풍속은 다른 기상요소들보다 순간 변동이 심하고 국지성이 강하여 수치 예보 모델만으로 예측의 정확성을 높이기가 어렵다. 기상청의 단기 풍속 예보는 전 지구적 통합 예보모델인 UM(Unified Model)의 예측값에 MOS(Model Output Statictics)를 통한 보정을 수행하며, 보정식의 생성에 다중선형회귀분석 방법을 사용한다. 본 연구자는 유전프로그래밍(Genetic Programming)을 이용한 비선형 회귀분석 기반의 보정식 생성을 통하여 이를 개선한 바 있는데, 본 연구에서는 보다 향상된 성능을 얻기 위하여 GP 기법 측면에서 Automatically Defined Functions과 다군집(Multiple Populations) 수행을 통해 성능을 높이고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.405-408
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2011
K-water(한국수자원공사)에서는 낙동강 수계내 레이더식 수위계를 15개를 설치 운영하고 있으며 부유물 및 이토발생의 우려가 없어 연차적으로 증설하고 있다. 레이더 수위계는 마이크로 웨이브파를 수면에 발사하여 반사된 전파 도달시간을 수위로 환산하는 방식의 기기로 표면이 얼어 있거나 수심이 낮을 경웨 자료가 불안정한 양상을 보이고 있어 수문학적으로 올바른 자료로 검보정이 필요하다. 본 연구에서는 칼만필터를 적용하여 송강수위국(임하댐 상류)의 자료를 검보정하고자 한다. 주위 관측소(청송 수위국) 1,2월 수위자료를 바탕으로 시스템모델을 선정하여 칼만필터에 적용하였으며 그 결과 동절기에 적합한 수위 변화로 검 보정 할 수 있었다. 이처럼 수위 자료에 다양한 방법을 적용함으로써 수위계 장비의 한계 및 현장여건에 따른 문제를 보완하여 더 정확한 자료를 획득할 수 있었다. 하지만 본 연구에 사용된 시스템 모델을 전 기간에 사용할 수 없는 한계가 있었다.
Kim, Sung Su;Han, Kyu Won;Heo, Sung Seo;Han, Sang Hoon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.429-435
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2021
The integrated underground space map shows the underground facility(water supply, sewage, gas, electric power, communication, heating), underground structures (subway, underpass, underground walkway, underground parking lot, underground shopping mall, common ward), ground(drilling, coffin, geology) refers to a map constructed so that a total of 15 types of underground information can be checked at a glance on a three-dimensional basis. The purpose of this study is to develop a technology to correct the problem of curved surface processing and the unevenness of underground facility pipelines that occur in converting 2D underground facility data into 3D-based underground space integrated map(3D underground facility model). do it with. To this end, we first investigated and reviewed the domestic and foreign status of technologies that generate data on underground facilities based on three dimensions, and developed a surface correction algorithm and an unevenness correction algorithm to solve practical problems. Algorithms to verify the developed algorithm This applied correction program was developed. Based on the above process, the three-dimensional model of the underground facility could be produced identically to reality. This study is judged to have significance as a basic study to improve the utilization of the underground spatial integration map.
The precipitable water vapor (PW) was estimated using Global Navigation Satellite System (GNSS) from several GNSS stations within the Korean Peninsula. Nearby radiosonde sites covering the GNSS stations were used for the comparison and validation of test results. GNSS data recorded under typical and severe weather conditions were used to generalize our approach. Based on the analysis, we have confirmed that the derived PW values from the GNSS observables were well agreed on the estimates from the radiosonde observables within 10 mm level. Assuming that the GNSS observables could be a good weather monitoring tool, we further tested the performance of the current WAAS tropospheric delay model, UNB3, in the Korean Peninsula. Especially, the wet zenith delays estimated from the GNSS observables and from UNB3 delay model were compared. Test results showed that the modelled approach for the troposphere (i.e., UNB3) did not perform well especially under the wet weather conditions in the Korean Peninsula. It was suggested that a new model or a near real-time model (e.g., based on regional model from GNSS or numerical weather model) would be highly desirable for the Korean WA-DGNSS to minimize the effects of the tropospheric delay and hence to achieve high precision vertical navigation solutions.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.5
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pp.459-466
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2012
