• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.513-513
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• 2023

최근 이상기후의 영향으로 국지성 및 집중호우로 인한 침수 피해가 증가하고 있다. 도시유역의 홍수는 사회적·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있어 실제 호우에 대한 침수 양상을 신속하게 예측하는것은 매우 중요하다. 이로 인해 침수 해석에 대한 결과를 빨리 제공할 수 있는 기계학습을 기반으로 한 도시 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망은 기존 RNN(Recurrent neural network)이 가지고 있는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델으로 시계열 데이터에 대한 예측능력이 뛰어나다는 장점을 가지고있다. LSTM 신경망은 강우에 대한 격자별 침수심을 예측하기 위해 사용되었으며, 입력자료로 2000~2022년도에 걸친 도림천 유역의 침수피해를 야기한 지속시간 6시간 AWS(Automatic Weather System) 관측 강우 자료를 사용하였고 목표값으로 수집된 도림천 유역의 강우자료를 이용하여 SWMM(Storm Water Management Model)의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 사용하였다. 연구유역의 SWMM 배수 관망 입력자료의 정확성을 높이기 위해 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 매개변수 조정을 실시하였으며, 하수관로의 실측 수위와 모의 수위를 일치시켰다. LSTM 신경망을 이용하여 격자별로 예측된 침수심 데이터를 시각화하여 침수흔적도와 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권6B호
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• pp.423-432
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• 2012

솔라셀의 동작 상태와 센서 MAC 프로토콜의 Active 및 Sleep 동작 모드를 고려하여 충전배터리와 센서통신장치의 입력 전원을 제어하는 회로를 설계한다. 솔라셀과 재충전 배터리를 단순 조합하는 센서통신장치는 햇빛이 없는 시간이 장기간 지속될 때 배터리 소모가 많아서 작동을 멈추게 된다. 일반적으로 센서 MAC 프로토콜은 전력소모를 줄이기 위하여 짧은 Active모드와 전력 소모가 거의 없는 긴 Sleep모드를 반복한다. 이러한 특성을 고려하여, 햇빛이 충분하고 Sleep모드이면 배터리를 충전하고 햇빛이 불충분하고 Active모드이면 배터리 전력을 사용하도록 설계함으로써 배터리 지속 시간을 크게 향상시켰다. 또한, 센서통신장치는 솔라셀의 출력전력값의 크기에 따라서 솔라셀과 배터리 사이에서 입력 전원을 스위칭 하도록 하였다. 스위칭 도중에 일시적 전원 차단으로 인한 마이크로프로세서의 리셋을 방지하기 위하여 커패시터를 사용하였다. 또한, 커패시터는 Sleep모드에서 전원을 공급한다. 실험을 통하여 본 센서통신장치가 장기간의 햇빛이 없는 경우에도 안정적으로 작동한다는 것을 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.120-120
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• 2022

우리나라 친환경 에너지 생산의 주요 축을 담당하고 있는 양수발전댐의 홍수 시 정교한 수계운영을 위한 방안으로 강우-유량-댐 수위 매트릭스(이하, PDH Matrix)를 개발하고 양수발전소상-하부댐 연계 운영에 따른 홍수 영향을 분석하였다. 연구 대상지역은 강원도 양양군 서면에 위치하고 있는 국내 최대 양수발전소인 양양양수 발전소로 총 저수용량 92만 m³의 콘크리트 중력식댐으로 유역면적은 약 125 km²이다. 양양양수 발전댐의 수계운영을 위한 PDH Matrix는 지속기간별 강수량 규모에 따른 홍수량 및 댐 최고수위 추정치를 판단할 수 있는 조견표로 강우규모 30 - 360 mm (30분 간격, 12개 강우규모) 및 지속기간 1-24시간 (1시간 간격, 24개 지속기간)인 총 288개의 강우조건별 홍수수문곡선을 개발하였다. 개발된 홍수수문곡선을 입력자료로 기존 댐 운영 방식인 AutoROM을 적용하여 저수지 홍수추적을 HEC-ResSim 모형으로 수행하고 최종적으로 개별 강우사상에 대한 강수량-유량-댐 수위 테이블을 작성하였다. 홍수기 댐 운영에 따른 최고수위는 초기 댐 수위조건에 따라 변동되므로 초기 댐 수위 조건(EL. 115 - 117 m, 1 m 간격)별 PDH Matrix를 각 각 개발하였다. 또한, 양수발전소의 특성상 상부댐으로 양수 또는 발전 방류에 따라 홍수 시 댐의 치수안전성에 미치는 영향이 크므로 상, 하부댐 운영에 따른 홍수영향 분석을 수행하였다. 구체적으로 하부댐에서 상부댐으로 양수 시 시간에 따른 하부댐 저수지의 수위변화 양상을 추정하였으며 극한적 홍수상황을 고려하기 위하여 상부 저수지가 만수인 상황에서 불가피하게 하부댐으로 방류가 필요한 상황에 대비한 홍수기 운영방안을 제안하였다. 본 연구는 하부댐-상부댐을 연계하여 운영하는 양수발전댐의 홍수기 수계 운영 방안을 수립한 첫 연구로 향후 연구에서 개발한 강우-유량-댐 수위 매트릭스(PDH Matrix) 작성 기법을 타 양수발전소 수계 운영 시 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.573-576
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• 2018

