• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.136-139
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• 2011

통합 플랫폼의 연계모듈은 구조시스템 대안생성, 구조해석, 구조설계를 수행하는 여러 프로그램들의 자료교환을 지원하는 모듈로서, buildingSMART International에서 개발한 표준자료모델을 기반으로 한다. 이 표준자료모델은 다양한 건축물의 기획부터 유지관리 단계까지를 대상으로 하므로 많은 자료들이 복잡하게 얽혀있어 그 전체적인 구조와 상세한 내용을 파악하기 곤란하다. 그러므로 통합 플랫폼의 여러 프로그램들에 표준자료모델 기반의 자료교환 기능 추가에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 이에 본 연구에서는 이러한 시간과 노력을 절감할 수 있는 연계모듈 구조를 제안하고 이를 일부 구현하였으며, 간단한 적용사례를 통하여 타당성을 검토하였다.

• ETRI Journal
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• v.10 no.1
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• pp.22-31
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• 1988

TDX-10 교환기에 실현될 CCITT No.7 시스팀 중 MTP 서브시스팀 설계를 위한 예비 연구로서 블럭별 자료구조를 설계하였다. 본고에서는 자료구조 설계방법은 관계형 데이터 베이스 설계 개념을 응용하여 데이터의 조작 및 관리가 용이한 자료구조의 설계 방법을 제시하였으며, 특히 Entity-Relationship 데이터 모델을 이용하여 개념 데이터 모델을 설정하고 이로부터 제3규정형 형태의 관계형 자료구조를 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.442-442
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• 2022

고해상도 시공간적 격자 형태의 레이더 강수는 돌발홍수(flash flood)와 같은 기상재해에 대비하기 위하여 실시간 예측정보로 활용된다. 그러나 대부분의 레이더 강수는 과소 추정되는 경향이 있어 정량적인 보정 과정인 QPE (Quantitative Precipitation Estimation)가 필요하다. 일반적으로 레이더 강수자료 보정은 지점 관측자료를 활용하지만, 본 연구에서는 지상 강수량 기반의 고해상도 격자 강수자료를 생산하여 레이더 강수자료와 직접적으로 비교하고자 한다. 이에 고도와 지형적 특성을 고려한 PRISM(Precipitation-elevation Regressions on Independent Slopes Model) 방법을 사용하여 고해상도 격자기반의 자료를 생성하였다. PRISM 방법은 고도와 지리정보를 독립변수로 갖는 회귀모형 기반의 기후인자 추정 모형이다. 생산된 고해상도 격자 강수자료와 레이더 강수자료를 QPF (Quantitative Precipitation Forecast) 모델의 입력자료로 사용하여 예측결과를 비교하였다. 해당 QPF 모델은 이류(advection)와 확률론적 섭동(stochastic perturbation)을 기반으로 하며, 강수 앙상블 자료를 생산한다. QPF 모델에 대해 투 트랙(two-track) 방법으로 생산된 예측정보를 통해 레이더 강수자료의 격자별 후처리 보정이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.405-405
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• 2022

본 연구는 주암조절지댐 유역의 강우 빛 비강우시츨 포함한 장기간의 유역유출 및 지하수 이동에 따른 유량분석과 오염물질 부하 유입특성을 분석함으로써 유역의 오염물질을 선제적으로 관리하고 조절지댐내의 수질을 효과적으로 관리하기 위해서 수행되었다. Hydrological Simulation Program - Fortran (HSPF) 모델을 적용하기 위하여 주암조절지댐 유역의 복잡한 지형과 기상조건 및 오염원 자료를 반영하고 수질관리 대책을 수립하는 데 적용하고자 하였다. 주암조절지댐 유역은 환경부의 소유역 구분을 고려하여 28개의 유역으로 세분화하고 티센망도를 고려해 3개의 그룹으로 재차 분류하였다. 기상 자료는 연구대상지역의 직접측정자료의 한계로 여수와 광양 기상청의 자료를 사용하였으며, 강우 자료 또한 소유역 그룹에 맞춰 입력 자료로 사용하였다. HSPF 모델의 보정은 유량 및 수질 (총질소 및 총인)에 대하여 2017 ~ 2021년의 모니터링 실측자료를 대상으로 수행되었다. 보정 결과는 R², RMSE로 평가하였고, 보정된 HSPF 모델을 바탕으로 유역별 유량 및 수질에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하였다. 본 연구의 결과는 주암조절지댐의 수질을 예측할 수 있는 3차원 수리-수질 모델의 입력자료로 활용될 예정이며, 추후 기후변화 영향을 고려한 상류 유역의 수질관리 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.31 no.3
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• pp.146-157
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• 2019

Recently, the importance of highly accurate bathymetric data is greatly emphasized by the increased use of the ocean numerical models and research results in major areas such as ocean forecasting and natural disaster. There are domestic bathymetric data mainly used in ocean numerical models of Choi et al.(2002) and Seo (2008), but the production year is old and the data was created on the basis of nautical charts. Nautical charts are made for the purpose of navigation and based on the minimum depth from bathymetric data, so there is a limitation to reproduce the actual submarine topography. Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) produces nautical charts every year through continuous bathymetric survey, but no bathymetric data for numerical models have been produced. In this study, using the raw bathymetric survey data, we built an exclusive bathymetric dataset (BADA Ver.1) for ocean numerical models and compared it with published bathymetric data.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.4 no.1 s.6
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• pp.23-29
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• 1996

