• 한국측량학회지
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• 제28권5호
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• pp.523-530
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• 2010

측지, 지구물리, 국방 등의 다양한 연구분야에서 기초자료로 활용되는 중력자료의 중요성이 높아짐에 따라 최근 많은 중력자료가 획득되고 있다. 일반적으로 획득한 중력자료로부터 절대중력값 및 중력이상값을 산출하기 위해서는 조석보정, 기계고보정, 계기보정 등의 단계를 거친다. 이때 여러 조석보정과 계기보정 모델 중 어떤 모델을 사용하여 처리해야 하는지에 대한 기준이 결정되어 있지 않아 중력자료 처리에 있어 일관성이 유지되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 적용되고 있는 조석보정 및 계기보정 모델들이 중력값에 미치는 영향을 분석함으로써 가장 적절한 모델을 선정하고자 하였다. 그 결과 Longman과 Tamura가 제안한 천체에 의한 조석보정 모델은 약 0.0001mGal의 차이를 나타내어 사용자의 편의에 따라 모델을 선정하여도 무방하였다. 그러나 지구조석에 의한 영향을 고려하였을 때와 하지 않았을 때 차이가 존재하므로 이에 대한 보정이 필요함을 명시하여야 한다. 또한 계기 보정은 공통점에서의 측정중력값 차이만을 이용하는 경우와 모든 측점을 이용하여 계기보정값을 결정하는 두 모델을 적용하였을 때 보정 후 잔차의 값이 최대 0.04mGal까지 발생하여, 이론적으로 정확한 모든 점을 이용하는 모텔로 선정하여 적용하는 것이 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.323-323
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.72-72
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• 2012

고랭지 지역 등에서 매년 집중강우로 인하여 많은 양의 토양유실이 발생되고, 이로 인한 탁수 사태가 장기화되면서 많은 환경 및 사회적 문제가 발생되고 있다. 환경부에서는 2007년 고탁수 발생지역을 비점오염원 특별 관리지역으로 지정하고 전 방위적인 비점오염 저감 노력을 수행하고 있다. 최근 환경부와 농림부에서는 농업지역의 비점오염원 저감을 위해 필지단위 BMP를 적용하고, 저감효과를 모니터링하고 있으며, 2011년도에는 BMP 적용에 따른 삭감효과를 평가할 수 있는 모델이 개발되었다. 하지만 모델을 이용하여 정확한 BMP 적용에 따른 삭감효과를 산정하기 위해서는 필지에서 발생되는 유출량 및 유사량에 대한 검보정이 수행되어야한다. 그러나 기 개발된 삭감효과 산정모델은 사용자가 유출량 및 유사량에 대한 검보정을 수동으로 실시하기 때문에 검보정 과정 중 사용자의 주관적인 경향이 모델 변수 선정에 영향을 미칠 수 있어 비효율적이다. 정확성 및 객관성을 확보한 검보정 수행을 위해서는 반드시 자동 검보정 툴 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 Parasol 방법을 이용하여 삭감효과 산정모델의 자동 검보정 툴을 개발하고 적용성을 평가하였다. Parasol 방법은 최적화 및 불확실성 분석방법으로, 원격 토지 표면 모델링 토양 침식, 지하 수문학과 같은 유역 모델 보정 및 수문학의 다른 분야에서 많이 사용되고 있는 SEC-UA 알고리즘을 사용하여 매개변수들을 자동 변환하고, 목적함수로 SSQ를 이용하여 최적매개변수를 찾아낸다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권9호
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• pp.916-922
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• 2009

우주공간에서 임무를 수행하는 인공위성의 열설계는 열모델을 활용한 열해석 결과를 바탕으로 수행되므로, 열모델의 정확성은 매우 중요하며 이것은 보정과정을 통하여 향상된다. 열모델의 보정은 인공위성이 열진공 챔버에 장착된 형상을 모사하는 모델링에서 시작하여 실제형상과 열모델간의 일치성에 대한 검증, 거시적 변수에서부터 미시적 변수에 이르기까지 열모델 변수에 대한 조정 등을 거쳐 주어진 성공 조건을 만족할 때까지 열모델을 지속적으로 수정하는 과정으로 이루어진다. 본 연구에서는 열모델 보정의 성공 기준을 수립하고 인공위성 열-구조 모델 열진공 시험결과를 활용한 열모델 보정을 수행하여 보정 기준을 충족시켰다. 본 연구에서 보정이 완료된 열모델은 저궤도 인공위성 상세 열설계에 적용될 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.309-309
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• 2019

