• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.249-249
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• 2020

수공구조물을 설계하기 위해서는 다양한 지속기간에 대한 설계수문량을 추정해야 한다. 국내의 경우도 기후변화로 인한 이상기후의 발생으로 1~2시간 동안 강우강도가 큰 집중호우가 발생하여 도시홍수를 발생시키며 직접 또는 간접적으로 피해를 주고 있다. 특히 북한 지역은 강우관측소가 존재하지 않은 지역이 많아 수공구조물 설계에 필요한 설계수문량을 추정하기에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 하향스케일링(down-scaling)을 이용하여 북한 지역의 24시간 이내의 확률강우량을 추정하고자 한다. 이를 위하여 미계측 유역인 화천댐 상류유역의 지역빈도해석과 군집분석을 수행하여 수문학적 동질성을 확보하였고, 한강유역을 4개의 동질지역으로 구분하였다. 스케일 성질은 동일한 분포형을 가정하므로 수문학적 동질성이 확보된 기준 지속기간의 자료로부터 임의이 지속기간에 대한 확률강우량 추정이 가능하다. 따라서 북한지역의 짧은 지속기간에 대한 확률 강우량 추정을 위하여 동일한 지역 내의 지역 스케일 지수와 스케일 인자를 이용하여 하향스케일링을 적용할 수 있으며, 단기 혹은 장기에 해당하는 지속기간에 대한 확률강우량을 추정할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.3
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• pp.173-180
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• 2004

Quadtree, which 11 a hierarchical data structure, is a very important data structure to represent images. The linear quadtree representation as a way to store a quadtree is efficient to save space compared with other representations. Therefore, it has been widely studied to develop efficient algorithms to execute operations related to quadtrees. The region expansion is an operation to expand images by a given distance and the scaling If an operation to scale images by a given scale factor. In this paper, we present algorithms to perform the region expansion and scaling of images represented by quadtrees, using three-dimensional n${\times}$n${\times}$n processors on RMESH(Reconfigurable MESH). These algorithms have constant time complexities by using efficient basic operations to route the locational codes of quadtree on the hierarchical structure of n${\times}$n${\times}$n RMESH.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.81-81
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• 2015

전 지구적 기후변화는 대기-해양의 물리 특성을 변화시켜, 연안 및 하구의 수온상승과 염도 변화의 주요 원인이 되며, 생태 환경 및 다양한 경제 사회 문제를 야기 시킬 수 있다. 이러한 변화를 예측하고 영향을 최소화 하기위해서는 연안의 물리 특성을 세밀하고 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 기후변화의 영향을 고려한 대기-해양 전 지구모델의 기후변화 시나리오는 우리나라와 같이 작고 복잡한 연안 지형을 가진 지역의 미래 환경 변화 예측에 적합하지 않다. 본 연구에서는 저해상도 정규격자 모형인 RIAMOM(RIAM Ocean Model)의 결과를 이용하여 비정규격자 모형인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)으로 울산만의 미래 물리 특성 변화를 상세 예측하였다. 기후변화로 인한 대기-해양의 물리 특성 변화를 고려하여 한국 주변해 및 연안을 대상으로 모의한 RIAMOM의 결과를, 본 연구의 대상 지역인 울산만 FVCOM 모델 경계에 초기 값과 시계열 자료로 사용하였다. FVCOM 모의 결과를 RIAMOM 자료와 비교 했을 때, 초기 표층 염분과 수온이 각각 0.4%, 2%의 오차를 보였다. 조위는 개방경계에서 01~0.4% 정도의 오차가 나타나, 다운스케일링(downscaling) 기법을 통한 수치 모의 결과가 초기 수온과 염분 및 조위 특성을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 2001년(현 상태), 2050년(미래), 해수면 상승의 영향을 고려한 2050년에 대하여 모의 한 결과. 정규격자 모형인 RIAMOM에서 나타나지 않았던 기후변화로 인한 표층 염분과 수온의 상세한 변화가 울산만의 태화강 하구에서 나타났고, 염수쐐기의 길이 또한 상류쪽으로 증가하는 결과를 나타내었다. 다운스케일링을 통한 대상 지역의 상세 모델을 통해 기존의 예측 모델에서도출할 수 없던 결과를 나타낸 바, 향후 연구를 통해 지역의 장기 상세 환경 변화 예측에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.

• Journal of Korean society of Dental Hygiene
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• v.22 no.1
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• pp.1-9
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• 2022

Objectives: This study was conducted to find scaling patients' oral health belief and satisfaction by applying Comprehensive Dental Hygiene Care (CDHC) process. Methods: From July 1 to September 20, 2020, the data about 182 patients who had scaling in dental clinics and hospitals had been collected and analyzed. For data analysis, SPSS Statistics 22.0 was applied to conduct frequency analysis, chi-square, t-test, One way ANOVA and Pearson's correlation analysis. Results: Regarding oral health behavior, in the CDHC group 92.4% used oral care products (p<0.001), and 67.4% regularly visited dental clinics for oral care (p<0.001). Regarding the oral health belief according to general characteristics, in the CDHC group, persons aged '50-65' scored 2.4 (the highest), and were significantly different from those aged '20-29' as the result of post-hoc analysis (p<0.001). Regarding the oral health belief of the CDHC group according to oral health behavior, the scaling cycle '3 months' scored the highest (p<0.05). The patients' satisfaction had high correlations with benefit (p<0.01) and Importance (p<0.05) as the sub factors of the oral health belief of the CDHC group. Conclusions: CDHC positively influenced scaling patients' oral health belief and satisfaction. Therefore, it is necessary to expand CDHC, as the medium to improve oral health belief and satisfaction, to clinical settings.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.12
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• pp.929-940
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• 2011

