• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.162-167
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• 2015

매년 여름철 피서지 1순위로 손꼽히는 해수욕장은 해양레포츠의 발달과 관광사업의 촉진으로 수많은 관광객들이 방문하고 있다. 하지만 우리나라 대부분의 해수욕장에서는 건전한 해수욕을 위한 수질안전지표 설정이 매우 미흡한 편이며 오염수준 또한 심각하다. 이에 강원도 강릉시 경포해수욕장을 대상지역으로 2012년 7월 17일부터 9월 4일까지 매주 화요일 오전에 채취한 시료로부터 병원성 수질지표인 장구균과 대장균, 총대장균군의 오염도를 분석하였다. 시료는 경포해수욕장 오리바위 배후부터 연안방향을 따라 200m 간격으로 3지점과 이안방향을 따라 백사장(dry beach), 포말대(swash zone), 유영층(swimming zone)의 3지점에서 총 9개를 채취하였다. 기온, 강우, 장소 등의 해안 환경 변화에 따른 병원균 증식 유리조건 및 인자들간의 상관성을 분석한 결과 백사장에서는 총대장균군, 포말대에서는 장구균, 유영층에서는 대장균의 농도가 가장 높았다. 또한 주간 누적 강우량과 평균 기온에 따라 시료채취 지점마다의 상관성에서는 백사장은 강우량과 정비례, 기온과는 반비례, 포말대와 유영층은 강우량과 반비례, 기온과는 정비례의 관계를 보였다. 백사장과 해수층인 포말대, 백사장과 유영층 각각은 반비례 관계를 보였지만 미비한 수준이었으며 포말대와 유영층간의 상관성은 약 90%의 매우 높은 수치를 띄었다. 본 연구는 건전한 수계 레크레이션 문화의 수질 안전지표 설정을 위해 해수욕장의 대표 관광명소 중 하나인 경포해수욕장을 대상으로 병원성 수질 지표들의 증식 유리 조건 및 확산특성 예측에 목적이 있다. 나아가 본 과정은 해변을 찾는 관광객들의 수질 안전 정보 제공 및 체계적인 가이드라인 제시로도 가치 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.300-300
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• 2018

최근 우리나라는 봄철 지속적으로 가뭄이 발생하는 추세로 모니터링과 더불어 가뭄 피해를 경감할 수 있도록 가뭄해석 기법이 필요하다. 이를 위해 우선적으로 우리나라 실정에 적합한 가뭄지수를 산정하고, 개선을 통해 가뭄정보들이 수자원확보를 위한 관리와 정책에 활용되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 기존에 활용되고 있는 수문학적 가뭄지수인 개선된 지표수공급지수(MSWSI : Modified Surface Water Supply Index)를 선정하고 개선하였으며, 개선된 MSWSI를 이용하여 앙상블기법 기반의 확률론적 가뭄해석을 수행하였다. MSWSI의 개선에 있어서는 우선, 유역 내 공식적으로 수집되는 모든 수문기상인자를 조사하여 기존 MSWSI에서 적용한 강수량, 하천유량, 댐 유입량, 지하수량 4가지 인자와 사용 가능한 댐 저수위, 댐 방류량 인자를 추가하여 반영하였다. 또한 각 수문인자들에 대하여 인자별로 적합한 확률분포를 적용하였다. 또한 극심한 가뭄이 발생한 2006년과 2014년을 대상으로 비교 검토를 실시하고, 앙상블기반 확률론적 가뭄전망을 수행하고 검증하였다. 연구결과, 본 연구에서 개선한 MSWSI가 2006년과 2014년 발생한 가뭄현상을 더 잘 나타내는 것으로 분석되었다. 또한 실제 수문기상현상을 더욱 잘 반영하여 실제 가뭄과 유사한 가뭄결과로 분석되어, 개선된 MSWSI가 효용성이 있음을 확인하였다. 또한 앙상블 기반의 확률론적 가뭄전망 결과, 본 연구에서 개선한 MSWSI를 이용하였을 때 더 우수한 것으로 분석되었다. 대부분의 유역에서 실제 가뭄지수가 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망 범위에 속하는 것으로 나타나, 본 연구에서 개선한 MSWSI를 활용한다면 보다 정확한 가뭄모니터링 수행이 가능하며, 가뭄전망의 정확성을 높일 것으로 판단된다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.32-41
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• 2019

