• 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 Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.274-274
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• 2022

확률론적 지진해일 재해도 평가(PTHA)는 최근 지진해일에 대한 연구에서는 관심을 많이 받고 있는 주제로 여러 국가에서 연구가 진행되고 있다. 단층매개변수의 민감도 분석은 일본(Goda et al., 2014), 미국(Sepúlveda and Liu, 2016), 뉴질랜드(D. Burbridge et al., 2015) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 민감도 분석은 PTHA를 진행하기 위한 선행 과정으로 파향선 추적을 통한 대상지 설정 및 연구 대상 단층을 선정한 후 로직트리를 만들기 위해 각 단층 매개변수의 범위와 단위 폭을 제시한다. 해당 연구는 세 가지 단층 매개변수에 대한 지진해일 초기파와 파고에 대한 민감도 분석을 실행했다. 주향각은 초기파와 지진해일고에 대해서 임의의 변동을 보이지만 변동 폭은 다른 두 매개변수들과 비교하여 가장 크다. 경사각과 슬립각은 단층의 수직 움직임을 변화시키며 이를 통해 초기파의 변동을 예측할 수 있다. 초기파의 변동과 모양을 분석함으로써 수치 계산이 가설과 유사한 결과를 보임을 확인하였다. 경사각과 슬립각에 의한 지진해일고의 변화는 최저 지진해일고가 초기파의 총 에너지와 연관된다는 결론에 이른다. 지진해일 재해도는 해안지역에 도달하는 최종 파고와 관련이 있으므로 각 매개변수의 단위 폭은 지진해일고의 결과를 통해 선정되었다. 민감도 분석은 제시한 주향각, 경사각, 슬립각의 단위 폭을 이용하여 로직트리의 분기 수를 감소시켜 수치 계산 시간을 줄임으로써 PTHA의 효율성을 증대시킨다.

• Journal of Environmental Policy
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• v.10 no.1
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• pp.71-91
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• 2011

The purpose of this paper is to estimate the environmental performance of 29 Chinese provinces by adopting the advanced measurements, integrated pollution intensity index, IPI, which can be computed using Data Envelopment Analysis(DEA) techniques. This index has the advantage of accounting for multiple resources used, good outputs produced and pollutants emitted simultaneously. The result obtained using the methodology shows the obvious evidence that provinces located around eastern area of China take relatively low levels and these phenomenons have been clearly observed throughout the sample period 1998~2007. The estimated index can be interpreted that the environmental burden in China has been steadily decreased as economic growth. This paper also tries to figure out the relationship among IPI, income levels, economic structures, the level of environmental regulations and FDI inflow. The estimated relationship between IPI and income per capita predicts improving environmental performance with increasing income levels. This explains the improvement in IPI which is simultaneously observed with income increases. According to the 'pollution haven hypothesis', many researches have been concerned the possibility that a large amount of foreign capital has been invested in China to avoid the strict environmental standards in advanced countries. However, the estimated coefficients in all model specifications take negative sign with IPI and highly statistical significant. This is a indication that there are positive impacts of foreign investments on IPI by adopting clean and high technologies from advanced countries.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.434-434
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• 2022

인간과 인간활동은 물환경시스템의 외생변수가 아닌 내생변수(endogenous variable)이기에, 향후의 물환경관리는 인간과 물환경의 공진화(coevolution)에 대한 이해가 필요하다. 인간과 물환경의 공진화는 인간활동에 따른 정책의 변화, 자연재해, 그리고 결과적 현상으로서의 수질 변화 등과 같은 사회시스템과 수문(또는 물환경)시스템의 상호작용으로 발생한다. 수질과 대중의 물환경에 대한 인식 변화는 각각 물환경시스템과 사회시스템의 변화과정을 대변하는 주요 요인 중 하나이다. 따라서 인간과 물환경의 공진화를 이해하기 위하여 수질과 인식 변화에 대한 해석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수질측정망 자료를 활용하여 한강유역 주요지점에 대한 수질인자(BOD, COD, T-N, T-P 등)의 변화를 분석(1997~2020년)하고, 신문기사를 활용하여 물환경에 대한 대중의 장기적인 인식 변화(1960~2020년)를 해석하였다. 또한, 지난 61년 동안(1960~2020년) 수질과 대중의 인식 변화, 그리고 주요 물환경 정책 변화가 어떤 상호작용을 통해 공진화해 왔는지 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2000.11a
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• pp.64-68
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• 2000

장기간 관측된 지하수위 자료를 시계열분석 중의 하나인 전이함수 모형(Transfer Function - Noise model)을 이용하여 분석하였다. 일반적으로 전이함수 모형은 입력 변수와 출력변수와의 관계가 선형적일 때 적용이 가능하며, 자료가 시간에 대해 연속적으로 존재해야 하는 제한이 있다. 강수량과 지하수위의 변동은 비선형적인 관계를 가지고 있어 이러한 전이함수 모형을 직접 적용하는데는 어려움이 있다. 이러한 비선형성의 정도를 감소시키기 위해 물리모형(HYDRUS)을 이용하여 침투량을 계산하고 이를 입력변수로 사용하여 전이함수 모형을 적용하였다. 침투량을 입력변수로 모형을 추정하였을 때, 강수량을 직접 입력자료로 사용했을 경우보다 ME(mean error), RMSE(root-mean-squre error), MAE(mean absolute error)에서 상대적으로 작은 값을 보여주고 있다. TFN 모형의 모수를 추정하기 위해서 Kalman 필터 알고리즘과 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였다. Kalman 필터 알고리즘을 이용하여 불규칙한 관측주기를 갖는 시계열이나 결측값이 있는 시계열에 대해서도 전이함수 모형을 구하였으며, 이를 통해 결측값에 대한 추정이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.354-354
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• 2022

