• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1216-1220
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• 2006

최근 들어 기상이변으로 인해 집중호우가 빈번히 발생하여 막대한 홍수피해를 야기하고 있으며, 이에 자연재해에 대한 방재대책의 중요성 및 수공구조물들의 설계빈도를 상향조정하는 등의 대책마련이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 특히 2002년 여름 강릉지역에 발생한 태풍 '루사'로 인한 집중호우는 기존 PMP(가능 최대강수량) 규모를 초과하는 사상 초유의 24시간 최대 강수량(880mm)을 기록하여 기존 댐 등과 같은 수공구조물의 설계기준에 대한 재고가 불가피 하게 되었다. 이에 본 연구에서는 미계측 유역인 상관저수지 유역을 대상으로 지속시간별 PMP를 산정한 후 임계지속시간을 고려한 PMF(가능최대홍수량)를 산정하여 유역내 대표적인 수공구조물인 저수지의 수문학적 치수안정성 여부를 검토하였다. 분석 대상유역인 상관저수지 유역의 PMP는 전국 전계절별 PMP도로부터 호우중심의 PMP와 유역중심의 PMP를 동일하게 하여 지속시간별 PMP를 산정하였다. 산정된 PMP로부터 Huff의 4분위법을 이용하여 강우를 시간분포 시킨 후 상관저수지 유역의 PMF를 산정하였으며, 이 때 이용된 유역의 홍수량추정 기법으로는 Clark 단위도법이다. 또한 본 연구에서는 수공구조물의 치수안정성을 검토하기 위하여 HEC-5모형을 이용한 저수지 홍수추적을 실시하였으며, 검토 결과 상관저수지의 수문학적 안정성은 확보된 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.10 no.5
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• pp.31-38
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• 1973

The Sabine's formula has been widlely used for calculating reverberation time and applied for actual systems. The result of Sabine's method is only same as the reverberation time of one axial wave according to the wave theory. Reverberation time is mainly dependent on the standing waves. In case of the rectangular room the frequencies of three mode covering 250Hz and several intensities at various positions of the room were measures by a spectrograph. It wart found that axial wavers and tangential waves decayed more slowly than oblique waves. The experimental results showed that the amount of axial and tangential wave in a frequency band varies depending on the position in the room. It is concluded that the results give to control reverberation times in a room.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.115-115
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• 2016

최근 전세계적으로 발생하고 있는 이상기후 현상과 각종 개발 사업으로 인한 불투수면적의 증가로 극한 홍수의 발생빈도가 높아가고 있다. 특히 내수배제 불량으로 인한 도시지역의 침수로 매년 많은 인명과 재산상의 손실이 크게 증가하고 있으며, 홍수피해 저감 및 복구대책으로 많은 국비가 지원되고 있으나 아직까지 예방보다는 복구비에 치중하고 있는 실정이다. 국내에는 상습침수 위험지구가 점차적으로 증가하는 추세이며 이를 점진적으로 해소해나가기 위해서는 도시방재성능 목표 설정에서 목표강우량을 상향으로 설정할 필요가 있다고 본다. 이를 위하여 본 연구에서는 목표강우량을 상향 조정하여 침수해석을 실시하고 침수심을 기준으로 실제호우사상에 대한 침수심과 비교 검토하여 적정성을 확인하려고 한다. 또한 확률강우량의 시간분포는 도시별 유역 규모 및 유출특성, 강우강도 특성 등에 따라 상이한 결과를 보일 여지가 다분하여 실제 침수를 일으킨 강우와 가장 유사한 강우분포를 찾고자 한다. 기존 실무에서 주로 사용되는 Huff 분포와 함께 교호 블럭법, Huff와 교호블럭법을 혼합한 시간분포를 서울지역에 적용하여 대상지역에 적합한 시간분포를 선정하였다. 선정된 시간분포를 바탕으로 내수침수해석을 실시하여 그 결과인 침수심을 기준으로 상향된 목표강우량을 제시하고 도시지역의 적합한 설계강우의 시간분포를 도출하였다. 본 연구를 통해 도시지역의 적합한 강우 시간분포와 방재성능 목표를 설정하는데 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.22 no.4
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• pp.581-612
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• 2013

