• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.41-41
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• 2019

동진강, 만경강 그리고 연안 유역으로 이루어진 새만금유역은 농업이 발달한 지역이지만 유역 내 이용 가능한 수자원량이 부족하여 인근 유역인 금강과 섬진강 유역으로부터 용수를 공급받고 있다. 외부유입량은 연도별 강수량 변화에 따라 편차가 크기 때문에 새만금유역은 극한 가뭄과 홍수에 더욱 취약한 유역이다. 또한, 간척사업으로 새만금 방조제 건설에 따라 유역의 수질 환경이 중요한 지역 사회의 이슈이며 특히 만경강의 경우 심각한 수질 문제를 개선하기 위한 다양한 연구가 수행되어왔다. 이에 따라 본 연구에서는 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 이용하여 만경강유역으로 들어오는 외부유입량 변화에 따른 유역의 수문 및 수질 변화 양상을 분석하여 수질 문제 개선 방안을 제시하고자 한다. 외부유입량 변동 시나리오는 만경강으로 유입되는 용담댐의 방류량을 이용하였으며, 기존 외부유입량 데이터에 비례하도록 산정하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 모의를 위해 유역 외부에 위치한 용담댐의 운영을 별도로 고려하였고 취수를 통한 유역 내 농업용수 사용 등을 고려하였다. 수위-유량 관측소의 일자료와 수질관측소의 자료를 이용하여 유출량, SS, T-N, 그리고 T-P에 대한 보정(2012~2014) 및 검증(2016~2018)을 수행하였다. 각각의 검보정지점에 대한 $R^2$, NSE, RMSE을 목적 함수로 사용하여 모형의 적용성을 확인하였고, 이렇게 구축된 SWAT 모형을 기반으로 외부유입량 시나리오에 따른 유역의 수문 수질 변화를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.62-67
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• 2009

본 연구에서는 경기도 설마천 지역에 위치한 독립사면에서 시간에 따라 연속 측정한 토양수분을 이용하여 시계열 분석 을 수행하였다. 토양수분의 측정 방법은 장기간 토양수분의 확보에 신뢰성을 인정받은 TDR을 이용하였다. 관측망의 설계를 통하여 선정한 측정지점에 탐침을 매설하고 공간적인 분포를 가진 시계열 형태의 데이터를 수집하였다. 유출은 해당 사이트 인근에 위치한 사방댐과 전격비교의 수위계에서 실측한 값을 사용 하였다. 전이함수 모형을 사면에서의 토양수분 전이과정에 대응되도록 물리적으로 전개하고 실측한 토양수분 시계열 데이터로 분석한 결과와 비교하였다. 전이 함수 모형은 토양수분 시계열 데이터를 입력변수로 하고 유출 데이터를 반응 변수로 하여 전개하여 토양수분 변화량과 유출간의 전이함수 모형을 도출하였다. 시계열 모형의 전개는 크게 자료전처리, 모형구조의 규명, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 적절한 모형을 도출하였다. 산지 사면에서의 토양수분을 전이함수에 의하여 전개한 모형은 지형적 분포 양상에 따라 특색을 나타내었다. 또한 2003년 가을과 2004년 봄의 전이함수 모형 추정을 통하여 계절별 특성이 나타났고, 모형양상에 원인을 검토해 보았다. 본 연구는 전이함수를 이용한 토양수분의 시계열 분석이 사면에서의 토양수분 변동특성을 지형적, 계절적 특성과 연계하여 이해하고 특성화 하는 과정의 적절한 도구가 될 수 있음을 보여주고 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.386-389
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• 2009

