• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1166-1175
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• 2021

국내 스마트시티와 긴급차량 우선신호 제어시스템의 현재 상황과 발전동향을 알아보고, 긴급차량 우선신호 제어시스템의 기존 효과분석과 신호제어시스템의 보안을 위한 국내외 선행 연구 내용을 바탕으로, 긴급차량 우선신호 제어시스템을 구축하고 긴급차량에 실제 적용 및 시험운행을 통해 시간단축의 효과성을 분석하였다. 더불어 실시간 신호시스템 제어의 보안관리 및 안정적인 서비스를 위해 기존 ISMS-P 인증제도와 한국인터넷진흥원 사이버보안 가이드의 보안요구사항과 보안위협 항목에 따른 보안대책의 연관성에 따라 비교하여 맵핑함으로서, 인명구조나 화재 등 긴급상황 발생 시 시민의 소중한 생명과 재산을 지킬 수 있는 골든타임 확보 가능성을 높일 수 있도록 ISMS-P 인증제도의 기술적 통제항목 개선을 제안한다.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.963-978
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• 2020

Earthquakes can induce a large number of landslides and cause very serious property damage and human casualties. There are two issues in study on earthquake-induced landslides: (1) slope stability analysis under seismic loading and (2) debris flow run-out analysis. This study aims to review technical studies related to the development and application of earthquake-induced landslide models (seismic slope stability analysis). Moreover, a pilot application of a physics-based slope stability model to Mt. Umyeon, in Seoul, with several earthquake scenarios was conducted to test regional scale seismic landslide mapping. The earthquake-induced landslide simulation model can be categorized into 1) Pseudo-static model, 2) Newmark's dynamic displacement model and 3) stress-strain model. The Pseudo-static model is preferred for producing seismic landslide hazard maps because it is impossible to verify the dynamic model-based simulation results due to lack of earthquake-induced landslide inventory in Korea. Earthquake scenario-based simulation results show that given dry conditions, unstable slopes begin to occur in parts of upper areas due to the 50-year earthquake magnitude; most of the study area becomes unstable when the earthquake frequency is 200 years. On the other hand, when the soil is in a wet state due to heavy rainfall, many areas are unstable even if no earthquake occurs, and when rainfall and 50-year earthquakes occur simultaneously, most areas appear unstable, as in simulation results based on 100-year earthquakes in dry condition.

• 한국수처리학회지
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• 제26권6호
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• pp.133-142
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• 2018

Increasing localized torrential rainfall caused by abnormal climate are making higher damage to human and property through urban inundation So The need of preventive measures is being highlighted. In this study, the methodology for calculating flood depth in domestic water map using an interpolation method in order to utilizing the results of flood analysis provided only in the form of a report is suggested. In the Incheon Metropolitan City S area as the test-bed, the flood depth was calculated using the interpolating the actual flood analysis by image and verification was performed. Verification results showed that the error rate was 5.2% for the maximum flooding depth, and that the water depth value was compared to 10 random points, which showed a difference of less than 0.030 m. Also, as the results of the flood analysis were presented in various ways, the flood depth was extracted from the image of the result of the flood analysis, which changed the presentation method, and then compared and analyzed. The results of this study could be available for the use of basic data from the research on the urban penetration of domestic consumption and for decision-making of policy.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.393-402
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• 2022

지하시설물의 효과적인 데이터의 관리는 인간 삶 측면에서 매우 중요하다. 여기에는 최신성의 정확도 높은 데이터의 입력이 선행되어야 한다. 그래서 효율적인 데이터를 입력을 위한 방법이 중요하다. 본 연구에서는 오픈소스(open source) 소프트웨어를 활용하여 하수 시설물 현장조사 프로그램을 개발함으로써 종이도면을 태블릿PC로 대체할 수 있도록 하였다. 태블릿PC를 활용하여 현장에서 취득하는 도형 및 속성정보를 데이터베이스 서버를 통해 실시간으로 전송하도록 하였으며, PostGIS 쿼리(query)를 개발하여 구조화편집 자동화로 하수 시설물 GIS (Geographic Information System) 데이터베이스 구축에 수작업을 최소화하였다. 또한, 하수 시설물 GIS 데이터베이스 구축 프로그램을 활용하여 데이터베이스 구축을 하였고, 이를 기존방식의 하수 시설물 데이터베이스 구축과 작업공정, 작업시간을 비교·분석한 결과 작업공정이 단순화되었고 작업시간이 단축되었다. 아울러 오픈소스 소프트웨어의 간단한 커스터마이징을 통해 타 분야의 현장조사 및 데이터베이스 구축에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2023

In recent years, the number of landslides in Korea has been increasing due to extreme weather events such as localized heavy rainfall and typhoons. Landslides often occur with debris flows, land subsidence, and earthquakes. They cause significant damage to life and property. 64% of Korea's land area is made up of mountains, the government wanted to predict landslides to reduce damage. In response, the Korea Forest Service has established a 'Landslide Information System' to predict the likelihood of landslides. This system selects a total of 13 landslide factors based on past landslide events. Using the LR technique (Logistic Regression) to predict the possibility of a landslide occurrence and the accuracy is known to be 0.75. However, most of the data used for learning in the current system is on landslides that occurred from 2005 to 2011, and it does not reflect recent typhoons or heavy rain. Therefore, in this study, we will apply a total of six machine learning techniques (KNN, LR, SVM, XGB, RF, GNB) to predict the occurrence of landslides based on the data of Inje, Gangwon-do, which was recently produced by the National Institute of Forest. To predict the occurrence of landslides, it is necessary to process converting landslide events and factors data into a suitable form for machine learning techniques through ArcGIS and Python. In addition, there is a large difference in the number of data between areas where landslides occurred or not. Therefore, the prediction was performed after correcting the unbalanced data using Tomek Links and Near Miss techniques. Moreover, to control unbalanced data, a model that reflects soil properties will use to remove absolute safe areas.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권2호
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• pp.1-22
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• 2023

