• 한국지구과학회지
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• 제40권5호
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• pp.447-463
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• 2019

해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ${\pm}20^{\circ}$, 풍속이 ${\pm}2m\;s^{-1}$ 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권6B호
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• pp.531-539
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• 2011

기상학적으로 극치강수사상의 특성을 정확하게 이해하기가 어렵고 이를 모형을 통해서 구현하기는 더욱이 어려운 것이 현실이다. 이러한 점에서 본 연구는 극치사상과 연관된 대규모 기상장을 이해하기 위한 수단으로서 과거자료를 바탕으로 한강수장 추출기법을 개발하였다. 본 연구에서 관심을 가지는 수문기상학적 특성은 강수장의 위치, 크기, 방향 등이며 이를 전지구자료로부터 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 극치강수량에 따른 강우의 이동을 평가하기 위하여 NOAA에서 제공하는 NCEP 전지구기상자료를 활용하였으며 바람벡터자료와 비습도를 활용하여 우선적으로 강우장을 정의하였다. 본 연구에서는 정의된 강수장의 특성을 정의하기 위해서 감시 구역내 강우장의 1, 2차모멘트를 계산하고 이를 토대로 강우장의 공분산을 추정하여 최종적으로 기하학적 타원체를 기본으로 하는 정의방법을 개발하였다. 합성자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가한 결과 정규화된 분포를 가지는 강우장의 형태뿐만 아니라 불규칙하게 분포된 강우장에 대해서도 모멘트개념에 근거한 타원체를 통해서 강우장의 특성을 효과적으로 정의할 수 있었다. 마지막으로 실제 강우장을 대상으로 모멘트개념에 근거한 타원체를 정의하여 강우장의 위치, 이동방향, 영향반경 등을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제31권7호
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• pp.419-426
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• 2012

보코더 에서 의 피치 분석 과정은 매우 중요하다. 일반적으로 먼저 신호의 주기성을 강조한 후 피치를 검색하는 방법을 주로 사용한다. 프레임 내에서 두 개의 펄스 간격을 변화시켜가며 신호와의 상관관계를 구하는 것으로 상관관계 값이 가장 높을 때가 주기가 가장 두드러지는 반복 구간이므로 이때 의 펄스 간격을 피치 주기로 찾는다. 그러나 찾아진 주기가 반주기, 배주기 및 세배주기인 경우에는 이 간격을 피치 주기라 할 수 없어 이를 해결하기 위한 여러 가지방법들이 제안되어있다. 또한 프레임 내에서의 신호의 진폭이 일정하지 않고 갑자기 변하는 구간이 있는 경우 정확하지 않는 피치가 얻어진다. 이를 해결하기 위해 프레임을 여러 개의 서브프레임으로 다시 나누어 피치를 검색하는 방법을 사용하고 있는데 이 방법은 피치를 정확하게 검색할 수 있지만 계산 량이 많아진다. 본 논문에서는 위에 제시한 두 가지 문제점을 개선하기 위한 알고리즘을 제안한다. 첫째 반주기, 배주기 및 세배주기를 줄이기 위해 피치를 검색하기 전에 프레임 내의 전체 에너지변화 비율을 추정하여 신호의 에너지 레벨을 미리 보상해 준 후 피치를 검색하는 방법을 제안한다. 둘째, 이렇게 구한 에너지 비율로 프레임 내의 진폭 변화율을 예측하여 서브프레임 수를 가변시키는 방법을 제안한다. 이 방법들을 적용하면 합성 음질에는 영향을 주지 않는 상태에서 피치검색 시간을 단축할 수 있고, 피치 검색의 정확도를 높일 수 있어 전반적인 피치 검색에 관한 성능 개선이 된다.

