• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2020

Low-flow 하천에서의 최저수위를 나타내는 지표이다. 일반적으로 유황곡선의 갈수량(Q355)를 대표적으로 사용한다. Low-flow는 물 공급 관리 및 계획, 관개용수, 생태계등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 Low-flow를 산정하기 위해서는 충분한 기간의 유량자료가 필요하다. 하지만 국토의 70%가 산지지형으로 구성되어 있는 우리나라의 경우 국가하천과 1급하천을 제외한 산지유역은 수위관측소가 부재하거나 결측으로 인해 자료가 충분하지 않아 Low-flow분석에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측지역의 갈수량을 예측하기 위해서 다중회귀분석, ARIMA 모형 등 다양한 기법을 사용하였지만, 최근들어 머신러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 사용하고자 한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 머신러닝 기법인 DNN기법을 통해 미계측지역에 적용 가능한 지역화 Low-flow indices를 산정하고자 한다. 먼저, Low-flow에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들간의 상관분석, 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 또한 기존의 갈수량 예측기법인 다중회귀분석 결과와 비교하여 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.563-566
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• 2020

본 논문은 초고해상도 컴퓨터 홀로그램 생성을 위한 GPU 기반 2D Shift-FFT 의 효율적인 구현 방법을 제안한다. 본 연구가 제안하는 알고리즘은 기존에 여섯 단계로 이루어진 처리과정을 다섯 단계로 줄임으로서, 병렬처리에서 비효율적인 메모리 접근 과정을 줄인다. 또한, 핀드(pinned) 메모리 기반의 CPU-GPU 데이터 통신 통로인 핀드 버퍼(pinned buffer)를 사용하고 다중 스트림을 채용함으로써, GPU 활용의 주요 병목원인이 되는 데이터 통신의 부하를 줄이고 GPU 활용 효율을 높인다. 본 연구는 제안하는 알고리즘의 효용성을 증명하기 위해 서로 다른 두 시스템에 알고리즘을 구현하고, 다양한 크기의 행렬에 대한 2D-FFT 처리에 대한 성능을 측정하였다. 그 결과, CPU 기반의 FFTW 라이브러리 대비 최대 3 배, 동일한 GPU 를 사용하는 cuFFT 라이브러리 대비 최대 1.5 배 높은 성능을 달성하였다. 이러한 결과는, 본 연구가 제안하는 알고리즘의 효용성을 보여주는 결과다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1247-1254
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• 2020

스마트홈 시대가 도래하면서 실생활의 다양한 곳에 기밀성을 제공하거나 인증을 수행하는 장비들이 존재하게 되었다. 이에 따라 암호화 장비 및 인증 장비에 물리적인 공격으로부터의 안전성이 요구되고 있다. 특히 외부에서 인위적으로 오류를 주입하여 비밀 키를 복구하거나 인증 과정을 우회하는 오류 주입 공격은 매우 위협적인 공격 방법의 하나다. 오류 주입 공격에 사용되는 오류원은 레이저, 전자파, 전압 글리치, 클락 글리치 등이 있다. 오류 주입 공격은 오류가 주입되는 횟수에 따라 단일 오류 주입 공격과 다중 오류 주입 공격으로 분류된다. 기존의 다중 오류 주입 시스템은 일반적으로 단일 오류원을 사용하였다. 단일 오류원을 여러 차례 주입하도록 구성된 시스템은 물리적인 지연 시간이 존재한다는 점과 추가적인 장비가 필요하다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이종(異種) 오류원을 사용하는 다중 오류 주입 시스템을 제안한다. 그리고 제안하는 시스템의 효용성을 보이기 위해 Riscure사의 Piñata 보드를 대상으로 다중 오류 주입 공격을 수행한 결과를 보인다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2010년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.201-201
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• 2010

