• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.62-62
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• 2019

본 연구에서는 기상청에서 제공하는 인공위성 관측자료와 레이더 자료를 합성하여 예측된 선행시간 2시간의 강수량 예측자료를 이용하여 도시유역의 침수 발생 여부를 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 대상유역은 부산광역시에 위치하고 있는 유역면적 $54km^2$의 온천천유역으로, $10m{\times}10m$의 해상도로 지표면의 침수예측을 수행한다. 침수예측에 이용되는 모델은 지표면과 하수관망 사이의 상호작용을 효과적으로 고려할 수 있도록 지표면 2차원, 하수관망 1차원 모델을 연계하였으며, 침수예측에 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 OpenMP기반의 병렬해석 기법을 적용하였다. 또한 초기조건에 의한 오차를 줄이기 위하여 하천수위 관측소에 관측된 수위자료를 예측모델의 초기조건으로 입력할 수 있도록 시스템을 구성하였으며 유역 하류단에서 경계조건으로 활용되는 예측수위자료는 시계열자료의 예측에 뛰어난 성능을 보여주는 것으로 알려진 LongShort-term Memory(LSTM) 기법을 적용하여 이용하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 도시침수 예측 시스템은 집중호우 발생시 침수 발생 위치를 사전에 빠르게 예측하여 도시유역의 인적 물적 자원의 피해를 저감하는데 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.155-156
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• 2000

대기오염물질 중 오존은 대기성분 간의 화학반응에 의하여 광화학스모그를 형성하는 주요한 가스로서 지금까지 오존의 생성과 대기오염물질 및 기상과의 상관성을 이용한 오존 예측 연구가 다양하게 이루어져 왔다. 국내에서는 회귀모형을 이용한 오존농도 예측(허정숙등, 1993), 신경회로망을 이용한 오존농도 예측(김용국 등, 1994), Wavelet Transform을 이용한 단기오존농도 예측(김신도, 1998)등이 있고, 국외에서는 단기 오존예측(Feister ＆ Balzer; 1991), 선형모델을 이용한 오존예측(Cox, Chu, 1992), 비선형모델을 이용한 오존예측(Peter et, 1995)등이 있다. (중략)

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.93-95
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• 2014

본 논문은 계층적 클러스터 구조에서, 상황인식 이동성 예측모델을 통해 예측된 이동성으로 효율적인 포워딩 경로를 산출하는 기법을 제안한다. 이동성으로 인하여 노드 간 연결이 쉽게 변화하는 환경에서 통신의 불안정성을 극복하기 위해, 제안하는 알고리즘은 상황인식 이동성 예측모델을 통해 얻은 클러스터의 예측된 속성정보를 활용한다. 예측정보를 통해 클러스터간의 연결성을 매트릭스의 형태로 정리하며, 마스킹 기법을 응용한 포워딩 경로 산출 기법을 통해 효율적인 경로를 도출한다. 모의실험 결과, 제안하는 알고리즘으로 클러스터의 이동성을 고려하여 노드 간의 연결이 오래 지속될 수 있는 포워딩 경로를 선택 후에 전송함으로써 지연시간이 줄어드는 결과가 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.111-114
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• 2008

최근 기후변화 등의 영향으로 전 세계 많은 지역에서 집중호우로 인한 홍수 피해가 증가하고 있으며, 국내에서도 홍수 피해액이 지속적으로 증가하는 추세이다. 이러한 집중호우로 인한 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 보다 정확한 강수 예측이 선행되어야 하며, 국내에서는 레이더와 인공위성 자료를 이용한 강수 예측기법에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 강수 예측기법은 공간적으로 균일한 자료를 획득할 수 있는 장점이 있으나, 아직까지 정확도측면에서 활용성에 한계가 있어서 지상 관측소 자료를 이용하여 보정과정을 거친 후 예측에 활용하고 있다. 본 연구에서는 조밀한 지상 관측망을 보유한 서울지역의 실시간 관측 자료를 이용하여 단시간 강수예측을 수행할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법은 지상관측자료와 이류 모델을 이용하여 강수를 예측하는 기법이다. 이를 위해 본 연구에서는 47개 지점의 서울시 홍수정보시스템의 자료를 이용하여 단시간 강수량 예측의 방법론과 적용 방법을 제시하고자 하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권2호
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• pp.67-72
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• 2022

최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.

• 기계저널
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• 제31권8호
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• pp.735-744
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• 1991

확산모델과 파모델의 결과에 있어 큰 차이가 일어나는 경우를 요약하면 다음과 같다. 1) 과도기 간이 짧다. 2) 작동온도가 아주 낮다. 3) 온도구배가 상당히 크다. 이때3)의 경우는 서로 다른 물질들이 접촉된 경우 또는 높은 열유속이 있는 경우 또는 얇은 표면층 등을 갖는 문제들의 공 통적인 특징이다. Non-Fourier 열전도 문제를 이용해 온도 분포를 예측해야 하는 실제적인 몇 가지 예를 살펴 보면 레이저 기술 또는 절대온도 영(zero)에 접근하는 온도에서의 액체 헬륨을 다루는 저온공학연구 또는 1/$10^{6}$Inch 정도의 표면조도가 관심사인 정밀공학 등을 들 수 있다. 또한 상당히 높은 강도의 열원이 작용될 때 고체에서의 크랙이나 보이드(void) 같은 국소 결함은 확산거동이 나타나기에 요구되는 시간보다 짧은 시간 구간에서 발생되어질 수 있으며, 크랙발생의 방향과 같은 것들은 hyperbolic 모델에의해 예측되어져야만 한다. 특히 움직이는 열원 또는 propagating crack tip을 갖는 경우에 그들 주위에서의 온도장을 규정짓는 가장 중요한 변 수는 열마하수 M이며, 아음속에서 초음속 영역으로 천이될 때 물리적 양들의 변화에 있어서 일어나는 현상들은 열충격의 형성에 기인하는데 이러한 현상들은 확산 모델로서는 예측될 수 없는 특징들이다. 이상에서 살펴볼 때 non-Fourier 모델에 대해 관심을 기울일 필요가 있다고 사료된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.307-312
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• 2022

