• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.65-65
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• 2023

최근 기후변화로 인해 홍수, 가뭄 등 수재해가 세계 곳곳에서 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 정확한 강우-유출 해석의 중요도는 높아지고 있으며 강우-유출 해석에 따라 수자원 관리 및 계획수립의 정도가 달라질 수 있다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 중국과 동남아시아 5개국(라오스, 태국, 미얀마, 베트남, 캄보디아)을 관통하는 국가공유하천으로 기초자료의 획득이 어렵고 국가별로 구축된 자료가 질적, 양적 품질이 상이하여 수문해석에서의 기초자료로 사용하기에 불확실성이 있다. 최근 기술의 발달로 글로벌 격자형 강수자료 획득이 용이함에 있어 미계측 대유역에서의 다양한 연구들이 수행되고 있지만, 지점강수자료와 시·공간적 오차로 인한 불확실성을 내포하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 격자형 강수자료의 적용성을 평가하기 위하여 지점 격자형 강수자료(APHRODITE)와 4개의 위성강수자료(CHIRPS, CMORPH, PERSIANN-CDR, TRMM)를 수집하고 합성곱 신경망 모형인 ConvAE 기법을 이용하여 위성강수자료의 시·공간 편의 보정을 수행하였다. 또한, 하천 수위에 대한 장기간 정보 수집이 가능한 메콩강 본류 4개 관측소(Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Kratie)를 선정하였으며 SWAT 모형을 이용하여 매개변수 보정(2004~2013)과 격자형 강수자료의 보정 전·후의 유출모의(2014~2015) 결과를 비교·분석하였다. 격자형 강우를 이용한 보정 및 유출 분석 결과 4개의 위성강수자료 모두 성능이 향상되었으며 그 중 보정된 TRMM이 가장 우수한 성능을 보여 해당 유역에서의 APHRODITE를 대체할 수 있다고 판단하였다. 따라서 본 연구에서 제시하는 ConvAE를 이용한 보정기법과 이를 이용한 강우-유출 해석은 향후 다양한 격자형 강수자료를 활용한 미계측 대유역에서의 수문해석에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.544-544
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• 2016

최근 지구온난화 등 기후변화에 따른 돌발 홍수가 계절과 관계없이 빈번하게 발생하고 있으며, 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 인한 홍수피해가 매년 발생하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 정확한 강우 관측 및 홍수량 산정이 매우 중요하기 때문에 많은 수문학적 연구와 기술 발달이 이루어지고 있다. 그 중 강우의 변화를 실시간으로 관측 가능한 레이더영상 자료의 활용성이 증대되어 활발한 연구가 진행되고 있으나, 제주도의 경우 다른 지역에 비해 연구가 미흡한 실정이다. 이에 따라, 제주도 유역을 대상으로 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 분석하고 매개변수 산정 시 경험적 요인을 제거할 수 있는 분포형 모형인 Vflo와 기상청에서 제공하는 레이더 영상자료 및 강우자료를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 Arc-GIS를 이용하여 제주도 도심하천인 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토양도, 토지피복도 등)을 $30m{\times}30m$ 격자크기로 분석하고, 레이더영상 자료로부터 강우 자료를 추출하였으며, 분포형 모형(Vflo)을 활용하여 유출량을 모의하였다. FSIV기법을 통해 현장 관측한 유출량과 비교 분석하였으며, 레이더 영상자료로부터 추출한 강우자료는 AWS자료를 활용하여 제주도에 적합한 강우보정계수를 산정하였다. 이와 같은 연구를 통해 향후 제주도 미계측 유역의 홍수량 산정이 가능할 것으로 판단되며, 하천기본계획 및 유역종합치수계획 등 치수계획 수립 시 많은 활용이 될 것으로 기대한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.2 s.314
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• pp.93-101
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• 2007

To jointly optimize the spatial registration and the exposure compensation, an iterative registration algorithm, the Lucas-Kanade algorithm, is combined with an exposure compensation algorithm, which is based on the histogram transformation function. Based on a simple regression model, a nonparametric estimator, the empirical conditional mean, and its polynomial fitting are used as histogram transformation functions for the exposure compensation. Since the proposed algorithm is composed of separable optimization phases, the proposed algorithm is more advantageous than the joint approaches of Mann and Candocia in the aspect of implementation flexibility. The proposed algorithm performs a better registration for real images than the case of registration that does not consider the exposure difference.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.182-182
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• 2022

