인공위성레이저추적(SLR, Satellite Laser Ranging) 시스템은 인공위성까지 레이저를 발사하여 되돌아오는 시간간격을 측정함으로서 위성까지의 거리를 측정하는 시스템으로 현존하는 인공위성 궤도결정 시스템으로는 가장 정밀하다. 한국천문연구원은 우주추적 및 감시의 필요성이 증가함에 따라 2008년부터 40cm급 이동형 인공위성레이저추적 시스템을 개발을 시작하였고, 현재 개발을 완료하여 시험운영 중에 있다. 시스템 개발 과정 중에 발생할 수 있는 문제점들을 최소화하기 위해, 설계 단계에서 부품을 포함한 광기계 구조물에 대한 구조해석과, 실험실 프로토타입 구성 등을 실시하였다. 제작된 각 서브시스템별 조립 및 평가는 한국천문연구원이 보유한 광학계 조립 및 평가 시설을 이용하였다. 개발된 이동형 레이저 추적 시스템의 광학부는 추적마운트에 장착되었고, 현장 시험관측을 통해 수신광학계 및 광신호유도계의 정렬 및 제어항목 교정 등을 실시하였으며, 성공적으로 시험 영상 관측을 완료하였다. 이 발표에서는 이동형 레이저 추적 시스템 광학계의 개발 과정과 그 결과에 대해 보고한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.268-270
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2005
본 논문의 목적은, 간단한 DNA를 기반으로 서로 상호 작용하는 인공미생물체를 위한 진화생태계를 구성하는 것이다. 여기서, 강화 신호를 사용한 신경 회로망의 학습을 통해 인공미생물체의 지능 린 진화과정을 모방해서 자신의 DNA 및 주변 환경에 따라 행동 패턴이 변화하도록 하였다. 또한, 미생물의 진화론적 관점에서 생식 과정에서 두 개체산의 유전자 교환 등이 일어날 수 있도록 하였다. 그리고 이렇게 만들어진 진화생태계의 응용 가능성에 대해 다룬다.
인공위성 SAR센서는 기존 산란계 해상풍 자료의 낮은 해상도로 인한 여러 한계를 극복함으로써 다양한 해양연구에 있어 필요성과 활용영역이 넓어지고 있다. 이러한 추세에 따라 전세계적으로 다파장 SAR 센서들이 운용 또는 발사 예정에 있음에도 불구하고 현재까지 한반도 주변해에 대한 SAR 해상풍 산출 연구는 C밴드에만 한정되어왔다. 본 연구에서는 L밴드 해상풍 추출알고리즘을 적용하여 L밴드 SAR 영상으로부터 한반도 주변해의 해상풍을 추출하고 산란계 해상풍 자료와 비교 분석을 통해 정확도 특성을 제시하고자 하였다. 2007년 8월 우리나라 동해 지역을 관측한 L밴드 ALOS PALSAR 영상에 대해 L밴드 HH편광 GMF 알고리즘을 적용하여 해상풍을 산출하였다. 산출 해상풍은 동일시점의 산란계 QuikSCAT 자료와 공간적으로 유사한 패턴을 보였으며 두 자료 간의 풍속오차는 3.45m/s로 나타났다. 연구 해역과 같이 강한 바람 범위에서는 산출 해상풍 간의 차이가 크게 나타나며 풍향으로 인한 오차특성이 보인다. 특히 풍속의 경우, 산란계 해상풍이 중간바람 범위에 집중된 것에 비해 L밴드 SAR 산출 해상풍은 강한 바람 범위까지 포함하는 넓은 풍속값 범위를 나타냈다.
We investigated the distribution of sea ice using various microwave remote sensing techniques including radar altimeter, radiometer, and scatterometer data in the part of Drake passage, Antarctica, between the area 45$^{\circ}$-75$^{\circ}$W and 55$^{\circ}$-66$^{\circ}$S. Topex/poseidon radar altimeter data were used to analyze the monthly distribution of sea ice surface area between 1992 and 1999 by using Geo_bad_1 flag or MGDR. From satellite radiometer measurements of DMSP's SSM/I, sea ice concentration was extracted during the period from 1993 to 1996. To select a value of ice concentration, normally ranging from 0 to 100%, that can be used as a critical value of judging the existence for ice, sea ice areas estimated from various ice concentrations of radiometer measurements were correlated with the area estimated from the radar altimeter measurements. As a result, 20% of ice concentration was selected, and, then this value was used to integrate radiometer data with radar altimeter and ERS-1/2 scatterometer data. To indirectly verify the result, the last 20 year's sea ice concentration was correlated with surface temperature data near Esper-anza Observation Station. The two data showed a high correlation coefficient of 0.86. The amount of sea ice and temperature variation were found to be closely related in the study area, and this indirectly verifies the result of this study. We provided a method to judge the existence of sea ice from ice concentration of satellite radiometer data and suggested a method to monitor more detailed temporal and spatial variation of sea ice distribution by integra-tion of various microwave remote sensing techniques.
