• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.25 no.2
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• pp.413-421
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• 2021

In line with the social changes due to the Fourth Industrial Revolution, foreign countries are strengthening information education for the future of education. This study analyzed the current status of software (SW) and artificial intelligence (AI) education among different types of information education programs in elementary schools of major foreign countries, and compared them with the education provided in Korea. Compared to major foreign countries, Korea allocated very little time for software education in elementary schools, making it difficult to sufficiently cover all areas of the curriculum achievement standards. In addition, other countries recognized the importance of artificial intelligence, an important technology of the Fourth Industrial Revolution, and were providing artificial intelligence education on the basis of software education at the national level. The Korean government is also planning on providing the education at national level, but it was identified that the information education of elementary schools have many problematic issues. This study emphasized the need to establish an information curriculum for elementary schools as a way to address these issues.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.238-238
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• 2022

합천댐의 건설 이후, 댐직하류 구간에서는 10년 동안의 방류량 감소와 기후변화로 인한 강우패턴의 변화로 하도식생의 활착이 발생하여 식생이 증식하고 밀도가 점차 증가하고 있다. 식생밀도의 증가는 흐름에 대한 항력을 증가시켜 유속을 감소시키고 수심을 증가시킨다. 이는 통수능 저하를 초래하며, 홍수 시 수위증가에 따른 홍수범람의 위험성 증가시킨다. 따라서 식생영향에 대한 심화적인 이해를 제고하여 적절한 식생관리대책을 구축할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 맞추어 식생대 영향에 따른 흐름의 변화를 예측모의하여 흐름과 식생대의 상호작용에 대한 분석을 수행하였다. 이를 위해 2차원 흐름모형인 Nays2D를 이용하여 합천댐 직하류 구간을 대상으로 식생밀도의 변화에 따른 흐름의 변화를 부등류를 기반으로 모의하였다. 상류단의 경계조건은 162.99 m³/s(실운영 방류량), 995 m³/s(2년빈도 댐 조절 방류량), 2670 m³/s(100년빈도 댐 조절 방류량)로 3개의 유량으로 구분하여 모의하였다. 식생의 특성은 현장조사를 통해 밀도를 산정하여 수치모의에 적용하였다. 식생밀도는 4가지로 구분하여 모의시나리오를 구축하였으며 현장조사를 통해 산정된 2021년도 식생밀도를 기준으로 식생밀도를 증감하여 수치모의를 수행하였다. 수치모의 조건은 2021년 식생현황, 식생개선, 식생존치, 전벌채로서 식생개선의 경우, 2021년 식생밀도의 0.5배로, 식생존치의 경우, 식생밀도를 2배로 적용하였다. 전벌채는 식생이 없는 것으로 가정하였다. 수치모의 결과, 식생개선이 2021년 식생현황과 식생존치보다 상대적으로 수심이 낮게 나타났다. 식생을 전벌채한 경우, 식생이 존재하는 조건보다 수심이 낮고 유속이 빠르게 나타났으며 특히, 만곡부의 외측에서는 2차류의 발달로 흐름이 집중되었다. 이를 통해 식생개선의 경우, 식생현황과 식생존치보다 홍수범람의 가능성이 적을 것으로 판단되며 전벌채의 경우, 만곡부 외측에서 2차류 발달에 의한 세굴을 야기하여 제방의 안정성에 영향을 줄 것으로 예측된다. 본 연구는 댐 직하류에 식생대 밀도변화가 흐름변화에 미치는 영향을 분석한 수치모의 사례로서 이는 추후 식생을 고려하는 하천관리방안을 수립 시, 식생관리방법에 대한 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.1
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• pp.11-20
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• 2010

