• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.473-473
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• 2017

최근 광역 및 국지적 호우의 발생빈도 증가로 인해, 능동적 대응 기술 개발과 실용화가 필요하다. 홍수재해 관련정보의 경우 전문기관 및 정부부처를 위한 홍수정보 표출 시스템은 구축되어 있다. 그러나 홍수재해의 분석, 모니터링, 예경보 시스템 구축 등 홍수정보 요소기술의 웹기반 실시간 홍수 예측시스템 연계가 미흡하다. 이에 홍수 예측 및 조절 등 다양한 정보의 연계 및 공동 활용요구가 증가되고 있으므로 각각의 정보를 실시간으로 분석하고 모니터링 할 수 있는 체계를 수립하고 통합 정보시스템 기반을 마련해야할 필요가 있다. 국내에서 수재해의 광범위한 관측과 정확한 평가 및 예측을 위해 위성 레이더 및 관측장비 자료를 활용한 시스템 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여 위성 레이더 및 관측장비 분야별 시스템들을 연계하여 통합 홍수 정보 시스템 구축방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 위성 레이더 및 관측장비 기반 TRMM, GPM 등의 위성강우, AWS, 고정밀 소형 레이더, UAV를 이용한 실시간 모니터링 등의 관측 자료를 수집이 필요하다. 그리고 홍수를 감시 평가 예측 등에 필요한 강수량, 수위, 토양수분, 하천범람범위 등의 수문정보를 분석 평가하는 효율적인 광역 및 국지적 홍수 대응 관리체계를 구축해야 한다. 이에 본 연구에서는 광역 및 국지적 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가 산정하고 정확히 예측하기 위해 국내에서 활용되고 있는 위성 레이더 및 관측장비 기반의 기술들을 연계 활용하여 시스템을 구축하고자 한다. 먼저, 시스템에서 고정밀 소형레이더 기반 강우추측을 통해 수문정보와 연계하여 레이더 관측지역에 대한 국지적 호우 및 침수 예측을 할 수 있다. 또한 위성 및 관측장비 기반 위성영상을 통해 침수지역 분석 및 위성강우를 평가하여, 광역 홍수재해 및 침수지역을 분석할 수 있다. 추가적으로 UAV 관측장비를 활용하여 하천의 홍수범람범위를 관측하여 침수지역 분석에 대한 정확도를 높일 수 있다. 이와 같은 광역 및 국지적 홍수 정보를 체계적으로 감시 평가 예측 할 수 있는 통합적인 홍수 대응 및 관리 시스템 구축으로 연간 홍수 피해규모 저감을 위한 선제적 대응 관리 시스템으로 활용될 것으로 기대된다. 또한 이를 통해 홍수 관련 정보를 분석 관리 할 수 있는 수자원 분야에 혁신적인 시스템을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.16 no.3
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• pp.458-471
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• 2013

This paper addresses the limitation of a map comparison metric entitled Figure of Merit through employing a simple land change model. The metric was originally designed to overcome limitations of other existing statistics, such as Kappa, when assessing predictive accuracy of land change models. A series of comparisons between null and predicted outcomes at multiple resolutions as well as a multi-resolution Figure of Merit analysis techniques of validation are compared for spatially segregated calibration and validation datasets. The Figure of Merit at the null resolution in this paper was 57%, although future research must be done to determine if this was simply a coincidence. A Figure of Merit greater than 50% would seem to represent a "Resolution of Merit" in that the Figure of Merit at that resolution becomes greater than the error. Thus, these two metrics should be used in tandem to assess predictive accuracy of a land change model.

• Clean Technology
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• v.7 no.2
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• pp.119-126
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• 2001

The prediction of ozone formation was studied using the neural network and the stochastic method. Parameter estimation method and artificial neural network(ANN) method were employed in the stochastic scheme. In the parameter estimation method, extended least squares(ELS) method and recursive maximum likelihood(RML) were used to achieve the real time parameter estimation. Autoregressive moving average model with external input(ARMAX) was used as the ozone formation model for the parameter estimation method. ANN with 3 layers was also tested to predict the ozone formation. To demonstrate the performance of the ozone formation prediction schemes used in this work, the prediction results of ozone formation were compared with the real data. From the comparison it was found that the prediction schemes based on the parameter estimation method and ANN method show an acceptable accuracy with limited prediction horizon.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.2
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• pp.242-246
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• 2010

In this paper, we propose a quality assessment method of biometrics for estimating an authentication result in an user authentication system. The proposed quality assessment method is designed to compute a quality score called CIMR (Confidence Interval Matching Ratio) as a result by small-sample analysis like T-test. We use the C/MR-based quality assessment method for testing how to well draw a distinction between various biometrics in a multimodal biometric system. We also test a predictability for authentication results of obtained biometrics using the mean $\bar{X}$ and the variance $s^2$ in T-test-based CIMR. As a result, we achieved the maximum 88% accuracy for estimation of user authentication results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.91-91
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• 2016

