• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2009.08a
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• pp.107-112
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• 2009

본 논문의 목적은 초등학생들의 커뮤니티 프로그램 사용 빈도가 인터넷 중독에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 본 논문은 초등학교 5, 6학년 학생들을 대상으로 각종 커뮤니티 프로그램의 사용 빈도를 조사하고 그 결과에 따라 커뮤니티 프로그램 사용 빈도가 비교적 적은 집단과 사용 빈도가 많은 집단을 나누어 정보통신윤리 의식 및 인터넷 중독 진단에 많이 사용되는 K-척도를 활용하여 진단을 시행한 후 결과를 분석하였다. 연구 결과, 커뮤니티 프로그램 사용 빈도가 많을 수 록 인터넷 중독 위험성이 큰 것으로 나타났다. 또래집단과의 원활한 커뮤니케이션과 정보 공유 등에 좋은 영향을 미치는 커뮤니티 프로그램이지만 적지 않은 시간을 할애하고 집중함으로써 인터넷 중독의 위험에 빠질 수 있음을 알고 이에 대한 대책을 마련해야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.558-561
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• 2005

강우자료의 빈도해석을 위해서 널리 사용되고 있는 지점빈도해석기법은, 우리나라와 같이 구축된 강우자료의 자료년수가 충분하지 못한 경우에 신뢰도가 떨어지는 결과를 가져올 수 있다. 이런 단점을 극복하기 위해서, 최근에는 수문학적인 성질이 서로 비슷한 지점을 하나의 지역으로 설정해서 빈도해석을 실시하는, 지역빈도해석기법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 지역빈도해석에 사용되는 군집해석(cluster analysis)에 관한 연구로서, 다목적 유전자알고리즘을 이용해서 군의 개수와 군집도간의 상호관계를 밝혀내고 이를 지역빈도해석에 적용해서 군집해석의 효율성 및 적용성을 높이고자 한 연구이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.189-189
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• 2022

물 공급 시설의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 운영 계획의 수립 및 검증을 위해서는 장기간의 유입량 자료가 필요하다. 하지만, 현실적으로 얻을 수 있는 실측 자료는 제한적이며, 유입량이 부족하여 댐 운영에 영향을 미치는 자료는 더욱 적을 수밖에 없다. 이를 개선하고자 장기간의 모의 유입량을 생성해 운영 계획을 수립하는 방법이 종종 사용되지만, 실측 자료를 기반으로 모의하기 때문에 이 역시 가뭄의 빈도가 낮아, 장기 가뭄이나 짧은 간격으로 가뭄이 발생할 시 안정적인 운영이 어렵다. 본 연구에서는 장기 가뭄 발생 시에도 안정적인 물 공급이 가능한 운영 계획 수립을 위해 가뭄 빈도를 증가시킨 유입량 모의 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 모의 기법은 최근 머신러닝에서 사용되는 SMOTE 알고리즘을 기반으로 한다. SMOTE 알고리즘은 데이터의 불균형을 처리하기 위한 오버 샘플링 기법으로, 소수 그룹을 단순 복제하지 않고 새로운 복제본을 생성해 과적합의 위험이 적으며, 원자료의 정보가 손실되지 않는 장점이 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아주에 위치한 Folsom 댐을 대상으로 고빈도 가뭄 유입량을 모의했으며, 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획을 수립하였다. Folsom 댐의 과거 관측 유입량 자료를 기반으로 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획과 일반적인 가뭄 빈도의 유입량을 사용한 운영 계획을 적용했을 때 발생하는 공급 부족량과 과잉 방류량의 차이를 비교해 고빈도 가뭄 유입량의 사용이 물 공급 시설의 안정적인 운영에 끼치는 영향을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.332-334
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• 2016

