• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.1179-1185
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• 2003

시뮬레이션 상의 입력모델에 대한 기존의 연구는 과거의 자료를 바탕으로 선형의 모수적인 (parametric) 모형을 개발하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이 경우에는 입력이 매우 복잡한 형태를 가지면 모수적인 모형을 잦는 것이 불가능해지므로 비모수적인(non-parametric) 접근방법이 절실한 실정이다 예로 인터넷 트래픽 모델의 시뮬레이션 수행시 입력으로 제공되는 단위 시간당 요구되는 웹 페이지의 수 같은 경우 데이터들 간데 종속관계가 매우 심하고 복잡하여 모수적 모형을 세우는데 어려움이 있다. 이러한 시스템들을 시뮬레이션 방법으로 분석 하고자 할 때, 기존의 trace-driven 시뮬레이션 방법이나 모수적 모형을 찾아 다수의 사실적인 시뮬레이션 입력 자료를 확보하는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 따라서. 비모수적인 방법으로 다수의 사실적인 시뮬레이션 입력 자료를 생성하는 것이 필요하다. 이러한 비모수적인 방법에 대한 평가기준 설정은 시뮬레이션 상의 입력 모델에 대한 타당성을 제시한다는 점에서 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 붓트스트 랩의 방법중의 하나인 임계값 붓트스트랩을 이용하여 시뮬레이션 입력 자료 생성 방법을 개발하였고 Turing test를 통해 붓스트랩으로 생성산 입력 시나리오를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1011-1014
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• 2002

최근 대규모 네트워크 데이터에 대한 패턴을 분석하기 위한 연구에 대하여 관심을 가지고 침입탐지 시스템을 개선하기 위해 노력하고 있다. 특히, 이러한 광범위한 네트워크 데이터 중에서 침입을 목적으로 하는 데이터에 대한 탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 그 다음에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 빠르게 인지하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴인식을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였으며, 생성된 새로운 규칙과 학습된 자료를 바탕으로 침입탐지 모델을 제안하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하여 규칙을 생성한 사례를 보고한다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스 기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 분석하여 제안한 방법에 따라 적용한 산출물이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1425-1428
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• 2010

추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)은 기상자료의 결측치 보완, 장기간의 기상 시계열 자료 생성, 지역적 기후변화 시나리오의 통계학적 다운스케일링에 적용되어 왔다. 이러한 추계학적 기상모형은 수자원, 농업, 환경, 생태 등의 분야에 적용되어, 수자원 설계, 점/비점오염 거동, 생태 및 수문학적 영향 평가의 중요한 도구로 이용되어 오고 있다. 또한, 최근 가장 큰 이슈가 되고 있는 기후변화의 영향을 평가하는데 필수불가결한 분야이다. 이 분야의 중요한 변화는 과거에는 지점별로 각각 기상자료를 생성하였으나, 최근에는 지점간의 상관성을 고려한 다지점 해석이 계속적으로 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 유역규모에 적용하기 타당한 기상자료생성을 위하여 관측지점간의 상관성, 강수장(rainfall field)의 생성, 호우이동(storm movement)을 고려한 추계학적 기상모형을 제안하고, 충주댐 유역을 대상으로 그 적용성을 평가하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.20 no.3
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• pp.252-261
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• 2018

This study was conducted to develop a method to generate daily maximum and minimum temperatures using monthly data. We analyzed 30-year daily weather data of the 23 meteorological stations in South Korea and elucidated the parameters for predicting annual trend (center value ($\hat{U}$), amplitude (C), deviation (T)) and daily fluctuation (A, B) of daily maximum and minimum temperature. We use national average values for C, T, A and B parameters, but the center value is derived from the annual average data on each stations. First, daily weather data were generated according to the occurrence of rainfall, then calibrated using monthly data, and finally, daily maximum and minimum daily temperatures were generated. With this method, we could generate daily weather data with more than 95% similar distribution to recorded data for all 23 stations. In addition, this method was able to generate Growing Degree Day(GDD) similar to the past data, and it could be applied to areas not subject to survey. This method is useful for generating daily data in case of having monthly data such as climate change scenarios.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.10-13
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• 2015

