• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.341-351
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• 2008

최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 게릴라성 집중호우의 피해가 증가하고 있으므로 대하천뿐만 아니라 중 소하천에서도 홍수 예 경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예 경보 체계의 경우 유출량을 계산하는 전처리과정과 주 계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 오차들이 내포되어 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료가 필요하고, 많은 불확실성이 내재되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키기 위해 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference) 기법을 사용하였다. ANFIS는 신경회로망 기법을 사용한 data driven 모형으로 기존의 물리적 모형의 구축과정에서 필수적이었던 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 수위자료만으로 모형을 구축하고 수위 예측을 실시할 수 있다. 입력자료로는 시계열 강우자료와 수위자료를 사용하였고, 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다. 탄천유역의 2003년부터 2005년까지의 강우사상을 이용하여 모형의 적용성과 타당성을 검토하였고, 2006년 실제 강우에 모형을 적용한 결과 실제 수위를 큰 오차 없이 모의할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제38권2호
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• pp.337-346
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• 2016

We propose a data-driven kinematic control method for a robotic spatial augmented reality (RSAR) system. We assume a scenario where a robotic device and a projector-camera unit (PCU) are assembled in an ad hoc manner with loose kinematic specifications, which hinders the application of a conventional kinematic control method based on the exact link and joint specifications. In the proposed method, the kinematic relation between a PCU and joints is represented as a set of B-spline surfaces based on sample data rather than analytic or differential equations. The sampling process, which automatically records the values of joint angles and the corresponding external parameters of a PCU, is performed as an off-line process when an RSAR system is installed. In an on-line process, an external parameter of a PCU at a certain joint configuration, which is directly readable from motors, can be computed by evaluating the pre-built B-spline surfaces. We provide details of the proposed method and validate the model through a comparison with an analytic RSAR model with synthetic noises to simulate assembly errors.

• 한국해안해양공학회지
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• 제6권3호
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• pp.226-233
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• 1994

전난류에서 파와 해류가 합성하였을 때 발생하는 해저면 마찰력을 계산하는 방법을 고찰하였다. 전난류에서 일방향 흐름에 의한 마찰력의 산정방법으로 절점조정법을 제시하며, Bijker의 관측자료와 비교하여 절점조정치를 산정하였다. 파와 해류의 합성류에 의한 마찰력 계산방법으로 수정된 Bijker 모형(BYO Model)과 수정된 Fredsoe 모형(FY Model)을 Bijker의 관측자료에 적용하였으며, 두 모형 모두 한가지씩 새로운 개선책을 제시하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제14권2호
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• pp.11-26
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• 2007

In this paper we suggest a context-driven configuration model of virtual businesses to form a business network model consisting of role-based, interaction-centered business partners. The model makes use of the subcontext concept which explicitly represents actors and interactions in virtual business (VB) context. We separate actors who have capacities on tasks in a specific kind of role and actor subcontext which models requirements in specific interaction subcontext. Three kinds of actors are defined in virtual service chains, service user, service provider, and external service supporter. Interaction subcontext models a service exchange process between two actor subcontexts with consideration of context dependencies like task and quality dependencies. Each subcontext may be modeled in the form of a situation network which consists of a finite set of situation nodes and transitions. A specific situation is given in a corresponding context network of actors and interactions. It is illustrated with a simple example.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.893-903
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• 2022

Recently, computer vision (CV)-based safety monitoring (i.e., object detection) system has been widely researched in the construction industry. Sufficient and high-quality data collection is required to detect objects accurately. Such data collection is significant for detecting small objects or images from different camera angles. Although several previous studies proposed novel data augmentation and synthetic data generation approaches, it is still not thoroughly addressed (i.e., limited accuracy) in the dynamic construction work environment. In this study, we proposed a game engine-driven synthetic data generation model to enhance the accuracy of the CV-based object detection model, mainly targeting small objects. In the virtual 3D environment, we generated synthetic data to complement training images by altering the virtual camera angles. The main contribution of this paper is to confirm whether synthetic data generated in the game engine can improve the accuracy of the CV-based object detection model.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.503-514
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• 2019

