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Liu S.,Xie L.,Xu L.,Ding F.,Alsaedi A.,Hayat T.
2020 / Journal of the Franklin Institute
정은선, 박수현, 김현수, 정득, 이종석
2021 / 한국산학기술학회논문지
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This study proposes a method for predicting downstream water levels during heavy rainfall using water level observation data from the Seom River experimental watershed. The results of applying multiple regression and artificial neural network models showed that the artificial neural network model had higher prediction accuracy. This is expected to be utilized in establishing a river flood forecasting system in the future.
Hydrological data driven modelling : a case study approach
Computer-assisted floodplain hydrology and hydraulics
Stochastic and statistical methods in hydrology and environmental engineering.
Hydrological modelling and the water cycle : coupling the atmospheric and hydrological models
Extreme hydrological events : new concepts for security
Numerical modelling of ice floods in the Ning-Meng reach of the Yellow River basin
River restoration : managing the uncertainty in restoring physical habitat
Flood warning, forecasting and emergency response
Deep learning for hydrometerology and environmental science
강우예보의 시공간 특성을 고려한 홍수예보모형의 개발 : 수치지형자료를 이용한 소유역 홍수 유출 예측 : 연구보고서 =
Coastlines, structures, and breakwaters 2005 : proceedings of the international conference on Coastlines, structures and breakwaters, 2005, organized on behalf of the Maritime Board of the Institution of Civil Engineers and held in London, UK, on 20-22 April 2005
Flood modeling, prediction, and mitigation
Entropy theory in hydrologic science and engineering
강수량 예보 : 컴퓨터 예측 자료 해석과 보정 가이드
Hydrologic modeling for flow forecasting and climate studies in large drainage basins
Framework for dynamic modelling of urban floods at different topographical resolutions
Trends and Advances in Information Systems and Technologies : Volume 3
Rainfall-runoff modelling : the primer
한국방재학회논문집
전환돈; 이지호한국방재학회논문집
이정하, 황석환Crisisonomy
유완식, 김연수, 정지영, 노준우, 김성훈한국방재학회논문집
전환돈, 이지호Mathematical Biosciences and Engineering
Velasco L.C.,Bongat J.F.,Castillon C.,Laurente J.,Tabanao E.Environmental Monitoring and Assessment
Yang, T.-M.; Hsu, N.-S.; Fan, S.-K.; Fan, C.Results in Engineering
Jannatul Ferdous Ruma; Mohammed Sarfaraz Gani Adnan; Ashraf Dewan; Rashedur M. Rahman정보처리학회 논문지
유덕현, 노희선, 임수연, 백성복, 홍용근Journal of Hydrology
Palchevsky E.,Antonov V.,Enikeev R.,Breikin T.Hydrological Sciences Journal
