• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.343-348
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• 2008

본 논문의 연구목적은 첫째, 정보기술서비스관리 관점에서의 인시던트(incident)의 개념을 체계적으로 도출하는 것이다. 둘째, K기관 정보시스템의 인시던트 관리 프로세스에 대해서 GPM(Goodus Project Method)을 실증적으로 적용하는 것이다. 셋째, GPM의 적용 효과를 분석, 설계, 구현 단계 별로 파악하는 것이다. 본 연구에서는 (주)Goodus에서 ISO 20000에 기반을 두고 개발한 GPM을 인시던트 관리 프로세스의 분석, 설계, 구축 단계에 적용했다. 첫째, 분석단계에서는 설문지와 인터뷰에 의한 Gap 분석을 해서, 인시던트 관리 프로세스의 활동단계 별로 필수적인 과업(task)의 존재 유무를 파악했다. 둘째, 설계단계에서는 Gap 분석 결과를 토대로 논리 프로세스 맵을 작성했고, 활동 별로 세분화 된 과업의 필드를 정의했다. 셋째, 구축단계에서는 인시던트 관리 프로세스의 목적과 범위, 역할과 책임, 활동과 과업을 기반으로 인시던트의 측정과 평가 시스템을 구축했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.140-140
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.111-111
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• 2018

본 연구의 목적은 조건부 합성 기법(Conditional Merging, CM) 기법을 활용하여 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성 자료를 보정하고, 이를 격자기반 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)에 적용하여 보정된 자료의 효율성을 검토하는데 있다. 모형의 유출 해석은 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 하였으며, 2016년 10월에 발생한 태풍 차바에 대하여 GPM 자료와 CM 기법을 적용한 GPM 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 강우자료의 보정은 유역 내 위치한 21개 지점의 지상강우자료를 활용하였으며, 각각의 위성강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였다. 유출 결과는 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 유출용적지수(Volume conservation index, VCI)를 이용하여 산정하였다. 지상강우자료와 CM 기법을 통해 보정한 강우자료는 대기의 많은 영향을 받는 위성자료의 특성을 보정하여 공간유출 및 첨두유출을 합리적으로 재현할 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.2
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• pp.131-140
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• 2018

Precipitation is a key variable to enhance the understanding of water cycle system and secure and manage the water resources efficiently. In this study, we evaluated the feasibility of GPM precipitation datasets through comparison with the 92 ASOS sites in South Korea during 2015. Additionally, three merging techniques (i.e., Geographical Differential Analysis, Geographical Ratio Analysis, Conditional Merging) were applied to improve accuracy of precipitation by fusing the advantages from point and satellite-based datasets. The results of this study are as follows. 1) GPM dataset indicated slightly overestimation with compared ASOS dataset, especially high uncertainties in summer season. 2) Validation of three merging techniques through jackniffe cross-validation showed that uncertainty were decreased as the spatial resolution increased. Especially, conditional merging showed the best performance among three methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.250-250
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• 2016

인공위성을 이용한 강수관측은 전 지구적 규모에서 시공간적으로 균일한 강수정보를 지속적으로 제공할 수 있으며, 가뭄에 중요한 하나의 변수로서 가뭄정보를 제공할 수 있다는 장점이 있어 점차적으로 미계측지역 수문학적으로 활용성이 증대되고 있다. 그러나 인공위성 기반 강수관측자료는 지상관측 강우자료에 비해 시 공간해상도가 낮고, 관측 당시의 대기 상태, 관측기기, 시 공간적 대표성 문제 등에서 기인한 많은 불확실성을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 보완하기 위한 목적으로 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration: NASA)는 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성을 핵심위성으로 한 다중 위성자료를 이용하여 전지구적으로 30분 간격, 10 km 해상도의 GPM IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM)를 생산 제공하고 있다. 본 연구에서는 다중 인공위성 추정 강수의 가뭄 활용성을 검토하기 위한 목적으로 GPM IMERG 위성 강우 자료(Early run, Late run, Final run)의 검증 및 평가를 수행하고자 하였으며, 각각의 자료들을 강수사례에 적용하여 10 km, 30분 해상도를 가지는 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 레이더 및 지상 강우자료와 비교 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Powder Metallurgy Institute Conference
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• 2006.09a
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• pp.260-261
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• 2006