본 연구에서는 관측지점의 공간분포에 따라 영향반경을 결정하는 M-PRISM(Modified PRISM)을 이용하여 고해상도의 장기 격자자료를 생성하고자 하였다. 장기 기상관측자료를 제공하는 국내 60개 종관기상관측점의 자료를 기반으로 $5km{\times}5km$ 해상도의 일강수량, 일최고 및 일최저기온 등의 자료를 생성하였고 정량적 평가지표를 산정하여 평가하였다. 이와 더불어 일강수량에 대해서는 강수발생빈도를 추정할 수 있는 정성적 평가지표를 산정하고 기존 PRISM과 비교하였다. 정량적 평기지표에서는 두 모형 사이에 뚜렷한 차이를 보이지 않았지만 정성적 평가지표에서는 M-PRISM이 우수한 결과를 나타내었다. 특히 강수 공간분포의 변동성이 큰 호우사상의 경우 M-PRISM이 효용성이 더욱 크게 나타남을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.375-375
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• 2019

충주댐 유역의 미계측유역을 대상으로 공간분포를 고려한 저류함수법 기반의 유출자료를 활용하여 지역최대홍수량의 추정 가능성을 평가하였다. 유출자료의 공간확장 가능성을 보기위해 2008년부터 2017년까지의 홍수 사상 중에 8개를 선정하였으며, 적절한 비교와 NSE 검증을 위해 충주댐, 영월1, 영춘 수위관측소를 검정지점으로 지정하였다. 또한, 선정한 사상 8개의 계측유역 유출자료를 바탕으로 공간확장방법을 활용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하였다. 생성한 유출자료로 충주댐 유역의 홍수 사상과 지역최대홍수량(QRMF) 사이의 상관관계를 분석하여 지역최대홍수량의 발생 가능성과 충주댐 유역의 K값을 추정하였다. NSE 검증결과 유역출구지점인 충주댐에서 0.53으로 만족하여 유출자료 공간확장방법을 활용한 모의유출자료 산정은 적절한 것으로 나타났으며, 모의유출자료의 특성이 실제 유역의 특성과 유사한 것으로 나타났다. 생성한 유출자료와 지역최대 홍수량($Q_{RMF}$)에 대해 피어슨 상관계수와 RMSE를 활용하여 평가한 결과 서로 매우 높은 상관관계를 나타냈으며(Pearson's r> 0.9), 홍수량 산정방법에 있어서 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)를 사용하여 산정하는 것이 바람직한 것으로 나타났다(RMSE=1.94). 또한, 충주댐 유역에 대한 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)의 K값은 5.298로 산출되었으며, 산출한 K값으로 전체적인 충주댐 유역의 최대홍수량뿐만 아니라 면적이 비교적 작은 소유역의 최대홍수량도 추정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.140-140
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• 2017

최근 기후변화에 따른 태풍과 국지성 집중호우의 증가로 국토의 64%가 산지인 우리나라에서는 재해의 위험성을 증가시키고 있다. 재해 분석에 있어 기초자료로 사용되는 지형자료의 정확도는 재해분석결과에 있어 중요하며, 지형촬영방법에 따라 정확도의 차이가 매우 크다. 지형자료 중 하나인 DEM(Digital Elevation Model) 활용분야 또한 확대되고 있고 지도제작에 있어 DEM을 사용하면 지형도를 신속히 제작할 수 있고, 편집 용이, 수작업 인원 감축, 정확도 향상 및 데이터베이스의 구축이 이루어져 체계적으로 종합적인 지형정보를 관리할 수 있는 장점이 있다. 지상 LiDAR를 이용하여 생성한 DEM은 매우 정확한 방법이며, 접촉식 측량장비에 비하여 누락되는 데이터가 적으며 정밀하게 자료를 수집가능 한 것이 장점이다. 지상LiDAR를 이용한 자료 취득 시식생과 구조물에 의해 촬영 각도가 제한되는 경우 충분한 자료를 얻기 위해 여러 위치에서 스캔이 필요하다. 한편 전 세계적으로 드론의 도입으로 인해 다양한 분야에서 높은 가능성을 가지고 활용되고 있는 실정이며, 드론을 이용한 연구들도 활발히 진행 중이다. 소규모 및 중간 규모의 하천, 산지 등의 현장 조사의 경우 LiDAR장비의 진입이 어려운 구간의 촬영 시 드론을 활용하면 보다 효율적일 것으로 예상된다. 이에 따라 본 연구는 지상LiDAR와 드론을 이용하여 얻은 DEM 자료를 비교 분석하여 드론으로 생성된 DEM 자료 활용 가능성 여부를 검토하였다. 본 연구에서는 동일한 지역에 지상LiDAR와 드론 촬영을 실시하여 지형자료를 각각 획득한 후 후처리 프로그램을 이용하여 영상분석을 실시하였다. 또한 측점을 선정한 후 지형 좌표의 편차, 표고의 편차 등을 비교분석하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.4
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• pp.107-118
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• 2010

