• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.372-372
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• 2023

강우 유출 시 지표면 토양수분포화도는 직접유출량 및 지하수 저류에 영향을 미칠 수 있기 때문에 강우에 의한 유역 유출량 산정에서 토양수분포화도는 보다 실제와 유사한 모의 결과를 도출하는데 중요한 인자가 될 수 있다. 기존의 모형 기반의 유출량 산정 연구에서 토양수분포화도의경우 강수량, 하천수위, 유량, 지하수위 등 타 수문순환 요소에 비하여 관측 지점 및 관측 자료가 부족하기 때문에 유역 내 수문환경 특성에 따라 가정 된 값을 입력하여 유출량을 산정하였다. 최근 IoT, 5G 통신 등 정보 기술의 혁신과 이상 홍수에 의한 피해 저감을 위한 실시간 유출량 해석 모형 개발 등에 적용할 경우 모의 결과가 실제와 매우 다르게 나타나는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 토양수분포화도의 지상 관측 자료와 위성 관측 자료를 동기화 하는 기법을 개발함으로써 중권역 단위의 유출량 산정 정확도를 향상시키고자 하였다. 기존의 지상 관측 자료는 토양수분포화도의 비교적 정확한 데이터를 제공하나 관측 자료를 유역의 대푯값으로 적용할 수 있는 지에 대한 추가 검증이 필요하다. 위성 관측자료는 유역 전반의 토양수분포화도 정보를 관측할 수 있으나 고해상도의 자료를 제공하지 못하기 때문에 유역 전체에 일관된 데이터를 적용할 수밖에 없는 한계가 발생한다. 지상 관측자료와 위성관측자료의 동기화 기법을 개발함으로써 본 연구진은 중권역 단위의 유역 내 비교적 정확한 토양수분포화도 데이터를 적용할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과물은 유출량 해석 결과의 정확도를 높임으로써 급격한 호우 사상 발생에 따른 이상홍수에 대응할 수 있는 유역 물 관리 대책의 기초 자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.135-135
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• 2017

최근 강우-유출 모형은 물리적 현상에 근거한 확정론적 모의 모형과 물리적 성분으로 설명할 수 없는 내용에 대해 통계적으로 접근하는 추계학적 모의 모형 등이 계속 연구되고 있어 자연현상에 가까운 결과를 기대할 수 있게 되었다. 하지만 우리나라의 경우 많은 연구에도 불구하고 돌발성 집중호우, 여름철 집중되는 강우 등으로 인해 재난이 반복적으로 발생하고 있어 모형의 정확성에 대한 논의가 지속되고 있다. 동일한 유역에 동일한 입력자료를 사용하더라도 사용하는 모형에 따라 유출 분석결과는 상이하며 이는 유출 해석에 대한 불확실성으로 작용한다. 본 연구에서는 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 각 강우-유출 모형의 불확실성을 고려하여 최적 유출량을 산정하고자 한다. 대상 유역으로는 한강 수계에 있는 중랑천 유역을 선정하였으며, Distributed 모형인 Vflo 모형과 Lumped 모형인 저류함수 모형, SSARR모형, TANK 모형을 이용하여 유출 분석을 실시하였다. 그 후, Multi-Model Super Ensemble(MMSE), Simple Model Average(SMA), Mean Square Error(MSE) 방법 등의 blending 기법을 이용하여 하나의 통합된 형태의 유출 분석 결과를 제시하였으며, 최적 유출량 산정을 위한 blending 기법을 선정하였다. 본 연구를 통해 동일한 강우 시나리오에 대한 여러 강우-유출 모형에 대한 정확도를 확인하였으며, 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 유출 분석에 대한 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07a
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• pp.102-106
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• 2000

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조학습을 이용하여 한 시간 앞의 전력 수요를 예측하는 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 예측시스템은 시간 단위로 뉴로-퍼지 모델을 재학습하기 위해서 필요한 초기 구조를 요일 유형과 시간 별로 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점의 요일 유형에 따라 선택된 초기 구조를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 모의 실험을 수행한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 다층 퍼셉트론을 이용한 방법과 비교하여 예측의 정확도 측면과 신뢰도 측면에서 모두 향상된 결과를 얻는다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.2233-2234
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• 2008

