• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.340-340
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• 2021

가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.272-272
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• 2023

기후변화로 인해 많은 경우 강수량은 증가할 것으로 전망되지만 시공간적 편차 또한 커짐으로써 가뭄 위험은 증가할 것으로 예상된다. 가뭄 위험도 평가는 강수량, 유출량 등 수문자료로부터 추출한 가뭄변량의 빈도해석을 통해 이루어질 수 있다. 빈도해석의 대상이 되는 수문변량의 통계적 속성이 일정하게 유지되는 정상성의 가정은 기존 빈도해석 방법의 핵심이 되지만, 최근 기후변화로 인한 수문변량의 통계적 특성 변화가 발생할 것으로 예상되기 때문에 이러한 비정상성의 특성을 빈도해석 시 고려할 필요가 있다. 자료의 비정상성을 평가하는데 짧은 기록을 갖는 자료로부터 변화 추세를 신뢰성 있게 평가하는 것은 어려움이 크다. 이러한 점에서 지점자료를 통합적으로 활용할 수 있는 지역빈도해석 절차 도입을 통해 해석 결과에 신뢰성을 확보하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 유역단위에서 가뭄의 지속기간과 심도 사이의 상호의존성을 고려하기 위해 이변량 Copula 함수 기반 가뭄 지역빈도해석을 도입했으며, 두 가뭄변량의 주변확률분포의 매개변수는 시간에 따른 함수로 가정하였다. 모형의 모든 매개변수는 계층적 Bayesian 모형을 통해 동시에 추정하였다. 최종적으로 주어진 가뭄빈도에 해당하는 시간에 따라 변화하는 가뭄 위험을 평가하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2009.08a
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• pp.107-112
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• 2009

본 논문의 목적은 초등학생들의 커뮤니티 프로그램 사용 빈도가 인터넷 중독에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 본 논문은 초등학교 5, 6학년 학생들을 대상으로 각종 커뮤니티 프로그램의 사용 빈도를 조사하고 그 결과에 따라 커뮤니티 프로그램 사용 빈도가 비교적 적은 집단과 사용 빈도가 많은 집단을 나누어 정보통신윤리 의식 및 인터넷 중독 진단에 많이 사용되는 K-척도를 활용하여 진단을 시행한 후 결과를 분석하였다. 연구 결과, 커뮤니티 프로그램 사용 빈도가 많을 수 록 인터넷 중독 위험성이 큰 것으로 나타났다. 또래집단과의 원활한 커뮤니케이션과 정보 공유 등에 좋은 영향을 미치는 커뮤니티 프로그램이지만 적지 않은 시간을 할애하고 집중함으로써 인터넷 중독의 위험에 빠질 수 있음을 알고 이에 대한 대책을 마련해야 할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.24 no.12
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• pp.47-52
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• 2023

In order to efficiently maintain heat pipes operated by district heating operators, the facility history and damage history data built by the operator are used to identify key independent variables that are related to the occurrence of damage. Afterwards, the correlation with the frequency of damage was analyzed, and a basic model for estimating the frequency of damage was derived. Considering the correlation with the estimation model based on the use time currently being used by domestic and foreign district heating operators, a simple regression analysis basic model was presented as the independent variable with the highest correlation between continuous variables such as the use time, pipe diameter, burial depth, and insulation level of monitoring system, and the frequency of damage. The remaining independent variables were reflected as factors that modify and supplement the basic model. As a result of the analysis, as in previous research cases, it was confirmed that the analysis model between use time and frequency of damage had the highest correlation between the two variables and could be used as a basic model. Pipe diameter, burial depth, and insulation level of monitoring system information have also been confirmed to have a correlation with the frequency of damage, so they can be used as factors to supplement the basic model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.512-512
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• 2022