The distributed rainfall-runoff model which is developed in the country requires a lot of time and effort to generate input data. Also, it takes a lot of time to calculate discharge by numerical analysis based on kinematic wave theory in runoff process. Therefore, most river basins using the distributed model are of limited scale, such as small river basins. However, recently, the necessity of integrated watershed management has been increasing due to change of watershed management concept and discharge calculation of whole river basin, including upstream and downstream of dam. Thus, in this study, the feasibility of the GIS based physical distributed rainfall-runoff model, K-DRUM(K-water hydrologic & hydraulic Distributed RUnoff Model) which has been developed by own technology was reviewed in the flood discharge process for the Geum River basin, including Yongdam and Daecheong Dam Watersheds. GIS hydrological parameters were extracted from basic GIS data such as DEM, land cover and soil map, and used as input data of the model. Problems in running time and inaccuracy setting using the existing trial and error method were solved by applying an auto calibration method in setting initial soil moisture conditions. The accuracy of discharge analysis for application of the method was evaluated using VER, QER and Total Error in case of the typhoon 'Ewiniar' event. and the calculation results shows a good agreement with observed data.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.40 no.2
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• pp.69-77
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• 2022

The 3D spatial model is an analysis framework for solving urban problems and is used in various fields such as urban planning, environment, land and housing management, and disaster simulation. The utilization of drones that can capture 3D images in a short time at a low cost is increasing for the construction of 3D spatial model. In terms of building a virtual city and utilizing simulation modules, high location accuracy of aerial survey and precision of 3D spatial model function as important factors, so a method to increase the accuracy has been proposed. This study analyzed location accuracy of aerial survey and precision of 3D spatial model by each condition of aerial survey for urban areas where buildings are densely located. We selected Daerim 2-dong, Yeongdeungpo-gu, Seoul as a target area and applied shooting angle, shooting altitude, and overlap rate as conditions for the aerial survey. In this study, we calculated the location accuracy of aerial survey by analyzing the difference between an actual survey value of CPs and a predicted value of 3D spatial Model. Also, We calculated the precision of 3D spatial Model by analyzing the difference between the position of Point cloud and the 3D spatial Model (3D Mesh). As a result of this study, the location accuracy tended to be high at a relatively high rate of overlap, but the higher the rate of overlap, the lower the precision of 3D spatial model and the higher the shooting angle, the higher precision. Also, there was no significant relationship with precision. In terms of baseline-height ratio, the precision tended to be improved as the baseline-height ratio increased.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.11 no.5
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• pp.9-19
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• 2006

The accurate estimation of groundwater recharge is important for the proper management of groundwater systems. The widely used techniques of groundwater recharge estimation include water table fluctuation method, baseflow separation method, and annual water balance method. However, these methods can not represent the temporal-spatial variability of recharge resulting from climatic condition, land use, soil storage and hydrogeological heterogeneity because the methods are all based on the lumped concept and local scale problems. Therefore, the objective of this paper is to present an effective method for estimating groundwater recharge with spatial-temporal variability using the SWAT model which can represent the heterogeneity of the watershed. The SWAT model can simulate daily surface runoff, evapotranspiration, soil storage, recharge, and groundwater flow within the watershed. The model was applied to the Musimcheon watershed located in the upstream of Mihocheon watershed. Hydrological components were determined during the period from 2001 to 2004, and the validity of the results was tested by comparing the estimated runoff with the observed runoff at the outlet of the catchment. The results of temporal and spatial variations of groundwater recharge were presented here. This study suggests that variations in recharge can be significantly affected by subbasin slope as well as land use.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.2058-2062
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• 2009

