• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.130-139
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• 2017

기상청 동네예보 풍속으로부터 농작물의 강풍피해를 예측하기 위해, 방재기상관측지점 19곳의 2012년 풍속자료를 이용하여 기상청 동네예보의 3시간 간격과 동일한 0000, 0300 ${\cdots}$ 2100 시간대의 풍속과 직전 3시간 동안의 최대풍속 간의 관계를 직선회귀식으로 표현하였다. 매 3시간 마다 추정된 최대풍속 중 가장 큰 값을 일 최대풍속으로 간주하고, 이 때의 추정오차를 정규분포와 Weibull 분포 확률밀도함수로 표현하였다. 또한 일 최대풍속과 작물 피해 임계풍속 간의 편차를 추정오차 기반 확률 분포에 적용하여 확률누적값으로 풍해 '주의보'와 '경보' 단계를 설정하였다. 19지점별 최대풍속 추정 회귀계수(a, b)와 추정오차의 표준편차 및 Weibull 분포의 모수(${\alpha}$, ${\beta}$)는 공간내삽하여 분포도로 작성하고 종관기상관측지점 4곳(순천, 남원, 임실, 장수)의 격자값을 추출하였다. 이를 이용해 2012년의 일 최대풍속을 추정하고, 배 만삼길 품종의 낙과 발생 사례에서 제시된 풍속 10m/s를 낙과 임계풍속으로 간주, 풍해 주의보와 경보를 판정하였다. 그 결과, 최대풍속 추정오차를 Weibull 분포로 표현하여 풍해 위험 정도를 판정하는 것이 정규분포만을 이용하는 것보다 더 현장에 정확한 주의보를 발령할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.35-44
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• 2014

본 논문에서는 효율적인 핸드 마우스를 위한 3D 포인팅 인터페이스에 대해 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 환경 변화에 강건하기 위해 깊이영상을 이용하고, 손바닥의 법선벡터를 이용하여 3D 포인팅을 구성한다. 먼저, 손 영역 검출과 추적은 기존 방법을 이용하고, 이로부터 획득한 정보를 바탕으로 손바닥의 영역을 예측하여 관심 영역을 획득한다. 관심 영역을 획득하면, 해당 영역을 평면의 방정식으로 근사시키고, 법선 벡터를 추출한다. 다음으로, 안정적인 제어를 위해 추출한 법선 벡터를 이용하여 보간을 수행하고, 교점을 검출한다. 검출된 교점은 안정성과 효율성을 위해 시그모이드 함수를 이용한 동적 가중치가 적용되고, 최종적으로 2D 좌표계로 변환된다. 본 논문에서는 관심 영역, 방향 벡터 검출 방법에 대해 설명하고 안정적인 제어를 위한 보간 방법과 동적 가중치 적용방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 3D 포인팅의 정성적, 정량적 분석을 통해 안정적인 제어 가능성을 입증한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.116-127
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• 1996

본 논문에서는 일반적인 환경인 카메라의 줌 기능(zoom-in, zoom-out)에 의해 임의로 크기 변화된 질감 영상들을, 크기변화에 무관한 형태학적 정규화(normalized) 패턴 스펙트럼에 기반하여 분류하였다. 정규화 패턴 스펙트럼은 질감영상으로부터 형태학적 패턴 스펙트럼을 구하고 이로부터 크기변화 성분을 구한 다음 크기 변화비에 따른 선형보간을 하여 같은 부류의 질감영상내에서 크기변화를 통합함을 뜻한다. 본 논문에서는 패턴 스펙트럼을 구할 때 기존의 방법과 달리 영상의 문턱값을 중심으로 두 부분으로 계산하였다. 즉 문턱값 이상을 가지는 화소들에 대해서는 opening방법으로 패턴 스펙트럼을 구하였고 문턱값 미만을 가지는 화소들에 대해서는 closing방법으로 패턴 스펙트럼을 구하여 효과적인 정보추출을 하였다. 또 본 논문에서는 각각 명암도 방법과 이진 방법에 대한 분류 정확도를 비교 검토하였다. 제안된 방법은 효과적인 정보추출, 높은 분류 정확도, 계산량 감소, 및 병렬처리 구현등의 여러 가지 장점이 있다. 특히 제안된 방법은 질감영상 학습단계에서 최근의 방법들과는 달리 다양하게 크기변환된 질감영상들을 사용하지 않고, 즉 기준크기(1:1) 질감영상만을 사용하였음에도 불구하고 높은 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제29권5호
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• pp.239-246
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• 2017

