• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.492-492
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• 2017

강수량은 지상에 내린 물의 총량으로 홍수 및 갈수량 산정에 있어서 유출특성을 파악하는데 중요한 자료이다. 부정확한 자료 및 수문분석기법에 의한 수자원량의 추정은 수공구조물의 설계 시과소 또는 과다 설계로 문제를 가져올 수 있으며, 수리 수문분석시스템의 효율적인 운영에 많은 지장을 초래하게 될 수 있다. 특히 강수량자료를 기초로 하는 홍수예보 및 갈수예보 모형들은 그 입력치인 강수량자료의 정확도가 큰 비중을 차지하게 된다. 강수량은 면적 강수량을 대표할 수 있는 위치에서 관측되어야 점 강수량을 면적 강수량으로 환산하는데서 발생하는 오차를 최소화 할 수 있다. 최근 강수 특성은 과거에 비해 시공간적으로 매우 불규칙해졌으며, 특히 짧은 지속시간 동안에 많은 양의 강우가 집중되고 있다. 강수량조사망은 이와 같은 강수 특성 변화를 충분히 반영할 수 있어야 한다. 강수 특성을 반영하여 수문조사, 홍수예보, 강우레이더에 활용하기 위해서는 기존 강수량조사망에 대한 재평가가 선행되어야 하며, 재평가된 결과를 토대로 강수량조사망을 설계하여야 한다. 또한 강수량관측소는 그 자체에 여러가지 오차를 내재하는데, 이는 바람의 영향, 증발, 주변 환경 변화 등 다른 여러 가지 오차들이다. 이러한 오차의 발생을 최소화하기 위해서는 관측시설의 유지관리가 매우 중요하다. 강수량자료의 품질 문제를 최소화하여 강수량자료의 품질을 향상시키기 위해서는 기존 강수량관측소 및 운영현황에 대한 명확한 고찰이 선행되어야 하며, 기존의 강수량조사망에 어떠한 문제점 등이 내포되어 있는지에 대한 객관적인 평가를 통하여 수문조사, 홍수예보, 강우레이더 활용에 적합한 강수량조사망 구축이 필요하다. 본 연구에서는 영산강홍수통제소 관할 유역의 강수량관측소 67개소를 조사 평가하여 수문조사, 물관리, 강우레이더의 활용에 필요한 강수량조사망을 구축하였다. 이에 따라 신설 강수량관측소는 14개소가 필요한 것으로 나타났으며, 이 경우 평균 시강수량의 추정 불확실도가 0.2 이상인 영역은 19.3 %에서 10.6 %로 줄어들며, 연평균 강수량의 추정 불확실도가 0.2 이상인 영역은 9.0 %에서 4.7 %로 줄어드는 것으로 나타났다. 또한 강수량조사망 구축에 필요한 강수량관측소 설치, 위치선정, 배치 등에 관한 기준 및 유지관리에 필요한 사항을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.594-598
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• 2016

기후변화는 사회 경제 환경부분에 영향을 미치며 수자원 부문에서는 안정적인 물 공급에 위기가 발생할 것으로 전망되고 있다. 인간이 이용하는 수자원은 강우에 의해 가장 민감하게 반응하므로 지속적이고 안정적인 수자원을 이용하기 위해서는 통합적이고 탄력적인 대응방안이 요구되고 있다. 특히 우리나라와 같은 여름에 집중적 강우가 나타나는 지역에서의 용수수급에 대한 중요성은 더욱더 커질 것이다. 또한 앞으로 1인당 물 수요량의 증가할 것으로 예상됨에 따라 용수수급 관리를 위한 적응전략 수립은 반드시 필요할 것이다. 본 연구에서는 수문모형인 SWAT을 이용하여 자연유량을 산출하기 위해 SWAT-CUP을 이용한 검보정을 수행하여 모형의 적용성을 검토하였다. 기후변화 시나리오인 RCP시나리오를 이용하여 기간별 자연유량을 산정하였다. 유역의 생활용수, 공업용수, 농업용수 및 하천유지유량 데이터를 수집하여 물 분배 모형인 K-MODSIM 모형에 적용하였다. 2011년부터 2100년까지 월별로 유역의 물 수급의 과부족을 산정하였다. 용수의 부족이 나타난 지역에 대한 수요관리와 공급관리 방안을 수립하였고 대안을 적용한 후 용수 공급에 미치는 영향을 다시 분석하였다. 수문모의 결과 RCP 시나리오별로 자연유량을 산정한 결과 시간의 흐름에 따라 물 공급량이 감소할 것으로 분석되었고 계절별로 차이는 더 크게 나타났다. 특히 갈수기인 봄과 겨울철의 유량감소가 나타났다. 모의된 월별 자연유량을 K-MODSIM에 입력하여 월별 모의를 수행한 결과 각 용수별로 부족현상이 나타났다. 생활용수의 부족이 나타난 경우 수요관리를 통해 물 수요량을 줄이는 적응전략을 수립하였고 부족량이 크게 나타나는 농업용수와 하천유지유량의 경우 공급량을 늘리는 공급관리를 통한 적응전략을 수립하여 효과분석을 수행하였다. 단계별로 용수공급에 대한 효과가 나타났다. 하지만 본 연구에서는 경제성 분석을 제외한 용수공급에 중점을 둔 적응전략을 수립하였으므로 이를 포함한 분석이 포함된다면 실제 용수공급 대안 선정을 위한 의사결정에 도움이 될 수 있을 것이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.83-90
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• 2023

