• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.528-528
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• 2016

신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.423-423
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• 2017

수자원 계획 수립이나 관리를 위한 강우-유출 현상 해석에는 장기 유출 모형이 이용된다. 장기 유출 모형은 모형의 보정 과정이 요구되며, 유역별로 특성이 다르기 때문에 유역에 적합하게 매개변수를 보정하여야 한다. 모형의 매개변수를 추정하기 위해서는 주로 연속된 실측 유량자료가 필요하다. 하지만 일부 측정망에서는 일별 유출량 자료가 아닌 불연속적인 유량자료만을 획득할 수 있으며, 이러한 불연속적인 유량자료의 매개변수 보정의 적용에 관한 연구는 다소 미흡하게 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 수정 3단 TANK 모형을 대상으로 불연속적인 유량 자료를 이용하여 매개변수 최적화를 수행하고 모의결과를 비교 분석하여 성능을 평가하고자 한다. 유량자료는 국토교통부에서 측정하는 일별 유량자료를 이용하여 2일, 4일, 6일 8일, 10일, 15일 간격의 자료를 생성하여 적용하였으며, 최적화 기법으로는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution method developed at University of Arizona) 기법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 수문 측정망의 운영에 있어 효율적 측정 주기 설정과 총량측정망 유량자료와 같은 불연속적 유량자료의 장기유출모형 최적화에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.292-292
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• 2021

최근 데이터 과학의 획기적인 발전으로 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 정확한 댐유입량 예측을 수행하는 SWLSTM 모델을 제안하였다. SWLSM은 모델의 정확도를 개선하기 위해 세 가지 주요 아이디어를 채택하였다. (1) 통계적 속성 (PACF) 및 교차 상관 함수(CCF)를 사용하여 적절한 입력 변수와 시퀀스 길이를 결정하였다. (2) 선택된 입력 예측 변수 시계열을 웨이블릿 변환(WT)을 사용하여 하위 시계열로 분해한다. (3) k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하여 LSTM의 하이퍼 매개변수들을 효율적으로 최적화하고 검증한다. 제안된 SWLSTM의 효과는 한강 유역 5개 댐의 시단위/일단위/월단위 유입량을 예측하고 과거 자료와 비교함으로써 검증하였다. 모델의 정확도는 다양한 평가 메트릭(R2, NSE, MAE, PE)이 사용하였으며, SWLSTM은 모든 경우에서 LSTM 모델을 능가하였다. (평가 지표는 약 30 ~ 80 % 더 나은 성능을 보여줌). 본 연구의 결과로부터, 올바른 입력 변수와 시퀀스 길이의 선택이 모델 학습의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적임을 확인하였다. WT는 홍수 첨두와 같은 극단적인 값을 예측하는 데 도움이 된다. k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하면 모델의 하이퍼 매개변수를 효율적으로 설정할 수 있다. 본 연구로부터 댐 유입량을 정확하게 예측한다면 정책 입안자와 운영자가 저수지 운영, 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2004.06a
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• pp.249-269
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• 2004

현재 국내 원자력 발전산업은 상당한 기술자립을 이루었고, 외국으로의 기술 수출을 시도하고 있을 정도로 상당한 경쟁력을 갖고 있다는 의견이 지배적이다. 실제 한국전력, 원자력 연구소 등에서는 원자력 기술을 해외에 수출하고자 노력하고 있다. 원자력 발전기술의 해외 수출이나 연구개발 사업에서 가장 중요한 지표 중의 하나가 원자력 발전산업의 기술수준 또는 기술경쟁력이다. 또한 국외 뿐 아니라 국내에서도 발전원별 경쟁체재 도입으로 인해 원자력 발전의 경쟁력 평가는 원자력의 타 발전원 대비 경쟁력 확보 측면에서 중요한 사항이 되었다. 본 연구에서는 원자력 발전산업의 효율적인 기술개발 전략 수립을 지원하기 위한 모델을 System Dynamics 방법론을 사용하여 개발하였다. 이를 위하여 우선 원자력 발전산업의 기술경쟁력 평가를 위한 변수 및 평가범위를 선정하고, 선정된 변수들의 인과관계를 정성적으로 평가할수 있도록 인과지도(Casual Loop Diagram)를 개발하였으며, 이를 정량화하여 평가할 수 있도록 흐름도(Stock Flow Diagram)를 개발하였다. 개발된 모델을 사용하여 총 연구비 등의 정책관련 변수들을 변화시키면서 시뮬레이션을 수행해보았다. 본 연구의 한 결과로서 기준 시나리오에 대한 분석 결과 2004년 이후의 원자력발전산업 순편익 누적 결과는 다음과 같다. 순편익 누적(억원) : 2015(년도) 19,169, 2025(년도) 61,396, 2035(년도) 106,598, 2045(년도) 143,813, 발전 비용 감소분 누적(억원) : 2015(년도) 9,370, 2025(년도) 39,182, 2035(년도) 73,409, 2045(년도) 103,212, 국산화율 증가로 인한 수입액 감소분 누적(억원) : 2015(년도) 6,388, 2025(년도) 13,367, 2035(년도) 18,756, 2045(년도) 22,595, 시장점유율 증가로 인한 수출액 증가분 누적(억원) : 2015(년도) 3,411, 2025(년도) 8,847, 2035(년도) 14,433, 2045(년도) 18,005 또한 시나리오 비교평가를 실시하여 본 결과, 본 연구에서 정의한 순편익 누적(Cumulative Net Profit) 변수를 적용하면 현재 연구비 추세 대비 $30\%$ 까지 연구비를 증가 시키는 것이 효율적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.24-24
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• 2022

