• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.37 no.2
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• pp.53-63
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• 1995

본 논문의 다경간 연속아치의 자유진동에 관한 연구이다. 다경간 연속아치의 고유진 동수 및 진ㄷㅇ형을 산출하기 위하여 내부지점의 지점조건에 다른 경계조건식을 유도하였다. 아치의 선형은 포물선을 택하였으며, 회전-로울러-회전, 고정-회전-고정의 지점 조건을 갖는 2경간 연속아치에 대한 수치해석 결과를 제시하였다. Runge-Kutta maethod을 이용 하였다. 실제 수치해석예에서는 회전관성이 고유진동수에 미치는 영향을 고찰 하였으며, 무차원 고유진동수와 아치높이 지간길이비 및 세장비 사이의 관계를 분석하였다. 또한 실험을 토아여 이론적인 해석결과를 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07b
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• pp.895-896
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• 2006

This paper presents an analytical solution to calculate parameters of permanent magnet synchronous motor equipped with surface-mounted magnet by using transfer relations theorem(TRT) in terms of two-dimensional model in polar coordinates. The analytical results are validated by comparison with finite element analyses (FEA).

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1996.10a
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• pp.198-207
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• 1996

Electro sensitive traffic system can't consider passenger car unit, so, it causes start up delay time and passenger waiting time. In this paper, it antecedently creates optimal traffic cycle of passenger car unit at the bottom traffic intersection. But, sometimes it can make mistakes due to changes in car weight, car speed, and control of feed-back data. Moreover, to prevent spillback, it can adapt control even though upper traffic intersection has a different saturation rate, road length, road slope and road width.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.835-848
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• 2017

$\Box$ R&D 빅데이터 및 정보학 기술 활용을 위한 플랫폼 인프라(KiRI Note) 구축 ${\circ}$ (목표) 연구자의 통상적 연구활동이 DB화 될 수 있는 플랫폼 구축 및 주제별 계산과학 플랫폼과의 연계 프로토콜 구축 ${\circ}$ (내용) KIST R&D Data Bank 및 KIST R&D Informatics 플랫폼 구축 서비스 ${\circ}$ (계획) 연차별 연구목표 및 목표 산출물 / 추진체계 / 연구진 구성 / 투자계획

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.33-37
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• 2002

기존 EMFG의 동작해석 알고리즘에서 마크벡터는 정확한 시간 간격이 아닌 각 스텝의 변화를 나타내는 것이었다. 그래서 시간 트랜지션이 있는 EMFG의 경우에는 정해진 지연시간 이외의 필요 없는 시간이 발생하였다. 본 연구에서는 이를 개선하여 초기완료비벡터를 적용하였고, 시간 트랜지션을 가진 EMFG에 대하여 시간의 흐름에 따른 점화가능벡터와 예상완료비를 산출하고, 현완료비에 따라 달라지는 경과완료비를 수학적으로 판단할 수 있도록 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 무인 운전 시스템에 적용하여 시간 흐름에 따른 마크벡터의 변화를 입증하였다. 설계된 EMFG를 개선된 알고리즘에 따라 해석하게 되면, 시스템의 분석 및 설계가 용이하여, 시스템의 성능향상에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.353-356
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• 2007

로봇 시스템에서 지적 활동의 중심적 자료구조가 될 공유 메모리를 이용하여 로봇을 이루는 여러 Component Agent가 수집한 Context들과 산출된 Data들을 모아 Mental State를 구축한다. 로봇 Agent를 이루는 모든 컴포넌트들 간의 Data 교류는 Mental State를 통하여 일어나고, Reactive Layer와 Deliberative Layer로 구분 된 로봇을 구성하는 Agent들은 상황에 다라 변화된 context와 data값을 실시간으로 Mental State에 기록, 갱신한다. 이를 통하여 실시간 미션 수행 로봇이 효과적으로 목표를 수행할 수 있는 시스템 구조를 제시하고자 한다. 또한, 이러한 구조를 적용한 자가위치탐지 자율주행 로봇의 구현을 통해 본고에서 제시한 시스템 구조의 실현 가능성을 보이고자 한다.

• Water for future
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• v.52 no.10
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• pp.37-44
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• 2019

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.531-535
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• 2015

