• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.11 no.1
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• pp.41-49
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• 1999

The horizontal two-dimensional model which can predict the long-term water quality(WQ) change is setup for the environmental management. For the model calibration and verification, we measured the pollutants load at 22 streams and the WQ at 16 stations monthly and/or seasonally in Chinhae . Masan Bay. The pollutants release rate from the sediment was also measured to consider the regionally different sediment pollution level. From the model application results, it is shown that the WQ concentrations in most of the regions adjacent to land and river inflow are considerably high, but rapidly decrease along the seaward direction. In Masan Bay, the particulate inflow-pollutants were substantially deposited and gradually contaminated the bottom sediment on account of the excessive pollutants load and flow stagnancy. Eutrophication in the effluent discharge region was also being slowly progressed by the inefficiently treated wastewater containing amount of Nand P constituents.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.888-888
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• 2012

본 연구는 3년(2008~2011년)간의 연구기간동안 저탄장에서 발생하는 유량과 수질농도를 분석하여 저탄장의 비점오염 유출특성을 파악하고자 하였다. 연구지점은 강원도 태백시에 위치한 가행 광산으로써 광산작업으로 인해 생산되는 비축탄(석탄과 광재)을 저장하는 대규모 저탄시설이다. 저탄장에는 강우로 인해 발생하는 강우유출수의 오염물질 배출량을 줄이기 위해 콘크리트 배수로와 침사지 시설이 설치되어 있다. 침사지를 거쳐 하천으로 유입되기 전에 강우유출수의 모니터링을 위해 모니터링 시설(유량계, 자동수질시료채취기, 강우량계)을 설치하여 유량과 농도를 측정하였다. 또한 정확한 강우량 측정을 위해 자기우량계를 설치하였다. 연구결과 강우에 의해 유출이 발생한 최저 강우량은 6.0 mm 인 것으로 나타났으며, 강우사상의 강우량은 6.0~248.4 mm의 범위로 나타났다. 이때 평균 강우강도는 0.6~13.1 mm/hr 인 것으로 나타났으며, 강우에 발생한 강우유출수의 유출률은 0.02~0.40으로 나타났다. 저탄장의 경우 저탄장의 표면을 비닐 캔버스로 덮어두기 때문에 불투수층이 많아 6.0 mm 정도의 적은양의 강우가 발생해도 유출이 발생하는 것으로 나타났다. 각 강우사상의 EMC 농도는 SS 6.5~712.3 mg/L, $COD_{Cr}$ 11.6~263.9 mg/L, $COD_{Mn}$ 3.4~106.8 mg/L, $BOD_5$ 1.0~56.0 mg/L, TN 0.145~5.600 mg/L, TP 0.101~2.526 mg/L, DOC 0.6~22.0 mg/L로 나타났다. 저탄장에서 측정된 수질농도는 기존 가행 광산에 관한 연구에 비해 SS 농도가 낮게 산정 되었으며, 이는 저탄장에 설치되어 있는 침사지 시설의 영향인 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 저탄장에서 발생하는 비점오염원의 유출특성을 파악하고, 모델링이나 환경정책에 필요한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 강우량, 면적, 피복율 또는 침사지 시설 등의 영향에 대한 추가적인 모니터링을 통한 다각적인 분석의 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.779-779
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• 2012

