• 한국산림과학회지
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• 제102권4호
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• pp.467-476
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• 2013

산림입지도의 지위지수 정보는 조사지점에만 존재하므로 미조사 지역에 대한 지위지수는 별도의 추정이 필요하다. 미조사 지역의 지위지수 추정을 위해 본 연구에서는 점자료로부터 연속표면을 생성하는 공간 내삽법인 크리깅 기법을 적용하였다. Chapman-Richards 생장모델을 이용하여 표준지별 지위지수 추정치를 구한 뒤 가우시안, 구형 및 지수형 베리오그램 모델별로 정규크리깅을 이용하여 단양 전역의 소나무림 지위지수를 격자단위($30m{\times}30m$)로 추정하였다. 교차검증을 위해 평균오차(ME), 평균표준오차(ASE) 및 평균제곱근오차(RMSE)를 계산하였다. 베리오그램 모델 적합 결과, 상대 너깃이 가장 큰 가우시안 모델(37.40%)이 제외되었으며 구형 모델(16.80%)과 지수형 베리오그램 모델(8.77%)이 선택되었다. 크리깅에 의한 지위지수 추정치는 지수형 모델을 적용한 경우 4.39~19.53, 구형모델을 적용한 경우 4.54~19.23의 분포를 보였다. 교차 검증 결과, RMSE는 두 모델에서 큰 차이가 없는 것으로 나타났으나 구형모델의 ME와 ASE가 지수형 모델보다 작기 때문에 구형 베리오그램 모델 기반 지위지수 지도를 최종적으로 선정하였다. 지위지수 지도로부터 산출된 단양지역 소나무림 평균 지위지수는 10.78로 추정되었다. 공간이질성이 큰 우리나라 산림의 바이오매스 추정 시 지위지수 지도를 통해 지역적 변이를 고려할 수 있으며 궁극적으로는 탄소저장량 분포 추정의 정확도 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제6권1호
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• pp.23-32
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• 1999

Richards 방정식(RE) 해를 구하는 새로운 수치해석적인 방법으로 해적응격자(SAG)법을 개발하였다. SAG 법은 격자생성법을 이용하여 해의 구배가 큰 영역에 더 많은 수의 격자가 밀집되도록 일정한 수의 격자를 자동으로 재분배한다. 이 방법은 좌표변환기법을 이용하여 지배방정식인 RE를 새로운 좌표에서의 RE로 변환하고 유한차분법을 적용하여 방정식의 해를 구한다. 이때 격자점들의 이동은 변환된 RE에 수식으로 반영되기 때문에 고정된 격자점 을 갖는 변환된 영역에서는 해를 구하는 과정에서 내삽법이 불필요하게 된다. 따라서 SAG법은 불포화대에서의 지하수 침투과정을 모사할 때 습윤전선의 이동과 관련하여 발생하는 수치해석적 난제를 크게 개선할 수 있는 방법이다. SAG법과 고정격자를 이용하는 기존의 수정 Picard법을 비교하기 위하여 1차원 침투문제에 대한 수치실험을 실시하였다. 41개의 격자점을 이용한 SAG법은 201점의 고정격자법과 비교하였을 때, 해의 정확도에서는 비슷한 값을 보였으며 계산시간은 반으로 줄어들었다. SAG해의 질량평형과 수렴도는 시간간격 ($\Delta$t)과 해적응 격자생성에 사용된 가중모수 (${\gamma}$)에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 SAG법을 이용하여 질량보존적이며 동시에 수렴하는 해를 구하기 위해서는 $\Delta$t와 ${\gamma}$를 자동으로 재조정하는 과정이 요구되며, 이러한 과정은 계산시간을 증가시키는 요인으로 작용할수도 있을 것이다. 본 연구에서 제시된 방법은 특별히 시간에 따른 전선의 이동을 다루는 불포화 유동 및 오염물 거동 문제에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한조선학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.66-74
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• 2018

In order to evaluate the precision degree of the blocks on the dock, the shipyards recently started to use the point cloud approaches using the 3D scanners. However, they hesitate to use it due to the limited time, cost, and elaborative effects for the post-works. Although it is somewhat traditional instead, they have still used the electro-optical wave devices which have a characteristic of having less dense point set (usually 1 point per meter) around the contact section of two blocks. This paper tried to expand the usage of point sets. Our approach can estimate the rework time to weld between the Pre-Erected(PE) Block and Erected(ER) block as well as the precision of block construction. In detail, two algorithms were applied to increase the efficiency of estimation process. The first one is K-mean clustering algorithm which is used to separate only the related contact point set from others not related with welding sections. The second one is the Concave hull algorithm which also separates the inner point of the contact section used for the delayed outfitting and stiffeners section, and constructs the concave outline of contact section as the primary objects to estimate the rework time of welding. The main purpose of this paper is that the rework cost for welding is able to be obtained easily and precisely with the defective point set. The point set on the blocks' outline are challenging to get the approximated mathematical curves, owing to the lots of orthogonal parts and lack of number of point. To solve this problems we compared the Radial based function-Multi-Layer(RBF-ML) and Akima interpolation method. Collecting the proposed methods, the paper suggested the noble point matching method for minimizing the rework time of block-welding on the dock, differently the previous approach which had paid the attention of only the degree of accuracy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.149-160
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• 2015

