• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2B
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• pp.177-185
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• 2008

Accurate monitoring of snow cover is a key component for studying climate and global as well as for daily weather forecasting and snowmelt runoff modelling. The few observed data related to snowmelt was the major cause of difficulty in extracting snowmelt factors such as snow cover area, snow depth and depletion curve. Remote sensing technology is very effective to observe a wide area. Although many researchers have used remote sensing for snow observation, there were a few discussions on the characteristics of spatial and temporal variation. Snow cover maps were derived from NOAA AVHRR images for the winter seasons from 1997 to 2006. Distributed snow depth was mapped by overlapping between snow cover maps and interpolated snowfall maps from 69 meteorological observation stations. Model parameters (Snow Cover Area: SCA, snow depth, Snow cover Depletion Curve: SDC) were built for 7 major watersheds in South Korea. The decrease pattern of SCA for time (day) was expressed as exponentially decay function, and the determination coefficient was ranged from 0.46 to 0.88. The SCA decreased 70% to 100% from the maximum SCA when 10 days passed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.230-230
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• 2019

대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.1
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• pp.33-40
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• 2012

This paper proposes a method to implement biological early warning systems(BEWS). This system generates periodically data event using a monitoring daemon and it extracts the feature parameters from this data sets. The feature parameters are derived with 6 variables, x/y coordinates, distance, absolute distance, angle, and fractal dimension. Specially by using the fractal dimension theory, the proposed algorithm define the input features represent the organism characteristics in non-toxic or toxic environment. And to find a moderate algorithm for learning the extracted feature data, the system uses an extended learning algorithm(UChoo) popularly used in machine learning. And this algorithm includes a learning method with the extended data expression to overcome the BEWS environment which the feature sets added periodically by a monitoring daemon. In this algorithm, decision tree classifier define class distribution information using the weight parameter in the extended data expression. Experimental results show that the proposed BEWS is available for environmental toxicity detection.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.358-360
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• 2000

본 논문에서는 비교 쇼핑 에이전트에 필수 요소인 wrapper를 자동으로 생성하는 방법에 대하여 제안한다. 상품 정보들을 추출하기 위하여 사용자로부터 URL, 질의 형식(Get 또는 Post), 입력 매개변수들, 검색된 HTML 페이지에서 출력 위치들(상품명, 모델명, 판매가...)을 추출한다. 또한, 상품명을 이용하여 검색을 실시하고, 검색 결과 문서들을 분석하여 상품가격을 추출하는 규칙을 생성하며, 생성된 규칙을 WIDL로 기술하여 데이터베이스에 저장한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.2
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• pp.149-160
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• 2009

The objective of this study is to suggest parameter regionalization scheme which is integrated two multivariate statistical methods: principal components analysis(PCA) and hierarchical cluster analysis(HCA). This technique is to apply semi-distributed rainfall-runoff model on ungauged catchments. 7 catchment characteristics (area, mean altitude, mean slope, ratio of forest, water content at saturation, field capacity and wilting point) are estimated for 109 mid-sized sub-basins. The first two components from PCA results account for 82.11% of the total variance in the dataset. Component 1 is related to the location of the catchments relevant to the altitude and Component 2 is connected with the area of these. 103 ungauged catchments are clustered using HCA as the following 6 groups: Goesan 23, Andong 6, Imha 5, Hapcheon 21, Yongdam 4, Seomjin 44. SWAT model is used to simulate runoff and the parameters of the model on the 6 gauged basins are estimated. The model parameters were regionalized for Soyang, Chungju and Daecheong dam basins which are assumed as ungauged ones. The model efficiency coefficients of the simulated inflows for these three dams were at least 0.8. These results also mean that goodness of fit is high to the observed inflows. This research will contribute to estimate and analyze hydrologic components on the ungauged catchments.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.1
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• pp.35-46
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• 2013

A parametric modeling method, one of the core technology of BIM (Building Information Modeling), is proposed for efficient 3D assembly design among components of a superstructure module of modular steel bridge. Assembly system is classified into 3 levels as LoD (Level of Details) for 3D assembly design of the parts. Components forming 3D shape of the parts are identified and defined as parameters, variables depending on parameters, or constants independent of the parameters. Then, spatial assembly rules among the parts are defined according to the assembly system. Positional relations among the identified shape components are defined for mating spatial position and geometrical relations are defined for constraining degree of freedom on X, Y, and Z axis. Finally, a standardized template is designed by applying the rules to 3D based assembly design for the parts of the superstructure module. In addition, applicability of the parametric modeling method is demonstrated by testing the shape variation of the superstructure module according to changing the defined parameters.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.21 no.4
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• pp.37-44
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• 2013

