• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.321-321
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• 2019

수공구조물을 설계하는데 설계강우량을 결정하기 위한 강우시간분포의 생산은 중요한 요소이고 주로 Huff 방법, Mononobe 방법, SCS 방법, Yen and Chow 방법 등을 이용하고 있다. 그러나 Huff 방법 등들로 한국의 극치강우사상을 고려하기에는 반영하지 못하는 한계점이 있었다. 본 연구에서는 기존 방법들의 한계점을 극복하고 한국 극치강우사상의 집중지속시간 특성을 반영하는 HSD 방법을 제시하여 서울과 대구광역시에 적용해 설계빈도에 관한 강우 시간분포를 발생시키고 설계 강우량을 산정하며 기존 기법들과 비교하였다. 이에 따라 연구결과를 통해 Huff 방법과 HSD 방법의 첨두 강우량은 지속시간이 길어질수록 차이가 상당하였고 과거 극치강우사상을 살펴보면 HSD 방법을 반드시 고려할 필요가 있다고 판단되었다. 게다가 기후변화로 인해 집중호우현상이 더욱 심해져서 Huff 방법만 이용할 경우 추후에 큰 문제가 발생할 수도 있다. 그래서 수공 구조물 설계 시 HSD 방법을 이용한 대상 지역의 집중지속시간 특성을 반영하는 설계 강우량과 Huff 방법을 이용한 설계 강우량을 같이 고려하여 비교 선택하면 안전한 수공구조물 설계를 실시 할 수 있을 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.393-393
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• 2023

최근 기후변화에 대한 관심이 높아짐에 따라 전 세계적으로 미래 기후변화 예측 전망에 대한 다양한 연구들이 수행되었으며, 특히 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 기후변화 6차 보고서에 채택된 SSP(Shared Socio-economic Pathway) 시나리오를 이용한 연구가 활발한 상황이다. 이들 연구에서는 미래 기후변화의 양상 비교를 위한 기간 구분은 통상적으로 F1(2011-2040), F2(2041-2070), F3(2071-2100)으로 구성된다. 하지만 이는 단순하게 동일한 기간으로 나누어 설정한 것으로, 통계적 근거가 부족할 뿐만 아니라 변화 추이를 확인하기 위한 수단으로 사용하기에 부족할 수 있다는 한계점이 존재한다. 이 연구에서는 기후변화 패턴에 대한 기존 연구의 한계, 특히 미래 기후변화를 비교하기 위해 사용되는 기간 분류와 관련하여 한계점을 보완하고자 한다. SSP 시나리오 모델 중 UKESM1 모델을 활용하여 ASOS(Automated Synoptic Observation System) 기상관측소 기준 59개 지점에서 추출한 강수량 데이터를 분석하였다. 이후, 기후변화 비교를 위한 최적의 분류를 결정하기 위해 장마철인 6월부터 9월까지의 강수 데이터에 대해 통계분석 및 Pettitt 검정을 수행해 최적 기간을 산정하였다. 이를 통해 기존의 F1, F2, F3 분류 방식과 통계분석을 통해 도출한 최적 시기의 유출 특성 분석결과의 변화양상을 비교하였으며, 각 방법에 대한 비교를 통해 기후변화 추이에 대한 이해를 제공할 수 있을 것으로 판단하였다. 결과적으로 이 연구는 기후변화 시나리오를 활용하는 연구 수행 시 기간 구분에 대한 발전된 접근 방식을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.478-478
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• 2023

우리나라는 기후변화로 인해 태풍과 집중호우에 의한 산지재해 피해가 증가하고 있다. 이러한 산지재해를 저감하기 위해 토석류 수치모의를 하여 피해규모를 예측하거나 저감시설을 설치한다. 토석류 저감시설에는 사방댐, 방호벽, 유도수로 등이 있다. 국내에서는 사방댐을 많이 설치하고 있으나 사방댐을 설치할 시 주변 시설물의 규모와 위치를 고려해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 토석류를 저감하기 위한 시설 중 사방댐의 대안으로 방호벽을 설치하여 저감효과를 분석하였다. 2022년 8월 토석류 피해가 발생한 강원도 횡성군을 대상지역으로 선정하고 수치 지도를 이용하여 DEM자료를 구축하였다. 그리고 토석류 수치모의가 가능한 FLO-2D 모형에 적용하여 유동특성을 분석하였다. 또한 저감효과를 분석하기 위해 방호벽을 창고 주변과 주택 주변에 설치하여 해당 위치에서의 유동특성을 비교·분석하였다. 방호벽을 설치하고 토사가 퇴적되기 시작한 부분을 고려하여 설치한 후 건물 주변에서의 토석류 저감효과를 분석한 결과 창고 주변과 주택 주변에 단일로 설치하여 저감효과가 나타났으나 한계점이 나타났다. 한계점을 보완하고자 방호벽을 이중으로 설치하고 모형을 적용하여 저감효과를 비교·분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.262-262
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• 2023

