• Journal of Digital Convergence
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• 제19권12호
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• pp.51-62
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• 2021

This study developed the factors capable of systematic/comprehensive evaluation of the task performance in order to strengthen the performance management of the professional career personnel invitation program (PCPIP). To this end, a performance evaluation framework was developed by analyzing existing project evaluation studies based on boundary theory and Kirkpatrick's four-level evaluation model. Afterwords, through two Delphi surveys, evaluation factors that can measure performance in terms of individual and invitation institutions of PCP were derived and validated. With this procedure, five evaluation factors were finally selected: adaptability, connectivity, clarity, compatibility, and expandability. This study has implications suggesting a performance evaluation factors capable of hybrid quantitative/qualitative evaluation for the performance management of PCPIP operated by National Research Foundation of Korea Research since 1994.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.451-451
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• 2021

인간활동으로 인해 서식처의 변화, 서식처의 파편화를 비롯하여 기후변화, 토지이용의 변화 등으로 생태계 생물 다양성은 빠르게 손실되고있는 상황이다. 특히 생물 다양성은 생태계 복원력에 중요한 인자로서 유역의 건전성 회복을 위해 생물 다양성을 중요한 인자로 고려하려는 경향이 커지고 있다. 유역 건전성은 주로 큰 하천에서의 친수성, 서식처, 유량 및 수질 등에 적용되어왔고 국내에서는 최근 들어 유역 건전성을 확보하기 위해 수량 및 수질관리, 환경문제 등의 해결을 위해 유역관리 차원에서 접근하려는 시도가 시작되었으나 어떠한 수단을 통해 생물다양성과 서식처 관리를 접근할 수 있는지에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 최근 20년 동안 도시화, 댐 건설 등 토지이용변화가 크게 발생한 금강유역(9,865 km²)을 대상으로 InVest 모델 중 서식처 가치평가 모델 (Habitat Quality Model)을 이용하여 유역의 서식처 가치를 평가하고 이를 수생태계 건강성 모니터링 자료와 비교하여 모형의 적용성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.341-341
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• 2021

농업적 가뭄을 모니터링하기 위해 토양수분량, 증발산량, 지하수위 등을 이용하며, 농업용 저수지의 저수율을 기반으로 농업용수 공급능력을 평가해 왔다. 특히, 농업용 저수지에 대한 농업적 가뭄을 평가하기 위해 저수율 관측 자료를 저수율을 이용하거나, 관측 자료가 없는 경우 물수지 모형을 이용한 연구는 다수 진행되어 왔다. 다만, 농업적 가뭄을 전망하는데 있어 물수지 모형의 활용은 입력 자료의 구축 및 기상예보자료의 활용 기술 부족으로 많은 평가가 진행되지 못하였다. 본 연구에서는 기상예보자료와 회귀모델을 연계한 농업적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 농업적 가뭄을 평가하기 위해 농업용 저수율 자료 기반인 RDI (Reservoir Drought Index)를 활용하였다. 농업적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정 하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 가뭄전망정보를 평가하기 위해 과거 가뭄사상을 대상으로 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 농업적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• 제51권1호
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• pp.86-95
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• 2018

The objective of this study was to describe the development and testing of an initial ecological health assessment model, based on the index of biological integrity (IBI) using fish assemblages, before establishing the final and currently used model for ecological health assessment, conservation and management of freshwater fish in Korea. The initial fish IBI model was developed during 2004~2006 and included 10 metrics, and in 2007 the final IBI 8-metric model was established for application to streams and rivers in four major Korean watersheds. In this paper, we describe how we developed fish sampling methods, determined metric attributes and categorized tolerance guilds and trophic guilds during the development of the multi-metric model. Two of the initial metrics were removed and the initial evaluation categories were reduced from six to four (excellent, good, fair, poor) before establishing the final national fish model. In the development phase, IBI values were compared with chemical parameters (BOD and COD as indicators of organic matter pollution) and physical habitat parameters to identify differences in IBI model values between chemical and physical habitat conditions. These processes undertaken during the development of the IBI model may be helpful in understanding the modifications made and contribute to creating efficient conservation and management strategies for stream environments to be used by limnologists and fish ecologists as well as stream/watershed managers.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.195-198
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• 2002

고농도오존이 발생되는 원인과 환경적 요인의 상호관계를 모델링하기 위해 신경회로 망과 같은 지능제어 기법들이 많이 적용되어 왔다 분석과 모델링을 위해 유전자 알고리즘과 같은 최적화 방법을 적용하기도 하지만, 고농도 오존이 발생되는 메커니즘이 매우 복잡하고, 비선형적이며, 패턴파악이 어렵기 때문에 고농도 오존의 예측 모델링에는 여전히 문제점이 있다 따라서 본 논문에서는 신뢰수준과 신뢰구간을 이용하여 초농도 오존을 예측할 수 있는 모델링 방법을 서술하였다 예측값의 신뢰수준의 평가는 예측에 대한 실측값을 구하여 신뢰구간내의 데이터의 개수를 파악함으로써 신뢰성을 평가할 수 있다. 또한 이 테스트는 우리가 가지고 있지 않은 데이터에 대한 유효성을 평가하는데 적용될 수 있다 그리고 본 논문에서는 GMDH(Group Method of data handling)의 전형적인 알고리즘에 바탕을 두고 있는 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)를 이용하여 예측 모델을 구성하였다. DPNN은 데이터 해석이 용이하고 비선형적인 동적 시스템 예측에 유용하게 적용될 수 있는 장점을 가지고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.269-272
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• 2004

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules 기반 퍼지 추론 시스템의 새로운 설계 및 이의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 둥에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의해 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가는 수치적인 예를 통해 비교 평가한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제27권2호
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• pp.111-120
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• 2002

A reference scenario of vault safety case prepared by the IAEA for the near-surface disposal facility of low-and informed]ate-level radioactive wastes is assessed with the MASCOT program. The appropriate conceptual models for the MASCOT implementation is developed. An assessment of groundwater pathway through a drinking well as a geosphere-biosphere interface is performed first. then biosphere pathway is analysed to estimate the radiological consequences of the disposed radionuclides based on compartment modeling approach. The validity of conceptual modeling for the reference scenario is investigated where possible comparing to the results generated by the other assessment. The result of this study shows that the typical conceptual model for groundwater pathway represented by the compartment model ran be satisfactorily used for safety assessment of the entire disposal system in a cons]stent way. It is also shown that safety assessment of a disposal facility considering complex and various pathways would be possible by the MASCOT program.

• Journal of Environmental Policy
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• 제7권1호
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• pp.1-29
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• 2008

The Ministry of Environment(MoE) of Korea has recently established the Environmental Health Act. This Act contains a clause related to implementation of Health Impact Assessment(HIA). So, selecting a landfill which was expected to have an influence on human health among major development projects, this study carried out the human risk assessment due to inhalation exposure to landfill gas emission and attempted to measure the possibility of domestic application of HIA in the future. The process for HIA on landfill site extension focusing on human risk assessment is as follows: The first step is to presume and calculate the amount of landfill gas emissions using LandGEM, The second step is to carry out exposure assessment using K-SCREEN Model which is used for predicting the concentration in a conservative method. The last step is to carry out human risk assessment of carcinogenic and non-carcinogenic substances. It is considered that it is likely to apply a technique for human risk assessment due to inhalation exposure to landfill gas emission performed here more specifically in the case of implementing HIA. In addition, it is also believed that more systematic studies are needed to overcome some weak points and limits found in this study and if these weak points and limits are improved more reliable outcomes will be produced.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.