Opinet is the system that has announced the daily domestic petroleum price data from April 2008. This study's goal is to examine if the domestic petroleum(gasoline and diesel) prices adjust their prices asymmetrically comparing before-Opinet with after-Opinet. The results of this study found the evidence of asymmetric domestic petroleum prices before the Opinet and the evidence of symmetric domestic petroleum prices after the Opinet. Also the domestic petroleum prices after the Opinet adjust upward/downward nearly twice as fast when its actual value is below/above its equilibrium. According to this study, the domestic petroleum market works more efficiently than before.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.38 no.11
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• pp.1193-1199
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• 2014

To achieve safe and high-speed navigation of a mobile service robot, velocity of dynamic obstacles should be considered while planning the trajectory of a mobile robot. Trajectory planning schemes without considering the velocity of the dynamic obstacles may collide due to the relative velocities or dynamic constraints. However, the general planning schemes that considers the dynamic obstacle velocities requires long computational times. This paper proposes a velocity control scheme by scaling the time step of trajectory to deal with dynamic obstacle avoidance problem using the RNLVO (Robot Nonlinear Velocity Obstacles). The RNLVO computes the collision conditions on the basis of the NLVO (Nonlinear Velocity Obstacles). The simulation results show that the proposed scheme can deal with collision state in a short period time. Furthermore, the RNLVO computes the collisions using the trajectory of the robot. As a result, accurate prediction of the moving obstacles trajectory does not required.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.6
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• pp.3851-3857
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• 2014

Shippers' requests of freight trains vary with time, but generating an additional schedule of freight trains is not easy due to many considerations, such as the line capacity, operation rules, and conflicts with existing trains. On the other hand, an additional freight train schedule has been continuously requested and manually processed by domestic train operation companies using empirical method, which is time consuming. This paper proposes a model to determine the additional freight train schedule that assesses the feasibility of the added freight trains, and generates as many additional schedules as possible, while minimizing the delay of the existing schedules. The problem is presented using time-space network, modeled as multi-commodity flow problem, and solved using the column generation method. Three levels of experiment were conducted to show validity of the proposed model in the computation time.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.43 no.1
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• pp.39.3-39.3
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• 2018

외계행성 탐색시스템 운영현황과 계획을 소개한다. 2017년 관측장비 가동율은 97.4% 이며, 시스템이 설치된 3개 천문대에서 천문박명시간을 기준으로 총 10,157 시간이 연구에 할당되었고 총 7,178 시간 관측이 이루어졌다. 관측시스템의 성능개선을 위해 주경 코팅, 돔 레벨조정, 망원경 구동롤러 정렬, 주경 배플 마스크 설치 등 돔과 망원경의 기계부 업그레이드와 카메라 전자부 조정 및 앰프보드 교체 등이 이루어졌다. 관측효율 향상을 위해 1년간 관측된 약 177,000 장의 자료를 분석하여 불량자료 태깅기반을 마련했고, 시상모니터링과 관측 스크립트 코드를 개발하여 현재 관측에 적용하고 있다. 관측 자료는 각 연구 프로그램의 자료공개 정책에 따라 영상형태 또는 측광 파일형태로 이용이 가능하며, 관측로그는 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 2020년 10월부터 시작되는 2단계 관측 프로그램 선정을 위해 2019년 상반기에 관측제안서를 접수받아 하반기에 선정을 마칠 계획이며, 다양한 연구주제 발굴을 위해 파일롯 프로그램을 선별 지원할 계획이다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.7
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• pp.205-216
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• 2022

