• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.518-536
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• 2009

To verify the performance of a Distributed Translator Network(DTxR) system in the real world conditions, 5 legacy DTV broadcasting repeater sites were implemented with 5 DTxR systems and field-tested by the DTV field test truck. The 4 DTV broadcasting repeater sites are selected in congested areas where their service areas are overlapped and the 5th site is deviated from the other sites to examine the effect of long-delayed multipath signals. First of all, we checked the receiving signal of the main station that used as a transmitting signal in 5 DTxR systems on the pre-selected 60 test points and tested every case of a DTxR system's on & off except 1 repeater site due to the already built-in DTV repeater system. The test items are received signal electric field strength, noise margin, ease of reception and subjective evaluation of the picture quality for received signals. We used 3rd, 5th, and 6th generation DTV receivers to examine the differences of the receivability by each generation of DTV receivers. Reviewing the test results, we conclude that the DTxR system can be adopted in the current DTV Repeater sites and it could improve the quality and receivability of the main signals by extending the service areas and enhancing the signal levels in the shadow areas without using the extra broadcasting channels.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.275-277
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• 2023

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.314-318
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• 2009

본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.512-512
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• 2015

시 공간적 관측에서 다양한 원인에 의해 강우 자료에 결측이나 오측이 발생할 수 있다. 강우를 측정하고 자료를 수집 관리하는 측면에서 결측 되거나 오측된 자료를 추정 보완할 필요가 있다. 현재까지 결측 강우 자료를 추정하기 위한 방법으로 결측 지점 인근의 관측소를 이용한 단순 가중 평균치 방법에서부터 복잡한 통계적 기반의 보간 방법에 이르기까지 많은 연구들이 진행되고있다. 본 연구에서는 결측 된 강우 자료를 추정하기 위해 인공 신경망을 이용하여 모형을 구축하고 주변 관측소의 강우자료를 이용해 신경망 학습을 실시하여 적용해 보았으며, 최근 관측의 단위가 짧아지고 있는 점을 고려하여 10분, 30분, 1시간 등 다양한 시간간격의 강우자료를 구축하고 선형회귀모형과 RDS 방법, 신경망 모형을 이용한 방법 등을 적용한 결과를 비교하여 신경망 모형의 적용성을 살펴보았다. 단순한 구조면에서는 기존의 RDS 방법에 대한 적용성이 높은 것으로 판단되었으나, 성능의 개선을 위한 별다른 방법이 없는 반면 신경망 모형은 입력 자료를 다양하게 변환하여 구성하는 경우 성능을 개선하여 적용성이 더 높아 질 수 있는 것으로 판단되었다. 향후 신경망 모형을 이용해 잘못 측정된 강우를 적절히 선별하고 결측된 보완함으로써 관측된 강우 자료의 활용성을 높일 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.423-423
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• 2017

수자원 계획 수립이나 관리를 위한 강우-유출 현상 해석에는 장기 유출 모형이 이용된다. 장기 유출 모형은 모형의 보정 과정이 요구되며, 유역별로 특성이 다르기 때문에 유역에 적합하게 매개변수를 보정하여야 한다. 모형의 매개변수를 추정하기 위해서는 주로 연속된 실측 유량자료가 필요하다. 하지만 일부 측정망에서는 일별 유출량 자료가 아닌 불연속적인 유량자료만을 획득할 수 있으며, 이러한 불연속적인 유량자료의 매개변수 보정의 적용에 관한 연구는 다소 미흡하게 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 수정 3단 TANK 모형을 대상으로 불연속적인 유량 자료를 이용하여 매개변수 최적화를 수행하고 모의결과를 비교 분석하여 성능을 평가하고자 한다. 유량자료는 국토교통부에서 측정하는 일별 유량자료를 이용하여 2일, 4일, 6일 8일, 10일, 15일 간격의 자료를 생성하여 적용하였으며, 최적화 기법으로는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution method developed at University of Arizona) 기법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 수문 측정망의 운영에 있어 효율적 측정 주기 설정과 총량측정망 유량자료와 같은 불연속적 유량자료의 장기유출모형 최적화에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Bulletin of Korea Environmental Preservation Association
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• v.20 no.4
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• pp.18-19
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• 1998

