• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.134-134
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• 2023

하천의 유사량 측정은 수량·수질 관리에 있어 유량 자료와 함께 필수적인 자료로 다지점에서 연속적으로 측정된 자료가 필요하다. 하지만 현재 부유사 측정 방법은 부유사채집기를 통해 조사가 이루어져 인력, 비용, 안전의 문제로 지점 확대와 연속 측정이 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로, 센서 기반의 유사량 측정 기술이 개발되어 실용화를 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히, 연속적인 유량측정을 목적으로 사용되고 있는 자동유량관측소에 설치된 H-ADCP의 초음파산란도를 이용한 부유사농도 측정 방법은 기 구축된 인프라를 활용하므로 경제적으로 유리하며, 유량자료를 동시에 측정하므로 실시간의 부유사량 자료를 생산할 수 있는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 국가하천에 설치되어 운영 중인 자동유량관측소 H-ADCP의 초음파산란도를 활용하여 연속적인 부유사농도 측정을 위한 기술 개발과 기술 적용을 위한 기준 및 지침을 마련하고자 하였다. 초음파산란도를 활용한 부유사농도 측정 방법의 적용성 검토를 위해 2015년부터 2022년까지 자동 관측소 기준 유사량 측정이 이루어진 지점을 대상으로 자료를 수집하여 지점별 초음파산란도-부유사농도 관계식을 개발하여 분석을 수행하였다. 그리고 테스트베드에서 실시간 운영을 통해 초음파산란도를 활용한 부유사농도 측정 방법의 기술 개선과 분석 절차 및 기준 등 실무적 고려사항을 검토하여 실용화를 위한 지침 및 표준안을 마련하고자 하였다. 본 연구결과를 통해 기존 부유사채집기와 정확도를 분석한 결과, 기존 부유사대비 약 80%의 측정정확도를 보이는 것으로 나타났으며, 10분 간격의 부유사농도의 측정을 통해 홍수기 유사의 이력현상의 분석이 가능함을 확인 할 수 있었다. 추후에는 본 연구 성과를 통해서 개발한 기술을 시범 확대 적용하여 지속적인 기술의 개선과 측정기준을 제시하고, 유지관리 등에 대한 검토를 수행할 예정이며, 실용화를 통해 유사량 조사지점의 확대와 연속적인 유사량 자료를 생산하는데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.86-86
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• 2023

최근에 들어 환경보전과 지속가능한 하천관리의 중요성이 대두되고 있으며, 통합물관리에 있어 수리량과 수질을 연계한 통합 모니터링의 필요성이 커지고 있다. 수리량과 수질 분야에 대한 모니터링 기술은 지속적인 연구가 이루어져 왔으나, 각 분야의 개별적 연구로 인해 수리량과 수질을 통합하여 모니터링 하는 기술 개발은 미흡한 수준이다. 또한 수질 측정은 수질오염공정시험기준에 있는 채수 기준에 따라 채수하여 측정하고 있으며, 채수 지점은 하천의 수심별로 달리하여 정해진다. 수리 측정은 현장계측을 통한 2차원적 계측으로 진행하고 있어 수질 측정 시 채수지점과 수리 측정지점은 일치하지 않는다. 동일 지점에서의 수질과 수리량을 동시에 고려하고 있지 못한 모니터링은 본류와 지류의 혼합거동이 많은 국내 하천 특성을 반영하지 못한다. 또한 현재의 수질·수리 모니터링은 ADCP나 다항목수질측정기 같은 고가의 장비를 운영하며, 홍수기와 같은 고위험 계측 조건에서 인력을 통해 측정하고 있기에 고비용의 장비운영비와 인명 피해를 야기시키고 있다. 따라서 무인 원격 기술을 적용한 하천 모니터링 기술과 수질과 수리량의 데이터 연계를 통한 3차원 모니터링 기술의 확보는 하천관리에 있어 매우 필수적이다. 본 연구에서는 수중 무인 원격이동체인 ROV와 무인 원격이동체(USV)를 활용한 3차원 수질·수리 모니터링 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다. 국내 하천 특성을 고려한 혼합거동을 분석하기 위해 ROV에 수중 GPS 장비와 수질센서를 부착시켜 수중 내 2차원으로 측정되는 수리량과 동일한 좌표를 가지는 수질자료를 계측하여 하천의 연직 분포와 수평적 분포를 통해 화학적 수리적 거동을 분석하여 하천의 3차원 혼합거동 양상을 판단할 수 있었다. 이와 같은 무인 원격이동체를 통한 3차원 수질·수리 모니터링 기술은 하천의 3차원 분석에서 수질·수리량 보간 자료로 활용 가능하며, 효율적인 모니터링을 통하여 하천 전반 및 통합물관리에 있어 크게 기여할 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.521-521
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• 2023

