• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.301-301
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• 2020

물은 보다 나은 삶을 살아가는데 있어 매우 중요한 자원이며, 안전하고 깨끗한 물을 공급받는 것은 국민 생활 영위에 반드시 필요한 부분이다. 국내 주요 수자원은 하천수를 통해 확보하고 있으며, 안전한 수자원 공급을 위해서는 하천관리를 통한 수질오염사고에 대비한 대책 수립이 필요하다. 국내에서는 페놀, 황산 등 독성오염물질 유출로 인한 수질오염사고가 발생한 바 있고, 그 피해액이 수백억에 달한다. 이러한 수질오염사고로 인한 피해액을 감소시키고 안전한 수자원 공급을 유지하기 위해서는 오염물질의 거동을 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 국내하천의 경우, 대부분 하폭 대비 수심비가 크기 때문에 오염물질이 2차원 혼합특성을 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 하천 내 오염물질의 2차원적 혼합거동을 해석할 수 있는 수치모형을 개발하고자 하며, 현장에 적합한 해석기법을 검토하고 모형 개발 방향을 결정하고자 한다. 본 연구에서는 하천 내 수질오염사고 발생 시 신속하고 정확한 수질 분석 및 예측을 목표로 오염물질 혼합해석에 주로 활용되는 격자기반 모형과 입자추적 기반 모형의 프로토타입을 개발했다. 용존성 오염물질을 대상으로 격자 기반 및 입자 기반 혼합해석 모형을 개발했으며, 오염물질의 주입형태와 하천 내 유속 분포를 가정해 혼합해석을 수행했다. 격자 기반 모형의 경우, 경계조건과 분산계수의 결정이 필요하고 수렴/발산 문제로 인해 모형의 안정적 실행을 위한 조건 수립이 필요하다. 입자 기반 모형의 경우에도 입자 수에 따른 계산시간 개선이 필요하지만, 입력조건 결정이 간편하고 분산계수 입력이 필요 없어 신속한 모의조건 설정이 가능하다. 오염물질 혼합해석 모형 개발을 위한 해석기법 검토 결과, 신속한 수질 분석 및 예측 결과를 제공하기 위해서는 계산시간 개선을 전제로 모의조건 설정이 용이한 입자 기반 모형이 가장 적합한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.371-371
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• 2012

연속된 강우 관측 자료로부터 강우사상을 분리하는 것은 수문 분석에서 매우 기초적인 부분이다. 하지만 이를 분리하는 표준적인 방법은 아직 정해진 것이 없다. 보편적으로 강우사상의 분리에 강우사상간 (무강우)시간정의(IETD; Inter-event Time Definition)을 사용하고 있으며, 이는 강우사상간 최소 (무강우)시간(MIT; Minimum Inter-event Time, 이하 '강우사상간 최소 무강우 시간' 이라고 함.)이라고도 한다. 강우사상간 최소 무강우 시간을 결정하기 위해 사용되는 방법으로는 자기 상관계수를 이용하는 방법과 순위상관계수를 이용하는 방법, 강우사상간 무강우시간에 대한 변동계수를 이용하는 방법, 연간 호우 발생수를 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 한강수계 강우의 강우사상간 최소 무강우 시간을 고찰하기 위해 한강수계 국토해양부에서 운영 중인 한강수계 강우관측소의 자료를 대상으로 앞서 제시한 4가지 방법을 적용하여 각 방법 간의 차이를 비교하여 보았으며, 더불어 개별 강우관측소의 자료와 티센망을 이용한 유역평균강우량을 사용했을 때 강우사상간 최소 무강우 시간의 차이를 비교하여 보았다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.8 no.2
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• pp.128-136
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• 2009

As results of previous researches and literatures, it is known that the application of the highway-supply index including generally utilized coefficient is not adequate due to the considerable difference of its characteristics. Therefore, in this study, the efficient methodology for determination of optimal highway-supply index in urban-rural consolidated city is extensively suggested and evaluated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.294-294
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• 2021

강우에 따른 수위예측은 수자원 관리 및 재해 예방에 있어 중요하다. 기존의 수문분석은 해당지역의 지형 데이터, 매개변수 최적화 등 수위예측 분석에 있어 어려움을 동반한다. 최근 AI(Artificial Intelligence) 기술의 발전에 따라, 수자원 분야에 AI 기술을 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 데이터 간의 관계를 포착할 수 있는 AI 기반의 기법을 이용하여 강우에 따른 수위예측을 실시하였다. 연구대상 유역으로는 과거 수문데이터가 풍부한 설마천 유역으로 선정하였다. AI 기법으로는 머신러닝 중 SVM (Support Vector Machine)과 Gradient boosting 기법을 이용하였으며, 딥러닝으로는 시계열 분석에 사용되는 RNN (Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크을 이용하여 수위 예측 분석을 수행하였다. 성능지표로는 수문분석에 주로 사용되는 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 분석결과 세 기법 모두 강우에 따른 수위예측을 우수하게 수행하였다. 이 중, LSTM 네트워크는 과거데이터를 이용한 보정기간이 늘어날수록 더욱 높은 성능을 보여주었다. 우리나라의 집중호우와 같은 긴급 재난이 우려되는 상황 시 수위예측은 빠른 판단을 요구한다. 비교적 간편한 데이터를 이용하여 수위예측이 가능한 AI 기반 기법을 적용할 시 위의 요구사항을 충족할 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.295-295
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• 2021

수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.44 no.1
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• pp.79-96
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• 2014

This study presents the two major problems and those improvements of Cadastral Surveying Fee System. The system has been attempted to apply for Individual Public Land Price since 2011. To tackle those problems, this study examines a variety of literatures such as specialty publications, academic thesis, and reports from government. This study applies questionnaire survey method. And the data were collected by the personnel in charge of receiving cadastral surveying application in Gwangju and Jellanamdo branch, LX Korea Cadastral Survey Corp. In order to apply Individual Public Land Price to Cadastral Surveying Fee System, this study suggests subdivision of land at price and application of sample lot and land price standard index table. A number of curriculums provided by training institute in LX Korea Cadastral Survey Corp., education materials and cyber education method are necessary to promote awareness of personnel in charge. Publicity activities are also required to fulfill governmental basis.