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.31-33
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• 2003

현재 국외에서는 산업계 및 학계를 중심으로 기존의 IPv4와 연동 가능한 IPv6에 대한 연구를 추진하고 있다. 또한 국내에서도 IETF의 표준화 기술을 중심으로 몇몇 기관에서 고정망 중심의 IPv6 전이 메커니즘을 구현하고 있다. 그러나 연동 기술에 대한 연구가 고정망에 중심을 두고 있어 이동망에서의 연동 구조에 대한 연구는 부족한 현실이다. 이와 같이 국내외적으로 IPv6망에서의 이중 스택 구조는 고정망을 기반으로 연구가 진행되고 있지만, 이동 인터넷 환경에서의 전이 메커니즘에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이동 인터넷 환경에서의 전이 메커니즘에 대한 시나리오 제안과 요구사항 분석을 하고, 절기서 제안된 메커니즘들 중 6to4에 이동성을 적응했을 때의 성능 측정 결과를 제시한다

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2003.08a
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• pp.106-111
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• 2003

인터넷망에서 IP전화의 요구가 강하게 대두되고 있는 시점에, 사용자들의 통화품질 욕구를 만족시키고, 서비스 제공업자들의 업무에 이용될 수 있는 QoS 측정방법이 꾸준히 연구되고 있다. 전통적인 회선교환 전화망에 적용되던 몇 가지 측정도구들 중에서 ITU-T G.107의 E-model은 요즈음의 VoIP망에서도 적용할 수 있다. VoIP의 통화 방법에는 기존 PSTN 전화와 인터넷 PC전화의 혼용이 가능한데, PC사용자들 간에도 전화 통화할 수 있도록 한다는 기조 하에 E-model의 적용성을 고찰해 본다. 기존 전화망에서 고려되던 여러 가지 파라미터 외에 인터넷 망에서 나타나는 지연변동, 패킷손실 등의 파라미터와 인터넷 전화 단말의 영향을 포함하여 E-model을 분석해 보고 문제점들을 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.11a
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• pp.177-182
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• 1996

Remote nuclear cask handling device (RNCHD)는 사용후 핵연료cask의 원격 조작에 있어서 안전성과 성능을 향상을 목적으로 한다. RNCHD의 한부분인 grapple은 사용후 핵연료cask의 이동 및 수송 또는 용기뚜껑의 개폐를 위하여 cask의 벽에 대각선으로 돌출되어있는 두 개의 trunnion에 삽입되어야한다. 그러나 trunnion으로의 grapple 삽입은 용기중심과 grapple 장치 중심사이의 위치와 방향편차 때문에 어렵게된다. 인공신경망은 grapple에 설치된 광전센서를 사용하여 용기의 중심으로 부터 grapple 장치의 상대적 위치를 계측하기위해 사용된다. 인공신경망 학습은 광전센서값과 grapple의 상대적 위치와 방향사이의 함수적 관계를 추론하기 위해 수행된다. 이렇게 측정된 RNCHD의 중심위치는 grapple의 자세를 맞추기 위한 제어입력값으로 제공된다. 인공신경망 학습을 위한 데이터는 grapple 장치와 trunnion을 모사한 1/2 스케일의 실험장치를 사용함으로써 얻어진다. 학습된 인공신경망은 학습에 사용 안된 센서입력값, 즉 새로운 grapple의 위치에 대해서도 정확성을 가지고 grapple 장치의 위치와 방위를 측정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.373-375
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• 2018

초고속해상무선통신망 전국연안 구축사업에 앞서 해양수산부는 2017년에 강릉항, 부산항, 목포항에 시험망을 구축하여 해상 LTE망에 대한 다양한 시험을 실시하였다. 한국정보통신기술협회(이하 'TTA')는 한국형 e-Navigation 사업의 협동연구기관 자격으로 초고속해상 무선통신망 품질검증 업무를 수행하고 있다. 본 고에서는 2017년에 구축된 시험망에 대한 TTA 품질 측정 결과를 소개하고 전국연안 확산에 앞서 고려되어야 할 주요 시사점을 제시한다.