As population in Sarasota and Manatee Counties, Florida in the United States is projected to increase, land use changes from land development happen continuously. The more land development means the more impervious surfaces and stormwater runoff to Sarasota Bay, which causes critical impact on the resiliency of the ecosystem. In order to decrease its impact on water quality and the ecosystem function of Sarasota Bay, it is important to assess the resilient status of communities that create negative impacts on the ecosystem. Three types of guiding principles of resiliency for Sarasota Bay watershed are suggested. To assess resiliency status, three indexes - vulnerability index, socio-economic index, and ecological index are developed and analyzed by using geographic information system for each census tract in the two counties. Since each indicator for vulnerability index, socio-economic index, and ecological index is measured with different metrics, statistical standardizing method - distance from the best and worst performers is used for this study to directly compare and combine them all to show total resilience score for each census tract. Also, the ten most and the ten least scores for the total resilience index scores are spatially distributed for better understanding which census tracts are most or least resilient. As Sarasota Watershed boundary is also overlaid, it is easy to understand how each census tract attains its resilience and how each census tract impacts to Sarasota Bay ecosystem. Based on results of the resiliency assessment several recommendations, guidelines, or policies for attaining or enhancing resiliency are suggested.

• 대한안전경영과학회지
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• 제23권3호
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• pp.83-88
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• 2021

Recently, due to the aging of workers and the weakening of the labor base in the automobile industry, research on quality inspection methods through ICT(Information and Communication Technology) convergence is being actively conducted. A lot of research has already been done on the development of an automated system for quality inspection in the manufacturing process using image processing. However, there is a limit to detecting defects occurring in the automotive sunroof sealer application process, which is the subject of this study, only by image processing using a general camera. To solve this problem, this paper proposes a system construction method that collects image information using a infrared thermal imaging camera for the sunroof sealer application process and detects possible product defects based on the SVM(Support Vector Machine) algorithm. The proposed system construction method was actually tested and applied to auto parts makers equipped with the sunroof sealer application process, and as a result, the superiority, reliability, and field applicability of the proposed method were proven.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권3호
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• pp.57-73
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• 2021

Recently, online job websites have been activated as unemployment problems have emerged as social problems and demand for job openings has increased. However, while the online job platform market is growing, users have difficulty choosing their jobs. When users apply for a job on online job websites, they check various information such as job contents and recruitment conditions to understand the details of the job. When users choose a job, they focus on various details related to the job rather than simply viewing and supporting the job title. However, existing online job websites usually recommend jobs using only quantitative preference information such as ratings. However, if recommendation services are provided using only quantitative information, the recommendation performance is constantly deteriorating. Therefore, job recommendation services should provide personalized services using various information about the job. This study proposes a recommended methodology that improves recommendation performance by elaborating on qualitative preference information, such as details about the job. To this end, this study performs a topic modeling analysis on the job content of the user profile. Also, we apply LDA techniques to explore topics from job content and extract qualitative preferences. Experiments show that the proposed recommendation methodology has better recommendation performance compared to the traditional recommendation methodology.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.23-28
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• 2022

최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을 통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며 중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의 질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며 KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.

• 한국항만학회지
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• 제12권1호
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• pp.1-8
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• 1998

If a system has a large boundary and complexity, forecast's accuracy will be very low when consider the system's substance as black box. Thus, it is necessary that analysis by structure model. To examine competition in Northeast Asia Ports, it has assumed that the form of structure model, For which the System Dynamics method is adapted in this paper. Northeast Asia Ports Model includes five ports - Pusan, Kobe, Yokohama, Kaoshiung, Keelung, - which are adjacent to each other by geographically and has a competition relation. The Northeast Asia Ports Model has several sub-systems which consists of each unit port models. And, each unit port model found by quantitive, qualititive factors and their feedback loops. All effects which components of one port have influence to components of the rest ports must be surveyed in order to construct Northeast Asia Ports Model, but it may be impossible currently. In this paper Northeast Asia Ports Model was simplified by HFP-Hierarchical Fuzzy Process Method-adapted to integration of level variables of unit port model. Container cargo volumes in Northeast Ports Model is distributed by results of HFP method. And distributed container cargo volumes effected to unit port model. Developed model can estimate change of container cargo volumes in competitive relation by alternation of simple parameter, and reflects dynamics characteristics which are included in model.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.374-374
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• 2021

최근 우리나라에도 대설로 인한 피해가 발생하고 있으며, 피해의 대부분은 강설 발생 이후 남아 있는 적설량이 주된 원인이 되고 있다. 적설량에 대한 예측은 대설피해에 대응하기 위한 중요한 정보이다. 따라서 본 연구에서는 융설량에 영향을 미칠것으로 판단되는 적설량, 기온, 습도, 일사량을 반영하여 일일 융설량을 모의하는 다중회귀모형을 구성하였다. 모형은 2000년부터 2020년까지의 강설 사상을 대상으로 구축하였으며, 2021년에 발생한 광주, 대관령, 목포, 서산, 전주 지역의 강설 사상에 적용하였다. 분석 대상 지역의 평균 적설량은 7.41 cm로 나타났으며, 평균 RMSE는 1.64 cm가 발생하였다. 오차의 원인으로는 적설량이 1 cm 미만 감소했을 경우, 바람이나 승화의 영향이 상대적으로 크게 작용할 수 있으나, 본 연구에 이용된 함수는 바람과 증발산 등이 고려되지 않았다. 또한, 회귀계수 결정에서 급격한 온도 변화를 능동적으로 반영하기 어려워 급상승한 온도나 매우 낮은 온도에 오차가 더 크게 나타난다. 따라서, 본 함수를 통하여 융설 깊이를 예측하기 위해서는 매우 높은 온도나, 매우 낮은 온도에서의 영향을 통제할 수 있는 변수 또는 상수를 추가할 필요가 있는 것으로 판단된다. 또한 초기 강설 당시의 기온과 습도 등에 따라, 눈의 결정이 달라지고, 이에 따라 융설에도 영향을 미칠 수 있다는 점을 이해하여, 초기 적설에 대한 변수도 고려되어야 할 것이다.

