• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.24-24
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• 2023

This presentation highlights the IAHR book, recently published last April, of which the author is the editor-in-chief, on the historical water projects and traditional water technologies of international interest in the Asian region, addressing information on past water projects (mostly before the 20th century) in the regions that are technically and culturally of interest and educationally valuable. The book explores historical water projects in these regions, presenting technologies used at the time, including calculation and forecasting methods, measurement, material, labor, methodologies, and even water culture. Through this book, it is expected that the old Asian wisdom of "reviewing the old and learning the new" would be realized to a certain extent in modern planning and practice of water projects. The book comprises a lead article that the presenter authored and five Parts representing China, Japan, Korea, South Asia, and Southeast Asia, respectively, followed by an invited one from Uzbekistan. Throughout the book, it is found that historically the Asian monsoon, affecting the Indian subcontinent and Southeast and East Asian regions, induced rice cultivation. It fundamentally needs proper irrigation systems, including reservoirs (dams) and canals, water wheels, and even rain gauges. Flood risks have been more common in Asia than Europe under this climate condition, as recognized in history. To utilize and sometimes overcome these climate conditions, people built and managed many historical and grandiose water projects and invented and used localized but sophisticated water-related technologies in the Asian region.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.312-317
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• 2006

지역규모의 기후변화 모의결과를 이용하여 금강유역 용담댐의 홍수기 치수안전도에 대한 민감도분석을 수행하였다. 기후변화 모의에 사용된 SNURCM(Seoul National University Regional Climate Model)은 미국 National Center for Atmospheric Research의 Community Climate System Model의 전지구모형을 기반으로 spectral nudging 기법을 사용한 공간해상도 30 km, 연직 21층의 지역기후모형이다. 기후변화 시나리오로는 SRES 'B1'이 사용되었으며 과거 control run에 대한 기후모의 정확도 분석을 통하여 SNURCM 기상자료를 관측치와 비교한 결과 면적강우량을 다소 과소추정하였고 이점을 감안하여 SNURCM의 일 모의결과에 보정 계수를 적용하였다. 하천유출량은 SSARR 모형을 이용하여 SNURCM 모의가 수행된 전체기간을 $1980{\sim}1999$년과 $2000{\sim}2019$년으로 20년씩 나누어 용담댐 일 유입량을 산정하여 통계분석을 실시하였고 과거와 미래 20년 동안을 비교하여 본 결과 (1) 유량의 평균보다는 분산이 미래 20년 동안 증가하여 가뭄과 홍수에 대한 위험도가 증가함을 알 수 있었고, (2) 특히 연최대유량 또한 미래 20년 동안 상당히 증가하여 홍수기 치수대책이 더욱 중요해질 것으로 판단되었다. 마지막으로 용담댐 운영은 범용 시스템분석 도구인 STELLA(System Thinking Experimental Learning Laboratory with Animation) 상에서 GUI로 구현하여 유입량 변화에 따른 용담댐 치수안전도 변화를 모의해 보았다. 용담댐의 홍수기 운영은 저수지 수위가 제한수위를 초과하기 시작하면 Rigid ROM 발효하여 방류량을 결정하도록 구성하였고, 무효방류(spill)가 일어나는 현상을 실패로 가정하여 이에 대한 신뢰도(reliability), 회복도(resiliency), 그리고 심도(vulnerability)를 치수안전도 지표로 계산하였다. 전체기간을 1980년${\sim}$1999년, 2000년${\sim}$2019년, 2000년${\sim}$2009년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.

• 공업화학
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• 제35권2호
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• pp.85-95
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• 2024

직접공기포집 기술은 기후 변화 완화에서 중요한 역할을 하고 있다. 국제에너지기구와 기후변화에 관한 보고서에서는 이러한 중요성을 강조하고 있고, 탄소의 지속적인 배출에도 불구하고 이를 감소시킴으로써 지구 온난화를 1.5 ℃로 제한하는 것을 목표로 한다. 직접공기포집 기술은 초기 비용에도 불구하고 연구 및 개발, 운영 학습 및 규모의 경제를 통한 비용 절감의 가능성을 보여주고 있다. 최근 고투과도를 갖춘 고분자 막의 발전은 막 기반 직접공기포집 기술에 대한 잠재력을 제시하고 있으나, 효과적인 대기 중 CO₂ 분리를 위해서는 CO₂에 대한 높은 선택성과 투과성을 갖춘 막을 필요로 한다. 현재 연구는 막 최적화 연구를 다수의 연구팀에 의하여 연구되고 있으며, CO₂ 포집 효율을 향상시키는 데 중점을 두고 있다. 본 연구에서는 직접공기포집의 중요성, 발전 중인 비용 동향 및 기후 변화 완화에 있어서 막의 발전이 중요한 역할을 강조하고 있고, 덧붙여서 이 연구에서는 막 기반 DAC에서의 permeance와 selectivity의 이론적 배경, 조건, 구성, 장단점에 대해 알아보았다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.275-292
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• 2022