4차산업 기술이 상수도 관망 분야에도 활발히 도입되며 스마트워터 구축에 기술적인 기반이 마련되고 있다. 이중 디지털트윈의 경우 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술로 정의된다. 즉, 디지털트윈의 핵심기술은 시각화와 시뮬레이션 모형의 연계로 실시간 상황 표출뿐만 아니라 시뮬레이션 모형 입력값의 미래 변화를 추정하여 해당 사물의 상태를 예측하는 것이라고 할 수 있다. 상수도 관망의 경우도 디지털트윈 모형 구축 시 정교한 시뮬레이션 모형과 연계를 통해 관측 데이터의 표출과 함께 미관측 지점의 데이터를 추정 및 표출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 디지털트윈 모형 구축에 가장 필수적이라고 할 수 있는 상수도 관망의 해석 프로그램 매개변수 검보정 모형을 소개한다. 대표적인 상수도 관망해석 프로그램인 EPANET2.2의경우 입력값으로 주로 수요량과 관로의 조도계수를 요구하며, 본 연구에서는 수요량은 알고 있는 것으로 가정하고 관로의 조도계수만 Markov-Chain Monte Carlo (MCMC)를 사용하여 검보정한다. 해당 모형은 (1) 실시간 조도계수 추정이 가능하면, (2) 동시에 누수 탐지가 가능하고, (3) 관로의 기능적 노후를 정의하여 향후 디지털트윈 모형 구현 시 관로 노후를 표출할 수 있는 기반을 구축한다. 우선 실시간 조도계수 추정은 데이터베이스와 연동하여 진행하며, MCMC 모형을 활용한 관로 별 조도계수의 분포에 따라 정상범위 내 변동이 발생하는지 여부를 판단한다. 이때 정상범위를 벗어난 변동이 발생하는 경우 잠재적 누수가 존재하는 것으로 가정하며, 콜모고로프-스미르노프(KS) 테스트를 통해 이를 판단한다. 기능적 노후는 관로의 통수능과 연관이 있으며, 추정한 조도계수에 따른 관로의 통수능을 산정하여 결과를 표출한다. 본 연구에서 제안한 모형은 향후 상수도 관망 디지털트윈 구현에 핵심 요소기술로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1117-1121
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• 2004

본 인구는 유역 물관리에 내한 기초연구로서 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)을 사용하여 유역내 장기유출 및 단기유출모형의 매개변수를 최적화하므로 유역의 이${\cdot}$치수관리를 위한 과학적인 유출량산정에 목적이 있다. 장기유출모형은 수정 TANK모형, 단기유출모형은 저류함수모형을 선정하여 최적화를 실시하였다. 또한, 장기유출모형의 홍수기에 대한 부정확성을 보정하기 위해 평수기와 홍수기로 매개변수의 최적화를 실시하므로 수정 TANK모형의 단점을 보완하였다. 수정 TANK모형과 저류함수모형의 적용결과 각각 장${\cdot}$단기 유출량에서 실측값과 비교하여 유의성을 나타냈으며, 홍수시 수정 TANK모형과 실측유출량의 비교결과 최적화 전의 모의 보다 높은 상관성을 나타내므로 본 인구의 수정 TANK모형을 사용하여 유역의 효율적인 장기물수지분석이 가능하리라 판단된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.3
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• pp.500-506
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• 2019

In this study, we present a decision function of optimal smoothing parameter for baseline correction using Asymmetrically reweighted penalized least squares (arPLS). Baseline correction is very important due to influence on performance of spectral analysis in application of spectroscopy. Baseline is often estimated by parameter selection using visual inspection on analyte spectrum. It is a highly subjective procedure and can be tedious work especially with a large number of data. For these reasons, an objective procedure is necessary to determine optimal parameter value for baseline correction. The proposed function is defined by modeling the median value of possible parameter range as the length and order of the background signal. The median value increases as the length of the signal increases and decreases as the degree of the signal increases. The simulated data produced a total of 112 signals combined for the 7 lengths of the signal, adding analytic signals and linear and quadratic, cubic and 4th order curve baseline respectively. According to the experimental results using simulated data with linear, quadratic, cubic and 4th order curved baseline, and real Raman spectra, we confirmed that the proposed function can be effectively applied to optimal parameter selection for baseline correction using arPLS.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.155-155
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• 2012

