• 한국해양학회지:바다
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• 제12권3호
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• pp.170-177
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• 2007

본 연구에서는 기상청 연구개발 사업을 통해 개발된 PNU/CME 접합대순환 모형(CGCM)을 이용하여 적도 태평양에서의 엘니뇨 및 라니냐 현상에 대한 장기 예측성을 해수면온도 상관관계와 숙련도를 통해 살펴보았다. 이를 위하여 PNU/CME CGCM을 활용한 전구규모의 기후 예측을 위하여 1979년부터 2004년까지 매해 1월, 4월, 7월, 10월초를 초기조건으로 하여 12개월 후보 적분을 수행했다(각 적분은 APR RUN, JUL RUN, OCT RUN, JAN RUN 이라 명명한다). 또한 각 12개월 후보 적분은 5개의 앙상블로 구성되었다. 4계절로부터 출발한 모든 적분에서 12개월의 리드가 지난 이후에도 상대적으로 높은 상관이 적도 태평양에서 유지되었다. 특히, 본 연구에서 사용된 모형의 적도 해수면온도 아노말리 예측성은 6개월의 리드까지 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 엘니뇨와 라니냐에 대한 예측성을 평가하기 위해서 Hit rate와 False alarm rate 등의 다양한 숙련도를 구해본 결과, PNU/CME CGCM은 적도 태평양 지역에서의 온난 아노말리와 한랭 아노말리를 예측하는데 있어서는 좋은 예측성을 보였다. 그러나 보통 상태에 대한 예측성은 상대적으로 다소 낮았다. 또한 본 연구에 사용한 모형 결과를 DEMETER 사업에 참여하고 있는 다른 접합대순환 모형들의 예측성과도 비교해 보았을 때, 본 연구에 사용한 모형은 DEMETER 사업에 참여한 모형들에 견줄 수 있는 장기 예측 능력을 갖고 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 Nino3.4 지역의 해수면온도 아노말리를 예측할 수 있는 능력을 통해서 살펴볼 때 PNU/CME CGCM은 엘니뇨 및 라니냐 해에 대해서는 6개월까지는 높은 예측성이 있다고 판단되며 최장 12개월 정도의 장기 예측 능력이 있다는 결론을 얻었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.48-56
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• 2002

KRISO 3600 TEU 컨테이너 모형선의 반류 유동을 PIV 기법을 이용하여 측정하였다. 본 실험은 시험부의 크기가 $1.0^W{\times}1.0^H{\times}4.5^L(m)$인 회류수조에서 수행되었는데, 선박 반류의 종단면과 횡단면에서 속도장을 측정함으로써 반류의 유동특성을 해석하였다. 실험시 횡단면 측정은 반류영역인 Station -0.5767, -1, -3의 3단면에서 수행하였고, 종단면의 경우 배의 중심 평면에서 우현방향으로 Z/(B/2)=0, 0.1, 0.2, 0.4, 0.6의 5단면에서 속도장을 측정하였다. 자유흐름속도는 $U_O=0.6m/s$로 고정하였는데, 수선간 길이 $L_{PP}=1.5m$에 기초한 레이놀즈수는 약 $Re=9{\times}10^5$이다. 각각의 측정 단면에서 순간속도장 400장을 구하고, 이들을 앙상블(ensemble) 평균하여 평균속도장, 난류운동 에너지 및 와도의 공간분포를 구하였다. 반류영역에는 서로 반대방향으로 회전하는 한 쌍의 longitudinal 보오텍스가 존재하며 수선 근처에 반대방향으로 회전하는 2차 와류가 발생하였다. 하류로 나아감에 따라 longitudinal 보오텍스와 2차 와류는 난류확산과 점성소산에 의하여 강도가 약화되지만 반류영역은 점차 확장된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.103-103
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• 2015