• 건축사
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• 통권615호
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• pp.28-31
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• 2020

도입까지 시간이 걸릴 것이라고 예측됐던 건설정보모델링(BIM : Building Information Modeling, 이하 BIM)이 어느새 성큼 다양한 분야에 진입했다. 영국, 싱가포르, 미국 등 해외에서는 이미 공공사업 시 BIM을 적극적으로 활용하고 있다. 우리나라 또한 2018년 국토교통부에서 '스마트 건설기술 로드맵'을 마련한 후 공공사업에 BIM을 단계적으로 도입해왔다. 대부분의 발주기관들은 오는 2025년까지 공공사업에 BIM을 전면 도입한다는 계획이다. 성균관대학교 공과대학 건설환경공학부 및 미래도시융합공학과 교수이자 국제건설자동화학회의 종신 상임이사인 권순욱 교수는 '스마트 건설 관리' 연구자이자 국내외에서 활동 중인 CM, BIM의 권위자다. 관련 분야의 책 8권과 100편 이상의 논문을 집필하고 30여 개의 특허·소프트웨어 등록을 보유하고 있다. 텍사스 오스틴 대학교 토목공학 박사 출신으로, 삼성물산, 한국건설기술연구원 등 일반 기업과 국가기관에서 실무와 이론을 두루 경험하며 경력을 쌓았다. 건설연구개발사업, 첨단 융복합 건설기술 등 다수의 국가 건설 R&D에 참여해 초고층 자재, 안전 모니터링, BIM 프로세스 표준개발 등의 시스템을 개발하기도 했다. 해외 연구자들과의 교류에도 적극적이다. 세계 석학들과 '노령 공학' 관련 영문교과서를 공동 집필(스마트주택 챕터 담당)했고, 2016년과 2019년엔 국제건설자동화학회와 국제프로젝트관리학회의 연사 자격으로 강단에 섰다. "영국, 싱가포르 등에선 공공사업을 100% BIM으로 발주하기 시작했습니다. 우리나라 정부도 비슷한 길을 가고 있습니다. 일정 규모의 발주 물량이 안정적으로 나오는 공공기관에서 그렇게 한다는 것은 국가가 전체 패러다임을 바꾸겠다는 의지 아닐까요?" 6월 10일 그의 연구실에서 권순욱 교수를 만나 BIM의 현황과 전망에 대해 들어봤다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.459-459
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• 2022

물수지의 불균형으로 발생되는 가뭄은 장기간에 걸쳐 넓은 규모로 발생되는 자연재해로서, 농업 및 산업에 직접 피해와 다양한 상품에 대한 공급 부족으로 인한 가격 상승 등의 간접 피해를 야기하는 재해이다. 이러한 가뭄을 정량적으로 평가하기 위하여 기상 요인(강수, 기온), 농업 요인(식생), 수문 요인(증발산, 토양수분) 등과 같은 설명 변수를 기초로 하는 많은 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 대표적인 가뭄지수에는 Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), Palmer Drought Severity Index (PDSI), Soil Water Deficit Index (SWDI), Vegetation condition index (VCI), Temperature Condition Index (TCI), Vegetation Health Index (VHI), Scaled Drought Condition Index (SDCI), Integrated Crop Drought Index (ICDI) 등이 있다. 본 연구는 최근 개발된 통합작물가뭄지수(ICDI)를 통해 미국 옥수수의 약 90%를 생산하는 농업지역인 미국 콘벨트의 가뭄 특성을 분석하고자 한다. ICDI는 기상 요인(강우량 및 지표면 온도), 수문학적 요인(잠재 증발산 및 토양수분), 식생 요인(강화식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI))의 조합을 통해 지표면의 건조·습윤 상태 및 식생의 건강 상태를 설명하는 가뭄지수이다. 2004년부터 2019년까지 주요 콘벨트 지역인 일리노이, 인디애나, 아이오와를 대상으로 가뭄분석을 실시하였으며, 옥수수 수확량 아노말리와의 상관성을 분석하였다.