• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2021

온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권2호
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• pp.97-105
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• 2020

최근 데이터 예측 방법으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)분야에 대한 관심이 높아졌으며, 그 중 시계열 데이터 예측에 특화된 LSTM(Long Short-Term Memory)모형은 수문 시계열자료의 예측방법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우(TensorFlow)를 활용하여 LSTM모형을 구축하고 금강 상류에 위치한 용담다목적댐의 유입량을 예측하였다. 분석 자료로는 WAMIS에서 제공하는 용담댐의 2006년부터 2018년까지의 시간당 유입량 자료를 사용하였으며, 예측된 유입량과 관측 유입량의 비교를 통하여 평균제곱오차(RMSE), 평균절대오차(MAE), 용적오차(VE)를 계산하고 모형의 학습변수에 따른 정확도를 평가하였다. 분석결과, 모든 모형이 고유량에서의 정확도가 낮은 것으로 나타났으며, 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 용담댐 유역의 시간당 강수량 자료를 추가 학습 자료로 활용하여 분석한 결과, 고유량에 대한 예측의 정확도가 높아지는 것을 알 수 있었다.

• 한국결정성장학회지
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• 제25권2호
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• pp.45-50
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• 2015

본 논문에서는 Al 조성이 점진적으로 변화된 AlGaN 에피층을 HVPE (hydride vapor phase epitaxy) 방법에 의하여 성장하였다. 소스영역의 온도는 $950^{\circ}C$, 성장 영역의 온도는 $1145^{\circ}C$에서 연속적으로 (0001) 사파이어 기판위에 성장되었고, AlGaN 에피층은 시간당 100 nm의 성장률을 보였다. FE-SEM 측정과 EDS 측정으로부터 성장층의 Al 변화를 확인하였으며, AFM 측정결과 2인치 기판위에 성장된 graded AlGaN 에피층의 거칠기는 수십 nm였다. Al 조성의 변화는 XRD 측정에 의하여 확인하였으며, Al 조성 74 %의 (002) AlGaN의 주피크 관측과 함께 연속적으로 (002) AlN 층의 피크가 확인되었다. 이는 하나의 층에 사파이어 기판으로부터 Al 조성이 점진적으로 변화하는 에피층을 HVPE 방법으로 얻었음을 증명하며, 이 결과로부터 다양한 광소자 및 전자소자의 응용이 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.503-514
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• 2018

최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 새물리
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• 제68권11호
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• pp.1192-1195
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• 2018

본 연구는 각각 다른 증착 속도로 제작된 유기 박막 트랜지스터(organic thin film transistor, OTFT)의 전하 이동도와 문턱 전압을 측정하여 전기적 성질을 분석했다. OTFT의 활성층으로, 펜타센 (pentacene)을 $0.05{\AA}/s{\sim}1.14{\AA}/s$의 증착 속도에 따라 50 nm의 두께로 진공 열 증착했다. 드레인-소스 전극은 금 (Au)을 50 nm의 두께로 증착했다. 펜타센 증착 속도가 $0.05{\AA}/s$일 때 전하 이동도는 $1.9{\times}10^{-1}cm^2/V{\cdot}s$였고, 증착 속도가 $0.4{\AA}/s$로 증가함에 따라 전하 이동도는 $5.2{\times}10^{-1}cm^2/V{\cdot}s$로 증가했으며, 증착 속도가 $1.14{\AA}/s$로 증가함에 따라 전하 이동도는 $6.5{\times}10^{-1}cm^2/V{\cdot}s$로 감소했다. 따라서, 펜타센기반의 OTFT의 전하 이동도는 열 증착 속도에 의존함을 관측하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권10호
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• pp.743-752
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• 2019

만곡수로에서의 흐름은 나선형 운동 형태의 이차류가 지배적이며, 이로 인해 일반적으로 만곡 외측을 따라 침식 현상이 발생하게 된다. 이러한 이차류를 약화시키기 위해서 보통 만곡수로 외측을 따라서 수제와 같은 수공구조물을 설치한다. 이 연구에서는 OpenFOAM 오프소스 소프트웨어를 토대로 난류 해석을 위한 하이브리드 RANS/LES 기법과 자유수면 해석을 위한 VoF기법을 이용한 3차원 수치모의를 통해서 $90^{\circ}$ 만곡수로에 설치된 잠긴수제가 후루드수가 0.43인 조건에서 이차류의 발달에 미치는 영향을 분석하였다. 시간과 공간에 대해서 2차 정확도의 유한체적법을 이용하여 수치모의를 수행하였으며, 수치해석 결과는 실험결과와 비교하여 수치모의의 정확도를 평가하였다. 잠긴수제가 설치된 경우의 수치모의 결과를 흐름방향 유속 분포와 횡방향 순환 유속벡터장을 중심으로 수리실험 관측값들과 비교할 때 수치모의 결과는 수리실험에서 관측된 주요 이차류 흐름 거동과 현상들을 대부분 양호한 정확도로 잘 재현하는 것으로 나타났다. 수치모의 결과를 비교해보면, 잠긴수제 설치로 인해서 만곡이 끝나는 단면 외측 하상부근에서의 유속은 약 평균유속의 1/3 정도 감소하는 반면에 수제 상단부에서의 전단층 발달에 따른 흐름 가속으로 자유수면 부근까지 유속이 증가하고 만곡 수충부에서는 수면 부근 유속이 약 20% 증가하는 것으로 나타났다. 결과적으로 잠긴수제는 만곡부에서 발생하는 이차류의 강도를 약화시켜 만곡부 외측 하상의 안정에 도움이 될 것으로 판단된다. 한편, 각 잠긴수제 전면부에서 말발굽와가 그리고 후면부에서는 후류가 형성되면서 수제 구조물 주변에서 강한 국부세굴이 발생하는 것으로 나타남으로, 국부세굴을 최소화할 수 있는 수제의 형상 및 배열에 대한 추가 연구가 요구된다.