• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.179-182
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• 2009

서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.503-506
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• 2013

The shielding coefficient of a conductive length structure is calculated by a ratio of induced voltage with that structure to without that structure. The environments are different between with a structure and without a structure. Beside the corresponding structure, all the parameters related to induced voltage should be normalized to a presumable same environment conditions. Basically each parameter must be compensated, which is a bottom-up type method. In this case, some parameter is not possible to be so because of its unknowing function. Then as a calculated voltage already has all characteristics of parameters, seeking a ratio of calculated induction voltages themselves will include the compensation of all parameters automatically. This is a top-down method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.209-212
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• 2007

소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 정확한 예측을 위해서는 빠르게 변화하는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영시켜야 하며 이를 위해서는 비용 산정 과정 시 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시된다. 이에 본 논문에서는 어플리케이션 유형 보정계수 개선을 위하여 어플리케이션 유형을 새로 분류한 후 AHP 기법을 적용하여 보정계수를 유도하였다. 또한 개발언어 보정계수 유도에서는 프로그래밍 언어 레벨을 이용하여 프로그래밍 언어별 보정계수를 새롭게 유도하여 보았다. 향후 연구 과제로는 새롭게 제안된 어플리케이션 유형 분류 및 보정계수와 프로그래밍 언어 레벨을 적용한 개발 언어 보정계수를 실제 데이터에 적용하여 비용 예측의 정확도가 얼마나 향상되었는지 검증하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.961-962
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• 2011

핵자기공명(NMR, Nuclear Magnetic Resonance) 장치의 성능은 자계의 세기와 균일한 정도에 따라 좌우된다. 그리고 균일도를 높이기 위해 자성체를 더하는 작업을 보정(Shimming)이라고 하며 이를 위해서는 기존에 분포하는 자계와 더해지는 자성체에 의해 발생하는 자계의 세기를 부분별로 정확하고 정밀하게 계산하는 것이 요구된다. 하지만 이를 비오-사바르의 법칙(해석해)으로 계산하는 것은 너무 복잡하고 그 대안으로 사용하는 유한요소법 기반의 수치해석 프로그램은 유한요소법 자체가 가진 오차로 인해 정확한 결과를 얻기 어렵다. 따라서 이를 해결하기 위해 가렛(M. W. Garrett)이 제안한 고조파 해석을 Real*16이 적용된 포트란을 사용하여 구하고 그 결과를 해석해의 값 및 수치해석 프로그램 결과와 비교하였다. 이를 통해 자계를 계산함에 있어서 고조파 해석의 타당성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.204-204
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• 2018

수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 불확실성 관련한 기존 연구들은 정량적 레이더 기반 강우량 추정과정에서 보정방법을 이용하여 각 단계별 불확실성을 줄이는 연구들을 수행하였다. 하지만 기존 연구들은 전체 과정에 대한 포괄적인 불확실성을 나타내지 못하고 각 단계별 불확실성의 상대적인 비율도 제시하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 정량적 레이더강우량 추정과정의 각 단계별 불확실성을 정량화하고 불확실성 전파를 나타낼 수 있는 적합한 방법을 제시하였다. 첫 번째로 초기와 최종 불확실성, 각 단계별 불확실성의 변동과 상대적인 비율을 나타낼 수 있는 새로운 개념을 제안하였다. 두 번째로 레이더기반 추정과정의 불확실성 정량화와 전파과정을 분석하기 위해 Maximum Entropy Method (MEM), Uncertainty Delta Method (UMD), Modified-Narrow Uncertainty Method (M-NUM)를 적용하였다. 세 번째로 레이더기반 강우량 추정과정의 불확실성 정량화를 위해 2개 품질관리 알고리즘, 2개 강우량 추정방법, 2개 후처리 강우량 보정방법을 2012년 여름철 18개 사례에 대하여 사용하였다. 적용결과, 최종 불확실성(후처리 강우량 보정 불확실성)이 초기 불확실성(품질관리 불확실성)보다 작게 나타나 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 하지만 레이더강우량 추정단계의 불확실성은 증가하는 것으로 나타났다. 또한 레이더강우량 추정과정에서 각 단계별로 적합한 방법을 선정하는 것이 각 단계별로 불확실성이 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 새로운 방법이 명확히 불확실성을 정량화할 수 있으며 정확한 정량적 레이더 강우추정에 기여할 것으로 판단한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.364-364
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• 2021