1992년 한강수계법이 제정되면서 우리나라에 도입된 오염총량관리제는 현재 2차총량관리 시행계획수립 단계에 이르렀다. 오염총량제에서 수질모델은 수계구간별로 설정된 기준유량과 목표수질 조건을 달성하는 지를 판단할 수 있는 도구로 사용되며, 다양한 모델들이 사용되고 있다. 그 중 하천수질모형으로는 주로 QUAL2E, QUALKO, QUALKO2 모형으로 압축할 수 있다. QUAL2E 모형은 1980년대에 개발되어 국내외로 널리 이용하고 있으나 SOD를 0차나 일정량으로 처리하였고, 부착조류에 의한 용존산소 변화와 부유 조류 사멸시 발생하는 유기물이 고려되지 않았다. 또한 용존산소가 부족한 상태에서 반응이 활발한 탈질화과정이 포함되지 않아 이들 반응에 의해 수질이 영향을 받는 하천에 적용하기에는 한계가 있었다. 그리고 QUAL2E 모델은 여러 개의 지류를 가진 대형 하천에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 국내에서는 1999년 QUAL2E 모델에 WASP5의 장점을 접목시켜 QUALKO 모델을 개발하였다. 이 모델은 QUAL2E에 부유성 조류의 사멸로 인한 유기물의 내부증가, 탈질화 반응 및 부착식물의 광합성 호흡 과정을 추가한 것이다. 또한 QUAL2E 모델에서 BOD는 CBOD로 입력되고 모의되므로 bottle BOD의 개념이 결여되어 있으므로 이러한 문제점을 보완하고, 조류의 생산 및 사멸에 의한 내부생산 유기물 증가와 탈질화 반응 과정을 추가한 것이다. 우리나라에서 진행되고 있는 총량관리 대상물질은 2010년까지는 $BOD_5$이며, 2011년부터는 일부 지역에 총인이 포함될 예정이다. 2007년에 실험실에서 측정하는 BOD5나 유기성 질소 또는 유기성 인을 그대로 입력하여 계산되고 출력할 수 있으며, 향후 오염총량제의 관리대상항목으로 논의되고 있는 TOC를 모의할 수 있는 QUALKO2가 개발되었다. 이에 본 연구에서는 향후 활용도가 클 것으로 기대되는 QUALKO2 모형에 기존 QUAL2E-UNCAS 모형에 서 수행할 수 있는 불확실성 해석 기법인 Monte Carlo 모의를 가능하도록 모형을 수정하고자 한다. 실제 하천에서의 수질해석에 대한 단순한 표현인 수학적 모형은 불확실성을 내포하고 있으며, Monte Carlo 해석을 사용하여 모형의 불확실도 정량화와 매개변수의 불확실성을 통계학적으로 기술할 수 있다. 또한 각 지점에 대한 계산결과치들에 대해 빈도 및 누가빈도분포 값을 제시함으로서 모형 예측치들의 전반적인 분포경향을 평가할 수 있으며, 하천수질에 대해서 환경기준치를 위배할 가능성을 산정하는데 활용할 수 있다. 우리나라 실정에 맞는 QUALKO2 모형에 Monte Carlo 모의를 통해 신뢰도 기반의 수질해석을 수행하게 된다면 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.444-444
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• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• Korean journal of applied entomology
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• v.61 no.4
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• pp.577-590
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• 2022

Ostrinia scapulalis is one of important pests in leguminous crops, especially red bean. In order to understand the biological characteristics of the insect, we investigated the effects of temperature on development of each life stage, adult longevity and fecundity of O. scapulalis at eleven constant temperatures of 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, 34, and 36℃. Eggs and larvae successfully developed next life stage at most temperature subjected except 7, 10 and 13℃. The developmental period of egg, larva and pupa decreased as temperature increased. Lower and higher threshold temperature (TL and TH) were calculated by the Lobry-Rosso-Flandrois (LRF) and Sharpe-Schoolfield-Ikemoto (SSI) models. The lower developmental threshold (LDT) and thermal constant (K) from egg hatching to adult emergence of O. scapulalis were estimated by linear regression as 13.5℃ and 384.5DD, respectively. TL and TH from egg hatching to adult emergence using SSI model were 19.4℃ and 39.8℃. Thermal windows, i.e., the range in temperature between the minimum and maximum rate of development, of O. scapulalis was 20.4℃. Adults produced viable eggs at the temperature range between 16℃ and 34℃, and showed a maximum number, ca. 416 offsprings, at 25℃. Adult models including aging rate, age-specific survival rate, age-specific cumulative oviposition, and temperature-dependent fecundity were constructed, using the temperature-dependent adult traits. Temperature-dependent development models and adult oviposition models will be useful components to understand the population dynamics of O. scapulalis and will be expected using a basic data for establishing the strategy of integrated pest management in leguminous crops.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.639-639
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• 2012

