• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.185-196
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• 2022

The Internet of Things (IoT) has become more and more widespread in recent years, thus attackers are placing greater emphasis on IoT environments. The IoT connects a large number of smart devices via wired and wireless networks that incorporate sensors or actuators in order to produce and share meaningful information. Attackers employed IoT devices as bots to assault the target server; however, because of their resource limitations, these devices are easily infected with IoT malware. The Distributed Denial of Service (DDoS) is one of the many security problems that might arise in an IoT context. DDOS attempt involves flooding a target server with irrelevant requests in an effort to disrupt it fully or partially. This worst practice blocks the legitimate user requests from being processed. We explored an intelligent intrusion detection system (IIDS) using a particular sort of machine learning, such as Artificial Neural Networks, (ANN) in order to handle and mitigate this type of cyber-attacks. In this research paper Feed-Forward Neural Network (FNN) is tested for detecting the DDOS attacks using a modified version of the KDD Cup 99 dataset. The aim of this paper is to determine the performance of the most effective and efficient Back-propagation algorithms among several algorithms and check the potential capability of ANN- based network model as a classifier to counteract the cyber-attacks in IoT environments. We have found that except Gradient Descent with Momentum Algorithm, the success rate obtained by the other three optimized and effective Back- Propagation algorithms is above 99.00%. The experimental findings showed that the accuracy rate of the proposed method using ANN is satisfactory.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2021

Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.101-113
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• 2010

최근에 발생하는 강우양상은 강우일수는 감소하고, 강우강도는 증가해 홍수발생 빈도 역시 증가하는 추세이다. 이를 반영하기 위한 기존의 방법은 수공구조물의 설계홍수량을 산정할 때 가능최대강우량을 도입하거나, 설계빈도를 높이는 등의 확정론적 방법에 의존한다. 그러나 이렇게 설계기준을 상향 조정한 경우, 설계빈도의 강우가 발생하지 않으면 수공구조물의 경제성 측면에서 문제가 될 소지가 있다. 또한 수공구조물의 규모가 클수록 인근 주민과의 마찰이 커지고, 환경 문제의 발생 역시 고려하지 않을 수 없다. 이에 따라 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 의존하기보다 추계학적 방법을 도입한 수문량의 확충 및 매개변수의 불확실성을 수공구조물 설계 시에 고려하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 강우발생의 불확실성을 반영하여 제내지에서의 침수범위를 GIS상에서 검토하였다. 이를 위해 log-ratio 방법, Johnson 시스템, 직교변환을 활용한 다변량 Monte Carlo 기법으로 추계학적 시간에 따른 강우변동을 생성하였다. 생성된 강우변동 결과를 토대로 수문분석, 홍수위 분석 등을 실시하고 FLUMEN 모형을 적용하여 해당유역에 대한 홍수범람시 침수범위를 산정하였다. 본 연구결과는 실제 강우의 불확실성을 반영하고 있어 시 공간적 강우특성이 반영된 유역별 주민대피지도, 홍수위험지도 등을 제작하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.533-544
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• 2006

합류식 관거 내 고형물의 퇴적으로 인해 통수능이 감소하여 여름철 장마시 국지적인 침수가 발생하며 이로 인해 관거 내 퇴적을 더욱 초래할 수가 있다. 이와 같은 문제를 해결하고 관거의 적절한 유지관리를 위해서는 배수유역에서의 하수 및 지표면으로부터의 고형물 부하량을 산정할 필요가 있으나 많은 비용과 노력이 수반되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 미국환경보호청에서 제시한 건조기의 합류관거 내 고형물 퇴적 부하량 산정기법과 지표면에서의 고형물 부하량 산정기법을 우리나라 군자배수유역에 적용하여 분석하였다. 분석결과 하수로부터의 고형물 부하량은 205,759ka/yr이고 지표면으로부터의 고형물 부하량은 1,321,993kg/yr로 총 1,527,752kg/yr로 나타났다. 또한 수거량은 1,486,636kg/yr로 나타나 적절한 산정결과를 보여주었다. 배수유역에서 관거 및 지표면에서의 장기적인 관측이 이루어지고 이에 따라 국내설정에 맞도록 산정공식의 수정이 이루어지면 더욱 신뢰성 있는 산정을 할 수가 있으며 이를 통해 실무에서 많은 비용과 노력을 줄이고 합류식 관거 유지관리를 할 수가 있겠다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.521-528
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• 2013

