• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.492-496
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• 2016

최근 4대강사업과 수질오염총량제 시행으로 하천의 구조적 및 비구조적 수질관리 환경의 커다란 변화에 따라 기존 모니터링지점에 대한 전면적인 재검토가 필요하다. 선정기준을 기반으로 평가기법은 공간적 대표성, 수리학적 안정성, 생태적 대표성, 시간적 대표성, 정보취득 안정성으로 5개의 특성과 14개의 평가부문 그리고, 평가항목으로 3단계 평가기법을 구성하여 개발하였다. 영산강 섬진강수계의 제주도수계 4개 중권역을 제외한 28개의 중권역을 대상으로 기존의 중권역 대표지점에 대하여 평가기법을 적용하여 그 적합성 평가를 실시하였다. 그 결과, 1등급이 8개 지점으로 29%, 2등급이 9개 지점으로 32%, 3등급이 6개 지점으로 21%, 4등급이 4개 지점으로 14%, 5등급은 1개 지점으로 4%를 차지하는 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.495-495
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• 2017

도시화는 불투수면의 증가를 야기 시켜 물순환 왜곡, 다양한 오염 물질의 유입으로 인한 비점오염물질 유출, 인공 배출열의 증가로 인한 도시열섬효과 등 다양한 문제를 유발한다. 이러한 수리수문학적 및 환경생태학적 문제를 저감하기 위하여 도시지역과 같은 개발 사업에서는 수환경을 가능한 자연 상태로 복원하는 저영향개발(Low Impact Development, LID)기법이 중요한 대안으로 제시되고 있다. LID기법 중 하나인 옥상녹화는 에너지 이용을 최소한으로 한 자연 녹음의 효과적인 이용을 도모하여 환경공생도시 조성과 식물을 매개로한 자연 순환 과정을 도시구조에 도입하여 순환 시스템 재생이 가능 하도록한다. 노지녹화는 두꺼운 자연 토양을 이용하는 반면 옥상녹화는 적재하중의 제약(옥상의 적재하중 조건은 $150{\sim}180kgf/m^2$이다. 비중이 1.6~1.8인 토양을 20cm 객토한 경우, 약 $320kgf/m^2 $이상의 적재하중이 되기에 식재기반의 경량화는 중요한 사안이다.)으로 인해 용적밀도가 작은 인공경량토양 또는 개량토양을 이용하며, 토양 두께도 얇게 설정된다. 또한 토양의 두께는 식물의 크기와 종류 및 토양의 조성에 따라 다르기에 적재하중 조건을 고려한 적절한 토양과 식재 식물의 크기와 종류 결정은 중요하다. 이에 본 연구에서는 옥상녹화식생에 대한 평가와 이에 대한 시험 프로세스가 가능한 실험 장치를 개발하였다. 옥상녹화 효율성 검증실험장비는 1m*1m*0.6m 아크릴 재질의 녹화셀로 경사조절이 가능하도록 설계하여 경사변화에 따른 유출, 침투, 증발산량의 탄성도 모의 평가를 할 수 있다. 또한 4점식 형태의 로드셀을 이용하여 녹화셀에서 발생하는 증발산량을 측정하고 관측된 증발산량은 RS-232c 이상의 통신프로토콜을 사용하여 주기적인 관측치의 송수신이 가능하며 주기적 자료송수신 외에도 옥상 녹화셀의 측면에 하중 표시기를 설치하여 관측이 가능하다. 또한 저면에 바퀴설치를 통하여 이동 실험이 용이하며 현재 부산대학교 양산캠퍼스 한국 GI&LID 실증단지 연구센터 내 옥상녹화 실험장에 옥상녹화 효율성 검증 실험 장비를 설치하여 자연 혹은 인공강우를 통한 유출, 침투, 증발산량의 시험계측을 실시중이다. 이러한 옥상녹화 효율성 검증실험장비는 최대 하중 2,000kg, 측정해상도 0.02kg 이상을 허용하는 로드셀과 녹화셀을 이용하여 하중을 고려한 식생의 종류에 따른 평가가 가능하므로 최적 식재기반 단면구조 개발에 이용될 수 있을 것이다. 또한 토양 함수량 변화 측정으로 옥상녹화에 이용되는 다양한 종류의 식물의 염분에 대한 저항성과 식물의 성장능력을 평가하여 녹화공간에 따른 옥상녹화에 사용할 식생을 결정할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.448-448
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• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.2A
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• pp.293-300
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• 2006