유류유출사고와 같이 하천 수표면의 흐름에 따라 이동 확산하는 부유성 오염물질의 혼합해석을 위해 많은 연구자들은 입자추적모형을 사용한 혼합모의를 수행해왔다. 입자추적모형에서 오염물질의 혼합은 평균 유속 분포에 의한 결정론적인 이동과 난류유동에 의한 무작위적인 혼합으로 나타내며, 난류혼합에 의한 수평확산은 난류확산계수로 조절한다. 따라서 표면흐름에 의한 난류확산계수의 산정을 위해 많은 연구자들은 부유성 입자를 이용한 실내실험을 수행하여 수평확산계수를 산정했고(Engelund, 1969; Cederwall, 1971), 최근에는 GPS의 발전으로 인해 해양영역에서 GPS를 장착한 표면부자를 활용한 확산실험을 통해 수평확산계수를 산정한 바 있다(Kjellson and $D{\ddot{o}}{\ddot{o}}s$, 2012; Alpers 등, 2013). 하천수질오염사고의 약 43.5%가 유류유출에 의한 것이며(환경부, 2013), 이에 따라 표면흐름에 의한 오염물질 혼합해석이 필요하나, 하천에서 수평확산계수 산정을 위한 현장실험연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 낙동강 본류에서 GPS부자를 이용한 입자추적실험을 수행하여 표면흐름에 의한 확산계수를 산정했다. GPS부자를 이용한 입자추적실험은 낙동강의 강정고령보 하류와 구미보 하류의 각각 세 지점에서 수행되었다. GPS부자는 바람에 의한 교란을 최소화하기 위해 지름 10 cm의 구형으로 제작하였으며 시범테스트를 통해 입자의 주 궤적 변화가 크지 않은 지점에 GPS부자를 투입했다. GPS부자는 오염물질의 사고유출을 가정하여 한 지점에 투입했고 GPS부자 사이의 간섭을 최소화하기 위해 25 ~ 35개의 GPS부자를 이용했다. 표면흐름에 의해 이동하는 부자의 위치는 GPS에 시계열로 저장됐고 ADCP를 이용하여 실험당시의 수리량을 측정했다. 입자위치의 시계열자료로부터 GPS부자의 확산범위의 시간변화를 계산했고 단순 모멘트법을 이용하여 종, 횡 방향 확산계수를 계산했다. 그 결과, 종 방향 확산계수는 $0.003{\sim}0.041m^2/s$로 계산되었고 횡 방향 확산 계수는 $0.001{\sim}0.012m^2/s$로 계산되어, 흐름방향의 유속성분에 의한 확산이 지배적인 것으로 나타났다. 지류 합류부에서는 이송이 지배적인 혼합이 발생되었고(Pe>1) Pe의 증가에 따라 수평확산계수가 감소되었다. 25~35개 GPS부자 궤적의 앙상블 평균으로부터 계산한 Integral time scale은 모멘트법으로부터 계산한 종, 횡 방향 확산계수와 비례하는 것으로 나타나, Taylor(1921)의 이론과 일치했다. 또한 실험수로에서 수행된 기존연구결과와 비교한 결과, 하폭 대 수심비, 마찰항의 증가에 따라 수평확산계수가 증가하는 경향을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.118-129
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• 2022

본 논문에서는 국내 온라인 기업의 Wearable 제품을 선정하고 판매 데이터를 수집해 다양한 분석과 매출 예측을 통해 판촉 활동의 전략 모델을 연구하는 데 목적이 있다. 데이터 분석을 위해 여러 가지의 알고리즘을 사용하여 분석할 것이며, 최상의 모형으로 결과를 선택할 것이다. 최상의 결과로 선택된 모형인 Gradient Boosting 모델은 지도학습을 통해 종속변수 예측에 있어서 판촉 유형, 가격, 판매 수량, 성별, 모델, 판매경로, 제품 성능, 판매 날짜, 지역 등 9개의 독립변수를 투입할 수 있게 된다. 본 연구에서는 판매촉진 유형별로 종속변수로 설정된 리뷰 값을 앙상블 분석 기법을 통해 더욱더 세부적으로 학습하고 분석 및 예측이 주목적이며, 판매촉진 활동을 통한 고객에게 할인 혜택을 주어질 경우와 주어지지 않을 경우에 리뷰 평점을 연구하는 데 목적이 있다. 분석 결과로 본다면 평가 결과는 AUC 95% 수준이며, F1도 93% 정도이다. 결국 판매촉진 활동 유형 중 가치 부가 혜택이 리뷰 수와 리뷰 평점에 영향을 준다고 것을 확인할 수 있었으며, 주요 변인들이 리뷰와 리뷰 평점의 영향을 준다는 것도 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.9-17
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• 2017

