• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.205-205
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• 2018

전구기후모델은 전 지구 규모에서 일관성 있는 전망 결과를 제공한다. 이를 수자원분야의 활용과 같은 지역 단위의 응용분야에 실질적으로 활용하기 위해서는 상세화 절차가 반드시 필요하며, 상세화 전후의 결과에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 전구기후모델을 이용한 상세화 전후의 체계적인 평가를 위한 방법을 제안하고자 한다. 평가방법으로는 과거 재현성 평가와 미래 불확실성 평가를 통해 실시하였다. 과거 재현성 평가는 상세화 이전 전구기후모델의 과거 공간재현성평가와 상세화 된 자료와 ETCCDI를 이용한 Technique for Order of Preference b Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)기법으로 평가하였다. 미래 기간의 불확실성 평가는 Katsavounidis approach (KKZ)방법을 통한 미래 불확실성의 설명력을 고려하여 실시하였다. 전구기후모델은 CMIP5에서 제공되는 모형들 중 26를 이용하였고, Representative Concentration Pathways (RCP) 시나리오는 4.5와 8.5를 이용하였고, 기상변수는 강수량, 최대기온, 최저기온을 구축하였다. 상세화는 통계적 상세화방법 중 하나인 Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM)방법을 이용하였다. 과거 재현성평가를 위한 과거기간은 1976년부터 2005년까지의 30년 기간을 사용하였다. 미래 불확실성 평가를 위한 기간은 3개 구간 (2011-2040, 2041-2070, 2071-2099)을 사용하였다. 과거 재현성 평가를 통해 26개 전구기후모델 중 모사력이 부족하다고 판단되는 모델을 제외한 19개 전구기후모델을 선정하였고, 이를 이용하여 미래 불확실성 평가를 실시하였다. 그 결과 각각의 미래기간과 RCP시나리오에서의 미래변동성을 설명하기 위한 전구기후모델의 최소 필요수를 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 효율적인 수자원분야의 전구기후모델의 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.93-96
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• 2019

최근 딥러닝 모델을 다양한 도메인에 적용하여 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 딥러닝 모델은 정답으로 제시된 결과가 정상적으로 예측된 결과인지, 단순히 오버피팅에 의해 예측된 결과인지를 구분하기 어렵다. 이러한 불확실성(Uncertainty)을 측정 할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 베이지안 딥러닝 방법 중 하나인 변분추론(Variational Inference)과 몬테카를로 Dropout을 오픈도메인(Open-Domain) 태스크에 적용하고, 예측 결과에 대한 불확실성을 측정하여 예측결과에 영향을 주는 모델의 성능을 측정해 효과성을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.4-4
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• 2022

낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.26-32
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• 1998

본 논문은 파라미터 불확실성을 가지는 비선형 시스템을 안정화하는 견실 퍼지 제어기 설계 기법을 제시한다. 견실 퍼지 제어기를 설계하기 위하여, 비선형 시스템을 Takagi-Sugeon(T-S)모델로 표현하고 퍼지 제어기는 병렬 분한 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용한다. Lyapunov함수를 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 T-S퍼지 모델의 안정성을 논하고, 견실 퍼지 제어기가 존재할 충분조건을 선형 행렬 부등식(LMI " linear materix inequality)을 이용하여 나타낸다. 이러한 선형 행렬 부등식의 해들로부터 견실 퍼지 제어기를 직접적으로 구할 수 있다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 한국항공운항학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.167-172
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• 2006

본 연구에서는 AFTM이 필요한 이유를 항공기의 불확실성을 들어서 설명 하였다. 불확실성의 원인으로 수요, 수용량의 불확실성과 ATFM의 조정행동과 타이밍조정을 위한 불확실성에 근거하여 알아보았다. 이와 같은 불확실성을 줄이기 위한 방법으로는 정보 질의 향상과 다양한 가능성에 대한 문제를 예측하여 최적화하는 방법으로 해결할 수 있다. 슬롯교환메커니즘에서 가장 기본적인 알고리즘으로는 압축방법에 대하여 살펴보았고 항공사내에서 처리할 수 있는 항공사 슬룻 대체알고리즘을 설명하였다. 그러나 한 항공사에서 대체할 수 없는 경우에는 다른 항공사에서 대체 항공편을 제공하는 메커니즘에 대하여 알아보았다. 이어서 압축방법의 기본이론인 일괄처리방법과 SCS 의 신속대응메커니즘의 차이점과 장단점을 살펴보았다. 이어진 연구과제로 두 모델의 수학적 모델을 연구하여 그 특성을 파악하여 모델을 개발하여 시뮬레이션 하는 것이다. 더 나아가서는 메커니즘의 모범 예제라 할 수 있는 SCS 에서 실제적으로 어떻게 적용되고 있는지 사례에 대하여 연구하려 한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제17권2호
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• pp.245-258
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• 2011

