 화자군집에 대해서만 등록 학습과정을 거치는 방법으로 계산량을 큰 폭으로 줄일 수 있다.