• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.159-159
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• 2012

유역의 도시화는 지체시간, 첨두유량 및 총 유출량 등 홍수 유출특성 뿐만 아니라 개발행위에 따른 토사유출특성 변화를 초래하는 등 다양한 문제를 유발하고 있다. 또한 인구증가, 산업발달, 교통량 증가로 인한 화석연료의 소비증가로 대기 중의 이산화탄소의 농도가 급증하여 기후변화에도 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 지나친 도시화 진행을 억제하고 웰빙과 건강에 대한 관심 증대에 따라 저탄소 녹색사업의 일환으로 도시 녹지조성 계획이 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시하천인 중랑천 ($288km^2$) 유역을 대상으로 도시화 진행에 따른 토지이용 변화가 강우-유출 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해, 중랑천 유역의 과거 (1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000) 토지 이용도로부터 각 항목별 면적변화 추이를 분석한 결과, 17.8%의 도시지역 면적 증가가 나타났다. 미래토지이용 예측을 위하여 CLUE-s (Conversion of Land Use change and its Effects) 모델을 이용하였다. 과거 토지이용 변화 특성을 분석하여 토지피복의 변화와 전이 특성값을 결정하였고, 이를 바탕으로 토지면적 시나리오, 변화 제한지역, 회귀식 결과와 토지이용 변화 특성에 따른 CLUE-s 모델을 이용하여 미래 토지이용변화 (2040, 2080) 모의를 실시하였다. 이러한 토지이용 변화에 따른 유출특성변화 모의를 위해, 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하였다. 모형의 적용성 평가를 위해, 매개변수 민감도 분석에 따른 도시유역 최적의 유출관련 매개변수를 선정하고 중랑교 지점의 일별 유출량자료(2000~2009)를 이용하여 보정 및 검증을 실시하였다. SWAT 모형의 검보정 후, 예측된 미래 토지이용도를 적용하여 과거와 현재, 미래 토지이용변화에 따른 유출특성변화를 비교분석하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.3
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• pp.321-330
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• 2020

The purpose of this study is to present the appropriate standby space for the mechanical parking lot considered parking queue. This analysis is based on the field-study by results of the influential factors on the parking queue of mechanical parking lots in the commercial area of Gwang-ju metropolitan city. In this study, the parking queue was analized through the simple modeling using Vissim based on average service rate and average arrival rate from the result of field-study. As a result of applying the field survey products to the theoretical queue model, no significant result was obtained when the traffic intensity exceeded 1. Therefore, parking queue was analyzed through simple modeling using Vissim, and the model for calculating the proper parking queue size of the mechanical parking lot by size was derived. The model for estimating of an appropriate mechanical parking standby space considering parking queue presented in this study is expected to be a criterion for considering the appropriate parking space of a new building, and also it can be used to minimized the traffic impact due to the parking queue by the lack of standby space.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.12
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• pp.13-22
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• 2021

The clinical decision support system uses accumulated medical data to apply an AI model learned by machine learning to patient diagnosis and treatment prediction. However, the existing black box-based AI application does not provide a valid reason for the result predicted by the system, so there is a limitation in that it lacks explanation. To compensate for these problems, this paper proposes a system model that applies XAI that can be explained in the development stage of the clinical decision support system. The proposed model can supplement the limitations of the black box by additionally applying a specific XAI technology that can be explained to the existing AI model. To show the application of the proposed model, we present an example of XAI application using LIME and SHAP. Through testing, it is possible to explain how data affects the prediction results of the model from various perspectives. The proposed model has the advantage of increasing the user's trust by presenting a specific reason to the user. In addition, it is expected that the active use of XAI will overcome the limitations of the existing clinical decision support system and enable better diagnosis and decision support.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.145-150
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• 2023

