• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1496-1501
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• 2005

최근까지 물 부족을 해소하기 위한 방법으로 용수공급 확대만이 유일한 방법인 양 인식하여 왔다. 그러나 최근에 이르러 우리나라는 가용 수자원의 부족, 댐 개발 적지의 고갈, 지역주민의 집단반발 등으로 용수원의 적기확보가 난관에 봉착하고 있다. 갈수록 어려워지는 용수원 확보로, 급증하는 용수수요를 어떻게 충족시킬 것인가에 대한 진지한 논의가 필요한 시점인 것이다. 수자원의 확보가 심각한 사회문제로 대두되고 있고 물 부족 사태가 언제 올지 모르는 시점에서 앞으로의 용수수요에 대한 추정이 맞지 않고 용수량을 과다측정 또는 과소 측정하는 가장 큰 이유 중의 하나가 과거로부터 축적된 데이터의 부족이라 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 기존까지의 용수수요예측에 관한 연구는 부분적인 연구결과만 있을 뿐 전반적인 이론 및 기법에 관한 정립이 되어 있지 않은 실정이다. 용수수급의 효율화는 수요측면과 공급측면을 조화롭게 운용함으로서 가능해지는 것으로 용수수요를 정확하고 신속하게 예측하는 것은 용수공급능력의 확대와 동일한 효과를 나타낸다. 그러나 인구, 생활양식, 문화수준, 산업구조, 용수요금, 소득, 기후조건 등 각종 요인을 종합적으로 분석하여 장래의 용수수요예측을 한다는 것은 현 기술 상태에서 매우 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 금강유역을 시범유역을 선정하여 금강유역내의 용수수급현황을 직접 현장조사를 통해 파악하고, 현재 용수수급현황 파악에 있어서의 문제점과 향후 체계적이고 정확한 용수수급현황 파악을 위한 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 주요 생활용수, 공업용수 취수장을 직접 방문하여 용수사용실태를 조사함은 물론 금강홍수통제소에서 운영하고 있는 하천유수사용실적 관리시스템의 필요성과 문제점을 동시에 분석해보았다. 더 나아가 지속적인 용수사용실태를 조사하여 표준권역별로 물이용 지표화를 제시함으로써 향후 용수사용실태 분석시 효율성을 극대화 시키는 방안을 제시한다면 용수수요추정 오류에 따른 부작용을 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.419-419
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• 2021

수자원 관리 패러다임은 공급 위주에서 수요관리로 전환되고 있다. 가용한 수자원은 한정적이나 급속한 인구증가와 도시화로 인한 물 수요의 증가로 수요관리의 효율성이 중시되고 있기 때문이다. 기존 상수도시스템은 노후화로 가동효율이 점차 낮아지고 있으며, 인력으로 월 또는 격월로 소비자의 물 사용량을 검침해 실시간 관리가 불가능하여 수요와 공급의 불균형을 초래한다. 이러한 문제를 해결할 대안으로 IT 기술과 전통적인 물관리 기술을 접목한 Smart Water Grid는 양방향 통신장치를 이용해 실시간으로 소비자의 물 사용량을 모니터링한다. 물 사용 특성을 잘 파악하면 보다 정확한 물 수요 예측이 가능하다. 특히 소비자들의 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 파악하면 미래 물 수요 예측에 도움이 된다. 예측된 물 수요량에 따라 물 공급 배분 계획을 수립하여 운영 효율성을 높일 수 있다. 물 수요예측 방법 중 k-mean 군집분석은 시간별 물 사용량을 이용해 서로 유사한 여러 개의 부분집합으로 할당하여 분류하는 Machine learing 방법으로 물 사용의 유사성을 파악할 수 있다. SWG 연구단은 2019년 Vietnam Hai Duong province에 SWG Pilot plant를 구축하고 27개의 Smart water meter를 설치하여 운영하고 있다. 이에 본 연구에서는 소비자의 물 사용 특성을 분석하기 위해 27개 SWM로부터 수신된 2019년 11월 14일부터 2020년 12월 3일까지 1시간 단위의 물 사용량 데이터를 수집하였다. 그리고 k-mean 군집 방법을 이용해 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 분석하였다. 이 때 최적의 군집 개수 결정을 위해 Elbow 방법을 적용하였다. 분석 결과 각 소비자의 물 사용량 특성에 따라 평균 물 수요패턴 추정이 가능하며, 향후 물 수요 예측에 도움이 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.264-264
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• 2015

