• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.333-333
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• 2021

최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.1
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• pp.87-104
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• 2003

A numerical model of surface runoff and river flow has been applied to small- and large-size catchment areas in order to investigate the physical characteristics of river flow during flood period. Several refinements are made on the existing model SIRG-RS for the ways of rainfall input through surface runoff, river junction treatment and the computation of river flow on steep slope. For the computation of frictional forces, employed is the power law of friction factor which is a function of Reynolds number and relative roughness height. The empirical equation of friction factor is developed using recent field data as well as laboratory data. The refined model has been applied to small-size catchment area as well as large-size catchment area, and the computation results are found in good agreement with the observations in both cases.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.133-138
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• 1991

일반적으로 고무를 비롯한 점탄성재료는 형상 및 크기를 적절히 조절함으로 써 한 방향 이상으로의 원하는 스프링상수를 얻을 수 있으며, 금속에 비하여 내부 마찰에 의한 에너지 발산이 매우 크기 때문에 강제 진동시의 진폭저감 및 충격에 따른 자유진동의 감쇠에 널리 이용되고 있다. 이와 같은 진동감쇠 에 점탄성재료를 효과적으로 사용하기 위해서는 복소탄성계수 즉, 탄성계수 와 손실계수를 정확하게 알아내는 것이 필요하다. 점탄성재료의 복소탄성계 수는 주파수, 온도 및 변형률등에 따라 변하므로 이와 같은 사용조건의 함수 로 구해야 한다. 복소탄성계수를 실험적으로 구하는 방법은 여러가지가 있으 며 실험의 용이성과 관심대상에 따라 적절한 방법을 선택하게 된다. 본 연구 에서는 주파수변화에 따른 복소탄성계수를 임피던스법으로 집중질량 모형을 이용하여 구하려고 할 때, 실험데이타로부터 보다 정확한 결과를 얻기 위하 여 적절한 시편의 크기를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서 시 편내의 파동전달효과와 포아송비와 관련된 양단제한효과 그리고 정하중시 압축변형에 대한 시편의 좌굴등을 고려하여 이론적으로 해석하였으며 실험 적으로도 검증하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.1
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• pp.51-64
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• 2011

The objective of this study is to develop a continuous rainfall-runoff model for flood prediction on a large-scale basin. For this study, the hourly surface runoff estimation method based on the variable retention parameter and runoff curve number is developed. This model is composed that the soil moisture to continuous rainfall can be simulated with applying the hydrologic components to the continuous equation for soil moisture. The runoff can be simulated by linking the hydrologic components with the storage function model continuously. The runoff simulation to large basins can be performed by using channel storage function model. Nakdong river basin is selected as the study area. The model accuracy is evaluated at the 8 measurement sites during flood season in 2006 (calibration period) and 2007~2008 (verification period). The calibrated model simulations are well fitted to the observations. Nash and Sutcliffe model efficiencies in the calibration and verification periods exist in the range of 0.81 to 0.95 and 0.70 to 0.94, respectively. The behavior of soil moisture depending on the rainfall and the annual loadings of simulated hydrologic components are rational. From this results, continuous rainfall-runoff model developed in this study can be used to predict the discharge on large basins.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.253-262
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• 1998

본 연구에서는 경부고속철도의 주요 교량형식인 PSC 박스교량을 3차원 뼈대요소를 사용하여 모형화하였으며, 궤도불규칙성의 형상은 지수 스펙트럴 밀도함수를 사용하여 생성시켰다. 경부고속철도차량(K-TGV)중 동력차는 17자유도의 3차원 주행열차로 모형화하였고, 이러한 교량, 궤도불규칙성 및 차량 모형을 이용하여 교량과 차량의 상호작용을 해석할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 동적해석을 위한 교량과 차량의 운동방정식은 Lagrange 방정식을 사용하여 유도하였으며, 운동방정식의 수치해석에는 Newmark-β법을 사용하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 동력차의 주행에 의한 교량의 시간이력곡선을 구하였으며, 궤도불규칙성의 영향을 분석하였다. 또한 도상의 유무에 따른 교량동적거동의 특성과 함께 열하중의 편심의 영향도 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1104-1108
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• 2010

최근 수자원의 효율적인 배분을 위한 수자원관리의 중요성에 대한 인식과 하천의 환경적 기능에 대한 사회적 요구 증대로 수자원 기초조사에 의해 수집되어진 자료의 활용빈도가 다양한 분야에서 증가하고, 높은 신뢰도와 정확도를 요구하고 있다. 개발된 수위-유량 관계식의 신뢰도 검증은 일반적으로 지점별 수위-유량 관계식과 수위자료에 의해 산정된 유하량을 유역의 면적평균 강우량을 이용하여 산정한 유출률과 비교 분석하는 수문학적 방법에 의해 이루어지고 있는 실정이다. 최근에는 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적 기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있음에 따라 본 연구에서는 낙동강수계 임하댐유역을 대상으로 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 적용하여 유출량을 산정하고, K-water에서 수자원 환경기초조사 성과로 개발된 임하댐 상류 영양 수위관측소의 수위-유량 관계 곡선식을 이용하여 산정된 유출량과 비교함으로써 수자원기초조사 성과의 신뢰도를 검증하였다. 분포형 유출모형 적용에 필요한 매개변수 추출을 위해 GIS 기법을 이용하여 DEM, 토지피복도, 토양도에서 $Vflo^{TM}$의 입력인자인 경사도, 흐름방향, 조도계수, 수리전도도, 유효공극률, 토양심도를 추출 산정하였으며, 임하댐 유역의 8개 우량관측소 시우량자료를 이용하여 강우의 공간적인 통계 특성을 잘 반영하는 크리깅(Kriging) 기법에 의한 분포형 강우를 생성하였다. 또한, 본 모형을 통해 검증된 초기함수조건 등의 유역의 특성을 이용한 단기유량예측을 통하여 홍수량 예측 및 수문조사 효율성 향상에 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• Convergence Security Journal
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• v.12 no.3
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• pp.19-26
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• 2012

