• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.701-705
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• 2006

강우자료는 수문 모델링 작업에서 가장 기초적인 수문학적 입력자료로 시간과 공간에 따른 변동성이 크므로 규명하기 복잡한 수문현상 중의 하나이다. 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 태풍, 장마 및 특히, 최근의 게릴라성 집중호우 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있는 실정이다. 장기간 실측된 수문기상 기초 자료가 부족한 우리나라의 실정상 홍수예보 및 수공구조물 설계를 위해 정확한 강우량 자료의 취득이 선행돼야 한다. 따라서 적절한 장소에 수문관측소 설치 및 관리를 통해 양호한 강우량 자료를 획득해야 하지만, 현장 여건상 등의 이유로 미계측 및 결측, 이상자료가 발생하고 있다. 따라서 이러한 미계측 혹은 결측지점의 우량을 추정할 수 있는 방법을 비교, 분석하여 적절한 보정과정을 수행할 필요가 있다. 그간의 연구에서는 미계측 지점 혹은 산악지역에서의 점 강우량 보정방법에 대한 연구가 진행되었지만, 본 연구에서는 '도시홍수재해관리기술연구사업단'에서 운영 중인 도시하천 유역 특히 소배수구역에서의 결측 자료에 대해 여러 추정 방법을 비교, 분석하여 적절한 방안을 찾고자 한다. 이를 위하여 중랑천 유역의 3개 소배수 구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에 설치된 3개 우량관측소와 건설교통부 관할 우량관측소 2개소의 우량자료를 사용하였다. 본 연구에서는 결측치 보간을 위하여 널리 이용되고 있는 산술평균법(Arithmetic Average method), 역거리법(Reciprocal Distance Squared method), 거리고도비율법(Ratio of Distance and Elevation method), 인근관측소와의 관계식 이용, 크리깅방법(Simple Kriging method)을 비교, 검토 적용하였다. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.1-7
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• 2010

SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access) 통신 시스템에서 채널 추정을 위한 파일럿은 CAZAC 시퀀스를 이용하여 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 낮추는 방식을 사용한다. 그런데, 채널 추정을 위한 파일럿이 블록 타입으로 전송되므로, 수신단에서 파일럿 블록 사이의 여러 OFDM 심볼들은 시간 영역에서의 보간법을 시용하여 채널 추정하여야 하므로 매우 복잡하고 처리 시간이 길어질 수 있다. 또한 심한 fast fading 채널에서는 이러한 문제점이 더욱 커진다. 한편, 효과적인 고속 채널 추정을 위하여 OFDM 심벌 단위로, 주파수 영역에서 보간법을 수행하는 comb 타입의 파일럿을 사용하게 되면 OFDM 신호의 PAPR이 다시 높아지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 PAPR 감소와 효과적 채널 추정이 가능한 comb 타입의 파일럿을 배치 방법을 연구하였다. 이를 위하여 CAZAC 행렬 변환된 OFDM 신호에 comb 타입의 파일럿을 배치하고, 추가로 SLM 기법을 사용하였다. 그러나 기본적인 SLM(Selected Mapping) 기법은 위상 회전에 관한 부가 정보 전송이 필요하기 때문에 대역폭의 손실을 가져온다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 파일럿은 SLM 위상 시퀀스와 곱해지지 않으며, SLM 위상 회전 시퀀스에 따라 서로 다른 파일럿을 신호에 삽입하여, 부가 정보를 사용하지 않고 대역폭의 손실이 없는 개선형 SLM 기법을 연구하였다. 시뮬레이션 결과, 4개의 위상 회전 시퀀스를 갖는 SLM을 사용하였을 때, 파일럿 삽입으로 인해 높아진 신호의 PAPR을 원래 수준과 비슷한 성능으로 감소되는 것을 알 수 있다.

• 한국광학회지
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• 제24권3호
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• pp.125-134
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• 2013

무한물점으로 취급하는 카메라 광학계의 경우, 자동초점(auto-focus) 속도를 빠르게 하기 위해 기존 광학계와 다른 형태로 광학설계를 하게 된다. 이 때문에 군의 개수가 늘어나므로, 기존의 해석적인 방법으로는 궤적 계산이 어렵고, 또한 수치해석적인 방법은 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 각 군을 스플라인 보간을 한 뒤, 주어진 뒤정점초점거리와 유효초점거리를 만족하도록 1개 또는 2개 군의 이동량을 해석적으로 구해 줌 궤적을 계산하는 해석적인 방법을 제안하고 이를 유도한다. 이 방법은 무한물점용 줌 렌즈 광학계에서 군수의 제한 없이 모든 광학계에 대해 반복적인 계산없이 해석적인 궤적을 구할 수 있으며, 다양한 예제를 통하여 그 효용성을 보였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.192-207
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• 2020

