• 한국산림과학회지
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• 제102권4호
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• pp.506-514
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• 2013

본 연구는 목재산업 클러스터 구축에 있어서 중요한 위치를 차지하고 있는 목재산업화지원센터 설립을 위한 타당성을 검토하였다. 목재산업화지원센터를 설립하기 위해 할인율 3.5%, 투자기간 4년 및 사업운영 16년, 투자비 246억 원을 투자할 경우, 20년간의 순현재가치 합계액은 2,579천 원으로 나타났고, 비용편익비율은 2.51%, 내부수익률은 10.1%로 산정되었다. 또한, 다지역 투입산출모형을 사용하여 파급효과를 검토한 결과, 전라남도 지역 관련산업의 생산유발계수는 1.4345이고 생산유발효과는 약 352.87억 원, 소득유발계수는 0.1655이며 소득유발액은 약 40.7억 원, 고용유발계수는 0.4665와 고용유발효과는 약 1,145명으로 추정되었다. 따라서 공공성이 강한 시설로 단순히 상기 분석을 통해 사업성 시행여부를 결정할 수는 없으나 운영에 따른 자체 발생비용을 운영수입으로 충당할 수 있는 재무적 독립이 가능한 사업으로 판단되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권4호
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• pp.337-346
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• 2020

도심권의 교통 집중과 정체로 인하여 지하 공간 활용성이 필요함에 따라 지하구조물에 대한 연구가 늘어나고 있다. 그 중 복층터널은 지하구조물을 대표 할 수 있다. 복층터널은 중간슬래브를 기준으로 상, 하부 차도를 구분하여 운영하고 있다. 중간슬래브는 차량의 하중 및 지진하중에 의하여 동적거동을 한다. 특히 지진의 의한 응답특성은 하중의 크기 및 작용 메커니즘이 매우 복잡하고 이론적 접근이 어려워 실험적 연구가 필요하다. 본 연구에서는 붕괴방지 내진 1등급의 복층터널 중간슬래브에 진동 감쇠 고무받침 유무에 따른 안정성 평가를 실시하는데 목적을 두고 있다. 본 진동대 실험에서는 상사율 1/4을 적용하였으며, 모형실험에서 지반과 모형의 일체거동을 묘사하기 위하여 라이닝과 진동대판을 고정시켰으며 이를 통해서 상대거동을 최소화 하였다. 실험대상은 가상복층터널 TBM 표준단면으로 정했다. 기반암에 가해지는 지반운동 수준을 0.154 g (붕괴방지 수준 내진 1등급 인공지진파)이며 이 가속도를 최대로 하는 지진파를 진동대 입력(기반암)에 작용시켜 모형에 증폭현상을 분석하고 진동 감쇠 고무받침 유무에 따른 중간슬래브의 내진 안정성에 대해 평가 분석 하였다. 그 결과, 지진 감쇠 고무받침 유무에 따라서 지진 가속도 감쇠 효과가 최대 40% 이상 있음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.173-178
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• 2014

본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.29-37
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• 2005

본 논문은 한국의 전통 음악, 즉 국악 장르를 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 음악의 내용기반 분석을 통하여 궁중음악, 풍류방음악, 민속성악, 민속기악, 불교음악, 무속음악 등 6가지 장르중 하나로 자동분류하여 해당 음악의 장르 결과를 보여준다. 국악 장르 분류에 사용된 내용기반 알고리즘은 크게 음악의 특징 벡터 추출 그리고 장르 분류를 위한 패턴인식 과정 2가지로 구성된다. 음악의 특징 벡터 추출은 디지탈 신호 처리기술을 이용하여 해당 음악의 spectral centroid, rolloff, flux 등 STFT (Short Time Fourier Transform) 기반의 특징 계수들과 MFCC (Mel frequency cepstral coefficient), LPC (Linear predictive coding) 등의 계수들을 구한 후 SFS (Sequential Forward Selection) 최적 특징 벡터 열을 선별하여 사용하였으며 패틴 분류 알고리즘으로는 k-NN (k -Nearest Neighbor), Gaussian, GMM (Gaussian Mixture Model), SVM (Support Vector Machine) 분류기를 사용하였다. 특히 본 연구에서는 입력 질의의 패턴 (혹은 구간) 변화에 따른 시스템의 불확실성을 개선하기 위하여 MFC (Multi Feature Clustring) 방법을 이용하여 DB를 구축하였다. 모의실험 결과 k-NN 과 SVM 분류기 모두 $97{\%}$ 이상의 장르 분류 성공률을 보였으나, SVM 이 k-NN에 비해 약 3배 이상의 빠른 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.15-15
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• 2011

