• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.123-123
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• 2018

가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.105-105
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• 2018

2017년 이상기후 보고서에 따르면, 지난해 장마기간(6월 24일~7월 29일) 동안 전국 평균 강수량은 291.7mm로 평년(356.1mm)의 81%에 그쳤고, 7월 전국 평균기온은 $26.4^{\circ}C$로 평년($24.5^{\circ}C$) 보다 $1.9^{\circ}C$ 높았으며, 폭염일수는 평년대비 1.5배 많았음을 보고했다. 이러한 극심한 기후변화는 유역환경에 영향을 미쳐 미래 수자원 계획과 관리에 어려움을 가중시킬 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 금강유역($9,865km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)모형과 RCP(Representative Concentration Pathway) 기후변화 시나리오를 이용하여 극한 기후변화 사상에 따른 수문 수질 거동을 평가하고자 하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 금강 유역을 표준단위유역으로 구분 하였고, 기상자료와 다목적댐 2개(대청댐, 용담댐)과 다기능 보 3개(공주보, 백제보, 세종보)의 운영 자료와 국가 수자원관리 종합 정보 시스템(WAMIS)에서 관측 및 관리하고 있는 수문, 기상 자료를 수집하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 수문 및 수질 보정을 위해 금강 소유역 내 위치하는 다목적 댐 2개 및 다기능 보 3개의 실측 방류랑을 이용하여 댐 운영모의를 하였으며, 댐 운영 자료와 수질 자료를 이용하여 모형의 검정 및 보정(2000~2015)을 실시하였다. 미래 극한 기후변화 사상을 모의하기 위해 기후변화 시나리오는 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP 8.5 시나리오를 활용했으며, 극한 기후 시나리오 선정을 위해 STARDEX에서 제시한 강우관련 극한지수를 이용했다. 선정된 홍수 및 가뭄 시나리오에 대해 Historical기간(1976~2005)과 미래기간(2006~2099)을 설정하여 미래 극한 기후변화 사상에 따른 금강유역의 수문 및 수질의 거동을 평가하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.5
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• pp.541-552
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• 2002

Two global optimization methods, the SCE-UA method and the Annealing-Simplex(A-S) method for calibrating a daily rainfall-runoff model, a Tank model, was compared with that of the Downhill Simplex method. In synthetic data study, 100% success rates for all objective functions were obtained from the A-S method, and the SCE-UA method was also consistently able to obtain good estimates. The Downhill Simplex method was converged to the true values only when the initial guess was close to the true values. In the historical data study, the A-S method and the SCE-UA method showed consistently good results regardless of objective function. An objective function was developed, which puts more weight on the low flows.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.421-421
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• 2019

본 연구의 목적은 HSPF 모델을 이용하여 비점오염물질이 수질에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 합천댐 유역을 연구대상지역으로 선정하였으며, 입력자료는 유역도, 하천도, 토지이용도, 수치표고모델 및 기상자료 등을 이용하였다. HSPF 모형은 2000년부터 2016년까지의 실측값을 이용하여 보정 및 검증이 이루어졌다. 수문 보정을 위한 매개변수는 사용자 설명서와 참고문헌에 근거하여 선정하였으며, 시행착오법에 의해 수행되었다. 모델의 적용성 평가는 $R^2$, RMSE, RMAE, NSE를 사용하였고 $R^2$가 0.78에서 0.83, RMSE는 2.55에서 2.76mm/day, RMAE는 0.46에서 0.48mm/day, NSE는 0.81에서 0.82까지의 범위로 나타났으며, 연간 유출량이 ${\pm}4%$ 오차 이내로 산정되었다. 수질 모형을 구동하기 위한 수질 자료는 환경부에서 제시한 지침에 따라 생활계, 축산계, 산업계, 토지이용량에 따른 발생 부하량과 배출부하량을 산정하였다. 수질 모형 또한 수문과 같은 기간의 자료를 이용하여 보정 및 검정이 이루어졌다. 보정 결과 연평균 BOD의 차이가 0.22mg/L이고 오차범위는 13%였으며, T-N과 T-P는 0.66mg/L, 0.027mg/L의 차이를 가지며 오차범위는 각각 16%, 13%로 나타났다. 수질항목 중에서도 비점오염 관리의 효과를 평가하기 위해 비점오염물질 중 가장 큰 비중을 차지하는 축산계에 감소 시나리오를 적용하였다. 축산계의 배출부하량 감소율이 20%일때의 BOD, T-N, T-P는 각각 3%, 1%, 3% 감소하였으며 40% 감소율을 적용하였을때는 5%, 3%, 4% 감소하였다. 이러한 수질 해석을 결과를 토대로 효과적인 오염물질 방법을 적용하여 수질 개선과 합천댐 유역의 목표수질을 달성 할 수 있을 것으로 판단된다.

• The korean journal of orthodontics
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• v.27 no.1
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• pp.55-63
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• 1997

The purpose of thus study was to measure the changes of arch and dentition of maxillary posterior teeth before and after treatment and postretentios in patients treated with Quad-helix. Measurements and analysis were performed on study model with carlipers. Seventeen cases, eight boys and nine girls, were selected with average ages of 12.7 years. Mean retention period was 4 months, and mean wearing time was. 127 days. The result were as follows 1. The interpremolar widths and intermolar width were significantly increased in maxillary first piennolar and molar when compared between before and after treatment and postretention. The maxillary second premolar resulted in significant increase in interpremolar between after tretment and post retention. 2. The long axis of maxillary first premolar and first molar accompaning buccal tipping was significant increased before and after Tx and post retention. Significant increase of the lingual inclination of maxillary second premolar was obsered both in before and after Tx, and before Tx and post retention. 3. The distance between the height of tooth contour was significantly increased in the first and second premolar before and after Tx, and was significant increased in the first molar before and after Tx and post retention. 4. Intermolar width at the palatal groove was increased in before and after Tx. and post retention. The palatal depth was significant increased in before and after Tx. In conclusion expansion of maxillary dental arch showed no relapse and results were stable retention

