• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1393-1397
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• 2008

본 연구의 목적은 대청호와 하류 하천을 연계하여 연속적으로 부유물질의 이송, 확산, 침강과정을 해석 할 수 있는 통합 탁수 모델을 구축하는데 있다. 저수지와 하천을 연속적으로 모의하기 위해서 횡방향 평균 2차원 수리 수질 모델인 CE-QUAL-W2 (W2)를 사용하였다. 그러나 W2모델은 탁도를 모의 할 수 있는 알고리즘이 없기 때문에 모델 경계지점에서의 탁도-부유사(SS) 농도 상관관계를 조사하여 연속 측정된 탁도를 SS로 변환하였고, SS를 입자크기에 따라 3개의 그룹으로 나누어 각각의 침강속도가 다르게 모의하였다. 모의된 SS는 다시 저수지내 관측지점의 탁도-SS 상관관계를 이용해 탁도로 변환하여 실측값과 비교하였고, 하류 하천에서 취수하는 부여 취수장의 탁도-SS 상관관계를 이용하여 취수 원수의 탁도와 모의값을 비교하였다. 하천의 탁도는 실측값이 없는 관계로 모의된 SS를 그대로 하천의 SS 실측값과 비교하였다. 연구결과 통합모델은 저수지내에서 탁도의 수심별 농도를 잘 예측하였고 입자 크기별 침강속도를 고려한 결과 기존의 단일 SS 침강속도 모델에 비해 탁도 예측 성능이 향상되었다. 모델은 강우시 하천에서 급증하는 SS의 농도 변화를 잘 예측하였고, 금강 하류에 위치한 부여 취수장의 일별 취수 원수의 탁도 시계열 변화와도 비교적 잘 일치하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.138-140
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• 1999

분류기법은 과거데이터를 분석하여 새로운 데이터에 대한 예측에 사용되며, 결정트리 알고리즘을 많이 사용한다. 따라서, 이 기법은 전자상거래에서 DB 마케팅을 위해 데이터베이스에 저장되어 있는 고객데이터를 분석하여 암시적인 고객들의 행위규칙을 찾고, 예측하기 위하여 사용할 수 있다. 기존의 분류알고리즘들은 전자상거래에서 일반적인 연속형 고객데이터를 처리하는데는 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 연속형 데이터를 범주형 데이터로 변환하는 알고리즘을 구현하였다. 이 논문은 전자상거래에 적용하기 위한 고객분류기로서 ID3 알고리즘에 1차원 클러스터링알고리즘을 결합하여 사용한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.224-225
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• 2014

본 논문에서는 양자 통신을 실제적인 환경에서 구현하고자 하는 노력의 일환으로 개발된 연속 변수 양자 통신 기법에 대해 소개한다. 연속 변수 양자 통신 전반에 대한 설명에 이어 이를 이용한 최신 응용 기술들을 소개한다. 연속 변수 환경에서 구현된 다중 접속 채널, 최소 제곱 예측법, 그리고 다중 반송파 기법을 소개하고 그 효과와 한계를 서술한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권9C호
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• pp.859-868
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• 2006

H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.1-9
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• 2010

본 연구는 유고로 인한 대기행렬, 통행시간과 같은 혼잡정보를 예측하여 제공하는 것을 목표로 하며, 이것은 교통시설 이용자와 운영자 모두에게 효율적인 대안선택 및 운영을 위한 중요한 요소로 활용된다. 이러한 예측된 사고영향 정보의 제공으로 인하여, 이용자는 유고 구간에 대한 정보를 사전에 인지하여 지체를 최소화 할 수 있고, 운영자는 현재 유고영향을 받을 것으로 예상되는 구간을 효율적으로 관리할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 연속류 본선구간에서 단기예측기법을 적용한 유고영향 예측모형을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 모형은 MARE를 통하여 상대적인 오차를 비교분석하여, 예측력이 뛰어난 모형을 정립하였다. 본 연구를 시작으로 미시적인 사고영향 예측 모형이 개발된다면 사고발생 시 지체를 최소화하고 사회적인 비용을 줄일 수 있을 것이다.