The subway is a public transportation that many people use every day. Line 2 especially has the most crowded stations during the day. However, the risk of crush accidents is increasing due to high congestion during rush hour and this reduces the safety and comfort of passengers. Subway congestion prediction is helpful to forestall problems caused by high congestion. Therefore, this study proposes machine learning classification models that predict subway congestion during commuting time. To predict congestion in Line 2 based in machine learning, we investigate variables that affect subway congestion through previous research and collect a dataset of subway congestion on Line 2 during rush hour from PUBLIC DATA PORTAL. The proposed model is expected to establish the subway operation plane to make passengers safe and satisfied.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.3
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• pp.159-168
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• 2002

The Highway Capacity Manual(HCM) suggests estimating the average green time for the performance evaluation of the traffic actuated operation and Provides the average green time estimation model. However, the model provides with much room for improvements. This document proposes a new analytical model that overcomes the shortage of the HCM model. The average green times estimated by the HCM model and the proposed model were compared. A computer program using the proposed model was coded for the study, while the ACT348 program was used for the implementation of the HCM model Through the comparison study based on the 1,196 hypothetical simulation data surrogating field data, it was found that the average green times estimated by the proposed model yields much nicer one-to-one linear relationship to the simulation results than the ones from the HCM model in both exclusive-only and shared-permitted cases. The R2 values of the proposed and the HCM models with those cases are 0.90 and 0.56, and 0.86 and 0.57, respectively.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.2
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• pp.101-109
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• 2011

In most of the urbanized cities, socio-economic attributes tend to cluster as patterns of similarity in space, namely spatial autocorrelation, by agglomeration forces. The classical linear regression model, the most frequently adopted in the trip generation step, cannot sufficiently represent this effect. In order to take into account the effect properly, we need a model which adequately deals with the spatial dependence patterns. In this study, the Geographically Weighted Regression (GWR) model is adopted as an alternative method for the local analysis of relationships in multivariate data sets; that is GWR extends this traditional regression framework by estimating local rather than global parameters. This study shows the existence of spatial effects in the production and attraction of home base/non-home based trips through the GWR model using travel data collected in Daegu metropolitan area. Furthermore, LISA is employed to verify the fact that the local spatial autocorrelation exists.

• 전기의세계
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• v.18 no.1
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• pp.33-37
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• 1969

한전은 1968년 11월 3일 오전 10시 04분을 기하여 154KV 전계통의 직접접지방식 전환을 단행하였다. 종전의 P.C(소고선륜) 중성점접지방식을 직접접지방식으로 전환한것으로서 전력사상 특기 할 만한 근대화사업이며 다년간을 두고 추진해온 중요과제였다. 전력계통의 확대와 복잡화는 선진국가에서도 실시하고 있는 직접접지방식의 채택을 불가변하게 하였고 또한 1차 AID송배전차관도 이의 채택을 조건부로 승인되었던 것으로서 1968년 이후에 건설되는 송변전기기는 직접접지계에서만 운전할 수 있는 절연Level 650KV급이 도입되어 부산화력발전소 3호기가 준공되는 1968년 10월말까지는 직접접지전환이 반드시 이루어져야 하는 실정에 놓여 있었다. 그런데 직접접지방식의 단점인 인접통신선에 미치는 유도장해를 해결하는 문제가 다년간을 두고 진지하게 검토되어 왔으나 해결이 늦어지고 있었다. 사유는 154KV 계통에 인근된 통신선이라면 체신부, 내무부, 교통부, 국방부등 여러기관의 것이 있는데, 유도장해보안방법과 유도보상비문제에 대하여 전력측(상공부, 한전)과 통신측(상기의 체신부등)의 견해차가 해소되지 않기 때문이었다. 그것이 1968년 5월에 와서 전력.통신쌍방이 범국가적입장에서 제반애로를 무릅쓰고 최소한의 투자로 가능한 범위내의 보안책으로서 우선 Arrester 보안방식을 채택하기로 합의되어 경제장관회의를 거쳐 시공하기에 이른것이다. 이 란을 빌려 이 사업의 필요성과 경위및 통신선유도장해방지를 위한 보안방식내용을 간단히 소개함으로써 앞으로 이 분야의 항구적인 유도대책연구에 다소나마 참고가 된다면 다행으로 생각하겠다.면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.다. 이것은 여름철 강수량이 증가하고, 호우발생빈도, 특히 8월의 강수일수가 증가하고 있다는 것과 밀접한 관련이 있다. 여름과 가을에 우리나라에 영향을 미치는 태풍의 수는 뚜렷한 추세를 보이지 않으나, 2002년 루사, 2003년 매미로 인하여 각각 6조원, 4조원 이상의 막대한 피해가 발생하였다. 태풍에 의한 피해액은 GDP 대비 약 0.9%(태풍 루사)로 최근 경제상장률과 비교해 보면, 상당한 비율을 차지한다. 우리나라에 영향을 미치는 태풍은 연근해의 해수면 온도가 높아지면 세기가 강해질 가능성이 높다. 폭설과 한파일수도 평년대비 최근 10년 감소하였고 일최저기온이 영하 $10^{\circ}C$ 이하인 날도 연간 발생일수가 감소하였다. 최근 10년간 우리나라 기후의 변화특성은 기온상승과 더불어 서리종료일이 앞당겨지고 열대야가 증가하고 폭설, 한파, 겨울철 일최저기온 영하 10도 이하인 날의 감소 등이 나타나고, 여름철 재해의 원인인 호우일수는 증가하는 추세이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.2
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• pp.458-468
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• 2019

