• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.101-101
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• 2019

전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.37 no.4
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• pp.13-31
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• 2021

Since the signing of the Korea-Europe Free Trade Agreement, the volume of trade transactions between South Korea and Europe has increased. The traditional single-mode transport system has been transformed into an intermodal transport system using two or more modes of transport. In addition, the conventional sea and air transport routes have been restricted, leading to a decline in Korean exports to Europe, and the rail transport mode is becoming mainstream in the market due to the influence of COVID-19. This paper focuses on the China-Railway Express to explore a new intermodal transport route from Korea to Europe. First, the fuzzy analytic hierarchy process (AHP) is used to evaluate the factor weights when selecting intermodal transport routes from Korea to Europe. Then, the TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) method is used to rank three alternatives. The results show that among the four factors (total cost, total time, transportation capability, and service reliability), the total cost is the most significant factor, followed by the total time, service reliability, and transportation capability. Furthermore, the alternative route 1 (Incheon-Dalian-Manchuria-Hamburg) is preferred.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.46 no.4
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• pp.199-208
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• 2023

Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation(max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.264-264
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• 2015

최근 기후변화는 우리 삶에 다양한 영향을 미치고 있으며, 이에 따른 수문순환 변화 역시 자명하게 받아들이고 있다. 이에 따라 수자원 취약성 평가 및 대책에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있는 실정이다. 하지만 국내의 경우 전체 유역에 대한 수자원 취약성 평가 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 총 12 수계인 한강, 안성천, 금강, 삽교천, 영산강, 섬진강, 탐진강, 만경강, 동진강, 낙동강, 태화강, 형산강 유역에 대한 수자원 취약성 평가를 실시하였다. 평가 방법으로는 장기간에 걸친 다양한 토양의 특징, 토지이용, 관리상태의 변화에 따른 크고 복잡한 유역의 유출량을 추정하기 위해 개발된 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 수문 모형을 구축하였고, 유출 관련 매개변수 최적화 작업은 SWAT-CUP 모형을 이용하였다. 최적화된 매개변수의 적용을 통해 각 유역별 유출량을 산정하였다. 그 결과 2009년과 2011년은 한강, 낙동강, 금강, 영산강순 이였으며, 2010년은 낙동강, 한강, 금강, 영산강순 이였다. 면적별 유출량인 비유량(specific discharge)을 산정한 결과, 2009년에는 영산강, 낙동강, 금강, 한강순 이며, 2010년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이였으며, 2011년에는 금강, 한강, 영산강, 낙동강 순을 보였다. 또한, 인구당 유출량 산정 결과 2009년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이며, 2010년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이며, 2011년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이었다. 이를 바탕으로 국내 총 12 수계에 대한 수자원 취약성을 산정해보았다. 대응변수는 이수의 수요 및 공급적인 측면에서 구분하였으며, 사회/경제, 물 이용, 환경, SWAT으로 구성하였습니다. 수자원 취약성 평가를 위해 다기준의사결정기법(MCDM, Multi-Criteria Decision Making) 중 하나인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)기법을 사용하였다. 산정 결과 삽교천, 동진강, 형산강, 안성천, 섬진강, 만경강, 낙동강, 영산강, 태화강, 금강, 한강, 탐진강 순 이였다. 본 연구 결과는 향후 다중 공간에 구축한 고해상도 모형을 통해 국내 수문상황 진단 및 고해상도 미래 수문 시나리오 생산을 통한 수자원 관리에도 활용될 전망이며, 기후변화 취약성 평가를 위한 지표 개발에 이용될 예정이다.