• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.339-339
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• 2020

도시화로 인한 불투수면적의 증가와 기후 변화로 인한 강우패턴의 변화 자연적 물순환 체계에 악영향을 미치며. 이를 해결하기 위하여 국내에서는 도시 내 빗물관리 및 비점오염원 저감이 가능한 저영향개발(Low Impact Development, LID)를 적용하고 있다. 건기시 도로, 주차장등 차량통행 및 유동인구가 많은 지역에서는 입자상 물질들이 많이 발생되어 노면에 축적되어 있다가 강우시 강우유출수를 통해 시설로 유입된다. 이로 인해 시설 내 오염물질 및 퇴적물이 축적되어 여재 공극막힘현상 및 침투율저하의 문제가 발생되어 시설 내 효율이 감소된다. 따라서, 레인가든의 장기 모니터링을 통해 시설 내 유입되는 오염물질의 성상 분석 및 시설 내부의 퇴적물 분석을 통해 LID시설 운영의 효율성 평가를 수행하였다. 모니터링은 강우시 모니터링과 건기시 집수구역, 침강지, 시설 상부, 중부, 하부 등 총 5곳에서 채취하여 분석을 수행하였다. 모니터링은 평균 선행건기 일수는 5.46±4.7 days, 평균 강우량은 14.31±11.4 mm, 평균 강우강도는 5.33±6.7 mm/hr의 강우사상에서 모니터링을 수행하였다. 시설 내 평균 유입수농도는 TSS 98.0 ± 32.7 mg / L, COD 133.6 ± 6.3 mg / L, TN 5.77 ± 4.05 mg, TP 0.54 ± 0.03 mg / L으로 분석되었다. 유입부 내 퇴적물 종류는 Sandy Clay Loam으로 나타났으며, Cr 0.36mg / kg, Cu 5.17 mg / kg and Pb 6.04 mg / kg으로 중금속의 함유량이 높은것으로 분석되었다. 퇴적물은 침강지 및 시설 유입부에서의 입자크기는 49-113㎛ 약 60%의 퇴적물이 축적되어 제거되는 것으로 나타났다. 시설 내 침강지에서 50㎛ 이상의 입자들이 여과, 흡착 및 침전으로 인하여 40% 이상의 입자들이 제거되는 것으로 분석되었으며, 50㎛ 미만의 입자들은 시설 내 중간부, 유출부에서 제거되는 것으로 분석되었다. 침강지에서 유입수 대부분의 입자상물질들이 흡착 및 여과로 인한 제거가 이루어지기에 침강지 여재부는 넓은 표면적, 우수한 흡착능 및 여과율을 고려하여 선정하영 하며, 잦은 교체를 위하여 중량성이 낮은 우드칩 등이 적당한 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.205-205
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• 2020

도시화로 인해 불투수층의 증가는 강우시 유출을 증가시켜 물순환을 왜곡시키고 다양한 오염물질을 수계로 배출시켜 수질악화 및 수생태계를 훼손시킨다. 이러한 환경 수문학적 문제를 해결하기 위하여 침투, 여과, 저류 등의 물리적 기작, 식생 및 토양의 생물학적 기작을 이용한 LID 기술을 적용하고 있다. LID 시설에 적용되는 식물은 심미적, 경관성을 증대시켜주나, 다량의 오염물질이 유입될 경우 일부 식물의 고사를 유발한다. 따라서 본 연구는 LID 시설내 식물 체내 중금속 농도를 파악하고자 수행하였다. 본 연구는 지붕 강우유출수를 처리를 위해 설치된 LID 시설(침투화분) 모니터링 대상 지점으로 선정하였으며, 패랭이(Dianthus chinensis)와 조팝나무(Spiraea fritschiana)가 식재되어있다. LID 시설 내 식재된 식물과의 비교를 위해 패랭이와 조팝나무가 식재된 화단을 각각 대조군으로 선정하였다. 패랭이는 잎과 뿌리, 조팝나무는 줄기와 잔가지로 구분하여 체내 중금속 함량에 대해 분석을 수행하였다. 중금속 분석은 토질오염공정시험기준에 의해 Fe, Ni, Zn, As를 분석하였다. 연구결과, LID 시설에 적용된 식생과 대조군 식생의 체내 Fe 농도는 패랭이(1176.9~3804.6mg/kg), 조팝나무(218.4~342.5mg/kg)이며, Ni의 경우 패랭이(13.3~21.4mg/kg), 조팝나무(7.2~12.5mg/kg) Zn은 패랭이(33.6~160.5mg/kg), 조팝나무(46.1~243.2mg/kg), As는 패랭이(7.3~37.3mg/kg), 조팝나무(1.9~8.7mg/kg)로 대조군에 비해 유사하거나 높은 값을 보이는 것으로 분석되었다. 또한, LID 시설에 식재된 조팝나무는 대조군에 비해 줄기는 약 26배, 잔가지 19배 이상 높은 농도를 보이는 것으로 나타났으나, 중금속 농도의 차이는 식물의 중금속 흡수 혹은 토양의 중금속 흡착능력이 토양의 종류, 특성에 따라 다를 수 있기 때문에 모니터링 환경에 따라 편차가 존재할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.75-75
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• 2020

