• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.102-102
• /
• 2022

소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증 절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측 방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.107-107
• /
• 2022

소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.325-327
• /
• 2005

모델 체킹은 시스템이 올바르게 동작하는 지를 자동으로 검증해주는 기법이다. 지금까지 모델 체킹은 방법의 특성상 상태폭발문제 때문에 작은 규모의 상태공간을 갖는 하드웨어나 프로토콜 검증에 주로 사용되어져 왔다. 그러나 최근에는 상태폭발문제를 다루기 위한 연구와 술어추상화 등과 같은 추상화기술의 발달로, 다를 수 있는 상태공간의 크기가 증가하고 정리증명기의 성능이 향상됨에 따라 소프트웨어 자체의 논리적 오류를 검증하려는 움직임이 활발하다. 일반적으로 소프트웨어 검증을 위해 추상화-모델 체킹-추상화 개선의 3단계 프로세스를 사용하는데 주로 C프로그램에 대해서만 이루어져 왔다. 우리는 이 프로세스를 자바프로그램에 적용하고 자동으로 자바프로그램을 이진프로그램으로 변환하는 술어추상화 모듈을 개발하였다. 이 모듈은 우리가 개발한 자바 모델 체커의 front-end부분이다. 본 논문에서는 자바프로그램에 대한 주요 추상화 알고리즘을 보이고 특정 자바프로그램의 안전성과 궁극성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.331-333
• /
• 2001

문자인식 기술에 의해 우편번호와 주소를 인식하고 4-state 바코드를 인쇄하여 배달순서로 자동구분하기 위한 연구가 진행되고 있다. 이 4-state 바코드를 사전에 인쇄하여 접수될 경우에는 바코드의 인쇄규격 및 수록된 정보의 검증이 요구된다. 본 논문에서는 이미지에 의하여 4-state 바코드를 인쇄규격 검증을 위하여 심볼의 두께 및 공간 값이 정확한 값이 획득, 심볼의 훼손상태, 기울기 값, 수록된 정보인 우편번호와 배달순서 코드를 검증할 수 있도록 한 것이다. 시험결과에 의하면 소형통상 우편물 1통에 대하여 인쇄규격 검증을 위한 소요시간을 30~60msec 이내에 가능하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.599-602
• /
• 2014

본 논문은 FBDtoVerilog 변환기의 correctness 검증을 지원하는 시나리오 생성기에 대해 소개한다. 현재 원자력 발전소의 제어기는 PLC 를 이용하여 개발되고 있지만, 최근 FPGA 를 이용한 제어기 개발의 필요성이 증가하고 있다. 우리는 이를 지원하기 위해 PLC 개발에 사용되는 언어인 FBD를 FPGA 에 사용되는 언어인 Verilog 로 자동 변환하는 변환기 FBDtoVerilog 를 개발 하였다. 하지만 원자력 발전소와 같은 안전 필수 시스템은 철저하고 엄격한 검증 과정이 필수 이기 때문에, 우리는 FBDtoVerilog 를 검증할 수 있는 Co-Simulation 환경을 구축하여 검증할 계획을 가지고 있다. Co-Simulation 환경을 위한 첫 번째 단계로 자동화된 시나리오 생성기를 개발 하였다. 개발된 시나리오 생성기는 도메인 특징을 반영한 시나리오를 생성할 수 있고, 무한한 개수의 시나리오를 자동으로 생성할 수 있는 장점을 가지고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.405-409
• /
• 2009

현재 하천의 유량측정을 위해 국내외에서 설치, 운영되고 있는 자동유량측정시설은 대부분 초음파유속계를 이용한 실시간 하천유량측정시스템이다. 이러한 초음파유속계는 도플러 방식 초음파유속계(ADVM)와 이동 시간차 방식 초음파유속계(UVM)로 구분되는데, 한강대교 등에 적용된 ADVM 방식에 비해 UVM 방식은 초음파 도달거리의 특성으로 인해 대부분 중소규모의 하천에 적용되어왔다. 이러한 UVM 방식을 하폭이 넓고 홍수시 수위변화가 심한 대규모하천에 적용하기 위해서는 여러 회선을 다층으로 구성하여 설치할 필요가 있는데, 한강의 여주지점은 16개의 회선을 5개의 층으로 구성하여 측정의 정확도를 높이고 홍수시 수위상승시에도 다양한 회선으로 유속을 측정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 여주지점에 설치되어 운영 중에 있는 이동 시간차 방식 자동유량측정시설의 운영결과를 검토하고 측정치에 대한 검증을 위해 2008년 1월부터 12월까지의 유량측정결과를 검토하였다. 평 저수시는 유속계와 ADCP 이동보트를 이용한 연속측정결과와 비교하였으며 홍수시에는 봉부자 측정결과와 비교하였다. 기존 실측은 2008년 2월부터 12월까지 저수위 및 중 고수위에 걸쳐 실시하였으며, 프라이스유속계 22회, 이동식 ADCP 6회 그리고 부자를 이용한 방법 6회등, 총 34회가 이루어졌으며, 비교 결과 수위 1.5m 이하의 저 평수기에 평균 5.5%의 오차를 보였으며, 홍수시 검증측정유량과의 비교결과 7.6%의 오차를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2016.10a
• /
• pp.79-84
• /
• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2016.10a
• /
• pp.79-84
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.640-643
• /
• 2002

링크 관리 프로토콜에서 데이터 링크의 연결성 검증 및 링크 식별자의 자동 매핑을 위하여 교환하는 Test 메시지와 제어채널의 IP 주소를 자동으로 발견하기 위한 Bootstrap 메시지는 제어채널이 아닌 데이터 링크로 전달되므로 광 네트워크에서 불투명한 스위칭 기술을 요구한다. 본 논문에서는 불투명한 스위칭 기술을 지원하지 않는 광 네트워크에서 망 관리 기능을 이용하여 인접 노드 사이의 제어채널에 대한 IP 주소 및 인접 노드와 데이터 링크에 대한 식별자를 자동으로 구성 할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 망 관리를 통한 자동 구성은 불투명한 스위칭 기술을 지원하지 않는 광 네트워크에서 수동 구성에 따른 오류 발생의 가능성을 개선시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.247-250
• /
• 2011

본 연구는 단일 문서로부터 문서가 내포하고 있는 지식정보를 지식구조 혹은 인지스키마로 불리는 형태로 자동 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 자동 생성된 지식구조는 실제 문서 학습자의 학습 전, 후의 지식구조, 문서의 해당 지식을 명확히 알고 있는 도메인 전문가의 지식구조와의 유사도 측정을 통해 검증하였다. 자동 생성된 지식구조는 학습자의 학습 후 지식구조, 전문가 지식구조와 상당한 유사성을 보이며, 문서의 지식 정보를 인지적인 관점에서 정교하게 표현 하고 있음을 확인하였다. 이는 기존의 단어 기반의 정보 기술들에서 더욱 고차원적인 지식 정보를 활용한 지식구조 기반 정보 기술의 연구 가능성을 제시한다.