• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.3
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• pp.571-578
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• 2018

The deteriorated pipline often causes the unexpected leakage and crack. Negligence and late maintenance leads the enormous damage for gas and water resource. This paper proposes early fault detection and diagnosis algorithm for pipeline using acoustic emission (AE) signals. Early fault detection method for pipeline compares the frequency amplitude of the spectrum to that of the spectrum in normal condition. Larger amplitude of the spectrum indicates abnormal condition. Early fault diagnosis algorithm uses support vector machines (SVM), which is trained for normal and abnormal conditions to diagnose the measured AE signal from the target pipeline. In the experiment, a pipeline testbed is constructed similarly to real industrial pipeline. Normal, 5mm cracked, 10mm holed pipelines are installed and tested in this study. The proposed fault detection and diagnosis technique is validated as an efficient approach to detect early faulty condition of pipeline.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.10
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• pp.895-903
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• 2017

Quantum Cellular Automata(QCA) is one of the proposed techniques as an alternative solution to the fundamental limitations of CMOS. QCA has recently been extensively studied along with experimental results, and is attracting attention as a nano-scale size and low power consumption. Although the XOR gates proposed in the previous paper can be designed using the minimum area and the number of cells, there is a disadvantage that the number of added cells is increased due to the stability and the accuracy of the result. In this paper, we propose a gate that supplement for the drawbacks of existing XOR gates. The XOR gate of this paper reduces the number of cells by arranging AND gate and OR gate with square structure and propose a half-adder by adding two cells that serve as simple inverters using the proposed XOR gate. Also This paper use QCADesginer for input and result accuracy. Therefore, the proposed half-adder is composed of fewer cells and total area compared to the conventional half-adder, which is effective when used in a large circuit or when a half - adder is needed in a small area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.148-148
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• 2020

산업의 고도화가 진행됨에 따라 화학원료의 사용이 증가하고 있고 독성을 가진 화학물질이 하천으로 유입되는 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 수환경으로 유입되는 유해화학물질은 주로 무색무취의 물질들로 사고가 발생하더라도 초기 발견이 어려워 어류폐사를 유발하거나 취수시설에서 용수로 취수되는 경우가 발생하기 때문에 이에 대한 대응책 마련이 필수적이다. 하천에 유입된 오염물질의 거동을 신속하게 예측하기 위해 1차원 오염물질 추적 모형이 활용되는데, Fickian 이송-분산 모형(Fickian Advection-dispersion equation model; FADE)이 주로 사용되고 있다. 하지만 FADE는 오염물질이 하천 저장대에서 지체되는 현상을 반영하지 못하기 때문에 농도곡선의 왜곡도를 구현하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 하천저장대모형(River Storage Model; RSM)을 개발하고 이를 국가하천인 감천에 적용하였다. 본 연구에서 개발한 RSM은 분산계수, 본류대 면적, 저장대 면적, 저장대 교환계수의 네 가지 매개변수를 통해서 하천의 물질 저장 및 교환 특성를 구현한 non-Fickian 모형으로서, 생화학반응, 휘발, 흡·탈착항을 추가하여 유해화학물질의 혼합 거동을 정확하게 모의할 수 있도록 개발하였다. 저장대 모형의 매개변수를 산정하기 위해서 하천 유량과 지형자료를 기반으로 HEC-RAS를 모의하여 계산된 수리특성을 입력변수로 사용하였다. 저수기, 평수기, 풍수기 유량을 기준으로 세 경우의 시나리오 모의를 수행하였는데, 5ton의 톨루엔이 김천산업단지에서 감천으로 유입된 경우 약 20km 하류에 위치한 취수장에서 톨루엔의 농도변화를 예측했다. 보존성 물질에 대한 모의 결과, 풍수기의 경우 저수기에 비해 유속이 크기 때문에 취수장에서 20.56시간 먼저 기준농도에 도달하고, 7.21시간 더 짧게 머무는 것으로 나타났다. 유해화학물질의 반응특성에 대한 민감도 분석을 시행한 결과, 생화학적 반감기가 18.98시간보다 길고, 옥탄올-물 분배계수가 2.267 이하인 물질은 생분해 및 흡·탈착 반응에 둔감한 것으로 나타났다. 1m 수심 기준 0.114m/s 이하 유속에서의 하천 수리조건에서는 화학물질의 휘발성을 무시할 수 있는 것으로 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.314-314
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• 2020