Blurred image is an important factor in lowering image recognition rates in Computer vision. This mainly occurs when the camera is unstablely out of focus or the object in the scene moves quickly during the exposure time. Blurred images greatly degrade visual quality, weakening visibility, and this phenomenon occurs frequently despite the continuous development digital camera technology. In this paper, it replace the modified building module based on the Deep multi-patch neural network designed with convolution neural networks to capture details of input images and Attention techniques to focus on objects in blurred images in many ways and strengthen the image. It measures and assigns each weight at different scales to differentiate the blurring of change and restores from rough to fine levels of the image to adjust both global and local region sequentially. Through this method, it show excellent results that recover degraded image quality, extract efficient object detection and features, and complement color constancy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.362-362
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• 2023

한정된 수자원의 이용 및 관리로 매년 물 부족과 물 배분 의사결정 문제가 발생하고 있다. 50년간(1965~2014년) 수자원의 총량은 약 1.2배 증가한 반면 인구수 약 1.8배, 생·공·농업용수의 수요는 약 5배가 증가(국회입법조사처, 2018) 했을 뿐 아니라, 기후변화의 영향으로 인한 강수량의 변화와 지역별 편차가 커져 지속가능한 물관리 필요성이 증대되고 있다. 따라서 효율적인 물관리를 위해서는 관리부처가 분절되어 있는 물순환 계통의 데이터를 통합하는 것이 우선시되어야 하고 이를 통해 물순환 모니터링/평가/예측 기술을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 생활용수 물순환 계통 통합 DB를 정의 및 구축하였다. 도시의 관점에서 물순환 시스템을 순차적으로 물 유입(수원~취수장)/전달(정수장~급수지역)/유출(하(폐)수처리장~방류구)의 개념으로 설정하고 DB정의서를 마련하였다. 연구대상지는 가뭄이 장기화가 되고 있는 전라남도중 물순환 계통이 비교적 단순한 네트워크로 형성되어 있는 함평군 도시지역으로 선정하였다. 연구 기간은 총 5년(2017년 1월 1일~2021년 12월 31일)이고 일 단위 실계측자료 위주의 원자료를 구축하였다. 이를 이상치 탐지, 제거, 대체의 과정을 거쳐 품질 보정하고 정제된 시계열 자료에 대한 특성 분석을 하였다. 그 결과, 물순환 계통 내 주요 지점 간의 상관관계 및 지연시간을 통한 물흐름의 시계열적 특성을 파악할 수 있었으며 모형의 적합도를 판단하는 데 활용되는 통계량과 유의미하지 않은 잔차의 자기상관성을 볼 때 물 유입-전달-유출의 단기 예측을 위한 ARIMA(Auto-regressive Integrated Moving Average) 모형의 구축도 가능할 것으로 판단되었다. 다만 여름철 발생하는 방류량의 첨두값을 설명하기 위해서는 강우에 의한 불명수 발생으로 증가하는 방류량을 묘사할 수있어야 하므로 향후에는 물순환계통 외 해당 지역의 불명수(강우 효과)도 하수 방류량의 주요 입력 요인으로 추가 검토할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.230-230
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• 2022