아파치 카프카(Apache Kafka)는 데이터 스트림을 실시간 전달하는 분산 메시지 큐잉 플랫폼이다. 카프카는 대다수의 실시간 처리 응용에 사용되는데, 흔히 데이터 스트림의 발생지와 실시간 처리 시스템 사이(입력) 또는 실시간 처리 시스템과 처리 결과의 목적지 사이(출력)에 배치된다. 분산 기술을 도입한 카프카는 다른 메시지 큐잉 기술에 비해 대용량 데이터 스트림을 더욱 빠르게 전달 할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만, 카프카에 적재되는 데이터 스트림의 양과 실시간 처리 응용의 수가 증가할수록 메시지 지연시간은 매우 높아질 수 밖에 없다. 본 논문은 이러한 카프카의 메시지 지연 문제를 해결하고자 카프카의 로드 쉐딩 엔진을 제안한다. 로드 쉐딩의 세 가지 필수적인 결정에 따라, 제안하는 로드 쉐딩 엔진은 카프카의 프로뷰서에서 지연시간이 기준치를 초과할 경우 일부 메시지 전송을 제한하여 지연시간을 줄인다. 실제 실시간 처리 응용으로 실험한 결과, 단일/다중 데이터 스트리 모두 로드 쉐딩이 바르게 작동하여 지연시간이 지속적으로 증가하지 않고 오르내림이 반복되는 추세를 보였다. 본 연구는 데이터 스트림의 입출력을 카프카로 관리하는 실시간 처리 응용에 로드 쉐딩 기법을 적용한 첫 번째 시도로서, 앞으로 데이터 스트림 처리에 사용될 의미 있는 연구라 사료된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 1999년도 학술회의 논문집 2권2호
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• pp.85-92
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• 1999

본 연구는 초고속통신망하에서 GIS를 이용하여 상시 자동대기측정망으로부터의 대기정보에 대한 데이터베이스를 구축하고 1시간 간격으로 일반사용자가 특정지역의 대기상태 및 예경보 현황을 인터넷 서비스 받을 수 있는 시스템 개발을 연구 목적으로 한다. 본 연구의 결과를 이용하면 일반사용자도 대기상황에 대한 정보를 쉽게 이해할 수 있고, 구축된 GIS 데이터베이스를 이용하여 지역별로 측정 및 예측된 오염상태를 활용한 총 대기오염의 현황을 산출할 수 있다. 또한 대기측정기 이상에 의한 자료입력 불능에 대비한 날씨, 시간, 요일 별 대기상황 예측이 가능할 것이며, 대기오염측정기의 최적설치장소 선정 및 관리에도 활용할 수 있을 기대된다. 그리고 지속적이고 신뢰성 있는 데이터베이스 구축을 통해 중장기 대기오염측정 및 저감대책을 수립하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제25권6호
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• pp.277-281
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• 2006

