• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.7 no.4
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• pp.327-335
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• 2020

The method of selecting an existing flood hazard area via a numerical model requires considerable time and effort. In this regard, this study proposes a method for selecting flood vulnerable areas through topographic analysis based on a surface runoff mechanism to reduce the time and effort required. Flood vulnerable areas based on runoff mechanisms refer to those areas that are advantageous in terms of the flow accumulation characteristics of rainfall-runoff water at the surface, and they generally include lowlands, mild slopes, and rivers. For the analysis, a digital topographic map of the target area (Seoul) was employed. In addition, in the topographic analysis, eight topographic factors were considered, namely, the elevation, slope, profile and plan curvature, topographic wetness index (TWI), stream power index, and the distances from rivers and manholes. Moreover, receiver operating characteristic analysis was conducted between the topographic factors and actual inundation trace data. The results revealed that four topographic factors, namely, elevation, slope, TWI, and distance from manholes, explained the flooded area well. Thus, when a flood vulnerable area is selected, the prioritization method for various factors as proposed in this study can simplify the topographical analytical factors that contribute to flooding.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.627-630
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• 2006

정보사회에서 인터넷을 기반으로 한 IT관련 기술의 빠른 증가와 더불어 유비쿼터스 환경의 연구 또한 점점 가시화 되어 지고 있다. 이와 더불어, 웹 기반의 분산 컴퓨팅 환경 내에서 관련 정보들의 수집, 보관, 공유, 이동이 활발해지면서, 개인정보의 불법적 유출, 남용에 따른 사생활 침해문제를 해결하기 위한 방안에 관심이 집중되고 있다. 이에 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서의 신뢰할 수 있는 개인정보 아키텍처를 구현하기 위한 3단계의 개인정보 보호 메커니즘/통합사용자 인증 메커니즘 CAM(Consolidated Authentication Mechanism), 개인정보정책 메커니즘 PPM(Privacy Policy Mechanism), 개인정보 통제 메커니즘 OCM(Output Control Mechanism)을 제시하였다. 또한 사용자에게 개인정보 사용시 정보의 중요도에 따른 "알림(Notice)" 기능을 웹 브라우저 내 개인정보 적용 기술(P3P)과 연동하여 제공하고, 접근 제어하는 기술적 적용 방안을 소개함으로써 개인 정보의 연동시 오 남용 방지 방안과 시스템 환경 내 실용 가능성(feasibility)을 소개하였다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.21 no.5
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• pp.699-715
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• 2019

Recently, in urban areas, cavities and ground collapse adjacent to underground structures are frequently reported. Several studies on the cavity generation by structure cracks have been made, however they are focused on the cause of cracks and settlement of the ground. In this paper, soil particle and groundwater discharge through pipe cracks and cavity generation mechanism are investigated. The theoretical analysis of the groundwater, which is the main factor of the drainage of the soil particles, and the particle transport mechanism and flow characteristics were investigated. An experimental model test was carried out to identify the mechanism of cavity generation by underground buried pipe cracks. The soil particle weight of discharge through the cracks, and the movement characteristics of the particles were analyzed using PIV. In this study, it is clearly identified that soil particle movements, cavity generation and ground collapse that occur in the ground are basically caused by the movement of groundwater.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.33 no.7
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• pp.43-53
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• 2017

Road subsidence, frequently occurring in urban areas, is caused by collapsing of surface layer due to underground cavities followed by a loss of soils. To better understand this phenomenon, the mechanism of cavity formation should be identified firstly. Two kinds of possible subsidence mechanisms were established through previous case studies and the numerical analyses based on Distinct Element Method were conducted for each of these mechanisms. It was confirmed that particle loss and surface settlement can develop differently depending on slit size, void ratio, and particle shape among the various factors influencing the road subsidence. The result demonstrated that the effects of varying cavity diameter and depth could be quantified as a damage chart.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.1
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• pp.57-66
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• 2019

