Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.187-187
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2019
서울과 같은 주요 도시지역의 하수관망은 그 규모와 구성이 크고 복잡하여 강우유출모형을 구축하는데 많은 어려움이 발생한다. 또한 많은 연구자들이 직관적으로 관망을 구축하고 단순화하고 있으며, 실무에서는 일정기준 이하의 관망을 일괄적으로 삭제하는 등의 간단한 하수관망 단순화 방법을 사용하여 강우-유출 모형을 구축하고 있다. 따라서 본 연구에서는 서울시의 주요 상습침수 구역인 도림천 유역을 대상으로 전체 하수관망을 구축하고 대상유역의 누가유역면적을 기준으로 모형을 단순화하는 단순화기법과 일정 관경 이하의 하수관을 일괄적으로 삭제하는 단순화방안을 2차원 침수분석 결과를 통해 비교하여 적절한 하수관망 단순화 방안을 찾아보고자 하였다. 각각의 하수관망 단순화 기법을 통해 3가지 규모로 나누어 모형을 단순화 하였으며 도림천 일대에 많은 침수 피해를 발생시킨 2010년 9월 21일 강우사상을 적용하여 각각의 2차원 침수결과를 침수흔적도와 비교하여 규모별 단순화 방안의 적정성을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.257-257
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2018
서울특별시를 비롯한 주요 도시지역의 하수관망은 그 개수는 많고 복잡하여 실시간 도시홍수예보에 적합하지 않다. 따라서 전체 하수관망을 사용하여 구축한 강우-유출모형에 단순화를 실시하여 분석하지만 연구자의 주관과 단순화 방식에 따라 유출결과가 크게 달라지며 정확한 단순화 범위에 대한 가이드라인이 제시되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 하수관망의 개수 및 분포가 각각 다른 여러 도시지역의 하수관망을 일정기준으로 단순화하여 유출, 침수분석을 통한 단순화 적정성을 판단하고 도시지역의 획일적인 하수관망 단순화 가이드라인을 산정하고자 한다. 분석대상지역은 문래, 구로, 도림천 유역으로, 각 유역을 대상으로 구축한 강우-유출모형의 관망개수는 각각 2000, 10000, 40000여개이다. 하수관망 단순화는 SWMM에서 노드의 누가유역면적을 단순화의 범위 산정을 위한 기준으로 설정하였으며 총 5가지 범위의 누가유역면적을 기준으로 단순화하였다. 이를 통해 산정된 획일적인 단순화의 범위는 실시간 도수홍수예보에 적합한 합리적이고 정확도 높은 유출모형 구축에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Park, Jin Seok;Jang, Seong Ju;Hong, Rok Gi;Hong, Joo Pyo;Song, In Hong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.467-467
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2021
기존 저수지 농업용수는 주로 논의 벼재배 용수공급을 목적으로 설계되었지만, 논 지역 타작물 재배 지원 등의 정책으로 논에서 밭으로 전작화가 증가함에 따라 농업용수의 효율적 분배를 위한 논의 전작화 패턴 분석이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공데이터 포털의 2019년 팜맵을 활용하여 최신 경지 현황을 파악하고, 환경부의 2007년, 2019년 토지피복지도를 이용하여 전작화 패턴을 분석하였다. 구축된 팜맵과 토지피복지도는 환경부 토지피복분류 기준 농업지역 중분류로 일치시켜 분석에 활용되었다. 논, 밭, 시설재배지 등의 농경지 이용 현황 및 전작화 추이는 전국 단위, 권역 단위로 분석되었고, 주요 시도와의 공간적 거리를 전작화 영향인자로 설정하여 DUP(Degree of Urban Proximity) 등의 지표로 그 영향을 확인하였다. 또한, 전체 경지 중 논, 밭의 면적과 증감 추이를 ACR(Area Change Rate) 등의 지표로 전작화 규모를 파악하였고, LPI(Largest Patch Index), LSI(Landscape Shape Index) 등의 지표로 개별/집단화 전작의 패턴분석을 수행하였다. 본 연구로 제시된 저수지 수혜 구역별 논의 전작화 패턴은 논 벼재배와 농업용수 수요 특성이 상이한 밭작물에 안정적 용수공급 체계 구축 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 생각된다.
