• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.1
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• pp.39-45
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• 2010

As the value of environment is increasing, the water quality has been a matter of interest to the nation and people. Research on water quality has been widely studied, but focused on geographical characteristic and river characteristics like inflow, outflow, quantity and speed of water. In this paper, two approaches to measure the similarity of sampling sites by using water quality data are discussed and compared with two-years empirical data of Yongdam-Dam. The existing method has calculated their similarities with principal component scores. The proposed approach in this paper use correlation matrix of water quality related variables and MDS for measuring the similarity, which is shown to be better in the sense of being clustering which is identical to geographical clustering since it can consider the time series pattern of water quality.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.11 no.3
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• pp.484-491
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• 2000

It is necessary to apply SSB modulation method with high bandwidth efficiency to the DS-CDMA mobile communication systems in order to accommodate the increasing number of voice users as well as the broad band and high data rate service in the future. Even though the bandwidth efficiency increases if SSB modulation is applied to BPSK-DS/CDMA, its performance gets degraded because of the increased multiple access interference. Therefore for eliminating the increased multiple access interference, the SSB/BPSK-DS/CDMA with successive interference canceller(SIC) is proposed and its performance and capacity are analyzed. With the limited system bandwidth, it is shown that the SSB/BPSK-DS/CDMA with SIC can accommodate more capacity than the conventional BPSK-DS/CDMA with SIC.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.10 no.6
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• pp.889-899
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• 1999

A technique to obtain an exact frequency characteristics of desired targets in radar measurements is presented. The pulsing network composed of two RF switches was installed between the Network Analyzer and the antenna, and the backscattering from a metal sphere was measured at X-band. It is shown that the pulsing effectively eliminated undesired returns from antenna and other circuitry of the systems. The antenna return was suppressed by more than 60 dB, and the signal-to-noise ratio was improved drastically. The pulsed frequency data were processed to extract the responses of the desired target. The result agrees well with the theoretical backscattering characteristics of the sphere. The methods presented here are applicable to RCS measurements in compact ranges, and also to the backscattering measurements of distributed targets outdoors.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.4
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• pp.25-31
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• 2009

In this paper, the implementation of a production control system based on RFID has been studied in order to obtain an exact Cost Center data such as the name of workers included a process of work and a time period to finish the process. The cost center of a worker will be correctly obtained by checking the work time using RFID tag data and by transmitting the data to a server of ERP or POP system. And also warming up time, cleaning time, power failure, and out of order sign will be checked and calculated using the data stored in RFID tags attached in workers and machine facilities. Therefore, exact Cost Center data will be obtained by the production control system with touch screens entering the data according to the situation in real time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.99-99
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• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.146-146
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• 2023

우리나라의 하천은 도시의 급격한 산업화와 공업화로 인해 이수, 치수 목적을 중심으로 관리되어왔다. 그러나 최근 기후변화의 가속화와 댐과 같은 인공 구조물로 인해 하천의 수질 및 흐름이 위협받으면서 하천 환경개선에 대한 문제가 사회적으로 대두되고 있다. 하천의 생태기능은 하천에서 살아가는 각종 생물의 서식 조건을 유지함으로써 하천이 환경적으로 건강한 상태를 유지하도록 하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 하천 환경개선을 위해서는 하천 생태기능 유지를 위한 최적 유량을 확보해야 한다. 일반적으로 하천의 생태기능을 보존하는데 필요한 최적 유량에 대한 평가에는 USGS(United States Geological Survey)에서 개발한 어류에 대한 유량과 서식지 가용성사이의 관계를 바탕으로 하는 물리적 서식처 모형 (Pysical HABitat SIMulation, PHABSIM)이 널리 사용되고 있다. PHABSIM은 가중가용면적(Weighted Useable Area, WUA)과 유량의 관계곡선을 산출하여 생태유량을 산정할 수 있게 한다. 본 연구에서는 최근 10년 동안 어류 건강성 평가에서 낮은 등급을 받은 탄천 대왕교 지점을 대상으로 PHABSIM을 이용한 어류의 계절별 최적 생태유량을 산정했다. 연구에 사용된 유량자료는 2012부터 2021년까지의 데이터가 사용되었다. 탄천의 대표 어종으로는 각 하천에서 우점종으로 선정된 Zacco platypus가 사용되었다. 각 연도별 그리고 계절별 하천 유량의 변화에 따른 환경생태유량 분석을 통해 제시된 각 하천의 최적 환경유지유량에 대한 결과는 한강권역 환경생태유량 산정 및 하천 관리를 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.444-444
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• 2023