Drones, which are used in various fields, are vulnerable to various security threats such as physical deodorization attacks and information leakage attacks because they operate in an unmanned environment and use wireless communication with weak security. In particular, research is needed to prevent damages such as leakage of stored information and unauthorized use due to illegal drone deodorization. In this paper, we propose a context - aware drone control mechanism that protects stored internal information and prevents unauthorized use when the drones are illegally deactivated. We also demonstrated the feasibility of the proposed mechanism as a prototype implementation and experiment.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.1 no.2
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• pp.18-26
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• 1998

The major interest of this paper is how the spilled oil over the sea is dispersed into water column especially under the shear and turbulence such as breaking wave. Two hydraulic experiments were conducted to investigate the oil stick break-up characteristics into small and large droplets under the variation of velocity shear and breaking waves. From the experiments in the shear generator and the wave flume, small droplets which have diameters of tens to hundreds of micrometers were uniformly distributed throughout the whole control volume as time goes by. In addition, it can be seen that the weathered spilled oil has a different break-up mechanism from fresh spilled oil.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.377-377
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• 2020

이상기후변화에 따른 홍수피해는 매년 빈번히 발생하고 있고, 이러한 피해에 대비하여 예측 및 대응방안을 신속히 확보할 수 있는 재난예측 및 대응시스템은 필수로 요구되는 실정이다. 강우의 의한 홍수발생과 하천수위 급상승에 의한 제방의 월류 및 파제 메커니즘은 상당히 복잡하고 유동적이며 다양한 불확실성을 포함한다. 본 연구에서는 극치 강수량의 매개변수들의 불확실성을 고려하기 위해 수행된 비정상성 빈도해석 기반의 수문시나리오를 바탕으로 산정된 MCS(Monte Carlo Simulation)기반 확률홍수위를 산정하였고, 이를 활용하여 2차원 제내지 침수해석의 경계조건으로 활용하여 홍수위 변동에 의한 하천 제방 붕괴 변동폭의 범위를 설정하고, 그에 따른 제방붕괴 유출량의 변동 범위를 산정하였다. 또한 확률론적 파제 유입량에 의한 제내지의 침수심과 침수범위를 MCS기반의 2차원 제내지 침수해석을 통해 정량화하여 확률침수심도를 작성하였다. 이러한 홍수발생의 전반적인 메커니즘을 고려하여 매개변수들의 불확실도를 정량적으로 평가함으로써 기존의 결정론적 해석기법보다 신뢰성 있는 침수심 예측결과를 확보하였다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1279-1279
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• 2017

본 연구는 기업의 기술 유출 및 특허 침해라는 정보 보안 문제 발생 시, 브랜드 기업의 시장 지위에 따라 가해 및 피해 기업에 대한 소비자 반응이 달라질 수 있다는 점에서 착안하였다. 같은 예로 대한민국 국가대표 축구팀이 약팀과의 경기에서 졌을 때, 일부는 경기력을 비난하지만, 일부는 선수 부상, 날씨, 시차 적응 등 상황이 불리했음에도 잘 싸웠다고 평가하는 경우가 있다. 이처럼 어떤 부정적 결과 대해 사람들은 각자 다른 평가를 한다는 맥락에서 기술 유출과 특허 침해와 같은 정보 보안 문제가 발생한 기업에 대해 소비자 인식과 태도는 다르게 나타날 수 있다. 이와 같이 소비자 관점에서 기대와 실제가 불일치한 지각과정을 설명하는 심리적 메카니즘에는 동화-대조 효과가 있다. 본 연구는 기술 유출 및 특허 침해에서 일어나는 소비자 동화-대조 효과를 심리학의 귀인 이론을 통해 설명하고, 이 때 사람들의 귀인 방향이 브랜드 명성이 높을 때와 낮을 때, 기술 유출 경로가 내부자일 때와 내부자가 아닐 때에 나타나는 소비자 반응을 확인하고자 한다. 또한, 이로써 나타나는 소비자 반응을 귀인 이론의 방향성과 메커니즘을 통해 설명하려 한다. 동화-대조 효과에서 나타나는 귀인의 방향성과 소비자 반응 관계를 분석한다면, 추후 기업의 R&D와 기술 개발 전략, 지적 재산권 침해 이후 사태에 대한 대응과 수습에 가이드를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.