The radar observation system in Japan is operated by two governmental groups: Japan Meteorological Agency (JMA) and the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) of Japan. The JMA radar observation network is comprised of 20 C-band radars (with a wavelength of 5.6 cm), which cover most of the Japan Islands and observe rainfall intensity and distribution. And the MLIT's radar observation system is composed of 26 C-band radars throughout Japan. The observed radar echo from each radar unit is first modified, and then sent to the National Bureau of Synthesis Process within the MLIT. Through several steps for homogenizing observation accuracy, including distance and elevation correction, synthesized rainfall intensity maps for the entire nation of Japan are generated every 5 minutes. The MLIT has recently launched a new radar observation network system designed for flash flood observation and forecasting in small river basins within urban areas. It is called the X-band multi parameter radar network, and is distinguished by its dual polarimetric wave pulses of short length (3cm). Attenuation problems resulting from the short wave length of radar echo are strengthened by polarimetric wavelengths and very dense radar networks. Currently, the network is established within four areas. Each area is observed using 3-4 X-band radars with very fine resolution in spatial (250 m) and temporal (1 minute intervals). This study provides a series of utilization procedures for the new input data into a real-time forecasting system. First of all, the accuracy of the X-band radar observation was determined by comparing its results with the rainfall intensities as observed by ground gauge stations. It was also compared with conventional C-band radar observation. The rainfall information from the new radar network was then provided to a distributed hydrologic model to simulate river discharges. The simulated river discharges were evaluated again using the observed river discharge to estimate the applicability of the new observation network in the context of operations regarding flood forecasting. It was able to determine that the newly equipped X-band polarimetric radar network shows somewhat improved observation accuracy compared to conventional C-band radar observation. However, it has a tendency to underestimate the rainfall, and the accuracy is not always superior to that of the C-band radar. The accuracy evaluation of the X-band radar observation in this study was conducted using only limited rainfall events, and more cases should be examined for developing a broader understanding of the general behavior of the X-band radar and for improving observation accuracy.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권4호
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• pp.23-32
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• 2019

Increasing crop production with the same amount of resources is essential for enhancing the economy in agriculture. The first prerequisite is to understand relationships between the resources. The concept of WEF (Water-Energy-Food) nexus analysis was first introduced in 2011, which helps to interpret inter-linkages among the resources and stakeholders. The objective of this study was to analyze energy-water nexus in greenhouse cultivation by estimating reference evapotranspiration and heating load. For the estimation, this study used the physical model to simulate the inside temperature of the agricultural greenhouse using heating, solar radiation, ventilated and transferred heat losses as input variables. For estimating reference evapotranspiration and heating load, Penman-Monteith equation and seasonal heating load equation with HDH (Heating Degree-Hour) was applied. For calibration and validation of simulated inside temperature, used were hourly data observed from 2011 to 2012 in multi-span greenhouse. Results of the simulation were evaluated using $R^2$, MAE and RMSE, which showed 0.75, 2.22, 3.08 for calibration and 0.71, 2.39, 3.35 for validation respectively. When minimum setting temperature was $12^{\circ}C$ from 2013 to 2017, mean values of evapotranspiration and heating load were 687 mm/year and 2,147 GJ/year. For $18^{\circ}C$, Mean values of evapotranspiration and heating load were 707 mm/year and 5,616 GJ/year. From the estimation, the relationship between water and heat energy was estimated as 1.0~2.6 GJ/ton. Though additional calibrations with different types of greenhouses are necessary, the results of this study imply that they are applicable when evaluating resource relationship in the greenhouse cultivation complex.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권7호
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• pp.451-461
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• 2019