SWAT (Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성 농업연구소에서 개발된 준분포형(semi-distributed) 수문 모형으로 복합토지이용유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양, 토지이용 및 토지관리 상태의 변화에 따른 유역의 유출량, 유사량 및 영양물질의 영향을 예측하기 위해 개발되었다. SWAT은 기본적으로 다양한 매개변수에 대한 수동 보정 기능을 제공하고 있지만 매개변수 보정에 따른 모의결과의 불확실성을 수반하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자동보정 기능을 제공하는 SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program)이 개발되었다. SWAT-CUP에서 제공하는 매개변수의 최적화 과정에서 유사한 모의 결과를 산출하는 수천 개의 매개변수조합이 존재하기 때문에 보정기법의 선택에 따라 최종 매개변수의 값이 달라질 수 있다. 불확실성을 발생시키는 요인으로 (1) 매개변수의 선택, (2) 보정 기법, (3) 목적함수, (4) 매개변수의 초기 범위, (5) 모의(simulation)의 실행(run) 및 반복(iteration) 횟수, (6) 위치, 개수 등 보정 자료의 선택 등이 주로 지목된다. 이러한 요인으로 발생하는 불확실성은 SWAT 모형의 구조 및 입력 자료에서 기인하는 것으로, 사용자의 설정에 따라 크게 좌우된다. 본 연구에서는 SWAT 매개변수 보정 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 평가하고, 효율적인 보정 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하였으며, 내성천 본류에 위치한 수위(유량) 관측소의 자료를 활용하여 검·보정을 수행하였다. 모의 결과는 유량의 크기 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하여 평가하였다. 그 결과 모형 구조에 따른 불확실성의 전이과정을 정확하게 파악하는 것은 불가능하지만 SWAT 모형의 비고유성(non-uniqueness)에 의한 불확실성을 정량화하여 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.70-70
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• 2020

기후변화 대응을 위해 파리기후협약에서는 온실가스 배출량 감축을 위한 구체적인 목표를 제시하였다. 에너지 분야는 온실가스가 가장 많이 배출되는 분야 중 하나이며, 온실가스 감축 방안으로 신재생 에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 수력에너지는 신재생 에너지 중 가장 현실적이고 많이 활용되는 에너지원으로 각광받고 있다. 아시아 지역은 개발도상국이 다수 위치하고 있고 미개발된 잠재 수력에너지가 풍부한 지역으로 국내 기업의 진출 가능성이 높은 지역이다. 수력에너지 개발을 위해서는 수력 발전 가능량 평가가 필수적이며, 수력 발전 가능량은 기후, 수문조건에 민감하게 반응하기 때문에 기후변화에 따른 수력 발전 가능량의 변동 가능성이 있다. 본 연구에서는 아시아 지역에 대한 AR5 기후변화 시나리오 기반 수력 발전 가능량을 전망하고 분석하고자 하였다. 수력 발전 가능량 산정을 위한 수문 자료 생성은 지표수문해석 모형 VIC (Variable Infiltration Capacity)를 이용하였으며, 모형 입력 자료로 APHRODITE (Asian Precipitation -Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources) 기상 자료, USGS (U.S. Geological Survey) 수치지형도, FAO (Food and Agriculture Organization) 토양도, NCC (Norwegian Climate Centre) NorESM 기후변화 시나리오를 활용하였다. 분석결과 수력 발전 가능량은 과거 및 미래 기간에 동남아시아, 남아시아 지역에 풍부한 것으로 나타났다. 동남아시아는 유출량이 풍부하며, 남아시아는 유역별 낙차가 크기 때문에 수력 발전 가능량이 풍부한 것으로 나타났다. 따라서 동남아시아 지역의 수력 발전 가능량이 남아시아에 비해 기후변화의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 또한 미래 기후변화로 인해 유출량의 변동 폭이 더욱 넓어져 발전 효율이 감소하는 것으로 나타나 수력발전의 안정성이 감소하였다. 본 연구는 아시아 지역의 수력 발전 가능량을 산정하고 특징을 분석하였다는 점에서 의미가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.317-317
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• 2020

수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.449-449
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• 2021