• 전력전자학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.347-355
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• 2005

본 논문에서는 평균전류모드제어를 이용하는 컨버터의 연속시간 소신호 모델을 구한다. 평균전류모드제어에 일반적으로 사용되는 보상기를 적용한 컨버터의 해석을 위해 샘플러를 전류루프에 포함시켜 해석한다. 기존 모델에서는 정확히 해석하기 어려웠던 전류루프 이득의 고주파 영역 해석이 제안한 모델을 이용함으로 쉽게 해결할 수 있으며, 시스템의 안정성을 결정하는 고주파 영역에서의 주파수 응답 특성을 제안한 모델이 우수한 성능으로 예측 가능함을 보인다. 이를 위해 평균전류모드제어에서 전류루프에 샘플러가 포함된 모델을 제시하고 이 샘플러에 대한 연속시간 모델을 구하여 평균전류모드제어의 연속시간 모델을 구한다. 제안한 새로운 연속시간 소신호 모델을 이용한 예측 결과를 스위칭 모델 시뮬레이션 프로그램인 PSIM을 이용한 시뮬레이션 결과 및 실험결과와 비교하여 제안한 새로운 연속시간 소신호 모델의 우수성을 확인한다

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.3-10
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• 1998

본 연구에서는 동적통행시간예측을 위한 하나의 방법으로 블록밀도법을 도입하여 가로상의 일정한 구간을 세분화하고 몇 개의 블록으로 분할한 후 교통류를 유체근사화시키고 각 블록의 밀도를 일정시간 마다 갱신해 나가는 방법을 채택하였다. 즉, 각 블록에서 주어진 밀도의 초기치와 최하류부의 블록에서 유출교통량을 이용하여 일정시간 간격으로 모든 블록에서의 밀도를 수정해 가는 유체의 연속방정식의 개념을 도입하였다. 또한, 본 연구에서는 첨단교통시스템에 적용될 동적통행시간 예측을 위해 기존의 연속교통류만을 대상으로 하던 것에서 벗어나 신호등을 포함한 단속교통류를 대상으로 하였다. 또한 교통류의 저밀도 구간과 고밀도 구간을 분리하여 Ele복합모형을 적용하여 교통류를 해석하고 가급적 실제 상황과 유사하게 근접시키고자 하였다. 이 이론을 근거로 구축된 모델에 실제 현장에서 얻어진 교통량, 밀도, 속도 등의 자료들을 투입하고 통행시간의 예측을 도모하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.301-309
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• 2021

본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.201-214
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• 1999

이 연구는 2경간 연속 PSC-Beam 교량의 경간 내측 지지점의 바닥판에서 발생할 수 있는 균열의 제어에 관한 내용을 다루고 있다. PSC-Beam 교량은 주형인 PSC-Beam을 거치시킨후 바닥판을 현장타설 콘크리트로 시공된다. 이로 인하여 주형 콘크리트와 바닥판 콘크리트의 시간의존적 거동차이, 주형의 연속화에 따른 거동 등에 의하여 부모멘트가 가장 크게 걸리는 지점부에서 균열이 쉽게 발생된다. 따라서 이 논문에서는 2경간 연속 PSC-Beam 교량의 연속화에 따른 거동을 수치적 방법으로 해석하여 지점부 바닥판의 균열거동이 예측되었다. 이를 위하여 해석모델에는 콘크리트의 시간의존적 현상인 크리프와 건조수축이 고려되었으며, 2경간 연속 PSC-Beam 교량의 거동에 영향을 나타내는 여러 가지 인자가 고려되어 해석되었다. 끝으로 콘크리트의 모델식을 이용하여 지점부 균열을 억제하기 위한 현장에서 관리가능한 방안이 수치적으로 제안되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.231-235
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• 2009

본 연구에서는 홍수예보를 위한 사상형 모형인 저류함수모형 적용시 문제점을 개선하기 위해 기존의 저류함수 모형에 자유수와 장력수의 2개 영역으로 구성된 토양수분모의 컴포넌트를 결합하여 지표유출, 중간유출, 기저유출의 유출수문성분에 대한 연속적인 모의가 가능하도록 하였으며 실시간 홍수예측을 위해 다수의 유량 관측지점과의 실시간 오차 보정이 가능하도록 앙상블 칼만 필터링 기법을 도입하였다. 개발된 모형의 적용성을 평가하기 위해 낙동강 권역을 대상유역으로 선정하였으며 시단위 강우자료, 기상자료, 유량자료를 비롯하여 GIS를 기반의 지형자료를 구축하였다. 연속형 저류함수형의 매개변수 추정결과 주요지점의 관측유량에 대해 높은 적합도를 보였으며 1시간 선행시간의 홍수량 예측결과에서도 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.