지방상수도의 관 파손사고 감지 및 누수관리 방법에는 블록시스템 구축을 통한 소블록별 야간최소유량 감시방법이 가장 대표적이다. 야간최소유량은 새벽 2시와 4시 사이의 인구 활동 비율이 가장 낮은 새벽 시간대에 소블록에 공급된 유량을 의미하며, 대부분 유량 성분은 누수량일 것이라는 가정에서 출발한다. 그러나 아파트 중심의 주거 형태를 보이는 도심지의 경우, 새벽 시간대에도 다량의 물수요가 비정기적으로 발생하고 있어 관망의 이상 여부를 감시하기 위한 관리기준으로서 야간최소유량을 이용하기에는 높은 일간 변동성에 따른 한계가 있다고 할 수 있다. 즉, 야간최소유량은 관 파손사고 발생의 감시보다는 관로 연결 또는 급수전 분기 부위에서 발생하는 미량의 누수가 수개월에 걸쳐 누적되는 장기추세를 분석하여 누수탐사반의 투입 시점을 결정하기 위한 근거를 제시하기 위한 목적으로 사용되며, 아직까지 관 파손사고의 발생은 자체적인 감지보다는 민원에 의해 인지되는 경우가 많다. 최근, 스마트관망 구축사업(SWM) 등을 통해 관 파손 및 누수 감지를 위한 청음식 누수감지센서가 소블록 내 도입되고 있으나, 초기 시설투자에 큰 비용이 수반되며 주변 소음과 배터리 전원방식의 한계로 인하여 새벽 시간대에만 분석이 제한적으로 적용되는 경우가 많아 이 역시도 상시적인 관 파손사고의 감시기술이라 보기는 어렵다. 본 연구에서는 소블록 유입점에서의 유량·압력과 소블록 내에 설치된 대수용가 스마트미터, 그리고 사고감지를 위한 수압계 사이의 평상시 수리적 균형을 학습한 DNN(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 관 파손사고를 실시간 감지하는 모델 개발연구를 수행하였다. 모델은 관 파손사고 감지를 위한 수압계의 최적 위치와 대수를 결정하기 위한 모듈과 관 파손사고 감지모듈로 구성되며, 1개 소블록 Test-Bed를 구축하여 모델을 생성하고 PDD 관망해석 모델을 통해 생성된 가상의 사고에 대한 감지 여부로서 개발 모델의 감지성능을 평가하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.4
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• pp.234-240
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• 2022

This paper proposes a customized AI exercise recommendation service for balancing the relative amount of exercise according to the working environment by each occupation. WISDM database is collected by using acceleration and gyro sensors, and is a dataset that classifies physical activities into 18 categories. Our system recommends a adaptive exercise using the analyzed activity type after classifying 18 physical activities into 3 physical activities types such as whole body, upper body and lower body. 1 Dimensional convolutional neural network is used for classifying a physical activity in this paper. Proposed model is composed of a convolution blocks in which 1D convolution layers with a various sized kernel are connected in parallel. Convolution blocks can extract a detailed local features of input pattern effectively that can be extracted from deep neural network models, as applying multi 1D convolution layers to input pattern. To evaluate performance of the proposed neural network model, as a result of comparing the previous recurrent neural network, our method showed a remarkable 98.4% accuracy.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.1
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• pp.36-42
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• 2022