최적관리방안 (Best Management Practices)은 토양 침식과 비점오염원으로 인한 수질악화를 개선하는 방안으로 널리 이용된다. 모델을 이용하여 토양침식이나 최적관리관행의 잠재적 효과를 추정하는 것은 해당 지역의 전반적인 조건과 문제점을 식별하고 이에 대한 보전계획을 수립하는데 도움이 된다. 그러나 데이터, 특히 GIS (Geographic Information System) 데이터, 데이터 스케일의 문제, 혹은 모델의 선택 등에서 오는 불확실성은 최적관리방안의 효과를 예측하는데 있어서 정확성과 신뢰성을 떨어뜨리고 있다. 따라서 이 논문에서는 수리모델의 발전과 배경, 데이터의 불확실성, 모델의 선택, 그리고 데이터의 스케일 등을 참고문헌을 통하여 전반적으로 정리하고 살펴봄으로서 불확실성의 전반적인 이해를 돕고자 하였다. 또한 모델을 이용한 최적관리방안의 효과를 예측함에 있어서 소규모(small scale) 모델과 분포형 (spatially distributed) 모텔의 장점에 대해서도 논의하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1058-1062
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• 2008

지구 온난화에 의한 대기 순환의 변화와 이에 따른 수증기 수송 및 강수량의 변화는 전지구 및 지역적인 수문환경의 변화를 초래하므로 장기적인 차원의 수자원 계획 수립에는 반드시 기후 변화에 따른 영향이 제대로 반영되어야 한다. 그러나 개별 모델이 사용하는 역학과정과 물리과정의 모수화 및 분해능이 다르고 이에 따른 모의 결과도 다르게 나타나는 등의 상당한 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 관한 정부간 패널인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 참여한 대기해양결합 대순환모델(AOGCMs)이 온실가스 배출 시나리오를 바탕으로 생산한 기온과 강수의 불확실성을 동아시아에 대해 평가하고 이를 바탕으로 미래 기후를 전망하였다. 국립기상연구소 ECHO-G/S 모델과 IPCC 23개 모델의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, SRES) 자료는 20세기(1900-1999년)와 21세기(2000-2099년)의 200년 동안이고, 관측자료는 영국 CRU(Climate Research Unit) 월평균 2m 기온의 30년(1961-1990년) 평균값과 CMAP 월 평균 강수량의 21년간(1979-1990년) 평균값을 이용하였다. 동아시아지역 기온과 강수의 불확실성을 평가하기 위해서 모델과 관측간 편이, 평균제곱근오차(RMSE) 등의 통계적인 방법을 사용하였다. 동아시아 지역의 연평균 기온은 대체로 모델의 기온이 관측보다 적게 모의되는 음의 편이를 나타내고, 강수는 모델이 관측보다 더 크게 모의 되는 양의 편이를 나타냈다. 계절적으로는 여름철 강수와 봄철 기온의 편이가 크게 나타났다. 연평균 및 겨울철 강수와 기온의 RMSE는 비례하는데 이는 기온 모의성능이 좋은 모델이 강수 모의성능도 좋게 나타나는 것을 의미한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.29-36
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• 2019

본 연구에서는 필댐 사력부 전단파 속도 주상도 결정시 물성치 변동성에 의해 발생 가능한 불확실성을 평가하고, 평가된 불확실성이 반영된 국내 필댐 사력부를 위한 전단파 속도 주상도 모델을 제안하였다. 이를 위하여 평가된 불확실성을 바탕으로 국내 필댐 사력부에 존재 가능한 깊이-전단파 속도 곡선 400개를 결정하고, 이에 대한 통계분석을 통하여 깊이별 전단파 속도 상한과 하한 곡선을 결정하였다. 결정된 곡선을 바탕으로 Burger 모델 형태의 깊이별 전단파 속도 상한과 하한 주상도 모델을 결정하였다. 결정된 모델은 국내에서 많이 사용되고 있는 Sawada-Takahashi 모델과 비교하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제9권1호
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• pp.28-38
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• 2004

본 연구는 지하수로부터 유래한 벤젠이 실내공기에 휘발되어 호흡을 통하여 인체에 유입될때 각 장기에 분포하고 제거되는 것을 묘사하는 동적약리학 모델의 불확실성 및 중요도 분석의 결과를 제공하였다. 오염된 실내공기의 호흡을 통해 체내에 유입된 벤젠이 각 장기에 분포하는 비율과 농도를 모의하기 위해 기존의 동적약리학 모델을 적용하였으며 간에서의 분해대사를 포함하여 구성하였다. 본 연구는 동적약리학 모델의 각 장기의 혈류량, 분배계수, 분해상수, 부피 등과 같은 인자들에 대한 지식 및 측정의 부족에서 오는 고정된 단일 값의 사용이 야기하는 불확실성 문제에 대해 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위해서 동적약리학 모델과 불확실성 분석을 동시에 수행되었으며 앞으로 휘발성 유기화합물과 관련한 위해도 평가에서의 이해를 높일 수 있다고 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.119-119
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• 2019

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.