In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software and tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The log type hazard function applied to distribution was based on finite failure NHPP. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than autonomous errors-detected factor that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a failure data analysis of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and $R^2$(coefficient of determination).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.99-99
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• 2021

본 연구에서는 기상 자료와 적설 특성 자료의 관계를 도출하고, 이와 추계 일기 생성 모형을 활용하여 합성 적설심 시계열을 모의하는 방법에 대하여 제안한다. 추계 일기 생성 모형에서는 적설량을 직접 모의하지 않기 때문에 강수량을 적설량으로 변환해야한다. 이를 위해 도입한 관계식은 다음과 같다. 첫째로 기상청 적설 예보의 적설 유무 판단 기준을 이용하였다. 이 기준에서는 상대습도와 지상기온에 따라 강수의 형태를 비, 눈, 진눈깨비로 구분한다. 둘째로 강수가 적설로 판단되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 수상당량비를 지상기온과 회귀 분석하였다. 선행 연구에 따라 3시간 1 mm 이상 5 mm 이하 강수와 3시간 5 mm 이상 강수 사상에 대하여 나누어 sigmoid형 곡선을 이용하여 회귀 분석하였다. 마지막으로 융설에 의한 적설심 감소량을 지상기온과 복사량의 함수로 표현하였으며, 각 변수의 계수는 입자 군집 최적화 방법을 통하여 보정하였다. 추계 일기 생성 모형으로는 AWE-GEN 모형을 활용하였으며, 시험 자료로 강릉(105) 종관기상관측소의 24년 기간(1982-2005) 자료를 활용하여 합성 적설심 시계열을 생성하였다. 합성 적설심 시계열 모의 과정은 다음과 같다. (1) 추계 일기 생성 모형으로 합성 일기 자료 생성, (2) 강수 발생 시 적설 유무 판단, (3) 적설로 판단 시 수상당량비를 계산하여 신적설심 추정, (4) 기존 적설심에 신적설심을 더하고, 적설심 감소량만큼 감소. 위와 같은 과정으로 200년 길이 합성 적설심 시계열을 모의한 결과 극한 사상을 과소 추정하는 경향이 나타나 추가적인 개선이 필요한 것으로 판단된다.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.13 no.3
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• pp.27-36
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• 2008

This paper presents a comprehensive laboratory study that examines the effects of porosity, water content, density and grain size distribution on the thermal conductivity of soils which were sampled from 16 synoptic stations of Korea. The experimental results clearly demonstrate that porosity and water content are important parameters which strongly affect the thermal conductivity of soils. Soils with lower porosities and higher water contents have higher thermal conductivities. On the contrary, increase of the matrix density slightly increases the thermal conductivity, and grain size distribution hardly affects the thermal conductivity. Dry soils with the same porosity tend to have more scattered values of thermal conductivity than wet soils. Based on the experimental results, a multiple linear regression model and a nonlinear regression model, having two regression variables of porosity and water content, were presented to predict thermal conductivity. Both models show a high accuracy of prediction with $R^2$ values of 0.74 and 0.82, respectively. Thus, it is expected that the suggested empirical models can be used for predicting thermal conductivity of soils by measuring porosity and water content.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.5
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• pp.565-577
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• 1999

The geometric patterns of a stream network in a drainage basin can be viewed as a "fractal" with fractal dimensions. Fractals provide a mathematical framework for treatment of irregular, ostensively complex shapes that show similar patterns or geometric characteristics over a range of scale. GIUH (Geomorphological Instantaneous Unit Hydrograph) is based on the hydrologic response of surface runoff in a catchment basin. This model incorporates geomorphologic parameters of a basin using Horton's order ratios. For an ordered drainage system, the fractal dimensions can be derived from Horton's laws of stream numbers, stream lengths and stream areas. In this paper, a fractal approach, which is leading to representation of a 2-parameter Gamma distribution type GIUH, has been carried out to incorporate the self similarity of the channel networks based on the high correlations between the Horton's order ratios. The shape and scale parameter of the GIUH-Nash model of IUH in terms of Horton's order ratios of a catchment proposed by Rosso(l984J are simplified by applying the fractal dimension of main stream length and channel network of a river basin. basin.