The purpose of this study is to develope an Object-Oriented Graphic database management system to handle geographic data of geographic information systems. As the result of this study, unstructured vector model was developed to handle geographic data and graphic database management was implemented by object-oriented programming. This study was focused on liking function between graphic data and attribute data, and not focused on network analysis function.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1515-1519
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• 2006

본 연구에서는 초단시간 강수예보(VSRF, Very Short-Range Forecast of precipitation) 시스템 구축 현황을 소개하고자 한다. VSRF 모델은 레이더 반사도 자료와 지상 AWS 자료를 이용하여 레이더-AWS 강우강도를 산출하는 강수분석과정과 분석된 강수량 자료와 중규모 수치예보장을 사용하여 외삽법에 의한 초단시간 강수예보를 수행하는 예보과정, 실시간으로 산출된 강수예보 자료를 검증하고 홈페이지에 제공하는 자료지원과정으로 구성된다. 본 연구에서는 모델의 예보능력을 향상시키기 위해 크게 두 가지 측면에서 모델을 개선하였다. 첫째는 모델의 입력자료인 레이더-AWS 강우강도 자료를 기상연구소 원격탐사연구실에서 운영하던 WPMM (Window Probability Matching Method)과 기상청 기상레이더과에서 운영하던 RQPE(Radar Quantitative Precipitation Estimation)의 알고리즘을 통합하여 정확한 강우강도 자료인 레이더-AWS 강우강도(RAR, Radar-AWS Rain rate) 시스템을 구축하여 개선하였으며, 둘째는 외삽과정을 통한 예보가 3시간이 지나면 예측능력이 감소하는 문제점을 보완하기 위해 현업 중규모 모델(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)의 예측강수와 병합하여 모델을 개선하였다. 또한 이를 시계열 검증 및 공간 검증하는 실시간 검증 시스템을 구축하여 실시간으로 모델의 정확성을 평가하고 있다. 그 결과 입력자료 개선을 통한 모델의 정확도는 크게 향상된 결과는 볼 수 없었지만 미약하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 모델의 병합을 통한 모델의 개선은 예측 3시간 이후부터는 50% 정도 향상되었다.의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.5 no.3
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• pp.177-185
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• 2000

The adjoint method is a method of data assimilation to improve the model results by seeking for model parameters that minimize the cost function and satisfy the governing equations of a model simultaneously. An adjoint package was set up for the two-dimensional linear tidal model and was applied to an idealized domain for an optimal estimation of the open boundary conditions. The assimilating data were selected from the results of forward modeling. Attention is paid on the response of the adjoint package to weighting parameters, the importance of initial estimates of model parameters and the applicability of the adjoint package to the case with varying depth. A procedure to determine optimal weight is presented based on the relationships between weights and other factors.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.25 no.2
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• pp.71-84
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• 2022

When acquiring seismic data, various types of simultaneously recorded seismic noise hinder accurate interpretation. Therefore, it is essential to attenuate this noise during the processing of seismic data and research on seismic noise attenuation. For this purpose, machine learning is extensively used. This study attempts to attenuate noise in prestack seismic data using unsupervised machine learning. Three unsupervised machine learning models, N2NUNET, PATCHUNET, and DDUL, are trained and applied to synthetic and field prestack seismic data to attenuate the noise and leave clean seismic data. The results are qualitatively and quantitatively analyzed and demonstrated that all three unsupervised learning models succeeded in removing seismic noise from both synthetic and field data. Of the three, the N2NUNET model performed the worst, and the PATCHUNET and DDUL models produced almost identical results, although the DDUL model performed slightly better.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.25 no.3
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• pp.140-161
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• 2022

Seismic data with missing traces are often obtained regularly or irregularly due to environmental and economic constraints in their acquisition. Accordingly, seismic data interpolation is an essential step in seismic data processing. Recently, research activity on machine learning-based seismic data interpolation has been flourishing. In particular, convolutional neural network (CNN) and generative adversarial network (GAN), which are widely used algorithms for super-resolution problem solving in the image processing field, are also used for seismic data interpolation. In this study, CNN-based algorithm, U-Net and GAN-based algorithm, and conditional Wasserstein GAN (cWGAN) were used as seismic data interpolation methods. The results and performances of the methods were evaluated thoroughly to find an optimal interpolation method, which reconstructs with high accuracy missing seismic data. The work process for model training and performance evaluation was divided into two cases (i.e., Cases I and II). In Case I, we trained the model using only the regularly sampled data with 50% missing traces. We evaluated the model performance by applying the trained model to a total of six different test datasets, which consisted of a combination of regular, irregular, and sampling ratios. In Case II, six different models were generated using the training datasets sampled in the same way as the six test datasets. The models were applied to the same test datasets used in Case I to compare the results. We found that cWGAN showed better prediction performance than U-Net with higher PSNR and SSIM. However, cWGAN generated additional noise to the prediction results; thus, an ensemble technique was performed to remove the noise and improve the accuracy. The cWGAN ensemble model removed successfully the noise and showed improved PSNR and SSIM compared with existing individual models.