최근 기후변화는 우리 삶에 다양한 영향을 미치고 있으며, 이에 따른 수문순환 변화 역시 자명하게 받아들이고 있다. 이에 따라 수자원 취약성 평가 및 대책에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있는 실정이다. 하지만 국내의 경우 전체 유역에 대한 수자원 취약성 평가 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 총 12 수계인 한강, 안성천, 금강, 삽교천, 영산강, 섬진강, 탐진강, 만경강, 동진강, 낙동강, 태화강, 형산강 유역에 대한 수자원 취약성 평가를 실시하였다. 평가 방법으로는 장기간에 걸친 다양한 토양의 특징, 토지이용, 관리상태의 변화에 따른 크고 복잡한 유역의 유출량을 추정하기 위해 개발된 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 수문 모형을 구축하였고, 유출 관련 매개변수 최적화 작업은 SWAT-CUP 모형을 이용하였다. 최적화된 매개변수의 적용을 통해 각 유역별 유출량을 산정하였다. 그 결과 2009년과 2011년은 한강, 낙동강, 금강, 영산강순 이였으며, 2010년은 낙동강, 한강, 금강, 영산강순 이였다. 면적별 유출량인 비유량(specific discharge)을 산정한 결과, 2009년에는 영산강, 낙동강, 금강, 한강순 이며, 2010년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이였으며, 2011년에는 금강, 한강, 영산강, 낙동강 순을 보였다. 또한, 인구당 유출량 산정 결과 2009년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이며, 2010년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이며, 2011년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이었다. 이를 바탕으로 국내 총 12 수계에 대한 수자원 취약성을 산정해보았다. 대응변수는 이수의 수요 및 공급적인 측면에서 구분하였으며, 사회/경제, 물 이용, 환경, SWAT으로 구성하였습니다. 수자원 취약성 평가를 위해 다기준의사결정기법(MCDM, Multi-Criteria Decision Making) 중 하나인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)기법을 사용하였다. 산정 결과 삽교천, 동진강, 형산강, 안성천, 섬진강, 만경강, 낙동강, 영산강, 태화강, 금강, 한강, 탐진강 순 이였다. 본 연구 결과는 향후 다중 공간에 구축한 고해상도 모형을 통해 국내 수문상황 진단 및 고해상도 미래 수문 시나리오 생산을 통한 수자원 관리에도 활용될 전망이며, 기후변화 취약성 평가를 위한 지표 개발에 이용될 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.774-779
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• 2007

