• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.103-103
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• 2016

최근 기후변화에 따른 집중호우로 도시홍수의 피해가 급격히 증가하고 있다. 특히 인구가 밀집하고 교통량이 많은 대도시의 경우 동일한 호우에 대하여 녹지나 농경지 등에 비해 그 피해가 더 심각하다. 일반적으로 홍수 피해의 직접원인은 외수로 인한 피해와 내수로 인한 피해로 크게 구분할 수 있다. 외수피해는 주로 소하천 및 지천의 범람, 제방의 붕괴 등으로 발생한 것이며 내수피해는 배수로, 하수도 및 펌프장의 내수배제능력 부족이 주된 원인이다. 따라서 도시홍수를 효과적으로 방어하기 위해서는 우선적으로 내배수시설의 성능개선이 선행되어야 할 필요가 있다. 이러한 내배수 시설의 성능 개선을 위해서는 현재 기 설치되어 있는 빗물펌프장의 설계 및 내배수 효율에 대한 성능평가가 필요하다. 하지만 현재 국내 펌프설계기준에는 빗물펌프장의 설계 및 운영에 대한 구체적인 성능 평가 방법이 제시되어 있지 않은 실정이다. 만약, 펌프 흡입수조 및 흡입파이프의 형상이 적절하게 설계되지 못한다면 물이 파이프 입구로 부드럽게 흡입되지 못하고 볼텍스 및 스월이 발생하게 된다. 이러한 볼텍스 및 스월은 펌프 입구 쪽으로 물 뿐 아니라 공기를 함께 흡입시킴으로써 펌프의 효율저하, 소음, 진동을 발생시키며 펌프 파손의 원인이 될 수 있다. 따라서 펌프를 설치하기 전 펌프 설치 후에 발생되는 펌프 흡입부 주변의 흐름특성 변화 및 흐름특성이 구조물에 미치는 영향 등을 고려하기 위하여 수리모형실험이 필요한데, 수리모형실험은 많은 시간과 비용이 들어가기 때문에 이를 대체할 수 있는 방안이 요구된다. 그런 이유로 최근에는 수리모형실험 대신 수치모의를 이용하는 경우가 많다. 수치모의의 결과는 수리실험의 결과와 비교, 검증을 거쳐 신뢰성을 얻는다. 본 연구에서는, 3차원 수치모형의 다양한 난류모델을 이용하여 흡입파이프로 물이 유입될 때 흡입부 내, 외의 수심 별 유속 변화를 분석하고, 그 결과를 이용하여 FLOW 3D 모형의 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.94-94
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• 2016

돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.4
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• pp.1141-1147
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• 2020

The hornet species are so similar in shape that they are difficult for non-experts to classify, and because the size of the objects is small and move fast, it is more difficult to detect and classify the species in real time. In this paper, we developed a system that classifies hornets species in real time based on a deep learning algorithm using a boundary box. In order to minimize the background area included in the bounding box when labeling the training image, we propose a method of selecting only the head and body of the hornet. It also experimentally compares existing boundary box-based object recognition algorithms to find the best algorithms that can detect wasps in real time and classify their species. As a result of the experiment, when the mish function was applied as the activation function of the convolution layer and the hornet images were tested using the YOLOv4 model with the Spatial Attention Module (SAM) applied before the object detection block, the average precision was 97.89% and the average recall was 98.69%.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.3
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• pp.89-100
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• 2011

As the Internet usage with web browser is more increasing, the web-based malware which is distributed in websites is going to more serious problem than ever. The central type malicious website detection method based on crawling has the problem that the cost of detection is increasing geometrically if the crawling level is lowered more. In this paper, we proposed a security tool based on web browser which can detect the malicious web pages dynamically and support user's safe web browsing by stopping navigation to a certain malicious URL injected to those web pages. By applying these tools with many distributed web browser users, all those users get to participate in malicious website detection and feedback. As a result, we can detect the lower link level of websites distributed and dynamically.