하천법에 의거하여 국내 하천들에는 상당한 국가예산으로 하천정비기본계획이 5-10년 주기로 수립되고 있으며, 홍수위 계산을 위한 HEC-RAS 모의에 필요한 하천단면 등 다양한 하천측량이 실시되고 있다. 그러나, 하천측량자료들은 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)에 pdf 보고서 형태로만 제공되고, 원자료는 CAD 형식으로 하천정비계획을 수행한 설계사 등이 분산 소유하고 있어 관리부재로 망실의 우려도 있어, 다른 용도로의 활용성이 상당히 저하되어 있는 실정이다. 그리고, 측량된 CAD 형식의 단면자료 등을 HEC-RAS에 활용할 때, 'Dream'과 같은 툴을 활용하나 거의 수작업에 가까운 시간과 비용이 소요되는 현실에 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 툴인 RAUT(River information Auto Upload Tool)를 개발하였다., RAUT 툴은 첫째, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 1차원 모형의 입력자료를 CAD 측량자료를 직접수기로 입력 및 모의를 실시하는 복잡한 단계를 자동화시키고자 하였다. 둘째, 하천공간정보인 CAD측량 자료를 직접 읽어 표준 데이터 모델 (Arc River)기반 하천공간정보 DB에 자동 업도드하여 전국단위의 하천정비계획의 하천측량자료 관리가 가능하게 할 수 있다. 즉, 만약 RIMGIS가 RAUT와 같은 툴을 사용하면 하천단면과 같은 전국단위 하천측량 자료를 체계적으로 관리할 수 있게 된다는 의미이다. 개발한 RAUT는 제주도 한천유역을 대상으로 하천정비기본계획의 하천공간정보 CAD자료를 읽어들여 mySQL기반 공간 DB로 구축하고, 구축된 DB로부터 HEC-RAS 1차원 모의 실시하기 위한 지형자료를 자동으로 생성시키는 과정을 시범적으로 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.669-670
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• 2020

현재 4차 산업이 진행됨으로써 대부분의 사물들이 자율화 기능이 더해지는 시대가 오고 있다. 자율화 기술이 발전됨으로써 모든 사람들은 삶을 살아가면서 스스로 문제를 해결해 나갈수 있으며 기존의 생활속도보다 빨라지는 것을 느낄수 있을 것이다. 그래서 마트에서도 쇼핑을하면서 소비자들이 어떻게 쇼핑을 할 때 현재의 수준보다 쇼핑의 질이 높아 질지 고안해보았다. 본 과제물은 소비자들이 쇼핑을할 때 보다 편리하게 일을 처리할수도록 스마트 기능을 카트와 카운터에 추가하였다. 카트에 디스플레이와 바코드 스캐너를 부착함으로써 검색을 통해 소비자들이 원하는 물품의 가격, 위치등의 정보를 알아 낼 수 있고 현재 카트에 담긴 물품의 총 가격을 알 수 있다. 또한, 쇼핑을 마치고 계산을할 때 계산 대기줄이 길어지는 불편함을 해소하기위해 자동계산 기능이 있다. 쇼핑을 마친 소비자가 카트를 카운터로 끌고가면 카트에 저장되어 있는 쇼핑정보가 카운터의 디스플레이에 표시되고 카트와 카운터의 정보가 일치한다면 소비자가 카트에 요금을 충전해 스스로 계산을 수행할수 있다. 이런 자동화, 스마트 기능들은 소비자들의 편리함과 시간을 단축시킬수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.299-299
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• 2020