Ouissem Kharroubi; Olivier Blanpain; Eric Masson; Sami Lallahem한국수자원학회 논문집
허재영, 배덕효Journal of Hydrology
Kurian C.,Sudheer K.P.,Vema V.K.,Sahoo D.Water Resources Management
Wang J.H.,Lin G.F.,Chang M.J.,Huang I.H.,Chen Y.R.한국방재학회논문집
김미은, 김재문, 예성제, 박재범, 윤미연, 신현석한국방재안전학회논문집
유형주; 이승오; 최서혜; 박문형Water (Switzerland)
Chiacchiera A.,Sai F.,Salvetti A.,Guariso G.한국방재학회논문집
류용민, 이의훈Water Resources
Chavoshi, S.; Sulaiman, Wan Nor A.; Saghafian, B.; Sulaiman, Md Nasir Bin; Manaf, L. Abd한국방재학회논문집
김미은; 장영수; 강봉권; 신현석지질공학
윤희성; 김용철; 하규철; 김규범전선 / 대학원
이 과목에서는 최적화 이론과 시스템 신뢰성 이론을 학습하고, 수자원시스템 설계 및 운영 그리고 수자원 관리 방안과 관련한 다양한 상황들에 적용한다. 또한, 21세기 범지구적 도전 과제인 기후 위기와 도시화 가속 현상이 새로운 시스템 건설 및 현존하는 시스템 운영 그리고 수자원 위기에 미치는 영향 등 인간 생활 유지와 관련한 실제 문제들을 심도 있게 논의한다. 해당 문제들에 대해 실현할 수 있는 해법을 모색하기 위해 다양한 시나리오 기반의 모델링 연구를 수행한다.전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 학사
지구상에 존재하는 물의 순환과정을 자연과학의 한 분야로 살펴보고, 물과 관련된 다양한 문제를 해결하기 위한 공학적 해석기법을 소개한다. 물의 순환과정 중 강수, 증발산, 침투, 지하수, 유출 등의 세부과정에 대하여 그 형성이론, 측정방법, 해석기법 등을 다룬다. 또한 홍수량 빈도분석 등 통계기법을 사용한 수문자료의 분석과 수문설계에 대해서도 알아본다.전선 / 학사
일기와 관련한 지구상 각 지역의 특징적인 기상 현상을 설명한다. 특히 동아시아지역의 몬순, 중위도 고·저기압계, 태풍, 강수를 다룬다. 컴퓨터를 이용한 기본 일기도의 작성과 분석을 실험하며 기본 일기도를 이용하여 보조 일기도의 작성한다. 강의에서 다룬 일기계의 실제 예보법을 습득하고 일기예보 브리핑을 수행한다.전선 / 대학원
환경 및 인체 위험을 최소화할수 있는 국토환경 조성을 위한 개념과 기술, 설계 및 시공 기법을 포괄하는 녹색복원 기법에 대한 내용을 소개한다. 세부내용은 자연상태로부터 현저히 저하되거나 회복탄력성을 상실한 지역 또는 대상에 적용가능한 생태복원 기법과 개발로 인해 유발되는 환경 유해요인을 감소시키거나 상쇄시키기 위한 친환경적인 기술 또는 공법을 다루는 저영향개발 기법으로 나누어 진다. 이 강의는 녹색복원의 기본개념에대한 강의, 각분야별 전문가의 특강과 현장견학 및 실습으로 이루어 진다. 이 강의를 통해 녹색복원 분야의기초지식 및 응용능력을 갖춘 전문인력 양성을 목표로 한다.전선 / 대학원
환경 및 인체 위험을 최소화할수 있는 국토환경 조성을 위한 개념과 기술, 설계 및 시공 기법을 포괄하는 녹색복원 기법에 대한 내용을 소개한다. 세부내용은 자연상태로부터 현저히 저하되거나 회복탄력성을 상실한 지역 또는 대상에 적용가능한 생태복원 기법과 개발로 인해 유발되는 환경 유해요인을 감소시키거나 상쇄시키기 위한 친환경적인 기술 또는 공법을 다루는 저영향개발 기법으로 나누어 진다. 지능형 환경감시 모니터링 및 예측관리를 위한 환경 빅데이터 분석 또한 이론 및 실습교육을 통해 제공된다. 이 강의는 녹색복원의 기본개념에 대한 강의, 각분야별 전문가의 특강과 현장견학 및 실습으로 이루어 진다. 이 강의를 통해 녹색복원 분야의기초지식 및 응용능력을 갖춘 전문인력 양성을 목표로 한다.전선 / 대학원
강우와 증발, 그리고 유출로 대표되는 물의 순환은 불확실성한 자연의 전형적인 사례이며, 이 때문에 수백년전부터 다양한 통계와 확률이론이 수문학에 사용되어왔다. 본 강좌에서는 통계학과 확률론의 기초와 응용을 수문자료를 가지고 소개한다. 특히 수문학에서 널리 사용되고 있는 L-모멘트, 극치분포, 지역홍수빈도해석, 시계열 예측 및 모의 등을 심도있게 다룬다.전선 / 학사
기후변화로 인한 재난(홍수, 폭염 등)을 그린인프라를 활용하여 저감하는 기초이론 및 설계기법을 학습한다. 도시홍소와 관련된 수문학적 개념을 이해하고, SWMM(Storm Water Management Model)을 이용한 근거기반의 그린인프라계획 및 설계법을 학습한다. 또한 도시열섬의 개념과 대응 방안을 학습하고, 전산유체역학을 활용한 그린인프라와 그레이인프라의 상호작용 분석 및 도시에 최적화된 인프라설계를 실습한다.전선 / 대학원