본 연구에서는 변위 및 가속도 응답의 저감 효과에 있어서, 유리한 형상인 $180^{\circ}$ 나선형(Helical $180^{\circ}$) 초고층건물을 대상으로 공력진동실험 수행하여 나선형 초고층건물의 공력감쇠율의 특성을 조사하였다. 공력감쇠율은 RD법(Random decrement technique)을 이용하여 평가하였다. 또한 RD법에서 부분 샘플의 개수와 초기 조건 값의 변화가 공력감쇠율에 어떤 영향을 미치는지 조사하였다. 실험 결과, 최소 2000개 이상의 부분 샘플을 이용하여 앙상블 평균을 적용하면 공력감쇠율의 불규칙한 변동의 폭을 줄일 수 있음을 검증했고, 기존 연구들과도 잘 부합되는 것을 알 수 있었다. 정방형 모형과 $180^{\circ}$ 나선형 모형의 공력감쇠율의 결과를 살펴보면, 풍방향 공력감쇠율은 건물의 형상이 다름에도 불구하고 무차원 풍속에 따른 공력감쇠율은 매우 유사한 경향을 보였다. 한편, 정방형 모형에 대한 풍직각방향의 공력감쇠율은 $180^{\circ}$ 나선형모형의 공력감쇠율의 특성과는 다른 양상을 보이는 것을 알 수 있었다. 특히 풍향 변화에 따른 $180^{\circ}$ 나선형 모형의 Y방향에 대한 공력감쇠율은 풍향의 변화와 상관없이, 전반적으로 0에 가까운 값을 갖는 경향이 나타났고, 무차원 풍속의 증가와 함께 변동의 폭은 작지만 점진적으로 증가하는 경향을 보였다. 초기 조건 값의 변화에 따른 공력감쇠율을 평가한 결과, 초기 조건 값을 "응답의 표준편차" 또는 RD 함수에 대한 최적화 "${\sqrt{2}}{\times}$응답의 표준 편차"를 적용하여 평가한 공력감쇠율은 매우 유사한 결과 값과 분포를 보이는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.807-819
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• 2013

본 연구에서는 기존의 기후변화를 고려한 물수급 분석 방법론의 문제점을 개선하기 위해 GCM 미래 유량 시나리오를 물수급 모형에 직접 입력하는 대신 과거 유량 시나리오의 가중값(재현확률)을 부여하는 새로운 물수급 전망기법을 제안하고자 한다. GCM 미래 기후자료를 TANK 모형에 입력하여 중권역별 미래 유량을 모의하였으며 모의결과에 대한 편이보정을 위해 Quantile Mapping 기법을 적용하였다. 이러한 미래 유량 전망결과를 반영하여 각각의 입력자료에 대한 가중값(재현확률)을 새롭게 산정함으로써 미래 목표 전망구간에 대한 물부족량을 산정하였다. 물수급 모형의 입력자료에 대한 가중값 산정을 위해K-nn 알고리즘을 적용하였으며 비홍수기(10~6월) 유량을 가중값 산정을 위한 기준유량으로 결정하였다. 기후 변화의 불확실성을 고려하고자 4개의 GCM과 3개의 AR4 SRES 온실가스 배출 시나리오를 앙상블 조합하여 생성한 기후변화 시나리오를 활용하였다. 본 연구에서제시한 방법론을 한반도 4대강 유역에 적용한 결과, 기후변화를 고려한 한반도 미래 평균 물부족량은 2020s (2010~2039년)에는 과거에 비해 10~32% 정도 증가할 것으로 전망되었다. 또한, 한반도 4대강 유역의 경우 먼 미래로 갈수록 비홍수기 유량이 점차 감소할 것으로 전망됨에 따라 2080s (2070~2099년)에는 과거 대비 평균 물부족량이 최대 97%(약 516.5백만 $m^3$/년) 증가할 것으로 전망되었다. 기존의 기후변화 연구 방법론의 전망결과를 비교분석한 결과, 기존 방법론은 매우 극적인 물부족량 증가를 전망하고 있는 반면 본 연구에서 제안한 기법은 상대적으로 보수적인 변화를 전망하였다. 본 연구는 물수급 분석시기 후 변화를 고려하되 기존 국가계획 방법론의 틀을 최대한 유지하고 있다는 점에서 국가수자원계획 수립에 있어 정책결정권자들의 혼돈을 줄여줄 수 있는 방법론이 될 수 있다고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권9호
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• pp.755-766
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• 2006

중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서 모두 초보예측보다 정확하였고 특히 갈수기보다는 홍수기에 정확성이 더 높게 나와 이 기간에는 기후예보로서 유효함을 확인하였다. 다음으로 기후예보를 이용하여 충주댐 유역에 대하여 유량예측을 수행하였다. 월간산업기상정보에서는 전체 시나리오, 교집합 시나리오, 합집합 시나리오로 나누어 유량예측에 적용하였다. 세 경우 모두 초보예측보다 평균예측점수가 높아 예측으로서 유효하였으며, 특히 홍수기에 교집합 및 합집합 시나리오의 평균예측점수가 전체 시나리오보다 높게 나타났다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측의 경우에도 역시 갈수기보다 홍소기에 더 높은 정확성이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 홍수기에 보다 정확한 기후예보를 사용하여 기상학적 불확실성을 줄인다면 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.107-116
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• 2019

