Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.33-35
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1998
본 논문에서는 형식론적 모델링 및 모의 실험 방법을 사용하여 병렬 디스크의 성능 예측 및 영상 데이터용 비선형 편집기의 개발을 위한 여러 형태의구조에 대해서 모의 실험한 결과 및 성능에 영향을 미치는 요소들에 대해 다루고 있다. 컴퓨터가 발전하기 전에는 테이프를 이용한 선형 편집기를 사용하였으나. 컴퓨터가 발전하고 또한 입출력 장치의 성능이 향상되면서 RAID(Redundant Array of Inexpensive Disk)가 개발되었고, 이것을 이용한 비선형 편집기가 개발되었다. 병렬디스크는 비선형 편집기뿐만 아니라 VOD(Video On Demand)나 데이터 서버등 응용분야가 많고, 요구되는 성능에 따라서 다양한 구조의 병렬디스크가 사용된다. 매우 큰 대역폭이 요구되는 병렬디스크의 경우에는 다양한 버스와 버퍼를 사용한 복잡한 계층적 구조가 요구된다. 그러나 이렇게 복잡한 병렬디스크를 개발하기 에 적당한 개발 도구가 없어 필요한 성능에 꼭 맞는 시스템을 개발하기가 어렵다. 특히 디스크의 성능을 수학저으로 쉽게 구할 수 없다. 또한 시스템이 실물로 완성되기 전에는 디스크의 운영 알고리즘의 개발 및 파일 시스템의 개발이 쉽지 않다. 그래서 쉬운 소프트웨어 개발과 디스크의 성능을 쉽게 측정하기 위해서 객체 지향 성능 예측시스템(OOPPS :Objet Oriented Performance Prediction System)을 개발하였고, 이것을 이용하여 HDTV용 비선형 편집기의성능을 예측하고, 필요한 성능을 만족하는 구조를 선택하여 실물로 개발하였다.
Chae, Seung Taek;Song, Young Hoon;Kim, Jin Hyuck;Chung, Eun-Sung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.365-365
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2022
강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.850-852
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2005
마이크로 프로세서 구조의 성능을 분서할 때, 트레이스 구동형 모의실험이 광범위하게 수행되고 있으나, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 비실용적이다. 본 논문에서는 통계적 프로화일링 기법을 이용하여 다양한 하드웨어 사양을 갖는 수퍼스칼라 마이크로 프로세서의 성능간 통계적 모의실험에 의하여 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 다양한 하드웨어 구성에 대하여 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
Kim, Seong-Joon;Hong, Min-Seong;Lee, Im-Pyeong;Oh, So-Jung
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.06a
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pp.400-404
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2008
라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.
The radar flight test has many restrictions on simulating various targets, clutter and jamming signal. Therefore, in this study, a radar HILS system that performs a radar operation simulation function according to an operation scenario was developed. Radar HILS simulates the radar mission environment through radar beam operation simulation, radar operation control, simulated signal generation, and flight attitude simulation.. HILS generates and modulates simulated target signals(single, multiple targets) containing radar mission environments(clutter, jamming etc.) based on flight scenarios, and transmits them to AESA radar over RF. And Scenario-based radar performance was verified by detecting simulated targets and confirming detection results.
풍력을 이용한 풍력발전기의 전력변환 시스템을 연구개발하기 위해서는 바람의 특성을 실내에서 구현할 수 있는 모의시험장치인 시뮬레이터가 요구된다. 모의시험장치는 바람을 받아 회전하는 블레이드 대신 풍속 값을 입력하여 전동기가 발전기에 토오크(torque)를 공급하게 된다. POSTECH 풍력에너지연구소는 2003년 750kW급 KBP-750D 풍력발전기용 모의시험장치에 이어, 2007년 2MW Gearless형 풍력발전기(KBP-2000M)의 400:1 축소모델인 5.83kW 모의시험 장치를 제작 완료하였다. (주)플라스포사는 모의시험장치를 이용하여 고효율의 전력변환장치 설계와 인버터 시스템 제어 알고리즘을 개발하였고, (주)유니슨은 2MW 풍력발전기용 통합연동제어 시스템을 제작 완료하여 2009년부터 대관령 실증단지에 초도품을 설치하고 실증운영 중에 있다. 본 논문은 대관령 실증단지에서 실시한 2MW 풍력시스템 실증과정에서 획득한 풍향과 풍속 데이터를 시각적으로 쉽게 보고 이해할 수 있도록 3D모델 처리방안을 적용하여 모의시험 장치에 구현한 내용이다. 풍력발전기 개발은 현재 대형화 추세에 있으며 연구개발 단계에서 풍력발전기의 발전 및 제어부분의 기능적 안정성 확보와 효율성 증대를 위한 적절한 시험은 필수적이다. 그러나 풍력발전기의 특성상 타워를 건설하고 회전자 블레이드를 사용하여 시험한다는 것은 설치 공간과 비용의 제약이 따른다. KBP-2000M (2MW) 모의시험장치는 풍력발전기와 같은 대형장비를 연구 개발하는데 필수적이며, 실증을 통해 획득한 Data를 적용함으로서 재품의 문제점을 찾아내고 성능향상을 도모하는데 필요하다. 실증 Data를 시각적으로 3D로 표현함으로서 현장의 풍속/풍향 변화를 사실감 있게 느끼게 되었다. 앞으로도 풍력발전기를 연구개발하거나 성능향상을 위해서는 적절한 제어와 안전을 위한 연동장치를 갖춘 스케일 다운된 모의시험장치 구축이 요구될 것이다. 풍력발전기의 실증과정에서 획득한 데이터를 모의시험장치에 적용(Feedback)하여 지속적인 성능향상을 높여나갈 것이다.
