• 한국정밀공학회지
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• 제21권7호
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• pp.76-82
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• 2004

The solutions of neighboring optimal control are typically obtained using the sweep method or transition matrices. Due to the numerical integration, however, the gain matrix can become infinite as time go to final one in the transition matrices, and the Riccati solution can become infinite when the final time free. To overcome these disadvantages, this paper proposes the pseudospectral Legendre method which is to first discreteize the linear boundary value problem using the global orthogonal polynomial, then transforms into an algebraic equations. Because this method is not necessary to take any integration of transition matrix or Riccati equation, it can be usefully used in real-time operation. Finally, its performance is verified by the numerical example for the space vehicle's orbit transfer.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.180-180
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• 2012

ADCP는 3차원 유속과 수심을 관측하여 유량을 정확하게 계산하는 데 널리 이용되고 있는 최신계측기기로 국내에서도 유량조사사업단 등 기관에 도입되어 수위-유량관계곡선식의 보정 등에 적용되고 있다. 하지만 ADCP 관측값 중 수심관측 자료를 별도로 활용하는 부분도 많은 관심을 받고 있다. 특히 최근 4대강 사업으로 인한 하상변동 측정에 기존 유량관측용으로 구매된 ADCP를 수심관측용으로 활용할 수 있다. ADCP는 일정한 각도로 경사진 4개의 초음파 빔을 활용하여 사선 방향으로 수심을 각각 관측한다. 최근에는 별도의 수심관측용의 수직 빔을 추가 설치하여 한번 관측에 초당 5개 지점의 수심을 동시에 관측할 수 있어 수심관측용으로도 기존 단독빔 음향측심기에 비해 효율적으로 수심을 관측할 수 있다. 그리고 ADCP는 GPS와 연동되어 수심관측의 3차원 공간정보 (x, y, z)를 창출할 수 있어 기존 GIS 자료와 융합될 수 있다. 하지만 기존의 음향 측심기의 수직빔과 다르게 ADCP의 빔이 일정한 각도로 경사져 있고 선박 활용 관측 시 요동에 의해 흔들려 각각의 빔이 계측한 수심의 수평위치를 정확하게 추출하기 어려운 점이 있다. 특히 경사빔에 의한 수심관측지점에 GPS 정보를 추정하여 부여하는 작업도 까다롭다고 하겠다. 그리고 수심관측자료 자체의 오차나 특이점 제거 등의 보정작업을 거쳐야 하는 문제도 있다. 따라서 원자료를 직접 활용할 수 없고 별도의 후처리 과정을 거쳐야 한다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음의 알고리즘을 개발하였다: 1) 경사빔에 의한 관측지점의 수평위치 산정, 2) ADCP의 흔들림 (피치와 롤링) 보정, 3) 경사빔의 관측위치에 지리정보부여, 4) 수심관측치 오차와 특이점 보정, 5) 관측자료의 GIS 파일 전환. 이러한 알고리즘은 GUI와 연동되어 적용되었으며 편리하게 이용되도록 구성되었다. 그리고 본 연구는 이러한 ADCP의 수심관측 자료와 하천 및 저수지 등 경계 GIS 파일을 연동시켜 전체 혹은 국부 저수량과 하상변동량을 계상하는 알고리즘도 추가하여 관측자료의 실무에서의 활용성을 증대시키고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.958-962
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• 2008

