• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.266-266
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• 2020

본 연구에서는 기후변화로 인한 남북공유하천유역의 미래 수문특성 변화를 전망하기 위해 ArcGIS 프로그램을 통해 산정된 격자형 수문특성 매개변수를 분포형 모형인 GRM에 적용하여 임진강유역의 미래 유출수문특성 변화를 분석하였다. 분포형 모형에 사용되는 강우량 자료는 기상관측소 단위로 상세화된 13개 전지구 기후 모델 중 RCP4.5, 8.5 시나리오의 공유하천유역 인접 11개 관측소별 빈도해석 결과를 시·공간적으로 분포하여 사용하였다. 또한 미래기간별 유출특성 변화추이를 분석하기 위하여 참조기간(1981-2005), 21세기 전반기(F1, 2011-2040), 중반기(F2, 2041-2070), 후반기(F3, 2071-2100)로 구분하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 본 연구의 대상지점인 임진강유역은 기후변화로 인해 확률강우량이 증가하여 유역의 유출수문특성에 직접적인 영향이 있을 것으로 예측되었다. RCP 4.5 시나리오에서는 21세기 후반기인 F3에 확률강우량 및 유출량의 증가추세가 줄어들 것으로 전망되나, 참조기간 대비 F1에서 20.4%, F2에서 35.7%, F3에서 34.6%의 평균 유출량 증가율을 보였으며, RCP 8.5 시나리오에서는 F1에서 19.9%, F2에서 38.3%, F3에서 67.8%로 지속적인 증가가 전망되었다. 또한 첨두홍수량 발생시각은 참조기간 대비 약 4.6~13.3% 감소가 예상되었다. 기후변화로 인한 홍수량의 변화는 재해위험을 증가시킬 수 있으며, 이러한 상황에서 남한과 북한의 협력을 통한 유역통합관리의 필요성은 점차 커질 것으로 보인다. 이를 위해서는 정확한 수문학적 분석을 선행하여야 하며, 본 연구가 남북공유하천유역의 재해위험을 평가하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.211-211
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• 2021

최근에 기후변화로 인한 한반도에 내습하는 태풍에 빈도는 점차 증가하고 있다. 2020년도 8월 26일 태풍 '바비', 9월 2일 태풍 '마이삭', 9월 7일 태풍 '하이선'은 일주일 내의 간격으로 한반도를 내습하였다. 한반도에 내습한 태풍 중에서 마이삭과 하이선은 동쪽 해역을 지나가면서 강풍과 많은 강우를 초래하였다. 그 결과 특정 원전은 자동 가동중지가 발생되는 사태를 야기 시켰다. 본 연구에서는 원자력 발전소 인근 해역에서 폭풍해일에 의한 가능최대파고 높이를 추정함으로써 발전소 안전성에 대한 검토에 목적을 두고 있다. 이를 위해 첫 번째로 '2019 전국 심해 설계파 산출 보고서'를 바탕으로 원전 인근 해역 심해 설계파 지점에 대해 파고, 주기, 해상풍과 같은 변수들을 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 100년부터 1000만년까지의 변수들을 예측하였다. 두 번째로 해도자료를 바탕으로 GIS를 통한 지형자료를 구축하였다. 구축된 지형자료를 바탕으로 SWAN 모델의 기초자료를 구성하였다. 세 번째로 추정된 변수들과 구축된 지형자료를 바탕으로 100년부터 1000만년까지의 시나리오별 SWAN 시뮬레이션을 통해서 원전 인근 해역에 대한 가능 최대 파고 높이를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 특정 원전인근 해역에서의 평균적인 파고 높이에 대한 재해도 곡선을 추정하고 제시하였다. 본 연구를 바탕으로 향후 확률론적인 분석 방법을 적용하여 불확실성을 고려한 재해도 곡선 추정 과정의 기초자료로 활용될 수 있다. 또한 EurOtop을 적용하여 파고 높이에 따른 원전부지의 Overtopping을 추정하고, 최종적으로 폭풍해일에 의한 원전부지의 2차원 침수해석의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 이를 통해 홍수 방지 및 예방과 관련한 홍수저감 활동과 관련된 통제실 외부 시설물에 대한 수동 조작에 대한 안전성 평가가 이루어질 수 있겠다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.7
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• pp.19-27
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• 2023

