• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.333-335
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• 2010

Global warming gas caused an increase in a direct and indirect problems like the rising sea level, seawater overflowing and a coastal flooding. The loss and damage of the republic of korea are increasing because of the rising sea level. As a result, It is necessary to establish the foundation of the monitoring of the sea level changes for the flooding prevention. A new measurement technique is developed using GPS equipped ship to make up for the spatial-temporal and economical problems by this study. We compared the data using GPS with the value for height of the tide. And we corrected the errors using the more accurate data that we studied. In addition to we studied that the corrected value had statistical significance and similarity compared with the observed value using GPS. The following studies also performed : When the observed value of tide by a tide observatory and by using GPS are applied to sounding ; How the values of the water depth are being, and if the values are similar, whether the observed value of tide using GPS is valid or not.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권5호
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• pp.23-30
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• 2021

In recent years, hazardous flash flooding has caused deaths and damage to infrastructure in Saudi Arabia. In this paper, our aim is to assess patterns and trends in climate means and extremes affecting flash flood hazards and water resources in Saudi Arabia for the purpose to improve risk assessment for forecast capacity. We would like to examine temperature, precipitation climatology and trend magnitudes at surface stations in Saudi Arabia. Based on the assessment climate patterns maps and trends are accurately used to identify synoptic situations and tele-connections associated with flash flood risk. We also study local and regional changes in hydro-meteorological extremes over recent decades through new applications of statistical methods to weather station data and remote sensing based precipitation products; and develop remote sensing based high-resolution precipitation products that can aid to develop flash flood guidance system for the flood-prone areas. A dataset of extreme events has been developed using the multi-decadal station data, the statistical analysis has been performed to identify tele-connection indices, pressure and sea surface temperature patterns most predictive to heavy rainfall. It has been combined with time trends in extreme value occurrence to improve the potential for predicting and rapidly detecting storms. A methodology and algorithms has been developed for providing a well-calibrated precipitation product that can be used in the early warning systems for elevated risk of floods.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.121-121
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• 2020

Varying dominant processes, including Tropical Cyclone (TC) and non-TC rainfall events, have been known to drive the occurrence of precipitation in South Korea. With the changes in the pattern of the Earth's climate due to anthropogenic activities, nonstationarity or changes in the magnitude and frequency of these dominant processes have been separately observed for the past decades and are expected to continue in the coming years. These changes often cause unprecedented hydrologic events such as extreme flooding which pose a greater risk to the society. This study aims to take into account a more reliable future climate condition with two dominant processes. Diverse statistical models including the hidden markov chain, K-nearest neighbor algorithm, and quantile mappings are utilized to mimic future rainfall events based on the recorded historical data with the consideration of the varying effects of TC and non-TC events. The data generated is then utilized to the hydrologic model to conduct a flood frequency analysis. Results in this study emphasize the need to consider the nonstationarity of design rainfalls to fully grasp the degree of future flooding events when designing urban water infrastructures.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.839-850
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• 2018

집중호우에 의한 도시 유역의 침수 피해가 도시화에 따라 증가하는 추세이며, 이에 따라 정확하면서도 신속한 홍수예보 및 침수 예상도 표출이 필요하다. 특정 강우량에 따른 미지의 침수 범위를 예상하는 것은 도시 유역의 홍수에 대한 사전 대비에 매우 중요한 사안이며, 이를 위해 현재 홍수 예보와 관련된 정부기관에서 침수 피해 예상도를 주민들에게 제공하고자 하고 있다. 하지만, 특정 강우에 따른 정확한 침수 범위를 정량화하여 표출하는데 부족함이 있으며, 강우량과 지속시간에 따른 홍수의 크기에 대한 분석을 실시하고 수리학적 연계를 통한 준 실시간 침수범위 표출 방안을 고찰해야할 시기이다. 제시된 물리적 해석기반 자료를 이용하여 강우량-지속시간-침수량 관계곡선(Rainfall-Duration-Flooding quantity relationship curve, RDF)을 제시하고, 자율학습을 수행하는 자기조직화 특징 지도와 연계하여 미지의 침수 지도를 예측하였다. 예측한 침수 지도와 2차원 침수모형을 통한 결과를 비교하여, 제시된 방법론의 타당성을 검토하였다. 연구 결과를 통하여 중규모의 강우량 또는 빈도의 사상에 따른 미지의 침수범위를 제시하는데 용이할 것으로 판단된다. 더욱이 다양한 강우-월류량-홍수 양상을 내포하는 RDF 관계 곡선과 최적 침수예상도 데이터베이스를 구축함으로서 추후에 홍수예보의 기초자료로서 사용될 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.316-320
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• 2008

