• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.26 no.4
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• pp.211-228
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• 2023

Ground-penetrating radar (GPR) surveys are commonly used to monitor embankments, which is a nondestructive geophysical method. The results of GPR surveys can be complex, depending on the situation, and data processing and interpretation are subject to expert experiences, potentially resulting in false detection. Additionally, this process is time-intensive. Consequently, various studies have been undertaken to detect cavities in GPR survey data using deep learning methods. Deep-learning-based approaches require abundant data for training, but GPR field survey data are often scarce due to cost and other factors constaining field studies. Therefore, in this study, a deep- learning-based model was developed for embankment GPR survey cavity detection using data augmentation strategies. A dataset was constructed by collecting survey data over several years from the same embankment. A you look only once (YOLO) model, commonly used in computer vision for object detection, was employed for this purpose. By comparing and analyzing various strategies, the optimal data augmentation approach was determined. After initial model development, a stepwise process was employed, including box clustering, transfer learning, self-ensemble, and model ensemble techniques, to enhance the final model performance. The model performance was evaluated, with the results demonstrating its effectiveness in detecting cavities in embankment GPR survey data.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.16 no.3
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• pp.131-138
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• 2013

We developed a method for inverting magnetic data to image 2D susceptibility models. The major difficulty in the inversion of the potential data is the nonuniqueness. Furthermore, generally the number of inversion blocks are greater than the number of the magnetic data available, and thus the magnetic inversion leads to under-determined problem, which aggravates the nonuniqueness. When the magnetic data were inverted by the general least-squares method, the anomalous susceptibility would be concentrated near the surface in the inverted section. To overcome this nonuniqueness problem, we propose a new resolution model constraint that is calculated from the parameter resolution. The model constraint imposes large penalty on the model parameter with good resolution, on the other hand small penalty on the model parameter with poor resolution. Thus, the deep-seated model parameter, generally having poor resolution, can be effectively resolved. The developed inversion algorithm is applied to the inversion of the synthetic data for typical models of magnetic anomalies and is tested on real airborne data obtained at the Okcheon belt of Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.143-143
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• 2023

최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.26 no.7
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• pp.328-333
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• 2007

In this paper, we describe characteristics of a movable bridge called the Anjok and propose an improved string model which has delay line controller in physical modeling of the Gayageum. Movable bridge, the Anjok determines the length of vibrating string and transmits the vibration of each string to the body of the Gayageum. We analyze the variations in frequency domain and implement the Anjok model as parametric form using the first-order polynomial fitting in logarithmic scale graph, because the length of string changes fundamental frequency. In order to implement the Anjok model, frequency fitting, tension fitting and frequency fitting using leaky integrator are used. The frequency fitting using leaky integrator has the best results among those. Proposed string model with the Anjok model can represent real tuning system of the real Gayageum and the proposed model could synthesize sounds which is similar to original sounds.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.287-292
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• 2006

본 논문은 환경의 변화에 적응하여 지속적으로 서비스들의 협업을 지원하기 위한 통합 시스템으로 커뮤니티 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해 커뮤니티라는 메타포를 사용하여 추상화된 레벨로 협업 모델을 정의하고 이를 런타임에 해석하여 물리적 환경의 실질적인 서비스들간의 실행 모델로 전환한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 서비스들의 협업과 사용자의 인터랙션을 관리하는 커뮤니티 매니저(CM)와 서비스들의 협업모델을 실행 환경으로 매핑시키는 커뮤니티 프레임워크(CF) 그리고 CM 과 CF 에게 통합된 컨텍스트를 제공해 주는 시츄에이션 매니저(SM)로 구성되어 있다. 이 시스템에서 추상화된 협업 모델은 런타임에 물리적 공간으로 매핑되므로, 동적으로 실행 환경과 사용자의 특성을 인식하고 그에 맞는 협업 목표와 협업 대상을 변경시켜 실행 환경에 맞게 재구성 되는 것이 가능하다. 따라서 제안된 시스템을 통해 특정 환경에 고유하게 구축되던 시스템의 개발 비용에 대한 부담을 절감시키는 효과를 가져올 것으로 기대된다.