• Tunnel and Underground Space
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• v.32 no.1
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• pp.1-19
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• 2022

In this report, new standard, published by Japanese Geotechnical Society, on in-situ stress measurements by hydraulic fracturing was reviewed. In the standard, modification was made for the calculation of fracture re-opening pressure in consideration of fracture surface roughness and residual aperture. The standard also presents how much the system compliance influences the estimation of the fracture re-opening pressure and subsequent in-situ stresses. It is shown that the stiffer the rock mass is, the system compliance should be sufficiently small enough so as to obtain in-situ stress measurement with higher confidence.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.391-391
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• 2020

본 연구의 목적은 2006년 6월 ~ 10월에 발생한 메콩강 하류 지역의 홍수를 모의하는 것이다. 강우자료는 위성강우 자료인 미국 NOAA의 CMORPH를 적용하였으며, 홍수유출 해석은 GRM 모델을 적용하였다. Tonlesap 호수를 포함하는 메콩강 하류 지역의 침수분석은 G2D 모델을 적용하였다. 위성강우 자료는 NOAA의 3시간 간격의 CMORPH 위성강우자료를 일일강우량 자료로 변환하고, 일본의 Research Institute for Humanity and Nature (RIHN)과 Meteorological Research Institute of the Japan Meteorological Agency (MRI/JMA)의 APHRODITE 프로젝트에 의해 구축된 APHRODITE 강우량 자료를 이용하여 보정한 후 홍수모의에 적용하였다. DEM 자료는 HydroSHED 15s자료를 이용하였고, 토양도는 UN FAO의 HWSD, 그리고 토양도는 Global map landcover ver3.0을 이용하였다. GRM 모델과 G2D 모델은 Github(https://github.com/floodmodel)에 공개되어 있으며, 이를 이용하였다. 유출 모델은 메콩강 전체 유역을 대상으로 2682.815m의 공간해상도로 구축하였다. 보정한 강우를 이용하여 유출모의 한 결과 첨두유량은 23,796.8 ㎥/sec로 계산되었다. Kratie 지점의 유출량과 Tonlesap 호수로 집수되는 유량을 상류단 경계조건으로 이용하여 약 150일 동안의 침수모의를 하였다. 450 m 공간해상도로 침수모의 도매인을 구축하였으며, 조도계수는 0.045를 사용하였고, 하류단은 자유수면 유출조건을 적용하였다. 침수분석 결과 메콩강 본류를 흐르는 유량이 Tonlesap 호수로 유입되어 호수의 수위가 상승하였다. Tonlesap 호수의 최대침수심은 약 11 m를 나타내었으며, 호수로 유입된 유량은 모의기간 중에 호수에 저류되어 있었다. 메콩강 본류의 Kratie 지점으로 유입되는 유량이 첨두값을 지난 후에도 모의 기간이 길어질수록 메콩강 하류 델타지역과 그 주변의 평지로 침수범위가 확대 되었다. 모의 종료시에는 메콩강 하류가 광범위하게 침수되면서 최대 침수면적을 나타내었다. 본 연구에서 메콩강을 범람한 홍수는 메콩강 하류의 서쪽 해안으로 먼저 유출이 되었다. 이는 침수모의에 적용된 DEM 자료가 북동쪽에서 서남쪽 방향으로 빗살무늬 형태의 고도분포를 가지기 때문인 것으로 판단되며, 대상 지역의 DEM 정확성 평가와 함께 추가적인 연구가 필요하다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.50 no.1
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• pp.201-214
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• 2020

This study aimed to early detect damaged trees by pine wilt disease using the vegetation indices of UAV images. The location data of 193 pine wilt disease trees were constructed through field surveys and vegetation index analyses of NDVI, GNDVI, NDRE and SAVI were performed using multi-spectral UAV images at the same time. K-Means algorithm was adopted to classify damaged trees and confusion matrix was used to compare and analyze the classification accuracy. The results of the study are summarized as follows. First, the overall accuracy of the classification was analyzed in order of NDVI (88.04%, Kappa coefficient 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa coefficient 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa coefficient 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa coefficient 0.54) and showed the highest accuracy of NDVI. Second, K-Means unsupervised classification method using NDVI or GNDVI is possible to some extent to find out the damaged trees. In particular, this technique is to help early detection of damaged trees due to its intensive operation, low user intervention and relatively simple analysis process. In the future, it is expected that the utilization of time series images or the application of deep learning techniques will increase the accuracy of classification.

• Tunnel and Underground Space
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• v.17 no.6
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• pp.475-483
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• 2007

With increasing demand for LNG as energy resources and need for $CO_2$ sequestration as greenhouse gas, more storage facilities are required in Korea. Due to the recent acute safety concerns and land shortage, storage facilities tend to be located underground. In design and construction of underground storage for low and high temperature materials, besides their mechanical characteristics, the thermal characteristics of rock under temperature variation should be understood. In this study, laboratory experiments for the measurement of the thermal expansion coefficient of rock were performed using strain gauge in consideration of the particle size of mineral and experiment temperature range. Experiment results show that thermal expansion coefficient decreased as the temperature decreases. In addition, linear thermal expansion coefficient was developed for typical Korean rocks such as granite. The results of this study can be utilized for the evaluation of thermal propagation in rock mass and the thermo-mechanical stability of underground facilities.