• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.483-483
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• 2022

댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.6
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• pp.49-55
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• 2023

In this study, models for predicting the popularity of mukbang content on YouTube were proposed, and factors influencing the popularity of mukbang content were identified through post-analysis. To accomplish this, information on 22,223 pieces of content was collected from top mukbang channels in terms of subscribers using APIs and Pretty Scale. Machine learning algorithms such as Random Forest, XGBoost, and LGBM were used to build models for predicting views and likes. The results of SHAP analysis showed that subscriber count had the most significant impact on view prediction models, while the attractiveness of a creator emerged as the most important variable in the likes prediction model. This confirmed that the precursor factors for content views and likes reactions differ. This study holds academic significance in analyzing a large amount of online content and conducting empirical analysis. It also has practical significance as it informs mukbang creators about viewer content consumption trends and provides guidance for producing high-quality, marketable content.

• Proceedings of the Korean Journal of Food and Nutrition Conference
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• 2003.07a
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• pp.81-81
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• 2003

우리 민속전통주의 참나무 oak통을 이용한 저장주의 가능성을 규명하기 위하여 상법에 의하여 쌀로 제조한 증류주를 용량 10L의 수입 참나무(oak)통에서 실온 25로 5개월부터 9개월까지 숙성한 숙성주와 숙성하지 않은 증류주의 성분함량 변화를 측정하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 유기산은 검출되지 않았으며 다만 7개월 이상 숙성주에서 acetic acid 가 0.023 ∼ 0.033%로 미량 검출되었다. 2) 총 유리아미노산의 함량은 숙성 기간이 경과할수록 감소하였다. ) 휴젤유 함량을 측정한 결과 숙성 기간이 길수록 감소하였으며 휴젤유 중 가장 많은 성분은 isopropyl alcohol이었다. 4)휘발성 향기성분은 숙성기간이 경과함에 따라 이취를 생성할 수 있는 aldehyde나 ketone류가 감소하였고 신선한 과실향이나 꽃향기 등의 향기 성분인 ester류가 증가하여 숙성 5개월째에는 oak 숙성주로서 가장 독특한 향을 갖는다고 예측할 수 있었다. 5) Gas chromatography-olfactometry를 이용하여 각각의 시료들의 향기특성을 관능 평가하여 동정한 결과 전반적으로 green 및 herb note가 우세한 숙성기간 8개월 숙성주가 가장 우수한 것으로 판단되었다. 6) 전체적인 색상 비교 결과 기준값이 되는 oak 숙성을 하지 않은 증류주보다 숙성기간이 오래 경과된 숙성주일수록 점점 높아지는 경향을 보였다. 또한 UCS graph에서 보면 기준값 보다 숙성된 시료가 탁하다는 것을 나타냈고 색상 선에서는 기준시료보다 R(red)에 가까웠다. 숙성기간이 긴 발효주일수록 명도는 낮았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.958-962
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• 2008

하천유황, 하상재료, 하도지형의 자연적 또는 인위적 변화에 의한 장 단기적 하상변동의 해석 및 예측은 하천계획 및 관리를 위해 필수적이다. 특히, 제방 축조 등의 인위적 정비로 충적층 발달이 미약한 우리나라 하천은 상대적으로 종단형의 변화가 중요한 문제로 등장하였다. 하천의 이수, 치수 및 환경기능에 복합적으로 영향을 미치는 장기적인 하상변동 예측을 국가하천 형산강에 대해여 HEC6 모형과 GSTARS 모형을 이용하여 수행하였다. 본 연구에서는 $2006{\sim}2007$년 동안 형산강에서 직접 실측한 유량-유사량, 하상토, 하천측량자료를 GSTARS와 HEC6 모형에 적용하여 장기 하상변동을 모의하고 그 결과 값을 비교 분석하였다. 수위표 지점인 형산교(모아), 강동대교(안강), 국당2교(부조), 신형산교(대송)를 내부경계조건으로, HEC-RAS를 통하여 조도계수 값을 보정하였으며 유량 값은 유황곡선을 통하여 연간유입량을 각 날짜별로 구성하였다. 모형의 검증은 Laursen (1963), Laursen (Modified by Maddden, 1985), Laursen (Modified by Copeland, 1990), Yang (1973) 공식을 이용하여 최심하상고 변화량 제곱근 오차가 가장 작은 공식을 선정하였다. 2006년 형산강에서 실측된 하천측량자료를 이용하여 14년간 장기하상을 모의해 본 결과 형산강 유역에서는 Laursen (Modified by Copeland, 1990, HEC6)와 Laursen (1958, GSTARS)공식이 가장 작은 오차를 나타내었으며 HEC6와 GSTARS는 하상변동의 경향을 잘 나타내었다. 형산강의 전반적인 하상변동 경향은 상류지역은 전반적으로 하상이 저하하였고 하류지역은 하상이 상승하였다. 또한 하류부는 하상이 안정화를 이루고 있어 변화가 적은 것으로 판단된다. 하지만 검증 기간 동안의 골재채취와 보의 설치 등의 외부 여건과 신뢰성 있는 유입유량을 반영하지 못하였기 때문에 보다 나은 결과를 얻기 위해서는 지속적인 유량-유사량의 관측과 자료의 보완 및 정밀 조사 분석이 필요하다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.13 no.4
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• pp.75-92
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• 2020