SCADA 시스템은 대개 생산 공정을 감시하고 제어하는데 사용되는 소프트웨어 패키지로써, 대부분 대규모 플랜트 상태를 감시하고 제어하기 위해 사용된다. 특히, 전력, 댐 철도, 원자력 등과 같은 주요 핵심기반시설에서 이를 활용한다. 기존 SCADA 시스템은 일반적으로 분리된 독자적 네트워크상에서 존재했기 때문에 보안에 소홀할 수밖에 없었다. 그러나 최근 기업정보시스템과의 연동 필요성으로 인해 아주 적게나마 원격에서 접속가능한 지점이 존재하고 이로 인한 취약성이 드러나고 있다. 이처럼 외부 공격에서의 취약성 분석을 통한 연구는 현재 진행 중에 있지만, 물리적인 접속을 통한 RTU Master와 Slave의 데이터를 직접적인 변조에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. Modbus RS485통신을 사용하는 SCADA 시스템의 특성상 RTU Master와 Slave는 RJ11 케이블을 통해 1km까지도 연결될 수 있는 상황이므로, 이러한 케이블에 물리적인 접속을 통하여 데이터를 Sniffing하고 Spoofing하는 것이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 물리적인 접속을 통한 데이터 변조 공격에 대비하기 위하여 RSS를 활용한 보안 향상 방안에 대하여 연구하였고, 이러한 데이터 변조 공격을 검출해 낼 수 있는 모니터링 시스템에 대하여 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.127-127
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• 2018

우리나라 자연수역의 수질이 산업활동으로 배출된 오 폐수와 토지 및 가축에의한 하천오염의 심각성 및 보존에 대한 문제가 많은 관심을 받고 있다. 따라서 하천의 수질모델링에 관한 연구가 국내외적으로 진행되고 있다. 황강은 합천댐하류에서 낙동강 본류로 합류될 때까지에 해당하며 황강유역은 각 소하천에서의 유입되는 오염원과 임야 및 농촌지역으로서 각 시기에 발생하는 비점 오염원의 관리가 필요하다. 하천의 수질 모델링은 해당 수계의 오염부하량, 유출량 등 환경요인의 변화에 이에 따른 하천수질 목표지점의 수질변화를 모의함으로써 합리적 접근방법으로 효과적인 수질관리가 가능하도록 만들어준다. QUAL계열 모델 은 수질항목, 수역 특성, 기타 기초 자료의 제공여건 등을 고려하고 있다. 본 연구에서는 이러한 변화 요소와 기여 특성을 반영한 모의와 해석이 최적화된 QUAL-MEV 모델을 이용하였다. 수질개선방안 시나리오에서는 기존의 수질모델링 연구에 데이터 분석을 포함하여 각 인자간의 연관성 및 영향관계를 파악하고 수질개선방안에 있어 원인을 찾아보고자 한다. 부하량위주의 기존 시나리오 구성과 데이터분석 기반의 시나리오를 비교 분석하여 각 시나리오의 장 단점을 비교하여 유역맞춤형 관리방안을 모색하고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.5
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• pp.737-744
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• 2009

This paper is to study and implement 3D Virtual Face Aesthetic Surgery System which provides more satisfaction by comparing the before-and-after plastic face surgery using 3D face model. For this study, we implemented 3D Face Model Generating System which resembles 2D image of the user based on 3D Korean standard face model and user's 2D pictures. The proposed 3D Virtual Face Aesthetic Surgery System in this paper consists of 3D Face Model Generating System, 3D Skin Texture Mapping System, and Detailed Adjustment System for reflecting the detailed description of face. The proposed system provides more satisfaction to the medical uses and stability in the surgery in compare with other existing systems.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.15 no.6
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• pp.19-31
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• 2011

The current Korean criteria for seismic performance evaluated by dynamic analysis regulates that the horizontal displacement and vertical settlement of a dam body, including the static deformation, should be within 1% of the dam height. However, there has been weak theoretical support, so that the current criteria have to be validated. Korea is in a region of low or moderate seismicity located inside the Eurasian plate, and few earthquakes with considerable magnitudes and intensities have been recorded in the area. Therefore, in this study, published data measured in overseas countries were collected in order to construct a database and validate the current criteria. In addition, dynamic centrifuge tests and a parametric study using numerical simulations were performed in order to investigate the effect on the horizontal displacement and settlement of a dam body and to validate the current criteria.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.111-111
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• 2021

