• The Magazine for Energy Service Companies
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• s.85
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• pp.10-15
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• 2013

그간 스마트그리드 추진을 위한 법 제도적 기반 마련, 세계적인 대규모 실증사업 추진에도 불구하고 실질적인 성과 확보에는 미흡했다. 그 원인으로는 요금 현실화, 전력판매시장 경쟁 도입 등 핵심이슈 추진 부진을 들 수 있다. 그러나 제주실증사업 등 그동안 추진실적에 대한 평가 분석을 바탕으로 스마트그리드 확산을 위한 사업 추진이 필요한 상황이다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.5
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• pp.447-447
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• 2021

• Water for future
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• v.53 no.4
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• pp.16-23
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• 2020

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.8
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• pp.569-582
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• 2020

Recently, Korea has faced a change in the pattern of water use due to urbanization, which has caused difficulties in understanding the rainfall-runoff process and optimizing the allocation of available water resources. In this perspective, spatially downscaled analysis of the water balance is required for the efficient operation of water resources in the National Water Management Plan and the River Basin Water Resource Management Plan. However, the existing water balance analysis does not fully consider water circulation and availability in the basin, thus, the obtained results provide limited information in terms of decision making. This study aims at developing a novel water circulation analysis model that is designed to support a quasi-real-time assessment of water availability along the river. The water circulation model proposed in this study improved the problems that appear in the existing water balance analysis. More importantly, the results showed a significant improvement over the existing model, especially in the low flow simulation. The proposed modeling framework is expected to provide primary information for more realistic hydrological drought monitoring and drought countermeasures by providing streamflow information in quasi-real-time through a more accurate natural flow estimation approach with highly complex network.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.6 no.3 s.25
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• pp.100-110
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• 2005

As construction projects are getting more complex and larger in size, the amount of information is increased exponentially, which requires information management systems to accumulate as-built information throughout the project life-cycle. Particularly, a daily report system is very important, since it helps them keep track of various as-built information at the most detailed level. However, there have been many problems with daily reporting since its process is time-consuming and contains a lot of redundancies and ambiguities. Therefore, the objective of this research is to improve a process of collecting as-built information and managing daily report. To do so, this research developed a to-be process model and a daily report system. The daily report system developed in this research consists of interactive task generator and daily report management modules. The system has been successfully implemented in a real world construction project. The system development processes including process analysis, information models and system features are described along with discussions on the results and improvements.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.297-301
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• 2011

최근에는 전 지구적으로 이상기후 현상이 빈번히 발생하고 있으며 이로 인해 과거와는 달리 예측하기 어려운 집중호우와 돌발강우에 따른 피해가 증가하고 있는 추세이다. 이러한 이상 강우현상에 의해 하천 및 주변의 내 외수의 수위 상승을 야기하며, 이로인해 제내지의 침수 위험성이 그 어느 때보다 높은 실정이다. 특히, 내수침수의 경우는 외수에 따른 범람보다는 내수배제 불량에 따른 침수 빈도와 범위가 증가되고 있는 상황이며, 이에 대한 대비가 절실히 요구되고 있다. 주기적으로 반복되는 내수침수에 의한 국민의 재산과 인명피해를 최소화하기 위해서는 침수피해 위험도가 높은 지역을 파악 관리하여야 하며, 지역의 주민에게도 지역의 특성을 주지시켜야 한다. 이와 함께 침수 발생시 피해 최소화를 위한 피난 경로와 피난 장소 등을 상세히 제공하여 신속한 재난 대처와 함께 인명과 재산의 피해를 최소화하여야 한다. 침수예상지도는 태풍이나 집중호우에 의한 침수 발생시 제방의 월류 및 붕괴, 내수배제 불량 등으로 인한 예상 침수지역을 강우빈도별로 나타내고, 침수면적과 깊이를 표현한 지도로서 방재형 국토관리의 정책결정과 침수 피해에 대한 대민 홍보의 수단으로 활용되고 있다. 국내에서도 홍수에 의한 피해가 나날이 커지고 국토의 개발에 따른 자연 재해가 많아짐에 따라 홍수에 의한 피해를 최소화하기 위한 노력의 일환으로 침수예상지도의 제작 및 관리 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 지석천 유역의 태풍 및 집중호우에 의한 과거 침수실적을 조사하여 침수실적도를 작성하 였으며, 내 배수 불량에 따른 홍수빈도, 강우빈도별 침수예상도를 작성하였다. 이를 위해 현재 보편적으로 이용되고 있는 1차원 수리 수문 모델인 미 공병단의 HEC-HMS, HEC-RAS 모델과 내 배수 영향 검토를 위해 한국농어촌공사에서 개발된 GATE 프로그램을 이용하였다. 이렇게 계산된 연구 대상지역의 침수심과 침수면적을 GIS를 이용하여 침수예상도를 작성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.37-37
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• 2020

