• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1806-1807
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• 2011

대용량 석탄화력발전소는 크게 보일러와 터빈으로 구성되며 이를 제어하기 위한 보일러 주제어기와 터빈 주제어기가 있다. 국내 대용량 석탄화력발전소에서는 외국 분산제어설비제작사의 제어 알고리즘을 사용하고 있는데 본 논문에서는 국내기술로 개발하고 있는 전체 알고리즘 중에서 터빈 주제어기 생성에 대해 간략히 기술하였다. 터빈 주제어기 알고리즘은 보일러 주제어기가 보일러 압력을 제어하는 동안 보일러 주제어기와 협조하여 발전기 출력을 제어한다. 이번에 개발하는 알고리즘은 국내기술로 개발 중인 분산제어시스템에 장착하여 신뢰성을 검증한 후 실제로 운용 중인 발전소에 설치할 계획이다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.271-276
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• 2007

지표면의 파장별 방출율을 알고 있다는 가정하에 대기의 흡수효과가 상이한 두 파장역을 이용하여 대기효과를 보정해주는 일반적인 분리대기창(Generalized Split-Window) 방법으로 MTSAT-1R 자료로부터 지표면 온도(LST) 산출 알고리즘을 개발하였다. 지표면온도 산출 회귀식은 대기복사전달모델 MODTRAN4.0으로 위성으로부터 LST를 산출하는데 영향을 주는 여러 가지 요소(주/야간，수증기, 방출율，위성관측각 등)들을 고려하여 모의된 자료로부터 도출하였다. 개발한 LST 산출알고리즘의 수준을 분석하기 위해 MSGl SEVIRI 센서에 적합하도록 개 발된 Sobrino and Romaguera(2004)의 알고리즘과 GMS-5 VISSR 센서에 적합하도록 개발된 Prata and Cechet(1999)의 알고리즘과 비교하였다. 3 알고리즘을 MTSAT-1R 자료에 적용하여 LST를 산출한 결과 LST의 공간분포는 정성적으로 서로 유사하게 나타났으나，정량적으로는 지리적 위치，계절 및 주간/야간에 따라서 LST가 다르게 나타났다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.3
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• pp.318-326
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• 1993

It is not easy to diagnose rapidly the cause of trouble in the signal service which is currently provided by the fully electronic switching system such as TDX. To solve these problems, it is necessary to acquire and analyze the service signal. This paper describes the development of PCM acquirer which can analyze the signal characteristics by acquiring the PCM signal in SHW(subhighway). Also an algorithm which analyzes the acquired signal and determines the signal frequency si discussed by using CZT.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.458-460
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• 2004

최근의 전력계통의 대형화와 고용량화로 인하여, 전력계통의 안정적으로 운용에 대한 기대가 절실히 요구되고 있다. 이처럼 계통은 안정적으로 운용하기 위하여 계퉁운용상에 발생하는 사고 및 과도상태를 신속, 정확하게 분석하고 판단함으로서 사고구간을 제거하고 피해구간을 최소화 할 수 있는 보호계전 협조와 실제 계통상에서 발생할 수 있는 다양한 사고를 분석하고 진단할 수 있는 향상된 보호계전 알고리즘 개발을 위한 연구가 필요하다. 따라서, 개발 혹은 개선된 보호계전 알고리즘의 평가를 위하여 다양한 사고 모의가 필요하며, 아울러 이를 기계장치 혹은 보호계전기 하드웨어를 시험할 수 있는 시뮬레이터 장치의 구성이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 전력계통 과도현상 모의 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 다양한 계통 사고 모의하며, 결과 사고 데이터를 활용하여 보호계전 알고리즘을 평가하고자 한다. 한괸, 모의한 사고 데이터를 실시간으로 재현하기 위하여 고성능 DAC 인터페이스 장치를 활용하여 구현하고 다양한 사고 데이터를 데이터베이스 형식의 자료 구조로 구성하여, 대상 계전기 장치의 성능과 알고리즘을 검증하기 위한 시뮬레이터를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.113-116
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• 2017

본 논문에서는 초등학생 학습자의 기초 알고리즘 개념 습득을 위한 Think-aloud 기법 적용 프로그램을 제안한다. 이 프로그램은 추상적인 대상에 대한 논리적 사고가 어려운 초등 학습자들에게 알고리즘 개념 및 표현 방법을 구체적으로 가르칠 수 있는 기법인 Think-aloud 기법을 활용한다. 연구는 ADDIE 모형에 따라 이루어졌으며, 개발된 프로그램의 내용으로는 교육과정의 성취기준에서 다루고 있는 세 가지 구조(순차, 반복, 선택)를 약간의 변형을 거쳐 다루었다. 또한 종합 연습을 통해 다양한 교과와 실제 생활이 알고리즘과 관련지을 수 있음을 알게 하였다. 후속 연구로는 개발된 프로그램의 검증 및 수정과 실제 현장에의 적용, 프로그램에 대한 전체적 평가 및 최종 수정이 이루어질 것이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.13 no.2
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• pp.121-132
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• 1997