There is a high degree of uncertainty in measurements of the thickness or the loss of thickness of corroded elements. Generally the thickness of corroded elements varies from one location of the element to another depending on the degree of corrosion, which makes the safety assessment difficult. Therefore, a procedure for safety assessment of corrosion- damaged steel structures using an imprecise reliability is proposed in this paper. The proposed safety assessment procedure using the imprecise reliability was also applied to a cable-stayed bridge in Korea to demonstrate its effectiveness and applicability. Since there is a large variation in measurements of the thickness of corroded elements, the thickness of corroded elements was considered as the imprecise element. This variation was found to be directly related to the degree of corrosion. Therefore, the variation increases as the degree of corrosion increases. Based on the comparative observations between the conventional reliability and the imprecise reliability, it is suggested that the imprecise reliability analysis derived based on the subjective or statistical judgment of conditional independence could be successfully utilized for the risk or safety assessment of corrosion-damaged structures.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.16 no.5
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• pp.49-58
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• 2013

The purpose of this review is to identify factors that affect the quality of cyber universities. While the previous studies focused on the university-level factors, the review revealed that the country-level, social-level, and individual-level variables are also important factors influencing the quality of cyber universities organically and systematically. Therefore, the current study asserts that additional predictors should be added with regard to its systemic structure. These variables would include basic educational environment (e.g., teachers, staff, educational system), related regulations, management system, student willingness to participate in learning and their motivation, the government's awareness of cyber universities and polity support, and societal recognition/assessment of cyber universities.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.141-144
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• 2020

한국어에서 문장의 가독성이나 맥락 파악을 위해 띄어쓰기는 매우 중요하다. 또한 자연 언어 처리를 할 때 띄어쓰기 오류가 있는 문장을 사용하면 문장의 구조가 달라지기 때문에 성능에 영향을 미칠 수 있다. 기존 연구에서는 N-gram 기반 통계적인 방법과 형태소 분석기를 이용하여 띄어쓰기 교정을 해왔다. 최근 들어 심층 신경망을 활용하는 많은 띄어쓰기 교정 연구가 진행되고 있다. 기존 심층 신경망을 이용한 연구에서는 문장을 음절 단위 또는 형태소 단위로 처리하여 교정 모델을 만들었다. 본 연구에서는 음절과 형태소 단위 모두 모델의 입력으로 사용하여 두 정보를 결합하여 띄어쓰기 교정 문제를 해결하고자 한다. 모델은 문장의 음절과 형태소 시퀀스에서 지역적 정보를 학습할 수 있는 Convolutional Neural Network와 순서정보를 정방향, 후방향으로 학습할 수 있는 Bidirectional Long Short-Term Memory 구조를 사용한다. 모델의 성능은 음절의 정확도와 어절의 정밀도, 어절의 재현율, 어절의 F1 score를 사용해 평가하였다. 제안한 모델의 성능 평가 결과 어절의 F1 score가 96.06%로 우수한 성능을 냈다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.10 no.3
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• pp.211-218
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• 2006

From the development of residential flat plate system, continuously bended shear reinforcement is developed for the prevention of punching shear. To know the punching shear capacity of developed shear reinforcement in slab-column joint, structural test is performed. The testing parameters are shear reinforcement types, such as no reinforcement, bended shear reinforcement, and head stud reinforcement. To verify the lateral capacity, cyclic load is applied under the constant vertical load condition. The results of tests are compared to as global displacement, slab-column joint strength. From the test results, the resisting capacity of developed shear reinforcement system has a good performance in the story drift ratio.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.628-630
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• 2010