메콩지역은 최근 연 7%에 육박하는 경제성장률을 달성하며 아세안의 고성장을 지속 견인하고 있으나, 기후변화 및 급속한 도시화로 매년 가뭄·홍수 등 물 관련 재해 발생 빈도 및 강도 증가와 이에 따른 상·하류 국가간 물 분쟁 등으로 인해 메콩지역 지속가능 발전에 지장이 초래되고 있다. 이에 한국과 미국은 메콩우호국(Friends of the Lower Mekong, FLM) "메콩지역 수자원 데이터 관리 및 정보공유 강화에 관한 공동성명(2018년 8월)"을 계기로 메콩유역의 실시간 수자원 변동 모니터링 및 분석과 수자원 데이터 공동활용 역량을 강화하여 효율적이고 과학적인 수자원관리 지원과 함께 한국의 신남방정책과 미국의 인도-태평양 전략 시너지효과를 극대화하고자 메콩 주변국 재해경감 및 수자원 데이터 활용 역량강화를 위한 글로벌 위성기반 수문자료의 생산·활용 및 홍수·가뭄 등의 수재해 분석기술을 개발하고 있다. 여기에는 한국 K-water의 물관리 기술과 미국 NASA, USACE의 위성활용 및 수자원분석 기술을 접목하여 메콩지역의 체계적인 물관리 및 재해로부터 안전성 확보 기여에 목표를 두고 연구를 진행 중에 있다. 본 연구에서는 전 세계적으로 광범위하게 활용되고 있는 미공병단(USACE, U.S. Army Corps of Engineers)의 HEC software 프로그램을 메콩 시범지역(pilot area)에 적용하여 수리/수문모델 구축을 진행코자 한다. 구축되는 모형은 유역 상류 댐의 연계 모의운영 및 하류 홍수분석이 동시 가능한 HEC-RTS(Real-Time Simulation)로 이는 HEC-HMS, -ResSim, -RAS와 -FIA 모형이 순차적으로 결합된 수리/수문 모델링 시스템이다. 모형의 시범적용 지역은 현지 메콩위원회(MRC, Mekong River Comission)의 의견 등을 반영, 메콩강 하류지역(Lower Mekong) 본류 유역에 위성 자료 활용 및 준실시간(near real-time)으로 댐 모의운영 등을 고려할 수 있는 JingHong댐(중국 란창강 최하류)에서 라오스 Xayaburi댐(메콩강 최상류)까지의 구간을 선정하였다. 한편, 금번 연구에서는 HEC-RTS 중 HMS 모형 적용을 중심으로 가용한 위성자료(GPM IMERG)와 K-LIS 지표 모형 생산 자료를 활용하여 과거 홍수사상에 대한 모의를 고려하였다. 아울러, 연구에서 구축된 HMS 모형은 HEC-RTS에 포함되어 메콩 시범지역의 종합적 수리/수문분석에 적용될 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.42-42
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• 2022

지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R², MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1708-1710
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• 2007

댐 및 저수지 운영에 필수 요소인 수위 데이터의 신뢰성을 높일 수 있도록 수위측정에 가장 많이 사용되고 있는 부자식, 초음파식, 레이다식 수위계의 특성시험이 가능한 표준시험장치와 표준시험장치에 대한 운영의 일관성을 확보하기 위한 표준시험절차를 개발하였다. 또한, 표준시험장치의 최고측정능력을 산출하여 수위계 시험에 따른 불확도를 산출할 수 있도록 수위 측정 모델식을 제시하여 합성불확도1.408 mm와 확장불확도 3 mm를 각각 얻었다. 본 연구에서 제시된 최고측정능력은 수위데이터의 신뢰성 있는 자료 확보와 일관성 있는 자료관리가 가능하도록 품질관리 기반을 구축하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1131-1141
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• 2021

In this study, the artificial neural network model is applied for real-time dam inflow prediction and then evaluated for the prediction lead times (1, 3, 6 hr) in dam basins in Korea. For the training and testing the model, hourly precipitation and inflow are used as input data according to average annual inflow. The results show that the model performance for up to 6 hour is acceptable because the NSE is 0.57 to 0.79 or higher. Totally, the predictive performance of the model in dry seasons is weaker than the performance in wet seasons, and this difference in performance increases in the larger basin. For the 6 hour prediction lead time, the model performance changes as the sequence length increases. These changes are significant for the dry season with increasing sequence length compared to the wet season. Also, with increasing the sequence length, the prediction performance of the model improved during the dry season. Comparison of observed and predicted hydrographs for flood events showed that although the shape of the prediction hydrograph is similar to the observed hydrograph, the peak flow tends to be underestimated and the peak time is delayed depending on the prediction lead time.