기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1061-1067
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• 2023

이 단보에서는 차세대 중형위성 4호(농림위성)의 활용에 앞서, 농림위성과 분광밴드가 유사한 Sentinel-2 위성영상에 대하여 대기보정을 모의하였다. second simulation of the satellite signal in the solar spectrum - vector(6SV)2.1 복사전달모델과 기계학습의 일종인 랜덤 포레스트(random forest, RF)를 활용하여 6SV2.1을 모사한 RF 기반의 대기보정 모델을 개발한 결과, 6SV2.1로 산출된 반사도와 RF 모델로 예측된 반사도 간의 유사도가 매우 높게 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.489-498
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• 2023

하드웨어의 성능 및 컴퓨팅 기술의 발전 덕분에 기후환경 변화를 대비하기 위해 기후예측 모델 또한 발전하고 있다. 한국 기상청은 GloSea6를 도입하여 슈퍼컴퓨터를 이용하여 기상 예측을 하고있으며, 각 대학 및 연구 기관에서는 중소규모 서버에서 사용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 사용하여 기상 연구에 활용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 원활한 연구를 위해 Low-GloSea6의 Intel VTune Profiler를 사용한 분석을 진행하였으며 1125.987초의 CPU Time을 수행하는 대기모델의 tri_sor_dp_dp 함수를 Hotspot으로 검출하였다. 수치적 연산을 진행하는 기존 함수에 머신러닝 기법의 하나인 비선형 회귀모델을 적용 및 비교하여 머신러닝 적용 가능성을 확인하였다. 기존 tri_sor_dp_dp 함수의 실제 연산되는 값인 1e-3 ~ 1e-20의 범위를 가지는 Output Data인 변수 "Px"를 기준으로 평가하였을때 K-최근접 이웃 회귀 모델은 MAE가 1.3637e-08, SMAPE가 123.2707%로 가장 우수하게 나타났으며 RMSE의 경우 Light Gradient Boosting Machine 회귀 모델이 2.8453e-08로 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 측정되었다. 따라서 Low-GloSea6 수행 과정 중 tri_sor_dp_dp 함수의 데이터를 추출 후 비선형 회귀 모델을 적용한 결과로 기존의 tri_sor_dp_dp 함수의 수치적 연산 값과 K-최근접 이웃 회귀 모델을 비교하였을 때 SMAPE가 123.2707%의 오차가 발생하는 것으로 측정되어 기존 모듈의 대체 가능성이 있다는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.113-123
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• 2017

이 연구에서는 시스템 사고와 STEAM의 이론을 고찰해 보고 이 이론을 근거로 기후변화 학습에 맞는 시스템 사고 기반의 STEAM 프로그램을 구안하여 학교 현장에서의 적용효과를 확인하고자 하였다. 연구자와 외부전문가들의 지속적인 전문가 과정을 통해 시스템 사고 기반 STEAM 프로그램을 개발하였으며, 중학생들을 대상으로 8주에 거쳐 시스템 사고 기반 STEAM 프로그램을 과학수업에 적용하였다. 따라서 현장 적용에 대한 효과성을 검증하기 위해 시스템 사고 검사와 STEAM 소양 검사를 실시하였으며, 최종 학업 성취도 검사를 실시하여 시스템 기반 STEAM 프로그램의 효과성을 확인하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 시스템 사고 분석에서는 시스템 사고의 하위 구인 중 '정신 모델'을 제외한 '시스템 분석', '개인숙련', '공유비전', '팀 학습'에서 실험집단이 비교집단에 비해 통계적으로 의미 있는 차이가 나타난 것으로 확인되었다. 둘째, STEAM 소양 검사에서는 '과학', '기술', '공학', '예술', '수학'의 사전 사후에 의한 두 집단 독립표본 t검정의 통계 결과, STEAM 소양의 하위구인들 전체에서 실험집단이 비교집단에 비해 통계적으로 의미 있는 차이가 나타난 것으로 확인되었다. 셋째, 기후변화에 관한 학업성취도 평가에서는 실험집단이 비교집단에 비해 학업성취도가 높은 것으로 확인되었다. 따라서 시스템 기반 STEAM 프로그램이 시스템 사고를 통한 융합적 사고력 배양에 적합하며, 기후변화 과학을 바탕으로 새로운 아이디어를 제시함으로써 창의적으로 문제를 해결하는 사고 능력을 신장할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권2호
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• pp.228-232
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• 2018