• 생명과학회지
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• 제30권9호
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• pp.813-818
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• 2020

고세균 유전체들 사이의 공통적 유전자를 파악하는 archaeal clusters of orthologous genes (arCOG) 알고리즘으로, 168 균주의 고세균들에 공통적인 보존적 유전자를 파악하고자 하였다. 보존된 ortholog의 수는 168, 167, 166 및 165 균주에서 각각 14, 10, 9 및 8개였다. 이들 41개의 arCOG 중에서 번역, 리보솜 구성 및 생합성에 관련된 arCOG가 13개로 가장 많았고 DNA의 복제와 재조합 및 수복에 관련된 arCOG가 10개로 다음으로 많았다. 168개의 고세균 균주들에 보존적인 14개의 arCOG들은 tRNA synthetase가 6개로 가장 많았다. 리보솜과 반응, tRNA 합성, DNA 복제, 전사와 관련한 arCOG가 각 2개씩으로 고세균에서 단백질 발현의 중요성을 알 수 있었다. 보존적 arCOG 구성원들의 distance value의 평균으로 3개 이상의 구성원을 가지는 강(class)과 목(order) 수준에서 유전체를 분석한 결과, Euryarchaeota 문의 Archaeoglobi 강과 Thermoplasmata 강이 각각 최저치와 최고치를 나타내었다. 본 연구는 기초과학 연구와 함께 항균제 개발 및 종양 제어 등에 필요한 자료를 제공할 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권12호
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• pp.45-52
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• 2005

시스톨릭 어레이는 동일한 기능을 가지는 계산처리들을 동일한 형태로 연결하여, 다수의 자료에 반복적인 계산을 하도록 만들어진 병렬처리기로써 개념적으로 산술 파이프라인과 밀접한 관계를 갖는다. 시스톨릭 어레이 셀 내의 연산에 대한 고성능처리는 시스톨릭 어레이의 중요한 특징이다. 본 논문에서는 시스톨릭 어레이 셀 내의 동시성 처리를 높이기 위해 셀 내의 연산 중에서는 큰 지연 시간을 가지는 셀 내의 연산자를 다시 규칙성을 가지는 시스톨릭 어레이로 구성하는 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이 구조를 제안하고, 그 예로 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 FIR 필터에 대하여 기술한다. 먼저 정규순환방정식으로 표현된 알고리즘으로부터 워드 수준 시스톨릭 어레이를 유도한 후 유도된 워드 수준 시스톨릭 어레이를 슈퍼 시스톨릭 어레이로 변환한다. 위의 과정으로 유도된 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이를 RT 수준에서 VHDL로 모델링 하여 동작을 검증하였으며, Hynix에서 제공되는 $0.35{\mu}m$셀 라이브러리를 사용하여 합성하였다. 본 논문에서 제안하는 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이는 워드 수준 시스톨릭 어레이 디자인에 비해 면적은 물론 성능측면에서 이점을 가진다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권12호
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• pp.23-32
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• 2006

다층 고속 디지털 보드에 대한 빠르고 정확한 전압 버스 설계 방법은 정확하고 정밀한 고속 보드에 전원 공급망 설계 방법을 위해 고안되었다. FAPUD는 PBEC(Path Based Equivalent Circuit)모델과 망 합성 방법의 두 중요 알고리즘을 기반으로 구성된다. PBEC 모델 기반의 회로 레벨의 2차원 전원 분배 망의 전기적 값으로부터 lumped 1차원 회로 모델로 간단한 산술 표현들을 활용한다 제안된 PBEC 기반인 회로 단계 설계는 제안한 지역 접근법을 이용해 수행된다. 이 회로 단계 설계는 온칩 디커플링 커패시터의 크기, 오프칩 디커플링 커패시터의 위치와 크기, 패키지 전압 버스의 유효한 인덕턴스를 직접 결정하고 계산한다. 설계 출력에 따라 모든 디커플링 커패시터가 포한된 lumped 회로 모델과 전압 버스의 레이아웃은 FAPUD 방법을 이용한 후 얻을 수 있다. 미세조정 과정에서, I/O Switching에 의해 덧붙여진 Simultaneous Switching Noise(SSN)를 고려한 보드 재 최적화가 수행될 수 있다 이는 전원 공급 잡음에 I/O 동작 효과가 lumped 회로 모델을 가지고 전 동작 주파수 범위에 대해 추산될 수 있기 때문이다. 게다가 만약 설계에 조정이 필요하거나 교체해야 한다면, FAPUD 방법은 다른 전면 설계변경 없이 디커플링 커패시터들을 대체하여 설계를 수정하는 것이 가능하다. 마지막으로 FAPUD 방법은 전형적인 PEEC 기본설계 방법과 비교해 정확하고 FAPUD 방법의 설계 시간은 전형적인 PEEC 기본 설계 방법의 시간보다 10배가 빠르다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권11호
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• pp.71-76
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• 2008

