• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.4
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• pp.335-346
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• 2018

A vast amount of riverine spatial dataset have recently become available, which include hydrodynamic and morphological survey data by advanced instrumentations such as ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler), transect measurements obtained through building various river basic plans, riverine environmental and ecological data, optical images using UAVs, river facilities like multi-purposed weir and hydrophilic sectors. In this regard, a standardized data model has been subsequently required in order to efficiently store, manage, and share riverine spatial dataset. Given that riverine spatial dataset such as river facility, transect measurement, time-varying observed data should be synthetically managed along specified river network, conventional data model showed a tendency to maintain them individually in a form of separate layer corresponding to each theme, which can miss their spatial relationship, thereby resulting in inefficiency to derive synthetic information. Moreover, the data model had to be significantly modified to ingest newly produced data and hampered efficient searches for specific conditions. To avoid such drawbacks for layer-based data model, this research proposed a relational data model in conjunction with river network which could be a backbone to relate additional spatial dataset such as flowline, river facility, transect measurement and surveyed dataset. The new data model contains flexibility to minimize changes of its structure when it deals with any multi-dimensional river data, and assigned reach code for multiple river segments delineated from a river. To realize the newly developed data model, Seom river was applied, where geographic informations related with national and local rivers are available.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.395-395
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• 2022

본 연구는 머신러닝 기반의 상수도 모니터링 시스템의 예측 모델을 개발하고, 예측 모델의 적용이 가능성을 검토하였다. 상수도모니터링 시스템은 상수관망에 설치된 센서에서 수집된 자료를 모니터링 할 수 있어 운영자의 상수도 시설물의 관리 편의성을 높일 수 있다. 특히 수리학적 모델을 적용하여 계산된 값과 측정된 값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자에게 이를 알려주므로 시스템내의 문제점을 빠르게 확인할 수 있다. 그러나 수리학적 모델은 입력자료가 증가됨에 따라 계산시간이 많이 소요되는 문제가 있고, 계산된 값의 정확도가 낮아지므로. 이러한 문제를 보완하기 위해 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하여 이를 해결하고자 하였다. 예측 모델은 GS 이니마 브라질(GS Inima Brazil)에서 운영중인 아라사투바(Aracatuba) 지역 주사라(Jussara) DMA(District Metered Area)의 2018년 1월에서 7월까지의 운영자료를 이용하였으며, 상수도 모니터링 시스템에서 상수관로 수압에 영향을 미치는 영향 인자들을 분석하고, 하이퍼파라미터 최적화를 통한 수압 예측 모델을 개선하였다. 금회 연구는 머신러닝 기반의 모델을 통하여 상수관망의 시간변화에 따른 장래 예측 수압을 검토할 수 있었다는데 큰 의의가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.430-432
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• 2002

상태 기반 정형 기법이 가진 문제점 중 하나인 상태 폭발 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 명세 모델과 실행 모델을 정의하고 각 모델에 적용되는 추상화를 정의한다. 명세 모델은 구문을 바탕으로만 추상화로 비논리 내부연산 추상화와 구조 추상화를, 실행 모델은 시간, 자료, 위치가 가진 의미를 통해 추상화하는 시간, 자료, 위치 공간 추상화를 수행한다. 예제에 추상화를 적용하여 상태 감소와, 계층성 생성, 복잡도 감소의 과정을 보인다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.107 no.2
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• pp.140-150
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• 2018