• Progress in Medical Physics
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• v.4 no.2
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• pp.37-47
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• 1993

The quality of radiation for a high energy x-ray beam can be specified by its attenuation curve in a selected material. The inverse Laplace transform of the attenuation curve can be used as an approximate indication of the energy spectrum of the beam. We have made a comparative investigation of the estimated spectrum obtained by the Laplace transform analysis of the transmitted exposure data measured in an absorption study of a 6MV x-ray beam. Two of existing transform pair models have been investicated and discussed.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.583-586
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• 2011

가새골조의 정확한 내진성능평가를 위해서는 실험과 유사한 이력거동과 파단 시점을 잘 예측할 수 있는 해석적 모델이 필요하다. 가새의 이력거동을 모사히기 위해 본 연구에서는 이전 연구자들에 의해 제안된 물리적 이론 모델을 사용하였다. 또한, 가새부재의 국부좌굴에 의한 파단 예측을 위해 피로변수의 보정계수를 도입한 손상 지표를 개선하였다. 결과적으로 실험과 해석 결과를 비교하여 콘크리트충전 각형 강관가새부재의 국부좌굴 효과를 반영한 피로 보정계수를 판폭두께비에 따라 회귀분석을 통해 결정하고, 본 연구에서 제안한 해석 모델의 결과와 이전 연구의 결과를 비교하여 검증하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.3
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• pp.351-357
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• 2009

In this paper, we studied an efficient inter-working method in which QualNet network simulator can import WAVE channel model and physical layer simulation module pre-designed by Matlab tool. At first, we investigated physical layer and communication medium simply designed in QualNet, then we suggested practical method for QualNet network simulator to adopt different type of physical layer simulation module in which detailed multi-path fading channel model and IEEE802.11p communication modem are designed. This work should be applied to linked simulation between upper layer and lower physical layer for total simulation from higher layer to lower physical layer related to next generation DSRC/WAVE specification.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.05a
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• pp.73-80
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• 2002

UML(Unified Modeling Language)은 소프트웨어 설계뿐만 아니라 네트워크 상에서의 데이터 전송, 가상데이터를 이용한 물리현상, 회로 분석 및 설계 등 다양한 형태의 시뮬레이션에서도 사용되고 있는 모델링 언어이다. 이러한 UML로 개발된 소프트웨어 설계 모델이나 시뮬레이션 모델들을 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 통합 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 UML 모델들의 저장과 관리의 효율성을 높이기 위해서 저장하부 구조를 데이터베이스화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 시스템은 UML 모델들을 다수의 사용자들이 서로 공유할 수 있으며 모델의 재사용성을 높이고 모델 정보의 효율적인 검색을 지원할 것이다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• v.43 no.5
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• pp.443-450
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• 2009

Purpose: Conventional image reconstruction uses simplified physical models of projection. However, real physics, for example 3D reconstruction, takes too long time to process all the data in clinic and is unable in a common reconstruction machine because of the large memory for complex physical models. We suggest the realistic distributed memory model of fast-reconstruction using parallel processing on personal computers to enable large-scale technologies. Materials and Methods: The preliminary tests for the possibility on virtual manchines and various performance test on commercial super computer, Tachyon were performed. Expectation maximization algorithm with common 2D projection and realistic 3D line of response were tested. Since the process time was getting slower (max 6 times) after a certain iteration, optimization for compiler was performed to maximize the efficiency of parallelization. Results: Parallel processing of a program on multiple computers was available on Linux with MPICH and NFS. We verified that differences between parallel processed image and single processed image at the same iterations were under the significant digits of floating point number, about 6 bit. Double processors showed good efficiency (1.96 times) of parallel computing. Delay phenomenon was solved by vectorization method using SSE. Conclusion: Through the study, realistic parallel computing system in clinic was established to be able to reconstruct by plenty of memory using the realistic physical models which was impossible to simplify.