The ionospheric delay is the largest error source in GPS positioning after the SA effect has been turned off. The ionospheric error can be easily removed by using ionospheric-free combinations but it is only restricted for dual-frequency receivers. Therefore, in this study, the regional ionospheric grid model was developed for single-frequency receivers. The developed model was compared with GIM to validate its accuracy. As a result, it yielded RMSE of 3.8 TECU for 10 days. And L1 medium- and long-range relative positioning was performed to evaluate positioning accuracy improvements. The positioning accuracy was improved by 46.7% compared with that without any correction of ionosphere and troposphere and was improved by 14.5% compared with that only tropospheric correction.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.343-345
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2003
본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.374-375
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2022
Recently, Metaverse service has been widely used to naturally communicate with a remote location, freeing from time and spatial constraints. In order to produce such contents, it is necessary to restore and synthesize a 3D model based on real space data. In this paper, a 3D-generated reconstruction model is produced based on continuous images using multiple cameras and a technique to correct the reconstructed 3D model is presented. For this. offline multi-camera setup was performed, errors were analyzed on the 3D model created through images obtained from various angles, and correction was performed using a matching technique between image frames. It is expected that 3D reconstructed data can be utilized in various service fields such as culture, tourism, and medical care.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.421-421
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2019
본 연구의 목적은 HSPF 모델을 이용하여 비점오염물질이 수질에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 합천댐 유역을 연구대상지역으로 선정하였으며, 입력자료는 유역도, 하천도, 토지이용도, 수치표고모델 및 기상자료 등을 이용하였다. HSPF 모형은 2000년부터 2016년까지의 실측값을 이용하여 보정 및 검증이 이루어졌다. 수문 보정을 위한 매개변수는 사용자 설명서와 참고문헌에 근거하여 선정하였으며, 시행착오법에 의해 수행되었다. 모델의 적용성 평가는 $R^2$, RMSE, RMAE, NSE를 사용하였고 $R^2$가 0.78에서 0.83, RMSE는 2.55에서 2.76mm/day, RMAE는 0.46에서 0.48mm/day, NSE는 0.81에서 0.82까지의 범위로 나타났으며, 연간 유출량이 ${\pm}4%$ 오차 이내로 산정되었다. 수질 모형을 구동하기 위한 수질 자료는 환경부에서 제시한 지침에 따라 생활계, 축산계, 산업계, 토지이용량에 따른 발생 부하량과 배출부하량을 산정하였다. 수질 모형 또한 수문과 같은 기간의 자료를 이용하여 보정 및 검정이 이루어졌다. 보정 결과 연평균 BOD의 차이가 0.22mg/L이고 오차범위는 13%였으며, T-N과 T-P는 0.66mg/L, 0.027mg/L의 차이를 가지며 오차범위는 각각 16%, 13%로 나타났다. 수질항목 중에서도 비점오염 관리의 효과를 평가하기 위해 비점오염물질 중 가장 큰 비중을 차지하는 축산계에 감소 시나리오를 적용하였다. 축산계의 배출부하량 감소율이 20%일때의 BOD, T-N, T-P는 각각 3%, 1%, 3% 감소하였으며 40% 감소율을 적용하였을때는 5%, 3%, 4% 감소하였다. 이러한 수질 해석을 결과를 토대로 효과적인 오염물질 방법을 적용하여 수질 개선과 합천댐 유역의 목표수질을 달성 할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.22
no.6
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pp.104-110
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2018
Operating mode analysis of a liquid propellant rocket engine(LRE) is a crucial tool through the development of an engine. The operating mode analysis of an engine based on a collection of the acceptance tests of components shows discrepancies when compared to the test results. We propose a correction method for performance parameters to develop an engine analysis model for the gas generator cycle of an LRE. In order to simulate engine behavior, the performance parameters for the analysis model are tuned based on the test results of the 75tf engine of KSLV-II.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1269-1273
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2010
이러한 강우자료의 결측값이나 오자료를 보정하는 것은 그 유역의 정확한 수문학적 특성 파악 및 안전한 수공구조물의 설계에 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근 이러한 강우자료를 비선형적 모델인 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 보정하는 연구가 활발히 진행되고 있다(오재우 등, 2008). 그러나 이러한 인공신경망을 적용하는 경우, 선택한 신경망 구조의 형태와 학습(training)을 위해 사용되는 자료가 전체 자료의 특성을 반영하고 있는 정도에 따라 정확도에 차이를 보인다(한광희 등, 2010). 따라서 자료보정을 위한 입력 자료의 선택은 인공신경망을 이용한 결측치 보정의 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이러한 입력 자료의 선택을 위한 여러 가지 기법 중 입력 변수간의 상호정보량 (Mutual Information)을 이용한 방법을 적용하여 대상 결측 지점을 보정할 강우지점을 선별한 후 선택된 지점만으로 인공신경망을 구성하여 강우자료를 보정하고 주변 자료를 모두 이용한 결과와 상관성분석으로 얻어진 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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