• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.206-206
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• 2022

제주도는 투수성이 좋은 대수층이 발달한 화산섬으로 지하수가 가장 중요한 수자원이다. 인위적 요인과 기후변화로 인해 제주도의 지하수위가 저하하는 추세를 보이고 있음에 따라 지하수의 적정 관리를 위해 지하수위의 정확하고 장기적인 예측이 매우 중요하다. 다양한 환경적인 요인이 지하수의 함양 및 수위에 영향을 미치는 것으로 알려져 있지만, 제주도의 특징적인 기상인자가 지하수 시스템에 어떻게 영향을 미치는지를 파악하기 위한 연구는 거의 진행되지 않았다. 지하수위측에 있어서 물리적 모델을 이용한 방안은 다양한 조건에 의해 변화하는 지하수위의 정확하고 빠른 예측에 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 제주도 애월읍과 남원읍에 위치한 지하수위 관측정의 일 수위자료와 강수량, 온도, 강설량, 풍속, VPD의 다양한 기상 자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘인 다층 퍼셉트론(MLP)와 Long Short Term Memory(LSTM)에 기반한 표준지하수지수(SGI) 예측 모델을 개발하였다. MLP와 LSTM의 표준지하수지수(SGI) 예측결과가 상당히 유사한 것으로 나타났으며 MLP과 LSTM 예측모델의 결정계수(R²)는 애월읍의 경우 각각 0.98, 남원읍의 경우 각각 0.96으로 높은 값을 보였다. 본 연구에서 개발한 지하수위 예측모델을 통해 효율적인 운영과 정밀한 지하수위 예측이 가능해질 것이며 기후변화 대응을 위한 지속가능한 지하수자원 관리 방안 마련에 도움을 줄 것이라 판단된다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.30 no.3
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• pp.294-304
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• 2009

A statistical prediction model for the typhoon intensity and track in the Northwestern Pacific area was developed based on the artificial neural network scheme. Specifically, this model is focused on the 5-day prediction after tropical cyclone genesis, and used the CLIPPER parameters (genesis location, intensity, and date), dynamic parameters (vertical wind shear between 200 and 850hPa, upper-level divergence, and lower-level relative vorticity), and thermal parameters (upper-level equivalent potential temperature, ENSO, 200-hPa air temperature, mid-level relative humidity). Based on the characteristics of predictors, a total of seven artificial neural network models were developed. The best one was the case that combined the CLIPPER parameters and thermal parameters. This case showed higher predictability during the summer season than the winter season, and the forecast error also depended on the location: The intensity error rate increases when the genesis location moves to Southeastern area and the track error increases when it moves to Northwestern area. Comparing the predictability with the multiple linear regression model, the artificial neural network model showed better performance.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2007.02a
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• pp.108-111
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• 2007

무선 센서 네트워크 환경에서 센서 필드에 배치된 센서 노드들 사이에 안전한 통신 인프라를 구성하기 위해 보안 키 설립이 필요하다. 현재까지 센서 노드들 사이의 보안 키 설립에 대한 여러 가지 기법들이 제안되어 왔으며 최근에는 배치 전 센서 노드들의 예측위치를 이용한 개선된 기법들이 제안되고있다. 현재까지 제안된 위치기반 기법들은 선택적인 노드포획에 안전하게 설계하기 위해 상대적으로 높은 키 저장량과 키 생성을 위한 많은 연산량을 요구한다. 우리는 위치 기반 기법에서는 단순히 piar-wise키를 저장하는 것이 저장량이나 연산량 면에서 효율적이라는 분석을 제시하고 pair-wise키를 이용하여 공격자의 선택적인 노드 포획에도 강한 효율적인 위치 기반 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.110-113
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• 2011

최근 스마트폰에서 Wireless AP를 이용한 대형 쇼핑센터 또는 주차장에서의 실내 측위 어플리케이션들이 등장하고 있다. 하지만 이 어플리케이션들은 측정된 RSSI와 frequency를 이용한 Friis공식으로 거리 환산을 하여 삼각측량법으로 측위를 하게 되는데, 이 방법은 거리를 구함에 있어 오차가 심하여 실제 위치 측정이 Room level정도만 가능하다. 따라서 이에 대한 오차를 줄여 실시간으로 사용자의 위치를 파악하고 주변 정보와 최단거리 등을 알려주는 서비스가 앞으로 상당수의 쇼핑센터 또는 실내 놀이동산 등의 실내 문화공간에서 사용 될 수 있을 것으로 예측되므로 이에 대한 연구 필요성이 강조 되고 있다. 이에 본 논문은 장애물이 많은 실내에서의 위치기반 서비스에 있어 좀 더 정확한 위치정보 제공에 대한 제안 방안이다. 이를 위하여 여러 실험과 안드로이드 기반의 데모 프로그램 작성을 통하여 연구 개발 하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.827-834
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• 2003