This research attempted to estimate monthly sales of food and beverage at the passenger terminal of Incheon int'l airport from June of 2015 to December 2020. This paper used ARIMA-Intervention model which can estimate the change of the sales amount suggesting the predicted monthly food and beverage sales revenue. The intervention variable was travel-ban policy against south Korea from P.R. China since July 2016 to December 2017 due to THAAD in south Korea. According to ARIMA, it was found normal predicted sales amount showed the slow growth increase rate until 2020 due to the effect of intervened variable. However, the monthly food sales in July and August 2019 was 20.3 and 21.2 billion KRW respectively. Each amount would increase even more in 2020 and the amount would increase to 21.4 and 22.1 billion KRW. The sales amount in 2019 would be 7.7 and 8.1 billion KRW and climb up 7.9 and 8.2 billion KRW in 2020. It was expected LCC passengers tend to spend more money for F&B at airport due to no meal or drink service of LCC or the paid-in meal and beverage service of LCC. The growth of sales of food and beverate will be accompanied with the growth of LCC according to estimated data.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.185-190
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• 1993

최근 서울에서는 날로 심각해지는 교통난 해소대책으로 현재 운행중인 1-4 호선 외에 5-8호선의 공사가 한창 진행중이다. 이러한 지하철 통과 인접지역 에서는 지하철 운행 진동으로 인하여 상부나 인접 건물에 진동 영향이 우려 되는 경우가 많으며 이에 대한 대책으로 지하철 궤도부를 방진하거나 상부 의 건물을 지하철 구조체로부터 진동 절연하는 방법이 검토되고 있다. 이러 한 대책 수립시에는 대책후의 진동예측이 필요하며 지하철의 진동특성 입력 데이타 확보가 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 따라 서울의 2호 선 강남역과 교대역, 3호선 교대역 궤도부 주변 바닥과 벽체, 플랫폼, 표파는 층의 바닥에서 지하철 통과시의 전후, 좌우, 상하방향의 진동을 측정 분석하 여 추후 지하철 진동저감대책 수립에 기초자료로 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.18-18
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• 2017

우리나라뿐만 아니라 세계의 여러 국가에서 과거 발생 했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번 하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나로서 지구온난화가 원인으로 고려되고 있으며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 우리나라는 과거 발생패턴과는 다른 극치 강우 사상이 빈번하게 관측되고 있으며 이로 인한 피해도 증가되고 있는 상황이다. 이러한 점에서 기존의 연구에서 개발한 계절강수량을 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter(4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 본 연구에서는 기상인자를 이용하여 모형 내에서 계절강수량을 직접적으로 예측할 수 있는 알고리즘을 추가하여, 이를 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하고자 하며, 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.