본 논문에서는 시간지연 회귀신경회로망을 이용한 음절 레벨에서의 피치 악센트 자동 인식 방법을 제안한다. 시간지연 회귀 신경회로망은 두 종류의 동적 문맥정보를 표현한다. 시간지연 회귀신경회로망의 시간지연 입력 노드는 시간 축 상의 피치 및 에너지 궤도를 표현하고, 회귀 노드는 피치 악센트의 특성을 반영하는 문맥 정보를 표현한다. 본 논문에서는 이러한 시간지연 회귀신경회로망을 두 가지 형태로 구성하여 피치 악센트 자동 인식에 적용한다. 하나의 형태는 단일 시간지연 회귀 신경회로망에서 복수 개의 운율 특정파라미터 (피치, 에너지, 지속시간)를 입력 노드에 함께 공급하여 피치 악센트 인식을 수행하고, 다른 하나는 분산 시간지연 회귀 신경회로망을 이용하여 피치 악센트 인식을 수행한다. 분산 시간지연 회귀 신경회로망은 여러 개의 시간지연 회귀 신경회로망으로 구성되고, 각 시간지연 회귀 신경회로망은 단일 운율 특징 파라미터만으로 학습된다. 분산 시간지연 회귀 신경회로망의 인식결과는 개별 시간지연 회귀 신경회로망의 출력 값의 가중치 합으로 결정된다. 화자 독립 피치 악센트 인식 실험을 위해 보스톤 라디오 뉴스 코퍼스 (BRNC)를 사용하였다. 실험결과, 분산 시간지연 회귀 신경회로망은 83.64%의 피치 악센트 인식률을 보였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.1-9
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• 2015

하천제방 건전도 평가는 하천설계기준 해설(KWRA, 2009) 및 구조물기초 설계기준과 그 해설서(MLTM, 2014와 KGS, 2009) 등 관련 기준 및 기준 해설서에 따라 수위조건 별 기초지반 및 제체를 통한 파이핑 안전성과 제내지 및 제외지 비탈면의 활동안전성 평가를 통해 수행된다. 이때 수위파형은 하천제방 건전도 평가 시 가장 중요한 수위조건 입력자료이나, 국가기준에서 합리적인 결정방법을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 합리적인 수위파형 결정방법 제안을 위하여 평수위 상승, 홍수위 지속, 수위강하, 홍수빈도 등 수위파형 구성인자 변화에 따른 배수통문 설치 제방의 건전도 평가를 수행하였다. 평가결과, 문산배수통문 설치 제방의 설계수위파형은 최대 57 시간 이상의 평수위상승시간 및 53 시간 이상의 홍수위지속시간 등을 반영하여 설정하여야 할 것으로 평가되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제30권4호
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• pp.81-92
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• 2014

하천제방 건전도 평가는 하천설계기준 해설(2009), 구조물기초 설계기준 해설(2009) 등 관련 기준을 토대로 한계동수경사법, 한계유속법 등에 의한 파이핑 안전성과 제내지 및 제외지의 활동안전성 평가에 의하여 수행된다. 이때 수위파형은 건전도 평가 시 가장 중요한 설계입력자료이나 관련 국가기준에서 그 결정방법을 제시하지 못함으로서 부정확한 설계가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 낙동강 문산제를 대상으로 평수위 상승, 홍수위 지속, 수위하강, 홍수빈도 등 개별 수위파형을 변화시켜가면서 제방 안정성에 미치는 영향 정도와 합리적인 수위파형특성을 제안하였다. 평가결과, 문산제 조립토 제방의 설계수위파형은 최대 57시간 이상의 평수위상승시간 및 53시간 이상의 홍수위지속시간 등을 반영할 것을 제안하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.655-669
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• 2018

본 연구에서는 비정상성 Bayesian 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 시변성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계하여 한강 및 금강유역의 미래 계절 강수량 전망 및 일단위 이하의 확률강수량을 도출하였다. 모형의 적합성 검증을 위하여 2014~2017년의 모의된 사후 확률분포 값과 관측치를 비교하였다. 그 결과 계절강수량 모의에서 한강은 관측 값의 최대 약 86.3%, 금강은 약 98.9% 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 지속시간별 극치강우량은 약 65.9~99.7%의 정확성을 나타냈다. 이에 본 연구에서 산정한 결과는 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.