• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.308-312
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• 2004

본 연구에서는 기상 수치모델의 예측강우량을 활용하여 단시간 하천유출량을 계산할 수 있는 기상-수자원 연계기법을 개발하였다. 이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 수자원공사의 치수모델인 KOWACO 모델을 통해 소양강댐 상류유역의 댐유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하려다. 대상 사례기간인 2003년 7월 18일부터 2003년 7월 24일까지 RDAPS 강우예측자료의 정확도를 평가한 결과, RDAPS 및 AWS MAP 사이의 정성적 평가에서 매우 우수한 정확도를 보이고, 수자원 측면에서 필요한 정량적 성격을 어느 정도 충족시키는 것으로 나타났다. RDAPS-KOWACO 연계 모형의 하천유출량 계산에서도 그 정확도가 비교적 높은 것으로 검토되어 현재의 하천 유출량 예측에서 기상 수치예보자료의 활용성은 매우 놀은 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.217-217
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• 2017

물 순환이란 물이 지표면으로부터 증발하거나 바다로부터 증발하여 습한 공기가 기단을 형성한 후 적합한 조건이 형성되면 강수를 초래하는 과정이라고 볼 수 있다. 여기서 강수는 여러 경로 즉, 증발산, 지표흐름, 침투, 침루 등을 통해 다시 순환과정을 거친다. 최근 도시화로 인한 불투수면적의 증가로 기후변화, 홍수지체시간 감소, 첨두 및 유출총량의 증가, 침투능 및 증발산량의 감소 등 자연하천의 유출특성과는 다른 유출특성이 나타나며, 물 순환 체계가 왜곡되어 지하수위는 낮아지고, 하천의 유량은 감소되는 등 하천의 정상적인 기능이 저하되고 있다. 이에 우리나라에서는 환경부 및 국토교통부 등 정부기관과 지방자치단체에서 법과 조례를 제정하여 저영향개발기법 (LID, Low Impact Development)을 적용하도록 권고하고 있으며 신도시 개발사업 시 왜곡된 도시의 물 순환체계를 개선하기 위하여 저영향개발기법을 적용하고 있다. 저영향개발 기법의 정량적인 효과를 검증하기 위해서는 미환경청 (U.S. EPA., United States Environmental Protection Agency)에서 개발한 SWMM모델을 이용하여야 한다. 본 연구에서는 도시화로 인해 왜곡된 물순환체계 개선을 위하여 다양하게 설계된 저영향개발기법의 정량적인 효율을 SWMM 모델을 통해 산정하고, 장기적인 측면에서 물순환 회복에 적합한 저영향개발기법의 배치 최적화를 제안하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.8
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• pp.1000-1009
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• 1999

본 논문에서는 비디오 데이타를 분석하여 다양한 카메라의 동작을 정량적으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 카메라의 동작 추출 방법은 어파인 모델을 이용한 방법으로 인접 영상으로부터 추출한 동작 벡터를 어파인 모델에 적용하고 회귀분석법을 통해 어파인 모델을 구성하는 파라미터를 구한다. 그런 다음, 파라미터들의 크기를 분석하고 상호 관계를 해석하여 카메라의 동작을 추출한다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 동작 벡터를 필터링하여 사용하므로 잡음에 강건한 결과를 얻을 수 있다. 그리고 어파인 모델을 구성하는 파라미터만을 분석함으로써 카메라의 다양한 동작을 간단하면서도 비교적 정확하게 추출한다. 실험 결과는 카메라의 동작을 정확하게 추출하고 있음을 보여준다.Abstract This paper presents an elegant method, an affine-model based approach, that can qualitatively estimate the information of camera motion. We define various types of camera motion by means of parameters of an affine-model. To get those parameters from images, we fit an affine-model to the field of instantaneous velocities, rather than raw images. We correlate consecutive images to get instantaneous velocities. The size filtering of the velocities are applied to remove noisy components, and the regression approach is employed for the fitting procedure. The fitted values of the parameters are examined to get the estimates of camera motion. The experimental results show that the suggested approach can yield the qualitative information of camera motion successfully.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.166-166
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• 2017

모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.8-10
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• 2017

최근 빈번한 항해 사고에 대응하여 항해 안전에 대한 관심이 높아지고 있으며 특히 항해중인 선박의 안전 항해에 대한 육상 감시기술 개발에 많은 노력이 기울려 지고 있다. 이러한 육상용 항해안전 감시시스템은 항만 교통 번잡도에 따른 조종 위험성 평가 기능 및 해양기상에 따른 선박 안전성능 평가 기능 등으로 구성되며, 선박 안전성능 평가를 위하여 선박에서 전송되는 AIS정보를 운항정보로 변환하여 구축된 선박별 동특성 정보와 연결한 후 안전성능지수를 도출하는 기술 구현이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 항해안전 감시시스템 개발을 위하여 환경 요인에 의한 항해중 선박의 위험 요소를 분석, 항해안전 평가 모델을 개발한 후 개발된 평가 모델에 대한 평가 기준을 제시하였고 각 평가 모델의 결과를 정량적 지수형태로 도출하여 안전항해 감시시스템의 정량적 평가 기능을 지원하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.381-381
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• 2022