본 연구에서는 RDA의 LRM 수용방식을 분석하여 도서관 관련 다양한 표준 및 시스템에서 LRM 적용시 고려사항을 제안하고자 한다. 이를 위해 LRM과 RDA 2020을 개체, 관계, 속성, 인코딩스킴 측면에서 분석하였다. 우선, 개체, 관계, 속성의 매핑을 위해 RDA의 개체별로 속성과 관계를 모두 추출하여, 각 속성과 관계별로 해당하는 LRM 요소를 찾아 매핑하였고, 추가적으로 인코딩스킴도 함께 비교하였다. 결과적으로 LRM을 적용하려는 표준 및 시스템에서 고려할 사항은 첫째, LRM의 계층구조를 고려한 개체 개발, 둘째, 새로운 관계나 지름길 관계 개발, 셋째, 계층구조를 고려하여 개체에 맞는 속성의 세분화, 넷째, 다양한 인코딩스킴의 개발이다. 본 연구는 LRM을 수용하려는 표준이나 시스템에서 자체적인 LRM 적용방안을 모색하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.208-208
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• 2022

Recently, the frequency of abnormal weather due to complex factors such as global warming is increasing frequently. From the past rainfall patterns, it is evident that climate change is causing irregular rainfall patterns. This phenomenon causes difficulty in predicting rainfall and makes it difficult to prevent and cope with natural disasters, casuing human and property damages. Therefore, accurate rainfall estimation and rainfall occurrence time prediction could be one of the ways to prevent and mitigate damage caused by flood and drought disasters. However, rainfall prediction has a lot of uncertainty, so it is necessary to understand and reduce this uncertainty. In addition, when accurate rainfall prediction is applied to the rainfall-runoff model, the accuracy of the runoff prediction can be improved. In this regard, this study aims to increase the reliability of rainfall prediction by analyzing the uncertainty of the Korean rainfall ensemble prediction data and the outflow analysis model using the Limited Area ENsemble (LENS) and the Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) models. First, the possibility of improving rainfall prediction ability is reviewed using the QM (Quantile Mapping) technique among the bias correction techniques. Then, the GRM parameter calibration was performed twice, and the likelihood-parameter applicability evaluation and uncertainty analysis were performed using R², NSE, PBIAS, and Log-normal. The rainfall prediction data were applied to the rainfall-runoff model and evaluated before and after calibration. It is expected that more reliable flood prediction will be possible by reducing uncertainty in rainfall ensemble data when applying to the runoff model in selecting behavioral models for user uncertainty analysis. Also, it can be used as a basis of flood prediction research by integrating other parameters such as geological characteristics and rainfall events.

• 지질공학
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• 제34권1호
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• pp.51-65
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• 2024

산사태는 전 세계적으로 매년 큰 재산 피해를 야기하는 자연 재해로 알려져 있다. 국내에서도 기후 변화의 영향으로 산사태 피해가 증가하는 경향을 보이고 있으며, 이로 인한 피해를 줄이기 위해서는 산사태를 증가시키는 인자들을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구는 충청북도 충주시에서 발생한 산사태 피해에 영향을 미치는 변수들의 중요도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 모델을 활용하여 14개의 인자들 사이의 중요도를 분석하였다. 연구 결과, 모델의 성능은 AUC가 0.87로 높은 정확도를 보이며, 변수 중요도는 경사 방향, 경사, 계곡까지의 직선 거리, 고도 순으로 정해졌으며, 이는 경사방향과 경사 등의 지형인자가 암종과 유효토심과 같은 지질과 토양인자보다 산사태 피해에 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사한다. 이 연구 결과는 산사태 피해 예측지도의 제작 및 산사태 피해 감소에 초점을 맞춘 연구에 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국결정성장학회지
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• 제26권3호
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• pp.115-120
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• 2016

저온용 SCR 촉매인 $MnO_x$의 촉매 활성을 높이기 위해 $TiO_2$ 지지체와 함께 조촉매로서 $CeO_2$을 사용하였고, 제조된 나노 사이즈의 촉매 특성과 함께 질소산화물 제거 효율에 대해 고찰하였다. $MnO_x-CeO_2/TiO_2$ 촉매 내에서 $CeO_2$ 거동을 확인하기 위해 단일 조성의 $CeO_2$와의 차이점을 미세구조적으로 비교 분석하였다. $MnO_x-CeO_2/TiO_2$ 촉매가 졸겔법을 통해 제조되었으며 낮은 열적 특성으로 인해 평균 $285{\mu}m$ 정도의 큰 입도를 가진 단일 $CeO_2$와는 달리 Ti 지지체와 함께 합성된 촉매의 경우 130 nm 정도로 줄어들었음을 확인하였다. 투과 전자 현경을 이용한 EDS mapping를 통해 Ce-Ti의 강한 interaction이 nano-sized powder 제조의 원인인 것으로 확인하였다. 조촉매 첨가로 인해 $MnO_x/TiO_2$ 촉매에 비해 저온영역에서 20 % 이상의 효율 향상이 있었으며 이는 3성분계 촉매 내에서 $CeO_2$가 나노 사이즈로 잘 분산됨에 따라 촉매 반응에 필요한 산소이온의 교환이 활발히 일어날 수 있었기 때문이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.