• 대한기계학회논문집A
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• 제41권5호
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• pp.361-366
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• 2017

컴퓨팅 아키텍처와 응용 소프트웨어 기술의 발달로 최근에는 근사가 아닌 실제 물리계 모사라는 컴퓨터 시뮬레이션의 궁극 목표가 현실 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 미국 정부 주도 슈퍼컴퓨팅 기반 다물리 시뮬레이션 사업의 결과물로 나온 일리노이 대학의 일리노이 록스타라는 유체-구조-연소 연성 해석툴을 활용하여 충격파관 내의 금속판의 미소 시간 운동을 전산모사하고 기존 실험, 해석들과 비교하는 연구를 수행하였다. 전산유동해석은 정렬격자를 기반으로 하였고 구조해석은 대변형 선형탄성을 가정하였다. 또한 강한 연계 시간적분법이 적용된 알고리즘의 고도화로 인해 충격파 내 금속패널에 관한 높은 수준의 실험-계산 상관성을 보였다. 본 연구의 제한적인 검증연구를 확장하여 해석환경 내 추가 모듈들의 검증작업들과 코드개선을 통해 오픈소스 기반 연구개발 도구로서 활용할 예정이다.

• 한국광학회지
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• 제20권2호
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• pp.94-101
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• 2009

본 논문에서는 집적영상에서 깊이 추출을 할 때 영상 분할 방법을 이용하여 각각의 물체에 대해 삼각형 메쉬(mesh) 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 집적영상에서 렌즈 어레이와 카메라를 이용하여 실제 물체를 픽업하면 요소영상(Elemental image) 집합을 얻을 수 있다. 요소영상 집합은 3차원 물체의 정보를 가지고 있으므로 대응점 분석을 통해 깊이 추출을 할 수 있다. 우선, 각 요소영상 중심점의 대응점 분석을 통해 시차를 구하고 이를 이용하여 깊이를 구한다. 요소영상의 중심점에 해당하는 물체의 X, Y 공간좌표는 각 점들이 사각형 격자 형태를 이룬다. 이 격자 형태의 점들 중에서 가까운 점 3개를 연결하여 삼각형 메쉬를 만들면 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구할 수 있다. 이 때 각 물체에 대해 삼각형 메쉬 모델을 구하기 위해서 요소영상의 중심점들로 구성된 가운데 방향별 영상을 영상 분할하고 각각의 분할된 영역에 대해서만 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다. 영상 분할 방법은 normalized cut 방법을 이용하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 실제 물체를 픽업하고 각 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.794-805
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• 2017

본 논문에서는 풍력발전기의 제어시스템에 대한 성능평가를 위한 실시간 처리 기반의 Hardware-In-Loop(HIL) 시뮬레이터와 안정적으로 운용할 수 있는 시스템 제어 알고리즘을 제시한다. 기존의 수행된 연구는 모터와 발전기가 결합되어 동력이 전달되는 구조로서, 소형풍력발전기의 발전기 토크와 전력변환장치의 대한 특성분석으로 그 시험 범위가 제한적이나, 제안하는 실시간 처리 기반의 풍력발전기 시뮬레이터를 통해서 정상운전과 비상운전을 포함하여 제어시스템의 알고리즘과 하드웨어 요소에 대한 시험 성능평가가 가능하다. 한편, 제안하는 시뮬레이터는 세부적으로 하드웨어와 동기화되어 운영 될 수 있도록 MATLAB, CODER 그리고 PLC Library를 활용하여 동적모델과 제어시스템을 포함한 실시간 처리 기반의 풍력발전기 모듈, 바람 데이터를 생성/처리하는 모듈, 전력계통 모듈 그리고 전체 시뮬레이터의 운용을 위한 'Host PC'로 구성된다. 실제 풍력발전기가 설치되는 환경을 기반으로 외부적/내부적인 요소를 변수로 다양한 시나리오에 대한 시험을 수행하여, 풍력발전기 제어시스템의 성능평가를 통하여 본 논문에서 제시한 HIL-시뮬레이터의 우수성과 효용성을 입증한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.11-22
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• 2007

