• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.44 no.8
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• pp.657-665
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• 2016

Launch Control System(LCS) performs the pre-launch preparation and launch operation during launch campaign. The successful launch operation is basically influenced by hardware and software of LCS. Especially, a trivial errors in control algorithm can cause critical problem or disaster in launch operation. Therefore, the hidden or implicit errors should be distinguished and eliminated by the verification test in advance. In this paper, the design and implementation of hardware and software simulator which have already been used in LCS verification will be introduced. By presenting the detailed design and flowchart-based algorithms, we make other similar systems adopt the implementation philosophies of this paper. Especially, this paper emphasizes that all the simulation algorithms work on the self-controller in LCS without using separated computer or PLC.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.71-71
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• 2012

현재 전 세계적으로 극한강우의 발생빈도가 점차 높아지고 있으며 홍수량 또한 강도가 커지고 있는 것이 현실이다. 하지만 과거의 홍수발생 빈도에 따라 설계된 홍수방어시설들이 점차 한계를 보이고 있으므로 이를 대비하기위한 구조적 대책뿐만 아니라 홍수피해 발생 가능지역에 사전 예경보를 시행하는 비구조적 대책마련 또한 필요하다. 기존의 홍수예측은 확정적인 하나의 유량예측값만을 제공함으로써 신속하고 편리하였지만 이에 대한 불확실성이 큰 경우 예상치 못한 큰 인적 물적 피해를 가져올 수 있다. 이처럼 확률론적 홍수예측의 필요성이 대두되어 지면서 유럽이나 미국등 선진국에서는 EFFS(European Flood Forecasting System)과 NWSRFS(National Water Service River Forecast System)같이 이미 확률론적 홍수예측에 대한 연구 및 기술개발이 활발하게 진행되어지고 있다. 하지만 홍수예측의 확률론적 접근에 있어서는 많은 불확실성들이 내포되어 있으므로 예측시스템에서 생성된 앙상블 유량예측 결과의 신뢰도 분석과 올바른 불확실성 정보의 제공이 필요하다. 본 연구는 확률론적 홍수예측 방법을 국내에 적용시켜서 기상청의 예측시스템 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System), MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation), UM(Unified Model) 그리고 MOGREPS(Met Office Global Regional Ensemble Prediction System)으로부터 생성된 기상앙상블을 현재 국토해양부 홍수통제소에서 사용하고 있는 강우-유출모형인 저류함수모형(Storage Function Method)의 입력 자료로 사용한다. 확률론적 홍수예측에서 오는 불확실성을 분석하기 위해서 첫 번째로 제공되는 기상예측 시스템의 시 공간적 스케일 및 대상유역의 공간특성에 따라 어떠한 형태로 전파되어지는지를 분석하였다. 두 번째는 각각의 예측시스템들이 선행기간(Lead time)에 따라 불확실성의 특성이 어떻게 나타나게 되는지를 확인하였다. 이러한 불확실성의 특성을 정확하게 파악하게 된다면 예측에 있어서 현재 갖고 있는 문제점들로부터 개선해 나가야 할 방향을 제시해주어 향후연구에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.284-284
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• 2017

최근 한강, 낙동강, 금강, 영산강 등 주요 하천에 설치된 다기능 보는 평수위 및 홍수위의 수위차를 상당히 감소시켰으며, 가동보 운영으로 홍수초기 일정기간동안 수위를 조절할 수 있으므로 친수 목적으로 활용할 수 있는 고수부지 공간과 보로 인하여 유지되는 수면공간 등 새로운 가치를 창출할 수 있는 하천공간이 조성되었다. 새롭게 펼쳐진 하천공간을 다양한 여가 및 문화활동 공간으로 이용하고자 하는 국민적 요구가 증가함에 따라 공원 캠핑장 자전거도로 등 하천내 친수지구를 안전하게 관리해야할 필요성 또한 증가되었으므로, 본 연구에서는 영산강 친수지구를 대상으로 침수예측 현황 및 개선방안을 검토하였다. 지금까지의 국내 하천 홍수관리 정책은 하천의 홍수피해로부터 하천변 저지대의 범람피해를 최소화하는 방향으로 추진되었다. 이에 따라 홍수예보 또한 홍수주의보, 홍수경보 등 비교적 규모가 큰 홍수를 대상으로 사전에 예측하여 발령함으로써 홍수피해를 대비하는 것이 목적이었다. 그러나 하천 친수지구 침수는 지금까지의 홍수예보와는 대상홍수 유량규모에서부터 큰 차이를 나타낸다. 본 연구에서는 친수지구 지형 반영 개선, 지류 유입량의 민감도 분석을 통한 주요 지류유입 유량의 정확도 개선, 다기능 보 운영에 따른 보 배수영향의 반영 등을 통하여 현재 국토교통부의 홍수예측 모형인 FLDWAV 모형의 홍수위 예측 정확도를 개선하였다. 그 결과, 황룡강 합류 상류구간과 하류구간 모두 침수시작 시점의 포착, 수위수문 곡선의 형태 등 다양한 관점에서 수위해석의 정확도가 개선되었다. 삼지 지점의 경우, 홍수초기 수위해석 오차가 크게 줄어서 RMSE가 1.33m에서 0.30m 홍수해석 정확도가 개선되었으며, 광주지점의 경우의 RMSE는 1.60m에서 0.56m로 개선되었다. 황룡강 합류 하류 지점인 본동과 나주지점의 RMSE는 각각 0.30m, 0.39m에서 0.02m, 0.42m로 수정되었으며, 나주지점의 경우 저유량 규모에서 모형의 보정이 좀 더 수행될 필요가 있음을 확인하였으나 침수시점의 포착(본동 7.8 EL.m, 나주 4.0 ELm)에서 크게 개선됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.370-370
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• 2022