기후변화 영향평가를 위하여 프로세스 작물모형이 많이 이용되고 있지만, FORTRAN, C++, Delphi, Java와 같은 컴퓨터 프로그래밍 언어로 만들어지기 때문에 농학자들이 작물 모형을 제작하는 것이 쉽지 않다. 배추 모형을 개발하기 위해 6 가지 온도 체계를 가진 토양-식물-대기 연구(SPAR) 실험 자료가 사용되었다. SPAR 챔버에서의 식물 재배 기간 동안 잎의 수, 잎의 면적, 식물의 생장률을 6 회 측정 하였다. 또한 휴대용 LI-6400 광합성 측정기를 이용하여 잎의 광합성을 측정 하였다. 잎 수준 광합성 예측은 Farquhar, von Caemmerer 및 Berry (FvCB) 모형을 적용 하였고, 수관의 광합성은 Sun/Shade 모형이 사용되었다. 이러한 전 과정은 BuildIt 이라는 Excel 추가기능이 포함된 엑셀 파일로 제작되었다. 개발된 모형으로 시간 단위의 기상 입력 자료를 사용하여 배추의 광합성, 생장률 및 기타 생리 변수의 변화를 모의할 수 있었으며, 측정된 배추의 건조 중량의 변화와 모형에서 예측된 동화량과는 비례적인 관계를 나타내었으나, 온도에 따라서 다르게 나타났다.

• 농업과학연구
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• 제47권3호
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• pp.471-483
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• 2020

Flood prediction is an important issue to prevent damages by flood inundation caused by increasing high-intensity rainfall with climate change. In recent years, machine learning algorithms have been receiving attention in many scientific fields including hydrology, water resources, natural hazards, etc. The performance of a machine learning algorithm was investigated to predict the water elevation of a river in this study. The aim of this study was to develop a new method for securing a large enough lead time for flood defenses by predicting river water elevation using the a long- short-term memory (LSTM) technique. The water elevation data at the Oisong gauging station were selected to evaluate its applicability. The test data were the water elevation data measured by K-water from 15 February 2013 to 26 August 2018, approximately 5 years 6 months, at 1 hour intervals. To investigate the predictability of the data in terms of the data characteristics and the lead time of the prediction data, the data were divided into the same interval data (group-A) and time average data (group-B) set. Next, the predictability was evaluated by constructing a total of 36 cases. Based on the results, group-A had a more stable water elevation prediction skill compared to group-B with a lead time from 1 to 6 h. Thus, the LSTM technique using only measured water elevation data can be used for securing the appropriate lead time for flood defense in a river.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.109-126
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• 2023

대형 산림화재를 예방하기 위해 산림화재의 조기발견은 매우 중요하다. 조기발견을 위한 하나의 방안으로 산림화재 발생 예측이 고려되고 있으며 다양한 관련 연구가 진행되었다. 그러나 대다수의 선행연구가 산림화재의 주요 발화 원인 중의 하나인 인적요인을 고려하지 않고 기상요인과 지리적 요인만을 주로 다루고 있다. 따라서 본 연구는 기상 및 지리적 요인뿐만 아니라 인적요인을 고려한 산림화재 예측모형을 개발하기 위해 2003년부터 2020년까지의 강원도 산림화재 데이터를 활용하여 로지스틱 회귀모형과 다양한 머신러닝 기법 기반의 예측모형을 개발하고 성능을 비교분석하였다. 성능분석 결과, 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트(AUC=0.920)와 XG Boost 모형(AUC=0.925)이 가장 우수한 성능을 나타냈다. 운영시사점을 도출하기 위해 순열특성중요도 분석을 활용하여 요인들의 상대적 중요도를 분석하였으며, 기상요인이 인적요인보다 높은 영향도를 나타냈지만 다양한 인적요인도 유효한 것으로 확인되었다.