원격탐사 자료 기반의 식생지수 시계열 자료를 이용함에 있어서 가장 중요한 것은 구름이나 에어로졸에 의한 자료의 품질저하 문제이다. 이 연구에서는 MODIS09 지표 분광반사도 자료를 이용하여 구름영향에 의한 저품질 자료를 제거한 뒤 결손자료를 내삽, 평활하여 연속적인 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 시계열 자료를 생산하였다. 구름에 의한 영향을 제거하기 위한 방법으로 MODIS 분광반사도 자료를 이용한 5가지의 구름탐지기법을 선정하여 비교, 평가하였다. 위성자료에서 제공하는 품질관리정보 (Quality Assessment, QA)에서 구름이라고 판단한 경우, MODIS09 Band 3 반사도가 10% 이상인 경우와 20% 이상인 경우, Cloud Detection Index (CDI)가 임계값 이상인 경우, 센서 천정각이 $32.25^{\circ}$ 이상인 경우를 각각 구름으로 판단하였다. 구름탐지로 인해 발생한 자료의 결손은 선형적 내삽 기법을 이용하여 보정한 뒤 Savitzky-Golay (S-G) 필터와 웨이브렛 변환을 각각 적용하여 평활하였다. 구름 탐지 기법은 10% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(85%), Quality Control (QC) (82%), 20% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(81%)의 순으로 높은 구름탐지율을 보였다. 웨이브렛 변환은 선형의 시계열 패턴을 얻을 수 있지만 원 자료의 최대값을 반영하지 못하는 반면 S-G 필터는 구름에 의한 신뢰도 낮은 값은 제거하면서도 NDVI 원 자료의 최대값을 유지하여 시계열 자료의 계절적 특성을 잘 보여주는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 구름의 탐지, 결손 내삽, 평활 기법의 순차적인 자료처리기법을 적용하여 구름 영향을 제거한 고품질의 시계열 자료의 생산이 가능함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권5호
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• pp.54-63
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• 2006

본 논문에서는 4세대 이동 통신 시스템에서 요구되는 사양을 위해, 해상도, 동작속도, 칩 면적 및 소모 전력을 최적화한 14b 100MS/s 0.18um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 동작 모델 시뮬레이션을 통해 최적화된 구조를 분석 및 검증하여 3단 파이프라인 구조로 설계하였으며, Nyquist 입력에서도 14 비트 수준의 유효비트 수를 가지는 광대역 저잡음 SHA 회로를 기반으로 하고, MDAC에 사용되는 커패시터의 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위하여 3차원 완전 대칭 구조를 갖는 레이아웃 기법을 적용하였다. 또한, 100MS/s의 동작 속도에서 6 비트의 해상도와 소면적을 필요로 하는 최종단의 flash ADC는 오픈 루프 오프셋 샘플링 및 인터폴레이션 기법을 사용하였다. 제안하는 시제품 ADC는 SMIC 0.18um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL과 INL은 14비트 해상도에서 각각 1.03LSB, 5.47LSB 수준을 보이며, 100MS/s의 샘플링 속도에서 SNDR 및 SFDR이 각각 59dB, 72dB의 동적 성능을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $3.4mm^2$이며 소모 전력은 1.8V 전원전압에서 145mW이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권11호
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• pp.1041-1052
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• 2013

본 연구에서는 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST를 이용하여 분포형 수문모형인 GRM(grid based rainfall-runoff model) 모형의 매개변수 및 불확실성 범위를 추정하였다. 특히, 레이더 강우 및 지상 관측 강우를 각각 적용하여, 입력자료 차이가 매개변수 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 자동 보정 모형은 GUI (graphic user interface)에 대한 접근 없이 모형구동이 가능하도록 개선된 GRM-MP (multiple projects) 버전과 병렬 PEST 버전을 결합하여 매개변수 추정에 소요되는 시간을 단축시켰다. 이를 낙동강 수계 금호강 유역과 감천 유역에 대해 적용하여, 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수에 대해 매개변수 최적화 및 불확실성 추정을 수행하였다. 강우자료 분석 결과, 레이더와 지상 강우의 유역평균 누적시계열은 비슷하거나 지상 강우가 조금 큰 경향을 보였으나, 공간분포에 있어서는 지상 강우에 비해 레이더 강우에서 큰 변동성이 확인되었다. 보정된 수문모의 결과는 레이더 강우 적용 시, 지상 강우에 비해 비슷하거나 더 나은 정확도를 보였다. 추정된 매개변수는 레이더 강우 적용 시, 토양 투수계수의 보정계수가 일관되게 1보다 작은 경향을 보였으며, 이는 강우강도가 강한 격자가 상당수 존재하기 때문으로 판단되었다. 초기 포화도 및 지표면 조도계수의 보정계수는 레이더 및 지상 강우에서 일정한 경향성을 보이지 않았다. 본 연구의 대상 유역 및 호우사상에 대한 PEST의 최적화 모의 결과, 동일 유역 및 호우사상에 대해서도 강우 추정 방법에 따라 서로 다른 최적 매개변수 값을 갖는 것을 알 수 있었으며, 이는 향후 레이더 강우 자료의 수문 모의 활용 시 유의해야할 점으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.36-51
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• 2012