하천 및 저수지와 같은 공간의 수체 탐지는 수자원 관리에서 매우 중요하며, 유역의 수문학적 과정을 이해하는데 도움을 준다. 수문학적 데이터 수집은 우량계, 수위계와 같은 물리적 인프라의 배치가 필요하다. 그러나 상대적으로 저개발된 국가는 수문학적 측정을 위한 인프라가 매우 미흡한 것이 현실이며, 북한과 같은 비접근 지역에 대한 수문학적 과정을 분석하는데는 한계가 있다. 인공위성 원격탐사 센서 중 SAR영상은 지표면에 직접 전파를 방사하고 산란되어 돌아오는 신호를 수신하여 영상을 만들기 때문에 일반적인 광학영상과는 달리 햇빛의 유무와 강우, 구름여부 등의 기상 조건의 영향을 거의 받지 않는 장점이 있다. 또한 국내와 같이 계절적인 요인과 인간활동에 의해 변화되는 물 순환을 SAR 영상은 지표수의 계절적 및 연간 변동성을 모니터링하는데 매우 유용한 자료로 평가되고 있다. 본 연구는 SAR영상을 이용하여 국내의 검증 가능한 지역의 저수지 수면적 변화를 모니터링하고 저수지 수면적과 저수량 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료인 SAR영상은 ESA의 Sentinel-1영상을 2022년 4월부터 2022년 11월의 자료를 수집하여 소양강댐 저수지 수면적과 저수량과의 관계식을 도출하였다. 수체 추출을 위한 SAR 영상은 특히 수로의 일부 가장자리와 홍수터의 식물 존재로 인한 제외지의 매핑에 부정확성을 포함하여 처리에 몇 가지 단점을 갖는 한계도 존재하지만 악천후의 기상 조건에서도 작동할 수 있는 SAR 영상의 능력 덕분에 규칙적인 시간 간격으로 수체면적의 변화에 대한 정보를 제공할 수 있다. 향후 북한 지역의 주요 댐 저수지 수면적에 대한 연간변화와 장기간의 추세를 분석하는 연구를 진행할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.488-488
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• 2023

유량에 따른 수치모형(Nays2D) 하상변동 모의 결과를 토대로 서식처 적합도 분석 모델(PHABSIM: Phsical Habtiat Suitability Model)의 입력자료로 활용하여, 유량에 따른 하상 지형변화와 그에 따른 어류 서식처 적합도 변화를 분석한다. 금강 2km를 대상으로 2차원 모형인Nays2D를 적용하여 부등류 흐름(댐 방류량, 2년 빈도 유량, 100년 빈도 유량 등)에 따른 하상변동모의를 실시하였고, 모의 결과값(단면 표고, 유속, 수위)을 물리적 서식처 평가 모델인 PHABSIM의 입력자료로 활용하였다. 피라미 서식을 위한 적정 유속과 수심의 서식처 적합도 지수를 이용하여 각 유량별 가중가용면적(WUA: Weighted Usable Area)을 산정하여 비교 분석하여, 유량에 따른 단면 구조의 변화가 WUA와 피라미 서식처 적합도에 어떻게 영향을 미치는지 검토한다. 본 연구는 2차원 수치 모의 결과에 따른 단면(혹은 지형) 변화 양상과, 그에 따라 피라미를 비롯한 다른 생물종(어류, 저서성대형무척추동물)의 분포 경향에 연관성이 있는지를 실제 유량 변화와 생물종 조사 결과(물환경정보시스템에서 제공하는 생물종 데이터 활용)와 연계하여 검토 및 검증해보고, PHAMSIM을 이용한 서식처 적합도 분석 시 고려해야할 변수 및 검증 방법 제언에 중점을 둔다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.