본 연구에서는 한반도 관측 공백지역인 북한지역에 대하여 레이더와 위성 원격탐사자료를 활용하여 강수량과 토양수분 등 수문기상정보를 생산 및 검증하고 효율적인 수문 모니터링 및 수문 기상 재해 감시와 평가 방안을 수립하고자 한다. 또한, 북한지역의 수문 기상 정보 수집 및 통합 DB를 마련하고 북한 수문기상 포털시스템을 구축함으로써 부처 간 자료를 공유할 수 있는 매개체를 마련하여 일관된 정책 수립과 효율적인 물관리를 도모하고자 한다. WPMM(Window Probability Matching Method)방법을 기반으로 구성된 RAD-RAR(Rain rate system) 산정 알고리즘(Rosenfeld et al., 1993)을 활용하여 산출된 합성 강우장 데이터의 정확성을 비교 분석하기 위해 접경지역 AWS 강수량과 세계기상통신망(GTS)기반 강수량을 산출하여 각각 레이더 강수량과 검증분석을 실시하였다. 연구기간은 2012년과 2013년 여름철 기간 중 5개의 기간을 선별하였다. 연구 기간 동안의 RAR 합성 강우장 데이터를 이용하여, 기간 중 1시간 동안 누적된 강수량을 산출하고 접경지역 AWS 강수량과 비교하였고 12시간 누적 강수량을 산출하여 GTS 강수량과 비교 분석을 실시하였다. 전반적으로 레이더 강수량에 비해 AWS 강수량이 더 높게 나타났으며 마찬가지로 레이더 강수량과 GTS 강수량의 비를 통해 레이더 자료가 상대적으로 과소추정되고 있음을 확인 할 수 있었다. 미항공우주국(NASA)과 일본항공우주국(JAXA)을 중심으로 진행된 GPM(Global Precipitation Measurement)미션은 한 개의 핵심위성과 마이크로파 복사계를 탑재한 10여개의 보조위성으로 구성되어 있으며, 매 3시간 간격의 전구 강수량 자료 생산에 목적이 있다. 이는 홈페이지를 통해 Level 1, 2, 3의 GPM 데이터를 배포하고 있다. 특히 Level 2 데이터는 언급된 3시간 간격의 전구 강수량 데이터를 제공한다. 이 경우 복사량을 강수량으로 변환하는 번거로움을 덜 수 있으며 NASA가 제공하는 Panoply라는 프로그램을 이용하여 한반도 강수 자료 가시화가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.10-14
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• 2016

육상의 증발산량(evapotranspiration, ET)은 대기 중 수증기의 상변화를 통해 대기와 지표 사이의 물과 에너지 순환에 영향을 미치며, 강수량, 유출량과 함께 수자원에 영향을 미치는 주요 인자이다. 강수량과 유출량은 직접 관측이 가능한 반면, 증발산량은 숨어있는 잠열로서 관측하기 어렵다. 플럭스 타워나 라이지메타(Lysimeter) 등을 이용하여 증발산량을 직접 관측하고 있으나 이들 지상관측은 일부 지점(point)에서 제한적으로 이루어지고 있으며, 관측 지점의 수를 확대하게되면 관측 기기의 유지 보수 등의 많은 시간과 비용이 든다는 한계가 있다. 이러한 지상관측의 한계를 극복하고 넓은 영역의 증발산량 변화를 관측하기 위해 위성을 이용한 증발산량을 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기상청 국가기상위성센터(National Meteorological Satellite Center, NMSC)에서는 우리나라 최초의 정지 기상 위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 자료를 지표 에너지 수지식(Surface Energy Budget Equation)에 적용하여 동아시아 지역의 지면과 식생 특성을 반영한 '일(daily) 증발산량 산출 알고리즘'을 개발하였다. 현열을 계산하기 위해 다양한 입력 변수가 사용되어지고 계산 과정이 복잡하기 때문에, 본 연구에서는 '반 경험적인 계수인 B 계수 모델'을 사용하여 현열 산출 기법을 단순화하였다. 본 알고리즘을 이용하여 2011년 4월부터 현재까지 동아시아(위도 $20{\sim}50^{\circ}N$, 경도 $100{\sim}145^{\circ}E$)의 해상도 1km의 일 증발산량을 산출하였고, 위성 증발산량의 검증을 위해 지면 특성이 다른 청미천(농경지), 설마천(혼효림) 지역의 플럭스 타워 증발산량 자료(유량조사사업단 제공)와 비교 분석하였다. 2011년 4월부터 2014년 12월까지 청미천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 665개 자료에 대하여 RMSE는 2.82 mm/day, Bias는 2.56 mm/day의 결과를 보였다. 동일한 기간에 대하여 설마천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 582개 자료에 대하여 RMSE는 1.92 mm/day, Bias는 1.45 mm/day의 결과를 보였다. 기상청 국가기상위성센터의 위성증발산량이 봄과 가을철에 다소 높게 산출되는 경향이 있었으나, 증발산량의 변화경향은 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 동아시아 지역 위성 증발산량 변화를 감시하고 있으며 향후, 수문 및 기후 분야에서 가뭄 모니터링 등의 연구에도 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.26 no.6
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• pp.448-455
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• 2022

In this study, when establishing a UTM(UAS Traffic Management) system, a corridor must be set to separate the flight distance between unmanned aerial vehicles, and the size of the corridor was calculated in consideration of TSE(Total System Error). The flight data of the straight section and the turning section were collected using a hybrid vertical take-off and landing unmanned aerial vehicle. The flight data were derived from the TSE using the SQSM(Scalar Quantity Summation Method) method, and the impact on the straight and turning sections was analyzed by calculating in detail by NSE(Navigation System Error) and FTE(Flight Technical Error). The corridor size was calculated by referring to the TSE analysis results and PBN (Performance-based Navigation) manual.