Wireless communication technologies including vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) enable the development of more sophisticated and effective traffic information systems. This study presents a method to estimate vehicular travel times in a vehicular ad hoc network (VANET) environment. A novel feature of the proposed method is estimating individual vehicle travel times through advanced on-board units in each vehicle, referred to as self-estimated travel time in this study. The method uses travel information including vehicle position and speed at each given time step transmitted through the V2V and V2I communications. Vehicle trajectory data obtained from the VISSIM simulator is used for evaluating the accuracy of estimated travel times. Relevant technical issues for successful field implementation are also discussed.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.11 no.2
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• pp.73-84
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• 2008

This study has conducted the survey Daegu area on the evaluation of the wind generation by the spatial geograph conditions and according to the elements that practically affecting the generation of the wind. Because the elements affecting the wind generation are very diverse and interrelated, it is very important to secure accurate fundamental datas. For getting these datas, by applying satellite images to the study, more accurate datas were collected and the result of study is summarized as follows First of all, it has been acknowledged that due to the Daegu,s geographic features, there are a lot of areas with high wind generation, but most of these areas have been distributed in the outskirts of the city, where as in the areas wind generation is relatively very low in the urbanized areas, which indicate that the spatial unbalance is very high. And what is more of wind generation in certain areas where places spatially connected to the urbane district, show very low wind generations, and its influenced range become limited. From this fact, it can be estimated that the effects of the wind corridor coming into the urban district will be reduced. And also through this study, it could be verified that there are ample possibility of applying the satellite data as a means of building up the spatial data for evaluation of formation of the wind corridor.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.60-60
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• 2022

본 연구에서는 적설 추정 알고리즘과 추계 일기 생성 모형을 활용하여 관측 적설의 특성을 재현하는 연속 적설심 자료 모의 방법을 소개한다. 적설 추정 알고리즘은 강수 유형 판단, Snow Ratio 추정, 그리고 적설 깊이 감소량 추정까지 총 3단계로 구성된다. 먼저 강수 발생시 지상기온과 상대습도를 지표로 활용하여 강수 유형을 판단하고, 강수가 적설로 판별되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 Snow Ratio를 추정한다. Snow Ratio는 지상 기온과의 sigmoid 함수 회귀분석을 통해 추정하였으며, precipitation rate 조건(5 mm/3hr 미만 및 이상)에 따라 두 가지 함수를 적용하였다. 마지막으로 적설 깊이 감소량은 온도 지표 snowmelt 식을 이용하여 추정하였으며, 매개변수는 적설 깊이 및 온도 관측 자료를 활용하여 보정하였다. 속초 관측소 자료를 활용하여 매개변수를 보정 및 검증하여 높은 NSE(보정기간 : 0.8671, 검증기간 : 0.7432)를 달성하였으며, 이 알고리즘을 추계 일기 생성 모형으로 모의한 합성 기상 자료(강수량, 지상기온, 습도)에 적용하여 합성 적설심 시계열을 모의하였다. 모의 자료는 관측 자료의 통계 및 극한값을 매우 정확하게 재현하였으며, 현행 건축구조기준과도 일치하는 것으로 나타났다. 이 모형을 통하여 적설 위험 분석 분야뿐 아니라 기후 전망 자료와의 결합, 미계측 지역에 대한 자료 모의 등에도 광범위하게 활용될 수 있을 것이다.