This study presents an analysis of the human body channel as an electric signal path using body impulse response (BIR). The human body communications (HBC) has recently emerged as an effective signal transmission method to create wireless body area networks (WBAN). We provide body channel characteristics based on measured BIR in a proper experimental environment for the HBC using capacitive coupling with a customized channel sounding device, which can be applied as a guideline for the HBC system design. The frequency response of the BIR, extracted by a customized signal processing for the measure signals, shows the channel path loss (CPS) between 0 MHz and 100 MHz with an average CPS of approximately 46.8 dB. In addition, the relative noise power distributions can provide estimations on the signal to noise ratio at the HBC receiver in terms of capacitor and resistor values in the measured frequency band and the frequency band lower than 3 MHz considering the baseband signal detection.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.13 no.2
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• pp.35-48
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• 2017

There are many and various devices like sensors, displays, smart phone, etc. in smart environment. And contents can be provided by using these devices. Vast amounts of contents are provided to users, but in most environments, there are no regard for user or some simple elements like location and time are regarded. So there's a limit to provide meaningful contents to users. In this paper, I suggest the contents recommendation system that can recommend contents to users by reasoning context of users, devices and contents. The contents recommendation system suggested in this paper recommend the contents by calculating the user preferences using the situation reasoned with the contextual data acquired from various devices and the user profile received from the user directly. To organize this process, the method on how to model ontology with domain knowledge and how to design and develop the contents recommendation system are discussed in this paper. And an application of the contents recommendation system in Centum City, Busan is introduced. Then, the evaluation methods how the contents recommendation system is evaluated are explained. The evaluation result shows that the mean absolute error is 0.8730, which shows the excellent performance of the proposed contents recommendation system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.320-320
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• 2021

홍수피해가 빈발하는 도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 국지적으로 발생하는 돌발홍수는 우량계와 기존 하천유역 예보시스템만으론 예보가 불가능하다. 동일한 강우에서도 지역에 따라 침수시간이나 침수심이 달라지기 때문에 정확한 돌발홍수예보를 위해서는 지역에 따른 침수특성과 유속특성을 달리 고려해야 한다. '골든타임 확보를 위한 유역 시공간 상세 홍수예보기술 개발(환경부)'에서 개발한 '국지 돌발홍수예측 시스템'은 지역별 검증된 침수특성과 유속특성의 관계식을 산정하여 돌발홍수예보 기준을 설정하였다. 그리고 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우레이더 기반 돌발홍수 예측 시스템을 구축하여 시범 운영 중이다. 그러나 도시·산지 중소하천유역 등 홍수예보 취약지역에 대한 돌발홍수예보 정확도를 제고하기 위해서는 기 설정된 돌발홍수위험 예보 기준을 정밀하게 평가·검증·개선 할 수 있는 실증 체계가 반드시 필요하다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 2021년부터 3개년 동안 홍수예보 취약지역에 강우레이더와 경제적 IoT 관측센서 정보를 기반으로 돌발홍수예보 실증기술을 개발하여 전국 돌발홍수예보 실용화 기반 구축하고자 한다. 홍수피해 취약지역인 도심지, 산지·계곡, 해안지역에 실증 테스트베드를 선정하고 강우레이더-IoT 실증 관측망을 구축하여 돌발홍수예보 기술 실증과 돌발홍수 위험기준 설정 가이드라인을 마련하고자 한다. 더불어 도시 중소하천유역 홍수예보 활용을 위한 소형강우레이더 강우량 정확도 개선 기술 개발과 홍수기 강우레이더 기반 홍수예보 관-연 협업 시범 운영을 추진할 계획이며, 최종적으로는 강우레이더와 IoT 정보 기반 돌발홍수 실증 시스템을 구축 운영하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.343-343
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• 2020

