• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.366-371
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• 2007

무선 센서 네트워크는 경제적, 환경적 목적으로 다양한 방면에서 활용되고 있다 이 때, 배치된 각 센서의 위치를 파악하는 것은 센서 네트워크에서 가장 기본적이며 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 기존 논문에서 제안된 센서 위치 측정 방법은 특별한 장비를 장착하거나 특정한 환경의 지역에 한정시킨 방범으로 제한하고 있는 경우가 대부분이다. 하지만 어떠한 관심 지역의 환경은 언제라도 바뀔 수 있다. 또한, 센서가 위치할 환경의 기온, 풍속 등을 미리 안다는 것은 비현실적인 가정이다. 더구나 각각의 센서에 특별한 장비를 장착한다는 것은 비용 절감을 이유로 센서 네트워크를 운영하는 경우 오히려 그것을 이용하지 않는 경우보다 비용이 더 들 수도 있다. 이에 본 논문에서는 센서 노드의 기본적인 통신 기능은 이용하여, 환경에 순응적으로 센서의 위치를 측정할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 센서 노드에서 기본적으로 제공하는 통신 기능은 RF 전파를 보낼 때 전송 레벨을 달리하여 보낼 수 있다. 이러한 기본적인 기능을 이용하여 위치를 측정하게 되면 전체적인 센서 네트워크의 비용이 절감될 뿐만 아니라 환경에 순응적인 위치 측정이 가능하게 된다. 또한, 각 노드의 위치가 정해진 후 다른 노드와 통신할 때 전파의 세기를 조정함으로써 RF 통신에서 소모되는 전력량을 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 전송 레벨을 이용한 위치 측정 방법은 단순히 위치를 측정한다는 의미뿐 아니라 환경에 순응적으로 작동한다는 장점이 있다. 향후 네트워크 내에서 통신에 소비되는 전력을 줄일 수 있다는 점에서도 중요한 의미를 지닌다.를 집행하는 caspase의 활성 형태인 cleaved caspase-8, -9, -7, -3의 단백질 수준이 목향 헥산추출물의 처리에 의해 증가하였고 caspase-3의 표적 단백질 중 하나인 PARP의 불활성 형태인 cleaved PARP의 단백질 수준도 현저하게 증가하였다. 이 결과들은 목향 헥산 추출물이 LNCaP 세포의 apoptosis를 유도함으로써 전립선 암세포의 증식을 억제함을 보여주는 것이며 목향 헥산추출물에 의한 apoptosis 유도는 caspase 활성 증가와 Bak 및 t-Bid 단백질의 증가에 의한 것임을 제시한다. 따라서 앞으로 항암효과를 나타내는 성분의 동정 및 동물실험을 통하여 좀 더 면밀한 기전 연구가 수행된다면 목향 헥산추출물은 화학적 암예방 물질이나 치료제로 개발될 수 있을 것으로 사료된다.적 분해층과 마모질이가 가장 깊은 것으로 나타났으며 flowable type의 복합레진과 컴포머는 표면 경도와 마모도에서 양호한 결과를 보였다. 이상의 결과 복합레진과 컴포머의 평가요소로서 마모도와 함께 가수분해도 고려되어야 할 것으로 사료된다.증후군 환자에서 대조군에 비해 높은 비율을 보였다.er thinning은 3 군모두에서 관찰되었고 항암 3 일군이 가장 심하게 나타났다. 이상의 실험결과를 보면 술전 항암제투여가 초기에 시행한 경우에는 조직의 치유에 초기 5 일정도까지는 영향을 미치나 7 일이 지나면 정상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2013.11a
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• pp.26-27
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• 2013

