• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.27-27
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• 2017

신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.312-312
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• 2019

지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.324-324
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• 2020

기후변화에 따른 기상 요소별 추세 변화는 유역유출량의 변동성을 증가시켜 안정적인 수자원 확보 및 홍수 대비에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 기후변화에 따른 유역 유출량 변화를 평가하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 기존에는 기후변화 자료의 공간적 해상도의 한계로 인해 중대유역을 중심으로 연구가 다수 이루어져 왔으나, 최근 들어, 기후변화 자료의 공간적 상세화 기법이 발달함에 따라 소유역별 유역 유출량 평가에 관한 연구가 증가하고 있다. 특히, 소유역의 경우 유역 특성에 따라 기후변화에 따른 유출량 변화 민감도가 높을 수 있으며, 유출 성분별 변화가 상이할 수 있다. 하지만 기존의 연구에서는 소유역을 대상으로 기후변화에 따른 유출 성분별, 예를 들어 직접유출량과 기저유출량을 구분하여 변화를 평가하는 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 소유역의 유출 성분별 특성을 분석하기 위하여, RCP 4.5, 8.5 시나리오별 기후모델 10개에 대하여 모의한 유출량을 직접유출량과 기저유출량으로 구분하고 결과를 비교 분석하였다. 본 연구의 대상지역은 유역면적이 112.9 ㎢이며, 토지이용이 단순하고, 농경지의 비율(약 50%)이 높은 농업 소유역을 대상으로 하였다. 유출량을 모의하기 위한 모형으로는 농업 소유역 유출량 모의 연구에 다수 사용된 바 있는 SWAT 모형을 이용하였으며, 직접유출량과 기저유출량의 분리는 Recursive Digital Filter 방법을 이용하였다. 기후변화 자료는 기후모델의 연산능력의 한계나 복잡한 자연조건의 불완전한 반영 등의 이유로 지역 기후변화 예측 과정에서 발생하는 불확실성을 지니고 있으므로 RCP 4.5, 8.5 시나리오별 각각 10개 기후모델의 결과를 이용하여 유출 특성 분석에 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 소유역의 미래 유량특성을 파악하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.10
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• pp.1991-2000
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• 1994

In this paper, an alagorithm with six types of classification is suggested for the recognition system of hand-written Korean characters. After thinning process and truncating process for noise redection. The input images are used generalized by $64\times64$ size. The six type classification is composed of preliminary and secondary classification process by using the learning algoritm of multi-layer perceptron. Subblock Hough transform is used as local feature and sampling Hough transform is used as global feature. Experiment is conducted for 1800 characters which is written 31 times per each type by 10 persons. The 90% recognition rate is resulted by the preliminary classification of detection the final consonant and by the secondary classification of detecting the vowels.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.15 no.3
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• pp.27-33
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• 2009

In terrain visualization, the quadtree is the most frequently used data structure for progressive mesh generation. The quadtree provides an efficient level-of-detail selection and view frustum culling. However, most applications using quadtrees are performed by the CPU, since the hierarchical data structure cannot be manipulated in a programmable rendering pipeline. For this reason, quadtree-based methods show lower performance and higher dependancy of CPU in comparison to GPU-based methods. We present a quadtree-based terrain-rendering method for GPU execution that uses vertex multiplication. It offers higher performance than previous CPU-based quadtree methods, without loss of image quality.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.93-96
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• 2011

본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 통계청에서 제공하는 한국 표준 질병 사인 분류표(K.C.D)를 기초로 질병을 분류한 후, 질병을 도출하고 애매한 증상의 차이의 정도를 퍼지 추론기법을 사용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 한방 질병 분류 시스템을 제시한다. 기존의 FCM 알고리즘은 입력 벡터들과 각 군집 중심과의 거리를 이용하여 측정된 유사도에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 하지만 측정된 패턴과 군집 공간상의 패턴들의 분포에 따라 바람직하지 못한 군집화 결과를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 군집들의 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 기존의 FCM 알고리즘으로 군집화 한 결과를 재 군집화 하여 군집화의 정확성을 개선시킨 후, 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법을 적용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병을 분류한 후, 퍼지 제어 기법으로 질병을 추출함으로써 기존의 한방 자가진단 시스템 보다 정확하게 질병을 도출한 것을 확인하였다.

• Journal of ILASS-Korea
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• v.5 no.2
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• pp.61-67
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• 2000

The interaction between chemistry and turbulence is treated by employing the Representative Interactive Flamelet (RIF) Model. The detailed chemistry of 114 elementary steps and 44 chemical species is adopted for the n-heptane/air reaction. In order to account for the spatial inhomogeneity of the scalar dissipation rate, the multi-RIF is used. The effect of the number of RIF on ignition delay is discussed in detail. Numerical results indicate that the present RIF approach successfully predicts the ignition delay time as well as the essential features of a spray auto-ignition process.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.135-138
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• 2005

최근 지상파 DMB 서비스를 위한 다중화 사업자들이 선정되어 이동 시에도 동영상을 포함하는 멀티미디어 방송 서비스를 위한 본방송을 준비하고 있다. 이러한 시점에서 다중화 사업자들은 송출되고 있는 방송의 상태를 확인하는 것이 필요하다. 더욱이, 지상파 DMB와 관련된 제품 및 서비스 개발자들은 필드 단위까지 방송 스트림을 상세하게 검토하려고 한다. 그러나, 현재 지상파 DMB 방송 스트림의 검증을 위한 방법이 제시되고 있지 않으며, 이를 위한 제품도 개발되어 있지 않다. 본 논문에서는 지상파 DMB 서비스를 위한 방송 상태를 검증하고 방송 스트림의 상세 정보를 분석하기 위한 방법을 제안하고, 이를 구현한 ETI 프레임 검증 시스템을 개발하여 상용 지상파 DMB 전송 시스템에 적용하여 실험하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.489-492
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• 2001

소프트웨어의 대형화와 급격히 변화하는 소프트웨어 시장에 시기 적절히 대응하기 위해, 기존의 소프트웨어를 재사용함은 물론이고 재사용이 용이한 구조로 소프트웨어를 구성하여 다른 부분에 영향을 미치지 않고 특정 부분을 변경시킬 수 있는 솔루션이 요구된다. 이러한 기술에 부합되는 것이 재사용성, 대체가능성 등의 기능을 강조한 컴포넌트 기술이라 할 수 있겠다. 컴포넌트 기반 시스템을 설계하는데 있어서는 기존의 객체지향 접근방식을 포함하면서 컴포넌트의 고유의 특성을 반영하는 다른 접근방식을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 객체지향적 접근방식에 개념적인 컴포넌트 설계 방식과 이를 EJB 컴포넌트로 다시 상세화하는 컴포넌트의 모텔링 프로세스와 이를 지원하는 도구에 대해 다룬다.