수자원의 개발은 세계적으로 경제, 사회적 발전에 중요한 역할을 해왔으며, 특히 하천은 그 발전의 원동력이 되어 왔다. 하지만 우리나라의 경우, 급속한 산업화와 도시화로 인해 치수에 집중된 개발을 해왔기 때문에, 하천의 환경 생태적 기능은 중요시되지 않아왔다. 최근에서야 하천의 환경적 기능의 제고를 위한 연구의 필요성이 대두되고, 하천생태계의 서식공간을 가능한 한 자연상태로 보전하고자 하는 노력이 늘어나면서, 생태계를 고려한 하천유지유량(생태유량) 산정에 관한 연구가 진행되고 있다. 위와 같이 생태유량을 산정하는 방법으로는 유지유량증분법이 가장 널리 이용되고 있으며, 이를 위해서는 각 어종별 서식처적합도지수를 구축하여야 한다. 이는 수생 서식처 모델링에 사용되는 물리적 인자에 대한 정량적 지수이다. 국내의 경우도, 수계별 어류조사를 수행하고 있으나 대부분이 출현어종분류 및 출현율 등에 국한되어 있어 물리적 인자를 도출하기 어려운 실정이고, 장기간 실측자료의 부족으로 대부분 전문가의 판단에 의존하고 있다. 따라서 이러한 객관적인 서식처 적합도지수의 부재는 생태유량 산정에 있어 큰 어려움을 준다. 본 연구에서는 이런 부족한 국내의 서식처 적합도지수에 객관성을 부여하고, 좀 더 표준화된 방법론을 제시하기 위해 장기간의 현장모니터링 자료를 이용하여 전문가의 주관적인 판단이 배제된 추계학적 방법을 이용한 서식처 적합도 지수를 산정하고, 이를 이용해 적절한 생태유량을 구하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 사용된 자료는 2007-2010년, 'Ecoriver21사업단'의 '생태유량 산정 및 확보기술개발' 과제에서 한국수자원공사가 수행한 현장모니터링 자료이다. 자료 수집 대상지역은 한강과 금강 수계이며 41개 어종에 대한 자료가 수집되었으나 그 중 다른 어종에 비해 상대적으로 많은 현장 데이터가 존재하고, 본 모니터링에서도 한강과 금강 두 수계에서 모두 우점종으로 나타난 피라미를 이용하여 새로운 서식처 적합도 지수 산정 방법의 제안 및 기존 방법에 의한 지수와 비교하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.6
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• pp.266-274
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• 2009

An abdominal aortic aneurysm occurs most commonly in older individuals (between 65 and 75), and more in men and smokers. The most important complication of an abdominal aortic aneurysm is rupture, which is most often a fatal event. An abdominal aortic aneurysm weakens the walls of the blood vessel, leaving it vulnerable to bursting open, or rupturing, and spilling large amounts of blood into the abdominal cavity. surface modeling is very useful to surgery for quantitative analysis of abdominal aortic aneurysm. the 3D representation and surface modeling an abdominal aortic aneurysm structure taken from Multi Detector Computed Tomography. The construction of the 3D model is generally carried out by staking the contours obtained from 2D segmentation of each CT slice, so the quality of the 3D model strongly defends on the precision of segmentation process. In this work we present deformable model algorithm. deformable model is an energy-minimizing spline guided by external constraint force. External force which we call Gradient Vector Flow, is computed as a diffusion of a gradient vectors of gray level or binary edge map derived from the image. Finally, we have used snakes successfully for abdominal aortic aneurysm segmentation the performance of snake was visually and quantitatively validated by experts.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.135-135
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• 2018

한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.320-320
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• 2016