For the estimation of greenhouse gas dynamics in forests, it is useful to use a model which simulates both carbon (C) and nitrogen (N) cycle simultaneously. A forest C model, called FBDC, was developed and validated in Korea. However, studies on development of forest N model are insufficient. This study aimed to suggest a development process of a forest C and N model. We analyzed the general features, structures, ecological processes, input data, output data, and methods of integrating C and N cycles of the VISIT, Biome-BGC, Forest-DNDC, and O-CN. The structure and features of the FBDC were also analyzed. The VISIT was developed by integrating forest C model with a N cycle module, and the new model also could be designed by combining the FBDC with a N cycle module. The VISIT and Forest-DNDC could estimate soil $N_2O$ emissions, and the integrated model should include the processes shared by these models. Especially, the overseas models linked C and N cycles based on N absorption, C absorption, and decomposition of dead organic matter. Therefore, the integration of the FBDC with N cycle module should apply this linkage of structures between C and N cycles. Climate, soil texture, and species distribution data, which are essential for the model development, were available in Korea. However, parameter data associated with N cycle and validation data for soil $N_2O$ emissions need to be obtained by field studies.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.3 no.2
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• pp.66-78
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• 1992

Available data for the radar clutter, and the empirical and the theoretical models for the radar clutter have been collected and analyzed. Data sets and models from the remote sensing field have been studied extensively. Although the grazing angles used in remote sensing is larger than the angles normally encountered in radar clutter application, remote sensing field has the merit of abundance of data in much more detailed target classes. The remote sensing model is also superior to the normally used clutter models in the sense that each target class has its own model, rather than being generally characterized by assumed roughness parameters.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.484-486
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• 1998

실시간 객체 지향 모델은 객체 지향 개념에 실시간 특성을 추가한 시스템 모델 개념이다. 이는 실시간 시스템에 적합한 모델을 제시하고 있다. 그러나, 대부분의 실시간 객체 지향 모델이 실시간 객체의 실시간 특성에 관련된 시간 명세를 전문자의 경험에 많이 의지하고 있다. 그리고, 실시간 자료, 메소드 및 메시지를 명확하게 구분하고 있지 않을 뿐 아니라 이들에 대한 시간 명세 표현도 부족한 형편이다. 따라서, 하나의 틀안에 실시간 객체의 실시간 특성을 모두 표현하고 이를 검증할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 객체의 실시간 특성을 표현하기 위해 실시간 자료 및 메소드 순차 차트와 시간 제약 사항 그래프를 제시하여 실시간 특성의 표현과 검증을 한다. 순차 차트는 실시간 객체의 실시간 자료, 메소드 및 메시지에 대한 시간 명세를 시간 구동 메소드 단위로 하나의 차트에 나타낸다. 시간 제약 사항 그래프는 순차 차트로부터 유추되어 실시간 메소드의 마감시간과 실시간 자료의 최대 유효 기간에 대한 시간 명세가 올바른지 그래프를 이용하여 검증할 수 있는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2005.11a
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• pp.153-158
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• 2005

영광 원자력발전소 1호기가 16주기로 운전됨에 따라 훈련용 시뮬레이터의 입력자료 또한 16주기가 반영되어야 한다. 시뮬레이터의 여러 모델 중 노심모델(REMARK)에 필요한 입력자료는 Westinghouse의 핵 설계 코드체계인 APA 시스템의 Output에서 얻을 수 있으나 그 양이 방대하기 때문에 수작업을 통한 입력자료 생산은 큰 어려움을 갖는다. 따라서 이러한 작업을 수행할 프로그램 개발이 필수적이며 개발된 프로그램을 매 교체주기마다 적용하여 노심모델에 대한 원활한 입력상수 생산을 가능하게 할 수 있다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.24 no.4
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• pp.285-296
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• 2007

The Precipitable Water Vapor (PWV) from GPS with high resolution in terms of time and space might reduce the limitations of the numerical weather prediction (NWP) model for easily variable phenomena, such as precipitation and cloud. We have converted to PWV from Global Positioning System (GPS) data of Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) and Ministry of Maritime Affairs & Fisheries (MOMAF). First of all, we have selected the heavy rainfall case of having a predictability limitation in time and space due to small-scale motion. In order to evaluate the effect for GPS PWV, we have executed the sensitivity experiment with PWV from GPS data over Korean peninsula in the Weather Research & Forecasting 3-Dimensional Variational (WRF-3DVAR). We have also suggested the direction of further research for an improvement of the predictability of NWP model on the basis of this case.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.316-316
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• 2018