기존의 RBF네트웍의 중심 결정에 관한 연구에서는 은닉중의 노드 수(즉 중심의 개수)가 결정되었다는 가정하에 그 위치만을 결정하는 알고리즘들이 개발되었다. 그러나 RBF 네트웍 의 성능과 계산속도는 중심의 개수에도 민감하기 때문에, 중심 위치와 개수의 통합적인 고려가 필요하다. 본 논문에서는 RBF 네트웍의 중심결정에 있어서 그 위치 뿐만 아니라 개수까지 동시에 고려하는 Two-Phase 알고리즘을 제안한다. Two-Phase 알고리즘은 두 단계로 구성된다 찻 번째 단계에서는 Bi-section 방법과 보정된 k-medoid 군집화 기법을 이용하여 네트웍의 최소 중심 개수와 위치를 결정한다. 두번째 단계에서는 RBF 네트웍의 weight를 결정하고 네트웍 설계를 마친다. 제안된 알고리즘을 다양한 수지 예제에 적용한 결과, 중심결정에 관한 기존의 알고리즘에 비해 더 적은 수의 중심으로 더 정확한 예측성능을 보임을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1141-1151
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• 2001

본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.227-228
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• 2012

실외에서의 위치추적은 GPS(Global Positioning System) 등의 다양한 방법이 활용가능하다. 하지만 실내에서는 사용이 어려워 비전, RFID 및 Zigbee 등을 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 비교적 비용 효과적으로 구축이 가능한 수동형 RFID 태그를 기반 이동형 로봇의 위치 추적 알고리즘을 제안하도록 한다. 총 7 종의 태그에 대하여 각 태그가 가지고 있는 특성을 실험을 통하여 분석하고 분석한 결과에 따라 태그를 배치하여 효과적으로 로봇의 이동에 따른 위치 추적 및 이동방향 예측방법을 기술한다. 제안하는 방법을 실험실 환경에서 레고 마인드스톰을 활용하여 그 효용성을 나타내도록 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7A
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• pp.1144-1151
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• 2001

본 연구에서는 AOA(Angle of Arrival)와 TOA(Time of Arrival) 그리고 TDOA(Time Difference of Arrival)의 추정값을 이용한 위치 추정 기법들이 설명되고 분석된다. 이들 기법들을 다중경로 페이딩 (mutipath fading)과 shadowing을 갖는 마이크로셀 환경에 적용한다면, 빠르고 예측할 수 없는 신호 레벨의 변화로 인하여 이동체의 위치를 정확히 추정하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 수신 신호 세기(RSS: Received Signal Strength) 이외에 이동체와 기지국간의 거리, 이동체의 이동방향, 이동체의 이전위치와 같은 부정확한 다수의 파라미터를 동시에 고려하는 퍼지 다기준 (multi-criteria) 의사 결정 방법을 이용하여 이동체의 위치를 결정하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여, 이동체의 방향과 속도의 영향을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.551-556
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• 2006

위치 정보를 얻기 위해 GPS를 이용하며 다수의 GPS 안테나를 이용하면 자세까지 구할 수 있다. 그러나 실내에서는 GPS 신호 세기가 너무 약해 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 GPS 대신 Zigbee와 초음파를 이용하여 실내에서도 위치와 자세를 구하는 기법을 제시하였다. Zigbee 신호와 초음파 신호의 도착 시간차로부터 송신기와 수신기간의 거리를 구할 수 있으며 이로부터 위치를 구할 수 있다. 여기에 추가의 발신기를 장착하면 두 발신기의 위치 차이로 정의되는 기저선 벡터를 구할 수 있으며 이로부터 자세를 구할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 발신기를 이용하여 효과적으로 기저선 벡터를 구하는 기법과, 이로부터 자세를 구하는 시스템을 구축하였다. 추가로 오차해석을 통하여 구해진 자세의 정확도를 예측하였다. 실제 실험을 통하여 20cm 간격의 두 발신기를 이용하여 1도 이하의 오차를 갖는 방위각과 앙각을 연속적으로 구할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.313-318
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• 2007

위치기반서비스에서 사용자의 정확한 위치가 요구되면서 측위와 추적에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 측위 방법에는 위성기반 방법[1, 2], 로컬네트워크기반 방법[3-6], 센서기반 방법[1, 7, 8, 9]등이 있다. 본 연구에서는 로컬네트워크 중 WLAN (Wireless Local Area Network) 환경의 옥내에서 사용자의 위치를 추적하는 기존의 방법의 정확성을 제고하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 WLAN 환경에서 RSS를 측정하여 K-NN방식으로 현재 위치를 판단한 다음, 칼만필터를 사용하여 사용자의 위치와 이동경로를 예측한다는 점에서 기존의 방법과 비슷하다. 제안하는 방법의 특징은 도면 정보를 이용하는 것이다. 제안하는 방법은 도면정보로부터 갈림길 영역을 파악하고, 갈림길 영역에서는 측정치에 가중치를 두고 갈림길이 아닌 지역에서는 시스템 모델에 가중치를 두도록 파라메타의 값을 조절한다. 제안하는 방법의 효율성을 실험적으로 증명하기 위한 실험 결과와 분석 내용도 제시한다.