IDF 곡선은 전통적으로 지점에서의 과거 관측 강우량 시계열 자료를 수집하여 작성하여 왔으며, 이때 과거 강우량 자료는 정상성을 지니고 있고 미래를 대변한다는 가정을 전제로 한다. 그러나 이미 많은 연구자들에 의해 기후변화가 전구적으로 발생하고 있으며 우리나라에서도 더 이상 기후변화의 사실여부는 이제 더이상 논란 꺼리가 아니다. 특히, 기후변화의 영향을 직접적으로 받을 수밖에 없는 수자원 분야에서는 1990년대부터 잦은 홍수와 가뭄의 반복으로 곤란을 겪고 있다. 특히, 우리나라는 협소한 국토면적과 과다한 인구로 토지나 수자원 등 국토자원 이용의 강도가 다른 나라에 비하여 현저하게 높기 때문에 지구온난화에 따른 기후변화와 같은 약간의 기후변동으로도 심각한 문제가 발생할 가능성이 내포되어 있다. 특히, 기후변화는 유역 규모의 강우 발생 패턴과 강우량의 증가 및 감소에 영향을 미치게 되며 이로 인해 강우 시계열 자료는 비정상성과 경향성을 지니게 된다. 그러나 지금까지는 IDF 곡선의 작성시 강우의 경향성을 무시해 왔다. 본 연구에서는 기후변화가 IDF 곡선에 미치는 영향을 분석하기 위하여 GCM 기후변화 시나리오를 이용하여 IDF 곡선을 작성하였다. 이를 위하여 먼저, YONU CGCM의 제한실험과 점증실험을 실시하여 전구적 규모의 기후변화 시나리오를 작성하였으며, 통계학적 축소기법과 추계학적 일기발생기법을 이용하여 대상지점의 일 수문기상 시계열을 모의하였다. 그리고 BLRP(Bartlett Lewis Rectangular Pulse) 모형과 분해(koutsoyiannis, 2000) 기법을 이용하여 모의된 일 강우 자료를 시자료로 분해하였으며 이를 이용하여 IDF 곡선을 작성하였다. 그 결과, 기후변화 시 지속기간별 재현기간별 강우량이 현재에 크게 비해 증가됨을 확인할 수 있었다.으며 여러명이 동시에 서버에 접속을 하기 때문에 컴퓨터에 부하가 많이 걸리는 모델링이나 복잡한 분석은 실시하기 어려우며, 대용량 데이터를 전송할 수 있는 대역폭이 확보 되어야 한다. 또한, Internet 환경으로 개발을 해야되기 때문에 데스크탑용 GIS에 비해 개발속도가 느리며 개발 초기비용이 많이 들게 된다. 하지만, 네트워크 기술의 발달과 모바일과의 연계 등으로 이러한 약점을 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 홍수재해 정보를 검색, 처리, 분석, 예경보할 수 있는 홍수방재정보 시스템을 구축토록 하였다.비해 초음파 감시하 치골상부 방광천자가 정확하고 안전한 채뇨법으로 권장되어야 한다고 생각한다.應裝置) 및 운용(運用)에 별다른 어려움이 없고, 내열성(耐熱性)이 강(强)하므로 쉬운 조건하(條件下)에서 경제적(經濟的)으로 공업적(工業的) 이용(利用)에 유리(有利)하다고 판단(判斷)되어진다.reatinine은 함량이 적었다. 관능검사결과(官能檢査結果) 자가소화(自家消化)시킨 크릴간장은 효소(酵素)처리한 것이나 재래식 콩간장에 비하여 품질 면에서 손색이 없고 저장성(貯藏性)이 좋은 크릴간장을 제조(製造)할 수 있다는 결론을 얻었다.이 있음을 확인할 수 있었다.에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는 것이라고 사료(思料)된다.일전 $13.447\;{\mu}g/hr/g$, 섭취 7일중 $8.123

• The Journal of Engineering Geology
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• v.4 no.3
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• pp.297-309
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• 1994

For a total of 210 city and Kun areas in Korea, a model was developed to predict the amount of groundwater use at each area. At first, the total areas were classified into 3 groups by the characteristics of groundwater use: residential(87), industrial(27) and agricultural (96) areas. Among them, type areas, represented by the dominant groundwater usage for typical purposes, were selected: residential(22), industrial(8) and agricultural(32) areas. Data for the various factors possibly related to the groundwater use were statistically analyzed. The factors include, 1) agricultural area, 2) industrial area, 3) adininistrative unit area(city or Kun), 4) population, 5) groundwater capadty for community water supply, 6) average water supply for a person per day, 7) agricultural water-use, 8) industrial water-use, 9) residential wateruse, 10) rates of community water supply. The data were correlated to the total amount of groundwater use, and the correlations tested at the 95% and 99% significance levels. Influential, significantly related, factors were identified from the tests. Using the multiple regression method with the influential factors, predictive equations were drawn to calculate the amount of groundwater use for residential-industrial and agricultural areas, respectively. The equations were calibrated to minimize the RMS(root mean square) of the differences between predicted and observed groundwater use. After the validation with future data, the model can be utilized in the regional development plans to predict the maximum groundwater demand at each area.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.2
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• pp.1-12
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• 2017