물 수요 및 공급 체계를 바탕으로 수급 상황에 대한 판단을 위해 일반적으로 물수지 분석을 이용하고 있다. 물 수급 체계를 기반으로 하는 물수지 분석은 분석 대상유역의 물 수요를 고려하여 공급 가능량을 판단한 후 두 가지 인자 간 상호 비교를 통해 물 부족 여부를 판단하는 과정이라 할 수 있으며, 가장 대표적인 사례는 수자원장기종합계획에서의 물 수급 전망 분석 과정이라 할 수 있다. 수자원장기종합계획의 물 수급 전망에서는 미래 우리나라에서 예상되는 물 수요를 예측하고 수문조건에 따른 공급 상황과의 비교 검토를 통해 시공간적 물 부족 현황을 제시하고 있다. 수자원장기종합계획에서는 공급량 조건을 검토하기 위한 방법으로 기상청, 국토해양부, 한국수자원공사 등 다양한 기관에서 관측된 강우자료를 강우-유출모형에 적용한 후 산정된 자연유출량을 기반으로 물수지 분석을 수행하고 있다. 수자원장기종합계획과 같이 미래 우리나라의 물 수급 상황을 분석하고 이를 바탕으로 제시된 시공간적 물 부족 정보의 신뢰성을 높이기 위해서는 기본적으로 지역 또는 유역별 강우 발생 특성에 대한 정확한 고려가 기반이 되어야 한다. 그러나 현재 수자원장기종합계획 수립 과정에서 이용하고 있는 강우 관측지점의 공간적 분포를 살펴보면, 도서 및 해안지역의 경우 관측소의 밀도가 상대적으로 매우 빈약한 한계를 포함하고 있으며, 대부분 내륙 지역에 관측소가 집중된 현상을 보이고 있다. 이와 같은 상황에서 강우 관측자료를 이용한 분석을 수행할 경우 도서 및 해안지역에 대한 강우 발생 특성의 정확한 반영이 어려울 수 있으며, 이는 물 부족 분석 결과의 정확도 측면에서도 문제점으로 지적될 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 기상청에서 운영 중인 자동기상관측지점(Automated Weather Station, AWS)의 관측자료를 이용하는 방안을 검토해볼 수 있다. AWS 지점은 내륙 및 도서 해안지역에 관계없이 고른 관측소 분포를 보이고 있으므로 이를 고려할 경우 기존 관측지점에서 한계로 지적된 부분을 충분히 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 생산되고 있는 AWS 관측자료를 수집한 후 이를 수자원장기종합계획의 물수지 분석과 동일한 분석 과정에 적용하였으며, 그 결과에 대한 검토를 통해 국가 수자원계획의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 제시하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.17 no.3
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• pp.25-41
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• 2011

Recently, support vector machines (SVMs) are being recognized as competitive tools as compared with other data mining techniques for solving pattern recognition or classification decision problems. Furthermore, many researches, in particular, have proved them more powerful than traditional artificial neural networks (ANNs) (Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003).The classification decision, such as a binary or multi-class decision problem, used by any classifier, i.e. data mining techniques is so cost-sensitive particularly in financial classification problems such as the credit ratings that if the credit ratings are misclassified, a terrible economic loss for investors or financial decision makers may happen. Therefore, it is necessary to convert the outputs of the classifier into wellcalibrated posterior probabilities-based multiclass credit ratings according to the bankruptcy probabilities. However, SVMs basically do not provide such probabilities. So it required to use any method to create the probabilities (Platt, 1999; Drish, 2001). This paper applied AdaBoost algorithm-based support vector machines (SVMs) into a bankruptcy prediction as a binary classification problem for the IT companies in Korea and then performed the multi-class credit ratings of the companies by making a normal distribution shape of posterior bankruptcy probabilities from the loss functions extracted from the SVMs. Our proposed approach also showed that their methods can minimize the misclassification problems by adjusting the credit grade interval ranges on condition that each credit grade for credit loan borrowers has its own credit risk, i.e. bankruptcy probability.