• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.497-500
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• 2010

Wireless sensor network is the system for data collection and data process between many nodes. For this work, Synchronization of operation execution and ordering many events are needed. Reference the external time information is the most accurate way to have same time information for all nodes but it's hard to apply these to sensor network. So there are many study of time synchronization there are many error occurred when the time synchronization is executed in the sensor network and minimizing these errors is important. In this paper, we propose how to minimize errors using several time stamp information exchanging when the network is initialized. When the big difference is occurred between receive time and send time in the node communication(cause of traffic overhead and etc), it shows big error of time correction and transfer delay time. but it's hard to detect these errors when it exchanges time stamp information just one time. so we try to reduce these errors using the median value of transfer delay and time correction value with many times of time stamp information exchange.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.197-202
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• 2005

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.537-542
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• 2004

오염물질의 이송${\cdot}$확산 과정을 해석하기 위하여 계산효율이 높은 3차원 퍼프모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 퍼프모형은 추적방법에 따라 전방추적모형과 후방추적모형으로 나눌 수 있으며, 이 두 가지 추적방법은 계산효율과 수치오차에 있어서 상이한 특성을 나타내었다. 전방추적 퍼프모형은 일정한 시간간격을 가지므로 정상상태의 연속오염원의 경우에 각각의 퍼프들이 동일한 질량을 갖는다. 그러므로 전방추적 퍼프 모형은 각 퍼프들간의 중첩정도가 일정하지 않다. 이에 관한 오차분석을 수행하기 위하여 본 연구에서는 무차원 퍼프중첩계수를 정의하였다. 퍼프중첩계수란 퍼프의 크기에 대하여 퍼프중심간의 거리가 떨어진 정도를 나타내는 무차원수로서 너무 작은 경우에는 정확도가 떨어지고 너무 큰 경우에는 계산효율이 감소한다. 전방 추적 퍼프모형의 경우, 중첩계수가 작은 초기구간에는 정확도가 떨어지며, 시간이 지남에 따라 중첩계수가 필요이상으로 증가하여 계산효율이 떨어지는 것으로 나타났다. 이에 비해 일정한 중첩정도를 갖는 후방추적 퍼프모형의 경우에는 전 영역에 걸쳐서 정확도와 계산효율이 높은 것으로 나타났다. 하지만 일정한 시간간격 마다 농도장을 계산하고자 할 때, 전방추적법은 단 한번의 전체계산을 통하여 수행가능하지만 후방추적법의 경우에는 매 출력시간마다 초기시점까지 반복해서 계산해야하는 단점이 있다. 경계처리에 있어서 입자추적모형과 상이한 방법을 사용하는 퍼프모형은 폐경계에서는 입자추적모형과 동일한 결과를 나타내지만 개경계에서는 다른 결과를 나타내었다. 또한 오염원이 임의의 공간적 분포를 갖는 경우, 퍼프모형은 입자추적모형보다는 적은 수의 퍼프를 사용할 수 있지만 이에 따른 경계면에서의 수치오차를 발생하였다. 본 연구에서는 개발된 퍼프모형을 검증하고 장${\cdot}$단점을 분석하기 위하여 흐름이 일정한 경우와 전단흐름의 경우에 대하여 이송${\cdot}$확산 수치모의를 수행하였으면, 이를 각각의 경우의 해석해 결과와 비교${\cdot}$분석하였다. 후방추적 퍼프모형은 전방추적 퍼프모형에 비하여 사용된 퍼프수와 관계없이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.30 no.5
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• pp.441-447
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• 1997

Rainfall observation using rain gage network or satellites includes the sampling error depending on the observation methods or plans. For example, the sampling using rain gages is continuous in time but discontinuous in space, which is nothing but the source of the sampling error. The sampling using satellites is the reverse case that continuous in space and discontinuous in time. The sampling error may be quantified by use of the temporal-spatial characteristics of rainfall and the sampling design. One of recent works on this problem was done by North and Nakamoto (1989), who derived a formulation for estimating the sampling error based on the temporal-spatial rainfall spectrum and the design scheme. The formula enables us to design an optimal rain gage network or a satellite operation plan providing the statistical characteristics of rainfall. In this paper the formula is reviewed and applied for the sampling error problems using several multi-dimensional precipitation models. The results show the limitation of the formulation, which cannot distinguish the model difference in case the model parameters can reproduce similar second order statistics of rainfall. The limitation can be improved by developing a new way to consider the higher order statistics, and eventually the probability density function (PDF) of rainfall.

