• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.30 no.4
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• pp.330-337
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• 2010

In this paper, 3-dimensional electromagnetic numerical analysis is performed about the eddy current(EC) array probe characteristic which is the next generation probe for accurate diagnosis of steam generator(SG) in nuclear power plants(NPPs). ASME(American Society of Mechanical Engineers) Standard and X-probe combo calibration standard tube are selected for acquisition of eddy current testing(ECT) signals and this result of compared with the real test signals for reasonability of result. Based on the analysis result of calibration standard tube, ECT signals that are about the defects of pitting, stress corrosion cracking(SCC), multiple SCC and wear is obtained. Material of specimen was Inconel 600 which is usually used for SG tubes in NPPs. The operation frequency of 300 kHz were used. The signal characteristics could be observed according to the various defects. The results in this paper can be helpful when the ECT signals from EC array probe are evaluated and analyzed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.119-119
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• 2019

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.

• Journal of Labour Economics
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• v.42 no.3
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• pp.39-74
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• 2019

In this paper, the wage equations of local labor markets for college graduates in Korea are estimated by Dahl(2002)'s methodology to correct for selection bias. The results suggest that the variations of coefficients in wage equations across the local labor markets are mostly remained after correcting for selection bias. The gender wage gap is hardly affected by selection bias. The variations of return to education and the major premium are reduced about 18% and 11% respectively. Meanwhile, the selection bias is negligible in the national capital region, which suggests that college graduates prefer the national capital region regardless of their gender, level of education, and major.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.41-41
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• 2021

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.326-326
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• 2022

기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.174-174
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• 2011

강우의 공간적 변동성을 파악하기 어려운 우량계 관측방법의 한계를 극복하기 위한 방법으로 레이더를 이용한 강우관측이 주목받고 있다. 레이더는 실시간으로 넓은 지역의 강우 현황을 파악하는 것이 가능하므로 강우 예측에 있어 매우 큰 장점을 갖는다. 그러나 레이더를 통해 관측된 강우는 실제값을 의미하지는 않는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 레이더 및 우량계 강우자료가 대수정규분포를 따른다고 가정하는 경우의 편의보정 문제를 살펴보았다. 이를 위해 대수정규분포를 따르는 자료에 대한 평균값, 중앙값 및 최빈값에 대한 회귀선을 유도하여 검토하였다. 본 연구에서는 2003년에 발생한 태풍 매미로 인해 발생한 강우 사상이 대상 호우사상으로 적용되었으며, 이에 대한 강우자료는 관악산 레이더 강우 자료와 레이더의 관측 반경 내 존재하는 국토해양부 산하 127개 우량계 시강우 자료이다. 그 결과, 독립변수로 사용된 강우자료에 따라 그 차이가 매우 큰 것으로 나타났다. 독립변수로 레이더 강우를 사용한 경우에는 G/R 보정된 레이더 강우의 과소추정 문제가 나타날 것으로 보인다. 반대로 우량계 강우를 독립변수로 한 회귀선에서는 레이더 강우의 보정결과가 어떻게 나타날지는 뚜렷하지 않다. 따라서 위와 같은 회귀선을 통해 보정한 레이더 강우의 검토가 추가적으로 필요할 것으로 보인다. 그러나 이 경우에서는 독립변수로 레이더 강우를 사용한 경우에서 나타나는 레이더 강우의 과소추정 문제가 어느 정도 극복될 것으로 보인다. 아울러 일반적으로 적용되고 G/R 보정계수에 대한 검토 및 이에 대한 비교가 또한 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.6
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• pp.1601-1607
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• 2016

Recently, weather information has been increasingly used in various area. This study presents the necessity of hourly weather information for electricity demand forecasting through correlation analysis and multivariate regression model. Hourly weather data were collected by Meteorological Administration. Using electricity demand data, we considered TBATS exponential smoothing model with a sliding window method in order to forecast electricity demand. In this paper, we have shown that the incorporation of weather infromation into electrocity demand models can significantly enhance a forecasting capability.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.17-17
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• 2017

최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_1
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• pp.997-1007
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• 2018

Drought monitoring is the important system for disasters by climate change. To perform this, it is necessary to measure the precipitation based on satellite rainfall estimation. The data developed in this study provides two kinds of satellite data (raw satellite data and bias-corrected satellite data). The spatial resolution of satellite data is 10 km and the temporal resolution is 1 day. South Korea was selected as the target area, and the original satellite data was constructed, and the bias-correction method was validated. The raw satellite data was constructed using TRMM TMPA and GPM IMERG products. The GRA-IDW was selected for bias-correction method. The correlation coefficient of 0.775 between 1998 and 2017 is relatively high, and TRMM TMPA and GPM IMERG 10 km daily rainfall correlation coefficients are 0.776 and 0.753, respectively. The BIAS values were found to overestimate the raw satellite data over observed data. By using the technique developed in this study, it is possible to provide reliable drought monitoring to Korean peninsula watershed. It is also a basic data for overseas projects including the un-gaged regions. It is expected that reliable gridded data for end users of drought management.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2018.06a
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• pp.120-120
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• 2018