본 논문에서는 중계 차량 내 콘트롤러 사용빈도 분석을 위한 방법에 대해 논한다. 중계 차량 내 장비는 대부분 외산에 의존하고 고가의 장비를 사용하고 있다. 따라서 투자비용이 높고 국산화 기술에 대한 연구가 미미하다. 또한 사용하는 장비의 기능은 한정적인 것에 반해 불필요한 확장 기능이 너무 많이 탑재되어 있어 사용자의 활용 빈도가 낮고, 사용하기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 인간공학적 콘트롤러 개발을 위해 이동식 중계 차량 내 콘트롤러 사용빈도를 영상 기반으로 자동 분석하기 위한 방법에 대해 제안한다. 사용빈도 분석을 위해 사용자의 손을 추적하고, 손으로 추정되는 좌표 값을 파악하여 계속 누적한다. 일정시간 동안 누적한 좌표값을 분석하여 콘트롤러 사용 빈도에 대해 파악하고자 한다. 이는 국내 중계방송 환경에 적합한 콘트롤러 장비를 개발하는 데 도움을 줄 수 있으며 국산 기술을 확보할 수 있는데 의의를 가진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.174-178
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• 2010

일반적으로 설계홍수량은 강우빈도 해석으로 설계강우량을 결정하고 이를 유역유출모형에 적용하여 계산된 유출량을 정상류모의를 통하여 산정하게 된다. 이러한 기존의 설계홍수량 산정방법은 설계강우량 산정에 있어 임의성을 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 대상 하천 구간의 실측 수위자료를 사용하여 홍수량을 산정하는 방법을 제시하고자 한다. 분석대상 자료로서 남한강 여주지점의 실측 시유량을 선정하였으며 충주댐 완공 이후인 1988년부터 2007년까지의 기간을 대상으로 하였다. 빈도해석을 위한 분석 자료군을 연최대치 계열과 POT(Peaks Over Threshold) 계열의 두 가지 그룹으로 추출하여 홍수량을 추정하였다. 연최대치 계열 분석 결과 Weibull 분포를 적절한 분포형으로 선정하였으며 부분시계열 POT 빈도해석을 수집자료 전체와 기간을 전, 후 10년씩 나눈 세 그룹으로 나누어 수행하였다. 빈도별 확률홍수량 추정 결과 연최대치 계열을 사용한 결과가 부분시계열 POT 방법을 사용한 결과보다 크게 산정되었으며 자료 전체 기간에 대한 POT 빈도해석 결과보다 최근 10년간의 자료를 사용한 결과가 더 크게 나타나 홍수량의 증가 경향을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.183-183
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• 2015

수공구조물 설계 시 중요한 요소 중 하나인 확률강우량은 일반적으로 고정지속기간별 강우량에 대하여 일변량 빈도해석을 수행하고 가장 적절한 분포형을 선택하는 지점빈도해석의 과정을 거친다. 그러나 일변량 빈도해석을 수행하기 위해서는 지속시간을 고정하고 강우량의 변화로만 해석해야 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 다변량 확률모형인 copula 모형을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 확률변수로는 강우량과 지속기간(hr)을 사용하였고, 주변분포형으로 강수량 - Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간(hr) - generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형을 사용하였으며, copula 모형은 Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 일반적으로 가장 많이 사용하는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 maximum pseudolikelihood(MPL) 방법을 사용하였다. 이를 통해 얻어진 이변량 빈도해석의 확률강우량 결과와 기존 지점빈도해석의 결과를 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.428-428
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• 2018

지역빈도해석은 대상 지점의 관측자료만을 사용하는 지점빈도해석과 달리 지역구분을 통해 정의된 동질지역 내에 포함된 모든 지점의 자료를 사용하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 확률수문량을 산정할 수 있는 방법이다. 지역빈도해석의 절차는 크게 지역구분인자를 이용한 동질지역구분과 홍수지수모형의 적용을 통한 확률강우량 산정으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 지역구분에 사용되는 지역구분인자가 지역빈도해석의 확률강우량 산정에 미치는 영향을 알아보기 위하여 지역구분인자와 확률강우량 산정결과와의 상관성을 분석하고자 한다. 먼저, 동질지역 구분을 위해 지형적 특성과 수문학적 특성을 나타내는 지역구분인자를 선정하였으며, 군집분석을 통해 동질지역 구분을 수행하였다. 구분된 동질지역에 대해 지역성장곡선을 추정하고 홍수지수모형을 통해 지점별 확률강우량을 산정하였다. 지역빈도해석을 통해 산정된 확률강우량의 지점빈도해석 대비 증감률과 동질지역구분에 사용된 지역구분인자와의 상관성분석을 통해 지역빈도해석의 확률강우량 산정에 영향을 주는 지역구분인자를 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.168-172
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• 2004