One of the many tools used for distributed deep learning training is Kubeflow, which runs on Kubernetes, a container orchestration tool. TensorFlow jobs can be managed using the existing operator provided by Kubeflow. However, when considering the distributed deep learning training jobs based on the parameter server architecture, the scheduling policy used by the existing operator does not consider the task affinity of the distributed training job and does not provide the ability to dynamically allocate or release resources. This can lead to long job completion time and low resource utilization rate. Therefore, in this paper we proposes a new operator that efficiently schedules distributed deep learning training jobs to minimize the job completion time and increase resource utilization rate. We implemented the new operator by modifying the existing operator and conducted experiments to evaluate its performance. The experiment results showed that our scheduling policy improved the average job completion time reduction rate of up to 84% and average CPU utilization increase rate of up to 92%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.106-106
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• 2023

저수지 수문자료는 강우량, 유입량, 저수량, 방류량이다. 이 중에서 관측되고 있는 것은 저수량과 일부 수로방류량에 불과하다. 그럼에도 모의에 의해 유입량을 고정시키면, 물수지에 의해 방류량을 계산할 수 있다. 그러나 저수량 오차로 모의 유입량과 계산 방류량의 신뢰도는 반드시 확인돼야 한다. 신뢰도가 낮으면 모의 유출량과 계산 방류량을 조정하며 신뢰도를 높여야 한다. 신뢰도는 평가주기가 짧을수록 보장된다. 여기서는 유역면적 218.80km², 유효저수량 3,494만m³, 수혜면적 5,117ha인 탑정지에 대해 2020년 1월1일부터 12월31일까지 1시간 단위로 1달, 10일, 3일, 2일 간격의 주기로 저수지 운영자료를 생산하고, 그 신뢰도를 평가하여 평가주기가 짧을수록 오차가 감소되는 것을 관찰코자 했다. 1시간 간격의 유입량은 ONE 모형으로 모의했고, 저수지 물수지 모형을 구축하여 모의 유입량에 저수량 변화를 더해 방류량을 계산했다. 또한 저수지 물수지에 의해 저수위를 모의했으며, 관측 저수위와의 오차제곱근(RMSE)으로 신뢰도를 평가한 결과는 다음과 같다. 1달 간격으로 신뢰도를 평가한 경우 RMSE는 132.466m, 10일 간격은 46.922m, 3일 간격은 0.520m, 2일 간격은 0.349m로 나타났다. 위의 결과로부터 저수지 수문자료의 평가주기를 짧게 할수록 신뢰도는 개선된다고 말할 수 있다. 이상의 결과는 과거 자료에 대해 1년 동안 1시간 간격으로 유입량을 모의하고 방류량을 계산한 결과를 고정시키고, 평가주기를 달리하며 수위오차를 분석한 결과이다. 만약 평가주기별로 유입량과 방류량을 실제 상황에 적합하게 조정하면, 그 신뢰도는 훨씬 더 개선될 것이다. 현재 저수지 수위만을 관리하고 있는 현장의 상황에서 이 연구결과가 시사하는 바는 매우 크다. 첨언하면 AI 시대의 핵심은 자료다. AI의 먹이는 자료다. 다시 말해 자료 없는 AI는 시체와 같다. 자료는 기본이고 진실이다. 자료 없는 결과는 가짜다. 또한 위의 결과는 자료는 상시 관찰돼야 한다는 것을 말한다. 1년에 한 번 수문자료를 평가하는 제도로는 고품질의 자료를 생산할 수 없다. 무엇보다 자료는 상시 관찰하는 제도가 정착돼야 하며, 그 때 비로소 AI와 공존과 협력으로 물관리 기술의 혁신을 이룰 것이라 확신한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.1
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• pp.70-76
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• 2009

In speech communications in noisy environments, speech intelligibility is seriously degraded due to the masking effect of ambient noise. In this paper, a new method to improve speech intelligibility in noisy environments is proposed. Based on the perception theory that the temporal envelope plays a major role in determining intelligibility, the proposed method uses a novel operation that enhances the fluctuation of band-wise temporal envelope and also contains pitch enhancement for improving speech naturalness. In addition, a new subjective evaluation scheme employing binaural listening is proposed in order to measure more reliable performance. The subjective performance measured with the proposed scheme shows that the proposed method improves both intelligibility and naturalness in various environments, whereas a function parameter can control the performance trade-off between intelligibility and naturalness.