인버터의 응용 분야가 넓어짐에 따라 적용 부하에 대한 철저한 성능 검증이 더욱 강하게 요구되고 있다. 현재 인버터의 성능 검증은 설계기준에 명시된 토크량 측정과 가 감속 제어 알고리즘 동작 확인 등에 의존하고 있어 특정 부하에서 성능을 만족하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한 이러한 문제점을 효과적으로 분석할 수 있는 장비와 시험기준이 부족한 상황이다. 이 논문에서는 하나의 시스템으로 여러 가지 응용부하를 연결하는 것과 같은 조건을 만들어주는 부하모의장치를 개발하여 인버터의 부하성능을 검증하는 방법을 제시하고, 실험을 통해 개발한 부하모의장치의 타당성을 검증한다.
Recently, climate change has affected functional responses of river basins to meteorological variables, emphasizing the importance of rainfall-runoff simulation research. Simultaneously, the growing interest in machine learning has led to its increased application in hydrological studies. However, it is not yet clear whether machine learning models are more advantageous than the conventional conceptual models. In this study, we compared the performance of the conventional GR6J model with the machine learning-based Random Forest model across 38 basins in Korea using both gauged and ungauged basin prediction methods. For gauged basin predictions, each model was calibrated or trained using observed daily runoff data, and their performance was evaluted over a separate validation period. Subsequently, ungauged basin simulations were evaluated using proximity-based parameter regionalization with Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV). In gauged basins, the Random Forest consistently outperformed the GR6J, exhibiting superiority across basins regardless of whether they had strong or weak rainfall-runoff correlations. This suggest that the inherent data-driven training structures of machine learning models, in contrast to the conceptual models, offer distinct advantages in data-rich scenarios. However, the advantages of the machine-learning algorithm were not replicated in ungauged basin predictions, resulting in a lower performance than that of the GR6J. In conclusion, this study suggests that while the Random Forest model showed enhanced performance in trained locations, the existing GR6J model may be a better choice for prediction in ungagued basins.
Simulation results for the comparison of estimators of interest are usually reported in tables or plots. However, if the simulations are conducted under various conditions for many estimators, the comparison can be difficult to be made with tables or plots. Furthermore, for algorithms that take a long time to run, the number of iterations of the simulation is costly to to be increased. The analysis of simulation results using regression models allows us to compare the estimators more systematically and effectively. Since variances in performance measures may vary depending on the simulation conditions and estimators, the heteroscedasticity of the error term should be allowed in the regression model. And multiple comparisons should be made because multiple estimators should be compared simultaneously. We introduce background theories of heteroscedasticity and multiple comparisons in the context of analyzing simulation results. We also present a concrete example.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.551-555
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2003
본 논문에서는 이동 멀티미디어 통신을 위해 송신 다이버시티 STTD(Space Time Transmit Diversity)기법을 적용하였을 경우 발생하는 송신 안테나 상호간의 간섭을 제거 하기 위해 새로운 수신기를 제안하고 이를 적용한 DS-CDMA/QPSK STTD 시스템의 성능을 모의실험으로 확인하였다. 모의실험 결과 제안된 수신기를 적용한 시스템의 성능이 0.5∼2 dB 정도의 성능 개선이 있음을 알수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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