본 연구에서는 지점빈도해석의 단점을 보완하기 위해 지역화의 개념을 사용한 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 정확도에 문제를 발생시킬 수 있으므로 지점 내 충분한 수의 자료 확보가 선행되어야 하나, 우리나라의 경우 지점별로 자료수가 많지 않기 때문에 지역빈도해석을 통해서 보다 정확하고 안정적인 확률수문량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 한강유역의 강우자료 선별을 통해서 신뢰성 있는 자료를 구축한 후, Regional Shape Estimation법과 Index Flood법을 사용한 지역빈도해석을 각각 실시하여 지점빈도해석을 시행한 결과와 비교 분석하였다. 그 결과, 한강유역의의 경우 Regional Shape Estimation 법보다 Index Flood 법이 약간 우수하게 나타났으며, 이질성이 내포되어 있는 경우라도 지점빈도해석보다는 지역빈도해석 기법이 우수하게 나타났다. 국내의 경우와 같이 관측 자료기간이 짧은 경우에는 지점빈도해석 기법보다는 지역빈도해석 기법을 적용하는 것이 보다 신뢰할 수 있는 확률수문량을 도출할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.3
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• pp.375-380
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• 2015

This paper is studied the Korean language to optimize the Hangul character coding for information processing in information terminal device and transmission in network. The paper analyzed Hangul character in Korean language and use frequency of each character. The paper also compared the analysis result to Hangul characters which are coded in standard in Korean character and Unicode. This study referred "Modern Korean Use Frequency Rate Survey Result" issued by The National Institute of the Korean Language. There are total 58,437 Korean words in the report. As a result of this paper, the Korean word 58,437ea are consisted of Hangul character total 1,540ea. The highest use frequency character is "다" and its use frequency to total use frequency rate is 15%. The lowest use character is "휫"and its use frequency to total use frequency rate is 0.00003%. The number of analyzed Hangul character 1,540 is less 7.2 times and 1.5 times than Korean and Unicode standard respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.178-178
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• 2021

최근 들어 기후변화로 인한 극심한 가뭄 피해가 한반도에 발생하고 있다. 가뭄 상황에 대비하여 댐을 안정적으로 운영하기 위해서는 갈수빈도 유입량에 대한 분석이 필수적이다. 갈수빈도해석의 경우, 홍수빈도해석과 유사하게 확률밀도함수의 극값에 대한 확률값을 산정하며, 확률 분포형의 역함수에 비초과확률을 대입하여 산정한다. 그러나 홍수와 달리 가뭄은 지속기간이 긴 특성 탓에 자기상관을 고려해야하며, 댐 및 저수지 등 대규모 시설물의 경우 일반적인 하천과 달리 저류효과로 인해 누적 유량에 대한 고려가 필요하다. 이에 K-water는 자체 제작한 누가차분법 및 Disaggregation 두 가지 방법을 채택하여 실무에서 사용해왔다. 그러나 누가차분법을 사용할 경우, 빈도유입량이 지나치게 크게 산정되는 문제가 있으며, Disaggregation 방법을 사용하는 경우, 특정 빈도 이상의 극한가뭄에서 유입량의 차이가 유의미하지 않아 산정된 빈도유입량과 최근 발생한 극심한 가뭄의 실측유입량간 큰 차이가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자기상관을 고려한 선형회귀모형에 근거하여 빈도유입량을 배분하는 방법을 제안한다. 또한, 앞서 서술한 네 가지 빈도유입량 방법(월빈도분석, 누가차분법, K-water Disaggregation, 자기상관 선형회귀모형)에 대한 수식적 비교를 수행하며, 국내 댐 유역에 적용 및 평가를 통해 자료 특성에 따른 적절한 빈도유입량 산정방식에 대한 기준을 제안한다. 본 연구를 통해 가뭄특성을 고려한 합리적인 댐 유입량을 산정함으로써 보다 유연한 수자원시설물의 가뭄대응이 이루어질 것으로 기대된다.