딥러닝(Deep Learning)은 일반적으로 인공신경망(Artificial Neural Network) 를 의미하는데, 이에 따른 결과는 데이터의 양, 변수, 학습모델의 학습횟수, 은닉층(Hidden Layer)의 개수 등 여러 요소로 인해 결정된다. 본 연구에서는 물리적 장기유출 모형인 SWAT의 결과를 참값으로 LSTM모형의 매개변수인 은닉층 갯수와 학습횟수등의 시나리오를 바탕으로 검보정을 수행하였으며, 최적의 목적함수를 갖는 매개변수를 도출하였다. 이를 이용하여 유량지속곡선을 도출한결과를 SWAT의 결과와 비교해본 결과 매우 높은 상관성을 도출하였으며 이를 통해 수자원분야에서 인공신경망의 활용 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.294-299
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• 2007

수중 센서 네트워크에서는 물 속이라는 환경적 특성으로 인해 네트워크 구성에 있어서 많은 어려움이 있다. 무엇보다도 배터리를 지속적으로 공급받거나 충전시킬 수 없기 때문에 배터리 고갈로 인한 센서노드의 손실이 발생하고 이는 전체 센서 네트워크 연결을 방해하는 요소로 작용하게 된다. 따라서 본 논문에서는 지역적으로 소스 라우팅 기법을 적용하여 에너지 소비를 줄이는 라우팅 기법을 제안하였다. 먼저 수중 통신에 사용되는 음파와 에너지와의 관계식을 유도한 뒤에 에너지 소비에 중요하게 작용하는 변수들을 이끌어 냈다. 깊은 바다에 설치된 센서 네트워크에서는 깊이에 따른 환경 변수들의 값이 달라질 수 있기 때문에 링크 메트릭에 영향을 줄 수 있음을 확인했고 이를 바탕으로 에너지 소비에 미치는 환경변수들의 영향도와 제안된 라우팅 기법이 에너지 소비에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2003.06a
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• pp.121-126
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• 2003

본 논문은 시뮬레이터 각 계통 모델을 개발하고, 개발된 각 모델링 실행파일을 실시간으로 실행하며, 각 계통 모델의 건전성 시험을 용이하게 수행하기 위해 개발중인 시뮬레이션 환경을 소개하는 것을 목적으로 하고 있다. 개발중인 시뮬레이션 환경은 울진 표준형원전 시뮬레이터의 전 계통을 모델로 하고 있으며, 현재 각 계통 변수 데이터베이스 제어프로그램, 멈춤/실행 (Freeze/Run), 운전상태의 저장 (Snapshot), 임의의 변수에 대한 동적인 변수값 도시 (Display), 각 계통 실행파일들의 실시간 제어, 3차원 실시간 형상화 툴 등 여러 기능이 있으며, 영광1호기 최적운전분석기 등의 시스템에 이미 활용중이다. 본 시스템의 구축으로 모든 시뮬레이션 모델 및 각종 코드의 실시간 실행/빠른실행/느린실행 등의 개별 운전모드 시간조정도 가능해져 시뮬레이터 모델 이외에도 기존의 사용 프로그램의 통합등 다양한 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.589-591
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• 2004

VLSI 설계 생산성의 향상을 위하여 여러 대학 및 연구소, 기업체들은 다양한 종류의 CAD 툴을 사용하고 있다 각 단체에서 CAD 툴을 사용하기 위해서는 CAD 툴을 설치한 후. 사용자가 직접 라이센스 파일의 위치를 환경변수에 설정하거나, 라이센스 서비스 데몬이 실행되어 있는 컴퓨터의 포트번호와 서버의 이름을 관리자에게 요청하여 환경변수를 직접 설정해주어야 하는 번거로움이 발생한다. 또한, 라이센스의 관리 및 어떤 CAD 툴이 사용 가능한지 확인이 어렵다 본 논문에서는 네트워크 상의 라이센스 서버로부터 vlf요한 라이센스 정보를 찾고, 환경변수를 설정하는 라이센스 처리과정을 보다 효율적으로 하기 위해, 네트워크 상의 서비스 발견과 이용을 쉴게 해주는 Jini를 사용하여 라이센스를 공유하는 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.112-112
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• 2016

여름철 국지성 집중호우 및 태풍으로 인한 피해가 빈번하게 발생하고 있으며, 산지가 많은 국내에서는 산지지역 뿐만 아니라 도심지에서의 토석류 피해 또한 급증하고 있다. 2011년 집중호우로 인해 서울시 서초구에 위치한 우면산에서 동시 다발적으로 많은 토석류가 발생하였고 이로 인해 많은 인명과 재산피해가 발생하였다. 규모면에서 보다 큰 토석류가 이전에 강원지역 등에서 발생하였음에도 불구하고 우면산 산사태가 사회적 관심을 일으킨 것은 서울 도심지에서 발생하였기 때문이다. 이러한 토석류로 인한 피해를 줄이기 위해서는 토석류를 유발시키는 강우의 해석이 먼저 선행되어야 하며, 토사유출모의 결과의 확산면적의 정확성이 중요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 도심권(서초구 우면산) / 비도심권(춘천 마적산)을 대상지역으로 선정하였으며, 분포형 강우-유출모형인 S-RAT을 이용하여 빈도별(30년, 50년, 100년, 200년, PMP) 토석류 유발 강우를 산정하고, 토석류 2차원 수치모형인 RAMMS를 이용하여 정량지수(Quantitative index)분석을 통해 최적의 매개변수를 산정하였다.