The behaviour of steel powder compacts during sintering has been investigated by dilatometry and X-ray computed microtomography. Dilatometry measurements showed that the anisotropic deformation results from various phenomena arising at different moments of the cycle including the delubrication stage. Microtomography provided 3D images of the microstructure induced by prior die pressing and its changes throughout sintering. Finally a schematic description of the main phenomena responsible for the deformation of metal powder compacts during sintering is proposed.

• Proceedings of the Korean Powder Metallurgy Institute Conference
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• 2006.09a
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• pp.64-65
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• 2006

Anisotropic constitutive equations for sintering of metal powder compacts have been formulated from a linear viscous transversely-isotropic model in which an anisotropic sintering stress has been introduced to describe free sintering densification kinetics. The identification of material parameters defined in the model, has been achieved from thermomechanical experiments performed on 316L stainless steel warm-compacted powder in a dilatometer allowing controlled compressive loading.

• Proceedings of the Korean Powder Metallurgy Institute Conference
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• 2006.09b
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• pp.916-917
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• 2006

Solid Oxide Fuel Cell technology uses powder processes to produce electrodes with residual porosity by partially sintering a mixture of electronically and ionically conducting particles. We model porous fuel cell electrodes with 3D packings of monosized spherical particles. These packings are created by numerical sintering. Each particle-particle contact is characteristic for an ionic, electronic or electrochemical resistance. The numerical packing is then discretized into a resistor network which is solved by using Kirchhoff's current law to evaluate the electrode's electrochemical performance. We investigate in particular percolation effects in functionally graded electrodes as compared to other types of electrodes.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.60 no.4
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• pp.73-82
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• 2018

In this study, we assessed meteorological and agricultural drought based on the SPI(Standardized Precipitation Index), SMP(Soil Moisture Percentile), and SMDI(Soil Moisture Deficit Index) indices using satellite-based TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM(Global Precipitation Measurement) images at the province of Chungcheongbuk-do. The long-term(2000-2015) TRMM/GPM precipitation data were used to estimate the SPI values. Then, we estimated the spatially-/temporally-distributed soil moisture values based on the near-surface soil moisture data assimilation scheme using the TRMM/GPM and MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) images. Overall, the SPI value was significantly affected by the precipitation at the study region, while both the precipitation and land surface condition have influences on the SMP and SMDI values. But the SMP index showed the relatively extreme wet/dry conditions compared to SPI and SMDI, because SMP only calculates the percentage of current wetness condition without considering the impacts of past wetness condition. Considering that different drought indices have their own advantages and disadvantages, the SMDI index could be useful for evaluating agricultural drought and establishing efficient water management plans.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.40 no.3
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• pp.269-274
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• 2024

High-quality precipitation data are crucial for various industries, including disaster prevention. In South Korea, long-term high-quality data are collected through numerous ground observation stations. However, data between these stations are reprocessed into a grid format using interpolation methods, which may not perfectly match actual precipitation. A prime example of real-time observational grid data globally is the Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (GPM IMERG) from National Aeronautics and Space Administration (NASA), while in South Korea, ground radar data are more commonly used. GPM and ground radar data exhibit distinct differences due to their respective processing methods. This study aims to analyze the characteristics of GPM and Constant Altitude Plan Position Indicator(CAPPI),representative real-time grid data, by comparing them with ground-observed precipitation data. The study period spans from 2021 to 2022, focusing on hourly data from Automated Synoptic Observing System (ASOS) sites in South Korea. The GPM data tend to underestimate precipitation compared to ASOS data, while CAPPI shows errors in estimating low precipitation amounts. Through this comparative analysis, the study anticipates identifying key considerations for utilizing these data in various applied fields, such as recalculating design rainfall, thereby aiding researchers in improving prediction accuracy by using appropriate data.