기후변화 및 도시화에 따른 강우 패턴의 변화는 수문 변화를 야기시키며, 이에 따른 영향을 평가하고 예측하기 위해서는 수문학적 모델을 통해 정량화하는 과정이 필요하다. 그러나 기존에 개발되어 사용되고 있는 대부분의 수문학적 모델은 해외에서 개발되어 국내 유역 특성을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 L-THIA ACN-WQ 2016과 2018 모델이 개발되어 적용성이 평가된 바 있다. 하지만 L-THIA ACN-WQ 모델의 경우 시단위 유량 및 수질 모의가 불가능한 한계점이 있다. 소규모 유역이나 도시화된 지역에서는 하루에 여러 번의 강우 이벤트가 발생하거나 단기간에 많은 양의 강우가 발생하는 경우가 많기 때문에, 이러한 강우-유출을 평가하기 위해서는 시단위 모의가 필요하다. 본 연구에서는 시단위 유량-수질 모의가 가능한 L-THIA sub-daily WQ 모델을 개발하였으며, 갑천 유역과 복하천 유역에서 적용성을 평가하였다. L-THIA sub-daily WQ 모델은 SCS-CN 방법과 Green-Ampt 방법을 함께 고려할 수 있도록 개발하였으며, 국내의 토지이용 및 강우 특성을 고려할 수 있도록 점근 CN과 강우 계급별 EMC를 활용하였다. 갑천 유역과 복하천 유역에서 시단위 유량 예측 결과 R2는 0.61~0.69, NSE는 0.61~0.65, PBIAS는 -4.0~-7.3으로 모의된 시단위 유량이 자연현상을 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 수질 예측 결과 T-P와 SS가 자연현상을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 개발된 L-THIA sub-daily WQ 모델은 점오염원을 포함하고 있는 도시유역에서 비점오염원에 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.219-224
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• 2022

최근 딥러닝이 상식 정보를 추론하지 못하거나, 해석 불가능하다는 한계점을 보완하기 위해 지식 그래프를 기반으로 자연어 텍스트를 생성하는 연구가 중요하게 수행되고 있다. 그러나 이를 위해서 대량의 지식 그래프와 이에 대응되는 문장쌍이 요구되는데, 이를 구축하는 데는 시간과 비용이 많이 소요되는 한계점이 존재한다. 또한 하나의 그래프에 다수의 문장을 생성할 수 있기에 구축자 별로 품질 차이가 발생하게 되고, 데이터 균등성에 문제가 발생하게 된다. 이에 본 논문은 공개된 지식 그래프인 디비피디아를 활용하여 전문가의 도움 없이 자동으로 데이터를 쉽고 빠르게 구축하는 방법론을 제안한다. 이를 기반으로 KoBART와 mBART, mT5와 같은 한국어를 포함한 대용량 언어모델을 활용하여 문장 생성 실험을 진행하였다. 실험 결과 mBART를 활용하여 미세 조정 학습을 진행한 모델이 좋은 성능을 보였고, 자연스러운 문장을 생성하는데 효과적임을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.135-140
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• 2022

최근 Document Retrieval을 비롯한 대부분의 자연어처리 분야에서는 BERT와 같이 self-attention을 기반으로 한 사전훈련 모델을 활용하여 SOTA(state-of-the-art)를 이루고 있다. 그러나 self-attention 메커니즘은 입력 텍스트 길이의 제곱에 비례하여 계산 복잡도가 증가하기 때문에, 해당 모델들은 선천적으로 입력 텍스트의 길이가 제한되는 한계점을 지닌다. Document Retrieval 분야에서는, 문서를 특정 토큰 길이 단위의 문단으로 나누어 각 문단의 유사 점수 또는 표현 벡터를 추출한 후 집계함으로서 길이 제한 문제를 해결하는 방법론이 하나의 주류를 이루고 있다. 그러나 논문, 특허와 같이 섹션 형식(초록, 결론 등)을 갖는 문서의 경우, 섹션 유형에 따라 고유한 정보 특성을 지닌다. 따라서 문서를 단순히 특정 길이의 문단으로 나누어 학습하는 PARADE와 같은 기존 방법론은 각 섹션이 지닌 특성을 반영하지 못한다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 섹션 유형에 대한 정보를 포함하는 문단 표현을 학습한 후, 트랜스포머 인코더를 사용하여 집계함으로서, 결과적으로 섹션의 특징과 상호 정보를 학습할 수 있도록 하는 SERADE 모델을 제안하고자 한다. 실험 결과, PARADE-Transformer 모델과 비교하여 평균 3.8%의 성능 향상을 기록하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.312-314
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• 2020

인물의 위치와 행동을 인식하는 것은 여러 분야의 서비스에서 활용할 수 있는 기술이다. 그렇기에 다양한 방식으로 연구되어 왔다. 기존의 방식은 일반 RGB 카메라의 영상에 영상처리 기법과 딥러닝을 사용하여 3차원 공간상의 인물 위치를 인식하는 방식과 라이다와 같이 깊이를 인식 할 수 있는 장치를 활용하여 3차원 공간상 인물의 위치를 인식하는 방식이 있다. 각각의 방식은 RGB 카메라를 이용할 수 있다는 장점, 인식률이 우수하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 영상처리 방식은 연산량이 많아 실시간 서비스에 불리하다는 한계점이 있다. 라이다 방식은 기기의 부피가 커 공간제약이 있다는 점과 이동이 불편하다 있다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 Kinect와 openFrameworks를 활용하여 공간이 효율적이고 연산량이 적은 방식의 3차원 공간에서 인물 위치 인식과 실시간 이동에 대한 방향 인식을 다룬다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.61-61
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• 2022