일반적으로 생활용수 및 공업용수의 경우 대부분 주수원으로 댐 및 저수지 등을 통해 용수공급이 이루어지며, 일부 지역에서는 하천에서 직접 취수가 이루어지고 있다. 그러나 하천을 수원으로 사용하고 있는 대부분의 지점에서는 계측이 이루어지고 있지 않아 정확한 양을 파악하기 어려운 실정이다. 이러한 현상이 지속 될 경우, 하천 관리를 위한 정확한 가용수량 파악을 통한 수자원 계획 수립 및 수문학적 가뭄정보 생산시 어려움이 수반된다. 수문학적 가뭄 정보를 보다 정확하게 제공하기 위해서는 유역 내 물순환체계 구축, 수문기상 빅데이터 활용, 정확한 유역유출모델링 등 다양한 요소들이 통합적으로 연계되는 것이 무엇보다도 중요하다. 더불어 유역 내 전반적인 물수급 체계를 조사 및 분석하고, 이를 기반으로 모델을 구축하는 것이 선결되어야 할 것으로 판단된다. 이러한 점에서 본 연구에서는 실적기반 가뭄 모니터링을 위한 시공간적으로 상세화 된 물순환 모형을 개발하는데 목적이 있으며, 이를 통해 준실시간으로 하천을 중심으로 가뭄 모니터링이 필요한 지점에 유량을 제공할 수 있는 체계를 개발하고자 한다. 즉, 가뭄에 대해 선제적으로 대응하기 위해서 모니터링 현황, 분석 및 전망 그리고 가뭄 발생지역을 보다 신뢰성 있게 판단하기 위한 가뭄정보 기술정보 제공이 가능한 모형이라 할 수 있다. 이를 통해 궁극적으로 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용수자원량을 보다 정확하게 판단하여, 다양한 수자원 계획 수립시 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.43-48
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• 2001

본 연구에서는 컨테이너 터미널의 적정 안벽능력(Quay Capacity)을 분석하기 위한 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 모델에서는 선박의 터미널 도착 특성, 선박별 양하량 및 적하량, 컨테이너 크레인(Container Crane, C/C) 생산성 및 투입대수 등을 입력변수로 입력하였으며, 시뮬레이션 결과로써는 안벽점유율, 선석 점유율, 대기시간 비율, 대기비율, Norm time 초과비율 등을 출력하였다. 이중 컨테이너 터미널의 평가지표로는 Norm time 초과비율, 대기비율 및 안벽점유율을 적용하였다. 컨테이너 터미널을 운영중인 터미널의 터미널 운영실적 자료를 이용하여 모델의 확인 및 검증을 실하였다. 모델은 Knowledge Base에 근거하여 수행되는 G2를 이용하여 구축하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.4D
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• pp.595-601
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• 2011

There is currently applied to the unit cost per a distance (KRW/km) for estimating the conceptual cost of civil work on basic planning stage of high speed railroad. This unit cost is an arithmetic average value based on historical data, which could be in big error. It also is difficult to explain the deficiency comparing the estimated cost derived from next basic design stage. This study provides the conceptual estimation model using by the parametric method and regression analysis. Independent variables are the distance and the geological materials (earth, weathered rock, soft-rock, hard-rock), extracting from the actual data to 36 contracts. The deviation between the unit costs estimated using the developed model and the actual cost data is presented in the range from -0.4% to +31%. This range is acceptable compared the typical range "-30% to + 50%". This model will improve the accuracy of existing method and be expected to contribute to effective total cost management and the economic aspects, reduce the financial expenditure.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.8
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• pp.23-30
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• 2022

Deep learning analyzes data to discover a series of rules and anticipates the future, helping us in various ways in our lives. For example, prediction of stock prices and agricultural prices. In this research, the results of solar photovoltaic power generation accompanied by weather are analyzed through deep learning in situations where the importance of solar energy use increases, and the amount of power generation is predicted. In this research, we propose a model using LSTM(Long Short Term Memory network) that stand out in time series data prediction. And we compare LSTM's performance with CNN(Convolutional Neural Network), which is used to analyze various dimensions of data, including images, and CNN-LSTM, which combines the two models. The performance of the three models was compared by calculating the MSE, RMSE, R-Squared with the actual value of the solar photovoltaic power generation performance and the predicted value. As a result, it was found that the performance of the LSTM model was the best. Therefor, this research proposes predicting solar photovoltaic power generation using LSTM.