• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.95-95
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• 2023

Common hydrological problems of developing countries include poor data management, insufficient measuring devices and ungauged watersheds, leading to small or unreliable data availability. This has greatly affected the adoption of artificial intelligence techniques for flood risk mitigation and damage control in several developing countries. While climate datasets have recorded resounding applications, but they exhibit more uncertainties than ground-based measurements. To encourage AI adoption in developing countries with small ground-based dataset, we propose data augmentation for regression tasks and compare performance evaluation of different AI models with and without data augmentation. More focus is placed on simple models that offer lesser computational cost and higher accuracy than deeper models that train longer and consume computer resources, which may be insufficient in developing countries. To implement this approach, we modelled and predicted streamflow data of the Asa River Watershed located in Ilorin, Kwara State Nigeria. Results revealed that adequate hyperparameter tuning and proper model selection improve streamflow prediction on small water dataset. This approach can be implemented in data-scarce regions to ensure timely flood intervention and early warning systems are adopted in developing countries.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.276-283
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• 2018

기후변화 등으로 해안 침수 등의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 해양을 지속적으로 모니터링하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 해수면의 변화를 모니터링하고 위험한 상황을 경보하는 해양모니터링 시스템에 적용할 수 있는 조위 예측 모델을 제안한다. 기존의 조위 예측 모델은 장기적인 예보를 위한 것으로 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요하기 때문에 실시간 시스템에는 적절하지 않다. 반면, 제안하는 알고리즘은 조위 센서에 의해 측정된 데이터를 이용하여 실시간으로 조위를 예측하는 방법으로 간단하지만 정확하게 한 시간 또는 두 시간의 비교적 짧은 시간 후의 조위를 예측한다. 제안하는 방법은 조석의 조화분석을 위해 칼만필터 알고리즘을 사용하고 추가적인 오류 보정을 위해 이중 지수 평활법을 사용한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 간단하지만 정확하게 조위를 예측하는 것을 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.347-356
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• 2001

장래 $C0_2$의 증가에 따른 지구 기온의 상승은 그 정도의 차이는 있으나 불가피한 것으로 예측되고 있으며, 강수량의 경우는 대기대순환모형(General Circulation Model, GeM)의 종류에 따라 감소에서 증가까지 다양한 결과를 보이고 있다. 특히, 강수량의 변화는 평균적인 개념의 연평균, 계절평균이나 월 평균도 중요하지만 국가적인 재해와 관련된 홍수나 가뭄의 발생도 중요한 관심사항이 된다. 홍수나 가뭄의 발생변화를 적절히 예측하기 위해서는 기술적인 측면에서 대 기대순환모형의 결괴를 중규모 또는 소규모 대기모형에 연계히여 한반도를 중섬으로 해석하는 것이 필요하며, 궁극적으로는 수문 모형과의 연계를 통한 지변과 대기의 상호작용에 대한 고려가 이루어져야 한다. 그러나, 국내의 경우 아직까지 대기-수문 모형의 적용이 미미한 설정이다. 본 연구에서는 Kavvas 등 (1995)이 지표면 과정과 중규모 대기모형을 접합하여 개발한 국지규모 수분대기모형인 IRSHAM96 모형(Integrated Regional Scale Hydrologic/Atmospheric M Model)을 이용하여 지구온난화에 따른 한반도 기온의 변화를 분석하였다. 이를 통해 $C0_2$ 배증에 따라 한반도의 기온은 연평균 $2.5^{\circ}C$ 정도의 상숭승이 예측되었으며, 2월과 11월의 기온은 각각 $4.5^{\circ}C$와 $5.5^{\circ}C$의 높은 상승이 예상되어 겨울이라는 계절이 짧아질 수 있을 것으로 분석되었다. 이와 같은 계절적인 변화로 인해 한반도 생태계에 커다란 변화가 초래될 가능성이 높아질 수 있으며, 다른 계절의 기온도 상대적으로 높아질 것을 감안한다면 생태계에 커다란 재양일 수 있을 것이다. 또한 겨울철의 상대적으로 높은 기온 상승은 수자원의 특성에도 커다란 변화가 생길 수 있음을 시사하고 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.77-84
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• 2023

