• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-5
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• 2016

연속 양자 변수를 이용한 QKD 시스템은 높은 키 생성률을 보장하는 실질적인 솔루션으로 고려되어져 왔다. 불연속 QKD 시스템과 연속 변수 QKD 시스템의 차이를 설명한다. 연속 변수가 불확정성의 원리를 만족하는 이론을 설명하고 이를 검출하기 위한 호모다인 검출기의 원리를 설명한다. 이를 이용하여 QKD시스템에서 비밀키의 길이가 변화는 과정을 설명하고 보안성 증폭을 위하여 노출되는 키의 정보량을 알아본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.43-47
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• 2016

대전 관평천 유역의 도시계획에 의해 개발된 도시지역을 대상으로 우수 관거 최종 유출부에 설치한 모니터링시스템을 이용하여 복수의 강우사상에 대해 연속으로 유출량 자료를 획득하였다. 본 연구는 연속적으로 획득한 유출량 자료를 바탕으로 SWMM(storm water management model)을 보정하고 최적의 수문학적 매개변수를 산정하는데 있다. SWMM의 수문학적 매개변수는 기본 침투식인 Curve Number, Horton 및 Green-Ampt를 바탕으로 각각의 경우에 맞는 유역의 조도계수 및 저류 깊이를 산정하였다. 현재 도시 개발에 따른 유출변화를 모의하는데 있어 국외에서 연구된 매개변수를 적용하고 있다. 번 연구에서 구한 매개변수는 향후 도시개발에 따른 유출 변화를 SWMM을 이용하여 분석하기 위한 기초자료를 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.852-856
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• 2004

이 논문에서는 퍼지 랜덤 변수의 합에 대한 약한 대수의 법칙을 일반화로서, 컴팩트 일양 적분 가능한 수준 연속 퍼지 랜덤 변수의 가중 합이 약 수렴하기 위한 동치 조건을 구하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제6권2호
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• pp.191-195
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• 1982

연속계의 동적 시스템을 제어하고저 할 때에는 구동장치와 측정장치를 어느 위치에 두느냐에 따라 시스템의 제어 성능이 상당히 달라지기 때문에 위치선정 문제가 매우 중요한 설계변수의 하나이다. 본 연구에서는 일반 연속계의 제어시스템을 설계하고저 할 때를 고려하여, 그들의 최적 위치를 결정할 수 있는 조건식을 최적 제어 이론을 바탕으로 유도하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.416-423
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• 2003

본 논문에서는 버퍼를 공유하는 패킷 교환기의 연속 시간 큐잉 모델을 제시하고 큐 길이 확률 분포를 구하는 근사 계산 알고리즘을 제안한다. N 개의 입력 프로세스는 상호 이질적인 버스트 특성을 갖는다. 입력 프로세스는 계차-2 콕시안 분포로서 모형화하며 서버의 서비스 시간은 계차-r 얼랑 분포로서 모형화한다. 근사 알고리즘은 통합된 상태 변수를 사용하여 큐잉 시스템을 표현한다. 먼저 N개의 입력프로세스는 하나의 통합된 상태 변수로 나타내며 큐잉 시스템은 서브 시스템으로 분해하고 이것을 통합된 상태 변수로 나타낸다. 그리고 이러한 통합된 상태 변수를 사용하여 반복적인 방법에 의해서 상태 방정식의 해를 유도한다. 근사 알고리즘의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 검증한다.

• 한국가스학회지
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• 제5권1호
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• pp.21-28
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• 2001

회분식 공정의 HAZOP 분석 전문가 시스템은 연속 공정의 HAZOP 분석 기법과는 달리 time과 sequence라는 이산적인 변수들을 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 이산 변수들과 연속 변수들의 관계를 이용하여 회분식 공정의 time과 sequence 해석을 수행하는 회분식 공정의 HAZOP 분석 자동화를 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 제안된 전문가 시스템을 Latex 제조 공정에 적용하여 그 실효성을 검토하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.370-373
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• 2006

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개선된 연속적 동조 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.529-533
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• 2016