국내외 발생하는 재난 중 70% 이상이 물과 관련된 재해로 분류되며, 집중호우와 태풍으로 인한 하천범람 및 내수침수 등으로 많은 피해를 발생시키고 있다. 특히 최근 발생하는 피해 양상은 과거에 발생하지 않았던 극한 강우로 인해 돌발적으로 발생하는 경우가 빈번하게 발생하고 있어 이에 따라 사전에 예측하여 미리 대비하는 선제적인 홍수 대비 시스템이 요구되고 있다. 선제적인 홍수 대비 시스템의 구축 여부는 정확한 하천 흐름 예측을 필요로 한다. 하지만 하천의 흐름은 댐붕괴, 제방붕괴, 하천 하상의 변동 등 다양한 상황에서 급격한 흐름의 변동이 발생하며, 이는 하천 흐름 예측에 장애물로 작용하여 정확도를 떨어뜨리는 요인이 된다. 특히 국내에는 산악지형과 수공구조물에 의한 불연속 단면이 다수 존재하고 있어 그 예측 결과에 대한 정확성에 대한 요구가 더욱 부각되고 있다. 그렇기 때문에 해당 문제를 해결하기 위한 다양한 기법들이 개발되어 실무에 적용되고 있으나 어떤 기법이 국내 하천특성에 적합한지 파악할 수 없으며, 그 정확성과 안정성에 측면에서 여전히 많은 문제점을 가지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 불연속 흐름이 빈번하게 발생하는 국내 하천 특성에 적합한 수치 기법을 확인하고자 유량보존특성을 만족하는 유한체적기법 중 국내외적으로 다수 사용되었던 기법들을 비교 및 평가하였다. 불연속 흐름의 대표적인 예제로서 'Dam-break problem'과 충격파 해석 및 홍수기와 갈수기에 따른 하천 하상의 마름/젖음에 대한 평가를 할 수 있는 Toro's Riemann problems에 적용하여 비교하였으며 그 결과 값을 정량적인 수치로 나타내었다. 이를 통해 국내 하천 특성에 적합한 수치 기법을 선정하였으며. 향후 국내하천 환경을 만족할 뿐만 아니라 하천 종사자들의 요구에도 부합한 하천흐름해석 모형의 개발 시 많은 기여가 될 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.209-209
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• 2020

환경부 자료에 따르면 1990년대부터 2000년대 후반까지 국내의 도시면적은 696,239㎢ 증가했다. 도시지역에서의 불투수면적이 차지하는 비율은 25% ~ 80%로 적지 않은 비율을 차지한다. 따라서 도시면적이 증가하면 이는 불투수면적의 증가로 이어지며 이로인한 지표유출로 오염물질의 유입이 늘어나게 되면, 수질오염중 비점오염원이 차지하는 비중의 증가한다. 비점오염원으로 인해 발생하는 환경문제를 해결하기 위해 LID(Low Impact Develpment)시설에 대한 연구가 많이 진행되었다. 본 연구에서는 7년간의 선행 연구결과를 바탕으로 LID 시설별 오염물질 저감효율을 비교분석하였다. 용인 삼계리에 위치한 식생수로 오염지표들의 유입, 유출EMC를 토대로 제거 효율에 대한 평가를 해보면 TSS는 46%, BOD는 48%, COD는 56%. TN은 42% 그리고 TP는 58%가 나왔다. 용인 해곡동에 위치한 식생여과대의 경우 TSS는 83%, BOD는 45%, COD는 43%, TN은 39%, 그리고 TP는 62%가 나왔다. 마지막으로 전주에 위치한 식생체류지의 경우 TSS는 100%, BOD는 75%, TOC는 62%, TN은 67% 그리고 TP는 83%가 나왔다. 이들 자료를 바탕으로 효율성 평가를 해보면 먼저 식생수로의 경우 TP 저감 효율이 58%로 가장 높았으며 TN 저감 효율이 42%로 가장 낮았다. 식생여과대의 경우 TSS 저감 효율이 83%로 가장 높았으며 TN 저감 효율이 39%로 가장 낮았다. 마지막으로 식생체류지의 경우 TSS 저감 효율이 100%에 가까운 양질의 제거효율을 보여주었으며, TOC의 경우 67%로 제일 낮은 제거효율을 보였다. 위 결과를 토대로 판단을 해보면 식생체류지가 전반적으로 좋은 지표를 보였으며 대부분의 상황에 양호한 제거효율을 기대할 수 있다고 생각된다. 식생 LID시설은 자연친화적이며 강우유출과 오염물질을 제거할 수 있다는 장점이 있는 반면, 장치형 LID시설에 비해 넓은 부지면적을 필요로 하므로 설치 지역의 특성에 맞게 LID 시설을 시공하는것이 적절하다고 판단된다. 해당 연구결과는 향후 식생형 LID시설을 설계하는데 있어서 기초자료로 반영될 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.491-494
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• 2020