산림생태계의 에너지, 물질, 정보의 교환 과정과 그 변화를 이해하려면 먼저 생태계의 구조와 기능이 어떻게 상호작용하는지를 이해해야 한다. 생태계의 기능은 한, 두 가지의 특징에 의해서만 이루어지는 것이 아니다. 그렇기 때문에 그 기능을 파악하고 적절히 이용하거나 대응하기 위해서는 한 생태계와 주변 환경 전체를 바라볼 수 있는 시스템 사고가 필요하다. 이에 우리는 생태계의 '구조'를 파악함으로써 생태계의 '상태'를 이해하고자 한다. 본 연구에서는 Ruddell and Kumar (2009)의 접근법을 따라, 어떻게 한 생태계의 상태를 파악할 수 있는가라는 질문을 광릉활엽수림에 적용하여 답하고자 한다. 즉, 우리는 산림생태계가 열린 복잡계라고 가정하고, 생태계 내에서 다양한 프로세스들 간의 시시각각 변하는 네트워크의 구조가 각 시점의 시스템의 상태를 나타내는 지표가 될 수 있다고 가정하였다. 이 연구에서는 그 구조적 특징을 정량화하여 나타내는데 초점을 맞추었다. 각각의 프로세스를 대표하는 상태 변수들 간의 정보 흐름의 양과 방향, 시간 규모를 계산해냄으로써 네트워크 구조를 파악하고자 하였다. 온대 산악지형 활엽수림인 GDK의 2008년 순생태계교환량(NEE), 총일차생산량(GPP), 생태계호흡량(RE), 현열플럭스(H), 잠열플럭스(LE), 하향단파복사(Rg), 강수량(Precipitation), 기압(Pressure), 기온(T), 포차(VPD)의 시계열 자료를 월별로 나누어 최장 18 시간 규모의 정보 흐름을 계산하였다. 정보 흐름의 구조를 파악하기 위하여 변수들 간의 전이엔트로피(Transfer entropy)와 상호정보(Mutual Information)를 계산하는 방법을 사용하였다. 또한 시계열 자료를 이용함으로써 변수들 간에 정보가 전달되는 시간 규모의 특성을 파악할 수 있었다. 최종적으로, 계산한 정보 흐름을 시각화하여 프로세스 네트워크 구조를 나타내었다. 결과는 월별로 생태계의 정보 흐름의 종류, 방향과 시간 규모, 그에 따른 프로세스 간 상호 작용의 특징 등을 보여준다. 이를 통해 계절적 환경 변화에 따라 시스템의 네트워크 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 이해할 수 있을 것이다. 이 연구는 추후 우리 연구실에서 생산한 8 년 자료에 적용함으로써 다양한 날씨 및 기후변화와 환경 변화에 따라 생태계의 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 연구하는 시작점이 될 것이다. 이 접근법은 단위나 차원에 무관하게 다양한 종류의 자료에 적용할 수 있는 반면에, 일관성 있게 정의된 시스템의 상태 및 그 상태를 구성하는 주요 하부 시스템들의 네트워크 상태를 이해하는데 이용될 수 있다. 본 연구는 비평형 열역학과 복잡계의 관점에서 바라 본 시스템 사고를 적용하려 하는 여러 연구 분야에 새로운 도전을 촉발할 좋은 선행연구가 될 것이라 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.2351-2357
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• 2010

Recently, USN technology has been spreaded to all areas of application systems. In addition to urban application systems such as u-City, u-Home and u-Education, u-Farming(ubiquitous farming) technology supports agricultural innovations in the farm. In the u-farming environment for livestock or plant production, key environmental factors i.e. temperature, humidity and luminosity are to be set optimally to increase productivity and safety by applying USN technology. This approach could change agricultural environment. In this paper, we proposed an implantable micro sensor node to be implanted into laying hen to monitor deep body temperature. This sensor node uses SoC(System-on-Chip) designed for USN. In addition to that, we discussed about further considerations on the practical use of proposed sensor node.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.189-190
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• 2015