In most cases of the water balance analysis, the return flow ratio for each water supply was uniformly determined and applied, so it has been contained a problem that the volume of available water would be incorrectly calculated. Therefore, sewage and wastewater among the return water were focused in this study and the data-driven model was developed to forecast the outflow from the sewage treatment plant. The forecasting results of LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), and SVR (Support Vector Regression) models, which are mainly used for forecasting the time series data in most fields, were compared with the observed data to determine the optimal model parameters for forecasting outflow. As a result of applying the model, the root mean square error (RMSE) of the GRU model was smaller than those of the LSTM and SVR models, and the Nash-Sutcliffe coefficient (NSE) was higher than those of others. Thus, it was judged that the GRU model could be the optimal model for forecasting the outflow in sewage treatment plants. However, the forecasting outflow tends to be underestimated and overestimated in extreme sections. Therefore, the additional data for extreme events and reducing the minimum time unit of input data were necessary to enhance the accuracy of forecasting. If the water use of the target site was reviewed and the additional parameters that could reflect seasonal effects were considered, more accurate outflow could be forecasted to be ready for climate variability in near future. And it is expected to use as fundamental resources for establishing a reasonable river water management system based on the forecasting results.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.28 no.3
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• pp.393-417
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• 2022

The current study analyzes the usage of social network services(SNS) according to one's collectivistic and individualistic tendency and the relationship with addiction. Additionally, the study attempted to controll intrapersonal variables such as gender, personalitly, and age, which affect SNS the usage. Also, Collectivistic-individualistic tendency in SNS and offline environment may not correspond to one another. Therefore, the study measured the collectivistic-individualistic tendency regarding of the two environment separately. For this purpose, we designed a new measurement scale to measure collectivistic-individualistic tendencies in for the SNS by involving a kin vs nonkin context. The sample consisted of 253 adolescents ranging from 13 to 15 years old and 246 adults ranging from 18 to 25 years old, which sums up to 499 samples in total. Results indicated that individualistic tendency within SNS showed a positive relationship with the amount of SNS usage and SNS addiction. Furthermore, female users spent more time on SNS and showed a higher level addiction than males. While adults had longer experience with SNS and spent more time on it daily than adolescents, they did not show a significant difference in regards to SNS addiction. The correlation analysis indicated that collectivistic-individualistic tendencies in SNS were weakly correlated to that of offline environments. The kin individualistic tendency in SNS significantly predicted SNS addiction after controlling for the effect of age, personality, gender, and offline collectivistic-individualistic tendency. Taken together, these findings indicate the need for an appropriate collectivistic-individualist tendency scale that correspond to the SNS context. The results also suggest that kin individualistic tendency in the SNS environment can be the main factor for SNS addiction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.367-367
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• 2020

최근 전세계적으로 기후변화로 인해 가뭄의 발생 가능성이 높아지고 있으며 그에 대한 인적피해와 경제적 손실로 인한 피해액은 증가하고 있다. 특히, 국내의 충남지역은 최근 강수량이 평년 대비 75% 수준으로 감소하고 있으며, 지속적인 가뭄이 발생하여 용수 확보에 어려움을 겪고 있다. 또한, 2015년에는 강수량 감소로 인해 보령댐을 상수원으로 사용하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군의 용수공급에 큰 차질이 있었다. 지속적인 가뭄 상황이 반복되면서 기후변화의 영향에 따라 미래의 물공급량 변화 및 물부족에 대한 연구와 이를 분석하여 정확성을 높이는 물수지 분석모형이 지속적으로 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 가뭄이 발생한 충남지역을 대상으로 기후변화에 따른 미래 물부족 변화에 대한 경향성을 파악하고자 한다. 미래의 물부족 변화를 파악하기 위해 기상청 RCP 8.5 시나리오의 40년(2008~2047년) 중권역별 강수량과 잠재증발산량 일단위 자료를 수집하였다. 수집된 중권역별 기상자료를 하천유역별 일단위 기상자료를 활용하여 TANK 모델을 이용한 하천 일유출모의와 비유량법을 이용하여 저수지의 일유량을 산정하였다. 미래의 수혜면적변화와 생활/공업/농업 수요량 추정을 통해서 하천 및 저수지 물수지 분석을 진행하여 미래기간 30년에 대한 일단위 물수급을 산정하였다. 미래기간에 대한 분석은 기준기간 R0(2008~2017년) 대비, 미래기간 S1(2018~2027년), S2(2028~2037년), S3(2038~2047년)에 대한 연평균 물부족량과 경로별 경향성을 파악하였다. 대상지역의 물부족량에 대한 분석결과, 기준기간 대비 S1, S2, S3 기간에 각각 27.8%, 10.8%, 23.1% 감소하는 경향이 나타났다. 이는 미래의 강우량이 점차 증가하는 경향과 수혜면적 변화시 논과 밭 면적이 지속적인 감소로 인해 수요량에 영향을 받았을 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 바탕으로 장래 하천유역의 가뭄에 대한 피해 예측 및 물수급 파악에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.48 no.1
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• pp.13-21
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• 2020

Surrogate models have been used for the rapid estimation of six-DOF aerodynamic coefficients in the context of the design and control of a missile. For this end, we may generate highly accurate surrogate models with a multitude of aerodynamic data obtained from wind tunnel tests (WTTs); however, this approach is time-consuming and expensive. Thus, we aim to swiftly predict aerodynamic coefficients via co-Kriging using a few WTT data along with plenty of computational fluid dynamics (CFD) data. To demonstrate the excellence of co-Kriging models based on both WTT and CFD data, we first generated two surrogate models: co-Kriging models with CFD data and Kriging models without the CFD data. Afterwards, we carried out numerical validation and examined predictive trends to compare the two different surrogate models. As a result, we found that the co-Kriging models produced more accurate aerodynamic coefficients than the Kriging models thanks to the assistance of CFD data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.120-120
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• 2019

국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.41-41
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• 2018

하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.