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.7
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• pp.2586-2594
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• 2010

A pure tone audiometer should be able to produce both pure tone and masking noise with exact sound pressure level and frequency. For such purpose, it is unavoidable to periodically calibrates pure tone audiometer. However, manual acoustic calibration requires not only attention but also long time. It is possible to execute automatically calibration using software if it is PC-based pure tone audiometer. In this paper, we describe auto-calibration software for PC-based pure tone audiometer and dedicated sound level meter which has been implemented upon PC by us. To verify auto-calibration module, we examine whether output of PC-based audiometer calibrated through auto-calibration of this paper satisfies RETSPL of IEC or not.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.3
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• pp.131-146
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• 2023

Smart card data is widely used in the public transportation field. Despite the inevitability of various errors occur during the data collection and storage; however, smart card data errors have not been extensively studied. This paper investigates inherent errors in boarding and alighting station information in smart card data. A comparison smart card data and bus boarding and alighting survey data for the same time frame shows that boarding station names differ by 6.2% between the two data sets. This indicates that the error rate of smart card data is 6.2% in terms of boarding station information, given that bus boarding and alighting survey data can be considered as ground truth. This paper propose 6-step algorithm for correcting errors in smart card boarding station information, linking them to corresponding information in Bus Information System(BIS) Data. Comparing BIS data and bus boarding and alighting survey data for the same time frame reveals that boarding station names correspond by 98.3% between the two data sets, indicating that BIS data can be used as reliable reference for ground truth. To evaluate its performance, applying the 6-step algorithm proposed in this paper to smart card data set shows that the error rate of boarding station information is reduced from 6.2% to 1.0%, resulting in a 5.2%p improvement in the accuracy of smart card data. It is expected that the proposed algorithm will enhance the process of adjusting bus routes and making decisions related to public transportation infrastructure investments.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.354-354
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• 2019

기후변화에 따른 이상기후의 영향으로 과거 관측되지 않은 태풍, 가뭄, 폭우, 홍수 및 해일과 같은 재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 야기하여 대책을 장기적으로 고려하지 않으면 전 지구적으로 심각한 피해가 초래될 것으로 전망되고 있다. 많은 연구에서 가뭄에 따른 재해를 평가하기 위한 분석이 수행되고 있으며, 최근 연구에서는 토양수분을 통한 가뭄재해 분석이 대두되고 있다. 토양수분은 토양에 포함된 수분의 평균값을 의미하며 물 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 그러나 기존 연구에서 사용되고 있는 실측 토양수분은 자료의 기간이 짧고 검증이 수행되지 않아 분석 시 결과의 신뢰성이 결여되는 문제점이 있다. 일부 토양수분 연구에서는 위성 관측 자료를 통한 분석을 수행하였지만 실측 자료와의 상관성 문제로 인하여 모의된 결과의 활용은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Quantile mapping 기반의 편의 보정 방법을 제시하여 용담 유역 내 6개 지점와 전국에 흩어져 있는 6개 지점(철원장흥, 수원, 대곡, 전주, 오창가곡, 춘천신북)의 실측자료와 위성 자료 기반의 재해석 토양수분 (re-analysis soil moisture data)에 따른 토양수분 모의 기법을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 가뭄재해 평가 시 기초자료로써 신뢰성 있는 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.342-342
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• 2022

본 연구에서는 금강 최상류 용담댐에 유입되는 오염부하를 효과적으로 관리하기 위하여 용담댐 상류 유역에 수문-수질 모델을 적용하고 보정한 결과를 보고하고자 한다. 유역의 유출유량과 오염물질 부하를 산정하기 위해 미국환경부의 Hydrological Simulation Program-Fortran(HSPF)을 적용하였고 강우에 의한 용담댐 유역의 유입유량과 오염물질 부하 특성을 분석하였다. 용담댐은 금강수계 최상류에 있는 다목적댐으로 국내에서 5번째로 규모가 큰 댐으로서 도수터널을 이용한 유역변경을 통해 전라북도 지역의 용수를 공급하고 있다. 용담댐 유역을 환경부의 소유역 구분에 따라 51개의 소유역으로 세분화한 후 티센망을 고려하여 12개의 그룹으로 범주화하였고, 강우 관측지점 12곳의 2017-2021년 강우 자료를 각 소유역에 입력하였다. 강우를 제외한 여타 기상 자료는 자료의 한계로 인해 장수기상청과 전주기상청의 동일 기간의 것을 사용하였다. 수질 모의 항목은 총부유물질(TSS), 총인(TP)과 총질소(TN)이며, 유량과 수질 항목의 보정은 측정망의 2017~2021년 실측자료에 대하여 시행하였다. 보정 결과는 R², RMSE, MAE로 평가하였다. 본 연구의 결과는 용담댐 내부의 수질을 예측할 수 있는 3차원 수리-수질 모델의 입력자료로 활용될 예정이며, 추후 기후변화 영향을 고려한 상류 유역의 수질관리 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.117-117
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1A/B C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 활용해 금강 유역 상류 40×50 km² 면적에 대한 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 8일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 통해 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. ANN 모형 검증자료로 TDR(Time Domain Reflectometry)로 측정된 9개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. ANN은 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모델링하고, 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 전체 자료의 60%와 40%를 각각 훈련 및 테스트 데이터로 사용하였다. 산정된 토양수분은 상관계수(Correlation Coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.