본 연구에서는 자연환경, 수생태환경과 관련된 모니터링자료 및 수문/수질 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모델링 자료를 이용하여 유역건전성을 평가하기 위한 지수를 개발하고, 한강유역($34,148km^2$)을 대상으로 표준유역단위 유역건전성 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 미국 EPA(Environmental Protection Agency)의 유역건전성 분석 사례를 개선하여 우리나라에 유역 특성에 맞는 통합 유역건전성 평가지수를 개발하였다. 본 연구에서 분석하고자 하는 유역건전성은 유역이 본래 가지고 있는 자연적인 건전성을 평가하고자 하는 것으로, 평가를 위한 지표로 자연토지피복, 하천환경, 수문, 수질, 서식지, 수생태 관련 요소를 각각 선정하였다. 자연토지피복 및 하천, 서식지 유역건전성 평가를 위해서 DEM, 토지이용도, 하천도, 저수지, 습지자료를 이용하였고, 수생태 유역건전성 평가를 위해서는 6년간(2008년~2013년) 모니터링 된 TDI, BMI, FAI 자료로 이용하였다. 수문/수질 유역건전성 평가를 위해서는 SWAT 모형의 장기모의 결과를 활용하였으며, 30년간(1985년-2014년) 모의된 강수량, 총유출, 지표유출, 침투, 토양수분, 중간유출, 침루, 지하수 충진, 기저유출, Sediment, T-N, T-P 결과를 이용하였다. 각 평가지표로부터 표준유역별 sub-index를 도출하였으며, 6가지 sub-index를 이용하여 통합 유역건전성 지수를 산정하였다. 산정된 지수는 0부터 1까지의 값으로 나타나며, 1에 가까울수록 유역건전성이 좋은 유역을 의미한다. 연구결과 한강유역의 통합 유역건전성은 상류에서 하류로 갈수록 건전성이 안 좋아지는 것으로 분석되었으며, 특정 표준유역에 대하여 자연환경, 수문, 수질, 수생태환경 각각의 유역건전성을 평가할 수 있었다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.23 no.2
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• pp.144-153
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• 2021

In recently, the green algae bloom is one of the most severe challenges. The seven days prior prediction is in operation to issues the water quality warning, but it also needs a longer time of prediction to take preemptive measures. The objective of the study is to establish a method to conduct a 3-month prior prediction of Chl-a concentration in the Daechong Lake and tested its applicability as a supplementary of current water quality warning. The historical record of water quality in the Daechong Lake and seasonal forecasting of ECMWF were obtained, and its time-series characteristics were analyzed. The Chl-a forecasting model was established using a correlation between Chl-a concentration and meteorological factor and NARX model, and its efficiency was compared.

• Journal of Information Technology Services
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• v.21 no.1
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• pp.163-179
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• 2022

Two dominant phenomena in modern world; population ageing and digitalization, have led public sector organizations to heavily rely on B2C(Business-to-Consumer) mobile applications. Yet, fatal concerns and complaints have often been raised by the mobile application users, notably from social welfare sector. With the continual expansion of digital landscape as well as the growth of life expectancy, usage of mobile applications has become prevalent across the stakeholders involved in social welfare sector. 'Smart Long-Term Care (SLTC)', inter alia, is a primary example of such mobile applications, designed to support Long-Term Residential Care (LTRC) service. The main goal of SLTC is to serve more convenient and practical LTRC service for both caregivers and care receivers. To examine user satisfaction of SLTC mobile application, this study investigates existing challenges and means to improve user satisfaction. Hence, we conducted this study using two methods: in-depth interview and topic modeling. Interestingly, two research outcomes commonly indicated that 5 factors (stability, accessibility, usefulness, responsiveness, and ease of use) were found significant in affecting user satisfaction of SLTC. Our findings suggest that the aforementioned factors can be seen as potential causes of the genuinely low user satisfaction. Eventually, this work will be a stepping-stone to elevate the overall quality level of LTRC service along with the user satisfaction degree of SLTC mobile application.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.21 no.2
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• pp.11-19
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• 2022

In this paper, we propose a GoogleNet transfer learning and CNN-LSTM combination method to improve the time-series prediction performance for crack detection using crack data captured inside the sewer pipes. LSTM can solve the long-term dependency problem of CNN, so spatial and temporal characteristics can be considered at the same time. The predictive performance of the proposed method is excellent in all test variables as a result of comparing the RMSE(Root Mean Square Error) for time series sections using the crack data inside the sewer pipe. In addition, as a result of examining the prediction performance at the time of data generation, the proposed method was verified that it is effective in predicting crack detection by comparing with the existing CNN-only model. If the proposed method and experimental results obtained through this study are utilized, it can be applied in various fields such as the environment and humanities where time series data occurs frequently as well as crack data of concrete structures.