• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.385-385
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• 2023

우리나라의 경우 여름철에 강우가 집중되는 특성 및 기후변동을 체감하고 있는 현 시점에서 수자원 시스템을 효과적으로 관리하는 것은 점차 중요해지고 있다. 그러나 IPCC의 미래 기후변화 예측 시나리오는 특정 복사강제력에 기반을 하기에 그 자체만으로도 불확실성이 존재하며, 전 지구적 모형을 활용하는 점에서 우리나라 기후변화 예측 정확성이 저하될 가능성이 있다. 장래 수자원 공급의 의사결정 객관성 및 체계를 확보하고 위에 제시된 단점을 보완하기 위하여, 본 연구에서는 Decision-Scaling을 적용하여 댐 이수안전도를 분석하였다. 연구지역은 충주, 용담, 합천, 섬진강댐을 선정하였다. 기후스트레스 시나리오는 총 91개(순위 기반 강우 스트레스 시나리오 13개 및 0℃에서 6℃까지의 7개 온도 스트레스 시나리오)를 1995년부터 2014년까지 관측된 자료를 바탕으로 구축하였다. 수문모형(IHACRES)과 저수지모형(HEC-ResSim)을 결합하여 이수안전도 분석 모형을 개발하였다. 모형의 검정은 과거 댐 유입량과 비교하였으며, 개발된 모형은 매우 높은 정확도(R²≥0.81)를 보여, 과거 사상에 대한 모의가 가능한 것으로 평가 되었다. 본 연구의 결과로 여름철 강우 변동이 온도와 비교하여 용수공급에 더 큰 영향을 주는 것으로 평가 되었다. (i) 강우와 온도가 동시에 변화하는 시나리오와, (ii) 개별적으로 변화하는 시나리오에 대한 이수안전도의 합과 비교하여, (i)의 경우가 이수안전도에 더 큰 영향 주는 것으로 평가되었다. 이러한 결과는 여름철 강수량의 감소와 증가로 인해 각각 물과 에너지가 제한된 실제증발산이 발생한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 미래를 포함한 기후 스트레스 발생 시 효율적인 댐 관리 및 운영을 위한 의사결정에 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.2
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• pp.221-228
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• 2013

A number of research studies focus on the efficacy of using such as scenario based learning. However, desirable methods have not been introduced to assess the scenario based learning. This article is to suggest a fuzzy logic based framework for scenario base learning in which more reasonable learning effects are measured. It can be solved uncertain problems of linguistic variables. Also, we suggest three measures of accuracy, comprehensibility and completeness in order to evaluate accurate effects of scenario based learning. This assessment provides the scenario to the learner in which the scenario is presented in an authentic context, and enable the learner to reach an outcome through an adequate sequence and choices. This approach enables the system to present new scenarios and outcomes based on what a user selects. In particular, the application of fuzzy logic in scenario based learning can be easily pursued certain successful path or wrong path all the way through to reach major outcome in real situation.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.2
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• pp.223-236
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• 2014

The paper studies the influencing factors of continuous usage intention for a scenario based cognitive FAQ service regrading on private information protection. The research result finds that three major factors are significantly positive to the continuous usage intention for the service. First, search easiness is an essential factor and it can be improved using sophisticate categorization. Second, Scenario based FAQ service is effective on understanding and solving questioner's situation. Related information is helpful for problem solving. The research shows that the new approach to private information protection area can lead to a more acceptable and reasonable problem solving tool.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.503-504
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• 2022

최근 자연어 처리 분야에서 언어 모델을 활용하여 문장 생성에 관한 연구가 이루어지고 있다. 기존 언어 모델을 활용하여 생성된 시나리오는 텍스트를 학습하여 활용하는 것 외에는 작가의 의도를 반영하는 것에 한계가 존재했고 문맥에 일관성 없는 모습을 보여주었다. 시나리오를 작성하는 것은 작가가 흐름을 주도하며 작업해야 하는 내용이다. 본 논문에서는 GPT-3 기반 언어 모델을 기반으로 다양한 시나리오 문장을 생성하여 작가가 선택하거나 원하는 문장을 직접 입력하는 등 작가의 의도에 부합하는 시나리오를 생성하는 보조 시스템을 제안한다. 본 연구를 통해 시나리오 생성을 포함한 문장 생성 분야의 보조 도구로 활용하여 작가의 의도를 반영하는 결과물을 생성하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.471-473
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• 2000

