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안현준 ( Hyunjun Ahn ),이택균 ( Taekkyeun Lee ),손태식 ( Taeshik Shon ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
최근 모바일 단말기에 발전으로 기업의 업무 서비스가 모바일 환경으로 변화 하였다. 이에 기업의 그룹웨어 서비스는 모바일 환경으로 확장 되어 기업의 모바일 오피스 도입이 늘어나고 있다. 현재 대부분의 그룹웨어 서비스는 ID/Password에 따른 인증 시스템을 이용하고 있다. 모바일 환경에서의 접근은 매우 다양 하다. 하지만 기존의 인증 서비스는 사용자의 다양한 모발일 환경의 접근 상황 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자 정보만을 통하여 접근 권한이 설정 되어 그룹웨어를 이용 할 때에는 보안 위협이 존재한다. 이에 본 논문에서는 기존 인증 시스템에 취약성을 알아보고 대안 방법으로 사용자의 상황 정보를 통한 인증과 권한 생성을 통한 모바일 환경에서의 그룹웨어 보안성 강화에 개선책을 제안한다.
안현준 ( Ahn¸ Hyunjun ),황정윤 ( Hwang¸ Jeongyoon ),정창삼 ( Jeong¸ Changsam ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.2
기후변화로 인한 이상기후현상으로 국지적으로 극치강우사상이 빈번하게 발생하고 있다. 우리나라에서 발생하고 있는 자연재해 중 90% 이상은 풍수해 관련으로 최근 극치강우사상을 반영한 지역별 최신 강우빈도해석이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 2022년까지 최신 강우사상이 반영된 시 단위 자료를 활용하여 홍수량 산정 표준지침에 따라 국내 극치강우사상에 적절한 확률분포모형을 산정하고 재현기간 별 확률강우량을 추정하고자 한다. 또한 2017년까지 자료를 활용하여 기산정된 확률강우량과의 비교를 통해 국내 극치강우사상의 변화를 검토하고자 한다. 본 연구는 수공구조물의 설계 및 안전관리의 기준으로 활용되는 확률강우량을 산정하고 향후 수해방지 및 안전관리의 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Self-organizing map을 이용한 강우 지역빈도해석의 지역구분 및 적용성 검토
안현준,신주영,정창삼,허준행,Ahn, Hyunjun,Shin, Ju-Young,Jeong, Changsam,Heo, Jun-Haeng 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.5
지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우 자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 $7{\times}6$ 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다. The regional frequency analysis is the method which uses not only sample of target station but also sample of neighborhood stations in which are classified as hydrological homogeneous regions. Consequently, identification of homogeneous regions is a very important process in regional frequency analysis. In this study, homogeneous regions for regional frequency analysis of precipitation were identified by the self-organizing map (SOM) which is one of the artificial neural network. Geographical information and hourly rainfall data set were used in order to perform the SOM. Quantization error and topographic error were computed for identifying the optimal SOM map. As a result, the SOM model organized by $7{\times}6$ array with 42 nodes was selected and the selected stations were classified into 6 clusters for rainfall regional frequency analysis. According to results of the heterogeneity measure, all 6 clusters were identified as homogeneous regions and showed more homogeneous regions compared with the result of previous study.
L-모멘트 법 기반의 GEV 모형을 위한 확률도시 상관계수 검정 통계량 유도 및 회귀식 산정
안현준,정창삼,허준행,Ahn, Hyunjun,Jeong, Changsam,Heo, Jun-Haeng 한국방재안전학회 2020 한국방재안전학회 논문집 Vol.13 No.1
수문 통계 분야에서 관측된 자료를 대표할 수 있는 확률분포 모형을 추정하는 일은 매우 중요한 문제이다. 이를 위해 표본 자료로부터 추정되는 확률분포 모형과 가정된 이론적 확률분포 모형의 일치 정도를 통해 적합도 검정을 수행한다. 확률 도시 상관계수 검정(PPCC)은 적합도 검정 방법 중 하나로 적용 방법이 간편하면서도 높은 기각력을 가지고 있다. 본 연구에서는 L-모멘트 법 기반의 generalized extreme value(GEV) 분포 모형을 위한 PPCC의 검정 통계량을 유도하고 이를 다변량 비선형 형태의 회귀식으로 제시하였다. 새롭게 제시된 방법의 기각력을 검토하고자 기존의 적합도 검정 방법들과 모의실험을 수행하였으며 그 결과 본 연구에서 제시된 PPCC-A 검정 방법이 기존의 PPCC 검정을 비롯한 다른 적합도 검정 방법보다 우수한 기각력을 보이는 것으로 나타났다. 이를 통해 표본 자료를 좀 더 정확하게 대표할 수 있는 확률분포 모형을 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. One of the important problem in statistical hydrology is to estimate the appropriated probability distribution for a given sample data. For the problem, a goodness-of-fit test is conducted based on the similarity between estimated probability distribution and assumed theoretical probability distribution. Probability plot correlation coefficient test (PPCC) is one of the goodness-of-fit test method. PPCC has high rejection power and its application is simple. In this study, test statistics of PPCC were derived for generalized extreme value distribution (GEV) models based on L-moments and these statistics were suggested by the multiple and nonlinear regression equations for its usability. To review the rejection power of the newly proposed method in this study, Monte Carlo simulation was performed with other goodness-of-fit tests including the existing PPCC test. The results showed that PPCC-A test which is proposed in this study demonstrated better rejection power than other methods, including the existing PPCC test. It is expected that the new method will be helpful to estimate the appropriate probability distribution model.