산림 화재는 현대의 급격한 기후 변화에 따른 대표적인 자연 재해이다. 화재로 인한 산림 훼손으로 산림 조성이 미비한 시점에 겨울철 해빙기와 폭우 등으로 산사태가 발생하는 이차적인 피해가 발생한다. 대부분 국가에서는 산림 관리를 위해 CCTV 중심의 모니터링 시스템으로 제한적인 면적만 관리하고 있다. 산사태 징후를 예측하기 위해 사전에 3차원 공간 좌표를 포함하고 있는 마커를 위험지역의 경사면에 장착한 후, 주기적인 드론 촬영으로 3차원 맵핑 및 안식각을 검출한다. 이를 위해서 마커의 인식범위 및 화각을 정의하고, 산사태 징후를 사전에 예측하는 방법을 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권1호
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• pp.16-29
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• 2016

우리나라 농경지 중 논은 약55%로 가장 많은 면적을 차지하고 있으며, 논에 서식하는 생물 중 논 환경변화에 민감하고 일정한 방향의 반응을 보이는 생물종은 생물지표로 활용할 수 있다. 생물계절 및 서식범위 등 생물지표를 이용한 분석은 기후변화의 영향을 직관적이고 정량적으로 판단할 수 있는 수단으로 평가된다. 따라서 논에 서식하는 수서생물의 온도변화에 따른 생물반응 연구는 논 생태계의 생물다양성 보전을 위한 계획 수립과 기후변화 감시를 위한 기초자료로서 활용된다. 본 연구에서는 생물계절을 관측하기 위하여 일 단위 관측이 가능한 무인관측시스템을 구축하였다. 무인관측시스템은 유인부, 촬영부, 전원공급부로 구성되며 위도를 고려하여 해남, 부안, 당진, 철원에 설치하였다. 관측자료를 분석한 결과 철원을 제외한 세 지역에서 잔물땡땡이(Hydrochara affinis)와 애물땡땡이(Sternolophus rufipes)의 개체 수를 계측할 수 있었다. 계측 값을 바탕으로 비행시기의 유효적산온도를 판별하였으며 KMA 기후변화 시나리오를 이용하여 2020년대, 2050년대, 2080년대 평년의 비행시기의 변화를 예측하여 비교하였다. 그 결과 2020년대에 비하여 2080년대는 비행시작시기가 15일 이상 앞당겨졌으며 최대 비행시기가 22일, 최종 비행시기가 27일 이상 빨라지는 것으로 나타났다. 서식 위치에 따라서는 내륙보다 해안, 도심보다 도외지, 평야보다 곡간지 논의 비행시기 변화가 뚜렷하였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 잔물땡땡이와 애물땡땡이를 기후변화 지표종으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제31권5호
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• pp.563-576
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• 2021

The performance of East Asian summer monsoon is assessed for GC2 and GC3.1, which are climate change models of the current and next climate prediction system in the Korea Meteorological Administration (KMA), GloSea5 and GloSea6. The most pronounced characteristics of GC models are strong monsoon trough and the weakening of the Western North Pacific Subtropical High (WNPSH). These are related to the weakening of the southwesterly wind and resulting weak monsoon band toward the Korean Peninsula. The GC3.1 is known to have improved the model configuration version compared to GC2, such as cloud physics and ocean parameters. We can confirm that the overall improvements of GC3.1 against GC2, especially in pressure, 850 hPa wind fields, and vertical wind shear. Also, the precipitation band stagnant in the south of 30°N in late spring is improved, therefore the biases of rainy onset and withdrawal on the Korean Peninsula are reduced by 2~4 pentad. We also investigate the impact of initialization in comparison with GloSea5 hindcast. Compared with GCs, hindcast results show better simulation within 1 month lead time, especially in pressure and 850 hPa wind fields, which can be expected to the improvement of WNPSH. Therefore, it is expected that the simulation performance of WNPSH will be improved in the result of applying the initialization of GloSea6.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.101-106
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• 2013

