• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.2
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• pp.171-176
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• 2009

This study proposes an experimental formula for cumulative runoff analysis in building roof for on-site rainwater management. We can not find an appropriate method for roof runoff analysis because of its small area scale. A new runoff equation formula for rainfall depth(D) and cumulative runoff volume(V) is developed on roof runoff conditions. Reliability of the formula is verified with field experimental runoff monitoring for two years in two buildings of rainwater management system. This experimental runoff formula can root the cumulative runoff volume from roof area and rainfall depth, then develop reasonable inflow condition for rainwater retention tank design.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.329-330
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• 2021

벌크화물운송은 해상운송시장에서 가장 큰 규모이고 철강 및 에너지 산업을 뒷받침 하는 중요한 시장이다. 또한 운임의 변동성이 가장 큰 시장으로 상당한 수익을 기대할 수 있는 반면에 파산에 이르는 큰 손실이 발생할 수 있기때문에 시장 참여자들은 합리적이고 과학적인 예측을 기반하여 의사결정을 해야 한다. 그러나 해운시장에서는 과학적 의사결정보다는 경험기반의 의사결정에 의존하기 때문에 시황변동성에 취약하다. 본 논문은 벌크운임예측에 신호 분해 방법인 EMD와 인공신경망을 결합한 하이브리드 모델을 적용하여 과학적 예측방법을 제시하고자 한다. 본 논문은 학문적으로 해운시장 운임예측연구에서 거의 시도되지 않았던 시계열분해법과 기계학습기법을 결합한 하이브리드 모델을 제시하였다는데 의미가 있으며 실무적으로는 해운시장에서 빈번이 일어나는 의사결정의 질이 제고되는데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1230-1234
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• 2009

산지하천 유역에서 돌발적으로 발생하는 홍수는 얼마나 신속히 예측할 수 있는 가에 따라 피해 정도가 크게 변화한다. 현재 국내에서는 도시하천과 일반 유역 등을 대상으로 하는 홍수 유출 해석이 대부분이며, 산지하천에 대해 특화된 홍수 유출 해석 시스템은 개발된 경험이 거의 없다. 우리나라에서는 60%이상을 차지하는 산지하천유역의 홍수유출해석을 수행할 때 외국의 지형에 맞게 개발된 여러 가지 경험식을 사용하여 집중시간을 산정해왔다. 평지가 많은 외국의 경험식으로 집중시간을 산정할 경우 산지하천의 지형적 특성을 충분히 고려하지 못하게 되어 실제 집중시간과 산정된 집중시간과의 차이가 크게 발생할 수 있다. 산지하천 유역에서 홍수유출해석에 필요한 집중시간 산정을 정확하게 하기 위하여 수문지형학적 기법으로 유역을 분석하고 지형적 특성을 포함하는 집중시간 산정기법을 검토하였다. 집중시간 산정기법은 GIS를 기반으로 유역 내 경사도와 경사향을 분석하고 유역의 최원점에서의 흐름경로를 설정하여 집중시간을 산정하는 방법이다. 개발된 모형을 평창강유역에 적용한 결과 유역 내 호우가 발생할 경우 집중시간을 단시간 내에 산정할 수 있어 신지하천 유역의 홍수유출을 해석하는데 도움이 된다는 것을 발견하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1784-1788
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• 2010

APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 형태의 계절예측정보를 이용하여 3개월 가뭄전망을 수행하였다. APCC MME는 기후예측모형이 가지는 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로, 아시아 태평양 지역 내 9개 회원국 16개 기관 21개 기후모형의 계절예측정보를 활용하여, 개별 모형이 가지는 계통오차(Systematic error)를 앙상블 기법을 통하여 상쇄함으로써 최적의 예측자료를 도출한다. 또한, 기후예측 모형이 예측한 대기순환장은 관측 지점변수와 경험적 통계적 관련성을 가지므로, 이를 바탕으로 상세지역의 이상기후에 대한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄 관리 및 전망을 위한 입력 자료로서, 기상전문 기관인 APEC 기후센터 (APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 전구 규모의 기온 및 강수 전망자료를 기상청 산하 59개 지점의 전망자료로 통계적 규모 축소화 기법을 통해 3개월 예보를 실시하였다. APCC 계절예측자료를 가뭄모니터링시스템의 자료입력 포맷에 따라 적절히 가공한 뒤, 가뭄 관리 및 전망을 위하여 SPI(Standard Precipitation Index) 및 PDSI(Palmer Drought Severity Index)지수의 입력자료로 사용하여 SPI 및 PDSI 지수를 산정하였다. 또한 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 총 59개 지점의 과거 월평균 관측값과 최근 2009년에 대한 모의값의 누적확률분포값을 계산하고 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시켜 가뭄 전망을 위한 기상변수의 오차를 보정하고자 하였다. 이러한 계절예측정보를 이용하여 가뭄 전망에 대한 신뢰도가 높아진다면, 사전예방 및 피해완화로 가뭄상황에 대한 신속한 대처 및 피해의 경감이 이루어질 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.6 no.2
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• pp.21-33
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• 1988

