• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1992.08a
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• pp.99-99
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• 1992

해운항만청은 1986년 파랑관측업무 개선 방안을 마련하여 표준 파랑관측망과 국지 파랑 모니터링 시스템으로 구분하여 표준파랑관측망은 1987년부터 시작하여 단계적으로 설치하여 1991년에 거의 완성 단계에 이르렀다. 이 표준파랑관측 시스템은 넓은 해역을 대표할 수 있는 곳에서 원칙적으로 파향스펙트럼을 실시간으로 모니터링하는 시스템으로 현장관측 기기와 실시간 자료전달 시스템과 중앙자료센타로 구성되어 그 자료는 해운항만청, 기상청, 수산청, 해양경찰청, 해군, 내무부, 대하 및 연구기관과 해양산업체에서 다목적으로 활용하고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.225-227
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• 2000

홈 네트워크의 발달과 함께 홈 네트워크를 감시하고 제어할 수 있는 사용자 인터페이스의 구현 또한 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서 홈 네트워크의 정보들을 정적인 자료와 동적인 자료로 분류하여, 2개의 전송채널을 이용함으로써 동적인 자료의 실시간 응답 특성을 향상시킬 수 있는 GUI 서버를 제안하고, 각 디바이스의 감시/제어 모듈을 컴포넌트화 함으로써 동적 GUI 갱신과 디바이스의 추가/삭제에 따른 실시간 응답 특성을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.128-128
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• 2011

본 연구에서는 자동유량측정시설에 의하여 실시간으로 생산되는 자동유량측정 자료의 정상성 여부를 판단하는데 중요한 적정 측정 신뢰구간을 실시간으로 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 전세계적으로, 현대적인 유량측정이 시작된 이래 연속유량 산정을 위한 방법은 수위-유량관계곡선을 이용하는 방법 외에 실무적으로 활용 가능한 방법은 거의 전무한 실정이다. 수위-유량관계곡선을 이용하는 방법은 연속수위를 계측하여 이에 해당하는 연속유량을 산정하는 방법으로 수위와 유량간에 일정한 관계를 가지는 정상적인 흐름을 보이는 자연하천의 경우에 정확도가 매우 높다. 그러나 감조나 구조물 등에 의해 유량이 조절되는 경우에 유량산정의 정확도는 현저히 떨어지게 된다. 따라서 수위에서 유량을 환산하는 방법이 아닌 유량을 직접 연속으로 측정하는 방법이 꾸준히 연구되어 왔고, 이 중 가장 대표적인 방법이 자동유량측정 방법이다. 그러나 자동유량측정 방법은 유량을 연속으로 측정할 수 있다는 장점에 반해 측정된 유량의 정확도를 높이기가 매우 어렵다는 단점도 가지고 있다. 계측 자체의 기술적 한계는 주로 계측기기적인 문제로 이는 전자기, 통신 기술 등 첨단 기술의 발전과 함께 다양한 현장 시험을 통해 폭넓은 개선이 이루어지고 있다. 그러나 아직 기술적 완성도가 완전하지 못한 현실에서, 현재 설치되어 있는 자동유량측정 유량자료의 신뢰도를 높이기 위해서는 각각의 계측 시점에서 자료가 정상적으로 산정되고 있는지에 대한 검정이 필요하고, 이는 자동유량측정 자료의 정확도 확보에 매우 중요한 관건으로 작용할 수밖에 없다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 조석성분과 유출성분을 분리하여 예측하는 방법을 새롭게 개발 적용하였다. 자료는 자료의 시간해상도 증감에 따른 실제 예측의 정확도 증감을 고려하여 가장 적절하다고 판단되는 시자료를 사용하였으며, 자료간 상관을 분석하여 주 입력 자료로 팔당댐 방류량, 한강대교 지점 수위, 전류 수위를 이용하였다. 모형의 예측 능력을 극대화하기 위하여 조석 영향을 받는 자료의 경우는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 순수 유출성분과 조위성분을 분리하여 별도로 적용하였다. 그리고 예측을 위한 모형은 실시간 자료기반 모형으로 그 안정성이 인정된 서포트벡터머신(support vector machine)을 이용하였다. 이러한 과정을 통해 한강대교 지점의 순수 유출성분과 조위성분의 유량을 각각 예측한 후 두 결과를 합성하여 최종 한강 대교 지점의 유량을 산정하였다. 조석성분을 분리하여 한강대교 지점의 유량을 예측한 결과 대부분의 예측치가 95% 예측구간에 포함되었다. 그리고 조석성분을 분리하지 않은 모형과 조석성분을 분리한 모형의 예측 능력을 비교한 결과, 조석성분을 분리한 모형이 예측이 정확도가 높았다. RMSE의 경우 분리하지 않은 모형대비 23%의 예측오차가 감소하였고, NSC의 경우 0.92에서 0.95로 예측의 정확도가 증가하였다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.155-164
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• 2008