The purpose of this study is to explore and analyze what has changed in Seoul National University (SNU) since its incorporation, focusing on the perceptions and experiences of its internal members. To this end, semi-structured interviews were conducted with members of SNU, professors, staff, and students. The interview results were presented by categorizing them into changes in the overall evaluation of the incorporation, positive and negative changes, education, research, social contribution, and operating system. Overall, with regard to the changes after incorporation, the members of SNU showed a common perception that it was difficult to feel the change or that there was little change. As for positive changes, they mentioned the expansion of university finances, increased autonomy in operation, and improved responsiveness to environmental changes. As for negative changes, they mentioned the ambiguity of SNU's legal status, and the excessive increase of direct and aggressive influence from outside. In the last part, the main findings were summarized and their meaning and implications were discussed.
우리나라는 수도 서울에서 전국 인구의 25% 이상이 모여있다. 서울이라는 하나의 핵에 인구 뿐만 아니라 정치, 경제, 문화, 정보, 교육기능 등이 몰려있다. 다른 선진국의 경우 인구순위 1위인 도시의 비율이 일본은 6.6%, 프랑스는 4.0% 독일은 5.5%, 미국은 2.9%, 이태리는 5.0%에 불과하다. 이는 이들 나라에서는 도시가 균형있게 발달해 국토상의 도시배치가 다핵화 상태로 되어 있음을 입증하고 있다. 서울이라는 하나의 핵에 인구뿐만 아니라 모든 기능이 집중화돼 있는 우리나라 선진국의 균형있는 도시발전과 도시 다핵화 사례들은 우리에게 많은 것을 던져준다. 그들의 치밀한 도시계획과 노력, 중장기적 안목의 산물인 도시 다핵화는 국가경제를 이끌어 가는 또 하나의 원동력이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.905-907
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2022
악성코드를 분석하는 기존 기법인 정적분석은 빠르고 효율적으로 악성코드를 탐지할 수 있지만 난독화된 파일에 취약한 반면,, 동적분석은 난독화된 파일에 적합하지만 느리고 비용이 많이 든다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 두 분석 기법의 단점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 활용한 난독화에 강한 정적분석 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 원본 코드 및 난독화된 파일을 grayscale 이미지로 변환하여 데이터셋을 구축하고 AutoEncoder 를 사전학습시켜 encoder 가 원본 파일과 난독화된 파일로부터 원본 파일의 특징을 추출할 수 있도록 한 이후, encoder 의 output 을 fully connected layer 의 입력으로 넣고 전이학습시켜 악성코드를 탐지하도록 하였다. 본 연구에서는 제안한 방법론은 난독화된 파일에서 악성코드를 탐지하는 성능을 F1 score 기준 14.17% 포인트 향상시켰고, 난독화된 파일과 원본 파일을 전체를 합친 데이터셋에서도 악성코드 탐지 성능을 F1 score 기준 7.22% 포인트 향상시켰다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.404-407
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2024
동형암호는 주목받는 차세대 프라이버시 보존 기술이며, 이를 활용한 신경망 연산 연구들이 많이 수행되고 있다. 여러 체계들 중 TFHE는 비산술 연산을 직접 연산할 수 있으나 다른 체계들보다 매우 느리다는 단점이 있다. 본 연구는 정확도 하락을 최소화하며 성능 개선을 통해 다른 체계인 CKKS보다 빠른 TFHE기반 CNN 연산이 가능하도록 하는 TFHE 비산술 연산의 양자화 기술을 소개한다.
Kim, Min Seok;Kang, Ho Yeong;Lee, Jung Hwan;Moon, Young Il
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.455-455
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2017
최근 기후변화로 인한 도시홍수 피해가 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 HadGEM3-RA의 한반도(12.5km) 기후변화 RCP 4.5 및 RCP 8.5시나리오에 대해 편의보정 및 시간상세화를 실시하여 기후변화를 고려한 수문분석을 하였다. 기후변화 시나리오의 편의보정은 Gamma분포를 이용한 모수적 분위사상법과 관측자료의 누가확률분포를 이용하는 비모수적 분위사상법으로 수행하였으며, 관측된 분 단위 강우자료를 기반으로 기후변화 시나리오 미래기간에 대해 시간상세화를 실시하였다. 또한, 도림천유역을 중심으로 기후변화 시나리오 미래기간의 확률강우량과 설계홍수량을 산정하였다. 본 연구에 결과는 수문분석을 위한 기후변화 시나리오 시간상세화 방안에 크게 기여 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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