• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.281-281
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• 2023

최근 급격한 기후변화와 하천수 사용량의 증가로 수문학적 변동성이 증가하면서 지표수와 지하수의 통합 관리 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라 SWAT-MODFLOW 모델은 지표수와 지하수 간의 수문학적 상호작용을 고려한 시공간적 지하수함양량의 분포와 하천과 대수층 간의 물 교환량, 장기 유출 및 수질 거동 해석 등에 널리 사용되고 있다. 그러나 이 모델은 국내 농업 유역 내 담수 논에서의 영농활동을 고려한 시단위 유출 및 수질 예측과 지표수-지하수 통합 해석에 어려움이 있다. 우리나라의 경우 전국 농지 면적 중 논이 약 50%를 차지하고 있음에도 불구하고 아직까지 국내 담수 논 특성을 고려하여 지표수-지하수 통합 해석이 가능한 수문 모델이 개발 된 바 없다. 이에 본 연구에서는 고해상도 시강우량에 따른 담수 논에서의 증발, 침투, 관개, 배수 등 모의가 가능한 Hourly SWAT-PADDY 모듈을 개발하고, SWAT-MODFLOW 모델의 수문 프로세스와의 연계를 통해 지표수-지하수 통합 해석이 가능한 Hourly SWAT-MODFLOW-PADDY 모델을 개발하였다. Hourly SWAT-MODFLOW-PADDY 모델은 사용자가 구축한 담수 논의 입력자료(담수, 관개, 낙수 일정 등)를 기준으로 논의 담수 및 비담수 시기에 따른 시단위 물수지 해석과 이를 고려한 유출량, 수질, 지하수함양량, 하천과 대수층 간의 물 교환량 산정이 가능하다. 본 연구에서 개발 된 Hourly SWAT-MODFLOW-PADDY 모델은 국내 농업 유역에서의 지표수-지하수 통합 관리 대책 수립 방향을 제시하기 위한 도구로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 향후 논의 관개 용수 공급원 연계를 통한 모델의 고도화 방안과 최적의 논 영농 데이터베이스가 마련된다면 보다 정량적인 물수지 해석 기반의 지표수-지하수 통합 모델링이 가능할 것으로 보인다.

• Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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• v.49 no.2
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• pp.131-139
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• 2022

This study aimed to evaluate the effectiveness of deep convolutional neural networks (CNNs) for diagnosis of interproximal caries in pediatric intraoral radiographs. A total of 500 intraoral radiographic images of first and second primary molars were used for the study. A CNN model (Resnet 50) was applied for the detection of proximal caries. The diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, receiver operating characteristic (ROC) curve, and area under ROC curve (AUC) were calculated on the test dataset. The diagnostic accuracy was 0.84, sensitivity was 0.74, and specificity was 0.94. The trained CNN algorithm achieved AUC of 0.86. The diagnostic CNN model for pediatric intraoral radiographs showed good performance with high accuracy. Deep learning can assist dentists in diagnosis of proximal caries lesions in pediatric intraoral radiographs.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.13-15
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• 2016

에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.8 no.1 s.35
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• pp.141-149
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• 2007

Simulation has considerable potential as the tool of construction management, but in the case of domestic, it is at an early stage applying simulation to micro-process assesment. For applying simulation to the construction process, much effort is needed to collect input data and to build the model including the characteristics of site. This study introduces the methodology to collect operation data of construction equipment and build the simulation model, then verifies the model with the operation data. In addition, this study identifies main factors to determine the cycle time of the muck hauling system so that it suggests the method of construction process planning through operation and combination of construction equipments.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.2
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• pp.83-92
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• 2013

Software globalization is the supporting process of adapting computer software to different country and culture. Most efforts for software globalization have been focused on the development of software implementation techniques or tools. However, global software sold worldwide has different requirements implied by different contexts, and the difference of requirements may derive different architectural design. In this paper, we define such architectural design knowledge as knowledge models and propose a method for developing and using the knowledge models for software globalization. Also we use set-top box middleware systems for digital data broadcast to validate the applicability of the proposed models and methods.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.7
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• pp.1439-1445
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• 2009

This paper introduces a simulation model regarding the process analysis of a digital doorlock mixed assembly process. The objective of the simulation model is to evaluate the performance of various design aspects of process alternatives. To develop the simulation model, a time study is performed for each process. Next, by using ARENA, a simulation model is conducted based on the process analysis and the line balancing methodology. We found out several problems for mixed assembly process, and then suggest several alternatives to improve the system.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.1
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• pp.55-60
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• 2017

