• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.27 no.7
• /
• pp.1163-1170
• /
• 2014

The concepts and structure of intermittent panel time series data are introduced. We suggest a Wald test statistic for the test of homogeneity for intermittent panel first order autoregressive model and its limit distribution is derived. We consider the fitting the model with pooling data using sample mean at the time point if homogeneity for intermittent panel AR(1) is satisfied. We performed simulations to examine the limit distribution of the homogeneity test statistic for intermittent panel AR(1). In application, we fit the intermittent panel AR(1) for panel Mumps data and investigate the test of homogeneity.

• Applied Chemistry for Engineering
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.133-140
• /
• 2017

Increasing concerns on radioactive wastes have drawn much attention on the development of remediation technologies. Massive amounts of radioactive wastes generated from hospital and nuclear power plants were exposed to our environment. Although physicochemical removal methods were developed, an eco-friendly remediation method has not yet been demonstrated. Recently, an extremophilic bacterium has received much attention due to their extraordinary characteristics. Among them, Deinococcus radiodurans (D. radiodurans) strain was regarded as the best host organism for the removal of radioactive heavy metals and radionuclides, because of their superb characteristics like tolerance against the high level of radioactivity. In this article, we briefly introduced the extraordinary nature of D. radiodurans and also discussed the potential use of D. radiodurans strain for the removal of radioactive wastes.

• School Mathematics
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.243-260
• /
• 2009

In this paper, we have designed a teaching unit for the learning mathematising of secondary pre-service teachers by exploring generalized fibonacci sequences. First, we have found useful formulas for general terms of generalized fibonacci sequences which are expressed as combinatoric notations. Second, by using these formulas and CAS graphing calculator, we can help secondary pre-service teachers to conjecture and discuss the limit of the sequence given by the rations of two adjacent terms of an m-step fibonacci sequence. These processes can remind secondary pre-service teachers of a series of some mathematical principles.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.334-334
• /
• 2019

기후변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 기후변화에 따른 수자원가용량의 변화를 정량적으로 평가할 수 있어야 한다. 평가결과의 신뢰도를 높이기 위해서 기후변화 시나리오는 지역기후 및 유역특성에 적합한 결과를 포함하여야 한다. 또한, 기후변화가 유역의 물순환계에 미치는 영향이 있다면, 물순환 개선 기술을 통해 지속가능한 유역 물환경을 구축하는 것이 필요하다. 유역 물순환 개선 기술은 기후변화가 진행 중에 있거나 예상되는 지역에 대하여 강우로부터 발생되는 유출을 지연, 저류, 침투시켜 지속가능한 물순환 체계를 유지하고 회복하도록 하는 기법이라 할 수 있다. 한국건설기술연구원에서는 기후변화에 따른 영향을 평가하고 적응 대책을 수립하기 위한 실무적인 유역 물순환 개선 및 평가 모형인 CAT3(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool 3)을 개발하였으며 본 모형은 침투시설, 저류시설, 습지, 빗물저장시설과 같은 물순환 개선시설에 대한 효과를 정량적으로 평가할 수 있다. 본 연구에서는 팔당댐 상류의 경안천 유역을 대상으로 APCC 기후변화 시나리오 통계적 상세화 자료를 활용하여 물순환 개선 기술의 적용성을 평가하였다. 통계적 상세화 자료는 APCC에서 개발된 AIMS(APCC Integrated Modeling Solution) 플랫폼을 이용하였다. AIMS는 다양한 기후정보를 기반으로 사용자 관점에서 상세화를 수행할 수 있는 장점이 있다. 상세화 기법은 SDQDM(Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping) 방법을 이용하였다. 상세화된 기후자료는 과거자료의 재현성 및 미래 기간에 대한 왜곡도를 평가하기 위해 극한기후지수(Climate Index)를 이용하는데 본 연구에서는 장기간에 걸친 수자원가용량의 평가 및 예측을 위해 연강수량(PRCPTOT)을 사용하였으며 증발산량의 평가 및 예측에 영향을 미치는 온도 관련 극한기후지수는 평균기온 개념의 DTR(TMAX&TMIN)을 이용하였다. 통계적 상세화 과정을 통해 최종적으로 HadGEM2-CC, INMCM4, CanESM2 시나리오를 선택하였으며 각 시나리오별 물순환 개선 기술을 적용한 후 미래의 수문학적 변동성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.415-415
• /
• 2022