토양 수분은 육상 생태계를 지배하는 핵심 변수로 널리 간주되어 왔다. 따라서 토양 수분을 모니터링하고 추정하는 것은 수문, 농업, 생화학적, 및 기후 역학을 평가하는 데 필수적이다. 그러나 최대 토양 접촉을 요구하는 기존의 토양 수분 모니터링 방법은, 토양 교란을 최소화하여 토양의 고유 특성을 보전하지 못하는 한계가 있다. 이 문제를 극복하기 위해 본 연구에서는 비접촉 초음파 시스템을 이용하여 토양 수분을 평가 방법을 개발하였다. 이 시스템은 공기-토양 조인트 절반 공간에서 누설 레일리파(Rayleigh wave)를 측정하도록 설계되었다. 토양 수분의 변화에 대한 누설 레일리파의 측정은 통제된 실험 설계에서 모래, 실트, 점토와 같은 세 가지 토양 유형에서 평가하였다. 본 연구 결과에서 세 가지 토양 사례 모두, 누설 레일리파의 에너지와 토양 수분 사이에 밀접한 관계가 있음을 보였다. 그러나 모래에서 얻은 동적 매개변수의 특성은 실트 및 점토의 특성과 다른 형태를 보였다. 이러한 결과는 미세한 토양 입자와 대조적으로 굵은 토양 입자는 증발 과정에서 감소된 토양 강도로 설명될 수 있다. 관측된 누설 레일리파에서 얻은 동적 매개변수를 기반으로 토양 수분을 평가하기 위해 랜덤 포레스트 모형을 이용하였다. 예측된 토양 수분의 정확도는 모든 데이터 및 토양 유형에 관계없이 높은 정확도를 보였다(R² ≥ 0.98, RMSE ≤ 0.0089 m³ m^-3). 즉, 본 연구에서는 레일리파가 토양 교란 없이 토양 수분 변화를 지속적으로 평가할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있음을 보여주었다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.32 no.4
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• pp.53-67
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• 1998

This article investigates the potentialities of using empirical variables and their associated statistical relationships in document representation and retrieval. To this end, a newly devised empirical fact retrieval system was evaluated in comparison to a simulated traditional retrieval system involving a set of predetermined empirical queries. Results indicate that the EFRS generally outperformed the TRS in terms of the precision, search effort, and measures of user satisfaction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.12-14
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• 2022

최근 코로나 바이러스로 인한 팬데믹이 장기화 되었고 이는 개인의 정신건강에도 많은 악영향을 미치고 있다. 이에 따른 코로나 우울감 해소 방안으로 '감정일기 애플리케이션'을 제안하며 감정 분석을 위해 2차원 좌표계를 사용한다. 이 애플리케이션에서는 사용자가 입력한 좌표값의 평균으로 콘텐츠를 추천하는데, 평균 좌표값이 획일화되어 한 가지 범주에 고착되는 문제가 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 콘텐츠 평가 변수 및 사용자 성향 변수를 이용하여 평균 좌표값에 변화를 주었다. 이를 통해 사용자에게 보다 적합한 콘텐츠 추천을 기대한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.9
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• pp.1153-1160
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• 2010

The detection algorithm for loss of balance had three main parts: one for processing data, another for constructing an internal model, and a third for detecting the loss of balance. The part related to the internal model is the most important part of the algorithm. The purpose of this study is to evaluate the effect of variables associated with the internal model on the success rate of the algorithm. The internal model depends on the type of linearization adopted and the operating period of the algorithm. The design variables were evaluated by performing sensitivity analysis of the variables of the internal model in order to obtain the success rate of the algorithm. The results showed that the most sensitive variable was the period and the period of 0.3 s yielded the highest success rate of 97.1%. Further, the ranges of the design variables that can facilitate a success rate of over 95% are presented.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.97 no.1
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• pp.22-29
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• 2008

The objective of this study is to provide useful information for the establishment of efficient policy implementation strategies of forest road construction policy in South Korea. Data needed for the analysis was collected by a questionnaire survey. For the analysis, policy evaluation model was constructed based on theories of public policy. Evaluation model contains three independent variables (policy initiative factor, policy content, policy environment) and two dependent variables (policy result, policy impact). Since, these variables are unobservable latent variables, observable indicators are needed as proxy measures. LISREL (Linear Structural Relationships) was employed for the analysis since it is a useful measure for analysing linear structural model which consists of structural and measurement equations. It was confirmed that forest road construction is an effective policy mean for the development of rural region and activating forest resources management. The policy outcome, however, was not satisfactory. To improve the effectiveness of forest road construction policy some modification of policy contents are needed such as increased construction budget, allowing more flexibility and participation to the implementation personal and providing technical support.