• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.214-215
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• 2018

낚시관리 및 육성법에서의 영업구역은 선적항이 속한 시도지사의 관할 수역이다. 시도지사의 관할 수역이라는 모호한 영업구역으로 인하여 각 지자체의 영업구역은 다르다. 본 연구에서는 해상 기상자료를 기반 해역별(4곳)/거리별(앞바다, 먼바다) 낚시어선 내항성능 검토를 위한 수치해석을 진행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제28권6호
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• pp.613-620
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• 2010

본 연구에서는 현지 지리조사 공정을 위치기반의 영상자료와 구조화된 수치지도를 활용하여 개선하는 방안에 대하여 다루었다. 기존의 공정에 대한 분석을 실시하고 개선되어야 하는 요소들을 정리하였으며, 위치 기반의 영상자료를 활용하여 실내에서 지리조사와 정위치 편집 공정을 동시에 수행하는 방안을 중심으로 전체적인 개선 방안을 제시하였다. 제시한 방법의 검증을 위하여 시범지역을 선정하고 영상을 이용한 실내 지리조사 작업을 수행하였으며, 인력에 의한 도보 조사 결과와 정량적으로 비교하여 제시한 개선 방안의 적합성을 검토하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.4-4
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• 2022

낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.55-63
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• 1997

문화재에 대한 정밀 수치자료의 획득과 공간분석 체계의 구축은 대상물의 보존 차원에서 매우 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 문화재즐 보다 효율적으로 관리하기 위한 기하학적 수치자료의 획득과 이의 정량적 공간분석에 관한 것이다. 공주 무령왕릉 군에 대한 동일좌표계 상에서의 3차원 정밀 실측과 영상해석을 실시하여 수치자료의 기반을 구축하고 다양한 기하학적 분석은 물론 3차원 모니터링을 수행하므로서 보존대책의 기초자료를 제공할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.494-494
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• 2023

수치모형을 활용하여 하천 흐름을 해석하기 위해서는 하도의 형태를 나타내는 지형자료가 요구되며, 주흐름 방향에 직각 방향으로의 횡단면도는 다량의 자료가 필요하다. 측량을 통한 횡단면도의 확보는 시간과 비용이 많이 소요될 뿐 아니라 날씨와 같은 외부적 요인에 따라 측량 결과물의 정확도가 달라질 수 있다. 또한 하천의 유속이 매우 빠를 때에는 정확도 높은 횡단 측량자료를 얻기는 불가능하며 접근이 어려운 지역이나 중소규모의 하천 측량자료는 구축되어 있지 않은 실정이다. 이에 따라 위성영상과 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)에 기반하여 하천구역과 하도의 특성을 정의하는 방법이 대안으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 하천지형 측량자료가 존재하는 섬진강댐부터 오수천 합류전까지를 대상으로 가상하도 생성기법을 적용하고, 1차원 하천흐름해석을 수행하여 가상하도 구축방안의 유효성을 검토하고자 하였다. 위성영상 자료를 활용하여 하천구역을 정의하였으며 DEM에서 추출된 표고에 기반하여 제방고와 횡단면도를 구축하였다. 구축된 횡단면도와 실단면 비교시, DEM 표고 및 하천구역 정의 지점의 정확도에 따라 제방고가 달라지는 것으로 나타났으며, 홍수터에 대한 고려가 포함되지 않아 실단면과 다소 차이가 있는 것으로 확인된다. 구축한 지형자료를 1차원 하천흐름해석 모형인 K-River에 적용하였으며, 상류단 경계조건으로는 섬진강댐 방류량을 하류단 경계조건으로는 등류조건을 적용하였다. 구축영역 내 존재하는 지류의 유입량은 측방유입으로 고려하였다. 수치모의 결과로부터 구축된 횡단면의 최심고와 실단면의 최심고가 유사한 지점에서는 수위재현성이 양호한 것으로 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.589-591
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• 2023

현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.13-27
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• 1997

국가의 지형공간정보체계 구축을 위해 국가기본도의 수치지도제작사업이 활발히 추진되고 있다. 국가기본도의 수치지도제작은 많은 공정을 거쳐 제작되는 자료로서 다양한 오류가 내재되어 있다. 수치지도 자료가 향후 여러 응용분야에 다양하게 활용되려면 자료에 대한 신뢰성이 우선 확보되어야 하고, 이를 위해서는 그 자료가 가지고 있는 오류와 오류의 빈도에 대한 기본적인 연구가 이루어져야 한다. 일반적으로 대규모 자료기반의 품질을 확보하기 위해서는 완성된 자료에 대한 표준화된 검사 단계에 의해 자료검사가 수행되어야 한다. 또한 검사된 자료의 내용을 파악하여 자료내부에 포함되어 있는 도형요소들의 오류에 대해 오류를 발생시키는 요인들과의 상관관계를 파악하여 향후의 응용이나 제작 시 판단자료로 활용하는 것이 중요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존에 제작된 수치지도의 내용을 검사하는 과정에서 발생된 오류를 판별방법별로 구분하여 빈도를 파악하였다. 또한 빈도수가 높은 오류와 수치지도제작시 작업량의 산정기준이 되는 물량과의 상관관계를 분석하였다. 이렇게 분석된 자료를 활용하여 수치지도 제작시 주의해야 할 도형요소들에 대한 일정한 기준을 제시하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.461-464
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• 2008

연안에서의 태풍 해일에 의한 침수범람 지역 예측을 위하여 GIS를 통한 정밀 육도-해도 접합 및 분석을 만리포 해변을 대상으로 시범 수행하였다. 만리포 해변의 정밀 육도-해도 접합을 위하여 고해상도 지상 LIDAR 시스템의 시범 측량 자료와 국토지리정보원의 수치지형도, 국립해양조사원의 수치해도 수심자료 및 한국 주변해역의 30초격자 수심자료를 사용하였다. 또한 평균해수면 산정을 위하여 만리포에 설치된 수압식파고계 조위자료와 해변의 표척을 통한 목측 관측을 통한 조위자료를 활용하였다. 다양한 자료의 GIS 기반 육도-해도 접합 및 분석을 통한 정밀 지형도 구축 기술은 태풍 해일에 의한 침수범람 예측을 위한 정밀 격자 수치모델의 입력 자료로 활용되어 침수 범람 예측 결과의 재해도(Hazard Map) 작성이 가능하고, 나아가 침식 퇴적 등의 지속적인 해안선 변화 모니터링에 활용될 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.49-56
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• 2011

도시 지역의 환경은 빠르게 변화하고 있기 때문에 그 변화를 신속하게 탐지하여 수치지도 데이터베이스에 반영하는 것이 필요하다. 이에 LiDAR 자료를 사용하여 도시지역 건물의 변화를 탐지하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료와 기존 수치지도를 이용하여 객체 기반으로 건물변화를 탐지하고 그 유형을 분류하고자 하였다. 점 기반으로 건물의 외곽선을 추출하고 수치지도 건물 레이어와 중첩하여 중첩비교와 형상비교를 통해 변화유형을 분류하였다. 중첩비교시 객체별 적응적 임계치를 산정하여 적용함으로써 변화탐지의 객관성과 정확도를 높이고자 하였다. 실험결과, 제안한 방법으로 도시지역 건물의 변화를 탐지하고 분류하는 것이 기존 방법에 비해 높은 분류 정확도를 보임을 확인하였다.