IPCC 제5차 보고서('14) 및 세계위험보고서('15) 등에서 기후변화에 대한 과학적 근거를 제시하였으며, 상위 위험요소로 '수자원 위기'를 꼽았다. 전 세계적으로 기후변화로 인한 이상 기상현상이 발생하고 있으며, 국내에서도 최근 기후변화에 따른 수문사상의 변화로 극한홍수 및 극한가뭄 등으로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 물 관리에서 기후변화는 가장 큰 리스크 요인이므로 물관리 계획 수립 과정에서 기후변화 영향을 고려한 대책을 수립할 필요가 있다. 기후변화에 대한 댐 취약성 평가 관련 연구가 이루어지고 있으나, 미래 기후변화의 불확실성을 충분히 고려했다고 보기 어렵기 때문에 현업에서 의사결정 도구로 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 과거 수문자료 및 특정 기후모델에 의존하지 않고 댐 인프라의 취약성을 평가할 수 있는 새로운 방법론이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 기후변화의 불확실성에 대비한 댐 취약성 평가 방법론을 정립하고자 한다. 본 연구에서는 기존에 진행된 IPCC 기후변화 시나리오에 따른 댐 취약성 평가 연구사례 및 한반도의 기후변화 영향 및 수문변화를 조사하였다. 그리고 기후 스트레스 시나리오 기반 취약성 평가 체계 및 방법론을 정립한 뒤, 월 강우량을 4분위로 나누어 각 분위별 강우량과 기온을 변경하여 기후 스트레스 시나리오를 생성하였다. 생성된 기후 스트레스 시나리오와 IPCC 기후변화 시나리오 기반 취약성 평가를 유출 및 저수지 모형을 결합하여 충주댐, 용담댐, 합천댐, 섬진강댐에 실시하였다. 그 결과 기후 스트레스에 따른 유출 취약성 평가는 20분위 수 갈수량을 이용해 연중 보장확률을 나타내는 것이 효율적이며, 온도의 영향보다는 강우의 변동이 댐 이수안전도 취약성 평가에 더 큰 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다.

• Geotechnical Engineering
• /
• v.13 no.6
• /
• pp.139-146
• /
• 1997

The failure of footing generally involves the concentration of deformation into one or more narrow bands. With the displacement of the footing, the failure plane will subsequently form The purpose of this paper is to assess the capabilities of numerical techniques to predict bearing capacity and progressive failure of footings. By using the method of large deformation theory and strain softening we have investigated the progressive failure of strip footing on undrained clay. This paper describes the procedure to predict the entire loadfisplacement curve and the failure mechanism of strip footing. The presented results show that it is Possible to analyze the Post Peak behavior of strip footing numerically and to give a progressive failure mechanism clearly.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.12a
• /
• pp.29-32
• /
• 2009

본 연구는 도로교 설계 기준 바탕으로 H-형강을 사용하여 20~30m 사이의 지간장을 가진 중 소규모 교량에 적용이 가능한 초간편 교량의 모형실험 결과와 유한요소해석프로그램(ABAQUS)을 사용한 해석 결과와 비교 분석하여 초간편 교량의 성능을 평가한 것이다. 일반적으로 우리나라의 교량들은 시공과정에서 여러 단계를 거쳐 시공한다. 시공단계가 복잡할수록 공사기간은 늘어나기 때문에 기상 현상에 의한 파괴와 교량의 낙후로 인해 유지, 보수, 교체 또는 교량확장을 해야 하는 경우 교통 혼잡과 경제적 손실을 줄 수 있다. 따라서 본 연구는 이와 같은 경제적 손실을 줄일 수 있는 초간편 H형강 교량의 연구의 일환으로 기존의 연구 결과를 모형실험 수행 결과와 비교하여 최적성능을 평가하기 위해 실시하였다. 사용된 실험체는 실험장소인 건설기술연구소의 구조실험동 장소 여건에 따라 10m 안팎의 경간을 갖는 교량으로 제작하였다. 실험체의 설계 제작 과정에 대해 검토한 후 범용구조해석 프로그램을 이용하여 동일한 조건을 적용한 결과를 비교 후 최종적으로 초간편 교량의 성능에 대한 평가를 실시하여 김재흥 등(2009)의 의해 제안된 하중분배계수 값이 적용가능한지 판단하였고, 실험을 통해 응력 분포와 극한하중에 대해 검토하였다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
• /
• 2003.10a
• /
• pp.73-73
• /
• 2003

