Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.2
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pp.276-283
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2018
Climate changes consistently cause coastal accidents such as coastal flooding, so the studies on monitoring the marine environments are progressing to prevent and reduce the damage from coastal accidents. In this paper, we propose a new method to predict the sea level which can be applied to coastal monitoring systems to observe the variation of sea level and warn about the dangers. Existing sea level models are very complicated and need a lot of tidal data, so they are not proper for real-time prediction systems. On the other hand, the proposed algorithm is very simple but precise in short period such as one or two hours since we use the measured data from the sensor. The proposed method uses Kalman filter algorithm for harmonic analysis and double exponential smoothing for additional error correction. It is shown by experimental results that the proposed method is simple but predicts the sea level accurately.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.876-879
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2014
디지털 워터마킹을 위하여 강인성, 연성 등 특징을 갖는 다양한 기술들의 개발이 완료된 상태이다. 그러나 원본 콘텐츠의 품질을 중요시하는 분야에서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재 다양한 분야에서 가역 워터마킹의 기술에 대한 다양한 연구 개발이 진행 중이며, 본 논문에서는 아직 많은 연구들이 이루어지지 않은 의료영상에 대한 가역 워터마킹에 대해 연구한다. 본 연구팀이 보유하고 있는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 다양한 고용량 가역 워터마킹 기술들을 의료영상에 변형하여 적용함으로서 삽입용량과 영상품질을 측정하였다. 이에 따르면 차이값 추정 오차가 적은 보간 기술을 사용한 방법이 삽입용량 대비 PSNR이 좋은 성능을 보여주었다.
During image-guided radiation treatment of lung cancer patients, it is necessary to track the tumor motion because it can change during treatment as a consequence of respiratory motion and cardiac motion. In this paper, we propose a method for tracking the motion of the lung tumors based on the three-dimensional image information from planning 4D MDCT and treatment 4D CBCT images. First, to effectively track the tumor motion during treatment, the global motion of the tumor is estimated based on a tumor-specific motion model obtained from planning 4D MDCT images. Second, to increase the accuracy of the tumor motion tracking, the local motion of the tumor is estimated based on the structural information of the tumor from 4D CBCT images. To evaluate the performance of the proposed method, we estimated the tracking results of proposed method using digital phantom. The results show that the tumor localization error of local motion estimation is reduced by 45% as compared with that of global motion estimation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.4
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pp.151-159
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2008
Mobile broadband wireless network is emerging as one of the hottest research areas due to technical advances, and the demands of users who wish to enjoy the same network experience on the move. In this paper, we investigate the handover process at the medium access control (MAC) layer in an IEEE 802.16e-based system. In particular, we identify problems concerned with the scan initiation Process called cell reselection and propose a received signal strength (RSS) estimation scheme to dynamically trigger a scanning process. We show how the RSS estimation scheme can timely initiate a scanning process by anticipating RSS values considering scan duration required.
전력산업에 당초 도입 예정되었던 도매경쟁시장을 운영지원하기 위하여 전력거래소는 지난 2002년 도매경쟁 전력시장 운영시스템(Two Way Bidding Pool Market Operation System; TWBP MOS, 이하 전력시장운영시스템)을 구축하였다. 그러나 이후 배전분할 잠정 중단정책에 따라 구축 완료된 시스템은 실 업무에 적용해보지도 못한 채 폐기될 수도 있는 상황이 발생하였다. 하지만 전력거래소는 배전분할 잠정 중단에 따른 발전 경쟁시장(CBP; Cost-Based Pool) 장기화에 대비, 운영상의 효율성을 개선하고 기 개발된 전력시장운영시스템을 활용하여 급전체계를 개선하는데 성공하였다. 실시간 급전 운영을 위해 기존 EMS에 전력시장운영시스템을 연계하여 전력시장운영시스템의 5분 단위 수요 예측량을 기반으로 송전망 제약과 예비력 요구량 등을 고려한 발전기별 경제부하 배분량 및 예비력 배분량을 결정하고, 추가적으로 EMS에서 수요예측 오차 및 주파수 보정량을 실시간으로 계산하여 발전기별로 배분하도록 함으로써, 1일 전 시행하던 급전계획을 취득 자료를 기반으로 5분 단위로 실시간 계산할 수 있도록 급전 개선하였다. 이를 통해 실시간으로 에너지와 예비력을 동시에 최적화함으로써 전력시장 및 전력계통 운영을 한층 선진화 할 수 있는 계기를 마련하였으며 또한 저비용 발전기 사용을 극대화함으로 발전비용의 절감에도 기여하는 효과를 가져왔다. 이러한 긍정적인 효과에도 불구하고, 전력시장윤영 시스템은 구축된 모든 설비 및 프로그램을 당초 목적에 맞게 활용하지 못한다는 이유 등으로 시스템의 최적화 및 성능 개선에 대한 투자가 망설여지는 현실이다. 특히 온라인 실시간 시스템과 별도로 전력시장운영을 모의 할 수 있는 시뮬레이터가 구축되지 않아 시장의 흐름을 사전 예측하거나 시스템 오류 등을 재현하여 재발 대책 등을 마련하기가 매우 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 그동안 쌓아온 전력거래소의 전력시장운영시스템 운영관리에 대한 다양한 경험을 바탕으로 구축비용을 획기적으로 절감할 수 있는 전력시장운영시스템 시뮬레이터의 구축방안을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.16-16
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2019