미국 환경청의 SWMM 5(storm water management model 5)는 유역의 홍수유출 모의 및 연속 유출 모의를 할 수 있는 모형으로서 국내뿐만 아니라 세계적으로 많이 사용되고 있는 모형이다. SWMM 5와 같은 유역 유출모형에서 결과의 적절성을 향상시키기 위해서는 모형에 사용되는 매개변수를 올바르게 추정할 필요가 있다. 하지만, 외국의 정교한 유역 유출모형들이 우리나라에서 제대로 적용되고 있지 못하는 이유 중 하나는 적절한 매개변수의 추정이 이루어지지 못하고 있는 점이다. 이러한 문제를 해결하고자 SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템을 개발하였다. SWMM 5의 매개변수 추정지원 시스템은 민감도 분석, 최적화 기법에 의한 모형 자동보정, 매개변수 할당 및 도움 모듈로 이루어져 있다. SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템에 사용되는 최적화 기법은 전역최적화 기법 중 하나인 SCE-UA(shuffled complex evolution-University of Arizona) 이다. SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템의 개발은 국내 수자원 기술자들의 SWMM 5에 대한 이해 및 활용도를 더욱 향상시켜줄 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.247-247
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• 2018

공학이나 과학에서 다루는 거의 모든 현상이나 물체는 시공간적으로 연속성을 지니고 있으며, 지형이나 지하수위분포가 대표적인 사례에 해당한다. 강수량 분포 또한 지역적인 스케일을 고려할 때 연속성을 지니고 있다고 가정될 수 있다. 이러한 연속성을 지닌 현상이나 물체를 연구 대상으로 취할 경우, 모든 위치에서의 관찰 값이나 계산 값을 얻기란 불가능하므로, 불연속적이거나 이산적인 위치에서 불연속적인 값을 얻게 된다. 이러한 시공간적으로 이산적이고 불연속적인 자료를 바탕으로 어떠한 작업을 수행하고자 할 때 자료의 연속성을 가정하게 되며, 따라서 연속성을 가정하고 내삽 처리된 근사값을 이용하게 된다. 따라서 불연속적인 자료의 내삽 처리 과정이 연구 결과의 성패를 좌우할 만큼 매우 중요할 수 있다. 하지만 대다수의 연구자나 실무자들은 내삽 처리의 중요성을 간과하고 있으며, 자료처리나 준비 과정에서 거쳐야하는 하나의 단순한 단계로만 여길 뿐이다. 따라서, 본 연구에서는 역거리 가중치법(Reciplocal Inverse Distance method), 역거리 제곱 가중치법(Inverse Square Distance method), Dual Kriging법, Hardy의 Multiquadric법, Completely Regularized spline법, 삼각망법(TIN) 등 기존에 알려진 공간자료 보간법에 대해서 소개하며, 알려져 있는 공간함수를 이용하여 다양한 경우에 대한 비교, 분석을 수행한다. 보간법의 종류에 따라 내삽 결과는 매개변수 값에 지대한 영향을 받을 수 있기 때문에, 매개변수에 따른 내삽 결과를 분석하고, 정확성과 적용성 등 다양한 내삽기법들에 대해서 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.571-573
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• 2001

본 논문에서는 실시간 상태 기계(Real-time State Machine, RSM)로 명제된 실시간 시스템의 행위의 쉽고 간결한 이해, 분석을 위한 새로운 상태 최소화 방법을 기술한다. 시스템의 행위를 보여주는 RSM 실행에 대한 상태는 제어 변수, 자료 변수, 시간 변소의 집합에 의해 정의된다. 상태 최소화는 4단계 추상화인 계산(computation), 제너릭(generic) 패턴, 한계 간격(limit interval), 동일 범위(coordinate scope) 추상화를 통해 이루어진다. 계산 추상화 단계에서는 연속적인 계산으로 연결된 다수의 상태를 하나의 상태로, 일반 패턴 추상화 단계에서는 상수 또는 함수 관계에 있는 동일 제어의 연속된 일련의 상태들의 집합을 하나의 제너릭 패턴으로 통합한다. 한계 간격 추상화 단계에서는 특정 값으로부터 음의 무한대나 양의 무한대 값으로 단조 증가, 단조 감소하는 값 사이에 있는 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 마지막으로, 동일 범위 추상화 단계에서는 같은 범위에 존재하는 일련의 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 각 추상화의 적용은 제어, 데이터, 시간의 무한한 상태 공간을 유한한 상태공간으로 감소시킬 수 있으며 많은 상태 감소를 가능하게 한다. 따라서, 시스템 행위에 대한 이해와 분석이 복잡도가 적은 개념 단계에서 수행될 수 있다.