하천 내 오염물질 유입원은 하수처리장과 같이 농도를 예측 가능한 점오염원이 일반적이지만, 수질오염사고와 같이 다량의 유해물질이 일시에 하천에 유입되는 경우도 발생하곤 한다. 특히 오염물질 유입지점과 취수장이 인접한 경우, 오염물질 혼합해석에 대한 이해가 오염사고 대응 및 수질 관리 측면에서 매우 중요하다. 자연하천에서는 사행에 따른 유속 구조의 불균일성 등으로 인하여 오염물질의 이송 및 분산 과정은 매우 복잡하게 나타난다. 이러한 하천의 지형적, 수리학적 특성이 오염물질의 혼합 거동에 미치는 영향을 정확하게 모의하기 위해서는 3차원 수치모형을 적용해야 한다. 그러나 대부분의 하천은 하폭 대 수심비가 매우 크기 때문에 2차원 이송-분산 방정식을 지배방정식으로 채택하는 2차원 수치 모형이 널리 사용되어왔다. 2차원 이송-분산 방정식의 해석결과는 입력된 종, 횡 분산계수의 값에 따라 변화하기 때문에 정확한 혼합해석을 위해 분산계수의 결정이 매우 중요하다. 과거 연구에서는 횡 분산계수의 결정을 위해 기본 수리량을 이용한 경험식을 활용하여 계산한 바 있다. 종 분산계수의 경우에는 경험식의 산정에 필요한 충분한 실험 자료가 축적되어 있지 않아 이상적 흐름 상태를 가정하여 유도된 Elder의 이론식(Elder, 1959)을 사용해왔다. 하지만 많은 연구에서 이러한 Elder의 이론식이 종 분산계수를 과소산정 할 우려가 있다고 제시했다. 따라서 하천의 전단류 분산특성을 나타낼 수 있는 데이터 확보를 통해 종 분산계수의 경험식 산정 및 횡 분산계수의 정확도 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 수행된 2차원 추적자실험 데이터의 확장을 위해 오버샘플링 기법을 적용하였으며, 이를 통한 머신러닝을 통한 분산계수 산정 가능성을 분석하고자 한다. 부족한 추적자 실험 데이터를 확장하기 위해 오버샘플링 기법 중 SMOTE 기법을 활용했다. 오버샘플링 기법을 이용하여 생산된 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 추후 머신러닝을 이용한 2차원 종, 횡 분산계수 산정에 대한 활용 가능성을 분석했다.

• Membrane Journal
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• v.33 no.1
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• pp.34-45
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• 2023

Two computational intelligence techniques namely artificial neural networks (ANN) and support vector machine (SVM) are employed to model the permeate flux based on seven input variables including time, transmembrane pressure, rotating velocity, the pore diameter of the membrane, dynamic viscosity, concentration and density of the feed fluid. The best-fit model was selected through the trial-error method and the two statistical parameters including the coefficient of determination (R²) and the average absolute relative deviation (AARD) between the experimental and predicted data. The obtained results reveal that the optimized ANN model can predict the permeate flux with R² = 0.999 and AARD% = 2.245 versus the SVM model with R² = 0.996 and AARD% = 4.09. Thus, the ANN model is found to predict the permeate flux with high accuracy in comparison to the SVM approach.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.6B
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• pp.613-622
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• 2006

In this study, a fully distributed physical-based rainfall-runoff model called Vflo$^{TM}$ is applied to Junglang-cheon basin for simulating runoff. Geo-spatial data are used to parameterize the model to account for the characteristics of soils, landuse/cover, and topograph. 300m resolution DEM is used to compute slope and drainage network connectivity. Spatially distributed rainfall data is interpolated by ordinary kriging method. In this study, hydrograph from HEC-HMS and Vflo$^{TM}$ without/with calibration of parameters was compared to evaluate the accuracy of rainfall-runoff model From the results, a fully distributed physical-based rainfall-runoff model reproduce the peak time and shape of hydrograph much better than HEC-HMS.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.12 no.3
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• pp.239-245
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• 2010

The present study is about an efficient extraction of tunnel cross sections from huge point cloud achieved by a terrestrial laser scanner. A method, using a hash-based data structure, is introduced, by which point clouds, potentially composing cross sections, are extracted along a tunnel center line. The center line is estimated by linking points which are drawn in the middle of pseudo cross sections based on the hash-based data structure. Point clouds of a same thickness are extracted at a same interval along the center line. In result, it took less than 3 seconds and 124 MB of memory to extract, out of the 7.5 million points, the point clouds of 1 m interval and 0.1 m thickness. A manual operation, however, was needed to fix the outliers on the center line and to select both start and end points on it.