• Korean Journal of Clinical Pharmacy
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• v.18 no.1
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• pp.11-17
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• 2008

아미카신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태에 분석오차의 영향을 연구하였다. 약물투여는 아미카신 7.5 mg/kg을 30분에 걸쳐 12시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정하였다. 분석오차를 위해 0, 5, 15, 30, 60 및 $80\;{\mu}g/ml$에 해당하는 아미카신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다 아미카신 분석오차를 위한 다항식이 $SD=0.3017+(0.00538C)+(0.00112C^2)$, $R^2=0.974$이었다 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식에 의한 분석오차를 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신 약물동태학적 파라메타 분석시 적절히 사용하면 안전하고 효율적인 투여계획을 할 수 있다.

• Korean Journal of Clinical Pharmacy
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• v.19 no.1
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• pp.43-49
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• 2009

토브라마이신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형 최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태에 분석오차의 영향에 대하여 연구하였다. 약물투여는 토브라마이신 1-2 mg/kg을 30분에 걸쳐 8시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정 하였다. 분석오차를 위해 0, 1, 2, 4, 8 및 12 ${\mu}g/mL$에 해당하는 토브라마이신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다. 토브라마이신 분석오차를 구하기 위한 다항식이 SD = 0.0224+0.0540C+0.00173C2, $R^2$ = 0.935이었다. 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형 최소자승 회귀분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타 ($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식으로 부터 구한 분석오차를 토브라마이신의 비선형 최소자승 회귀분석을 이용한 약물동태 연구 및 파라메타 분석에 적용하여 좀 더 정확한 투여용량을 결정할 수 있으며, 더 나아가 토브라마이신 약물동태 시뮬레이션 연구에 응용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.128-132
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• 2012

물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.

• Solar Energy
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• v.20 no.1
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• pp.45-54
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• 2000

Five direct/diffuse decomposition models were validated using the eight years data set of direct normal beam insolation measured in Seoul. The comparison has been performed In terms of the widely used statistical indicators such as MBE, RMSE, CV(RMSE), t-Statistic and Degree of Agreement. Result indicates that most of the correlations exhibit a tendency to underestimate the direct normal beam insolation except Bouguer's model. Most of big discrepancies between the measured and the predicted values was mainly shown in near the sunrising and the sunset period. Even though the investigated five models showed fairly large disagreement for the measured values by 34%$\sim$48% of CV(RMSE), Udagawa's correlation which includes the effect of solar altitude variation appears to performs always better in every statistical error tests.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.70-70
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• 2023

강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.39 no.2
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• pp.109.1-109.1
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• 2014

다이아몬드 선삭 기계(DTM)를 이용한 렌즈 및 반사경 가공은 제작시간 단축 및 비용 절감의 장점을 가지고 있다. 그러나 알루미늄과 같은 무른 금속을 가공하여 반사경을 제작하는 경우에는 반사경 표면에 가공오차가 발생한다. 오차는 크기에 따라 고주파 오차(High Frequency Error, HFE), 중주파 오차(Mid Frequency Error, MFE), 저주파 오차(Low Frequency Error, LFE)로 분류 할 수 있다. LFE는 가공한 반사경 표면이 설계된 형상과 얼마나 다른지를 표현하는 값으로 광학 수차와 같이 해상도를 저하시킨다. MFE는 반사경 표면에 수십 마이크로미터 크기로 나타난다. 회전하는 반사경 시료에 다이아몬드 툴의 홈이 동심원으로 생기면서 회절격자와 같이 회절 및 간섭 현상을 만든다. HFE는 표면의 거친 정도를 나타내며 반사율과 관련되고 수 나노미터 크기로 나타난다. 본 연구에서는 광학 레이저를 사용하여 MFE가 광학 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 유리 반사경과 MFE를 제거한 반사경, 제거하지 않은 반사경에 대하여 실험을 진행하였다. 본 실험 결과는 반사경 가공 표면을 평가할 수 있는 유용한 자료가 될 것이다.