최근 지구온난화에 따른 홍수 및 가뭄 재해의 피해는 심각해졌다. 그러므로 미래 재해로 인한 피해를 완화시키기 위한 수자원 계획 수립 및 관리의 중요성이 높아지고 있다. 전지구모형(General Circulation Model, GCM)은 기후 변화 연구에서 기후 요인의 변동을 조사하는데 널리 사용되어지고 있다. 본 연구에서는 기후 변화 시나리오를 고려하여 도시유역의 소유역 별 투수성포장 시설의 우선순위를 산정했다. 기후 변화 시나리오에는Representative Concentration Pathway(RCP)와 Shared Socioeconomic Pathway(SSP) 시나리오가 사용되었으며 CMIP5와 CMIP6의 GCM을 고려하였다. GCM을 이용하여 산정된 미래 월 강수량은 분위사상(Quantile Mapping)법의 비모수변환(Non-Parametirc Transformation)법 중 하나인 스플라인 평활(Smoothing Spline) 방법을 사용하여 편이보정 되었다. 연구대상지는 목감천 유역이 선정되었으며, 27개의 소유역에 대해 투수성포장 시설의 우선순위를 산정되었다. 우선순위 산정을 위한 평가 기준들은 Driving force-Pressure-State-Impact-Response(DPSIR) 모형을 기반으로 산정 되었다. 평가기준에 따른 27개의 소유역에 대한 값들은 통계청 및 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS), 편이보정 된 미래 강수량과 Storm Water Management Model(SWMM)을 이용한 유출분석 결과를 통해 도출했다. 평가기준들의 객관적 가중치 산정을 위해 엔트로피 방법을 이용했다. 최종적으로 목감천 소유역 별 투수성포장 시설의 우선순위 산정에는 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS방법을 사용했다. 산정 결과 DPSIR 모형을 기반으로 수문학적 요소에 큰 가중치를 부여한 경우 하류보다는 상류 유역에서 높은 우선순위를 확인했으며, 각 요소별 동일한 가중치를 주었을 때 하류 유역에 높은 우선순위가 집중되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.76-76
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• 2015

토양수분은 생태수문학에서 식생과의 상호작용의 중요한 인자이자, 대기와의 상호작용으로 인한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문학적으로는 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이고, 특히 시 공간적 분포특성은 강수 사상 후 토양으로의 침투 및 토양수분의 재분포, 증발산과 불포화대에서의 오염물의 이송을 예측하는데 매우 중요하다. 또한, '07년 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 신규 수문조사 항목으로 추가되어, 토양수분 측정에 대한 필요성이 높아졌다. 따라서, 2008년 5월, K-water연구원에서는 현재 시험유역으로 운영하고 있는 용담시험유역에 토양수분관측망(6개 관측소)을 구축하였다. 토양수분계는 토양수분을 결정하는 가장 중요한 인자인 강우자료의 획득이 이루어지는 지점에 설치하여 정확도와 신뢰도를 높일 수 있도록 용담시험 유역 내 6개 우량관측소에 설치하였다. 하지만 장비의 노후화에 따른 자료 취득의 어려움으로 인하여 2013년 4월, 토양수분계를 전면 교체하였다. 토양수분계는 기존의 FDR 방식에서 EC 농도에 대한 영향이 가장 적고, 플럭스 타워에 위치한 토양수분계 센서와 동일한 TDR 방식의 센서로 장비를 전면 교체하였다. 센서 설치 장소 변경에 따른 TDR 센서의 검증과 그리고 흙의 종류, 입도, 다짐도, 온도 등에 의한 오차가 발생 여부를 판단하기 위하여 이에 대한 보정을 실시하였다. 원지반 시료채취를 통하여 토양수분량을 측정하였고, TDR 센서에 의해 측정된 토양수분량과 채취된 시료에서 측정된 토양수분량의 결과를 비교하였고, 각 지점별 토양구성비와 전기전도도 조건을 고려하여 각 토층별 계수적용을 달리하여 센서 보정을 실시하였다. 그 결과 기존 센서 제조사에서 제안한 방정식을 그대로 사용하는 것 보다는 센서 검증을 통하여 얻은 계수보정에 의한 토양수분 변환식을 사용하는 것이 정확한 현장 자료를 확보할 수 있고, 신뢰도 높은 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.360-360
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• 2019