일반적으로 도시배수 시스템은 개수로 흐름으로 설계 된다. 그러나 설계빈도를 초과하는 강우발생 시 배수 시스템의 합류부 또는 맨홀 등에서 부분적인 과부하 흐름이 발생되고 있다. 그러므로 이와 같은 과부하 흐름에 의해 발생하는 배수 시스템에서의 압력흐름에 대한 연구의 필요성이 제기 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 설계빈도를 초과 하는 강우사상 그리고 예측할 수 없는 집중호우 시 맨홀에서의 과부하 흐름에 관한 연구를 수행 하였다. 배수 시스템에서의 압력흐름의 문제점은 과부하 맨홀로부터의 월류량에 의한 도시홍수 발생이다. 그러므로 배수 시스템은 개수로 흐름으로 설계 되어야 할 뿐만 아니라 과부하 흐름 발생 시 맨홀내의 에너지 손실을 고려한 압력흐름의 해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 과부하 맨홀의 에너지 손실을 고려하여 압력흐름을 해석 할 수 있는 수치모형을 개발하였다. 수치모형을 검증하기 위하여 수리모형실험 결과와 비교 검증하였고, 도시유출해석에 가장 널리 이용되는 SWMM의 결과와도 비교하였다. SWMM은 맨홀 내의 에너지 손실을 적절히 반영하지 못함으로써 맨홀 수심을 과소 산정하는 결과를 보인 반면, 본 연구 모형은 수리모형실험결과와 잘 일치하였다.

• 한국습지학회지
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• 제21권4호
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• pp.305-311
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• 2019

최근 전 지구적인 기후변화는 예측이 어려운 이상 기후를 발생시키며 기존의 기후에 맞추어 수립된 재해 대응 방안으로는 충분한 방어 및 완화조치가 이루어지지 않고 있다. 특히, 반복되는 집중호우는 견고하게 구성되었던 도심지 홍수방어 체계에서도 피해를 발생시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 분포와 도시 특성을 고려하여 유출량의 변화를 분석하였으며, 이는 특정 지역에 집중되는 강우 양상과 불투수층이 많은 도시의 유출특성에 대한 연구이다. 서울 지역에서 한 곳에 집중되는 강우의 경우, 유역의 유입량 및 유출량 계산이 정확하게 이뤄지기 위해서는 유역에 내린 강우를 정확하게 측정해야 한다. 본 연구는 서울 기상청에서 제공 하고 있는 종관기상관측장비(Automated Surface Observing System, ASOS)와 방재 기상관측장비(Automatic Weather Stations, AWS)로 관측된 강우자료를 이용하여 서울 용답 빗물펌프장 유역과 가산1빗물 펌프장 유역에서의 유출량을 EPA-SWMM 모형을 사용하여 산정하고, 비교·분석을 하였다. 빗물펌프장 유역은 불투수 면적이 대부분인 작은 도시 유역이므로, ASOS 자료를 사용할 경우에는 유역과 강우 관측 지점의 거리가 멀어, 유역 내 내린 강우와 상이한 강우 자료를 이용하여 유출량을 계산하게 되는 경우가 많다. 본 연구에서는 유역 근처에 위치한 AWS에서 관측한 강우자료와 유역에서 멀리 떨어진 ASOS에서 관측한 강우자료의 차이를 분석하고, 이에 따라 달라지는 유출량을 계산하였다. 이를 통해 정확한 강우량을 사용하여 빗물펌프장을 운영하거나 도시 홍수 홍수 예보 등을 수행해야 한다는 것을 알 수 있었다. 또한, 본 연구의 결과는 설계강우량 산정 및 유출량 계산에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제35권4호
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• pp.126-133
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• 2017

본 연구는 조경기술기반 LID 시스템 적용에 따른 선릉 정릉 권역의 우수유출변화를 수문학적 관점에서 분석하였으며, 연구결과를 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 광화문 침수가 발생한 2011년 7월 27일 기준 최대순간강우량은 27일 10시에 기록된 183mm/hr로 시간당 최대강우량 57.5mm/hr에 비해 3배 이상의 강우강도가 10분간 집중된 것으로 확인되었다. 둘째, 토심기준 시나리오에서 담심 1,500mm의 경우 첨두유출량 제어가 가능하여 해당 조경기술기반 LID 시스템 적용 시 선릉 정릉 권역의 수해취약성을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 셋째, 담심 기준 시나리오에서 모든 토심 모형에서 첨두유출량 제어가 이루어지지 않았으나, 최초 우수유출을 토심 기준 시나리오에 비해 4시간 10분의 추가적인 지연효과를 기록하였다. 초기 우수유출저감에는 토심, 첨두유출량에는 담심이 상대적으로 중요한 지표로 해석되었다. 이를 통해 문화재 보호권역 내 경관친화적인 생태적 요소를 시스템화하여 적용할 경우 예상되는 수해방재효과를 이론적으로 확인할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제38권6호
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• pp.633-642
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• 2005