In the process of collecting social reviews, a number of noise reviews irrelevant to a given search keyword can be included in the search results. To filter out such reviews, machine learning can be used. However, if the number of reviews is insufficient for a target place to be analyzed, filtering accuracy can be degraded due to the lack of training data. To resolve this issue, we propose a supervised learning method to improve accuracy of the noise review filtering for the places with insufficient reviews. In the proposed method, training is not performed by an individual place, but by a group including several places with similar characteristics. The classifier obtained through the training can be used for the noise review filtering of an arbitrary place belonging to the group, so the problem of insufficient training data can be resolved. To verify the proposed method, a noise review filtering model was implemented using LSTM and BERT, and filtering accuracy was checked through experiments using real data collected online. The experimental results show that the accuracy of the proposed method was 92.4% on the average, and it provided 87.5% accuracy when targeting places with less than 100 reviews.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.1B
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• pp.79-93
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• 2008

Water quality simulations on the Saemangeum inner reservoir have been carried out using EFDC model to understand water quality variations caused by abrupt physical changes due to closing of tidal barrier. According to hydrodynamic simulation, model reproduces not only outer regional dynamics but also inner superelevation very well. Calibration and verification of water quality models accomplished using observed data taken before closing. Also sensitivity tests regarding riverine discharges and tidal flats were done. Due to enlarging of always wet zone caused by super elevation on inner tidal flats, predicted DO decreases at that region as a result of SOD. Moreover shrink of mixing zone after closing of dike causes deteriorating of water quality showing DO as 2 mg/L during summer at Mangyeong and Dongjin estuaries, however it does not spread to middle part of the reservoir. Vertical stratification occurs after closing and shows vertical differences in DO concentration at least 6 mg/L to 7 mg/L in summer season. Most part of the reservoir is getting stratified and it leads to an oxigen deficit zone near bottom.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.445-445
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• 2022

최근 새만금 방조제 건설이 완료됨에 따라 주변 연안지역의 지형에 많은 변화가 감지되었다. 본 연구대상지는 격포해수욕장으로서 새만금 사업 준공 후 연안침식에 따른 모래 유실 등으로 인해 양빈사업 등이 검토되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 연안지형 변화 탐지를 위한 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 활용기술을 제시하는 것으로서 총 3회에 걸쳐 UAV 영상을 촬영하였다. 영상촬영은 DJI Inspire 2 UAV를 활용하였으며 VRS(Virtual Reference Service) 측량성과와 연계하여 Pix4D Mapper SW를 통해 정사영상과 수치표면모델(DSM; Digital Surface Model)을 제작하였다. 먼저 2018. 6. 29 ~ 2018. 12. 10 사이의 지형변화 탐지를 수행한 결과 침식과 퇴적의 최대값은 각각 2.56m와 2.24m로 나타났으며 평균적으로는 0.01m의 퇴적이 발생하였다. 그리고 2018. 6. 29 ~ 2019. 6. 14 동안의 침식과 퇴적의 최대값은 각각 2.31m와 2.28m로 나타났으며 평균값은 0.02m의 침식이 발생하였다. 또한 2018. 12. 10 ~ 2019. 6. 14 사이에는 침식과 퇴적의 최대값이 각각 2.28m와 2.55m로 나타났으며 평균값은 0.03m의 침식이 발생하였다. 지형변화를 보다 상세히 모니터링하고자 퇴적과 침식구간을 나누어 분석을 수행한 결과, 2018. 6. 29 ~ 2018. 12. 10 사이에는 0.5m 이내의 침식과 퇴적구간 면적이 각각 13,324.4m²와 14,667.3m²로 퇴적구간의 면적이 1,342.9m² 만큼 높게 나타났으며, 2018. 12. 10 ~ 2019. 6. 14 사이에는 0.5m 이내의 침식과 퇴적구간 면적이 각각 16,176.6m²와 11,723.0m²로 침식구간의 면적이 4,453m² 만큼 높게 나타났다. 또한 2018. 12. 10 ~ 2019. 6. 14 사이에는 0.5m 이내의 침식과 퇴적구간 면적이 각각 16,821.6m²와 11,126.4m²로 침식구간의 면적이 5,695.2m² 만큼 크게 분석되었다. 이와 같이 UAV 영상 기반의 연안지형 모니터링을 수행할 경우 시계열 지형변화를 효과적으로 모니터링할 수 있으며, 이러한 업무는 새만금 방조제 건설에 따른 지형변화의 영향평가 등 다양한 연안업무에 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.91-91
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• 2022