소프트웨어의 대형화, 복잡화에 따라 아키텍처의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 또한, 복잡한 사용자의 요구사항을 소프트웨어에 혹은 아키텍처에 잘 반영시킬 수 있는 방안이 연구되어지고 있다. 이 논문에서는 주요한 소프트웨어 아키텍처 분석, 검증 방법들 중의 하나인 ATAM을 지원하는 도구로서 WSMS를 제안하고 있다. WSMS는 웹 기반의 시나리오 관리도구로서, ATAM에서 아키텍처의 다양한 면을 기술하는 시나리오의 효율적인 관리를 위해 시나리오의 추출, 분류, 우선순위 결정, 변경관리 등의 기능을 수행한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.79-84
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• 2008

전세계 국가는 21세기 메가 트렌드인 기술 융합(Technology Convergence) 추세에 발 맞춰 미래비전 및 전략수립에 몰두하고 있다. 그리고, 공통적으로 정보통신(IT)기술 및 서비스를 기반으로 한 자국의 국부 증대와 신산업 창출을 시나리오 기법을 활용하여 이야기 하고 있다. 하지만 국내의 경우 비전연구 및 전략수립에 대한 연구가 초보단계로 기존의 IT 단독 기술에 의한 연구개발 방법을 그대로 활용할 경우, 기술 융합 메가 트렌드 연구개발에 능동적으로 대처하기에는 미흡하다는 지적이다. 따라서, 본 논문에서는 시나리오 기법을 활용한 비전연구 사례를 분석하고, 향후 시나리오 비전연구 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.115-117
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• 2003

차세대 시뮬레이션 기술 구조인 HLA (High Level Architecture) 기반 구조하에서 시뮬레이션이나 모형을 구축시 지금까지는 시뮬레이션 시나리오를 묘사하기 위해 시나리오 파일과 같은 text 형식을 사용하였다. 이에 따라 HLA 시뮬레이션은 확장성, 재사용성, 다목적성, 특히 인터넷과의 부합성이 부족하였다. 본 연구에서는 이러한 제한성을 개선하고자 기존의 시뮬레이션 모형에 UML 을 따르는 마크업 언어(Markup Language)인 XML 을 사용하였다. 그 결과 다양한 조건의 시나리오를 작성하여 결과를 평가할 수 있었으며, 특히 아주 상세한 시나리오까지 쉽게 작성해 볼 수 있으므로 모형을 효율적으로 운용해 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.26-27
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• 2022

클라우드 기반 차세대 VTS 통합 플랫폼 개발에 있어 사용자 요구사항 정의 및 서비스 시나리오 설계에 대한 연구를 진행하였다. 이 연구는 클라우드 VTS 시스템 연계 정보를 VTS 내부와 외부 정보로 식별하고 사용자 요구사항을 정의하였으며, 이를 기반으로 서비스 시나리오를 설계하였다.

• Journal of Platform Technology
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• v.9 no.3
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• pp.78-83
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• 2021

The new industry drone research is increasing through convergence between 4th industrial revolution technology. In particular, the government indicates the D.N.A platform as a countermeasure of 4th industrial revolution. So, the research topics are remarkable which are using D.N.A platform. On the other hand, the drone for industrial and research has spatial factor based on sequential because, they performance scenario-based mission through control operation. When the drone flights as a control operation, they have necessity apply multi-dimensional methods to improve the security level. So, this study researched a scenario based drone platform to improve the security level. As a result, the space classified as a ground control system, drone, drone data server and designed the application method based on scenario security technology.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.353-353
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• 2022

본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.