The Seoul metropolitan transportation card's high value lies in its recording of total population movements of the public transit system. In case of recorded information on transit by bus, even though route information utilized by each passenger is accurate, the lack of passenger transfer information of the urban railway makes it difficult to estimate correct routes taken by each passenger. Therefore, pinpointing passenger path selection patterns arising in the metropolitan railway network and using this as part of a path movement estimation model is essential. This research seeks to determine that features of passenger movement routes in the urban railway system is comprised of M-similar routes with increasing number of transfer reflected as additional costs. In order to construct the path finding conditions, an M-similar route searching method is proposed, embedded with non additive path cost which appears through inclusion of the stepwise transportation parameter. As well, sensitivity of the M-similar route method based on transportation card records is evaluated and a stochastic trip assignment model using M-similar path finding is constructed. From these, link trip and transfer trip results between lines of the Seoul metropolitan railway are presented.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.6
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• pp.917-929
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• 2017

Korean income data obtained from Korea Labor Panel Survey shows excessive zeros, which may not be properly explained by the Tobit model. In this paper, we analyze the data using a zero-inflated Tobit model to incorporate excessive zeros. A zero-inflated Tobit model consists of two stages. In the first stage, individuals with 0 income are divided into two groups: genuine zero group and random zero group. Individuals in the genuine zero group did not participate labor market since they have no intention to do so. Individuals in the random zero group participated labor market but their incomes are very low and truncated at 0. In the second stage, the Tobit model is assumed to a subset of data combining random zeros and positive observations. Regression models are employed in both stages to obtain the effect of explanatory variables on the participation of labor market and the income amount. Markov chain Monte Carlo methods are applied for the Bayesian analysis of the data. The proposed zero-inflated Tobit model outperforms the Tobit model in model fit and prediction of zero frequency. The analysis results show strong evidence that the probability of participating in the labor market increases with age, decreases with education, and women tend to have stronger intentions on participating in the labor market than men. There also exists moderate evidence that the probability of participating in the labor market decreases with socio-economic status and reserved wage. However, the amount of monthly wage increases with age and education, and it is larger for married than unmarried and for men than women.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.1
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• pp.45-68
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• 2022