하천 합류부에서 수체의 흐름은 매우 역동적으로 변화하며 합류부의 복잡한 3차원 흐름과 난류 구조는 2차류(secondary currents)의 강도변화, 전단층(shear layer)의 뒤틀림 그리고 재순환구역(recirculation zone)의 발생 등 합류부에서의 독특한 특징을 형성한다. 이러한 특징들의 변화는 수체의 흐름구조 뿐만 아니라 하천으로 유입된 오염물의 거동에도 영향을 준다. 기존의 합류부 연구들은 주로 본류와 지류의 합류각이나 유량비에 차이를 두어 합류부의 특징 변화를 모의하였다. 하지만 실제 자연하천에서 홍수방지를 위한 수심확보, 건축자재의 골재수집 등 다양한 목적으로 수행되는 본류의 준설작업으로 인해 발생하는 본류와 지류의 하상면 단차 또한 합류부의 특성에 영향을 미치는 주요한 인자 중 하나이다. 단차가 커짐에 따라 증가하는 지류수체의 낙차는 이차류의 강화를 야기하며 이는 합류부에서의 유속구조를 변화시켜 흐름을 가속시키거나 지체시키며 오염물의 혼합에 영향을 미친다. 본 연구에서는 3차원 수치모의를 통해 90도로 합류되는 수로에서의 흐름구조와 오염물의 혼합에 단차비와 유량비가 미치는 영향을 모의하였다. 유동장 해석을 위해 3차원 RANS (Reynolds-averaged Navier-Stoke) 방정식을 사용하였으며 난류해석은 k-𝜔 SST 모델을 이용하였다. 본류의 경우 11.4m의 수로 연장을 갖고, 하폭은 0.3m이며 수심은 단차의 크기에 따라 변화한다. 지류의 경우는 수로연장 1m, 하폭 및 수로깊이는 0.1m이다. 수치결과의 검증을 위해 이주하(2013)이 수행한 실내 합류수로의 실험결과를 이용하였다. 모의결과를 통해 파악한 합류부의 흐름특성을 이용하여 적절한 2차원 분산계수를 산정한다. 자연하천에서 오염물의 혼합거동을 효과적으로 모의하기 위해 수심 평균된 2차원 이송-분산모형을 이용하는데 이때 적절한 분산계수의 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 합류 후 흐름방향에 따라 분산특성이 상이한 구간을 구분하여 분산계수를 산정하였으며 이를 통해 오염물의 거동을 정확하게 모의하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.466-466
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• 2022