It is critical to develop a core ITS technology such as real-time travel time estimation in order that the efficient use of the ITS implementation can be achieved as the ITS infrastructure and relevant facilities are broadly installed in recent years. The provision of travel time information in real-time allows travellers to make informed decisions and hence not only the traveller's travel utilities but also the road utilization can be maximized. In this paper, a hybrid model is proposed to combine VDS and AVI which have different characteristics in terms of space and time dimensions. The proposed model can incorporate the immediacy of VDS data and the reality of AVI data into one single framework simultaneously. In addition, the solution algorithm is made to have no significant computational burden so that the model can be deployable in real world. A set of real field data is used to analyze the reliability and applicability of the proposed model. The analysis results suggest that the proposed model is very efficient computationally and improves the accuracy of the information provided, which demonstrates the real-time applicability of the proposed model. In particular, the data fusion methodology developed in this paper is expected to be used more widely when a new type of traffic data becomes available.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.43 no.1
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• pp.40.2-40.2
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• 2018

외계행성 탐색시스템으로 관측한 영상은 한국천문연구원 본원에 있는 자료처리 시스템으로 실시간 전송된다. 이를 위해 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 첨단망과 UDP 전송 프로그램을 활용하고 있으며 연간 약 140TB의 관측 영상을 칠레 55Mbps, 남아공 39Mbps, 호주 410Mbps의 속도로 전송하고 있다. 관측 영상이 전송되면 MEF 포맷으로 구조화 하고 bias, flat, crosstalk 보정과 bad pixel masking 등의 전처리 과정을 거쳐 각 연구과제별로 실시간 배포하고 있다. 중력렌즈 연구를 위한 우리 은하 중심부 관측영상은 차감영상 기법을 사용하여 약 3억 개의 별에 대해 측광하고 있으며, $18K{\times}18K$ 크기의 대용량 관측 영상을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 256개로 분할하여 분산처리하고 있다. 2014년부터 자료처리를 위한 시스템을 구축하고 증설하였으며 현재 11대의 서버(212Core)와 2.7PB의 NAS 스토리지를 운영하며 연간 700TB이상의 자료를 처리하고 있다. 우리은하 중심부 측광자료에서 검출된 변광 현상을 정리하여 측광데이터베이스를 구축하였다. 본 발표에서는 KMTNet 실시간 자료처리 과정에 대한 상세한 내용과 향후 자료처리 시스템 개선방향에 대해 소개한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.7
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• pp.697-711
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• 2012

This study applied the extended Kalman Filter, a data assimilation method, for the real-time quality improvement of runoff measurements. The state-space model of the extended Kalman Filter was composed of a rainfall-runoff model and the runoff measurement. This study divided the purpose of quality improvement of runoff measurements into two; one is to suppress the abnormally high variation of dam inflow data, and the other to amend the missing or erroneous measurements. For each case, a proper model of extended Kalman Filter was proposed, and the main difference between two models is whether only the variation is considered or both the bias and variation are considered in the estimation of covariance function. This study was applied to the Chungju Dam Basin to confirm the proposed models were effectively worked to improve the quality of both the dam inflow data and the runoff measurements with some missing and erroneous part.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.30 no.4
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• pp.478-484
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• 2009

A web page was developed to enhance students' learning experience in studying meteorological phenomena. After collecting the meteorological elements observed with automatic weather observation system (AWS), it serve real-time meteorological information on demand. Past meteorological information as well as real-time current information can be retrieved because the web page can save and accumulate observed information in its data base. The completed web page was successfully applied in school settings in teaching students meteorology research sections of earth science. The results show that students experienced authentic and meaningful learning through the real-time meteorological information from the web page. In addition, large scale of time was required to observe meteorological phenomena and it hindered practical meteorological research in earth science classes. However, it is expected that the time limitation can be overcome by utilizing accumulated meteorological information of the web page.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.5
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• pp.173-182
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• 2007

An innovative feature of this study is to propose a methodology for evaluating safety performance in real time based on vehicle trajectory data extracted from video images. The essence of evaluating safety performance is to capture unsafe car-following events between individual vehicles traveling surveillance area. The proposed methodology applied two indices including real-time safety index (RSI) based on the concept of safe stopping distance and time-to-collision (TTC) to the evaluation of safety performance. It is believed that outcomes would be greatly utilized in developing a new generation of video images processing (VIP) based traffic detection systems capable of producing safety performance measurements. Relevant technical challenges for such detection systems are also discussed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.184-188
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• 2008

추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.301-304
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• 2012

홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.