국내 수자원 시스템은 이수 관련 기준과 이를 평가할 수 있는 지표 및 방법, 지침이 미흡한 실정으로 관련 시설물의 안정성과 형평성에 대한 문제가 제기되어 왔다. 농업용 저수지의 경우 한발 시 관개용수를 공급할 수 있는 내한능력, 기존 설계기준에 의한 물수지법에 따른 저수지의 설계한발빈도를 대체 사용하여 이수안전도를 산정하고 있으며, 설계한발빈도인 10년 한발빈도는 10년에 1회 정도의 갈수를 기준으로 한다. 농업용 저수지의 축조년도는 1940-1970년대로 약 86%가 축조된 지 50년 이상 경과하였고, 대부분 설계 한발빈도가 10년 이하로 축조되었으나 최근 발생하고 있는 기후변화, 용수관리 환경 변화, 수요량의 변화, 설계한발빈도 변화 등으로 현시점의 이수안전도 파악이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획에서 준용하고 있는 신뢰도 관련 이수안전도 기준인 이수안전율과 공급신뢰율을 활용하여 농업용 저수지의 이수안전도를 산정하고 기존 농업용 저수지의 이수안전도 기준인 10년 한발빈도와 비교함으로써, 농업용 저수지 이수안전도 산정기준의 적정성을 평가하고자 한다. 신뢰도 기준은 장기간 계획기간 동안 저수지의 용수부족이 얼마나 발생하는가에 대한 평가 방법으로 이수안전율은 최대 부족량과 수요량으로 산정가능한 양적기준 신뢰도이며, 공급신뢰율은 물공급부족기간으로 산정가능한 시간기준 신뢰도이다. 신뢰도 기준에 의한 방법은 저수지 모의 운영을 통한 물수지 분석을 실시하여 산정이 가능하며, 물수지 분석을 위해 한국농어촌공사에서 개발한 수리수문설계시스템 (K-HAS, Hydraulics & Hydrology Analysis System)을 사용하였다. 본 연구의 결과는 농업용 저수지의 이수관리 계획 수립 및 내한능력 평가 등 국가수자원정책의 지표로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.356-356
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• 2017

최근 국토교통부 홍수통제소에서는 가뭄대응을 위해 1, 3개월 갈수예보를 시범적으로 운영하고 있다. 국가재난 위기경보단계(관심, 주의, 경계, 심각)에 따라 분류된 기준유량과 예측유량의 비교를 통해 갈수상황을 판단하며, 그 중 기준유량은 일본의 정상유량 산정 기법에 의해 계산된다. 그러나 우기 건기에 따라 상이한 유입량 및 물 사용량이 정상유량 산정에 고려되지 않았고, 각 위기단계별 물 부족상황이 재현되지 못하였다. 또한, 하천유량 부족은 가뭄과 관계가 밀접함에도 불구하고, 가뭄상황과의 연계분석이 이뤄지지 않았다. 본 연구에서는 갈수빈도와 정상유량산정 모델을 이용하여 기준유량을 재설정하고 가뭄상황을 분석하였다. 대상유역은 영산강유역으로 선정하였고, 보고된 하천수사용허가량, 댐 용수 공급량 및 10년 이상 장기간 관측된 관측소별 일 유량자료를 활용하였다. 일 관측유량을 7일 이동평균으로 변환한 후, 유황분석을 통해 $Q_{90}$을 산정하였으며, 빈도별 $Q_{90}$을 계산하였다. 정상유량 산정 모델에서 입력 자료(자연유량, 댐 공급량 및 하천수 허가량)에 가중치를 두어 양을 조절하고 각 빈도에 맞는 관개기 및 비관개기 기준유량을 산정 하였다. 가뭄지수로는 국내 활용성이 높은 Standardized Precipitaion Index (SPI) 및 Standardized Runoff Index (SRI)를 선정하였고, 이를 지속기간 1, 3, 6, 12개월에 따라 일별로 계산하였다. 7일 평균 관측유량이 기준유량 이하일 때, 이시점을 전 후로 가뭄지수의 시공간적 특성과 가뭄의 지속기간 및 심도를 분석하여 가뭄상황을 제시하였다. 본 연구의 결과는 갈수예보 시 하천유량 부족에 따른 물수지 및 가뭄상황에 대한 직관적인 판단과 갈수기 효율적인 하천수 조정 협의에 기여할 것으로 본다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.6
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• pp.799-808
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• 2021