장기 기상전망 기반 댐 유입량 전망은 가뭄 대비, 용수 공급 관리 등에 활용성이 높다. 본 연구에서는 국내 7개 다목적댐 유역에 대해 유입량 전망을 수행하고 장기 기상전망 정확도가 댐 유입량 전망 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 강우-유출 모델의 입력자료로 활용된 장기 기상전망 자료는 기상청 GloSea5의 과거재현자료(hindcast) 및 미래전망자료(forecast)를 활용하였다. 강우-유출 모델은 다양한 특성을 가지고 있는 TANK, ABCD, K-DRUM, PRMS를 활용하였다. 댐 유입량 전망 정확도는 과거재현기간(1996~2009)과 미래전망기간(2015~2016)에 대하여 평가하였다. 댐 유입량 전망 평가결과 전망값은 관측값에 비해 과소추정하는 경향을 보였으며, 매개변수 검보정이 적절히 수행된 강우-유출 모델은 댐 유입량 전망 정확도에 미치는 영향이 거의 없는 것으로 나타났다. 반면 장기 기상전망 자료, 특히 강수량은 댐 유입량 전망 정확도에 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 현업에서 댐 유입량 전망 자료 활용시 과소추정하는 경향을 고려하여 활용할 필요가 있다. 향후 댐 유입량 전망 정확도 개선은 강우-유출 모델 보다 장기 기상전망의 강수량 정확도 향상을 위주로 수행할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.811-827
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• 2018

본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.437-446
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• 2022

2020년 4월, 한강수계의 유효저수용량이 비교적 큰 발전용댐인 화천댐을 용수공급에 활용하기 위한 협약이 체결되었고 현재는 시범운영 중이다. 화천댐은 시범운영을 통해 우리나라 발전용댐 중 최초로 하류부 용수공급을 위해 지속적으로 일정한 유량을 공급하고 있다. 본 연구에서는 화천댐의 규모와 유입량 실적자료를 활용하여 화천댐의 용수공급량을 산정하고 용수공급능력을 평가하였다. 월단위 95% 이수안전도와 연단위 95% 이수안전도를 충족하는 용수공급량을 산정하기 위한 모의 모형과 화천댐 용수공급능력을 산정하기 위한 최적화 모형을 개발하였다. 또한, 모형의 입력자료로 사용되는 유입량 자료는 임남댐의 영향을 고려하여 두 가지 방법으로 보정하였다. 두 가지 보정 유입량을 활용하여 화천댐 용수공급량을 산정한 결과는 다음과 같다. 월단위 95% 이수안전도를 만족하는 용수공급량은 26.86 m³/sec, 24.12 m³/sec, 연단위 95% 이수안전도를 만족하는 용수공급량은 23.88 m³/sec, 22.22 m³/sec이다. 용수공급 실패 없이 화천댐에서 연간 최대 공급할 수 있는 용수공급량은 776.8 MCM이며 과거 월별 발전방류패턴을 고려하여 방류하는 경우에는 연간 704.3 MCM을 공급할 수 있다. 화천댐의 용수공급능력을 활용한 체계적인 운영이 수행된다면 한강수계 갈수기 용수공급 안정화에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.241-249
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• 2014

본 연구에서는 광주과학기술원의 다파장 라만 라이다 시스템을 이용하여 2009년부터 2011년, 3년동안 광주에서 대기 에어로졸의 관측을 실시하였다. 관측된 라이다 신호의 분석으로부터 산출된 편광소멸도를 이용하여 황사의 층을 구분해 내었다. 구분 된 황사의 층의 고도에 따른 정보들은 Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 황사 층의 역궤적 분석에 이용되었고, 그 정보들을 통하여, 황사 층의 발원지 및 유입경로를 규명할 수 있었다. 한반도로 유입되는 황사는 고비사막을 기원으로 하는 경우가 가장 많은 것으로 나타났으며, 또한, 황사의 이동경로에 따른 광학적 특성 변화를 규명하기 위해, 중국 공업지역을 통과하여 유입된 황사 층과 발원지로부터 한반도로 직접적으로 유입된 황사의 구분하여 경로에 따른 입자 편광소멸도의 통계 분석을 실시하였다. 중국 공업지역을 통과하여 한반도로 유입된 황사의 편광소멸도는 0.07-0.1의 값을 보인 반면, 발원지로부터 공업지역을 경유하지 않고 직접 유입된 황사의 편광소멸도는 0.11-0.15로 상대적으로 높은 값을 보였다. 이는 발원지에서 발생한 순수 황사입자가 이동 중에 공업지역에서 발생한 오염입자와 혼합하여 황사층의 편광소멸도를 감소시킨 것으로 사료된다.