컴퓨터 기술이 발달하면서 대규모의 수치연산을 빠르게 처리하는 것이 가능하게 되었고, 이로 인해 지질시간(geologic time) 규모에서 다양한 지형형성작용들의 복합적인 영향으로 발달한 지형의 발달과정을 모의하는 것이 가능하게 되었습니다. 수치(數値)지형발달모형(numerical landscape evolution model)은 전통적인 지형학 연구자 뿐만이 아니라 일반인들에게도 지형학적 상상의 기회를 주었고, 미래 환경변화에 따른 지표환경변화 예측을 가능하게 하였으며, 지형 및 환경 교육의 도구로써 활용될 수 있음을 보여주었습니다. 본 강의는 활용도가 점차 높아지는 수치지형발달모형을 학생이 이해하고 이를 연구와 교육에 활용하도록 만드는 것이 목표입니다. 강의내용은 1) 지형발달 이론과 수치지형발달모형을 구성하는 주요 지형학적 법칙에 대한 강의와 2) 다양한 지형발달 요인이 지형변화에 미치는 영향을 확인할 수 있는 실습으로 구성됩니다. 한편 수치지형발달모형의 모의결과는 하천종단과 산사면횡단 형태 그리고 지형의 기복량 등으로 최종적으로 표현되기 때문에, 강의에서는 3) 수치고도모형(Digital Elevation Model, 이하 DEM)에서 하천종단을 추출하고 지형 기복 등을 분석할 수 있는 실습도 함께 진행하여 수치지형발달모형의 모의결과와 실제 지형을 비교해볼 수 있도록 합니다. 이러한 실습 구성으로 인해 수강생은 지형분석 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 수치지형발달모형의 학문적 그리고 교수학적 중요성을 느끼게 될 것입니다. 강의를 통해 수강생들은 주요 지형형성작용 법칙에 대한 이해와 이를 수식화하는 능력(예., 미분방정식, MATLAB 활용 수치해법), 수치 지형발달 모형 활용 능력을 배양하고, 지리교육 전공자는 수치지형발달모형을 활용한 지형교육의 가능성을 탐색할 것으로 기대합니다.전선 / 대학원
중위도 지방 저기압의 형성, 발달 및 소멸 과정을 강의한다. 전선 형성의 원리와 상층 제트 스트림과의 관계를 설명한다.저기압과 강수 형성 기구의 역학을 알아본다.전선 / 대학원
본 교과목은 막대한 시공간적 데이터를 바탕으로 예측기법을 발전시킬 수 있는 머신 러닝 기법을 중심으로, 이에 대한 이론적 기반과 사례 연구를 계량지리학적 관점에서 이해하는 것을 목표로 한다. 통계학적 머신 러닝, 최적화, 사회 및 정보 네트워크 분석, 베이지안 모델링 등 관련된 다양한 분야에 대한 지리학 분야의 방법론과 적용 방안에 대해서 학습한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전필 / 학사
농촌과 농경지에서의 수문순환과 물질순환의 기초이론을 이해하고, 유출과 함께 발생하는 토립자와 비점오염물질의 운송과정을 학습한다. 농지에서의 토양유실량의 추정기술을 배우고, 토양과 수분의 보전을 위한 영농법과 테라스계획과 시공 및 관리방법, 농지배수조절방법 등에 대한 공학적 원리와 이론을 학습한다. 농지로부터 비료 및 농약 등 농업화학물질 부하량과 배출량의 추정법을 학습한다. 비점오염의 관리를 위한 영농법, 공학적 방법, 그리고 최적관리기법의 특징과 효과, 계획방법 등을 학습한다. 또한, 농업기반조성사업에서 다루어지고 있는 논, 밭의 공학적 기술에 대하여 살펴본다. 본 강좌에서는 강의--토론과 과제 중심의 실습이 이루어지며, 실습과제의 해결을 통해 공학적인 비점오염 관리방법에 대하여 학습한다.전선 / 학사
수문학은 물의 과학과 공학수문학의 입문과정으로 수문순환의 각 과정에 대한 측정방법과 자료의 분석기법을 다룬다. 주요내용은 기상과 수문, 강수, 증발과 증산, 침투, 지하수와 하천유량 등이다. 유출해석방법으로 수학적인 강우-유출관계의 해석 이론과 단위유량도와 합성단위도 등을 다루며, 확률론적인 수문해석기법에서는 확률이론에 기초한 연홍수량과 강수량 등 수문자료의 빈도해석을 다룬다. 실습에서는 각 강좌별로 수문자료의 측정과 분석과 관련한 프로젝트 중심의 진행으로, 응용기법을 학습한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 학사
본 강의에서는 통계적 추론에 기반한 기계학습의 기초에 대하여 학습하고 조선해양공학의 응용문제에 대한 프로젝트를 수행한다. 기계학습에 관련된 확률, 선형대수, 최적화의 기초에 대하여 학습한다. 확률에 기반한 최우추정법에 대하여 학습한다. 비지도 학습 분류 방법 및 선형 회귀법에 대하여 학습한다. Hidden Markov 모델과 Bayesian Inference의 개념, 이론 및 알고리즘에 대한 개요를 학습한다. Neural Network에 기반한 학습모델로 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network, 음성과 같은 time series 데이터의 학습을 위한 Recurrent Neural Network의 개요에 대하여 학습한다. 그리고 보상에 따라 학습하는 Reinforcement Learning에 대하여 익힌다. 마지막으로 조선해양공학 응용의 기계학습 프로젝트를 수행하도록 한다.전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 여러 가지 물리모수화(대기경계층, 적운, 구름거시물리, 구름미세물리, 에어로졸 등)에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여 여러 가지 물리모수화 방법들이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.