최근 기후변화로 인해 예측이 어려운 국지성 호우가 빈번하게 발생하고 있다. 국지성 호우는 대량의 홍수를 일으켜 유송잡물을 동반한 흐름을 야기할 수 있다. 대량의 유송잡물이 하상에 퇴적되면 통수능을 저하시키기도 하며 식생효과와 마찬가지로 유목주변으로 유속이 증가하면서 세굴현상이 발생하게 되는데, 이는 하상저하를 일으키며 수공구조물의 안정성에 지속적으로 피해를 줄 수 있다. 기후변화는 또한 강우패턴을 변화시켜 식생의 성장과 활착에도 영향을 미치게 된다. 본 연구지역인 내성천 회룡포의 경우, 2015년 대가뭄 발생 이후 식생활착으로 인해 식생대 면적이 증가하고 잇는 상황이다. 이는 연구지역의 흐름과 사주교란 및 하상변동에도 큰 영향을 미칠 것으로 판단되며, 특히 식생의 증가는 유송잡물의 증가를 야기 할 수 있기 때문에 식생과 유송잡물의 영향이 하천에 미치는 영향을 예측하는 연구가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 2차원 흐름모형인 Nays2D와 입자법기반의 유목동역학 모형을 활용하여 식생과 유송잡물이 하상변동에 미치는영향에 대한 수치실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 여기서, 식생의 경우, 식생성장모형을 적용하여 시간에 따라 식생이 성장하여 항력이 증가하는 것으로 가정하였으며 유송잡물의 경우, 하상에 퇴적되는 유송잡물의 개수와 면적만큼 항력이 증가하는 것으로 가정하였다. 흐름의 경계 조건은 일반화된 부정류 수문곡선을 입력하였으며 초기 하도의 형상은 일정한 경사를 가지는 평지로 가정하여 부정류에 따라 하상변동이 발생하는 것으로 모의하였다. 시뮬레이션 결과, 유송잡물보다 식생대 번성이 하상변동에 상대적으로 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며, 유송잡물의 경우 국부적으로 퇴적 분포되어 그 주변으로 침식을 일으키는 것으로 나타났다. 또한 유송잡물은 하안의 얕은수역에서 주로 퇴적되었다. 본 연구는 만곡부 하상변동에 대해 식생과 유송잡물을 고려하여 예측모의를 수행한 사례로서, 식생과 유송잡물이 흐름과 하상변동에 미치는 영향을 이해하는데 도움이 될 것으로 판단된다. 또한 이는 추후에 식생을 고려하는 하천관리방안을 수립 시, 식생과 유송잡물의 영향을 물리적으로 설명할 수 있는 근거자료로 제시할 수 있을 것으로 보인다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.6
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• pp.798-809
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• 2014

Video stabilization is performed to remove unexpected shaky and irregular motion from a video. It is often used as preprocessing for robust feature tracking and matching in video. Typical video stabilization algorithms are developed to compensate motion from surveillance video or outdoor recordings that are captured by a hand-help camera. However, since the vehicle video contains rapid change of motion and local features, typical video stabilization algorithms are hard to be applied as it is. In this paper, we propose a novel approach to compensate shaky and irregular motion in vehicle video using linear regression model and vertical projection histogram matching. Towards this goal, we perform vertical projection histogram matching at each sub region of an input frame, and then we generate linear regression model to extract vertical translation and rotation parameters with estimated regional vertical movement vector. Multiple binarization with sub-region analysis for generating the linear regression model is effective to typical recording environments where occur rapid change of motion and local features. We demonstrated the effectiveness of our approach on blackbox videos and showed that employing the linear regression model achieved robust estimation of motion parameters and generated stabilized video in full automatic manner.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.37 no.5
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• pp.62-72
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• 1995

공학분야에 널리 사용되고 있는 신뢰도 분석 방법 중에서 Monte Carlo simulation (MC), Mean-value First-Order Second-Moment Method(MFOSM), and Advanced First-Order Second-Moment(AFOSM) method들을 강물의 오염물질 농도와 수질기준치사이의 신뢰도 분석에 적용하였다. 미 환경 보건국에서 개발 보급한 QUAL2E를 이용하여 Mew Jersey에 위치한 Passaic강의 수질예측에서 4가지 주요인자(용존산소, 생물학적 산소요구량, 암모니아 그리고 조류)들이 정해진 수질기준치를 유지 할 수 있는 확률을 세가지 방법에 의해 추정한 후에 상호 비교하였다. MC방법에 의해 2,000회 simulation시켜서 그 결과가 시스템의 추계학적 성질을 잘 반영한 것으로 판단하여 비교기준으로 삼고 MFOSM과 AFOSM에 의해 추정한 결과와 비교하였다. MFOSM의 결과보다는 AFOSM의 결과가 전체적으로 MC의 결과에 더 근접하였으며, 이유는 AFOSM의 계산방법이 MFOSM의 선형근사로 인한 오차를 줄일 수 있었기 때문인 것으로 판단된다. MC방법의 결과와 다른 방법들의 결과사이의 차이가 입력 변수들이 평균값에서 멀어질 때가 많았는데 이는 MC의 경우 입력 변수들이 일정범위를 벗어나서 비현실적인 상황이면 model이 정지하는데, 다른 방법들은 simulation에 의한 것이 아니고 수학적인 계산에 의해서 신뢰도가 추정되기 때문에 이러한 상황이 반영될 수 없기 때문이다. 강물의 수질을 취급하는 공학적인 측면에서 보면, 이중에 가장 간편한 MFOSM이 많은 simulation이 필요한 MC나 계산방법이 상대적으로 복잡한 AFOSM에 비해 오차가 크지 않아서 이들을 대시하여 사용될 수 있다고 판단된다. 유래의 PAF가 분비된다는 것을 알 수 있었으며, 이러한 인자는 동결처리에서도 그 기능은 전혀 변하지 않는다고 본다. 이후에 있어서 mouse LIF의 첨가는 돼지의 수정란을 배반포 이후의 단계에까지 발달시킬 수 있었다. 있어서 더 적합한 것으로 판단되었다. 5. 개발된 모형은 논 관개의 물리적 측면과 관리목표 모두를 고려한 것으로 계산된 효율은 벼, 생육 각 단계에서의 효율 비교에 양호한 방법임을 알 수 있다.은 Sharpsburg 점질양토에 대한 S.C.S 한계허용치 10ton/ha/year 이내로 나타났다. 비처리구에서의 토양유실량은 평균 2.56ton/ha/year로 높게 나타난 반면 3개의 서로 다른 추리구인 비수구, 초생수로구 및 Bromegrass구에서는 각각 0.152, 0.192 및 0.290ton/ha/year로 낮은 결과를 가져왔다. 6. 평균 침전량에 대한 L.S.D. 검정 걸과 전시험구중 비처리구가 고도의 유의차를 나타낸 반면 비수구, 초생수로구 및 Bromegrass 목초구 간에는 아무런 유의차가 인정되지 않았다. 7. 농지보전 처리구인 배수구와 초생수로구는 비처리구에 비해 낮은 침두 유출량과 낮은 토양유실량을 나타내었다.구보다 14% 절감되는 것으로 나타났다.작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을 전도성 물질로 증착시키지 않고, Silver Paint 에 시편을 접착하는 방법으로도 만족한 시험 결과를 얻을 수 있었다.째, 회복기 중에 일어나는 입자들의 유입은 자기폭풍의 지속시간을 연장시키는 경향을 보이며 큰 자기폭풍일수록 현저했다. 주상에서 관측된 이러한 특성은 서브스톰 확장기 활동이 자기폭풍의 발달과 밀접한 관계가