도시화 및 산업화로 인해 불투수면이 지속적으로 증가하고 있으며, 불투수면 증가로 인해 유역의 물순환 구조가 왜곡되고, 비점오염 배출량이 증가하는 등의 문제가 야기되고 있다. 왜곡된 물순환 체계 회복 및 비점오염 배출 저감 등을 위해 중장기 물순환 개선 목표 수립과 관련된 조항이 물환경보전법 상에 추가되어 2020년 시행예정이며, 광주, 대전, 울산, 안동, 김해시 등은 물순환 선도도시로 선정되어 관리되고 있는 등 물순환 개선을 위한 노력이 높아지고 있다. 본 연구에서는 경안천 중권역을 대상으로 HSPF (Hydrological Simulation Program - FORTRAN) 모형을 이용하여 유출량을 모의하여, 소권역별로 물순환요소를 도출하고, 물순환율을 산정 하고자 한다. 모형의 구동을 위한 기상자료는 기상청으로부터 취득하였으며, 지형자료는 환경부의 소권역도, 국토지리정보원의 수치지형도를 활용하였고, 토지피복도는 국가공간정보포털에서 취득한 연속지적도를 토지피복 분류에 따라 재분류하여 구축하였다. 모형의 보정을 위한 유량자료는 환경부 유량측정망과 수위관측소의 유량자료를 활용하였으며, 2013~2017년은 보정, 2008~2012년은 검정기간으로 활용하였다. 도출된 수문모의 결과를 활용하여 2008년부터 2017년까지 소권역별로 매년 물순환율을 산정하고 비교하였다. 본 연구의 결과는 추후 물순환 현황파악을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.13 no.6
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• pp.941-950
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• 2008

The quality of projector output image is influenced by the surrounding conditions such as the shape and color of screen, and environmental light. Therefore, techniques that ensure desirable image quality, regardless of such surrounding conditions, have been in demand and are being steadily developed. Among the techniques, radiometric compensation is a representative one. In general, radiometric compensation is achieved by measuring the color of the screen and environmental light based on an analysis of camera image of projector output image and then adjusting the color of projector input image in a pixel-wise manner. This process is not time-consuming for small sizes of images but the speed of the process drops linearly with respect to image size. In large sizes of images, therefore, reducing the time required for performing the process becomes a critical problem. Therefore, this paper proposes a fast radiometric compensation method. The method uses color filters for eliminating the color mixing between projector and camera because the speed of radiometric compensation depends mainly on measuring color mixing between projector and camera. By using color filters, there is no need to measure the color mixing. Through experiments, the proposed method improved the compensation speed by 44 percent while maintaining the projector output image quality. This method is expected to be a key technique for widespread use of projectors for large-scale and high-quality display.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.254-254
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• 2021

기후변화로 인한 자연재해는 해마다 크게 증가하고있으며, 홍수 및 가뭄의 강도와 빈도 증가, 지구온난화로 인한 하천 건천화 등 많은 문제들이 대두되고 있다. 특히, 물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량의 변동은 용수 공급과 홍수 대응 및 관리, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치고 있다. 따라서, 갈수량, 풍수량 등을 산정하여 하천별 유황특성을 결정하는 방법을 사용하고 있으나, 이와같은 지표는 계측자료가 과소한 경우 하천의 유황특성을 세부적으로 이해하고 정량적으로 제시하는데에 한계가있다. 따라서, 미계측 유역에서 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)과 같은 수리해석모델이 광범위하게 이용되고있으며, SWAT 모델은 유역의 수치표고모형, 토양 특성, 토지이용 현황, 기상 현황, 유역의 매개변수 등을 반영하여 모델이 구동되고 있다. 하지만, 광범위하게 이용되고 적용성이 입증된 모델임에도 불구하고 입력자료의 불확실성 및 조사되지 않은 영농활동 등으로 인해 결과에 불확실성이 내포되어있으며, 불확실성을 줄이기 위해 실측된 하천의 유량 자료를 이용하여 검정 및 보정작업을 거치고 있다. 모델의 보정 방법으로는 SWAT-CUP과 같은 프로그램 이용되고 있지만, 모델에서 이용되는 매개변수로는 보정할수 있는 범위가 한정적이기 때문에 모델의 정확성을 높이는데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 선암천 유역을 대상으로 모델의 매개변수를 보정하지 않고도 머신러닝 기법을 이용하여 모델의 결과를 향상시켰다. 보정 결과, 유량의 경우 R²가 0.42에서 0.91으로 향상되었으며, 특히 고유량 구간에서의 정확성이 매우 향상되었다. 본 연구에서 평가된 SWAT+머신러닝 결합 모형은 향후 모델 구동에 필요한 입력자료가 부족한 경우와 빠른 검정 및 보정 작업이 필요할 경우 활용될수 있을것으로 판단된다.