하천유황, 하상재료, 하도지형의 자연적 또는 인위적 변화에 의한 장 단기적 하상변동의 해석 및 예측은 하천계획 및 관리를 위해 필수적이다. 특히, 제방 축조 등의 인위적 정비로 충적층 발달이 미약한 우리나라 하천은 상대적으로 종단형의 변화가 중요한 문제로 등장하였다. 하천의 이수, 치수 및 환경기능에 복합적으로 영향을 미치는 장기적인 하상변동 예측을 국가하천 형산강에 대해여 HEC6 모형과 GSTARS 모형을 이용하여 수행하였다. 본 연구에서는 $2006{\sim}2007$년 동안 형산강에서 직접 실측한 유량-유사량, 하상토, 하천측량자료를 GSTARS와 HEC6 모형에 적용하여 장기 하상변동을 모의하고 그 결과 값을 비교 분석하였다. 수위표 지점인 형산교(모아), 강동대교(안강), 국당2교(부조), 신형산교(대송)를 내부경계조건으로, HEC-RAS를 통하여 조도계수 값을 보정하였으며 유량 값은 유황곡선을 통하여 연간유입량을 각 날짜별로 구성하였다. 모형의 검증은 Laursen (1963), Laursen (Modified by Maddden, 1985), Laursen (Modified by Copeland, 1990), Yang (1973) 공식을 이용하여 최심하상고 변화량 제곱근 오차가 가장 작은 공식을 선정하였다. 2006년 형산강에서 실측된 하천측량자료를 이용하여 14년간 장기하상을 모의해 본 결과 형산강 유역에서는 Laursen (Modified by Copeland, 1990, HEC6)와 Laursen (1958, GSTARS)공식이 가장 작은 오차를 나타내었으며 HEC6와 GSTARS는 하상변동의 경향을 잘 나타내었다. 형산강의 전반적인 하상변동 경향은 상류지역은 전반적으로 하상이 저하하였고 하류지역은 하상이 상승하였다. 또한 하류부는 하상이 안정화를 이루고 있어 변화가 적은 것으로 판단된다. 하지만 검증 기간 동안의 골재채취와 보의 설치 등의 외부 여건과 신뢰성 있는 유입유량을 반영하지 못하였기 때문에 보다 나은 결과를 얻기 위해서는 지속적인 유량-유사량의 관측과 자료의 보완 및 정밀 조사 분석이 필요하다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권5호
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• pp.95-103
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• 2009

본 논문에서는 cyclic shift diversity(CSD)가 적용된 프리앰블을 이용하는 MIMO-OFDM 기반의 IEEE 802.11n 무선랜 시스템을 위한 효율적인 심볼 동기 알고리즘을 제안한다. IEEE 802.11n 시스템에서는 다수개의 전송안테나를 통해 같은 프리앰블이 전송될 때 의도하지 않은 빔형성이 생성되는 것을 방지하고 송신안테나 다이버시티 이득을 얻기 위해 프리앰블에 CSD를 적용한다. 그런데, 이것은 수신단의 CSD 프리앰블의 cross-correlation 결과에서 다수개의 peak 값을 발생시키기 때문에, cross-correlation 방식을 이용하여 하나의 peak 위치를 검출한 후 심볼 동기를 수행하는 기존의 알고리즘을 이용할 경우 심볼 동기 오류가 발생되고, 패킷 검출과 AGC 완료 시점에 따라 심볼 동기의 성능이 좌우되는 문제를 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 CSD 프리앰블의 cross-correlation 특성, 패킷 검출과 AGC 완료 시점을 고려하여 LTS와 OFDM 심볼간의 경계 구역을 검출하는 기법과 신호 검출 시 임계점을 초과하는 지점의 정확도를 향상시킬 수 있는 재결정 모드 기법, 그리고 SNR별로 최적의 임계값을 적용할 수 있는 가변 임계값 기법 등으로 구성된 새로운 심볼 동기 알고리즘을 제안한다 제안하는 방식은 최대 주파수 오차가 존재하는 환경에서도 기존 방식에 비해 동기 실패율이 1%인 경우에는 4.3dB, 동기 실패율이 0.1%인 경우에는 18dB의 성능 향상을 이루는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로, 제안하는 방식은 IEEE 802.11n 무선랜 시스템에 적합할 뿐만 아니라, CSD 프리앰블이 적용된 MIMO-OFDM 기반의 시스템에 확대 응용이 가능할 것으로 판단된다.