인공위성은 발사체에 실려 임무궤도에 도달하는 동안 여러 과정을 겪고 이에 따른 우주 열환경에 노출되게 된다. 본 연구에서는 발사체의 페어링(Fairing)이 열리고 이후 인공위성이 임무궤도에 도달하는 동안까지 인공위성에 대한 열해석을 수치적인 방법을 이용하지 않고 해석해를 이용하여 수행하였다. 일반적으로 발사시 인공위성에 대한 열해석은 수치모델을 개발하여야 하는 시간과 노력이 많이 드는 작업이다. 그러나 수치 모델이 완성되기 전에 주요 부품에 대한 극한 환경에서의 온도 예측이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 해석 기법을 이용하여 주요 부품의 온도를 비교적 간단한 방법으로 예측하는 것이다. 이를 위하여 열관련 지배방정식에 여러 가정을 적용하여 지배방정식을 최대한 단순화시켰다. 그 결과, 최종적으로 1차 미분 방정식 형태의 단순화된 지배방정식을 얻게 되었다. 또한 본 연구에서는 여러가지 조건에 대한 연구가 시도하였다. 즉 고려하는 대상의 질량이 일정하게 유지 되는 경우와 일정한 비율로 질량이 감소하는 경우, 인공위성이 최악의 고온환경과 최악의 저온환경에 처한 경우, 그리고 시간에 대한 변수항 때문에 약간의 수치작업이 필요한 경우가 연구되었다. 본 연구에서 제안된 해석해 기법은 적절한 우주 열환경 조건과 결합하게 되면 발사과정에 대한 완전한 수치모델이 완성되기전에 위성체 부품에 대한 열적 안정성을 검토하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.17D no.6
• /
• pp.463-470
• /
• 2010

We presented a very fast and robust method of text line segmentation based on the DCT blocks of color image without decompression and binary transformation processes. Using DC and another three primary AC coefficients from block DCT we created a gray-scale image having reduced size by 8x8. In order to detect and locate white strips between text lines we analyzed horizontal and vertical projection profiles of the image and we applied a direct markov model to recover the missing white strips by estimating hidden periodicity. We presented performance results. The results showed that our method was 40 - 100 times faster than traditional method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.319-319
• /
• 2019

기후변화로 인한 극한 기후 상황의 증가로 홍수기 홍수피해와 갈수기 가뭄피해가 심화되고 있으며, 수자원 관리에 대한 어려움이 발생하고 있다. 효율적인 수자원 관리를 위해 국내에는 약 1,8000여개의 댐을 운영하고 있으며, 댐의 유입량과 저수량을 감안하여 물을 적절하게 방류하는 것을 목적으로 한다. 그러기 위해서는 유입량이 우선적으로 확보되어야 하며, 더 나아가 유입량을 미리 예측할 수 있다면 더욱 효율적인 댐 운영이 가능할 것이다. 기존에는 수위나 유량을 예측하기 위해서는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔으며, 물리적 모형은 매개변수 결정을 위한 많은 자료를 필요로 하고 그 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산 과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복 누적되는 단점이 있다. 반면에 시계열 데이터 예측을 위한 알고리즘 LSTM(Long Short-Term Memory)은 입력된 데이터와 출력된 데이터를 동시에 이용하여 보다 정확한 예측 값을 얻을 수 있다. 따라서 본 연구는 다목적댐의 유입유량 예측을 위해 구글에서 제공하는 딥러닝 오픈소스 라이브러리를 활용하여 LSTM모형을 구축하고 댐 유입유량을 예측하였다. 분석 자료로는 wamis에서 제공하는 용담댐의 2006년부터 2018년까지의 시간당 유입량 자료를 사용하였으며, 입력 데이터로 모형을 학습한 후 2018년의 유입량을 예측하였다. 예측 값의 정확도를 판단하기 위해 2018년의 실제 유입량 자료와 비교하였다.