In order to provide intelligent services without human intervention in the Internet of Things environment, it is necessary to analyze the big data generated by the IoT device and learn the normal pattern, and to predict the abnormal symptoms such as faulty or malfunction based on the learned normal pattern. The purpose of this study is to implement a machine learning model that can predict product failure by analyzing big data generated in various devices of product process. The machine learning model uses the big data analysis tool R because it needs to analyze based on existing data with a large volume. The data collected in the product process include the information about product faulty, so supervised learning model is used. As a result of the study, I classify the variables and variable conditions affecting the product failure, and proposed a prediction model for the product failure based on the decision tree. In addition, the predictive power of the model was significantly higher in the conformity and performance evaluation analysis of the model using the ROC curve.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.4
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• pp.531-540
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• 2019

Existing dozer productivity computation models use different input variables, formulas, productivity correction factors, and experimental data source. This paper presents a method that characterizes the productivity outputs obtained by the PLS model and the Caterpillar model that are accepted as industry standards. The method identifies the input variables to be collected from the site, the performance charts to be referenced, and the formulas and implements them in a single computational tool. This study verifies that the PLS model may replace the manual computational process of Caterpillar model by eliminating reliance on graphics manipulation. Replacing the Caterpillar model with the PLS model and implementing the process as a function contributes to assess the productivity of a dozer timely by encouraging to utilize real-time information collected directly from the site. This study allows researchers and practitioners to effectively deal with the values of productivity correction factors collected from the job site and to control the productivity. The practicality and effectiveness of the method have been validated by applying to a project case.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.14 no.1
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• pp.109-138
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• 2011

Recently, the rapid change in the technical environment and under global competition, there has been an increasing attention to the creativity among core competency of organization. Particularly, creativity is an initiative for technological innovations and a primary key factor to the success. Systematic understanding towards creativity is required to derive sophisticated creativity. However, previous researches involved in only one or two elements of creativity made it difficult to understand the holistic relations. Furthermore, the objective measurement tool of creativity is insufficient. Therefore, this study analyzes creativity from each level and clarifies the elements that can coordinately measure that. First, the study suggests three levels that compose creativity. Second, the study not only clarifies the factors influencing creativity from each level but also develops the evaluation index. The creativity level assessment model proposed in the study is capable of providing a guide-line that evaluates, and therefore enhance, the organization's competencies and potentials of creativity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.193-193
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• 2019

기후변화로 인한 거대 자연재해 발생의 위험이 지속적으로 증가하고 있으며, 국외의 경우 주요정부기관, 보험사 및 연구기관 중심으로 자연재해 피해예측 모델을 개발하여 사용하고 있다. 침수사고 인한 피해는 건물은 물론이고 가재도구, 재고자산, 기계시설 등의 내용물에서도 발생하며, 건축물 신축단가 등을 이용해 비교적 쉽게 자산가치를 산정할 수 있는 건물구조물과 다르게, 건물내용물의 자산가치는 시설물의 업종, 용도, 사용자 특성 등에 따라 변동성이 큰 특징이 있다. 내용물의 피해액 추정을 위해 자연재해 피해예측 모델은 건물 구조물과 내용물 가치의 비율인 CSVR(Contents to Structure Value Ratio)을 사용하며, CSVR은 시설물 용도에 따른 자산가치평가 통계를 이용해 산정할 수 있다. 충분한 자산가치평가 DB를 확보할 경우 CSVR의 정확도 확보가 가능할 것이며, 이를 위해 국내에서는 민간보험사의 재물보험 계약 4만여건의 건물, 내용물 보험가입금액을 행정안전부 도로명전자지도에서 분류하는 건물 용도에 따라 분석한 연구결과가 있다. 하지만, 일반적으로 보험가입단계에서 대략적으로 추정하는 보험가입금액과 실제 자산의 가치는 차이가 있을 수 있지만, 보험가입물건의 실제 자산가치는 일부만 DB화 되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 사고 발생 후 작성되는 손해사정보고서에서 평가한 정확한 자산가치 DB를 수집하여, 보험가입금액을 기준으로 산정한 CSVR의 결과와 비교하였다. 손해사정보고서에서 평가한 실제 자산가치를 기준으로 분석한 CSVR과 보험가입금액을 기준으로 산정한 CSVR은, 업종에 따라 유사하거나 큰 차이를 보이는 경우도 있었으며, 침수로 인한 정확한 피해액 추정을 위해서는 보다 양질의 DB확보를 통한 CSVR의 정확도 확보가 필요한 것으로 분석되었다.