• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2010.08a
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• pp.89-96
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• 2010

본 연구는 수행공학 모형을 적용하여 공공도서관의 서비스의 주요 문제점과 원인을 탐색하고 적절한 해결방안을 제안하였다. 이를 위해 A공공도서관 서비스를 대상으로 ISPI(International Society for Performance Improvement)수행공학 모형을 적용하여 이 모형절차에 따라 문제점분석, 원인분석, 해결책 선정을 순서에 따라 시행하였다. 문제점에 대한 원인은 Gilbert의 BEM 모형의 틀을 사용하여 환경적인 요소와 개인적인 요소로 나누어 분석하였다. 이렇게 발견된 원인들 중 선택된 원인에 대하여 해결책을 제안하였다. 본 연구는 수행공학 모형의 도서관 서비스 적용을 통해 향후 도서관 관련의 다양한 영역에서의 문제점 해결책을 강구하는데 아이디어를 제공하고자 한다.

• 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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• 2015.05a
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• pp.29-29
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• 2015

수자원의 지속적인 관리 및 효율적인 활용을 위하여 수문량의 예측과 분석은 필수적인 과정이라 할 수 있으며 이에 따라 다양한 수문 모형이 구축되고 강우, 유량 등 대표적인 수문량의 예측이 수행되어져 왔다. 그 중에서도 수문 시계열 모형은 시간의 흐름에 따라 일정하게 기록되어온 수문 자료를 확률적인 과정을 통하여 모형을 구축하고 이를 바탕으로 미래 수문량을 예측하는 데활용되는 모형으로, 과거에 기록된 수문 패턴이 미래에도 지속된다는 가정 하에 구축된다. 일반적으로 시계열 모형은 하나의 자료계열로 모형을 구축하는 단변량 모형과 원 자료계열 외에 다른 자료계열을 고려하여 모형을 구축하는 다변량 모형이 있으며, 다변량 모형은 원 자료계열에 영향을 미치는 외부변수를 고려함으로써 두 자료계열간의 상관성을 모형에 반영할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 자료계열의 계절성을 고려하여 시계열 모형을 구축할 경우, 수문 시계열이 가지고 있는 계절적 영향을 잘 반영할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 계절성을 고려한 다변량 시계열 모형인 SARIMAX(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous) 모형을 이용하여 대표적인 수공구조물인 댐의 유입량 예측을 수행하였다. 일반적으로 댐 유입량 예측에는 댐의 유입량과 상관성이 높은 강우가 외부변수로 사용되어져 왔으나, 이 외에도 영향을 미칠 수 있는 지점특성치를 고려하여 모형을 구축한 후 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.96-96
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• 2023

지구온난화는 집중호우 및 태풍의 빈도와 규모를 증가시키는 원인이 되었으며, 전 세계적으로 홍수로 인한 피해가 발생하고 있다. 한국에서는 2020년 홍수로 인하여 1조 이상의 피해가 발생하였으며, 2021년에는 호우로 인한 피해가 60%이상을 차지하였다. 과거에는 구조적인 대책을 수립하기 위하여 경제성 높은 치수사업을 결정하는 연구들이 수행되었다. 하지만 치수 사업은 지구온난화를 가속시키게 되며 그로 인해 집중호우의 빈도와 규모가 증가하는 악순환이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 비구조적 대책인 홍수 예경보를 수행하여 홍수에 대응하고자 홍수 예경보 지점을 확대하고 있다. 홍수 예경보는 강우-유출 모형을 이용하여 유출량을 산정하고, 일정 수위를 초과하면 홍수 경보가 발령된다. 하지만 강우-유출 모형의 경우 많은 매개변수 값을 요구하며, 강우 사상에 따라 다른 매개변수를 산정하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 특정 강우 사상에 따라 매개변수 값을 고정하여 유출량을 산정하고 있으나, 이는 실제 유출량과 예측 유출량과의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출 모형의 오차를 AI로 예측하여 유출량을 보정하는 연구를 수행하고자 하였다. 강우-유출 모형에서는 유출량을 산정하고 그에 따른 오차를 생성하게 된다. 그리고 산정된 오차들을 이용하여 오차를 예측할 수 있는 AI 모형을 개발하게 된다. 최종적으로 강우-유출 모형의 유출량과 AI 모형의 오차가 결합되어 보정된 유출량을 산정하게 된다. 강우-유출 모형과 AI 모형이 결합된 Hybrid model은 기존의 단일로 사용했을 때의 발생할 수 있는 강우-유출 모형의 문제를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.279-279
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• 2020

최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.326-326
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• 2023