생태환경모델링, 수문모델링, 기후변화 영향평가 등 다양한 분야에서 정규 격자 형태의 기후자료에 대한 요구가 증가하고 있다. PRISM(Precipitation-Elevation Regressions on Independent Slopes Model)은 다양한 격자형태의 기후자료 생산방법 중 고지대의 강수량 추정에 유용한 방법이다. 그러나 국내에서는 이 모델의 매개변수 및 모델에 사용되는 수치표고모형의 공간해상도 최적화에 대한 논의가 충분하지 않았다. 이에 본 연구에서는 PRISM을 개발하였다. 그리고 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona) 기법을 이용하여 2000-2005년 1km 공간해상도의 남한 연평균 강수 격자자료를 생산하는 데 필요한 PRISM 매개변수 최적값 및 DEM의 적정 공간해상도를 추정하였다. 아울러 매개변수와 수치표고모형에 대한 PRISM의 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과 PRISM 모델에서 관측소 최대 탐색반경(67km)과 최소반경(31km), 지형고도-강수량의 선형회귀식 산정에 필요한 최소 관측소 개수(4개), 수치표고모형의 적정 공간해상도($1{\times}1km$) 등을 결정하였다. 그리고 PRISM 모의 결과가 수치표고모형의 공간해상도에 매우 민감하다는 것을 확인하였다. 본 연구결과는 PRISM 기법을 국내에 적용할 때 정확도를 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.475-483
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• 2013

본 논문에서는 Network RTK 보정정보를 사용자에 적용 시, 다중 기준국 보정정보 모델링 방식에 따른 사용자 성능 비교를 수행하였다. 기준국과 사용자 거리가 멀어질수록 사용자와 기준국의 GPS 오차요소 상관성이 감소하므로, 이와 같은 GPS 오차요소의 공간적 특성에 입각하여 다수의 네트워크 보정정보를 적절히 조합하여 사용자에 적용해주어야 한다. 기존에 기준국간 수평 거리 및 고도를 활용한 다양한 보정정보 모델링 방식을 활용하여, MAC 방식의 Compact Network RTK에 적용 가능한지 이론적으로 분석하였다. 한국 내 설치된 상시 기준국에서 습득한 실측 GPS 데이터를 활용하여, 서울대학교에서 제안한 Compact RTK와 기존의 Network RTK가 결합된 방식인 Compact Network RTK 사용자에 대해 각 모델링 방식 별 사용자 성능을 측정치 잔여오차 및 위치 정확도 예측치 관점에서 비교 및 분석을 수행하였다. 그 결과, 각 보정정보 모델링 방식에 대해 사용자 수평 위치 정확도 예측치의 경우 모두 2DRMS 5 cm 이내의 정확도를 보였고, 수직 위치 정확도 예측치의 경우 모두 95 % 신뢰도로 7 cm 이내의 정확도를 나타내었다. 또한, 기존 보정정보 모델 방식 중, 기준국간 고도 차이를 사용한 모델링 방법의 적용 가능 기준국 배치 조건에 대해 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권1호
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• pp.9-20
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• 1999

농업을 비롯한 산업활동을 효율적으로 수행하기 위해서는 전문 기상정보의 활용이 필수적이다. 영농활동에 있어서 의사지원시스템의 핵심으로 떠오르고 있는 작물 생장모형은 부단히 변화하는 대기환경에 대한 공간정보를 요구하기 때문에, 모형의 실용화를 위해서는 기상 관측밀도가 낮은 광범위한 작물 생육지역을 대상으로 일별 기상요소에 대한 공간분포를 추정해야 한다. 이러한 취지에서 본 연구는 미관측 지점을 포함하는 우리 나라 전국을 대상으로 작물모형의 구동에 필요한 최소 기상요소들 중에서 일 최고 및 일 최저기온의 공간적인 분포를 추정하고 그 추정 정도를 검증하고자 하였다. 이를 이해 먼저 58개 지점의 23년간 실측 기온자료로부터 지형기후학적 방법에 의하여 격자단위의 월별 기온평년값을 추정하고, 조화해석법에 의하여 일별값으로 변환하였다. 66개 기상청 관측소에서 수집된 임의 날짜의 최고/최저기온값과 관측소 해당 격자점의 평년값간 편차를 구한 다음, 미관측 격자점을 포함하는 한반도 전역의 기온편차를 거리역산가중법에 의하여 내삽.추정하였다. 각 격자점의 최종적인 기온 추정값은 기온 평년값에 이 편차를 더함으로써 얻었다. 얻어진 온도 분포는 위성자료로부터 추정한 지표온도분포 양상과 크게 다르지 않았다. 300여개의 자동기상관측 장비들로부터 수집된 자료와 비교한 결과, 추정오차는 $1.5^{\circ}C$~2.5$^{\circ}C$였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.64-74
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• 2019

비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.