• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2021.08a
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• pp.309-314
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• 2021

Even though environmental education has been getting more attention along with the recent rapid increase of natural disasters such as heat wave, heavy snow and downpour, it is unlikely for elementary schools to provide actual lessons due to the shortage of financial support and educational resources. This study is designed to enhance the recycling judgement of the elementary students to define paper, glass, plastic, PET, metal by using AI programming. The survey from the student participants shows that the learning and practice with AI programming was positively helpful for more than 70% of the participants in knowledge obtaining and understanding of recycling. The participants also gained better understanding on artificial intelligence and got motivated to have more opportunities to learn artificial intelligence programming.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.280-280
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• 2020

지구 온난화 현상 및 이상기후로 지구환경 변화는 물환경 변화에 많은 영향을 미치고 있다. 특히, 지표수에 의존도가 높은 국내의 수자원 공급시스템은 지구환경 변화에 의한 강우 분포의 시간적, 공간적 불균질성에 대한 취약성이 높으며, 이에 기후변화에 따른 상대적 변동성이 적은 지하수자원의 활용 가능성이 높아지고 있다. 지하수 인공함양 기술은 강우, 지하수 및 하수 처리수 등의 잉여 수자원을 관정, 수로, 인공함양 분지 및 습지, 지하댐 등의 인공시설물을 활용하여 지하 대수층에 주입시킨 후 양질의 수자원을 확보하는 기술이다. 이번 연구에서는 수치해석을 활용하여 함양지역의 유역형상 및 지층경사, 대수층 두께, 체류시간, 수리상수 등 수리지질 인자를 고려한 인공함양 방식별 인공함양 효율성을 평가하고자 한다. 인공함양 방식은 수직관정 및 수로(Ditch)를 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.150.2-150.2
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• 2014

한국항공우주연구원 우주환경시험팀에서는 인공위성의 조립 및 환경시험을 수행하고 있으며, 이를 위한 청정실을 운영하고 있다. 인공위성은 고 진공 및 고온, 극저온의 가혹한 우주환경에서 작동을 하기 때문에 위성표면에 흡착된 오염물질은 위성의 성능 및 효율의 저하를 초래할 수 있다. 또한, 특정 부품은 오랜 시간 높은 온도에서 노출되면 에이징에 의한 기능저하를 초래할 수 있으며, 낮은 습도는 작업 환경에 정전기를 유발하여 부품의 손상을 초래하며, 높은 습도는 부식을 야기할 수 있다. 이에 인공위성의 조립환경은 청정한 환경 및 적당한 온습도 유지가 필수적이다. 이에 본 논문에서는 한국항공우주연구원에서 수행하고 있는 청정실 유지 관리방안 및 공기 중 부유입자 측정원리에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.256-256
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• 2015

해양환경에 관한 정보는 효율적인 연안 해역 관리를 위해 필수적이며, 해양환경요소에 대한 분석을 위해 현장 실측자료뿐 아니라 과거자료, 현재자료, 예측자료 등이 요구된다. 또한 연안환경 관리자뿐 아니라 해상관련 종사자, 어민 등이 해양환경 정보에 빠르게 쉽게 접근할 있는 기반이 마련되어야 한다. 최근에는 물에 관련된 정보를 효율적으로 관리하고 제공해야 하는 필요성이 증가함에 따라 물정보학(Hydroinformatics)이 크게 관심을 받고 있으며, 학술지 발간 및 학술회의 개최 등을 통해 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으나 연안환경에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 체계적인 연안환경 분석을 위해서는 방대한 시공간 자료가 필요할 것으로 예상되며, 지속적인 모니터링을 위한 통합시스템이 요구되므로 다양한 관측방법 적용될 필요가 있다. 본 연구에서는 인공위성을 활용하여 연안환경 변화를 모니터링 할 수 있는 방안을 제안하기 위해 국외의 연구사례들을 분석하고, 우리나라 연안환경에 적합한 위성을 조사함으로써 연안환경 분석과 관련하여 관측 가능한 인자들을 파악하고자 한다. 이를 통해 연안환경 모니터링을 보다 체계적으로 수행하기 위한 인공위성 기법의 특징들을 이해하는 것이 본 연구의 목적이다. 향후 서해안지역의 연안 환경 변화 탐지를 위한 알고리즘을 구축하여 한반도 연안환경분석을 위한 인공위성의 유용성을 검증할 계획이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2021.08a
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• pp.213-221
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• 2021