The evaporative desalination system with solar energy would be the efficient and attractive method to get fresh water. This study was described the development of Multi Effect Distillation(MED) with solar energy desalination system. The system was designed and manufactured Multi effect distillation on the capacity of $3m^3$/day. The experimental apparatus consists mainly of ejector pump, Hot water pump, flow meter, demister, cooler, evaporator and condenser. Evaporator and condenser were made Shell&Tube Heat Exchanger type with corrugated tube. The experimental variables were chosen $75^{\circ}C$ for hot water inlet temperature, 40, 60 and $80{\ell}$/min for hot water inlet volume flow rate, 6.0 and $8.0{\ell}$/min for evaporator feed seawater flow rate, $18^{\circ}C$ for sea water inlet temperature to cover the average sea water temperature and the salinity of sea water is measured about 33,000 PPM (parts per million). for a year in Korea. This study was analyzed the results of thermal performance of Multi Effect Distillation. The results are as follows, The experimental Multi effect distillation is required about 40 kW heat source for production of $3m^3$/day fresh water. Various operating flow rate was confirm in the experiments to get the optimum design data and the results showed that the optimum total flow was $8.0{\ell}$/min. Comparison of Single Effect Distillation with Multi Effect Distillation showed MED is at least more than double of SED.

• 청정기술
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• 제22권4호
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• pp.225-231
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• 2016

본 연구에서는 2중 효용 증발관을 이용하여 21.0 wt%의 NaCl 수용액에서 고형물의 NaCl을 $1,524.58kg\;h^{-1}$만큼 석출시키는 공정에 대해서 증기 재압축을 활용하여 스팀 소모량을 $3,139kg\;h^{-1}$에서 $496kg\;h^{-1}$로 줄이는 공정에 대한 전산모사 및 최적화 작업을 수행하였다. 디에틸렌 글리콜(diethylene glycol)을 포함한 NaCl 수용액을 농축시키기 위한 증발농축 공정의 전산모사를 위해서는 AspenTech사의 Aspen Plus V8.8을 활용하였으며, 중간에 냉각기를 가지는 증기 재압축 공정의 전산모사를 위해서는 Schneider Electric사의 PRO/II with PROVISION V9.4를 이용하였다. 증기 재압축 공정에 대해서는 1기의 압축기를 사용한 공정과 중간에 냉각기를 가지는 2단 압축 공정을 상호 비교하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제7권1호
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• pp.131-139
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• 1987

본(本) 연구(硏究)는 다중사진기법(多重寫眞技法)(multiple method)에 의한 직각수평(直角水平)의 경우(normal case)와 수검수평(收劎水平)의 경우(convergent case)의 특성(特性)을 비교(比較)함으로써 다중사진(多重寫眞)(multi-photos)의 특성(特性)과 최적촬영(最適撮影) 방법(方法)을 제시(提示)하고 이를 모형구조물(模型構造物)의 재하변형측정(載荷變形測定)에 적용(適用), 종래(從來)의 변형측정방법(變形測定方法)과 비교(比較)하여 그의 정확성(正確性), 효용성(效用性) 및 적용(適用) 타당성(妥當性)을 제연(提硏)하는데 목적(目的)이 있다. 그 결과(結果) 구조물(構造物)의 국부적(局部的) 정밀해석(精密解析)을 위한 최적촬영(最適撮影) 조건(條件)은 $90^{\circ}$ 다중수검수평(多重收劎水平)의 경우 (multiple convergent case)를 이용(利用)하는 것이 가장 이상적(理想的)이며, 이를 변형측정(變形測定)에 적용(適用)할 경우 각(各) 교수(校數)에서 직각수평(直角水平) 경우보다 약 55% 이상(以上)의 정확도(正確度) 향상(向上)과 정밀(精密) level의 측정(測定)값에 $5{\sim}9{\mu}m$ 이내(以內)로 접근(接近)되므로 구조물(構造物)의 정밀측정(精密測定)은 물론 변형해석(變形解析)에 이의 활용(活用)이 기대(期待)된다.

