• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.17 no.3
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• pp.287-294
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• 2017

Recently the construction project is becoming large-sized, complicated, and modernize. This has increased the uncertainty of construction risk. Therefore, studies should be followed regarding scientifically identifying the risk factors, quantifying the frequency and severity of risk factors in order to develop a model that can quantitatively evaluate and manage the risk for response the increased risk in construction. To address the problem, this study analyze the probability distribution of risk causes, the probability of occurrence and frequency of the specific risk level through Monte Carlo simulation method based on the accident data caused at construction sites. In the end, this study derives quantitative analysis by analyzing the amount of risk and probability distributions of accident causes. The results of this study will be a basis for future quantitative risk management models and risk management research.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.37-37
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• 2022

유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.9
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• pp.769-782
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• 2018

Estimation of design floods is typically required for hydrologic design purpose. Design floods are routinely estimated for water resources planning, safety and risk of the existing water-related structures. However, the hydrologic data, especially streamflow data for the design purposes in South Korea are still very limited, and additionally the length of streamflow data is relatively short compared to the rainfall data. Therefore, this study collected a large number design flood data and watershed characteristics (e.g. area, slope and altitude) from the national river database. We further explored to formulate a scaling approach for the estimation of design flood, which is a function of the watershed characteristics. Then, this study adopted a Hierarchical Bayesian model for evaluating both parameters and their uncertainties in the regionalization approach, which models the hydrologic response of ungauged basins using regression relationships between watershed structure and model. The proposed modeling framework was validated through ungauged watersheds. The proposed approach have better performance in terms of correlation coefficient than the existing approach which is solely based on area as a predictor. Moreover, the proposed approach can provide uncertainty associated with the model parameters to better characterize design floods at ungauged watersheds.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.5
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• pp.1395-1408
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• 2014

In this research, a River Recreation Index Model (RRIM) was developed to provide sufficient information on the water quality of rivers to the public in order to secure safety of publics. River Recreation Index (RRI) is an integrated water quality information for recreation activities in rivers and expressed as the point from 0 to 100. The proposed RRIM consisted of two sub models: Fecal Coliform Model (FCM) and Water Quality Index Model (WQIM). FCM predicted Fecal Coliform Grade (FCG) using a logistic regression and WQIM synthesized water quality parameters of, DO, pH, turbidity and chlorophyll a into Water Quality Index (WQI). FCG and WQI were integrated into RRI by the integrating algorithm. The proposed model was applied to upstream of Gangjeong Weir in Nakdong River, and compared with Real Time Water Quality Index (RTWQI) which is the existing water quality information system for recreation use. The results show that calculated RRI reflected change of integrated water quality parameters well. Especially chlorophyll a showed Pearson correlation coefficient -0.85 with RRI. Also, RRIM produced more conservative index than RTWQI because RRI was calculated considering uncertainty of water quality criteria. Further, RRI showed especially low values when fecal coliform was predicted as low grade.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.17 no.4
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• pp.535-544
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• 2007

Discontinuities developed in a sedimentary rock mass are the most important factor to determine mechanical properties of the rock mass. Parameters described discontinuities in rock mass generally connote heterogeneity and uncertainty. In this study, probabilistic statistics method was used to determine parameters of discontinuities quantitatively and objectively. The field survey was conducted at 33 sedimentary rock slopes in Ulsan area, according to the suggested methods for the quantitative description of discontinuities in rock mass(ISRM, 1978). The engineering geological characteristics of the sedimentary rocks at Ulsan area was determined as probability distribution function deduced by analyzing parameters of discontinuities.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.33 no.1
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• pp.145-152
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• 1996

In this study, the technique to evaluate the extreme design wave height of certain return period is developed from the given measured or hindcasted sea state data of concerned area for limited period. By using the order statistics and Monte Carlo Simulation method, the best fit probability distribution function with proper parameters describing the given wave height data is chosen, from which extreme design wave height can be predicted by extrapolation to the desired return period. The fitness and the confidence limit of the chosen probability function are also discussed. Application calculation is carried out for the wave height data given by applying the Wilson wave model theory to major 50 typhoon wind data affecting Korean South coast during the year from 1938 to 1987.

• Spatial Information Research
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• v.21 no.4
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• pp.1-6
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• 2013

This study presents the analysis of temporal and spatial distribution of occurrences of wind gust over Korea from 2002 to 2009. The events during typhoons are excluded and the topographical effects on the wind speed are also corrected using KBC (2005). As the results, the frequency of the occurrences is as high as 286 and the higher occurrences appear mainly along the coastal area. This study also shows that the uncertainty of the appearance of wind gust during thunderstorm is much higher than in synoptic wind by comparing wind speed records for both events. This study also found that the spatial distribution of cumulative cloud quotient is closely correlated to that of occurrences of thunderstorm wind gust, which suggests the possible utilization of the cloud quotient as weighting factors in assessing wind gust risk.