동중국해 북부 대륙붕에 발달한 후기 홀로세 니질 퇴적체의 분포양상과 층서의 발달 특성을 밝히기 위해 고해상도 Chirp 탄성파 단면 자료를 이용하여 분석하였다. 고해상 탄성파 단면도상에서 음향기반암(기저 경계면 B)위에 2개의 퇴적층서(Unit 1과 2)가 나타나며 이들은 침식 경계면(중간 반사면 M)으로 경계된다. 하위 퇴적층서 Unit 1은 음향학적으로 평행 또는 준평행 반사층리와 수로 충진 퇴적상이 나타난다. 상위 퇴적층서 Unit 2는 반투명 내부 퇴적상과 7m 이하 퇴적두께의 렌즈형태로 발달해 있다. 시퀀스 층서분석으로부터 이들 퇴적층서는 마지막 저해수준 이후 형성되었다. 해침 퇴적체(Unit 1)는 최후 빙기동안 형성된 층서 경계면위에 바로 분포한다. 해침 퇴적체는 침식곡의 염하구 환경하에서 하천, 델타, 그리고 조간대 환경의 복합 퇴적물로 구성된다. 해침 퇴적체 바로 위는 침식 저지형의 최대 범람면이 나타난다. 최대 범람면위에 발달한 고해수준 퇴적체(Unit 2)은 저지대를 충진하는 니질 퇴적체로 구성된다. 니질 퇴적체는 제주도 남쪽 약 140km 떨어진 곳에 마치 태풍 같은 모양의 원형 형태로 수심 약 60-90m 사이에 집중적으로 발달해 있다. 이 퇴적체의 분포 면적과 부피는 각각 약 $3,200km^2$와 약 $10.7\times1109m^3$이다. 니질 퇴적체의 기원은 고황하와 양자강에서 배출된 부유퇴적물의 혼합기원으로 해석된다. 원형의 분포형태는 북부 동중국해에 발달한 반시계 방향의 와류 순환계로 인해 형성된 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제54권1호
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• pp.105-115
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• 2021

대규모로 포집된 이산화탄소를 고갈된 석유·가스 저류층, 대염수층과 같은 심부 지질구조에 주입하는 이산화탄소 지중저장은 대기중 CO2 배출을 저감하기 위한 가장 유망한 기술 중 하나로 연구되고 있다. 이산화탄소 지중저장은 공극수로 포화된 다공성 지질 구조 내부로 초임계상 이산화탄소를 주입함으로써 그 흐름이 공극수와 비혼성 대체를 일으키며 진행된다. 따라서, 공극 구조 내에서 초임계상 이산화탄소와 공극수의 거동과 분포, 그리고 그 결과로 나타나는 대체효율은 두 유체의 상호작용에 의해 좌우되는데, 특히, 점성력과 모세관력은 지질 구조 내부의 환경 조건과 주입 조건에 의해 결정된다. 본 연구에서는 상온상압조건에서 대체유체를 수적법에 적용하여 고온고압조건에서 계면활성제가 초임계상 이산화탄소와 공극수 간 계면장력에 미치는 영향을 산정하였다. 또한, 다공성 매체 내에서의 비혼성 유체의 거동과 분포 양상을 관찰함으로써 계면활성제 농도가 초임계상 이산화탄소의 대체율에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 초임계상 이산화탄소와 공극수의 대체 유체로서 헥산과 탈이온수를 적용하는 마이크로모델 실험을 수행하였으며, 공극 구조 내로의 헥산 주입에 의한 탈이온수의 대체 과정을 정량적으로 분석하기 위하여 이미징 시스템을 통해 두 유체의 비혼성 대체 양상에 관한 이미지를 확득하여 분석하였다. 실험의 결과는 계면활성제의 첨가는 낮은 농도에서도 헥산과 탈이온수 간 계면장력을 급격하게 감소시키며 이후 농도가 증가함에 따라 일정한 값에 접근하는 양상을 보여주었으며, 이러한 변화는 다공성 매체 내부의 공극 규모에서 진입 유체의 흐름 경로에 직접적인 영향을 미침으로써 평형 상태에서 헥산의 대체율에도 동일한 효과를 나타내는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 다공성 매체 내에서 일어나는 비혼성 유체의 대체에 관한 중요한 정보를 제공하며, 계면활성제의 적용이 이산화탄소 지중저장의 효율을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.