본 연구는 대규모 대기환경패턴 변화에 따른 극한 기후발생 및 극치 수문사상의 지역적 변동 특성을 분석하였고, 통계기법을 이용한 기후지수와 수문변량간의 원격상관관계 분석결과를 이용하여 한반도 중 장기 수문변량 예측의 가능성을 진단하였다. 또한 경남 지자체를 대상으로 다양한 통계예측모형(AR, MA, ARMA, ARIMA, VAR)을 구축하여 그 예측능력을 평가하고 적용성을 검토하였고, 중 장기 통합홍수위험 평가를 위한 인덱스를 개발하였다. 서로 다른 엘니뇨 시기별 홍수 위험도 평가결과 전형적인 엘니뇨(Cold Tongue El Nino)해에는 남해안 일부 지역(거제시, 남해군)에서 위험도가 높게 산정되었으며, 경남 북부지역에서는 위험도가 매우 낮게 산정되었다. 중앙태평양 엘니뇨(Warm Pool El Nino) 해에는 경남 남부 지역을 중심으로 홍수위험지수가 높게 나타나 중앙태평양 엘니뇨가 발달 시 경남지역의 홍수위험 발생 가능성 평년에 비하여 큰 것으로 분석된다. 또한 라니냐(La Nina) 해에는 경남 서쪽일부 지역(남해군, 하동군, 산청군)에서 통합홍수위험지수가 높게 나타났으며, 나머지 지역에서는 홍수위험도가 작거나 중간 값을 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구는 중 장기적 관점에서 수자원 예측 및 효율적인 물 관리와 안정적인 용수공급에 도움을 줄 것으로 사료되며, 한반도 대상 특정 엘니뇨 해의 지자체별 홍수위험 취약성 평가에 활용이 가능할 것이다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.4
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• pp.183-188
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• 2021

Collaborative filtering based recommender systems are currently indispensable function of commercial systems in various fields, being a useful service by providing customized products that users will prefer. However, there is a high possibility that the prediction of preferrable products is inaccurate, when the user's rating data are insufficient. In order to overcome this drawback, this study suggests a stepwise method for prediction of product ratings. If the application conditions of the prediction method corresponding to each step are not satisfied, the method of the next step is applied. To evaluate the performance of the proposed method, experiments using a public dataset are conducted. As a result, our method significantly improves prediction and precision performance of collaborative filtering systems employing various conventional similarity measures and outperforms performance of the previous methods for solving rating data sparsity.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.280-285
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• 2001

폴리우레탄 코팅포의 촉감을 예측하기 위하여 신경망 이론이 사용되었다. 본 연구에서는 Neural Connection의 MLP(Multi Layer Perceptron)를 신경망 분석에 사용하였으며, 학습 알고리즘은 백프로파게인션(Backpropagation)을 이용하였다. 사용된 변수는 KES-FB시스템에서 측정된 17가지 역학적 특성치를 설명변수, 촉감치를 목표변수로 하였다. 폴리우레탄 코팅포의 촉감을 정확하게 예측할 수 있는 신경망 모델을 찾기 위해, 은닉층의 노드수를 8에서 34로 변화시켜 보았다. 또한 MLP적용함수로 선형함수, 비선형 시그모이드함수, 탄젠트 함수를 사용하여 목표변수를 예측하여 모형의 정확도를 살펴보았다. 구축된 신경망모델은 17가지 역학적특성치 자료를 이용하여 학습되었으며 학습 완료 후 학습에 사용되지 않은 시료를 시스템에 적용하여 학습된 신경망 시스템이 촉감을 평가하게 한 후 주관적으로 평가된 촉감치와 비교하여 본 시스템의 판단의 정확성을 평가하도록 하였다. 은닉층의 노드수와 MLP적용함수는 촉감예측에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 촉감 예측에 가장 적절한 모형은 MLP 적용함수가 탄젠트 함수이고 노드수가 22인 것으로 나타났다. 신경망을 통한 폴리우레탄 코팅포의 촉감 예측력은 선행연구에서 이용된 통계적 방법보다 높게 나타나 폴리우레탄 코팅포의 촉감예측에 신경망의 이용은 효과적인 것으로 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.134-134
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• 2017

전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.

• Journal of the KSME
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• v.30 no.2
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• pp.163-171
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• 1990

기계 구조물의 수명예측 및 평가에 대하여 기초이론과 실례를 중심으로 기술하였다. 기계설비의 파손방지 및 수명예측, 평가기술은 학문적으로나 산업분야에서나 종합적이므로 제작자, 설계자, 사용자, 연구자, 기술자 등이 서로 긴밀한 협력체제를 구축하여 지속적으로 설계, 재료, 운전, 시험, 검사, 보수 등 각자의 전문분야를 조화 있게 연구개발 하여야만 문제를 해결 할 수 있다는 뜻이다. 따라서 관련종사자는 협력체제를 설비 및 기업특성에 맞게 구축하는 것이 가장 중요하고 시급한 과제이다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.3
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• pp.381-389
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• 2019

It is important to estimate flood overflow because adverse weather phenomena are frequently occurring in recent years. In order to cope with such abnormal floods, it is essential to perform flood inundation simulations for constructing flood inundation maps as nonstructural countermeasures. However, there is no quantitative evaluation method and criterion for flood inundation prediction. In this study, the Receiver Operation Characteristics (ROC) and Lee Sallee Shape Index (LSSI) were employed to quantitatively evaluate the accuracy of flood inundation maps for 10 administrative districts. Comparing predicted inundation maps with actual inundation trace maps, the ROC score was 0.631 and the LSSI was 25.16 %. Using the ROC and the LSSI, we proposed an evaluation criterion for flood inundation map. The average score was set as an intermediate score and distributed into 5 intervals. The validity of the evaluation criterion was investigated by applying to the XP-SWMM model, which has been verified and corrected. The ROC analysis result was 0.8496 and the LSSI was 51.92 %. It is considered that the proposed evaluation criteria can be applied to flood inundation maps.