전 세계적으로 다양한 기후변화로 인해 홍수나 가뭄이 자주 발생하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해 하천관리가 필요하며 효율적인 하천관리를 위해서는 직접유출뿐만 아니라 기저유출에 대한 관리가 필요하다. 건기 및 청천시의 하천유량의 대부분을 구성하는 기저유출은 하천의 건천화와 가뭄 등을 해결하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 땅 속을 이동하는 기저유출의 특성상 정확한 측정이 어려워 직접유출에 비해 제한적으로 연구가 수행되어왔다. 특히 유역의 토지이용변화와 기후변화에 따른 기저유출 변화 특성에 대한 연구는 더욱 미비하다. 따라서 본 연구에서는 토지이용변화를 평가한 후 기후변화 시나리오를 이용하여 기후변화와 토지이용 변화에 따른 기저유출 특성을 분석하고자 한다. 우선적으로 갑천 유역에서의 유출량 모의를 위해 장기간 유역단위 유출 및 수질 모의가 가능한 SWAT모델을 사용하였다. 모의된 유출량은 자동보정모듈인 SWAT-CUP을 통해 검 보정을 수행하였다. 그리고 토지이용과 토지이용변화 요소간의 관계를 정량화하여 토지이용변화를 모의할 수 있는 CLUE-S모델을 통해 미래 토지이용변화 자료를 구축하여 SWAT모델의 입력자료로 사용하였다. 또한 기후변화 시나리오인 RCP 시나리오를 SWAT모델 내 기상 입력자료로 사용하였다. 최종적으로 모의 된 미래 유출량은 직접유출과 기저유출 분리가 가능한 WHAT 시스템의 입력자료로 사용하여 미래 토지이용변화와 기후변화를 고려한 기저유출량을 분석하였다. CLUE-S모델을 이용하여 미래 토지이용변화를 예측한 결과 Kappa 값이 0.5 이상으로 미래의 토지이용을 잘 예측하는 것으로 나타났다. 또한 SWAT모델을 통해 모의된 유출량 검 보정 결과 $R^2$와 NSE가 0.7 이상이므로 모델이 자연현상을 잘 모의하는 것으로 판단된다. 미래 토지이용변화와 기후변화가 적용된 SWAT모델을 통해 모의된 유출량을 WHAT 시스템에 적용하여 미래 기저유출을 분석한 결과 도시의 증가, 농지의 감소 그리고 미래 극한사상에 따른 첨두유출량의 증가로 인해 전반적으로 직접유출은 증가하고 기저유출은 감소하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과는 향후 다양한 토지이용변화와 기후변화를 고려한 갑천 유역에서의 기저유출 특성을 파악하는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이며 향후 도시화 및 가뭄이나 건기 시 효율적인 하천관리 방안을 수립하는데 방향을 제시 할 수 있을 것이라 판단된다.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• v.21 no.1
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• pp.97-105
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• 2005

In order to reduce the uncertainties and improve the air flow field, objective analysis using asynoptic observational data is chosen as a method that enhances the reality of meteorology. In surficial data and their numerical interpolation for improving the interpretation of meteorological components, objective analysis scheme should perform a smooth interpolation, detect and remove the bad data and carry out internal consistency analysis. For objective analysis technique which related to data reliability and error suppression, we carried out two quality control methods. In site quality control, asynoptic observational data at urban area revealed low representation by the complex terrain and buildings. In case of wind field, it was more effective than temperature field when it were interpolated near waterbody data. Many roads, buildings, subways, vehicles are bring about artificial heat which left out of consideration on the simulation of air flow field. Therefore, in temperature field, objective analysis for more effective result was obtained when surficial data were interpolated as many as possible using value quality control rather than the selection of representative site.