최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 활발히 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측모델 개발 관련 연구는 주로 한 지역에 대해 수행되며, 데이터 기반으로 훈련되는 머신러닝 기법의 특성상 개발된 모델이 훈련된 지역에 대해서만 좋은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 사전 훈련된 모델을 이용하여 새로운 데이터에 대해 모델을 훈련하는 전이학습 기법 (transfer learning)을 적용하여 여러 유역에 대한 강우예측모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 사전 훈련된 강우예측 모델로 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용한 미래 강우예측모델을 사용하였다. 해당 모델은 기상청에서 제공된 2014년~2017년 여름의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시켰으며, 2018년 레이더 이미지 자료를 이용한 단기강우예측 모의에서 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 훈련된 모델을 이용해 새로운 댐 유역(안동댐, 충주댐)에 대한 강우예측모델을 개발하기 위해 여러 전이학습 기법을 적용하고, 그 결과를 비교하였다. 결과를 통해 새로운 데이터로 처음부터 훈련시킨 모델보다 전이학습 기법을 사용하였을 때 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 이를 통해 여러 댐 유역에 대한 모델 개발 시 전이학습 기법이 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.204-206
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• 2022

드론과 관련된 기술의 발전으로 인하여, 다양한 민간 및 공공 산업에서 활용되는 실정이며, 이에 따라 드론 시장 역시 확대되면서 일반인들도 드론을 접하거나 활용하는 기회가 많아지고 있다. 특히, 일반인들이 접근하기 용이하고 사용하기 쉬운 WiFi 기반의 상용 드론이 생산되면서 수요 역시 증가하는 추세이다. 이와 같이, 드론이 많이 발전하는 긍정적인 측면과는 반대로, 드론에서 발생하는 다양한 취약점으로 인하여 보안 위협이 발생한다. 최근에는 WiFi 기반의 드론들을 대상으로 공개된 도구를 사용하여 DHCP 고갈 공격의 취약점을 분석하는 연구가 진행되었으며, 공격 결과로 실제 드론이 DHCP 고갈 공격으로 인하여 IP 주소를 할당받지 못하는 보안위협이 도출되었다. 하지만, 이 연구는 대표적인 DHCP 공격 도구인 DHCPig와 Yersinia를 활용하였으며, 이 도구들은 무선이 아닌 유선 네트워크를 기반으로 제작되었기 때문에, 드론 환경에 그대로 적용하기에는 한계점이 존재하며, 실제로 발생 가능한 취약점을 검증하지 못하는 한계점도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 WiFi 기반 상용 드론을 대상으로 DHCP 고갈 공격의 취약점을 분석하기 위하여, 공개된 도구들의 문제점을 분석하고 개선함으로써, 드론 환경에서의 DHCP 고갈 공격의 가능성을 검증한다. 본 연구 결과는 DHCP를 제공하는 드론 환경의 안전성을 향상하기 위한 지표로 활용될 것으로 사료된다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.04a
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• pp.45-50
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• 2023

본 논문은 스타트업과 벤처기업의 임직원이 상장후 적법한 절차에 따라 스톡옵션 행사를 하였지만, 주식시장의 주가에 악영향을 미치며 일반투자자 피해가 발생하여 도덕적 해이 논란이 촉발되었고 이 문제에 대해 정부 규제당국이 직접적인 추가규제를 예정하고 있는 상황에서 주식매수선택권제도(Stock Option, 이하 스톡옵션)의 보완 수단인 양도제한조건부주식(Restricted Stock Unit, 이하 RSU)제도를 도입함으로써 시장중심적으로 이 문제를 풀어내는 선진 스타트업 벤처금융 방안을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위해, 본 논문은 첫째, RSU의 개념에 대해 제한조건부주식(Restricted Stock, 이하 RS)와 비교논의를 통해 제시하며. RSU의 스톡옵션에 대한 보완적 특징 설명에서는 기존 스톡옵션제도와 RSU를 비교 설명하였다. 둘째, RSU의 단점과 한계점을 설명하고 그 한계점을 극복하며 국내 스타트업과 벤처기업들이 이를 효과적으로 도입 할 수 있는 방안을 제시하였다. 셋째, RSU의 도입 현황을 제시하며 향후 RSU 도입 위한 정책방안들을 제안하였다. 본 논문은 이를 통해 RSU가 기본 스톡옵션제도의 규제강화를 통한 시장 위축적인 해결보다는, 새로운 대안을 주식연계형 보상방안 대안을 제시함으로써 보다 시장친화적인 제도를 마련함으로써 국내 스타트업과 벤처기업의 인력수급 해소와 사업활성화에 큰 의미를 벤처생태계 스스로가 풀어내는데에 기여할 것으로 기대한다.