H.264(또는 MPEG-4/AVC pt.10) 압축 표준은 고성능 영상 압축 알고리즘으로 그 적용 범위를 넓혀 가고 있다. H.264 압축 표준의 가변길이 코드(Variable Length Code)는 데이터의 통계적 중복성의 특성을 이용하여 압축을 한다. 이러한 압축된 비트 스트림은 복호기에서 연속된 비트 스트림을 잘라내는 작업과 테이블에서 비트 스트림과 비교하는 작업을 진행하는데 순수 하드웨어 구현이 까다로운 연산부이다. 본 논문에서는 HD 영상을 실시간으로 복호 가능한 가변길이 복호기 구조를 제안한다. Exp-Golomb 복호기는 연산기로 구성되어 있으며, CAVLD는 테이블과 연산기를 혼합하여 최적화된 하드웨어로 설계하였다. 비트 스트림의 분할(parsing) 작업은 배럴 쉬프터(Barrel shifter)와 1값 감지기(First 1's detector)에서 진행되며, 이 두 유닛은 Exp-Golomb 복호기와 CAVLD가 공유하는 구조로 설계하여 불필요한 하드웨어를 제거하였다. CAVLD와 재정렬(Reorder) 유닛간의 병목현상으로 가변길이 복호기 뿐만 아니라 H.264 디코더 전체의 성능 저하가 나타나는 단점을 제거하기 위해서 CAVLD와 재정렬 유닛간 FIFO와 재정렬 유닛의 최종 출력에 메모리를 두어 병목현상을 제거하였다. 제안된 가변길이 복호기는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하고 FPGA를 통해 검증하였다. 0.18um 표준 CMOS 공정을 사용한 합성 결과는 22,604 게이트 수이며, 동작 주파수 120MHz에서 HD 영상이 복호됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권4호
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• pp.94-104
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• 2008

본 논문에서는 고속의 곱셈-누적 연산을 수행할 수 있는 새로운 MAC의 구조를 제안한다. 곱셈과 누적 덧셈 연산을 통합하고 하이브리드 형태의 CSA 구조를 고안하여 임계경로를 감소시키고 출력율을 개선하였다. 즉, 가장 큰 지연시간을 갖는 누적기 자체를 제거하고 누적기의 기능을 CSA에 포함시킴으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 제안된 CSA 트리는 1의 보수 기반의 MBA 알고리즘을 이용하고, 연산자의 밀도를 높이고자 부호비트를 위한 수정된 배열형태를 갖는다. 또한 최종 덧셈기의 비트수를 줄이기 위해서 CSA 트리 내에 2비트 CLA를 사용하여 하위 비트의 캐리를 전파하고 하위 비트들에 대한 출력을 미리 생성한다. 또한 파이프라인의 효율을 최적화시켜 출력율을 증가시키고자 최종 덧셈기의 출력이 아닌 합과 캐리 형태의 중간 연산결과들을 누적시킨다. 제안한 하드웨어를 설계한 후에 $250{\mu}m,\;180{\mu}m,\;130{\mu}m$, 그리고 90nm CMOS 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 이론 및 실험적인 결과를 토대로 제안한 MAC의 하드웨어 자원, 지연시간, 그리고 파이프라인 등의 결과에 대해 분석하였다. 지연시간은 수정된 Sakurai의 alpha power low를 이용하였다. 결과를 살펴보면 제안한 MAC은 표준 설계에 대해서는 여러 측면에서 매우 우수한 특성을 보였고, 최근 연구와 비교할 때 클록속도는 거의 유사하면서 성능은 두 배로 우수하였다.