현장에서 파고와 주기만을 관측한 경우 주로 개별파 분석법을 사용하여 다양한 파랑 특성을 산정한다. 본 논문에서는 MATLAB 언어를 이용하여 개별파 분석 프로그램을 개발하였다. 영점 상향 교차법과 영점 하향 교차법을 이용하여 1) 평균해면 보정, 2) 영점 교차 시간 산정, 3) 개별파고 산정, 4) 자료 관측기간 변화 등의 기능을 수행할 수 있다. 해모수 1호에 설치된 레이더(WaveGuide Radar)를 사용하여 관측된 시간간격 0.2초 자료를 대상으로 개발된 프로그램의 적용성을 검토하였다. 조석성분 제거 및 영점 교차 시간 산정은 선형 혹은 2차원으로 내삽하였다. 개별 파고 산정은 Goda 방법이 적정한 것으로 판단되었으며, 본 연구에서 제안한 방법은 차후 후속 연구를 통하여 개선할 여지가 있는 것으로 판단된다. 대표파의 특징은 샘플의 유한성 등으로 인하여 영점상향교차법과 영점하향교차법으로 산정한 결과가 상이하다는 것을 알 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권1호
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• pp.27-35
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• 2013

본 연구를 통하여 3차원 자력역산 소프트웨어 시작품(KMag3D, 가칭)을 개발하고 개발 시 역점사항을 사용자 매뉴얼 형식으로 소개하였다. KMag3D는 다음 두 가지 사항을 기본 뼈대로 구성되었다. 첫째, 지금까지 자력역산에 일반적으로 적용되는 최소제곱법에 의한 방법 대신 대수적 재구성법에 기반한 알고리즘을 도입하였다. 이는 계산시간과 기억용량을 획기적으로 줄여 3차원 자력역산을 매우 효율적으로 수행한다. 둘째, 대수적 재구성법에 의한 3차원 역산에 필요한 초기모형과 사전정보 모형을 결정하는 데 2차원 수치모델링 및 역산 집합과 주향방향 내삽을 이용하는 방법을 제시하였다. 이는 3차원 역산 알고리즘에 사전정보를 효율적으로 적용하며 특히 매우 실용적임을 보여주었다.

• 한국추진공학회지
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• 제2권3호
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• pp.99-106
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• 1998

현재 국내에서 개발되어왔던 중형항공기 후보엔진인 터보팬 엔진의 성능해석과 성능최적화를 위한 제어기법을 연구하였다. 선행된 연구에서 동적모사 및 실시간 선형모사를 수행한 결과 지상 정지조건 하에서 70% 엔진로터 회전수에서 100% 엔진로터 회전수로 급상승하는 경우 고압터어빈 입구온도에서 오버슈트가 발생하여 제한온도인 3105 $^{\cire}R$ 을 넘어감을 확인할 수 있었다 또한 압축기의 서지여유도 협소하여 엔진에 손상을 가져올 수 있다. 이에 본 연구에서는 보다 빠른 가속성능과 함께 엔진 성능의 최적화를 위해 LQR 제어기를 설계하였다. 제어기의 설계를 위해서는 선형모델을 구성해야하며 엔진의 비선형 거동에 보다 근접한 선형화를 위해서는 실시간 선형모사가 요구된다. 선형모델에 필요한 행렬은 자동점에 %의 섭동을 주어 5% 간격으로 구하였으며, 최소자승법을 이용하여 저압 엔진로터 회전수의 함수로 보간하는 방법으로 실시간 선형모사를 수행하였다. 제어변수는 연료유량의 증가속도와 압축기 블리드 공기유량으로 하였으며, 제어 결과 고압 터빈입구온도의 오버슈트를 제거하였으며 최대 압축기 서지여유도 0.55 이하로 확보였다. 비연료소모율도 0.353에서 0.43으로 안정됨을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.245-255
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• 2022