In this study, the future expected discharges are analyzed for Daecheong and Yongdam Dam Watershed in Geum River watershed using A1B scenario based RCM with 27 km spatial resolutions from Korea Meteorological Agency and SWAT model. The direct use of GCM and RCM data for water resources impact assessment is practically hard because the spatial and temporal scales are different. In this study, the problems of spatial and temporal scales were settled by the spatial and temporal downscaling from watershed scale to weather station scale and from monthly to daily of RCM grid data. To generate the detailed hydrologic scenarios of the watershed scale, the multi-site non-stationary downscaling method was used to examine the fluctuations of rainfall events according to the future climate change with considerations of non-stationary. The similarity between simulation and observation results of inflows and discharges at the Yongdam Dam and Daecheong Dam was respectively 90.1% and 84.3% which shows a good agreement with observed data using SWAT model from 2001 to 2006. The analysis period of climate change was selected for 80 years from 2011 to 2090 and the discharges are increased 6% in periods of 2011~2030. The seasonal patterns of discharges will be different from the present precipitation patterns because the simulated discharge of summer was decreased and the discharge of fall was increased.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1037-1041
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• 2006

본 연구에서는 수질자료에 내재되어 있는 주기성 및 경향성 등을 파악하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하였으며 비선형 시계열자료에 대한 예측력이 우수한 인공신경망을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 대상자료는 섬진강 유역의 주암호 수질자동측정망 지점에서 측정되고 있는 수질자료 중 2002년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일까지의 일 TOC 수질자료를 이용하였다. 웨이블렛 변환을 위해 사용한 기저함수로는 Daubechies의 10번 웨이블렛 함수('db10')를 사용하였으며, 각 스케일링 및 웨이블렛 함수를 이용하여 5단계까지 변환하였다. 최종 변환된 근사성분과 D5, D4, D3, D2의 상세성분 자료를 이용하여 1시간후 TOC 예측 모형을 구성하였으며 그 결과 은닉층의 노드의 수가 17개인 모형인 Model_5_17 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다.

• 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.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.22 no.3
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• pp.317-326
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• 2022

With the development of various technologies in the area of artificial intelligence, a number of studies to application of artificial intelligence technology in the construction field are underway. Diverse technologies have been applied to the task of predicting construction costs, and construction cost prediction technologies applying artificial intelligence technologies have recently been developed. However, it is difficult to secure the vast amount of construction cost data required for machine learning, which has not yet been practically used. In this study, to predict the construction cost, the latest artificial neural network(ANN) method is used to propose a method to improve the construction cost prediction performance. In particular, to improve predictive performance, a log conversion method of target variables and a feature scaling method to eliminate the difference in the relative influence of each column data are applied, and their performance in predicting construction cost is compared and analyzed.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.32 no.6
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• pp.525-536
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• 2011

In any applications using various types of spatial data, it is very important to account for the scale differences among available data sets and to change the scale to the target one as well. In this paper, we propose to use a geostatistical downscaling approach based on vaiorgram deconvloution and block simulation to generate fine-scale categorical thematic maps from coarse-scale fraction data. First, an iterative variogram deconvolution method is applied to estimate a point-support variogram model from a block-support variogram model. Then, both a direct sequential simulation based on area-to-point kriging and the estimated point-support variogram are applied to produce alternative fine-scale fraction realizations. Finally, a maximum a posteriori decision rule is applied to generate the fine-scale categorical thematic maps. These analytical steps are illustrated through a case study of land-cover mapping only using the block fraction data of thematic classes without point data. Alternative fine-scale fraction maps by the downscaling method presented in this study reproduce the coarse-scale block fraction values. The final fine-scale land-cover realizations can reflect overall spatial patterns of the reference land-cover map, thus providing reasonable inputs for the impact assessment in change of support problems.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.307-311
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• 2001

신속조형시스템(RP : Rapid Prototyping)용 자료교환 표준인 STL의 자료구조는 단순하고, 조형용 2차원 단면 자료로의 전환이 용이하며, 생산 가공 기술로서의 현대적인 특성(신속성, 조형성, 경제성, 청정성 등)을 가지고 이는 장점이 있는 반면에, STL 3D 좌표값의 기준(좌표계의 원점)이 되는 크기 정보가 없다. 이런 문제를 구현된 STL 뷰어에서는, 스케일링(scaling) 기법과 선형적인 이동 기법을 사용하여 해결하였고, CAD 시스템으로 제작된 파일 자체의 문제점 패싯(facet) 중복, 정밀도, 법선 벡터 값의 오류 등도 검증기(verifier)와 오류 정정기(error corrector)글 구현하여 해결하였다. 제안된 방법으로 구현된 STL 뷰어는 시스템의 안정성과 확장성, 그리고 효율성 측면에서 우수한 성능을 보였으며, 슬라이싱(slicing), 경로 추적기(path tracer)의 전처리기의 역할을 한다.