전 세계는 지난 135년간(1880~2014년) 지구온난화에 따른 빈번해진 이상기후로 평균 기온은 $0.85^{\circ}C$ 상승하였으며 이로 인해 강우강도, 강우량이 증가하고 있다. 이처럼 기후변화는 수문현상에 많은 영향을 미쳐 물 순환 과정의 정확한 파악을 더욱 어렵게 하고 있으며 안정적인 물 공급을 위한 수자원계획 수립에 불확실성을 증대 시키고 있기 때문에 정확한 물 수요 예측이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 중서부에 위치한 안성천을 대상으로 준 분포 강우-유출 모형인 SLURP모형에 기후변화 RCP8.5 시나리오를 적용하여 기후변화에 따른 안성천의 유출량을 산정하였다. 정확한 물 수요 예측을 위해 K-Weap(통합수자원평가계획모형)모형을 통해 유역별 네트워크 및 시나리오를 구성하고, 용수이용량(생활, 공업, 농업)의 과거자료를 선형예측함수식을 통해 장래 추정량을 생성 하였다. 이처럼 세분화된 자료를 통한 물 수지 분석 결과, 안성천 유역은 인구 증가, 급격한 도시화로 인한 용수 이용량 증가 그리고 기후변화에 따른 지구온난화로 인해 농업용수는 점차적으로 물 부족이 감소하고 있지만, 생활, 공업용수 이용량에 대한 물 부족량이 증가하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 물 부족을 해소할 수 있는 방안을 제시하고자 2가지의 대안을 구성해보았으며, 먼 미래의 물 부족시대에 대비할 수 있는 기초적인 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.42-42
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• 2016

지난 135년(1880~2014년) 동안 지구온난화에 따른 기후변화로 지구의 평균 기온은 $0.85^{\circ}C$ 상승하였으며, 이는 수문현상에 영향을 미쳐 강우량 및 강우강도가 증가하는 경향성을 보이고 있다. 이처럼 기후변화로 말미암아 수문 현상의 변화에 따른 불확실성이 커져 물 순환 과정의 정확한 파악이 더욱 어려워지고 있다. 따라서 미래 안정적인 물 공급을 위한 수자원계획 수립 및 관리를 위해 기후변화를 고려한 물 수요 예측이 필요하다고 하겠다. 본 연구에서는 도시화에 따라 물수요가 변화하고 있는 안성천을 대상유역으로 선정하여 기후변화를 고려한 미래 물 부족량을 산정하고자 하였다. 이를 위해, 기후변화 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준 분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 이용하여 미래 유출량을 분석하였다. 미래 유출량을 토대로 정확한 물 수요 예측을 위해 통합수자원평가계획 모형인 K-WEAP 모형을 이용하여 소유역별 물수지 분석을 위한 네트워크 및 시나리오를 구성하였다. 또한 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)의 과거자료를 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 안성천 유역은 인구 증가, 급격한 도시화로 인해 용수 이용량이 증가하고 있었으나 농업용수는 점차적으로 감소하고 있었다. 따라서 생활 및 공업 용수에 대한 수요를 충족하지 못해 미래 물 부족량이 증가하고 있는 것으로 확인되었으며, 본 연구에서는 물부족 해소를 위한 방안으로 광역상수도 확충과 제한급수를 제시하여 분석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.92-92
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• 2023

본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km² 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.2
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• pp.93-98
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• 2016

For accurate precipitation forecasts the choice of weather factors and prediction method is very important. Recently, machine learning has been widely used for forecasting precipitation, and artificial neural network, one of machine learning techniques, showed good performance. In this paper, we suggest a new method for forecasting precipitation using DBN, one of deep learning techniques. DBN has an advantage that initial weights are set by unsupervised learning, so this compensates for the defects of artificial neural networks. We used past precipitation, temperature, and the parameters of the sun and moon's motion as features for forecasting precipitation. The dataset consists of observation data which had been measured for 40 years from AWS in Seoul. Experiments were based on 8-fold cross validation. As a result of estimation, we got probabilities of test dataset, so threshold was used for the decision of precipitation. CSI and Bias were used for indicating the precision of precipitation. Our experimental results showed that DBN performed better than MLP.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.3
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• pp.157-164
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• 2016