탄성파 탐사를 수행할 때 경제적, 환경적 제약 또는 탐사 장비의 문제 등에 의해 탄성파 자료의 일부가 규칙적 또는 불규칙적으로 손실되는 경우가 발생하게 된다. 이러한 자료 손실은 탄성파 자료 처리와 해석 결과에 부정적인 영향을 주기 때문에 사라진 탄성파 자료를 복원할 필요가 있다. 탄성파 자료 복원을 위해 재탐사 또는 추가적인 탐사를 진행하는 경우 시간적, 경제적 비용이 발생하기 때문에, 많은 연구자들이 사라진 탄성파 자료를 정확히 복원하기 위한 보간 기법 연구를 진행해왔다. 최근에는 머신러닝 기술 발달에 따라 머신러닝 기법을 활용한 연구들이 진행되고 있고, 다양한 머신러닝 기술들 중에서도 서포트 벡터 회귀, 오토인코더, 유넷, 잔차넷, 생성적 적대 신경망 등의 알고리즘을 활용한 탄성파 자료의 보간 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여 복잡한 신경망 모델뿐 아니라 상대적으로 구조가 간단한 서포트 벡터 회귀 모델을 통해서도 뛰어난 보간 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. 추후 머신러닝 기법들을 사용하는 탄성파 자료 보간 연구들에서 오픈소스로 공개된 실제 자료를 이용하며 데이터 증식, 전이학습, 기존 기법을 이용한 규제 등의 기술을 활용하면 탄성파 자료 보간 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권8호
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• pp.251-260
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• 2014

3D 점 데이터는 높은 정확성을 가진 사물의 표면 정보 데이터로 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 특히 지리학에서 지형 파악과 분석에 많이 사용되고 있다. 일반적으로 3D 점 데이터의 Gridding 과정을 거치게 되는데 이는 불연속적인 점 데이터를 일정한 좌표 값으로 만드는 과정으로 긴 실행 시간과 높은 비용이 필요하다. 특히 Gridding 과정 중 보간 작업을 위해서 Kriging이 높은 정확성으로 주목받고 있지만 처리과정이 복잡하고 연산이 많아 처리속도가 상대적으로 느리기 때문에 많이 사용되지 않고 있다. 본 논문에서는 Gridding을 고성능으로 처리하기위해 Kriging 연산 과정을 병렬화했으며 격자 자료구조를 MapReduce 패러다임에 맞게 변형하여 Kriging에 적용하였다. 실험은 항공 LiDAR 데이터 약 1.6백만 개와 4.3백만 개의 점 데이터를 이용해서 제안한 MapReduce 구조에 적용하였고, 그 결과 3대의 이기종 클러스터에서 전체 실행시간이 순차적 프로그램에 비해 최대 3.4배 단축하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권1호
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• pp.7-14
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• 2011

전력분석공격은 스마트카드와 같은 저전력 보안장치에 대한 매우 강력한 공격방법이나, 측정된 전력신호와 암호알고리듬 실행 시 추정되는 중간 값과의 상관도를 연산하는 시점이 시간적으로 일치되어야 가능하다. 보안장치에 랜덤클럭을 적용하면 측정된 전력신호 분석 시점이 서로 일치하지 않게 되므로 랜덤클럭이 전력분석 공격에 대한 방어대책으로 사용된다. 본 논문에서는 전력분석공격에서 랜덤클럭 전력신호에 대한 일정피치 기반의 시간적 정렬 방법을 제안한다. 제안방법은 랜덤클럭이 적용된 보안 장치로부터 측정된 전력신호를 일정한 크기를 갖는 기준피치에 맞추어 시간 축 상의 위치와 크기를 정렬하므로 랜덤 클럭 방어대책을 공격할 수 있는 새로운 방법이다. 마지막으로, 랜덤클럭이 적용된 스마트카드 환경에서 실행된 AES 블럭 암호화 알고리듬에 대하여 제안된 방법을 적용하여 그 공격 가능성을 검토한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1672-1686
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• 2013

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT)을 이용한 단일영상 기반의 초고해상도 기법(super-resolution)과, 복수영상 기반의 초고해상도 기법을 제시하고 두 기법을 혼합한 새로운 초고해상도 기법 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상 기반의 초고해상도 기법의 경우 처리 시간이 빠르다는 장점이 있으나 영상 보간 시 사용할 수 있는 정보량이 제한적이다. 또한 기존 복수영상 기반의 초고해상도 기법은 단일 영상을 사용했을 경우보다 영상의 보간 시 많은 정보를 사용할 수 있으나 영상의 내용에 따라 기법의 적용이 제한적이고, 컷(cut)의 경계 부근에서 기법의 성능이 매우 떨어지는 단점이 있다. 제안된 기법에서는 컷 검출(cut-detection) 기법을 통해 각 장면의 경계부근에서 적응적으로 단일영상 기반의 초고해상도 기법을 사용한다. 또한 움직임 벡터의 정규화 및 블록 단위의 윤곽선(edge) 패턴 분석을 통해 여러 제한조건에 강한 복수 영상 기반의 초고해상도 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 객관적, 주관적으로 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10A호
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• pp.992-1003
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• 2007