최근 우리나라는 수자원부존량 대비 수자원이용률이 16%에 불과하며 평상시 하천의 많은 가용수량이 이용되지 못하고 있는 실정이다. 현재 하천수 사용은 갈수와 가뭄시를 기준으로 허가 및 관리하고 있으며, 평상시 가용수량을 모니터링하여 하천유지유량, 하천수 사용, 환경대응 등 다양한 수요에 맞게 수량을 합리적으로 배분할 수 있는 수자원관리 체계 구축이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 대상지역인 금강유역의 하천수 사용 및 공급 상황을 파악하고 혼합(유역·하도) 물수지를 이용하여 실시간 가용수량 평가체계를 구축하였다. 실시간 가용수량 평가체계를 구축하기 위해서 유역의 수문상황과 기상전망(기온, 강우) 자료를 이용하여 장래기간의 강우조건(무강우, Ensemble Streamflow Prediction; ESP), 하천수 사용 및 공급계획(댐, 저수지 방류량 등) 시나리오 조건에 따른 예측기반 가용수량을 평가하였다. 대상 하천의 지류 유입량을 산정하기 위해서는 유역 물수지를 수행하고 하도 물수지를 통해 주요 지점별 하천관리유량과 가용수량을 산정한다. 또한, 유역(수계)간 물이동 및 하천수 사용 시설별 용·배수 체계를 고려하여 물수지 분석을 수행하였다. 이를 통해 산정된 각 취수시설별 유입량, 사용량, 회귀수량, 하천유지유량, 하천관리유량, 유량, 가용수량 등을 사용자가 쉽게 확인할 수 있도록 GIS와 테이블 기반으로 표출하였다. 본 평가체계를 활용하여 홍수통제소에서 수원(저수, 유수)별 가용수량을 다양한 수요에 맞게 적절하게 배분하고 조정할 수 있고 추후 가뭄 등 비상상황 발생 시 용수공급조정 및 연계운영계획에 반영될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.354-354
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• 2021