기후변화 시나리오 및 계절예측 자료를 포함한 기후정보를 수자원 분야에 활용하기 위해서는 기후정보의 시 공간적인 상세화(donwscaling)을 필요로 한다. 상세화의 경우 역학적 상세화와 통계학적 상세화로 구분될 수 있으며, 통계학적 상세화를 위해서는 대상 지역의 기후특성을 대표할 수 있는 장기 관측 자료의 확보가 중요하다. 국내의 경우에는 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)와 종관기상관측장비(Automatic Synoptic Observation System, ASOS)로 부터 수집된 기상관측자료를 사용할 수 있으나 기후변화 시나리오의 통계적 상세화를 위해서는 30년 이상의 자료 기간을 포함하는 ASOS 자료가 적합하다. 하지만 개발도상국과 같이 기상관측기반이 열악한 지역에서는 잦은 결측 등으로 인하여 품질이 좋은 관측자료의 획득이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 측이 포함된 장기 기상관측 자료로부터 대상 지역의 기후특성을 재현할 수 있도록 기본적인 QC(Quality Control)을 거쳐 결측 자료를 보완할 수 있는 기법 및 R 기반패키지를 개발하여 적용성을 평가하였다. 개발된 기법의 적용성 평가를 위해서 기상청에서 QC를 통해 제공하고 있는 60개 ASOS 지점의 관측자료 중 강수량과 기온 변수를 사용하였다. 최대 50%까지의 현실적인 결측 패턴을 임의로 생성하기 위해 실제 개발도상국 관측자료의 일단위 결측 패턴을 이용하였다. 자료의 QC는 관측일 누락/중복 및 문자형 관측값 등 기본적인 오류 검사, 기온의 경우 물리적 허용 범위에 대한 검사, 최고기온과 최저기온의 비교 및 계측기 오작동에 의한 동일한 값의 반복 등을 포함한 내적 일치성 검사를 우선적으로 수행한다. 이후 결측값에 대해서 인근 기상관측소와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 채우고, 최종적으로는 다양한 위성자료 및 재분석 자료 중에서 일단위 기후특성의 재현성 평가를 통해 선정된 격자형 자료와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 보정하였다. 기온의 경우는 결측률이 높더라도 월평균 기후특성에 큰 영향을 미치지 않았지만 강수의 경우에는 5% 이상의 결측이 발생하는 경우 월평균 강수량에 영향을 미쳐 지역의 강수량을 과소 추정하는 결과를 보였다. 개발된 QC 기법을 강수 자료에 적용한 결과 월평균 기후특성을 잘 복원하는 결과를 보였지만, 일단위 강우 사상의 재현에 있어서는 미흡한 결과를 보였다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.6D
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pp.587-598
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2012
Successful implementation of infrastructure asset management system can be started with rich and reliable data. However, measurement errors in the data have always existed in the real world caused for many unknown reasons. It disturbs maintenance activities of agencies, and makes negative effects to reliability of research results on forecasting deterioration process and life cycle cost. Above all, it makes a contradiction that road agencies cannot believe their inspection data surveyed by their hands. It is particularly serious in the road pavement management field. Although road agencies are well recognized the fact, inspecting without measurement error would be a great challenge. Considering the facts, this paper aimed to suggest statistical error processing methods to correct latent error included in pavement surface inspection data. As alternatives, this paper suggested two methods based on probability distribution to consider structure of error and reliability of the data. The suggested methods were empirically tested by using pavement inspection data from Korean National Highway. As the result, this paper confirmed that conventional error processing that just removes only visible errors is not enough to cover uncertainty in pavement deterioration process. The suggested methods would be useful for improving reliability of analysis results required for road infrastructure asset management.
This study was conducted to evaluate observed runoff data collected every 10 minutes at stream gauging stations in Jeju Island using a physically-based model, SWAT. The Hancheon watershed was selected as study area, and ephemeral stream algorithm suggested by previous research was incorporated into the model, which is able to simulate ephemeral runoff pattern of Jeju streams. Simulated runoff and runoff rates were compared to observations during 2008-2013, which showed 'very good' performance rating in Nash-Sutcliffe model efficiency (ME) and determination coefficient ($R^2$). Some observations had problems such that runoff rates were very high for some rainfall events with little amount of antecedent rainfall, and were very low or missing with much rainfall comparing to previous researches. Additionally, regression equation between precipitation and simulated runoff was generated with high degree of correlation. The equation can be utilized to simply predict reasonable runoff, or to investigate and complement the abnormal or missing data of observations on the assumption that modelling results were sufficiently reliable and satisfactory. As results, minimizing the error in calibrating the model by evaluation of observed data would be helpful to accurately model the rainfall-runoff characteristics and analyze the water balance components of watersheds in Jeju Island.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.31
no.10
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pp.51-59
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2003
A method of autonomous update is presented for onboard orbit propagator. On board propagator is an alternative means that could be used for navigation purpose in case of CPS receiver's failure. Although the ground station is not a able to upload a new propagator, the onboard propagator must be maintained most up-to-date. For this, a filtering technique is proposed wherein GPS data are effectively used to continuously update the on board propagator which was uploaded previously. Even if the ground station has generated the on board propagator based on the wrong information, the onboard propagator with updating scheme can automatically correct the errors in the coefficients of residual reconstruction function. Several scenarios were used to show the validity of the scheme for updating the onboard propagator using KOMPSAT-1 orbit data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1727-1731
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2008
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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