최근 집중호우에 따른 자연재해가 크게 증가하여 수문 및 기상분야에서 강우를 관측 및 예측하기 위한 레이더 활용성이 증대되고 있으며, 이에 따라 정부 각 관련부처에서는 레이더의 도입 및 확충을 위한 방안을 계획 제시하고 있다. 특히, 레이더강우 자료는 수문해석분야에서의 GIS 등 디지털정보를 이용하여 유역매개변수를 추정함에 따라 더 정확하고 상세한 수문자료 확보가 가능하게 되어, 격자기반의 분포형 강우-유출모형 등을 이용하여 수문해석을 하는데 있어 그 활용성이 크게 증가하고 있다. 그러나 레이더강우 자료의 정확성은 아직까지 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있기 때문에, 그 불확실성으로 인하여 레이더강우 자료의 활용 및 적용에 한계를 가지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 지상강우를 이용한 레이더강우 보정을 위하여 SOA(Statistical Objective Analysis)보정방법을 이용하였으며, 기존 SOA방법에서의 거리에 따른 가중치($_{kd}$)와 함께 지형(고도)에 따른 가중치($W_{ike}$), 바람의 영향에 따른 가중치($W_{ikw}$)를 추가로 산정하여 적용하였으며, 이를 통하여 보정된 강우장을 생성하였다. SOA방법을 통해 생성된 강우장이 어느 정도의 강우정확도를 가지고 강우분포를 재현하는지 검증하기 위하여 2011년 7~9월의 수문학적 분석에 활용 가능한 강우사상과 낙동강유역을 대상으로, 분포형모형인 $Vflo^{TM}$ 모형을 이용하여 산정된 유출량과 관측 유출량과의 비교를 실시하였다. 또한, 유출량에 대한 오차 및 ME(Model Efficiency)를 통해 레이더강우 자료의 유출모형에서의 효율성을 검토하고자 하였다. 본 연구에서 수행된 보정 강우장에 따른 유출량 비교를 통해 레이더 강우의 정확도에 대한 정량적 평가 방법 도출이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.8 no.1
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• pp.69-79
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• 1999

The research and implementation was preformed on high-resolution CCTV camera with CCD exclusive DSP conventional analog signal processor CCTV camera has its limit on auto exposure(AE), auto white balance(AWB), back light compensation(BLC) processing, severe distortion and noise of image, manual control parameter setting, etc. In our study, to resolve the problems in conventional CCTV camera, we made it possible to control AE, AWB, BLC automatically by the use of the DSP, which are used exclusively in the CCD camera produced domestically, and the microcontroller. And we utilized the function of screen display of microcontroller for the user-friendly interface to control CCD camera. And the electronic variable resister(EVR) was used to avoid setting parameters manually in the level of manufacturing process. As the result, It became possible to control parameters of the camera by program. And the cost-down effect was accomplished by improving the reliability of parameter values and reducing the efforts in setting parameters.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.2
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• pp.264-272
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• 2019

In this paper, we propose a 3D human body reconstruction and refinement method from the frames extracted from a video to obtain natural and smooth motion in temporal domain. Individual frames extracted from the video are fed into convolutional neural network to estimate the location of the joint and the silhouette of the human body. This is done by projecting the parameter-based 3D deformable model to 2D image and by estimating the value of the optimal parameters. If the reconstruction process for each frame is performed independently, temporal consistency of human pose and shape cannot be guaranteed, yielding an inaccurate result. To alleviate this problem, the proposed method analyzes and interpolates the principal component parameters of the 3D morphable model reconstructed from each individual frame. Experimental result shows that the erroneous frames are corrected and refined by utilizing the relation between the previous and the next frames to obtain the improved 3D human reconstruction result.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.24 no.3
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• pp.155-163
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• 2022

The optimization of long-range ensemble climate prediction for rice phenology model with advanced bias correction method is conducted. The daily long-range forecast(6-month) of mean/ minimum/maximum temperature and observation of January to October during 1991-2021 is collected for rice phenology prediction. In this study, the concept of "buffer period" is newly introduced to reduce the problem after bias correction by quantile mapping with constructing the transfer function by month, which evokes the discontinuity at the borders of each month. The four experiments with different lengths of buffer periods(5, 10, 15, 20 days) are implemented, and the best combinations of buffer periods are selected per month and variable. As a result, it is found that root mean square error(RMSE) of temperatures decreases in the range of 4.51 to 15.37%. Furthermore, this improvement of climatic variables quality is linked to the performance of the rice phenology model, thereby reducing RMSE in every rice phenology step at more than 75~100% of Automated Synoptic Observing System stations. Our results indicate the possibility and added values of interdisciplinary study between atmospheric and agriculture sciences.