With the advent of the 4th industrial revolution, the need for artificial intelligence education has increased. The online learning environment caused by COVID-19 made it possible to use variety of artificial intelligence platforms. In this study, an aritificial intelligence class plan was developed and proposed to achieve the goal of artificial intelligence education using an AI platform. The AI platform used is AI for Oceans, With the theme of creating a program for the environment, designed a 6-hour project class using Novel Engineering-based on STEAM model. Students experience AI for Oceans enough time and learn supervised learning by experience. Based on understanding of supervised learning, students design their own programs for the environment using Entry's AI blocks. In this study, for AI convergence education, this lesson was developed and presented with the goal of acquiring the creative problem solving ability and integrated thinking ability by using the principles of artificial intelligence to solve problems.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.35-38
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• 2003

최근 컴퓨터 게임의 확산과 함께 보다 나은 가상환경 생성을 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다 다양한 환경에서 지능적으로 행동하는 인공 캐릭터의 설계를 위해 다양한 인공지능 기술이 적용되고 있다. 하지만 게임의 캐릭터 설계에 적용된 휴리스틱이나 규칙기반 시스템 등의 기존 인공지능 기술은 게임 개발자에 의존적이기 때문에 플레이어가 쉽게 캐릭터의 행동패턴을 파악하여 게임의 흥미를 저하시키는 단점이 있다 따라서 진화연산이나 신경망 등의 학습기반 인공지능 기술의 게임에의 적용이 모색되고 있다 특히 진화를 이용한 지능기술은 자연계의 복잡성과 의외성을 모방하여 최적화된 지능보다는 속임수/의외성 등의 창의적인 지능행동의 생성을 가능하게 하며 새로운 게임전략의 생성, 게임 캐릭터의 성격형성 및 다양한 행동 생성 등에 매우 유용하다. 본 논문에서는 진화기술의 게임에의 효과적인 적용을 위해 진화엔진을 설계 및 제작하고 인공지능 시뮬레이터에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.116-116
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• 2022

현재 인공지능은 공학적 문제 해결 외에도 다양한 분야에 적용되어 매우 친숙하게 활용되고 있다. 특히 하천 분야에서는 시설물 주위 국부세굴 또는 어류 서식처 분석과 같이 관련 변수들의 복잡성으로 적절한 결과를 쉽게 얻어내기 어려운 것들에 적용되고 있다. 그 외에도 인공지능 기법을 적용할 수 있는 분야로 하천에서의 수위를 이용하여 유량을 예측하는 것이 있다. 기존에는 수위-유량 관계 곡선을 만들어 수위를 이용하여 유량을 예측하였으나, 관계곡선 제작에 활용된 수위와 유량 범위에서 벗어나는 경우 과다한 유량으로 계산되는 경우가 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 사용하여 하천의 유량 예측을 수행하였다. 기존 국가수자원관리종합정보시스템에 기록된 자료를 활용하여 수위와 유량 자료를ANN에 학습시키고 학습에 활용하지 않은 시기의 자료를 이용하여 전반적인 유량 예측 성능과 루프형 수위-유량 관계 곡선을 생성할 수 있는지를 검토하였다. 또한 학습 범위를 벗어난 홍수량에 대한 측정 결과를 검토하고, 기존 수위-유량 관계곡선과 비교하여 그 성능을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.457-457
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• 2021