최근 언어 모델(Language model)의 기술이 발전함에 따라, 자연어처리 분야의 많은 연구들이 좋은 성능을 내고 있다. 정해진 주제 없이 인간과 잡담을 나눌 수 있는 오픈 도메인 대화 시스템(Open-domain dialogue system) 분야에서 역시 이전보다 더 자연스러운 발화를 생성할 수 있게 되었다. 언어 모델의 발전은 응답 선택(Response selection) 분야에서도 모델이 맥락에 알맞은 답변을 선택하도록 하는 데 기여를 했다. 하지만, 대화 모델이 답변을 생성할 때 일관성 없는 답변을 만들거나, 구체적이지 않고 일반적인 답변만을 하는 문제가 대두되었다. 이를 해결하기 위하여 화자의 개인화된 정보에 기반한 대화인 페르소나(Persona) 대화 데이터 및 태스크가 연구되고 있다. 페르소나 대화 태스크에서는 화자마다 주어진 페르소나가 있고, 대화를 할 때 주어진 페르소나와 일관성이 있는 답변을 선택하거나 생성해야 한다. 이에 우리는 대용량의 코퍼스(Corpus)에 사전 학습(Pre-trained) 된 언어 모델을 활용하여 더 적절한 답변을 선택하는 페르소나 대화 시스템에 대하여 논의한다. 언어 모델 중 자기 회귀(Auto-regressive) 방식으로 모델링을 하는 GPT-2, DialoGPT와 오토인코더(Auto-encoder)를 이용한 BERT, 두 모델이 결합되어 있는 구조인 BART가 실험에 활용되었다. 이와 같이 본 논문에서는 여러 종류의 언어 모델을 페르소나 대화 태스크에 대해 비교 실험을 진행했고, 그 결과 Hits@1 점수에서 BERT가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2021

최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.419-419
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• 2021

수자원 관리 패러다임은 공급 위주에서 수요관리로 전환되고 있다. 가용한 수자원은 한정적이나 급속한 인구증가와 도시화로 인한 물 수요의 증가로 수요관리의 효율성이 중시되고 있기 때문이다. 기존 상수도시스템은 노후화로 가동효율이 점차 낮아지고 있으며, 인력으로 월 또는 격월로 소비자의 물 사용량을 검침해 실시간 관리가 불가능하여 수요와 공급의 불균형을 초래한다. 이러한 문제를 해결할 대안으로 IT 기술과 전통적인 물관리 기술을 접목한 Smart Water Grid는 양방향 통신장치를 이용해 실시간으로 소비자의 물 사용량을 모니터링한다. 물 사용 특성을 잘 파악하면 보다 정확한 물 수요 예측이 가능하다. 특히 소비자들의 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 파악하면 미래 물 수요 예측에 도움이 된다. 예측된 물 수요량에 따라 물 공급 배분 계획을 수립하여 운영 효율성을 높일 수 있다. 물 수요예측 방법 중 k-mean 군집분석은 시간별 물 사용량을 이용해 서로 유사한 여러 개의 부분집합으로 할당하여 분류하는 Machine learing 방법으로 물 사용의 유사성을 파악할 수 있다. SWG 연구단은 2019년 Vietnam Hai Duong province에 SWG Pilot plant를 구축하고 27개의 Smart water meter를 설치하여 운영하고 있다. 이에 본 연구에서는 소비자의 물 사용 특성을 분석하기 위해 27개 SWM로부터 수신된 2019년 11월 14일부터 2020년 12월 3일까지 1시간 단위의 물 사용량 데이터를 수집하였다. 그리고 k-mean 군집 방법을 이용해 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 분석하였다. 이 때 최적의 군집 개수 결정을 위해 Elbow 방법을 적용하였다. 분석 결과 각 소비자의 물 사용량 특성에 따라 평균 물 수요패턴 추정이 가능하며, 향후 물 수요 예측에 도움이 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.320-322
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• 2021

As the world's elderly population increases, the proportion of visually impaired is also increasing, and there are still many restrictions on the use of outside activities, such as safety problems and lack of guidance information. To solve this problem, research on smart devices such as smart glasses with optical character recognition (OCR) function is being actively conducted. In this paper, we propose a system that recognizes obstacles ahead and informs information by voice, and also guides the way to the destination. Using the deep learning object recognition model Yolo, it let them to recognize the risk factors as obstacles such as stairs and Larva cones. and it also deliver the information with a voice. so you can expect that the visually impaired can do a lot of different activity even more now that system takes the visually impaired to the destination by using the directions API, voice recognition, TTS library.