다목적댐은 생·공용수를 공급하고, 하천유지유량을 방류하는 등 하천관리에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 하지만, 최근 발생하고 있는 기상이변은 댐 공급량의 시공간적 변화를 야기하여 댐 용수공급의 취약성이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 국내 6개 다목적댐들의 미래 유입량의 변화를 평가하였다. 평가를 위해, 고해상도 앙상블 기후변화 시나리오를 이용하였으며, 준분포형 강우-유출모형을 통해 댐 유입량을 산정하였다. 평가 결과, 모든 댐과 모든 시나리오에서 홍수량이 크게 증가하는 것으로 나타났다. 하지만, 갈수량의 경우 태백산맥에서 발원되는 소양강댐, 충주댐, 안동댐은 크게 감소하는 것으로 나타났으나, 합천댐은 증가하는 것으로 나타났으며, 대청댐과 섬진강댐은 변화가 거의 없었다. 하지만 합천댐을 제외한 나머지 댐들 모두 갈수량의 범위가 더욱 넓어지고, 갈수량의 최소값은 감소하는 등 기후변화는 댐의 공급능력에 부정적인 영향을 미칠 것으로 분석되었다. 따라서 기후변화를 고려한 극한 물부족 발생 시 대응할 수 있는 물관리 정책수립이 요구된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2207-2211
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• 2008

한반도 및 동아시아의 여름철은 장마와 태풍으로 인한 집중호우의 발생으로 많은 피해를 입는다. 따라서 여름철에 나타나는 이러한 집중호우가 나타나는 지역, 시기, 기간, 그리고 강수량 등을 예측하는 것은 매우 중요하다. 특히, 효율적인 수자원 관리를 위하여 이러한 예측은 매우 중요한데, 단기적으로 정확하고 신속하게 강수를 예측하는 것도 중요하지만, 장기적으로 계절 강수, 특히 여름철의 장마 또는 우기의 시기와 강수량과 태풍 발생의 시기 등을 미리 예측하여 이에 따른 집중 호우의 발생 지역, 기간, 강수량을 예측하여 사전에 대비하는 것도 매우 중요하다. 특히, 최근에는 6,7월 장마에 의한 집중 호우의 영향보다도 8월에 강수량이 높아지고 있는 경향을 보이므로 강수량의 장기적 경향의 파악이 매우 중요하다. 장기 기후를 예측하는 데는 과거 자료를 이용한 통계 방법도 유용하지만 최근에는 AOGCM (Atmospheric Oceanic General Circulation Model)을 이용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 강수와 같이 지역적으로 나타나는 현상은 저해상도의 AOGCM으로는 유용한 정보를 제공하기가 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 전구를 삼각형으로 된 20면체로 격자화 시켜 모든 격자의 크기가 거의 동일하고, 해상도 조절이 가능한 Geodesic 격자를 활용한 GME 모델을 사용하였다. GME 모델은 icosahedral-hexagonal grid 격자 체계를 가진 독일 기상청(Deutscher Wetterdient)에서 현업으로 사용 중인 모델이다. 본 연구에서는 수직/수평 해상도를 40km/40layers로 하여 GME 모델을 수행하였으며, 일간격의 장기 기후 자료를 생산하였다. 사용된 초기자료로는 ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasts) 자료이며, 경계 자료로는 ERA Climatology의 최근 30년간의 SST (Sea Surface Temperature) 평균 자료를 이용하여 규준 실험(Control Run), 즉, climatology 자료를 생산하였으며, persistent SST 아노말리와 ERA Climatology의 최근 30년간의 SST 자료를 이용하여 내삽 과정을 거친 SST forcing을 주어서 예측 실험(Prediction Run)을 통하여 모의 자료를 생산하였다. 특히, 규준 실험에서는 수치 모델이 가지는 불확실성을 줄이고 예보 정확도를 향상시키기 위하여 각각의 실험은 초기자료를 달리한 앙상블 모의실험을 수행하였다. 장기 모의 3개월을 위하여 모의 기간 1달 전부터 모의를 수행하여, 첫 1달은 모델의 spin-up 시간으로 분석에서 제외 하였다. 생산된 Climatology 자료와 Prediction 자료를 비교하여 아노말리와 Category 분석을 실시하여 한반도 및 동아시아 지역의 강수(Precipitation)를 중심으로 기압장(Pressure), 온도(2m Temperature) 위주로 분석하였다. 이러한 예측된 매 계절의 전망 자료 중에서도 수자원 분야에서 관심이 집중되는 여름철에 초점을 맞추어 실제 관측 자료와 비교하여 GME 모델의 계절 모의 예측성 성능을 분석하여 평가하고 다가올 여름철의 강수량의 장기 변화를 모의하고자 하였다.