본 논문에서는 도시에서 운영되는 여러 데이터 기반 서비스들을 효율적으로 통합 및 연동하여 사용 편의성을 높일 수 있는 블록체인 기반 도시 서비스 통합 운영 모델을 제안한다. 제안 모델은 서비스 사용자들의 참여를 독려하기 위해 각 서비스에서 소비 및 활용될 수 있는 데이터와 가치의 제공자에게 그에 따른 인센티브를 지급하고, 서비스 수혜자로부터는 인센티브를 회수함으로써 동일 인센티브 시스템 내에서 다양한 서비스가 연동될 수 있는 구조를 제공하며, 블록체인 기술을 통해 서비스 운영 및 관리 투명성을 보장할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 제안 서비스 모델의 검증을 위한 프로토타입을 구축 및 운영함으로써 제안 모델의 효율성 및 운영가능성을 확인한다. 그 결과 구현한 세 개의 데이터 기반 도시 관리 서비스들의 운영이 통합된 인센티브 개념을 바탕으로 유기적이게 상호 호환됨을 확인했다. 향후 제안 서비스 운영 모델은 다수의 지자체에서 관심을 가지고 있는 지역화폐를 활용한 지역 경제 활성화 사업과 연계되어 시민 참여 기반의 도시 운영 및 관리 구조의 요소기술로서 적용될 수 있으며, 스마트시티 서비스와의 접목을 통해 블록체인 기술 영역의 확장 또한 가능할 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2292-2313
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• 2023

With improving computing performance, various digital platforms are being developed to enable easily utilization of high-performance computing environments. EDISON 1.0 is an online simulation platform widely used in computational science and engineering education. As the research paradigm changes, the demand for developing the EDISON 1.0 platform centered on simulation into the EDISON 2.0 platform centered on data and artificial intelligence is growing. Herein, a data framework, a core module for data-centric research on EDISON 2.0 digital platform, is proposed. The proposed data framework provides the following three functions. First, it provides a data repository suitable for the data lifecycle to increase research reproducibility. Second, it provides a new data model that can integrate, manage, search, and utilize heterogeneous data to support a data-driven interdisciplinary convergence research environment. Finally, it provides an exploratory data analysis (EDA) service and data enrichment using an AI model, both developed to strengthen data reliability and maximize the efficiency and effectiveness of research endeavors. Using the EDISON 2.0 data framework, researchers can conduct interdisciplinary convergence research using heterogeneous data and easily perform data pre-processing through the web-based UI. Further, it presents the opportunity to leverage the derived data obtained through AI technology to gain insights and create new research topics.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1413-1424
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• 2013

최근 우리나라에는 집중호우의 발생 빈도가 잦아지고 있다. 집중호우는 단시간에 발생하여 인명과 재산에 직접적인 피해를 주는 특징이 있다. 이러한 이유로 치수에 대한 관심은 점점 높아지고 있으며 정확한 유량 예측을 바탕으로 홍수에 대비할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지 홍수 예보에는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔다. 물리적 모형은 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 하고 또 매개변수의 결정 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복하여 누적되는 단점이 있다. ANFIS는 인공신경회로망과 퍼지기법을 사용한 자료 지향형 모형으로 기존의 물리적 모형에서 사용한 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 유량자료만을 사용하여 모형을 구축하고 수위를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 자료 지향형 모형은 입력 자료와 결과 사이의 논리적 상관성을 찾을 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS 모형에 사용되는 함수의 옵션과 입력자료의 특성의 제한적인 변화에 따른 결과자료 분석을 통해 자료 지향형 모형의 특성을 분석하였다. 또한 일반적으로 많이 사용하는 물리적 모형 중 하나인 HEC-HMS의 유출량 산정 결과와의 비교를 통해 ANFIS의 적용성을 평가하였다. 본 연구는 남한강 상류에 위치한 청미천 유역의 2007년부터 2011년까지의 관측 강우자료와 유량자료를 사용하여 수행하였다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제16권4호
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• pp.375-382
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• 1987

Accurate solar radiation data are fundamental to the design of HVAC systems and solar driven devices. Unfortunately, the total radiation data on a horizontal surface has been only reported by meteorological office. Consequently, there is interest in development of model to estimate the solar radiation data. Based on the statistically estimated TAC data which were obtained from measured hourly values collected over a period of ten years at Seoul, the solar radiation model was determined. Atmospheric transmittance for this model was presented in the form of polynominal.

• Wind and Structures
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• 제9권2호
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• pp.159-178
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• 2006

For the slender and flexible cable supported bridges, identification of all the flutter derivatives for the vertical, lateral and torsional motions is essential for its stability investigation. In all, eighteen flutter derivatives may have to be considered, the identification of which using a three degree-of-freedom elastic suspension system has been a challenging task. In this paper, a system identification technique, known as covariance-driven stochastic subspace identification (COV-SSI) technique, has been utilized to extract the flutter derivatives for a typical bridge deck. This method identifies the stochastic state-space model from the covariances of the output-only (stochastic) data. All the eighteen flutter derivatives have been simultaneously extracted from the output response data obtained from wind tunnel test on a 3-DOF elastically suspended bridge deck section-model. Simplicity in model suspension and measurements of only output responses are additional motivating factors for adopting COV-SSI technique. The identified discrete values of flutter derivatives have been approximated by rational functions.