• Computational Structural Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.93-99
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• 1989

Since 1960's, structural engineers have recognized that the inherent random nature of loadings and materials as well as the imperfect structural analysis may be important factors in the structural safety evaluation. Based on the successful developments of the reliability-based structural analysis and design, the design criteria of the standards are recently developed(or modified) in the light of the probabilistic concepts. To develop the probability - based criteria for the domestic buildings, the probabilistic characteristic of loadings acting on structures should be defined first. In this study, therefore, live load data on apartment buildings have been collected and analyzed in systematic manner, and their probabilistic characteristics have been studied. Based on the results, the lifetime extreme values are computed and compared with current design loads. More rational design loads are suggested, which are more consistent in the probabilistic concepts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.141-141
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• 2019

토양수분은 수문 분석에 있어 매우 중요한 인자 중 하나이며 최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 및 산불발생과 같은 물 관련 재해 발생에 직 간접적으로 영향을 미치기 때문에 지표 토양수분산정은 매우 중요하다. Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 능동형 위성으로 10m의 공간해상도로 제공되기 때문에 기존의 토양수분 전용위성인 SMOS(Soil Moisure and Ocean Salinity), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 및 GCOM-W1(Global Change Observation Mission Water) 등 다르게 고해상도 토양수분 산정이 가능하다. 그러나 Sentinel-1 SAR 센서에서는 고해상도 지표 관측 이미지 자료만 제공하며, 토양수분 자료를 직접적으로 제공하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 2018년도 Sentinel-1 A/B IW(Interferometric Wide swath) 모드의 VH(Vertical Transmit - Horizontal Receive) 편파 영상과 Sentinel-1 SAR 위성자료 전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 후방산란계수를 산정하였으며, 산정된 후 방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 65개 지점의 실측 TDR(Time Domain Reflectrometry) 토양수분의 관계를 이용하여 회귀모형을 도출 및 토양수분 공간분포를 산정하였다. 비록 불확실성은 어느정도 발생 하였으나, 전체적으로 TDR 관측값과 $10m{\times}10m$ 해상도의 Sentinel-1 SAR 기반 토양수분이 일치하는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 수문, 농업, 산림, 재해 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.227-227
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• 2023

상수도 관망의 수질 관리는 매우 중요한 목표이지만, 2019년도 적수 사태를 비롯하여 여러 수질사고를 경험하고 있다. 이러한 수질 사고는 내부의 각종 부착물 및 침전물들로 인해서 발생하거나 파손된 관로를 통해 외부에서 유입될 수도 있다. 수질 사고는 다양한 경로를 통해 발생할 수 있으며 외부에서의 바이러스 유입의 가능성 역시 늘 존재하고 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 상수도 관망으로의 잠재적인 바이러스 유입에 따른 위험도 분석 체계를 구현하였으며, 다양한 바이러스 유입에 따른 상수도 관망 위험도의 민감도 분석을 수행하였다. 제안한 분석 체계는 상수도 관망의 주요 소독 물질인 염소와 바이러스의 반응을 모의할 수 있도록 EPANET-MSX 모형을 탑재하였으며, 위험도 분석을 위한 QMRA(Quantitative Microbial Risk Assessment)를 적용하였다. 바이러스 유입 시나리오 구축을 위해 상수도 관망 내 유입되거나 인체에 유해 한 영향을 줄 수 있는 바이러스를 우선 선별 하였고, 인체에의 영향 및 염소와의 반응에 대해 정리하였다. 또한 바이러스는 모든 절점에서 유입이 가능한 것으로 가정하였으며, 최악의 상황 모의를 위해 바이러스가 지속적으로 유입되는 시나리오를 구축하였다. 적용 관망은 미국 내 실제 관망 중 반응계수에 대한검토가 완료된 관망으로 선정하였으며, 관망의 구조 및 탱크의 유무에 따라 분류하여 적용한 인자들의 불확실성 및 경향을 파악하기 위한 MCS(Monte Carlo Simulation)를 통해 민감도 분석을 수행하였다. 제안한 분석 체계는 향후 수질 사고에 대한 위험도를 최소화할 수 있는 운영에 근거를 제공해 줄 수 있을 것이다.