• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.428-433
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• 1998

국제적으로 개발되고 있는 전자해도는 선박의 대형화 고속화로 인한 각종해난사고의 예방과 급증하는 해상교통을 효율적으로 처리하기 위한 안전항해시스템의 기본데이터로 사용된다. 국제기구인 IHO는 1996년에 전자해도관련 국제표준을 제정하고 각 회원국에 전자해도 개발을 강력히 권고하였으며 이에 따라 국내에서도 국립해양조사원이 1999년 완료를 목표로 전자해도 개발을 추진하고 있다. 전자해도의 개발과정은 기존의 종이해도를 디지틀화 하는 것에서 출발하며 이 과정에서 CIS를 이용한다. 국내에서는 수로데이터의 처리에 강력한 기능을 갖고 있는 CARIS를 사용하여 수치해도를 제작하고 이 데이터를 기본으로 전자해도 데이터를 생성한다. 실제로 종이해도를 스캔한 이미지 파일을 벡터화하고 각종 관련 규약에 맞게 편집하여 수치해도를 제작하며 이를 바탕으로 S-57 기반의 전자해도를 제작한다. 이 과정에서 CARIS는 이미지의 벡터화, 각종 심볼의 입력, 좌표변환, 오브젝트의 입력ㆍ수정등을 수행한다. 본 논문에서는 KRISO가 1995년 말부터 국립해양조사원에서 위탁받아 연구한 전자해도 개발과정과 검수과정을 소개하고 그 과정에서 사용된 CARIS의 활용에 대해 설명한다. 이러한 고찰을 통해 향후 중요하계 다루어질 전자해도의 공급 및 관리시스템의 GIS 활용을 고려할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.4 s.32
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• pp.93-97
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• 2004

This paper proposed that a small type conductor surface open-loop antenna model for the moisture sensor and its operating characteristics were analysed numerically by using the moment methods. The numerical analysis results from this antenna model showed that this antenna could match the input impedance to $50[{\Omega}]$ by changing parameters of the antenna in the frequency range from 300[MHz] to 500[MHz]. This model also showed that the open-loop radius. height and wire width give a tremendous influence on the antenna resonance variation. while the loaded inductance values affects the variation or the input impedance at the resonance frequencies.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.693-700
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• 2001

본 논문에서는 유전체 덮개층을 갖는 일축성 매질에서 마이크로스트립 패치 안테나의 공진 주파수와 입력 임피던스, 방사패턴에 대해 연구하였다. 제안된 구조의 구성관계식으로부터 파수영역 다이애딕 그린 함수를 유도하여 전계 적분 방정식을 계산해 낸 후에 갤러킨 모멘트법으로 이산화하여 행렬형태로 표현하였다. 수치 해석적 수렴을 고려하여 사용된 기저 함수는 패치 위의 실제 전류밀도와 가장 유사한 형태인 정현적 기저함수를 선택하였다. 수치해석 결과로 기판의 유전율 변화와 덮개층의 두께 변화와 공진 주파수와 입력 임피던스 그리고 방사 패턴에 미치는 영향에 대해 논의하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.51-65
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• 2024

Accurate electrical load forecasting is important to the effective operation of power systems in smart grids. With the recent development in machine learning, artificial intelligence-based models for predicting power demand are being actively researched. However, since existing models get input variables as numerical features, the accuracy of the forecasting model may decrease because they do not reflect the semantic relationship between these features. In this paper, we propose a scheme for short-term load forecasting by using features extracted through the large language models for input data. We firstly convert input variables into a sentence-like prompt format. Then, we use the large language model with frozen weights to derive the embedding vectors that represent the features of the prompt. These vectors are used to train the forecasting model. Experimental results show that the proposed scheme outperformed models based on numerical data, and by visualizing the attention weights in the large language models on the prompts, we identified the information that significantly influences predictions.

• Explosives and Blasting
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• v.21 no.4
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• pp.37-42
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• 2003

The source of rock breakage by explosive blasting is the energy released from an explosive. It is transmitted to the surrounding rock mass causing various types of fracture of rock material. The reaction of explosives and the resulting action on the surrounding rock mass are completed in very short tine, making it almost impossible to observe the processes occurring in the interior of the rock mass. In this study several input parameters are investigated by numerical modelling of blast source and dynamic response of rock mass. It is shown that damping coefficient and rising time are major parameters affecting dynamics response of rock mass.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.115-115
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• 2019

하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2017.10a
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• pp.67-67
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• 2017

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1141-1144
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• 2009

인공신경망(artificial neural network) 기법은 인간의 두뇌 신경세포의 활동을 모형화한 것으로 오랜 시간동안 발전해 왔으며 여러 분야에서 활용되고 있고 수문분야에서도 인공신경망을 이용한 연구가 활발히 진행되어 왔다. RDAPS와 같은 단기수치예보 자료는 강우의 유무 판단과 같은 정성적인 분석에서 비교적 정확도가 높지만 정확한 강우량의 추정과 같은 정량적인 부분에서는 정확도가 매우 낮으므로 인공신경망 기법과 같은 후처리 기법을 통해서 정확도를 높이게 된다. 인공신경망 기법을 수행할 때, 가장 중요한 것은 입력변수선택(input variable selection)으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 mutual information을 입력 변수 선택 기법으로 채택하여, 인공신경망의 입력변수 선정의 정확도를 알아보고자 한다. Mutual information은 주어진 자료의 엔트로피값을 이용하여 변수들 간의 독립과 종속의 관계를 나타내는 기법으로서, MI값은 '0'에서 '1'의 값을 가지며 '0'에 가까울수록 변수들 간의 관계가 독립적이고 '1'에 가까울수록 종속적인 관계를 나타낸다. 인공신경망의 입력변수선정에 대한 mutual information의 정확도를 알아보기 위해, 기존 입력변수선택 기법과 mutual information을 이용했을 경우의 인공신경망의 처리능력, 정확도를 비교 검토하였다.

• Fire Science and Engineering
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• v.33 no.3
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• pp.112-120
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• 2019

To improve the reliability of a safety assessment using a fire simulation in domestic PBD, the evaluation method of ASET considering the uncertainties of the input parameters and numerical model of fire simulation was carried out. To this end, a cinema and officetel were selected as the representative fire spaces. The main results were as follows. Considering the uncertainty of the heat release rate, which has the greatest effect on the major physical quantities presented in the life safety standard, significant changes in temperature, CO, and visibility occurred. In addition, when the bias factors reflecting the uncertainty of the numerical model were applied, there were no significant changes in temperature and CO concentration. On the other hand, the visibility was increased considerably due to the low prediction performance of smoke concentration in FDS. Finally, the reason why the physical quantity determining the ASET in domestic PBD is mainly visibility was discussed, and the application of uncertainty of the input parameters and numerical model in a fire simulation was suggested for an accurate ASET evaluation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1901_1902
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• 2009

본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.