본 논문에서는 OFDM 시스템에서 심볼 타이밍 옵셋이 존재하는 경우에도 채널 추정 성능의 열화가 발생하지 않는 파일럿 톤 기반의 채널 추정 기법을 제안한다. 제안된 채널 추정 기법은 기존의 보간법을 사용하여 채널을 추정하는 기법들과는 달리 크기와 위상에 대하여 최소의 계산량을 사용하여 각각 보간을 함으로써 채널 추정을 수행한다. 제안된 기법에서는 미세 심볼 타이밍 옵셋을 사전에 추정할 필요가 없으며, 위상을 보간하기 위하여 일반적으로 사용되는 삼각함수 연산을 사용하지 않기 때문에 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 제안된 채널 추정 방식은 OFDM 시스템에서 존재하는 심볼 타이밍 옵셋에 영향을 받지 않기 때문에, OFDM 기반 통신시스템의 동기화 절차에서 미세 심볼 타이밍 옵셋 추정 과정의 생략, 상향링크에서 다중사용자의 심볼 타이밍 옵셋 추정 과정의 생략, 멀티 흡 릴레이 시스템에서의 채널 추정 등에 직접 이용될 수 있다. 모의실험을 통하여 제안된 채널 추정기법이 기존의 파일럿 톤 기반의 채널 추정 기법들에 비하여 심볼 타이밍 옵셋이 존재하는 상황에서 성능 개선이 크게 이루어짐을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4469-4474
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• 2014

본 논문에서는 유한요소법을 사용하여 자기부상열차용 선형 유도 전동기의 효율적인 운전곡선 도출 방법을 제안한다. 긴 시간의 동특성 해석을 위해 선형유도기 모델을 선형에서 회전형 타입으로 변환하고, 제어시 필요한 슬립 파라미터를 전자장 해석을 통하여 효과적으로 도출하였다. 견인용 선형유도전동기는 인버터에 의해 저속의 정토크 영역에서는 전압/주파수 (V/f) 일정제어를 수행하고, 고속에서의 정출력 영역에서는 전압을 고정시키고 주파수를 증가시키면서 제어한다. 따라서 논문에서는 정토크 및 정출력 영역의 운전 특성을 도출하기 위해 각 구간에서 일정한 스텝으로 슬립특성 곡선을 도출하고, 차량의 운전 상태에 따른 슬립 및 주파수를 특성곡선의 보간법에 의해 결정한다. 본 방법을 이용하면 차량의 임의의 부하상태에 따라 최적의 운전 지령을 제시할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제2권4호
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• pp.167-173
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• 1999

탄성파 토모그래피 중에서 많이 사용되는 2차원 시추공-시추공 주시 토모그래피는 파선각이 제한됨에 따라 분해능이 저하되므로, 본 논문에서는 감소된 분해능을 향상시키기 위한 방법들을 검토해 보았다. 토모그래피 역산 과정은 파선의 위치 및 주시에 대한 오차에 민감하므로 선형 주시 보간법을 사용하여 파선을 추적하였으며, 다른 파선 추적법들에 의한 역산결과와 비교하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 반복적 비선형 역산 과정에 있어서, 파선경로의 추적에 소요되는 계산 시간을 줄이기 위해서 일정 계산과정 동안 선형성을 고려하였으며 그 결과 빠른 수렴을 얻을 수 있었다. 일반적으로 역산과정에서는 적절한 초기 모델의 선정이 계산 결과에 많은 영향을 미치므로, 인공 신경망을 이용하여 획득된 주시로부터 초기속도 모델을 계산하였다. 지구물리학에서 인공 신경망법으로 많이 쓰이는 다층 전향 신경망은 내재된 단점들 때문에 좋은 결과를 얻을 수 없었으므로, 본 연구에서는 GRNN신경망을 이용하였다. 인공 신경망으로부터 계산된 초기모델을 역산에 사용함으로써 분해능을 향상시킬 수 있었다. 그러나 파선 투과각이 넓은 경우나 탐사 대상체가 매우 복잡한 구조를 가지는 경우에는 초기모델이 역산결과에 큰 영향을 주지 않았다. 지구물리학적 토모그래피에서는 파선의 투과각이 제한을 받게되는 경우가 많으므로, 이럴 경우 인공 신경망을 이용하여 초기 모델값을 계산함으로써 역산 결과 생성되는 단면도의 분해능을 향상시킬 수 있다.