2020년은 장마기간이 49일간 지속됨에 따라 침수, 산사태 등 많은 홍수피해가 발생하였다. 특히 서울에서는 한강 본류의 수위가 급격하게 증가함에 따라 둔치 및 도로 침수 피해가 발생하였다. 이처럼 하천의 수위증가로 인한 홍수피해에 대응하기 위해 홍수통제소 및 기초지자체에서는 홍수특보를 발령한다. 이 홍수특보는 수위관측소 지점별 계획홍수량의 50 %, 70 % 이상의 홍수량이 발생할 경우 홍수주의보와 홍수경보가 발령되며, 이 기준은 각 권역별로 동일하다. 하지만 2017년 의정부시에서는 중랑천 수위증가로 인해 주변 지역에 침수피해가 발생하였지만, 이때 홍수량은 계획홍수량 대비 약 30 %에 불과하였다. 이처럼 한강권역 내 하천수위 증가로 인한 홍수피해는 계획홍수량의 50 % 이내에서 발생하기도 한다. 이에 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 2단계로 발령되는 홍수특보를 3단계로 세분화하고자 하였다. 단계별 홍수량 위험기준을 산정하기 위해 과거 홍수피해 발생 이력이 있는 한강권역 내 43개의 수위관측소 지점을 선정하였으며, 지점별 홍수기 동안의 홍수량 및 피해액 자료를 수집하였다. 각 단계별 홍수량 기준을 산정하기 위해서는 로지스틱 회귀분석 방법을 활용하여 피해발생 확률을 산정하였다. 1단계 기준은 계획홍수량 대비 홍수량 비율과 홍수피해 발생여부를 고려한 이항 로지스틱 회귀분석 모델을 구축한 후 3계 도함수에 적용하여 홍수피해 발생확률이 급격하게 증가하는 특이점을 산정하였다. 2단계와 3단계 기준은 다항 로지스틱 회귀분석 중 계층형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 지점별 피해액 비율이 60 ~ 80 %, 80 ~ 100 % 구간에 속할 확률을 산정하고, 1단계와 동일한 방법으로 특이점을 산정하였다. 그 결과 지점별로 기존 제공되고 있는 홍수특보 기준을 과거 발생한 홍수피해를 고려하여 세분화할 수 있었으며, 이 결과는 지역별 홍수피해 저감대책에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.97-97
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• 2022

AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.

• The Korean Journal of Air & Space Law and Policy
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• v.30 no.1
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• pp.95-116
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• 2015

Air transport agreement can be divided into air passenger contract of carriage and aviation also of the contract of carriage. And air carriers for damages greater (1) cause reason, of (2) limit reason, (3) exemption reason. Exemption reason for the extinction of the liability for damages in our Commercial Code, the Convention and domestic law are mixed. Convention on the Commercial Code and air transport, air transport people, if it is proved and that it has taken all the measures that are needed for the prevention of damage to overdue damage of passengers, liability is waived. So what was to achieve the requirements of all the actions that are reasonably necessary in any case is a problem. Amendment has the feature that the treaty for the International Air Transport reflect in accordance with the domestic situation, while being struck by international standards encompassing land, sea and air transport, even on the system. However, Commercial Code while mainly reflect the Montreal Convention governing air carrier's liability issues on the contract of carriage, a problem which the Convention had also began to occur together. So the problem due to accept the treaty to fit the domestic situation occurs. There is a need for analysis of all of the actions that are "reasonably necessary, which is defined in the Commercial Code. If there is no claim within Value Date rotor two years to air carriers on the court for the damage caused by air transport, the responsibility of air carriers disappear, sued the period of such two years, what kind of meaning on domestic law extension and stop to be whether it is interpreted, it should be determined to do their aggressive measures for the reasonable care and accident prevention.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.5
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• pp.321-331
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• 2022

In this study, we tried to present a method for calculating the amount of regression using a watershed modeling method that can simulate the hydrological mechanism of water balance analysis and agricultural water based on watershed unit. Using the soil water assessment tool (SWAT), a watershed water balance analysis was conducted considering the simulation of paddy fields for the Manbongcheon Standard Basin (97.34 km²), which is a representative agricultural area of the Yeongsan river basin. Before evaluating return flow, the SWAT was calibrated and validated using the daily streamflow observation data at Naju streamflow gauge station (NJ). The coefficient of determination (R²), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root-Mean-Square Error (RMSE) of NJ were 0.73, 0.70, 0.64 mm/day. Based on the calibration results for three years (2015-2017), the quick return flow and the return rate compared to the water supply amount for the irrigation period (April 1 to September 30) were calculated, and the average return flow rate was 53.4%. The proposed method of this study may be used as foundation data to optimal agricultural water supply plan for rational watershed management.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.7
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• pp.453-462
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• 2021

As the frequency of localized heavy rainfall has increased during recent years, the importance of high-resolution radar data has also increased. This study aims to correct the bias of Dual Polarization radar that still has a spatial and temporal bias. In many studies, various statistical techniques have been attempted to correct the bias of radar rainfall. In this study, the bias correction of the S-band Dual Polarization radar used in flood forecasting of ME was implemented by a Convolutional Autoencoder (CAE) algorithm, which is a type of Convolutional Neural Network (CNN). The CAE model was trained based on radar data sets that have a 10-min temporal resolution for the July 2017 flood event in Cheongju. The results showed that the newly developed CAE model provided improved simulation results in time and space by reducing the bias of raw radar rainfall. Therefore, the CAE model, which learns the spatial relationship between each adjacent grid, can be used for real-time updates of grid-based climate data generated by radar and satellites.