This paper proposes the new high precision monitoring sensor for the Marine Installation. Among variety of sensor network systems, wireless information transmission through the marine is one of the enabling technologies for the development of future marine-observation systems and sensor networks. Applications of marine monitoring range from oil industry to aquaculture, and include instrument monitoring, pollution control, climate recording, prediction of natural disturbances. For these marine applications to be available, however, the provision of precise location information using monitoring sensor is essential. In this paper, the dynamic characteristics for obtaining the location information of monitoring sensor is analyzed. The theoretical and experimental studies have been carried out. The presented results from the above investigation show considerably excellent performance for the Monitoring for the Marine Installation.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.523-529
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• 2020

Future information and communication technology (ICT) is constantly evolving and converging in diverse fields depending on the wireless environment, and the trend is being further developed to increase the speed of wireless networks. Future ICT is needed in many areas such as active senior & solo-economy, hyper-connected society, intelligent machine, industrial boundary collapse, secured self, and the sharing economy. However, a lot of research is needed to solve problems such as machine learning, security, prediction, unmanned technology, etc. Therefore, this paper describes some technologies developed in the areas of blockchain, fault diagnosis, security, agricultural ICT, cloud, life safety and care, and climate monitoring in order to provide insights into the future paradigm.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.700-706
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• 2009

Bridges are vital components of any road network which demand crucial and timely decision-making for Maintenance, Repair and Rehabilitation (MR&R) activities. Bridge Management Systems (BMSs) as a decision support system (DSS), have been developed since the early 1990's to assist in the management of a large bridge network. Historical condition ratings obtained from biennial bridge inspections are major resources for predicting future bridge deteriorations via BMSs. Available historical condition ratings in most bridge agencies, however, are very limited, and thus posing a major barrier for obtaining reliable future structural performances. To alleviate this problem, the verified Backward Prediction Model (BPM) technique has been developed to help generate missing historical condition ratings. This is achieved through establishing the correlation between known condition ratings and such non-bridge factors as climate and environmental conditions, traffic volumes and population growth. Such correlations can then be used to obtain the bridge condition ratings of the missing years. With the help of these generated datasets, the currently available bridge deterioration model can be utilized to more reliably forecast future bridge conditions. In this paper, the prediction accuracy based on 4 and 9 BPM-generated historical condition ratings as input data are compared, using deterministic and stochastic bridge deterioration models. The comparison outcomes indicate that the prediction error decreases as more historical condition ratings obtained. This implies that the BPM can be utilised to generate unavailable historical data, which is crucial for bridge deterioration models to achieve more accurate prediction results. Nevertheless, there are considerable limitations in the existing bridge deterioration models. Thus, further research is essential to improve the prediction accuracy of bridge deterioration models.

• 한국습지학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-37
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• 2022

기후변화는 예측할 수 없는 변동성이 매우 커지고 있다. 이로인해 생태계, 인류의 생활, 수문학적 순환 등 다양한 시스템에 변화를 가져오고 있다. 특히 최근 예측할 수 없는 기후변화로 인해 극한가뭄 및 집중호우가 자주 발생하며 그로 인해 1차적 재해가 아닌 침수, 퇴사로 인한 수질오염을 유발하는 복합적인 수자원재해가 발생하고 있다. 유역모델로 SWAT를 이용하여 장래 유출량 및 오염부하량을 분석하고 기후시나리오는 기상청 표준 시나리오(HadGEM3-RA)의 RCP4.5 기후시나리오를 정상성 분위사상법을 적용하여 분석하였다. 기후시나리오와 유역모델의 연계모의로 유출량 및 오염부하량 분석을 수행하였고 연계모형의 적용 및 검증과 기후변화에 따른 미래 수질 변화 분석 결과를 최종적으로 제시하였다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 기후변화 시나리오를 모의하여 저수지 수질모형인 W2모델을 통한 댐 저수지의 변화와 인공신경망에서의 수온과 탁도의 결과를 비교하였다. 본 연구의 결과로 신경망모형의 장점인 비선형성 및 간편성을 기후변화를 적용한 합천댐 저수지에서의 수온과 탁도 예측에 적용 가능성을 제시하고자 한다.