• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1995.11a
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• pp.23-26
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• 1995

내경 0.1 m, 높이 5.3 m 의 순환유동층 반응기를 사용하여 기체의 역혼합특성을 조사하였다. 기체의 역혼합은 동일한 기상유속일때 고체순환속도가 증가할수록 증가하였다. 희박상영역에서 일정한 고체체류량에서는 기상유속이 증가할수록 벽면에서의 하강흐름도 증가되어 기체의 역혼합은 증가되었다. Tracer 주입위치가 반응기 벽면에서 중심으로 이동할수록 빠른 기체와 고체의 흐름으로 인하여 기체의 역혼합은 상당히 감소하였다. 그리고, 희박상영역에서 core-annulus 구조를 기초로 하여 기체역혼합과 core 와 annulus 간의 물질전달계수를 예측할 수 있는 모델식을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.503-504
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• 2018

전 세계 스마트폰 보급량은 지속적으로 증가하고 있으며 고급형 스마트폰 보다는 센서를 제거해 원가를 절감한 보급형 스마트폰이 더 많이 보급될 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 자이로 센서가 없을 때의 위치 기반의 방향 탐지 방법으로써 위치를 기반으로 한 벡터를 이용하여 방향을 탐지하고, 높이 축에 대한 제한, 위치 변화 없는 회전에 대한 제한 등의 제약들을 개선할 후속 연구의 방향성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.59-61
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• 2011

이 연구는 인간의 이동을 모델링 하는 과정에서 고려되어야 하는 심리학적 요소를 파악하고 이를 분석하여 인간의 이동경로 예측 및 모델링의 정확도를 높이는 기초적 파라미터를 확보함에 그 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.537-538
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• 2022

LSTM은 딥러닝 RNN의 한 종류이며 RNN의 단점인 장기 데이터손실에 대한 문제를 해결하기 위해 제시된다. 본 논문에서는 LSTM의 하이퍼파라미터 적용 시 이전 state의 중요도와 이후 state에 대한 중요도 예측에 대한 신경망 처리를 위하여 유의미성 측정가능한 매개변수를 적용하여 처리하고 데이터에 대한 정밀도와 재현율을 높이는 것을 목적으로 한다. 동일한 데이터셋에 대하여 전통적인 LSTM 방식과 본 연구를 비교한 결과 정밀도와 재현율이 5%이상 증가함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.441-446
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• 2006

유역에서 발생한 고탁수가 저수지내에서 장기화하는 현상에 관한 대책은 장기간이 소요되는 유역관리 대책과 탁수저감일수를 최소화하는 선택취수 개념의 우선 방류기법 등이 있다. 하류하천으로의 탁수 우선배제를 실시하기 위해서는 댐 방류탁수가 하류에 미치는 영향을 정확히 예측할 수 있는 하천탁도 예측 및 관리시스템 구축이 필요하다. 최근 고탁수현상을 경험한 낙동강 수계에서는 본류의 탁도 관리를 위해 임하댐 및 안동댐의 연직 탁도 분포 변화에 따라 댐 방류탁수에 의한 영향을 최소 또는 기준치 이하로 할 수 있는 댐 연계운영에 관한 조건 도출이 필요하다. 선택취수에 관한 수치모의 결과를 이용하여 저수지내 온도 및 탁도 분포 변화와 취수탑의 수문운영에 따른 방류수의 온도 및 탁도를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 결과를 이용하여 안동댐과 임하댐의 방류조건에 대한 하류하천 합류부에서의 2차원 이송 확산 수치모의를 수행하고자 하였다. 이와 같은 연구를 성공적으로 수행하기 위해서는 지속적인 현장조사를 통한 지점별 탁도-SS 상관관계 도출, 비정상 흐름 및 수질모의 검 보정, 탁도예측 결과 검증이 필요하다. 평면 2차원 흐름 및 수질 모의 결과에 의하면, 임하댐 방류 탁도로 인한 반변천의 고탁수는 안동댐 방류 수에 지배를 받는 낙동강 본류와 합류되는 지점에서부터 약 5 km 떨어진 지점에서 횡방향 완전혼합이 이루어지는 것으로 나타났다. 이와 같은 모의결과는 완전혼합을 가정하는 1차원 수질모델링의 초기 입력자료에 사용됨으로써 1차원 탁도 모의결과의 정확성을 높이는 데 사용될 수 있다. 이를 이용하여 낙동강 수계 댐 연계운영에 따른 낙동강 탁도 예측모의를 수행하고, 이 결과를 이용하여 낙동강 탁도 예경보 시스템을 구축해야 할 것이다. 또한 선택취수 등을 통해 저수지 관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 저수지 내부의 탁도 거동을 정확히 예측할 수 있어야 한다. 따라서 추후 동수역학 및 열역학에 기초한 3차원 수치모형 연구와 성층흐름에 정밀한 밀도류 실험연구 및 이에 대한 적용이 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2009.04a
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• pp.254-256
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• 2009