본 연구에서는 유역 내 다른 년도 관측 유량 데이터를 이용한 매개변수 최적화를 수행한 후, 최적화된 매개변수에 따라 다르게 추정된 유량 데이터를 이용해 발생하는 수문학적 가뭄 불확실성 분석을 수행하였다. 수문 모형은 장기 강우-유출분석에 주로 사용되는 Soil Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 이용하였으며, Symmetric uncertainty을 이용해 불확실성 분석을 수행하였다. 모형 매개변수 최적화는 SWAT-CUP을 이용해 영산강 유역의 과거 1999년부터 2022년까지의관측 유량 데이터로 수행하였다. 최적화된 매개변수에 따라 추정되는 연평균 유량은 최대 5.59%의 차이를 발생시켰으며, 계절 유량은 봄 (6.1%), 여름 (14.6%), 가을 (9.7%), 겨울 (46.1%)의 차이를 발생시켰다. 그 후, 수문학적 가뭄지수인 Streamflow Drought Index (SDI)을 이용해 일 단위가뭄과 월 단위 가뭄 분석을 수행하였다. 매개변수에 따른 일 단위 가뭄 분석은 연평균 가뭄 발생일수가 최대 25.2일까지 차이가 발생하였으며, 월 단위 가뭄 역시 최적화된 매개변수에 가뭄 심도와 발생이 다르게 분석되었다. 그 후, Symmetric uncertainty을 이용한 불확실성 분석은 최적화된 매개변수에 따라 다르게 산정된 가뭄지수의 불확실성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 수문학적 가뭄 분석 시, 다양한 관측 유량 데이터를 이용한 매개변수 최적화를 수행한 후, 이를 이용한 유량추정의 필요성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.11 no.2
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• pp.90-101
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• 2008

This study was conducted to develop pre-engineering educational program model based on STEM integration approach. To accomplish this purpose literature review and content validity ratio survey were carried out. The main results of this study were as follows: First, the conceptual model of STEM integration approach was constituted. Second, the conceptual model of pre-engineering educational program model based on STEM integration approach was proposed. Third, the formation steps of inquiry project activity, problem solving activity, and creative engineering design activity were developed to structure the educational program.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.312-312
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• 2021

최근 이상기후의 발생이 증가함에 따라 집중호우, 가뭄, 태풍 등 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 자연재해 중 태풍 등의 극한 홍수 사상의 발생으로 인하여 재산 및 인명피해가 급증하고 있다. 이러한 태풍과 같은 자연재해로부터 안전한 하천 관리를 수행하기 위해서는 신뢰할 수 있는 수문 관측 자료를 바탕으로 유출량 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 금강 유역에서 발생한 주요 태풍 사상을 바탕으로 지역화 연구를 수행하였다. 강우-유출 해석을 위하여 개념적 강우-유출모형인 PDM 모형을 활용하였으며, 유역면적, 수계밀도 등 7개의 유역 특성인자를 활용하여 Monte-Carlo 방법을 이용하여 모형의 최적화 매개변수를 도출하였다. 또한, 최적화 매개변수를 바탕으로 PDM 모형의 매개변수별 지역화 모형을 구축하였다. 금강 유역을 대상으로 지역화 모형을 적용한 결과 NSE 목적함수 값이 0.70 이상인 우수한 결과를 확인하여 개발된 지역화 모형이 태풍 사상의 유출특성과 금강 유역의 유역특성을 우수하게 반영하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 미계측 유역에서도 적용할 수 있는 지역화 모형을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.604-604
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• 2015

급속한 도시화와 산업화로 보수 및 유수기능이 감소하였고, 세계적인 기후변화로 국지성호우가 빈번히 발생하여 기존 우수관망시스템의 문제점이 야기되고 있다. 최근 발생하는 도시유역의 홍수 피해는 대부분이 내수에 의한 침수 피해로 이러한 피해를 감소시키기 위해서는 도시하천에 적합한 강우-유출모형을 이용하여 침수 위험 유역을 정확히 예측하여 사전 보강 및 예 경보를 수행하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 최근들어 잦은 침수피해가 발생한 도림천 유역을 대상으로 강우-유출모형인 XP-SWMM을 이용하여 민감도 및 미래 유출 특성변화 분석을 수행하였다. 첫 번째로, 지형자료 및 관거 자료, 2014년에 완공된 저류지 및 펌프시설 자료를 모두 적용하여 유역의 특성을 최대한 반영한 모형을 설계하고 실측유량과 모형유량을 비교하여 최적화된 모형임을 확인하였다. 두 번째로, 최적화된 모형의 매개변수를 기준으로 인자별 민감도 분석을 수행하여 현재 도림천의 유출특성을 살펴보았다. 마지막으로 미래 경향을 예측할 수 있는 인자인 강우량과 불투수율의 경향성을 반영하여 도림천 유역의 미래 유출특성(첨두유출량, 침수심, 침수면적, 홍수위)의 변화를 검토하였다. 민감도 분석결과 강우량을 20% 감소시켰음에도 최대 침수심과 침수면적이 3.772m, 침수면적이 $5.027km^2$로 여전한 내수침수가 발생하고 있어 도림천 유역이 치수로 부터 취약한 지역임을 확인하였다. 비정상성 빈도해석으로 강우를 산정하고 log형 회귀식으로 불투수율을 산정하여 도림천 유역의 미래 유출특성을 모의한 결과 2020년과 2030년의 최대침수심이 각각 4.9352m, 4.9954m로 현재의 최대 침수심(4.8093m)보다 평균 0.156m 증가하였다. 마지막으로 현재와 미래의 홍수위와 여유고를 이용하여 제방안전성 평가를 수행한 결과, 현재에도 전체구간이 안전구간으로 이루어져 있지 않으며 2030년으로 갈수록 안정단면은 평균 8.5% 감소하고 위험단면은 평균 17% 증가함을 확인하였다. 향후 본 연구의 결과를 이용하여 추후 침수피해 저감을 위한 대응방안 및 효과적인 대피소, 대피경로 수립 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.