국내 모든 발전소 핵심인 발전기의 보호계전시스템은 현재 해외로부터 전량 도입하여 운용 중에 있다. 이에 현장에서 설비가 손상될 경우 자체적으로 신속하고 능동적인 대처가 용이하지 않고 종래 설비에 대한 최적 운용에 어려움이 있다. 이에 운용 중인 계전설비에 대한 보다 자세한 보호알고리즘을 파악하고 정확한 이해를 통해서 현장 운전원의 기술 향상이 요구된다. 또 운용 중에 경험한 보호계전기의 고장정지 및 오부동작사례 원인을 분석하고 더불어 발전사별 사업소별 보호계전기 정정에 대한 정리와 보호회로의 개선 검토를 통하여 신뢰도 확보가 필요하다. 이에 결국, 고 신뢰성이 요구되는 발전기의 모든 계전요소 보호알고리즘을 정확하게 이해한 후, 계전기 동작을 프로그램하고 하드웨어로 구현함으로서 발전기 보호제어 시스템의 교체와 신설이 필요할 때 우리 자체기술로 대체되는 것이 바람직하다. 이에 본 논문에서는 연구의 초기단계에서 국내 발전기 보호시스템에 대한 현황을 파악하였고 국내외 발전기보호를 위한 디지털 보호계전 알고리즘에 대하여 조사하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.10 no.4
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• pp.87-94
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• 1990

In this study, the block adjustments are perfomed by bundle adjustment method of analytical photogrammetry, and the characteristics of 3-dimensional errors for the objects are analysed. The optimal arrangement and configuration of the control points is selected from various arrangements and configurations of control points, and the accuracies of result obtained by block adjustment and by single model adjustment are compared, And the accuracy of bundle block adjustment is compared with that of the independent model triangulation which is another method in block adjustment with additional parameters by selecting the suitable systematic error model. As a result of this study, an the effective method to improve accuracy in close-range photogrammetry was presented by forming blocks and using bundle block adjustment with proper arrangement and configuration of control poinst.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.458-460
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• 2004

최근의 전력계통의 대형화와 고용량화로 인하여, 전력계통의 안정적으로 운용에 대한 기대가 절실히 요구되고 있다. 이처럼 계통은 안정적으로 운용하기 위하여 계퉁운용상에 발생하는 사고 및 과도상태를 신속, 정확하게 분석하고 판단함으로서 사고구간을 제거하고 피해구간을 최소화 할 수 있는 보호계전 협조와 실제 계통상에서 발생할 수 있는 다양한 사고를 분석하고 진단할 수 있는 향상된 보호계전 알고리즘 개발을 위한 연구가 필요하다. 따라서, 개발 혹은 개선된 보호계전 알고리즘의 평가를 위하여 다양한 사고 모의가 필요하며, 아울러 이를 기계장치 혹은 보호계전기 하드웨어를 시험할 수 있는 시뮬레이터 장치의 구성이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 전력계통 과도현상 모의 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 다양한 계통 사고 모의하며, 결과 사고 데이터를 활용하여 보호계전 알고리즘을 평가하고자 한다. 한괸, 모의한 사고 데이터를 실시간으로 재현하기 위하여 고성능 DAC 인터페이스 장치를 활용하여 구현하고 다양한 사고 데이터를 데이터베이스 형식의 자료 구조로 구성하여, 대상 계전기 장치의 성능과 알고리즘을 검증하기 위한 시뮬레이터를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.258-258
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• 2021

본 연구에서는 다양한 크기로 구성되어 있는 부유사의 연직방향 농도 분포와 흐름 특성을 동시에 모의할 수 있는 1차원 유사이동 모형을 제시하였다. 하상재료와 부유사의 입도분포를 고려하기 위해 유사입자의 크기범위를 여러 계급구간으로 분할하였으며, 각 계급구간에서 입경별 한계소류력은 Shields의 무차원 관계식을 바탕으로 산정하였다. 수치모형의 검증은 실험실 실험자료와의 비교를 통해 수행하였다. 수집한 실험실 실험자료에서는 연직방향으로의 유속분포와 농도의 분포, 부유사의 입도분포가 모두 제공된다. 수치모의 결과로부터 부유사 계산 과정에서 대표입경을 가정하여 적용하는 경우에 비해 여러 계급구간을 분할하는 경우 수치모의 결과의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 이러한 모의 결과는 이전의 연구사례에서 확인된 바 있다. 또한 하상으로부터의 거리가 멀어질수록 부유사의 입도분포가 양으로 왜곡되는 현상 또한 계산결과에서 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.662-664
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• 2003