최근 민간사업분야에서도 GIS를 응용하려는 시도가 많아지고 있다. 몇몇 도전적인 기업들은 수년 전부터 GIS를 도입하여 주요의사결정에 활용하고 있으며, 매년 GIS 활용도를 높여가고 있다. 실제 본 연구도 경쟁이 치열한 국내 할인점 시장에서 GIS 도입을 통해 근본적인 경쟁력 확보를 희망하는 기업의 경영과제를 해결하는 것으로 시작됐다. 이러한 기업들은 지역의 특성을 단편적으로 파악하는 것에 만족하지 않고 지역별로 어떠한 전략을 수립할 것인지에 대한 해법을 요구하며, 이를 통해 새로운 수요창출을 기대하고 있다. 매출을 높이는 것은 모든 기업의 주요 경영목표이다. 이러한 점을 고려할 때 GIS를 이용한 매출예측은 기업들에 큰 의미가 있다. 특히 백화점이나 할인점 등의 점포를 운영하는 기업들에는 객관적인 경영전략을 지원하는 도구로 활용할 수 있다. 그래서 단순한 예측 수준을 뛰어 넘어 매출 향상을 위한 방안 마련까지 요구되고 있다. 기존의 GIS를 이용한 매출예측은 특정 반경 내 인문사회적 통계자료를 추출하여 통계적 방법에 의해 매출을 추정하는 과정을 통해 이뤄진다. 이는 과거의 정보를 기반으로 현재를 진단하는 효율적인 방법이다. 하지만, 어떠한 전략으로 내일을 준비해야 하는지에 대한 해법을 제시하기에는 한계가 있다. 이러한 이유로 기존방법론은 예측에 대한 통계적 설명력이 높다 하더라도 기업들의 현장업무에서 활용되지 못하고 있다. GIS를 이용한 매출예측 방법이 기업활동에 활용되려면 과거의 매출정보를 기반으로 현재를 진단하는 역할, 지역별로 차별화된 마케팅 전략 수립, 국지적 단위의 시장 진단과 매출 향상 방안 등을 지원하여야 한다. 본 연구는 매출발생이 예상되는 지역의 경계를 설정하여 상권영역을 생성하는 방법론이 핵심이다. 다시 말해 예상되는 매출 영역을 폴리곤 단위로 추출한다는 것이다. 기업들에 어느 정도의 매출이 어떤 지역에서 발생할 것인지에 대한 정보를 제공하면 지역별 매출 향상을 위한 전략 마련이 가능하다. 수치만을 제공하는 매출 예측방법과 비교하면 구체적인 마케팅 활동을 지원할 수 있는 특징이 있다. 이러한 방법론은 기업의 마케팅 활동에 실질적인 도움을 줄 것으로 판단된다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.416-426
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• 2011

In this paper, we proposed an intra coding method with merging intra prediction mode to achieve intra coding gain. The proposed method uses signaling of prediction mode with merging prediction modes, which is different from the conventional method. If the number of blocks that has the same prediction mode compared to that to be predicted from neighboring blocks exceeds the predefined threshold, then the proposed method is used in order to reduce bits of intra prediction mode for coding efficiency. Otherwise the conventional method is used. Experimental results show the proposed method achieves the PSNR gain of about 0.05 dB in RD curve and reduces the bit rates about 1 % compared with H.264/AVC. In particular, the PSNR gain of about 0.1 dB in RD curve and reduces the bit rates about 1.7 % compared with H.264/AVC at low bit-rates. we can know that the proposed method is efficient tool at low bit-rates.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.7
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• pp.495-504
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• 2022

With the recent development of artificial intelligence, a Long Short-Term Memory (LSTM) model that is efficient with time-series analysis is being used to increase the accuracy of predicting the inflow of dams. In this study, we predict the inflow of the Soyang River dam, using the LSTM model with the Sequence-to-Sequence (LSTM-s2s) and attention mechanism (LSTM-s2s with attention) that can further improve the LSTM performance. Hourly inflow, temperature, and precipitation data from 2013 to 2020 were used to train the model, and validate and test for evaluating the performance of the models. As a result, the LSTM-s2s with attention showed better performance than the LSTM-s2s in general as well as in predicting a peak value. Both models captured the inflow pattern during the peaks but detailed hourly variability is limitedly simulated. We conclude that the proposed LSTM-s2s with attention can improve inflow forecasting despite its limits in hourly prediction.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.7
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• pp.57-65
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• 2023

Various studies to enhance the accuracy of rice production forecasting are focused on improving the accuracy of the models. In contrast, there is a relative lack of research regarding the data itself, which the prediction models are applied to. When applying the same dependent variable and prediction model to two different sets of rice production data composed of distinct features, discrepancies in results can occur. It is challenging to determine which dataset yields superior results under such circumstances. To address this issue, by identifying potential influential features within the data before applying the prediction model and centering the modeling around these, it is possible to achieve stable prediction results regardless of the composition of the data. In this study, we propose a method to adjust the composition of the data's features in order to select optimal base variables, aiding in achieving stable and consistent predictions for rice production. This method makes use of the Korea Meteorological Administration's ASOS data. The findings of this study are expected to make a substantial contribution towards enhancing the utility of performance evaluations in future research endeavors.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.592-594
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• 2011

본 논문에서는 휘도성분과 색차성분의 유사성을 이용하여 부호화 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 하나의 영상을 구성하는 휘도성분과 색차성분은 유사성이 높아 그 유사성을 이용하여 부호화 효율을 높이는 것이 가능하다. 현재 CU(Coding Unit)를 압축할 때 화면 내 예측방법을 사용한다면, 색차성분의 화면 내 예측모드가 휘도성분의 정보를 이용하는 경우에 본 논문의 알고르듬을 적용한다. 색차성분이 휘도성분의 정보를 이용하는 경우에는 휘도성분과 색차성분 간 유사도가 높다는 것을 의미하기 때문에 휘도성분의 스캔방법을 기본으로 중요한 변환계수의 위치정보를 이용하여 색차성분의 스캔 방법을 적응적으로 결정한다. 현재 배포된 HEVC의 레퍼런스 소프트웨어인 HM 3.1을 이용하여 실험한 결과 색차성분에 대해 0.39%의 부호화 효율을 있음을 확인할 수 있었다.