상호참조해결은 주어진 문서에서 멘션을 추출하고 동일한 개체의 멘션들을 군집화하는 작업이다. 기존 상호참조해결 연구의 멘션탐지 단계에서 진행한 가지치기는 모델이 계산한 점수를 바탕으로 순위화하여 정해진 비율의 멘션만을 상호참조해결에 사용하기 때문에 잘못 예측된 멘션을 입력하거나 정답 멘션을 제거할 가능성이 높다. 또한 멘션 탐지와 상호참조해결을 종단간 모델로 진행하여 학습 시간이 오래 걸리고 모델 복잡도가 높은 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상호참조해결을 2단계 파이프라인 모델로 진행한다. 첫번째 멘션 탐지 단계에서 후보 단어 범위의 점수를 계산하여 멘션을 예측한다. 두번째 상호참조해결 단계에서는 멘션 탐지 단계에서 예측된 멘션을 그대로 이용해서 서로 상호참조 관계인 멘션 쌍을 예측한다. 실험 결과, 2단계 학습 방법을 통해 학습 시간을 단축하고 모델 복잡도를 축소하면서 종단간 모델과 유사한 성능을 유지하였다. 상호참조해결은 Light에서 68.27%, AMI에서 48.87%, Persuasion에서 69.06%, Switchboard에서 60.99%의 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.143-144
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• 2020

VVC (Versatile Video Coding)는 HEVC이후 차세대 표준 비디오 코딩으로 JVET(Joint Video Exploration)에 의해 2018년 표준화를 시작하였다. VVC에는 복원픽쳐의 변환-양자화에러에 의해 발생한 블로어, 블로킹, 링잉 아티팩트를 감소시키기 위하여 deblocking filter (DF), sample adaptive offset (SAO), adaptive loop filter(ALF)와 같은 모듈을 사용한다. 한편 CNN (Convolutional Neural Network)은 최근 이미지와 비디오 복원에 높은 성능을 보이고 있다. VVC에서 픽쳐는 CTU (Coding Tree Unit)으로 분할되고 각 CTU는 다시 CU (Coding Unit)으로 분할된다. 그리고 인코딩을 위한 중요한 정보들이 Picture, CTU, CU단위로 디코더에 전송된다. 이 논문에서는 화면 간 예측으로 인코딩 된 픽처에서 블록과 픽처정보를 이용한 딥러닝 기반의 인루프 필터 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 화면 간 예측에서 QP, 4×4 블록단위의 모션벡터, 참조블록과의 시간적거리, CU의 깊이를 모델에 추가적인 정보로 이용한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.204-206
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• 2021

실시간 시추매개변수 예측은 시추효율의 극대화 관점에서 상당히 중요한 연구이다. 시추 극대화 방법 중 시추속도를 향상시키는 방법이 일반적인데 이는 굴진율, 시추스트링 회전속도, 비트 하중, 시추이수 유량과 연관관계를 지니고 있다. 본 연구는 실시간 시추매개변수 중 하나인 굴진율을 순환신경망기반 딥러닝 모델을 이용하여 예측하는 방법을 제안하였으며 기존의 물리적 기반의 굴진율 모델과 딥러닝 모델을 이용한 예측 모델을 비교해 보고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제17권4호
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• pp.375-382
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• 2011

기초자료의 획득 체계 및 가공 체계의 부재와 복잡한 사용자 입력 체계로 인해서 유출유 확산 예측 모델의 활용에 제약이 따른다. 이러한 상황에서 유류오염사고에 신속하게 대응하기 위한 과학적 방제 전략 수립은 어렵다. 본 연구에서는 현재 실정을 고려하여 유출유 확산 예측 모델 구동을 위한 최선의 상시 활용 체계를 수립하였다. 모든 기초자료를 직접 구축하고 관리하는 것이 불가능하기 때문에 외부 기관의 실시간 동적 자료를 연계하고 최소한의 데이터베이스만을 직접 구축하여 실시간 유출유 확산 예측의 상시 활용이 가능함을 확인하였다. 또한 사용자와 모델간 인터페이스부분에서 발생하는 오류를 최소화하는 사용자 입력 인터페이스와 모델 연산 결과를 시공간 측면에서 다차원적으로 분석할 수 있는 결과 표출 인터페이스를 제안하였다. 본 연구 결과로 구축된 유출유 확산 예측 모델의 상시 운용 체계는 외부 자료에 의존하기 때문에 모델 결과의 불확실성이 존재하지만, 유류오염사고 발생시 신속하게 모델을 구동하여 유출유 확산 예측을 수행할 수 있다는 측면에서 실제 방제 현장에서 의미있게 활용될 수 있다.