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.35 no.3
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• pp.224-233
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• 2019

Nitrogen components in liquid manure can reduce safety and quality of environment harmfully. To minimize the environmental risks of manure, understanding fate of manure in environment is necessary. This study aimed at investigating applicability of a simplified Level III fugacity model for simulating $NH_3-N$ component to analyze environmental fate and transport of $NH_3-N$ in liquid manure and to provide basis for improving management of N in the liquid manure system and for minimizing the environmental impacts of N. The model simulation conducted for four environmental compartments (air, water, soil, and rice plants) during rice-cropping to trace $NH_3-N$ component and provided applicability of the Level III fugacity model in studying the environmental fate of $NH_3-N$ in manure. Most of $NH_3-N$ was found in water body and in rice plants depending upon the physicochemical properties and proper removal processes. For more precise model results, the model is needed to modify with the detailed removal processes in each compartment and to collect proper and accurate information for input parameters. Further study should be about simulations of various N-typed fertilizers to compare with the liquid manure based on a modified and relatively simplified Level III fugacity model.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.4
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• pp.11-19
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• 2021

An abnormal object refers to a person, an object, or a mechanical device that performs abnormal and unusual behavior and needs observation or supervision. In order to detect this through artificial intelligence algorithm without continuous human intervention, a method of observing the specificity of temporal features using optical flow technique is widely used. In this study, an abnormal situation is identified by learning an algorithm that translates an input image frame to an optical flow image using a Generative Adversarial Network (GAN). In particular, we propose a technique that improves the pre-processing process to exclude unnecessary outliers and the post-processing process to increase the accuracy of identification in the test dataset after learning to improve the performance of the model's abnormal behavior identification. UCSD Pedestrian and UMN Unusual Crowd Activity were used as training datasets to detect abnormal behavior. For the proposed method, the frame-level AUC 0.9450 and EER 0.1317 were shown in the UCSD Ped2 dataset, which shows performance improvement compared to the models in the previous studies.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.9 no.1
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• pp.24-35
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• 2022

For water quality management, it is necessary to continuously improve the forecasting by analyzing the past water quality, and a Data-driven model is emerging as an alternative. Because the Data-driven model is built based on a wide range of data, it is essential to apply the correlation analysis method for the combination of input variables to obtain more reliable results. In this study, the Gamma Test was applied as a preceding step to build a faster and more accurate data-driven water quality prediction model. First, a physical-based model (HSPF, EFDC) was operated to produce daily water quality reflecting the complexity of the watershed according to various hydrological conditions for Paldang Dam. The Gamma Test was performed on the water quality at the water quality prediction site (Paldangdam2) and major rivers flowing into the Paldang Dam, and the method of selecting the optimal input data combination was presented through the analysis results (Gamma, Gradient, Standar Error, V-Ratio). As a result of the study, the selection criteria for a more efficient combination of input data that can save time by omitting trial and error when building a data-driven model are presented.