무선 센서 망에서 소스가 그리드 구조(grid structure)를 생성하는 접근 방법은 이벤트의 이동에 의해 소스가 연속적으로 변하거나 소스가 많아질 경우 심각한 에너지 손실이 일어난다. 반면, 싱크 기반(sink-initiated)의 질의메시지를 사용하는 접근 방법에서는 망의 모든 센서 노드들에게 질의메시지가 플러딩되기 때문에 이벤트를 인식하지 않은 센서 노드들에게도 질의메시지가 플러딩되는 문제가 있다. 또한, 그들 접근 방법들은 싱크를 대신하는 중간자로서 고정 대리자(agent)를 사용하여 싱크에게 정보를 전달하는 방법을 사용하기 때문에 모든 소스에서 발생한 데이타가 항상 해당 대리자를 거치게 되고, 따라서 고정 대리자와 이동 싱크 간의 루트(route)에 혼잡도가 급격히 증가하게 된다. 본 논문에서는 이 문제들을 해결하기 위하여 싱크와 소스의 질의메시지를 관리하여 이벤트가 발생한 소스에서 이동 싱크까지의 루트를 형성하여, 직접 데이타를 전달하는 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 소스와 싱크간의 연결을 위하여 위치정보 기반 라우팅(geographic routing)과 위치정보 관리자를 사용한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안 프로토콜의 에너지 효율성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권5호
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• pp.351-358
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• 2008

DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 프로세서 처리능력, 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 트래픽 폭주 공격의 탐지는 안정적인 서비스의 제공 및 시스템의 운영에 필수요건이다. 전통적인 패킷 수집을 통한 DoS/DDoS의 탐지방법은 공격에 대한 상세한 분석은 가능하나 설치의 확장성 부족, 고가의 고성능 분석시스템의 요구, 신속한 탐지를 보장하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 MIB 정보 갱신 시점 단위로 수집된 SNMP MIB 객체 정보를 바탕으로 Support Vector Data Description(SVDD)을 이용하여 보다 빠르고 정확한 침입탐지와 쉬운 확장성, 저비용탐지 및 정확한 공격유형별 분류를 가능케 하는 새로운 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험을 통하여 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 False Negative Rate(FNR), 공격유형별 분류율 수치 등을 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.771-783
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• 2023

This study aims to compare the performance of each machine learning model for preparing a grid-based disaster risk map related to flooding in Jung-gu, Ulsan, for Typhoon Chaba which occurred in 2016. Dynamic data such as rainfall and river height, and static data such as building, population, and land cover data were used to conduct a risk analysis of flooding disasters. The data were constructed as 10 m-sized grid data based on the national point number, and a sample dataset was constructed using the risk value calculated for each grid as a dependent variable and the value of five influencing factors as an independent variable. The total number of sample datasets is 15,910, and the training, verification, and test datasets are randomly extracted at a 6:2:2 ratio to build a machine-learning model. Machine learning used random forest (RF), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbor (KNN) techniques, and prediction accuracy by the model was found to be excellent in the order of SVM (91.05%), RF (83.08%), and KNN (76.52%). As a result of deriving the priority of influencing factors through the RF model, it was confirmed that rainfall and river water levels greatly influenced the risk.