Concentrated localized torrential rains due to global warming and climate change have resulted in much water damage each year. GIS is used as a tool for predicting the peak-outflows caused by these regional torrential rains in mountainous rivers. However, the research of the resolution of the data is limited, and most of approaches are about hydrological geographic. This paper estimates the flood discharge needed for decision of standard rainfall of automatic rainfall warning system by using GIS with GcIUH model, and establishes the criteria of flash flood warning. It also has analyzed the terrain in river basin, extracted the morphological characteristics parameters of water shed such as stream width, channel slope, channel length, shape factor, and GcIUH parameters, and analyzed the relationship between them.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1787-1791
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• 2006

수공 구조물 설계를 위한 설계홍수량의 산정은 실측홍수량의 빈도해석을 통해 빈도별 설계 홍수량을 결정하는 것이 가장 바람직하나, 관측 홍수량 자료의 부족으로 인해 대상 유역의 강우량을 강우-유출 모형에 입력하여 설계 홍수량을 구하는 것이 일반적이다. 이러한 목적을 위해 이용되는 강우-유출 모형의 효과적인 적용을 위해서는 적절한 모형 매개변수의 결정이 매우 중요하며, 이를 위해 주로 이용되는 GIS 프로그램의 경우에는 적절한 격자 크기의 결정이 매개 변수 및 홍수량의 산정에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 분포형 강우-유출 모형인 TOPMODEL을 이용한 분석을 실시하였으며, 격자 크기의 변화에 따른 홍수량의 변화를 실측 홍수량과 비교 분석하였다. 분석 결과 괴산댐 유역 의 경우 격자 크기 $100{\times}100m$일 때 추출된 지형학적 매개변수를 이용해서 모의한 유출량이 실측 유량과 가장 근접한 것으로 분석 되었으며, 격자 크기에 따른 홍수량의 변화를 파악할 수 있었다. 추후 대상 유역을 확대한 연구를 통해 유역특성에 따른 격자 크기 결정 기준이 수립된 다면 분포형 강우-유출 모형의 신뢰성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.976-980
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• 2009

수자원분야에서 강우-유출의 해석은 홍수의 분석 및 수자원 이용의 측면에서 가장 중요한 문제이다. 유역의 물리적 특성이 반영된 정확한 홍수량의 산정을 위해 유역의 지형인자 및 수문모형의 매개변수 추출에 대한 연구가 폭넓게 진행되고 있다. 그러나 아직까지 이러한 방법들에 대한 명확한 기준은 정립되지 못한 상태이다. 본 연구에서는 소유역 분할에 따른 영향분석을 위해 단일유역과 다수유역으로 구분하였고, 대상유역의 소유역분할에 따른 유역면적, 유로연장, 경사 등의 매개변수를 산정하여 도달시간, 저류상수, CN 등을 결정하고, 홍수량 산정결과의 민감도 분석 및 검토를 수행하였다. 또한 유역별 하도에서의 직접도달시간과 최원점에서의 도달시간을 산정하는 경우로 구분하여 유로연장의 조건별 영향을 분석하였다. 분석결과 일정 유역분할 이후에는 유역분할이 유출모의 결과에 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있었고, 소유역 분할에 따른 홍수량 증가 영향과 유로연장의 조건별 영향이 크지 않음을 판단할 수 있었다.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1994 no.05
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• pp.43-48
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• 1994

본 논문은 반복 수축 변환의 프랙탈(fractal) 이론에 근거한 심전도 데이터 압축에 관한 연구이다. 심전도 데이터에 반복 함수계(Iterated Function System : IFS) 모델을 적용하여 신호 자체의 자기 유사성(self-similarity)을 반복 수축 변환으로 표현하고, 그 매개변수만을 저장한다. 재구성시는 변환 매개변수를 반복 적용하여 원래의 신호에 근사되어지는 값을 얻게 된다. 심전도 데이타는 부분적으로 자기 유사성을 갖는다고 보고, 부분 자기-유사 프랙탈 모델(piecewise self-affine fractal model)로 표현될 수 있다. 이 모델은 신호를 특정 구간들로 나누어 각 구간들에 대해 최적 프랙탈 보간(fractal interpolation)을 구하고 그 중 오차가 가장 작은 매개변수만을 추출하여 저장한다. 이 방법을 심전도 데이타에 적용한 결과 특정 압축율에 대해 아주 적은 재생오차 (percent root-mean-square difference : PRD)를 얻을 수 있었다.