Solar power generation influenced by the weather. Using the weather forecast information, it is possible to predict the short-term solar power generation in the future. However, in limited circumstances such as islands or mountains, it can not be use weather forecast information by the disconnection of the network, it is impossible to use solar power generation prediction model using weather forecast. Therefore, in this paper, we propose a system that can predict the short-term solar power generation by using the information that can be collected by the system itself. We developed a short-term prediction model using the prior information of temperature and power generation amount to improve the accuracy of the prediction. We showed the usefulness of proposed prediction model by applying to actual solar power generation data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.319-319
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• 2016

최근 급격한 기후변화와 도시화로 인하여 강우량 및 강우강도는 약 20% 증가하고 강우일수는 14% 감소하며 도시 기온이 최대 $3^{\circ}C$까지 증가하는 등의 현실적인 문제가 발생하고 있다. 이로 인한 도시 물순환체계의 파괴는 도시물관리 여건의 악화로 이어지고 특히 불투수면적 증가로 인한 도시 홍수 및 침수의 증가, 잦은 도시 고온 현상, 도시하천의 건천화로 수질 악화를 야기하는 실정이다. 이에 국토의 자연자원을 보전하고 기후변화에 적응하면서 도시의 안전도와 가치를 높이기 위한 물관리 정책은 먼저 물을 순환을 보다 적극적으로 반영하고 통합적인 물관리 체계 확보를 요구한다. 이를 위해서는 발생원 관리를 포함한 소규모 분산관리 체계로 변화하여야 하며 이들 시설에 대한 네트워크화를 통해 기후변화에 강건하고 통합관리쳬계를 구축하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 저영향개발(LID, Low Impact Development) 및 그린인프라(GI, Green Infrastructure) 기반의 분산식 빗물관리기법의 도입이 절실하다. 현재 국내에서는 제도적으로 기후변화 대비, 지속가능한 도시환경 구축을 위한 물순환 건전화를 위해 100대 국정화제에 포함시키는 등(2013.2) 도시계획 및 기반시설 설치 LID기법의 법제적 산업적 도입을 추진중에 있으나, LID 기술의 수자원 치수, 이수 및 환경 효율성에 대한 객관적인 정보의 부재, LID 기술에 대한 효율성 검증 및 인증시스템의 부재, LID 기술의 무분별한 국외기술 도입으로 인한 효과 저감, LID 기술의 설계, 시공, 관리를 위한 매뉴얼 및 가이드라인의 부재, LID 기술에 대한 지자체 지원 및 전문가 양성 시스템의 부재 등 복합적인 문제를 안고 있어 GI 및 LID 기술의 적용을 통한 새로운 도시 및 유역차원의 수자원확보와 재해경감기술 패러다임 확보가 용이하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 강우유출수 관리를 위한 LID기술 신뢰도 향상 및 단일화, 표준화된 효율성 검증 기술 개발과 더 나아가서 도시-건축-수자원-도로-조경 등의 종합적인 인프라를 바탕으로 LID기술 통합관리 및 기술 고도화를 위해 부산대학교 GI LID 물순환 실증단지의 계획 및 구축을 수행하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.1
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• pp.51-57
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• 2016

Distributed Computing attempts to harness a massive computing power using a great numbers of idle PCs resource distributed linked to the internet and processes a variety of applications parallel way such as bio, climate, cryptology, and astronomy. In this paper, we develop internet-distributed computing environment, so that we can analyze High Resolution Rainfall Prediction application in meteorological field. For analyze the rainfall forecast in Korea peninsula, we used QPM(Quantitative Precipitation Model) that is a mesoscale forecasting model. It needs to a lot of time to construct model which consisted of 27KM grid spacing, also the efficiency is degraded. On the other hand, based on this model it is easy to understand the distribution of rainfall calculated in accordance with the detailed topography of the area represented by a small terrain model reflecting the effects 3km radius of detail and terrain can improve the computational efficiency. The model is broken down into detailed area greater the required parallelism and increases the number of compute nodes that efficiency is increased linearly.. This model is distributed divided in two sub-grid distributed units of work to be done in the domain of $20{\times}20$ is networked computing resources.