This paper describes the development of a stereo matching algorithm for extracting Digital Elevation Model(DEM) from satellite images. This matching algorithm is based on a non-linear least squares correlation estimation but has improved matching speed. The algorithm consists of three steps: matching execution, matching control and matching optimization. Each is described. The performance of the presented algorithm is quantitatively analyzed with experiments on matching probability, matching speed and matching convergence radius.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.317-317
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• 2021

효율적인 물관리를 위한 댐 유입량 대한 연구는 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 알고리즘을 통해 40년동안의 기상 및 댐 유입량 데이터를 이용하여 소양강댐 유입량을 예측하였으며, 그 중 고유량과 저유량예측에 적합한 알고리즘을 각각 선정하여 머신러닝 알고리즘을 결합한 CombML을 개발하였다. 의사 결정 트리 (DT), 멀티 레이어 퍼셉트론 (MLP), 랜덤 포레스트(RF), 그래디언트 부스팅 (GB), RNN-LSTM 및 CNN-LSTM 알고리즘이 사용되었으며, 그 중 가장 정확도가 높은 모형과 고유량이 아닌 경우에서 특별히 예측 정확도가 높은 모형을 결합하여 결합 머신러닝 알고리즘 (CombML)을 개발 및 평가하였다. 사용된 알고리즘 중 MLP가 NSE 0.812, RMSE 77.218 m3/s, MAE 29.034 m3/s, R 0.924, R2 0.817로 댐 유입량 예측에서 최상의 결과를 보여주었으며, 댐 유입량이 100 m3/s 이하인 경우 앙상블 모델 (RF, GB) 이 댐 유입 예측에서 MLP보다 더 나은 성능을 보였다. 따라서, 유입량이 100 m3/s 이상 시의 평균 일일 강수량인 16 mm를 기준으로 강수가 16mm 이하인 경우 앙상블 방법 (RF 및 GB)을 사용하고 강수가 16 mm 이상인 경우 MLP를 사용하여 댐 유입을 예측하기 위해 두 가지 복합 머신러닝(CombML) 모델 (RF_MLP 및 GB_MLP)을 개발하였다. 그 결과 RF_MLP에서 NSE 0.857, RMSE 68.417 m3/s, MAE 18.063 m3/s, R 0.927, R2 0.859, GB_MLP의 경우 NSE 0.829, RMSE 73.918 m3/s, MAE 18.093 m3/s, R 0.912, R2 0.831로 CombML이 댐 유입을 가장 정확하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 하천 유황을 고려한 여러 머신러닝 알고리즘의 결합을 통한 유입량 예측 결과, 알고리즘 결합 시 예측 모형의 정확도가 개선되는 것이 확인되었으며, 이는 추후 효율적인 물관리에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1728-1729
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• 2011

본 연구에서는 안정적인 물 공급과 에너지의 효율적 사용을 위한 단기 물 수요예측알고리즘 개발에 있어서, 지방 소도시 지역의 물 공급패턴에 대한 영향인자를 도출하기 위하여 기상환경인자와 과거 물 공급량에 대한 상관성 분석을 실시하였다. 그리고, 신경회로망 이론 중 ELM알고리즘을 적용한 단기 물 수요예측알고리즘을 개발하여 현장 적용성을 검토하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.472-474
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• 2002

최근 동영상, 음성 등 멀티미디어 트래픽의 급속한 증가로 네트웍에서 요구되는 전송률은 점점 증가될 전망이다. 이에 따라 라우터도 요구되는 전송률에 대처해 나가기 위해 고속화 되어가고 있다. 이러한 고속 라우터 개발을 가능하게 하는 여러가지 Route Lookup 알고리즘들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 효율적인 Lookup 알고리즘의 원리와 여러 가지 Lookup 알고리즘들에 대해서 알아보고 IXP1200 Network Processor를 이용한 포워딩 엔진 개발에 있어서 사용된 Route Lookup알고리즘을 분석하여 그 효율성에 대해서 연구해 본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.331-334
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• 2019

본 논문에서는 국내 암호 알고리즘 검증제도(KCMVP)를 준수하는 TLS 1.2 응용 개발 툴(C Libaray)을 개발한다. 국내 암호응용 네트워크 장비들이 암호화용 대칭키를 교환하는 방법으로 대부분 TLS프로토콜을 사용하고 있으나 RFC표준에 국내알고리즘들이 등제 되지 않아 TLS 프로토콜을 사용 할 경우 알고리즘 검증제도를 준수하고 있지 못한 실정이다. 이에 본 논문에서는 TLS 1.2 표준의 cipher spec extension을 이용하여 국산 암호화 알고리즘의 TLS 적용을 구현한다.