• Journal of Creative Information Culture
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• v.7 no.3
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• pp.117-128
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• 2021

The purpose of this study is to develop a test tool to find out the ability of middle and high school students to adapt to untact instruction. As a result of the extraction, a untact instructional adaptability test paper was created with 24 questions of 6 factors: tool use, responsibility, concentration, confidence, adaptability, and cooperation. The results of the analysis of the goodness of the test are as follows. First, the reliability coefficient of the internal consistency of the item was found to be .888 for the entire Chronbach's α, and the reliability range for each domain was .621 to .854, which was sufficiently reliable. Secondly, the results of Construct Validity by confirmatory factor analysis are in the good categories as absolute fit indices RMSEA=.0108 and SRMR=.0794 in the CFA model. It was confirmed that it properly included the characteristics you want to see.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.16 no.6
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• pp.8-17
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• 2022

This paper presents a novel geometric modeling technique to predict the mechanical properties of an aircraft wing's skin-stringer integrated panel. Due to mechanical and adhesive fastening, this panel is vulnerable to stress concentration and debonding, so we designed it to integrate the skin and stringer using three-dimensional woven composites. Geometric modeling was conducted by measuring the geometric parameters of the specimen and defining the pattern of the yarns as functions. We used a weighted average model with iso-strain and iso-stress assumptions to predict the mechanical properties of the panel parts. We then compared the results of a finite element analysis with a compression test to verify the accuracy of our model. Our proposed technique proved to be more efficient than the traditional experimental method for predicting the mechanical properties of skin-stringer integrated panels.

• Industry Promotion Research
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• v.7 no.4
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• pp.109-119
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• 2022

In recent years, China's Internet finance industry is hot. There is no doubt that Internet finance has been fully integrated into China, forming a new form of financing, and rapidly becoming a new channel for investment and financing in China, shouldering the responsibility of inclusive financing and building China's real economy. However, with investment, there are risks. Based on the panel data of China's Internet financial platform, this paper uses the random effect model to study the influencing factors of Internet financial risks, and draws three conclusions: (1) The user funds and platform funds of the financial platform will be managed separately by the bank, which can effectively reduce the risk of financial transactions on the Internet; (2) The risk of Internet financial transactions can be effectively reduced by avoiding the concentration of platform funds in the hands of a few borrowers through regulatory policies; (3) The liquidity control of funds effectively reduces the risk of Internet financial transactions. Based on the conclusions, we propose optimization strategies for regulatory policies to achieve the healthy and sustainable development of Internet finance.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.17 no.1
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• pp.31-40
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• 2021

Plagiarism refers to the act of using the original data as if it were one's own without revealing the source. The plagiarism of source code causes a variety of problems, including legal disputes. Plagiarism in software projects is usually determined by measuring similarity by comparing every pair of source code within two projects. However, blindly comparing every pair has been a huge computational burden, causing a major factor of not using tools of better accuracy. If we can only compare pairs that are probable to be clones, eliminating pairs that are impossible to be clones, we can concentrate more on improving the accuracy of detection. In this paper, we propose a method of selecting highly probable candidates of clone pairs by pre-classifying suspected source-codes using a machine-learning model called code2vec.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.32 no.4
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• pp.547-558
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• 2022

In August 2020, a debris flow occurred in Gokseon, Jeollanam-do, that resulted in the death of five residents. In this study area, high-resolution 0.03 m topographic information was generated through photogrammetry, and the amount of soil movement/loss was measured. In addition, sensitivity analysis was performed for flow depth, flow velocity, and debris flow area with the program Flo-2D using the difference in simulation parameter that discharge and topographic information. Wth increasing debris flow input discharge, increases were seen in flow depth, flow velocity, and debris flow area, as ell as in the gap in results from high-resolution topographic information and low-resolution topographic information. Also, when high-resolution topographic information was used, the results were similar to the actual (measured) flow direction of the debris flow. Therefore, the application of high-resolution topographic information increases the accuracy of the debris flow analysis results compared with low-resolution information. Results could be further imporved in the future by considering geological information such as yield stress and viscosity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.289-289
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• 2023

4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.