본 논문은 인구 중심점 개념을 이용하여 GIS 공간 모형에서 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고자 하는 연구이다. 이를 위하여 본 연구에서는 면적 속성의 수요 데이터와 점형 속성의 인구 중심점(population centroid)의 개념을 활용하여 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고 다양한 지역 및 공간 단위에도 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 이를 위하여 기존의 수요 데이터 이용 방법의 한계와 제한점을 보완하고 보다 정확한 수요 규모의 추정을 위해서 주택 유형별 가중치 기반의 인구 중심점 추정 방법을 제시하였다. 추출된 인구 중심점을 기반으로 각 수요점의 위치와 수요 규모를 추정하고 인구 중심점과 수요 지점간의 거리 측정 방법을 통하여 실제 GIS 공간모형의 적용 가능성을 살펴 보았다. 이를 위하여 입지-배분 공간 모형을 사례로 시설물 입지를 위한 기본적인 수요 규모와 서비스 배분을 위한 GIS 공간 모형의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.299-308
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• 2022

본 논문은 슬로싱 상태에 놓인 포화 상태 액체수소탱크에서 열 유속 및 BOG(Boil-off gas)의 경향을 다루고 있다. 특히, 액체-기체간의 침투 및 혼합에 의한 열 교환에 관심을 두었다. 먼저, VOF(Volume of fluid)와 Eulerian 기반의 다상 유동모델로 모형 슬로싱 실험을 모사하여 압력을 예측하고 계측된 값과 비교하였다. 자유 수면 및 충격 압력 실험 결과와 해석 결과를 비교하였으며, 유체의 속도 예측에서 정확할 수 있음을 간접적으로 증명하였다. 그리고 2차원의 Type-C 원통형 수소탱크를 대상으로 다상열유동해석을 수행하였다. 이때 포화상태에 놓인 액체 및 기체수소를 가정하고, 해석을 통해 각 상간의 혼합에 의한 열 교환의 수준을 확인하고자 하였다. 단, 상간의 열 교환만을 관심으로 두고 있었으므로 질량전달 및 기화모델은 해석에서 제외하였다. 최종적으로 상의 혼합으로 인해 액체수소로 유입되는 열 유속의 기여도에 대하여 정리하였다. 또한 액체수소로 유입되는 열 유속과 집중 질량 기반의 간이식을 통해 BOG 발생량 및 경향을 예측하고 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.45-52
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• 2023

고가의 발전기를 사용하는 발전 방법은 일부 도서의 경우 전력수요 증가로 인한 예비전력 부족과 고비용의 디젤 발전기 운영과 같은 문제점들을 안고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 폐열을 열원으로 이용하는 ORC시스템 적용을 통하여 발전 설비의 효율을 증가시킬 필요가 있다. 따라서 가격 경쟁력과 고신뢰성의 ORC 발전시스템의 현장 기술이 요구되며 발전기의 최적화 기술의 효과가 크기 때문에 본 연구에서는 2개의 발전기 설계를 수행하여 최적화된 30kW 출력을 갖는 고효율의 발전기를 얻었다. 2개의 설계된 모델들에 대한 모의 데이터 비교 결과 발전기의 12,000rpm 기준에서 SPM factor 46.2%의 경우 약 23.2kW의 출력과 92.1%의 효율을 보였고, SPM factor 44.46%의 경우 발전기의 출력은 27.9kw와 93.6%의 효율을 확인하였다. SPM factor 44.46%를 갖는 개선된 설계모델의 시제품 검증을 위하여 110kW 모터 동력계를 갖는 시제품 시험시스템을 설치하였으며 2,000rpm 기준 정격용량 25kW의 조건에서 92.08% 효율을 얻었으며, 시제품 발전기의 시험결과 발전기 설계의 유효성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.75-89
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• 2023