기존의 도메인 지식 기반의 랩퍼 학습 방법은 도메인에 대한 정보를 바탕으로 해당 정보 소스에 대한 렙퍼를 생성한다. 응응 분야에 맞게 정의된 도메인 지식을 이용함으로써 정보 소스에서 제공하는 다양한 텍스트의 의미와 형태를 이해할 수 있다. 그러나 정보 소스에서 제공되는 모든 텍스트에 의미 인식의 근거가 되는 레이블이 붙어서 제공되는 것이 아니기 매문에, 도메인 지식만을 이용해서 랩퍼를 학습하는 방법은 한계에 부딪힐 수 밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 인터넷에 존재하는 다양한 웹 정보 소스에서 효율적이고 정확하게 랩퍼를 생성할 수 있도록 하는 도매인 지식 기반의 확률적 랩퍼 생성 시스템을 제안한다. 효율적이고 정확한 랩퍼 생성 시스템을 구축하기 위해서 도메인 지식뿐 아니라 상세 정보로 연결되어 있는 하이퍼렁크와 엔티티 인식을 위한 확률모델을 이용하였다. 이렇게 여러 가지 방법을 적용함으로써 사용자의 개입없이 다양한 정보 소스에 대해서 보다 추출 성능이 좋은 랩퍼를 생성할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.4
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• pp.19-30
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• 2008

Branch history is one of major input vectors in branch prediction. Therefore, the Proper use of branch history plays a critical role of improving branch prediction accuracy. To improve branch prediction accuracy, this paper proposes a new branch history management policy, based on interrelationship analysis of instructions. First of all, we propose three different algorithms to analyze the relationship: register-writhing method, branch-reading method, and merged method. Then we additionally propose variable input gshare predictor as an implementation of these algorithms. In simulation part, we provide performance differences among the algorithms and analyze their characteristics. In addition, we compare branch prediction accuracy between our proposals and conventional fixed input predictors. The performance comparison for optimal input branch predictor is also provided.

• Quality Improvement in Health Care
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• v.12 no.2
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• pp.35-40
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• 2006

체계적 고찰은 명확히 정의된 문헌검색에 기반하고, 결정된 기준(criteria)을 이용하여 선택된 문헌의 질을 평가하며, 타당성이 입증된 방법으로 분석을 시행하는 리뷰의 한 형태이다. 체계적 고찰은 (1)답을 얻고자 하는 질문을 공식화 하고 이에 대한 프로토콜을 작성하고, (2)해당 질문에 대한 일차 연구를 찾아서 포함시키고 (3)자료의 질을 평가하고, (4)자료를 추출하여 뽑고, (5)자료를 분석하며, (6)결과를 해석하고 보고서를 작성하는 순서로 이루어진다 하지만 체계적 고찰 혹은 메타분석이 모든 문제에 대한 해결책은 아니다. 메타분석이 수행되었다고 하더라도 질이 나쁜 연구가 포함되거나 질 문제를 무시한 경우, 이질성에 대해 적절한 주의를 기울이지 못할 때, 무차별적인 자료 병합으로 결론이 정확하지 않은 경우, 출판 비뚤림, 시간 지체 비뚤림, 이중 출판 비뚤림, 언어 비뚤림, 결과 보고 비뚤림과 같은 보고 비뚤림이 문제가 되는 경우에는 메타분석 혹은 체계적 고찰이 잘못된 결론으로 도달하도록 할 수 있다. 따라서 올바른 방법론에 기초한 체계적 고찰만이 현존하는 모든 근거를 결합하여 올바른 결론으로 이끌 수 있다.