수질 보호를 위한 정기 계획을 세우는 과정에서 다양한 지표를 이용해 수자원의 수질 추이를 평가하는 일이 필요하며 이는 수역 관리에서 널리 사용하는 방법이다. 본 연구에서는 1995년부터 2020년까지 이란 대수층의 수질 매개변수 자료를 수집, 검토하고, 통계적으로 검증하여 연도별 구획도를 만들었다. 이를 위해 지리정보체계(GIS), 거리 반비례 가중법(IDW), 방사 기저함수(RBF), 포괄 선형 보간법(GPI), 단순, 일반, 범용의 세 유형을 포함하는 Kriging과 Co-Kriging기법을 이용하였다. 이어 최소 불확실성과 최소 구획 오차에 ASE와 RMSE를 포함하는 두 값의 근접도를 더한 것을 최적 모델로 선택하였다. 마지막으로 각 매개변수에 대해 선택한 복합 모델을 Schuler와 Wilcox 지수와 조합하여 구획화했다. 이란의 지하 수자원에 대한 종합평가 결과는 수자원의 59%는 농업용수로, 39.86%는 음용수에 부적합한 등급으로 분류되어 이란 지하수 수질이 위기에 처해 있음을 보여주었다. 마지막으로 추출 결과를 검증하기 위해 지하 수질 지수(GWQI)로 수질의 공간 변화를 평가한 결과 이란의 대수층이 적은 수위변화에도 매우 민감하며 지하수 양도 매우 부족하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제2권1호
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• pp.26-32
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• 1999

탄성파 속도분석법은 일괄식 속도분석법과 대화식 속도 분석등 두 가지가 있다. 일괄식 속도분석법에서는 각 속도 분석점마다 셈블런스 컨투어, 슈퍼게더 및 중합 패널등을 일괄 작성하여 도면화 시킨 후 분석자가 그 도면을 보고 속도 함수를 결정하는 방법이다. 과거 유행한 전산처리 소프트웨어들이 이 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 도면 분석시 아주 많은 수작업이 필요하고 속도분석 결과도 정밀치 못하다는 단점이 있다. 최근에는 워크스테이션의 고속 그래픽 기능을 이용한 대화식 속도분석 기술이 개발되었다. 그런데 이들 프로그램은 기존 일괄식 속도분석법과 대동소이한 내용을 그래픽 화면으로 처리할 수 있도록 함으로써 종이 절약 외에는 특별히 나아진 것이 없다. 프로그램의 주 기능은 속도 스펙트럼에서 속도점 노드를 선택하는 것이며, 입력자료에 있을 수 있는 잡음을 제거하여 다시 속도 스펙트럼을 수정하는 기능은 없다. 잡음의 제거없이 계산한 부정확한 속도 스펙트럼을 이용해서 속도 함수를 선정한다면 정밀 속도분석은 불가능할 것이다. 방대한 탄성파 탐사자료에 대한 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해서는 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 통합된 반복적 대화식 속도분석 프로그램이 필요하다. 분석 구간의 속도와 뮤트함수를 변화시켰을 때 그로부터 얻어지는 셈블런스와 동보정 및 중합을 검토하고 이러한 수정과 검토를 신속히 반복할 수 있도록 함으로써 정확한 속도분석이 가능하기 때문이다. 여기에서는 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 대화식 속도분석 프로그램 xva를 작성하였다. 대화식 속도분석에서는 분석 구간의 트레이스들을 고속으로 참조해야 하는데 이를 위해 간단한 트레이스 인덱스 파일을 설계하여 사용하였다. 직접파와 굴절파등 천부 잡음을 제거하기 위한 효과적인 수단인 뮤트 함수 영역 변환법을 새로 고안하였으며, 본 프로그램은 이 기법을 이용하고 있다. 본 영 역 변환법은 기존 알려진 역동보정법과 같이 정밀 전산처리가 가능할 뿐만 아니라 동보정과 역동보정시 발생하는 자료의 내삽 오차가 없으며 계산 시간이 크게 단축되기 때문에 정밀 대화식 속도 분석에 사용 가능하다. 프로그램 xva는 28개의 소스 파일로 구성된 패키지인데 줄 수는 12,029, 단어 수는 34,990, 글자 수는 304,073이다. 프로그램 xva는 X-Window와 Motif 환경하에서 작동한다. 프로그램 메뉴는 Motif 표준 스타일에 따라 작성하였는 바 그 사용법을 간략히 기술하였다. 본 프로그램이 완성됨으로 인하여 정밀 탄성파 속도 분석이 가능하게 되었고 그 결과 가스층의 존재 여부를 직접 확인할 수 있는 AVO(Amplitude Versus Offset)단면도등의 제작에 활용할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.