This study was carried out to set the direction of the new industry policy of Busan city by analyzing the changing trend of artificial intelligence technology that has recently developed rapidly and predicting the direction of future development. The company wanted to draw up support measures to utilize artificial intelligence technology, which has been rapidly emerging in the market, in the region's specialized industry. Artificial intelligence is a key keyword in the fourth industrial revolution and artificial intelligence-based data utilization technology can be used in various fields from manufacturing processes to services, and is entering an era of super-fusion in which barriers between technologies and industries will be broken down. In this study, the direction of promotion for fostering Busan as an artificial intelligence city was derived based on the comparison and analysis of artificial intelligence-related ecosystems among major local governments. In this study, we wanted to present a plan to create an artificial intelligence industrial ecosystem that can be called a key policy to foster Busan as an 'AI City'. Busan's plan to foster the AI industry ecosystem is aimed at establishing a policy direction to ultimately nurture the artificial intelligence industry as Busan's future food source.
인공위성 편대 비행은 하나의 대형 위성을 쏘아 올리는 것보다 비용면에서 절약효과를 볼 수 있을 뿐만 아니라 우주 공간상에서 간섭계의 구현이 가능하다는 장점이 있다. 우주 간섭계의 구현은 위성 편대의 재배치 기동(Reconfiguration maneuver)을 통하여, 원하는 관측대상으로의 지향을 자유로이 할 수 있으며, 기저선의 크기에 제약을 받지 않으므로 간섭계의 효과를 극대화시키는 것이 가능하다. (중략)
Jung, Jaewon;Nam, Jisu;Han, Daegun;Kim, Shinhoon;Kim, Hung Soo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.91-91
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2017
전 세계적으로 인공습지는 도시화, 기후변화 및 생활수준 향상으로 인한 홍수와 가뭄, 하천생태계 변화, 수질오염과 같은 환경문제의 해결방안으로 제시되고 있다. 이에 따라 국내에서도 여러 목적과 형태의 인공습지가 조성되고 있다. 인공습지의 경우 특정 기능을 목적으로 하여 조성하더라도 인공적 생태계가 조성되므로 복합적 기능을 갖게 된다. 하지만 현재까지의 인공습지 조성 효과에 관한 연구는 한가지 기능에만 초점을 맞추어서 실제 인공습지 조성의 가치가 저평가되고 있다. 본 연구에서는 하천변 인공습지 조성에 따른 여러 효과 중 가장 주가 되는 홍수저감 및 수질개선 기능에 대한 효과를 분석하고 이에 따른 편익을 산정하였다. 먼저 인공습지의 적용 대상 유역을 선정하고 유역 내에 입지를 결정하여 이에 맞는 인공습지를 설계 및 적용하였다. 인공습지 조성에 따른 홍수저감 효과 및 수질개선효과를 각각 분석하였다. 분석 결과에 대해 MD-FDA를 통해 홍수피해액을 산정하였고 대체비용법을 통하여 동일한 수질개선 효과를 갖는 하수처리시설의 하수처리비 및 운영관리비에 해당하는 수질개선 편익을 산정하였다. 본 연구를 통해 인공습지의 홍수저감 효과뿐만 아니라 수질개선 효과를 확인하였으며 정량적인 분석방법을 통해 두 가지 기능에 대한 효과를 분석하여 보았다. 또한 산정된 홍수저감 및 수질개선 효과를 경제적 가치로 환산하여 보다 객관적인 지표로 나타내었다. 본 인공습지 조성에 따른 종합적 편익 산정 연구 결과는 다목적의 인공습지를 적재적소에 적용하는데 기여할 것이다. 추후 생태적 기능, 레크레이션 기능 등에 따른 기타 편익 산정 방법론 조사를 통해 각 기능의 편익을 추가한다면 인공습지 조성에 따른 편익을 종합적으로 고려할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 인공습지 조성의 소요사업비 및 유지관리비를 산정하여 인공습지 조성에 대한 경제성분석을 한다면, 실제 인공습지 조성 사업 시 사업의 타당성을 평가하는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.79-84
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2016
본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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