The frequency of KPAS alerts is causing the behavior of blocking KPAS alerts. It is necessary to control the frequency of KPAS alerts to prevent this behavior. This study analyzed the effect of problematic frequency types on the adjustment expectation of KPAS alerts. Three types of problematic frequency were selected: dailiness, other areas, similarity. An online survey with 1,212 participants was analyzed, with the following result. The three types of problematic frequency positively influenced the adjustment expectation of KPAS alerts. It turned out that the unique contribution of individual variables was found in the order of similarity, other areas, and dailiness. These results are meaningful in that they can be used as basic data for the improvement of the frequency of KPAS alerts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1980.08a
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• pp.15-22
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• 1980

본 연구는 도시하천 및 하수도 개수계획상에 필요한 계획강우량 설정방법을 지역빈도해석으로 논하였다. 즉 장기간 일우량치를 보유하고 있는 지점에 대하여 전국을 지형인자와 수문학적 인자를 고려하여 4개의 권역으로 구분하고, 각권역별 24시간 확률강우량치와 장·단기간(18,12,6,4,2,1시간) 확률강우량치와의 상관해석을 실시하여 회귀직선식을 개발 제시하고 그 실용화를 위해 도시하였다. 또한 지역빈도해석에 의한 결과와 기왕의 식과를 비교검토하여 본 연구결과의 활용을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.330-330
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• 2017

최근 우리나라 주변에 잦은 지진으로 인한 재해위험도 증가 우려가 커지고 있다. 국내 외에서 지진해일 위험도 평가는 시나리오를 기준으로 수치해석을 수행하고 이들 결과를 활용하는 절차로 수행된다. 그러나 위험도 평가는 하중조건 즉, 지진해일을 발생시키는 지진의 발생빈도 및 크기를 종합적으로 고려한 확률 계산이 우선적으로 요구되나, 기존 분석 절차에서는 고려가 되지 않거나 상대적으로 간략화 되어 진행되고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 과거 우리나라 주변에 지진 및 지진해일 자료, 수치해석 모형 결과를 활용하여, 지진의 규모와 발생빈도를 종합적으로 고려할 수 있는 지진해일 위험도 평가 방법을 수립하고자 한다. 본 연구에서는 첫째, 지진 위험도 평가를 위해서 Poisson-Pareto 분포를 이용하였다. 둘째, 지진발생 위치 및 크기를 고려한 지진해일 위험도 평가 모형을 개발하였다. 셋째, 지진발생 위험도 및 지진해일 위험도를 통합한 해석 모형을 개발하고자 하며, 본 연구애서 제시하는 모든 해석 절차는 매개변수의 불확실성을 고려할 수 있도록 Bayesian 해석기법을 도입하여 진행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.248-251
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• 2020

전 반도체 제조 및 검사 공정 과정을 자동화하는 스마트 팩토리의 실현에 있어 제품 검수를 위한 검사 장비는 필수적이다. 하지만 딥 러닝 모델 학습을 위한 데이터 처리 과정에서 엔지니어가 전체 웨이퍼 영상에 대하여 결함 항목 라벨을 매칭하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 소량의 라벨 (labeled) 데이터와 나머지 라벨이 없는 (unlabeled) 데이터를 적절히 활용해야 한다. 또한, 웨이퍼 영상에서 결함이 발생하는 빈도가 결함 종류별로 크게 차이가 나기 때문에 빈도가 적은 (minor) 결함은 잡음처럼 취급되어 올바른 분류가 되지 않는다. 본 논문에서는 소량의 라벨 데이터와 대량의 라벨이 없는 데이터를 동시에 활용하면서 결함 사이의 발생 빈도 불균등 문제를 해결하는 점진적 데이터 평준화 (progressive pseudo-labeling balancer)를 제안한다. 점진적 데이터 평준화를 이용해 분류 네트워크를 학습시키는 경우, 기존의 테스트 정확도인 71.19%에서 6.07%-p 상승한 77.26%로 약 40%의 라벨 데이터가 추가된 것과 같은 성능을 보였다.