The central and local governments of the Republic of Korea provided information necessary for disaster response through wireless emergency alerts (WEAs) in order to overcome the pandemic situation in which COVID-19 rapidly spreads. Among all channels for delivering disaster information, wireless emergency alert is the most efficient, and since it adopts the CBS(Cell Broadcast Service) method that broadcasts directly to the mobile phone, it has the advantage of being able to easily access disaster information through the mobile phone without the effort of searching. In this study, the characteristics of wireless emergency alerts sent to Seoul during the past year and one month (January 2020 to January 2021) were derived through various text mining methodologies, and various types of information contained in wireless emergency alerts were analyzed. In addition, it was confirmed through the population mobility by age in the districts of Seoul that what kind of influence it had on the movement behavior of people. After going through the process of classifying key words and information included in each character, text analysis was performed so that individual sent characters can be used as an analysis unit by applying a document cluster analysis technique based on the included words. The number of WEAs sent to the Seoul has grown dramatically since the spread of Covid-19. In January 2020, only 10 WEAs were sent to the Seoul, but the number of the WEAs increased 5 times in March, and 7.7 times over the previous months. Since the basic, regional local government were authorized to send wireless emergency alerts independently, the sending behavior of related to wireless emergency alerts are different for each local government. Although most of the basic local governments increased the transmission of WEAs as the number of confirmed cases of Covid-19 increases, the trend of the increase in WEAs according to the increase in the number of confirmed cases of Covid-19 was different by region. By using structured econometric model, the effect of disaster information included in wireless emergency alerts on population mobility was measured by dividing it into baseline effect and accumulating effect. Six types of disaster information, including date, order, online URL, symptom, location, normative guidance, were identified in WEAs and analyzed through econometric modelling. It was confirmed that the types of information that significantly change population mobility by age are different. Population mobility of people in their 60s and 70s decreased when wireless emergency alerts included information related to date and order. As date and order information is appeared in WEAs when they intend to give information about Covid-19 confirmed cases, these results show that the population mobility of higher ages decreased as they reacted to the messages reporting of confirmed cases of Covid-19. Online information (URL) decreased the population mobility of in their 20s, and information related to symptoms reduced the population mobility of people in their 30s. On the other hand, it was confirmed that normative words that including the meaning of encouraging compliance with quarantine policies did not cause significant changes in the population mobility of all ages. This means that only meaningful information which is useful for disaster response should be included in the wireless emergency alerts. Repeated sending of wireless emergency alerts reduces the magnitude of the impact of disaster information on population mobility. It proves indirectly that under the prolonged pandemic, people started to feel tired of getting repetitive WEAs with similar content and started to react less. In order to effectively use WEAs for quarantine and overcoming disaster situations, it is necessary to reduce the fatigue of the people who receive WEA by sending them only in necessary situations, and to raise awareness of WEAs.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.36 no.6
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• pp.676-683
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• 2022

Due to the effects of rapid changes in the living environment since 2000 and the recent unforeseen pandemic, people are refraining from domestic and international traveling and movement, and outdoor activities for health and the public value of forest trails, called Dullegil Trail in Korea, have become more important. This study estimated the environmental value of the tentatively named "East-West Trail," which connects the forest trails crossing Chungcheong and Gyeongsang Provinces using CVM (Contingent Valuation Method). It surveyed visitors to the East-West Trail, and 725 questionnaires were used for analysis. The average characteristics of respondents were those who exercised 2-3 times per week, visited a forest trail not far from their residence with friends or family, and showed a tendency to spend 50 thousand Korean won or more per visit. Visitors to the Dullegil Trail felt that there was a shortage of information boards on the forest trail, and they preferred a shelter in appropriate locations. We used a double-bounded dichotomous choice (BDDC) logit model proposed by Hanemann to measure the conservation value of the East-West Trail. It was estimated that the environmental value that a visitor to the East-West Trail could obtain was 30,087 won per trip. The estimated environmental value of the East-West Trail can be converted to about 94 billion won total visitors annually based on the population belonging to the direct-use zone near the East-West Trail. As there has been no study on the environmental value of forest trails using CVM, the results of this study will be able to suggest the feasibility of the government policies on forest trails.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2010.06a
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• pp.2166-2178
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• 2010

The Korea Transportation Database (KTDB) is used to obtain data on the origin and destination (OD) of inter-city travel, which are currently used in railroad planning when estimating traffic demand. The KTDB employs the trip assignment method, whereby the total traffic volume researched for inter-city travel in Korea is divided into road, rail and air traffic, etc. However, as regards rail travel, the railroad stations are not identical to the existing zones or the connector has not been established because there are several stations in one zone as such, certain problems with the applicable methods have been identified. Therefore, estimates of the volume of railroad traffic using the KTDB display low reliability compared to other modes of transportation. In this study, these problems are reviewed and analyzed, and use of the aggregate model method to estimate the direct demand for rail travel is proposed in order to improve the reliability of estimation. In addition, a method of minimizing error in traffic demand estimation for the railroad field is proposed via an analysis of the relationship between the aggregate model and various social-economic indicators including population, distances, numbers of industrial employees, numbers of automobiles, and the extension of roads between cities.