본 연구는 해안 및 도서지역에서 기후변화에 따라 재해위험이 증가되고 있으므로 '해일대비 신개념 침수방어벽 기술 개발'을 통해, 침수방어벽을 ICT와 연계하여 국민의 재산과 생명을 보호할 수 있도록 하는 연구이다. 이를 위해 국내·외 침수방어벽 자료를 조사하여 연구방향을 설정한 후, 국내·외 침수방어장치에 대한 개선방안을 제시하고자 한다. 기존 침수방어벽의 경우 ICT와 연계되어 있지 않아서 침수 예보나 경보 상황에 대응할 수 없는 실정이었다. 본 연구에서는 ICT 연계 방안을 제시하여 침수에 즉각적으로 대응할 수 있도록 함으로써 국민의 재산과 생명을 보호할 수 있도록 하고자 한다. 본 연구에서는 제시된 ICT 연계 침수방어벽에 대한 설치 대상지 검토 및 사업 대상 후보지를 선정하고, 조건별 수치모의(SWMM, 3D flow, FEM 등)를 통해 능력 검토를 수행하고자 한다. 향후 침수방어벽 시제품을 제작하면서 구조적인 안정성을 확보하도록 하였다. 침수센서의 경우 지주식으로 침수방어벽과 일체형으로 하고, 투명 침수방어벽의 경우 유리에 직접 디스플레이가 가능하도록 하였다. 본 연구에서는 기존에 보유하고 있는 직립형 고무보와 투명 홍수방어벽 기술에 대하여 재질과 구동방식, 시공성, 경제성, 유지관리 용이성 등을 재검토하여 해안 및 도서지역에 적합한 침수방어벽 기술에 대한 시제품과 운영시스템을 개발하고자 하며, 이를 통해 국민의 재산과 생명을 보호하고, 국내 물 시장에서 침수를 방지하여 국민경제에 기여할 수 있으며, 향후 ODA 사업에서 홍수예·경보 및 구조적 대책 분야에 진출하여 수출증대 효과를 얻을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.85-85
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• 2021

CDOM(Colored or Chromophoric Dissolved Organic Matter)은 바다, 호수 및 강에서 담수, 오수, 퇴적물 등으로부터 공급된 유기물질의 일종으로 가시광선에서 빛을 흡수하는 성질을 가지며, 2016년부터 환경부에서 선정한 하천, 호수 등 방류수의 수질오염 표준인 TOC(Total Organic Carbon)를 간접 추정할 수 있는 매개변수가 될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 백제보 상류 23 km 구간을 대상으로 2개년(2016~2017) 중 7일의 초분광영상 자료를 활용하여 내륙지역의 CDOM에 대한 적정 반사도 밴드값(R_rs)과 CDOM을 추정하는 알고리즘을 개발하고자 한다. CDOM은 흡수계수(α_CDOM)를 통해 간접 추정되며, 흡수계수의 기준 파장값(λ)은 연구별로 350 nm, 375 nm, 400 nm, 412 nm 및 440 nm 등 다르게 나타난다. 초분광영상은 AsaFENIX 초분광 센서에서 관측된 380~970 nm까지 4 nm 간격, 127개 대역의 분광해상도와 2 m의 공간해상도를 가진 영상을 활용하였으며, 자료의 연속성을 위해 smoothing 기법을 활용하여 가공하였다. 추정 알고리즘은 Random forest를 활용하였으며, 70%의 trainning과 30%의 test로 구분하여 적용하였다. 산출된 CDOM은 결정계수(R²), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 이용하여 실측 CDOM과 비교하였다. 흡수계수별 CDOM의 산정 결과 α_CDOM(350 nm)의 trainning, test에서 각각 R²가 0.71, 0.74, NSE가 0.25, 0.49로 가장 높았으며, 적정 반사도 밴드값은 R_rs(466), R_rs(493), R_rs(548), R_rs(641)를 사용하였을 때 trainning, test에서 각각 R²가 0.93, 0.90, NSE가 0.85, 0.69로 가장 높게 나타났다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.35 no.6
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• pp.121-127
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• 2023

Study on Aeolian transport began in 1941 when Bagnold first conducted a study on aeolian transport in desert conditions. Aeolian transport study was mainly conducted on deserts, and the field of coastal engineering began with the application of Bagnold's equation to the coast after 1980. However, many studies have shown that using the Bagnold equation on the coast overestimates the amount of aeolian transport. Currently, aeolian trap using various sensors ranging from simple forms have been developed and are being used in study. However, these aeolian traps have the disadvantage that there is a large difference in performance for each trap. In addition, in the case of existing traps, analysis is performed only on the amount of sand collected, and quantitative analysis of sand transport velocity or concentration is difficult. Therefore, in this study, we use image analysis techniques to evaluate the accuracy of aeolian transport velocity measurement and suggest a method that can be used in the study.