인공습지는 자연이 가진 정화기작을 인위적으로 증가시키기 위하여 조성한 자연기반해법에 해당한다. 인공습지는 습지 내 식물, 미생물, 토양 등의 상호기작에 의하여 오염물질이 제거된다. 인공습지의 오염물질저감효율은 시설의 규모와 유량, 유입물질의 부하량 수리학적 부하량, 체류시간 등의 영향을 받게 된다. 일반적으로 인공습지 적정 규모는 유역 및 기상인자의 특성과 조성목적에 고려하여 산정된다. 본 연구는 전국 35개 지역에 설치된 54개 인공습지를 선정하여 모니터링을 수행하였으며, 2011년부터 2018년에 설치된 시설이다. 54개 시설 중 도심지역에 13개, 농업지역 25개, 공업지역 3개, 상업지역 3개, 축산 10개가 설치되어있다. 습지형태는 Cell형 자유수면형 인공습지(Free Water Surface, Cell-FWS), 유로형(Flow) 자유수면형 인공습지(Cell-FWS), Cell과 Flow형이 결합된 Hybrid-FWS, 수직흐름형 인공습지(vertical flow constructed wetland)와 수평지하흐름형 인공습지(vertical flow constructed wetland)가 결합된 HYBIRD 형 습지로 구분된다. 연구결과, 일반적으로 SA/CA 비율이 클수록 오염물질의 저감효율은 증가하는 것으로 나타났다. 오염 물질별 인공습지 규모를 비교할 경우 저감효율 60%에서 인공습지의 규모는 유기물>영양염류>입자상물질 순으로 나타났다. 목표 제거효율 60%에서 SA/CA 비는 BOD에서 약 3.2%, COD에서 2.5%, SS에서 1.9%, TN 2.5%, TP 2.3%로 나타났다. 입자상물질인 SS는 유기물 및 영양염류에 비하여 유역면적 대비 시설면적이 가장 적게 나타났으며, 유기물질 제거에 큰 시설규모가 필요한 것으로 나타났다. 따라서 인공습지 설계시 유역 토지이용 및 강우특성을 고려하여 적정한 수질과 유량모니터링이 필요하며, 이를 토대로 목표 오염물질 선정이 중요한 것으로 나타났다. 또한, 농업지역의 최적화된 인공습지 위치는 임야가 20~30%, 밭이 20% 이하, 논이 10~50%를 포함하는 곳이 적정한 것으로 평가되었다. 도시지역 인공습지는 도시면적이 증가할수록 효율이 크게 변하지 않기에 가용위치가 적정한 위치로 평가된다. 인공습지의 효율은 유역의 세부 토지이용에 크게 의존하는 것으로 평가되었다. 따라서 인공습지 설계시 농업지역에서는 임야, 밭 및 논의 적정면적을 고려하여 인공습지 위치가 결정되어야 하는 것으로 나타났다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.73-73
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• 2003

인공위성은 발사체에 실려 임무궤도에 도달하는 동안 여러 과정을 겪고 이에 따른 우주 열환경에 노출되게 된다. 본 연구에서는 발사체의 페어링(Fairing)이 열리고 이후 인공위성이 임무궤도에 도달하는 동안까지 인공위성에 대한 열해석을 수치적인 방법을 이용하지 않고 해석해를 이용하여 수행하였다. 일반적으로 발사시 인공위성에 대한 열해석은 수치모델을 개발하여야 하는 시간과 노력이 많이 드는 작업이다. 그러나 수치 모델이 완성되기 전에 주요 부품에 대한 극한 환경에서의 온도 예측이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 해석 기법을 이용하여 주요 부품의 온도를 비교적 간단한 방법으로 예측하는 것이다. 이를 위하여 열관련 지배방정식에 여러 가정을 적용하여 지배방정식을 최대한 단순화시켰다. 그 결과, 최종적으로 1차 미분 방정식 형태의 단순화된 지배방정식을 얻게 되었다. 또한 본 연구에서는 여러가지 조건에 대한 연구가 시도하였다. 즉 고려하는 대상의 질량이 일정하게 유지 되는 경우와 일정한 비율로 질량이 감소하는 경우, 인공위성이 최악의 고온환경과 최악의 저온환경에 처한 경우, 그리고 시간에 대한 변수항 때문에 약간의 수치작업이 필요한 경우가 연구되었다. 본 연구에서 제안된 해석해 기법은 적절한 우주 열환경 조건과 결합하게 되면 발사과정에 대한 완전한 수치모델이 완성되기전에 위성체 부품에 대한 열적 안정성을 검토하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.