본 연구에서는 실시간적으로 계측, 수집된 자료를 이용하여 도시지역 물순환 전 과정에 대한 개별 물리모델 구동을 실시하고, 수자원의 양적인 흐름을 연계하여 표출하는 도시 수자원 사이버 물리시스템(CPS) 시뮬레이터에 활용되는 입력인자 변동성 분석을 실시하였다. 도시 수자원 실시간 CPS 시뮬레이터의 시나리오 분석을 위한 변동입력인자는 취수량, 타 배수지 구역 공급량, 대상지역 수용가 사용량 변화, 오수전환률 및 오수배출 지연시간 등으로 설정하였으며, 변동입력인자 변화모의를 위한 발현가능한 시나리오를 구축하고, 분석결과를 정량화하여 제시하였다. 본 연구에서 활용된 발현가능한 시나리오는 가뭄 등 취수제한상황에 따른 양적인 공급 흐름모의, 수용가 물 사용 패턴 변화(예, 코로나로 인한 비대면 재택 근무 증가 등)에 의한 상수, 오수변화량 모의 등으로 설정되었다. 분석 결과 다양한 입력인자의 변화에 따른 도시수자원 흐름변화에 영향을 주는 구성요소의 파악과 정성, 정량적 영향을 직관적, 정량적으로 평가할 수 있음을 확인하였다. 도출된 변동성 평가 결과는 설정된 시나리오가 현실화될 경우 효과성 높은 대응책을 마련하는데 활용이 가능하다.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.10 no.3
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• pp.335-346
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• 2013

With the overwhelming development of information technologies, the need for software development that can deal with diversified and complex business processes has increased dramatically. As a result, companies prefer softwares that can handle far more complex processing ability and also it should be stable as well as easier to maintain. These ambivalent requirements keep the software development organizations from assessing the quantitative abilities, so that under the support of the U.S. Department of Defense the Capability Maturity Model (CMM) and Capability Maturity Model Integration (CMMI) have been developed. The CMMI upper levels for the software development companies will be evaluated to be excellent and authenticated, which drives the companies to get and maintain high levels of maturity. In this paper, a case study for a domestic software company has been exploited how to achieve CMMI level 4 and what kind of factors have been played an effective role. These issues at the domestic and international software and maintenance program, can influence the trustworthiness and marketing effects for the global market. In this paper, the company's actual case study will give clues to find out the important factors for the development and maintenance of software companies maturity levels.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.8
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• pp.65-80
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• 1999

This paper presents an elegant method, an affine-model based approach, that can qualitatively estimate the information of camera motion. We define various types of camera motion by means of parameters of an affine-model. To get those parameters form images, we fit an affine-model to the field of instantaneous velocities, rather than raw images. We correlate consecutive images to get instantaneous velocities. The size filtering of the velocities are applied to remove noisy components, and the regression approach is employed for the fitting procedure. The fitted values of the parameters are examined to get the estimates of camera motion. The experimental results show that the suggested approach can yield the qualitative information of camera motion successfully.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.9
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• pp.411-418
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• 2016

Learning analytic has been utilized to helps us to successfully complete the course by using the interaction of the teacher and the learner data generated from the teaching and learning support system. In other words, Learning analytic is a method in order to understand the activities of learners. In the learning analytic, the data model is needed in order to utilize the more useful for teaching and learning activities data. Therefore, in this study, we propose a user centric data model of learning styles and learning objects. This model is expressed by aggregating of user learning style, learning objects, and learning activities. The proposed model is significant that laid the foundation for analyzing the activities of the learners in course units.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.28 no.5
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• pp.780-790
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• 2022

Quantitative risk levels must be presented by analyzing the causes and consequences of accidents and predicting the occurrence patterns of the accidents. For the analysis of marine accidents related to vessel traffic, research on the traffic such as collision risk analysis and navigational path finding has been mainly conducted. The analysis of the occurrence pattern of marine accidents has been presented according to the traditional statistical analysis. This study intends to present a marine accident prediction model using the statistics on marine accidents related to vessel traffic. Statistical data from 1998 to 2021, which can be accumulated by month and hourly data among the Korean domestic marine accidents, were converted into structured time series data. The predictive model was built using a long short-term memory network, which is a representative artificial intelligence model. As a result of verifying the performance of the proposed model through the validation data, the RMSEs were noted to be 52.5471 and 126.5893 in the initial neural network model, and as a result of the updated model with observed datasets, the RMSEs were improved to 31.3680 and 36.3967, respectively. Based on the proposed model, the occurrence pattern of marine accidents could be predicted by learning the features of various marine accidents. In further research, a quantitative presentation of the risk of marine accidents and the development of region-based hazard maps are required.