• Computers and Concrete
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• 제33권4호
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• pp.425-443
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• 2024

Floods are among the most common natural hazards in urban areas. To mitigate the problems caused by flooding, unstructured data such as images and videos collected from closed circuit televisions (CCTVs) or unmanned aerial vehicles (UAVs) have been examined for flood management (FM). Many computer vision (CV) techniques have been widely adopted to analyze imagery data. Although some papers have reviewed recent CV approaches that utilize UAV images or remote sensing data, less effort has been devoted to studies that have focused on CCTV data. In addition, few studies have distinguished between the main research objectives of CV techniques (e.g., flood depth and flooded area) for a comprehensive understanding of the current status and trends of CV applications for each FM research topic. Thus, this paper provides a comprehensive review of the literature that proposes CV techniques for aspects of FM using ground camera (e.g., CCTV) data. Research topics are classified into four categories: flood depth, flood detection, flooded area, and surface water velocity. These application areas are subdivided into three types: urban, river and stream, and experimental. The adopted CV techniques are summarized for each research topic and application area. The primary goal of this review is to provide guidance for researchers who plan to design a CV model for specific purposes such as flood-depth estimation. Researchers should be able to draw on this review to construct an appropriate CV model for any FM purpose.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1183-1192
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• 2020

치수 관련 사업이나 재해대책 수립의 기초 단계인 경제성 평가는 미래에 발생할 가능성이 있는 홍수로 인한 피해액을 예측하는 중요한 과정이지만, 결과를 검증하는데 어려움이 있다. 따라서 정확한 피해액을 예측하기 위해서는 공학적 측면과 경제적 측면을 모두 고려하여야 하므로, 조사·분석의 범위가 매우 넓다. 그러나 미계측유역은 관련 자료의 수집에 제한이 있어 홍수로 인한 경제적 손실규모를 예측하는 데 어려움이 있으며, 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 위성자료 기반의 분포형 유출 및 침수해석 모형을 활용하여 미계측유역인 대동강유역 내 평양시에 대한 침수해석을 수행하였으며, 수집 가능한 사회·경제지표와 침수해석 결과를 종합하여 홍수피해액을 추산하는 방법론을 제시하였다. 분포형 유출해석과 침수해석 모형은 한국건설기술연구원에서 개발한 GRM (Grid based Rainfall-runoff Model)과 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model)를 활용하였으며, 홍수피해액은 간편법과 개선법의 방법론에 수집 가능한 사회·경제지표를 대입하는 형식으로 추산하였다. 연구 결과 미계측유역의 위성자료와 사회·경제지표를 기존의 방법론에 대입한 홍수피해액 추산이 가능하였으며, 추후 자료 수집 기술의 발달로 사용 가능한 자료의 종류와 범위가 넓어지면 자료의 구득이 어려운 타 지역에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.247-256
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• 2008

최근 이상 기후의 영향으로 태풍, 집중호우로 인한 침수 피해 등의 자연재해가 빈번히 발생하고 있다. 수공학 분야에서는 이러한 피해를 줄이기 위해 강우에 따른 유출분석을 위한 유출모형, 유출모형의 매개변수검증 및 지표로 흘러나온 유출량의 흐름을 해석하는 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 대부분의 연구에서 유출모형의 입력 파일을 생성하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 논문에서는 도시정보시스템(UIS)에서 구축된 공간데이터를 기반으로 SWMM(Storm Water Management Model)과 연계하여 시뮬레이션 입력 파일을 자동으로 생성하는 모듈을 개발한다. 제안한 시스템은 UIS 기반의 도시침수 시뮬레이션 모듈과 SWMM 시뮬레이터로 구성되며, 상습침수지역을 대상으로 프로토타입을 구축하였다. 제안한 시스템은 도시침수분석을 위한 유출량을 분석 할 때 데이터 입력 오류 감소 및 시뮬레이션 시간의 단축할 뿐만 아니라 범람 영역을 지도에서 가시화하는데 활용될 수 있다.