기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.243-248
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• 2020

인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.494-497
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• 2009

풍력터빈 블레이드 풍동시험의 경우 사용가능한 시험설비의 크기제한으로 인해 축소모델 사용이 불가피하며, 이로 인해 풍동시험에서는 실물 블레이드에 비해 10% 미만의 낮은 Re수에서 시험이 수행된다. 축소모델 블레이드 풍동시험 결과를 활용하여 실물 블레이드의 성능(토크)를 추정하기 위한 축소효과 보정기법을 2008년 제시하였으며, NREL Phase VI 모델 시험결과에 적용하였다. 당시 제시된 보정기법은 단일익형을 전체 블레이드에 사용한 사례이며 축소효과 보정을 위해 Re수에 따른 익형의 양력계수 변화만을 적용하였다. 본 논문에서는 당시 제안된 축소효과 보정기법을 익형의 양력계수 및 항력계수를 포함한 형태로 수정하였으며, 블레이드에 다수의 익형이 사용되었을 경우에 대해 확장하였다. NREL Phase VI 12% 시험모델의 경우 익형의 양력계수 기울기에 의한 보정량은 약 15% 정도이며, 항력계수 변화에 의한 보정량은 약 5% 정도로 나타났다. 블레이드에 다수의 익형이 사용되었을 경우 설계 또는 전산해석을 통해 구한 반경별 토크 함수를 적용하여 블레이드 축소효과를 보정할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.254-254
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• 2021

기후변화로 인한 자연재해는 해마다 크게 증가하고있으며, 홍수 및 가뭄의 강도와 빈도 증가, 지구온난화로 인한 하천 건천화 등 많은 문제들이 대두되고 있다. 특히, 물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량의 변동은 용수 공급과 홍수 대응 및 관리, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치고 있다. 따라서, 갈수량, 풍수량 등을 산정하여 하천별 유황특성을 결정하는 방법을 사용하고 있으나, 이와같은 지표는 계측자료가 과소한 경우 하천의 유황특성을 세부적으로 이해하고 정량적으로 제시하는데에 한계가있다. 따라서, 미계측 유역에서 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)과 같은 수리해석모델이 광범위하게 이용되고있으며, SWAT 모델은 유역의 수치표고모형, 토양 특성, 토지이용 현황, 기상 현황, 유역의 매개변수 등을 반영하여 모델이 구동되고 있다. 하지만, 광범위하게 이용되고 적용성이 입증된 모델임에도 불구하고 입력자료의 불확실성 및 조사되지 않은 영농활동 등으로 인해 결과에 불확실성이 내포되어있으며, 불확실성을 줄이기 위해 실측된 하천의 유량 자료를 이용하여 검정 및 보정작업을 거치고 있다. 모델의 보정 방법으로는 SWAT-CUP과 같은 프로그램 이용되고 있지만, 모델에서 이용되는 매개변수로는 보정할수 있는 범위가 한정적이기 때문에 모델의 정확성을 높이는데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 선암천 유역을 대상으로 모델의 매개변수를 보정하지 않고도 머신러닝 기법을 이용하여 모델의 결과를 향상시켰다. 보정 결과, 유량의 경우 R²가 0.42에서 0.91으로 향상되었으며, 특히 고유량 구간에서의 정확성이 매우 향상되었다. 본 연구에서 평가된 SWAT+머신러닝 결합 모형은 향후 모델 구동에 필요한 입력자료가 부족한 경우와 빠른 검정 및 보정 작업이 필요할 경우 활용될수 있을것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.38-47
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• 2020

RC 고층건물에서 발생하는 기둥축소의 예측 오차를 최소화하기 위하여 계측결과를 이용한 해석보정에 대한 변수연구가 수행되었다. 해석보정의 변수는 해석보정 시행기준, 해석보정 값, 계측 위치이며, 변수에 따른 해석보정 모델을 41층 규모의 RC 건물의 시공단계해석에서 적용하여 변수에 따른 보정 효과를 비교·분석하였다. 보정 횟수와 전체 보정량에 따른 층별 오차 값의 감소율을 비교하였으며, 해석보정의 시행기준은 일정한 간격을 기준으로 해석보정 할 경우, 해석보정 값은 오차 값만큼 보정할 경우, 계측 위치는 매 층 계측이 될 경우에 오차가 최소화되는 경향을 확인하였다. 이로부터 실제 해석 모델에 대하여 여러 해석보정 모델을 적용함으로써 가장 적합한 해석보정 모델을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.91-102
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• 2012

강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.