실용음악과가 4년제 대학에 개설된 것이 불과 15년 전이다. 짧은 시간동안에 비약적인 발전을 이루었지만 실용음악교육으로서 내면을 들여다보면 다소 합리적이지 못하고 기형적인 교육구조가 자리 잡고 있다. 본 연구는 그중에서도 실기교육 평가방법에 관한 연구로 이를 통해 보다 효율적이고 능동적인 형태의 교육이 될 수 있도록 하기 위한 여러 가지 방법을 마련해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.66-66
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• 2023

대규모 댐의 운영으로 인한 인위적인 유량 교란은 물리 기반 수문모형의 정확한 하천유량 모의를 어렵게 만든다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 상류의 자연형 유역 모의를 위한 물리 기반 수문모형 Variable Infiltration Capacity model과 댐 운영 모의를 위한 딥러닝 기반 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 수도권의 주요 상수원이자 대규모 댐들이 존재하는 팔당댐 유역을 대상으로, 물리 기반 수문모형만을 기반으로 구축한 단일 및 계단식 구조의 모델과 하이브리드 모델의 예측 성능을 비교하였다. 2015년부터 2019년까지의 검증 기간 동안, 하이브리드 모델, 단일 및 계단식 구조 모델의 Nash-Sutcliffe Efficiency는 각각 0.6410, -0.1054 그리고 0.2564로 하이브리드 모델의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이용한 댐 운영 고려가 정확한 하천유량 평가를 위해서 필수적임을 시사한다. 이러한 결과는 수자원 관리, 홍수 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 미래의 지속 가능한 물 관리를 위해 실무자에게 정확한 자료를 제공하는 데 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.293-293
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• 2019

최근 도심지 침수예방을 위해 구조적 비구조적인 대책 등이 수행되어 왔으나, 도심지의 국지성 호우의 발생빈도가 증가함에 따라 단시간의 도심지 침수예측의 중요성이 다시 대두되고 있다. 이에 도심지 침수 예측을 위해서는 수치모의 프로그램을 사용한 연구가 진행되어 왔으나, 국지성 호우에 의한 침수를 막을 만킁의 실시간 위험예측은 아직까지 힘든 실정이다. 한편 해양재난의 침수를 예방하기 위해서 국립재난안전연구원(2017)에서는 과학적 보간법을 적용한 침수예측 모형인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발한 바 있다. 따라서 본 연구에서는 SIND Model을 도심지 침수예측에 적용하여 집중호우와 같은 단기간의 침수를 예방하고자 한다. SIND Model은 기 구축된 침수예상도를 활용하여 모든 시나리오에 대한 침수 위험도 등급을 실시간으로 평가하는 모형이다. 국토부에서 제공하는 국가홍수위험지도와 내수침수지도를 활용하였고, SIND Model은 Comsol Multyphisic를 활용하여 침수예측지도를 생성하였다. 기존에 해양재난 예측을 위해 사용하였던 Risk Grade 방정식에 시간 항(time term)과 도심지의 최초 침수 발생위치에 생성 항(source term)을 추가하여 도심지 침수특성을 반영하였다. 결과를 평가하기 위하여 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 방법을 활용한 형상유사도를 산출하였다. 그 결과, 기 구축된 홍수위험지도와 형상유사도는 전체 구역 중 80%의 구역이 0.8 이상의 값을 나타내었다. 20%의 구역에서는 복잡한 도심지의 건물, 구조물 등의 침수특성을 반영하지 못하여 형상유사도가 낮게 평가된 것으로 판단되며, 향후 위험도 예측을 위해 배수시스템 등의 영향인자를 고려한다면 위험도 등급 예측의 정확도를 높일 수 있을 것이라 기대된다.