부적정한 도로포장 구조물의 설정 및 유지보수의 적정관리 미흡으로 표면의 피해와 소성변형이 장기간 발생된다. 이로 인한 가요성 통제 구조물의 파괴 원인은 일반적으로 포 장재료의 동질성, 선형탄성 상태의 가정 하에서 분석되었다. 그러나 아스팔트 재료의 특성은 엄밀히 분석해서 완전한 선형탄성이라고는 볼 수 없음은 잘 알려져 있다. 따라서 근본적으 로 포장체의 수명과 파양 예측에 오류 발생가능성이 높다 하겠다. 금번 연구는 이와 같은 종전의 경험적인 선형탄성 방법이 아닌 탄성일소성 상태하의 격자(mechano-lattice) 이론이란 새로운 기법을 도입하였다. 특히 마이너(Miner's Law) 이론의 누적손실과 확률을 적용하여 포장체의 피노수명과 손실을 예측할 수 있다. 금번 이론은 실제로 호주 빅토리아주의 멜보른(Melbourne)시 일부 지역구간을 모형으 로 선정되었다. 분석결과 가장 최적화된 도로포장 각층의 두께와 재료 선정을 하기 위하여 일정기간의 교통량, 상대적 손실지수와 잔여응력 및 표면 변위, 대기온도 그리고 습도의 영 향을 종합적으로 고려하여야 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.476-476
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• 2023

해저면에 놓인 물체는 주변의 국소 흐름 변화에 의해 해저면 전단응력이 국부적으로 변화하는 과정에서 침식과 퇴적이 발생하게 되면서 해저면 지형의 변화에 의해 움직임이 발생한다. 이때 물체의 크기, 무게, 밀도와 형상에 따라 구름, 미끄러짐, 액상화 현상 또한 동반 될 수 있다. 본 연구에서는 해저면에 놓인 물체의 시간변화에 따른 매몰심 변화를 예측하고자 하였다. 물체는 원형 단면의 실린더 형태로 고려했다. 시간변화에 따른 매몰심 변화를 평형 매몰심으로의 접근속도에 관련된 인수와 매몰심 변화량으로 기본방적식을 구성하였고, 이를 유한 차분식으로 수립하였다. 최종 평형 매몰심 계산은 Friedrichs et al.(2016)의 경험식을 사용하였다. 앞선 연구에서 김효섭 등(2016)은 시간에 따른 세굴심 변화 모델 STEP-K를 제시한 바 있다. 시간변화에 따른 연직방향 실린더 주변에서의 국소세굴심을 예측하는 기법으로, 해저면에 놓인 수평방향 물체 주변의 매몰심 발달을 예측하기 위해 매몰 발생에 대한 시간의 척도를 새롭게 제안하였다. STEP-K에서 사용했던 KC수를 대신해 흐름-단주기 파랑 공조시의 해저면의 전단응력을 대표할 수 있는 대표전단응력을 사용할 수 있게 하였다. 보정계수를 통해 현장 또는 실험실 단위의 자료가 가용한 경우 식을 보정할 수 있다. 제안한 매몰심 예측기법은 Elmore et al.(2007)의 매몰실험 관측자료를 활용하여 보정하였다. 결과적으로 보정자료에 대한 시간에 따른 매몰심의 변화양상을 잘 재현하였으며, 향후 우리나라 해양환경 자료를 활용한 보정을 통해 적용성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.169-172
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• 2004

음성 위주의 이동통신 초기 시스템에서부터 데이터 서비스를 제공하는 현재의 시스템에 이르기까지 이동통신 망이 진화해왔듯 무선망을 설계하거나 최적화하기 위한 전파환경 예측 시뮬레이션 툴 또한 발전을 거듭해왔다. 이는 망의 진화로 인해 무선망 설계/관리/최적화 기법이 복잡/다양해지고 그래서 단순한 수작업이나 현장 기술자의 경험만으로는 명쾌한 해답을 내놓기 곤란한 상황이 많아짐을 의미한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 툴을 활용한 무선망최적화/엔지니어링 작업 프로세스를 체계적으로 정리하여 소개함으로써 현장 기술자가 보다 효율적이며 경제적인 무선망 최적화 기법에 익숙해질 수 있는 방법론을 제시한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.424-427
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• 2010

정보화 사회로의 진입이 본격화 되면서 사회의 전반적인 분야에 걸쳐 다양한 용도로 컴퓨터 시스템이 사용되고 있다. 그에 따라 데이터의 방대한 양적 팽창이 이루어졌고, 이러한 데이터를 유용한 정보와 지식으로 바꿔야 하는 필요성들이 생겨났다. 이에 데이터 마이닝이라는 개념이 등장했고 현재 점점 더 많은 분야에서 사용되고 있고 다양한 각도에서 활발한 연구가 진행되고 있다. 현재 어장의 예측 방법은 주관적인 경험에 대부분 의존하고 객관적인 신뢰성이 떨어진다. 이에 본 논문은 데이터 마이닝 기법을 적용하여 데이터베이스의 정보를 이용해 어종별로 가장 빈번하게 이용되어지는 어장을 선별해 주는 기법을 제안한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.2 s.73
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• pp.19-26
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• 2004

AllWayS(AWS, Satongpaldal in Korean) is the first comprehensive computer software in Korea that is developed for the transportation demand modeling. The original DOS version software was recently receded for Windows environment. Traditional 4-step transportation demand forecasting process is incorporated in the software under graphical user interface environment. AWS is able to compose or edit graphic transportation networks data by each scenario which could be the subject of an analysis. Besides, it use database structure that can handle every data of a scenario such as networks, O/D, and socio-economic data, etc. We expect this integrated process could provide each analyst with efficient and easy to use tool for their analysis. Each models in this software is based on traditional algorithms and the results were compared to existing software, EMME/2 and it showed similar results.