2018년 물관리 일원화를 위한 정부조직법 개정으로 기존 국토교통부의 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」 등의 사무가 환경부로 이관되었다. 과거 부처별로 나누어진 물 관리 체계에 따라 부처간 업무중복, 과잉투자 등 수량과 수질에 대한 분리된 관리체계의 한계점으로 유역 상류에 설치된 댐의 경우 저류된 댐 용수의 수질악화의 문제가 발생하였다. 또한, 물관리 일원화 이후, 「제2차 물환경관리 기본계획」에서는 2025년까지 주요 상수원 수질을 좋음(I)등급 달성을 목표로 제시하였고, 이와 연계하여 평가지표 등에 설정한 댐 수질목표를 2025년까지 매우좋음(Ia) 등급 달성을 위해서는 댐 상류 주요 오염원에 대한 과학적 분석이 필요하며 이에 대한 관리대책 마련이 시급한 상황이다. 본 연구의 공간적 범위인 사연댐은 울산공업지구의 공업용수 확보를 위해 1965년 준공되어 울산 일원에 100,000m³/일 이상의 공업용수를 공급하는 수원시설이며, 대곡댐은 기존 울산지역에 공업용수로 사용하던 사연댐의 물을 생활용수로 전환하고, 대곡·사역댐의 연계운영을 통해 연간 66백만의 생활용수를 공급하기 위한 수원시설이다. 수질 목표기준의 경우 대곡댐은 좋음(Ib), 사연댐은 매우좋음(Ia)로 설정되어 있으나, 2015~2019년까지의 TOC, T-P의 평균 달성률을 살펴보면 대곡댐은 TOC 45.8%, T-P 27.1%의 목표수질 달성률을 나타내었고, 사연댐은 TOC 및 T-P 모두 0%로 목표수질을 달성하지 못한 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 대곡·사연댐 상류 유역을 대상으로 유역의 특성 및 오염원 발생 특성을 파악하고, 이에 따른 물환경관리 종합대책을 수립하기 위하여 1) 유역 물환경 기초자료 조사와, 2) 모니터링을 통한 댐유역 오염 원인분석을 수행하였다. 그 결과를 바탕으로 소유역별 오염부하량을 분석하고 개선대책(안)을 도출하였다. 이 때, 개선대책의 효과를 분석하기 위해서 유역 모형(HSPF)과 호소수질(AEM3D) 모형을 활용하여 수질모델 구축 및 보정을 수행하였고, 개선 대책(안)에 대한 목표수질 달성여부를 파악하였다. 최종적으로 대곡·사연댐 유역의 호소수질 변화를 파악하고 댐 유역 특성을 고려한 맞춤형 물환경관리 종합대책을 제시하였다.

• Korean Journal of Social Welfare Studies
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• v.41 no.3
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• pp.57-79
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• 2010

This study set out to investigate internet experience effect on youth's delinquency. Specifically, internet experience means internet deviant behaviors and the frequency of the internet use including chatrooms, computer game, and pornography. Data came from Korea Youth Panel Survey 2007. Analysis methods hierarchical regression analysis. The major findings of this study are as follows. First, results showed that adolescents use computer every day about 2 hour 40 minutes for using internet such as chatrooms, computer game, and pornography. And 29.4% of adolescents reported internet deviance. Second, the internet use and the internet deviance influenced positively juvenile delinquency. Third, the relationship between internet use and juvenile delinquency was mediated by aggression and internet deviance. These results means that youth spend much time online every day for using internet, and engaged internet deviance. This online experience influence juvenile delinquency offline world. And limitations and implications of this study were discussed with respect to further studies.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.5
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• pp.658-665
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• 2023

Take-off weight is a key factor for improving accuracy when estimating an aircraft's carbon emissions and fuel consumption. However, the takeoff weight contains sensitive payload information that can infer the airline's management strategy, making it impossible to leak it outside. Although several models for estimating takeoff weight have been presented in previous studies, the researcher points out that there are limitations of the study caused by variables at the pilot's discretion. In this paper, several variables related to takeoff weight are identified to suggest a way to control these limits. Among them, variables that can improve the accuracy of takeoff weight are selected and an estimation equation is presented by applying them to ADS-B information. The proposed estimation does not estimate the average takeoff weight but has the advantage of being able to estimate all ranges of the takeoff weight.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.11
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• pp.43-52
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• 2023

Rubber produced by rubber companies is subjected to quality suitability inspection through rheometer test, followed by secondary processing for automobile parts. However, rheometer test is being conducted by humans and has the disadvantage of being very dependent on experts. In order to solve this problem, this paper proposes a deep learning-based rheometer quality inspection system. The proposed system combines LSTM(Long Short-Term Memory) and CNN(Convolutional Neural Network) to take advantage of temporal and spatial characteristics from the rheometer. Next, combination materials of each rubber was used as an auxiliary input to enable quality conformity inspection of various rubber products in one model. The proposed method examined its performance with 30,000 validation datasets. As a result, an F1-score of 0.9940 was achieved on average, and its excellence was proved.