• 한국측량학회지
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• 제29권5호
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• pp.471-478
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• 2011

고해상도 위성영상융합은 다중분광영상의 공간해상도를 향상시키기 위한 영상처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 고해상도 위성영상의 융합과정은 크게 다중분광영상의 크기 조절을 위한 업샘플링 과정과 흑백영상을 이용한 고주파 정보 주입과정으로 나눌 수 있다. 하지만 다중분광영상의 공간해상도를 강제적으로 키우는 업샘플링 과정에서 영상열화 현상이 수반되고 이는 이후 융합과정에서 분광정보를 왜곡시키는 하나의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 최적화 기법에 근간을 둔 영상복원기법들을 위성영상 융합과정에 도입하여 이들의 효용성과 활용가능성을 평가하고자 하였다. 영상복원 기법들이 미치는 영향을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 공삼차 보간법을 이용한 방법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 동일한 조건하에서 생성된 융합영상에 대한 분광왜곡 측정치를 이용하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.127-134
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• 2007

기계 학습 등 인공 지능 기법의 발전에 힘입어 지능형 주식 거래 시스템에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 현실 주식 거래에서 적절한 거래 정책의 수립이 거래의 결과에 커다란 영향을 미치는 중요 요소로 작용하고 있음에도 불구하고, 기존의 연구에서는 예측 모듈의 예측 성능 향상에 주력하였거나, 거래 정책을 다룬 경우라도 예측 모듈에 종속적인 단순한 정책만을 제시하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위한 방안의 하나로, 신경망 기반 주식 거래 시스템의 구축을 위한 통합 개발 도고인 NXShell에서 채택하고 있는 ‘통합 다중 시뮬레이션‘ 기법을 제안한다. 통합 다중 시뮬레이션 기법에서는 신경망의 출력 값과 거래 정책 인자들 간의 모든 주어진 예측기의 특성에 맞는 고유의 최적 거래 정책을 수립한다. 제안된 기법의 효용성을 검증하기 위해, 한국 거래소 시장 및 코스닥 시장에서 수집한 데이터를 사용하여 수행한 거래 성능 비교 실험 결과를 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.741-747
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• 2012

본 논문에서는 감시 시스템에서 다중 물체를 감지하고 추적하기 위한 빠르고 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템은 감지 모듈과 추적 모듈, 2개의 모듈로 구성된다. 이동 물체의 감지 모듈에서는 우리는 영상 이진화 기법과 프레임별 영상을 이용하여 움직이는 물체를 추출하고, 모폴로지 기법을 이용하여 각종 노이즈를 제거한다. 또한, 블록 기반 히스토그램기법을 사용하여 인간과 다른 물체를 구분하는 방법을 제안한다. 이동 물체의 추적 모듈에서는 색상 기반 추적 알고리즘과 칼만 필터가 이용된다. 먼저 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한 후, 다중 물체를 추적하기위해 색상 기반 추적 알고리즘을 사용한다. 이때 다른 물체와의 충돌시 물체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법을 몇 가지 실험을 통해 그 효용성 및 응용 가능성을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.23-29
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• 2019

본 논문에서는 국내에서 발생한 지진 신호를 검출 및 식별하기 위한 방법을 다루었다. 국내에서 발생한 지진 신호들을 분석해 본 결과 서로 다른 주파수 대역 신호의 특징들이 각각 분류를 위한 특징으로 적절함을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 지진 신호에서 추출한 다중 주파수 대역 특징을 기반으로 하는 CNN(Convolutional Neural Network) 기법에 대해서 제안하였다. 제안하는 다중 주파수 대역 CNN 기법은 지진 신호에서 추출한 멜 스펙트럼에 대해서 각각 필터를 적용하여 서로 다른 주파수 대역(저/중/고 주파수)의 신호를 추출하였다. 추출된 신호들을 바탕으로 각각 CNN 기반 분류를 수행하였고, 수행된 결과를 융합하여 최종적으로 지진 이벤트에 대해 식별하였다. 2018년 동안 대한민국에서 발생한 실제 지진데이터를 기반으로 하는 실험을 통해 제안하는 기법에 대한 효용성을 검증하였다.