강우-유출 해석은 하천 홍수예경보, 댐 유입량 산정 및 방류량 결정 등 수자원 관리 및 계획수립에 있어 중요한 과정이며, 밀도높은 강우관측망으로부터 수집된 강우 자료는 정확한 강우-유출 해석을 위한 가장 중요한 기초 자료로 활용된다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 국가공유하천으로 강수 자료수집이 어렵고, 구축된 자료의 양적, 질적 품질이 국가별로 상이하여 수문해석 결과의 불확실성을 높일 우려가 있다. 최근 원격탐사 기술의 발달로 격자형 글로벌 강수자료의 획득이 용이해졌으며, 이를 활용한 미계측 유역 또는 대유역에서의 다양한 수문해석 연구들이 수행된 바 있다. 본 연구에서는 미계측 대유역 수문해석에 있어 격자형 강수자료의 적용성을 평가하기 위하여 3개의 위성 강수자료(TRMM, GSMaP, PERSIANN-CDR)와 2개의 지점 격자형 강수자료(APHRODITE, GPCC)를 수집하고, APHRODITE를 관측값으로 합성곱 신경망 모형인 ConvAE 알고리즘을 이용하여 위성 강수자료의 시·공간적 편의보정을 수행하였다. 또한, 메콩강 본류의 주요지점인 Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Kratie 4개 수위 관측소를 선정하여 SWAT 모형의 매개변수를 보정(2004~2011)하고 지점 격자형 강수자료 및 위성 강수자료의 보정전·후의 유출모의(2012~2013) 결과를 비교·분석하였다. 그 결과 원시위성 강수자료 및 GPCC는 APHPRODITE에 비해 정량적으로 과소 또는 과대추정되거나 공간적으로 매우 상이한 패턴을 나타낸 반면, GSMaP과 ConvAE를 이용하여 보정된 위성 강수자료의 경우, APHPRODITE에 대한 시·공간적 상관성이 개선된 것으로 분석되었다. 또한 유출모의의 경우, 모든 지점에 대해서 ConvAE로 보정된 위성 강수자료를 이용한 유출모의 결과가 원시 위성강수자료를 이용한 유출결과 보다 정확도가 향상된 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 격자형 위성 강수자료 보정기법과 연계한 강우-유출 해석은 향후 다양한 위성 강수자료를 활용한 미계측 대유역 수문해석에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제24권2호
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• pp.208-225
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• 2019

동해의 평균 표층 순환과 표층 해류의 변동성을 이해하기 위하여 1991년부터 2017년까지 동해를 지나간 표층 뜰개들의 궤적을 분석하였다. 표층 뜰개 자료를 분석하여 동해 표층 해류들을 그 주경로 별로 분류하고, 이들 해류의 변동을 조사하였다. 동한난류는 한국 동해안을 따라 북쪽으로 흐르며 $36{\sim}38^{\circ}N$에서 이안한 후 동해 중앙($131{\sim}137^{\circ}E$)에서 동쪽으로 흐른다. 이때 해류 경로의 평균 위도는 $36{\sim}40^{\circ}N$의 범위를 가지며, 남북으로 큰 진폭을 갖고 사행한다. 표층 뜰개 경로의 평균 위도가 $37.5^{\circ}N$ 이남(이북)일 때 사행진폭이 상대적으로 크며(작으며) 진폭은 약 100 (50) km이다. 동해 중앙에서 표층 뜰개들은 $37.5{\sim}38.5^{\circ}N$를 따라 동쪽으로 흐르는 경로를 가장 빈번하게 지나간다. 동해 북부 블라디보스토크 연안에 투하된 표층 뜰개들은 연안을 따라 남서쪽으로 이동하다가 일본분지 서쪽에서 반시계방향 순환을 따라 남동쪽으로 이동한 후 $39{\sim}40^{\circ}N$에서 동쪽으로 사행하여 이동한다. 다음으로 동해를 $0.25^{\circ}$ 간격으로 격자를 나누어 각 격자를 통과하는 표층 뜰개들의 이동 속도 벡터 자료로 동해 평균 표층 해류 벡터장과 속력장을 구하였다. 그리고 $0.5^{\circ}$ 격자 간격으로 해류장의 분산타원을 계산하였다. 울릉분지 서쪽에서는 동한난류의 경로가 매년 변화하고, 야마토분지에서는 해류의 사행과 소용돌이가 많아 해류의 변동성(분산)이 크다. 표층 뜰개의 주 이동 경로, 평균 해류 벡터장, 분산을 모두 반영하여 표층 뜰개 자료에 근거한 동해 표층 해류 모식도를 제시하였다. 이 연구는 그동안 인공위성 고도계 자료를 이용하여 구한 표층 지형류와 해양수치모델로 모의한 해류를 중심으로 연구해 왔던 동해 표층 순환을 라그랑지 관측 자료를 통해 정리했다는 데 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.