• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.373-373
• /
• 2021

Rainfall forecasting is an important issue that is applied in many areas, such as agriculture, flood warning, and water resources management. In this context, this study proposed a statistical and machine learning-based forecasting model for monthly rainfall. The Bayesian Gaussian process was chosen to optimize the hyperparameters of the Stacked Long Short-term memory (SLSTM) model. The proposed SLSTM model was applied for predicting monthly precipitation of Seoul station, South Korea. Data were retrieved from the Korea Meteorological Administration (KMA) in the period between 1960 and 2019. Four schemes were examined in this study: (i) prediction with only rainfall; (ii) with deseasonalized rainfall; (iii) with rainfall and minimum temperature; (iv) with deseasonalized rainfall and minimum temperature. The error of predicted rainfall based on the root mean squared error (RMSE), 16-17 mm, is relatively small compared with the average monthly rainfall at Seoul station is 117mm. The results showed scheme (iv) gives the best prediction result. Therefore, this approach is more straightforward than the hydrological and hydraulic models, which request much more input data. The result indicated that a deep learning network could be applied successfully in the hydrology field. Overall, the proposed method is promising, given a good solution for rainfall prediction.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.31-38
• /
• 2017

본 논문에서는 도심 영상에 대해 맨하탄 좌표계를 추정하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 시스템을 제안한다. 도심 영상에서 맨하탄 좌표계를 추정하는 것은 영상 조정, 3차원 장면 복원 등 컴퓨터 그래픽스 및 비전 문제 해결의 기본이 된다. 제안하는 합성곱 신경망은 GoogLeNet[1]을 기반으로 구성한다. 합성곱 신경망을 훈련하기 위해 구글 스트리트 뷰 API로 영상을 수집하고 기존 캘리브레이션 방법으로 맨하탄 좌표계를 계산하여 데이터셋을 생성한다. 장면마다 새롭게 합성곱 신경망을 학습해야하는 PoseNet[2]과 달리, 본 논문에서 제안하는 시스템은 장면의 구조를 학습하여 맨하탄 좌표계를 추정하기 때문에 학습되지 않은 새로운 장면에 대해서도 맨하탄 좌표계를 추정한다. 제안하는 방법은 학습에 참여하지 않은 구글 스트리트 뷰 영상을 검증 데이터로 테스트하였을 때 $3.157^{\circ}$의 중간 오차로 맨하탄 좌표계를 추정하였다. 또한, 동일 검증 데이터에 대해 제안하는 방법이 기존 맨하탄 좌표계 추정 알고리즘[3]보다 더 낮은 중간 오차를 보이는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권8호
• /
• pp.485-496
• /
• 2023

최근 우리나라는 댐 운영에 있어서 다양한 가뭄 대책을 활용하여 가뭄 시 물 부족의 위험 리스크를 줄이기 위해 노력하고 있다. 이를 중심으로 다양한 연구들이 수행되었지만 가뭄 대책의 효과를 경제적인 측면에서 살펴본 연구는 현재 전무한 실정이다. 본 연구에서는 ARIMA와 Copula 기반의 장기간 모의 유입량 생성 모형과 댐별 가뭄 대책을 반영한 댐 운영 모형을 활용하여 전국의 다목적댐을 대상으로 가뭄 대책 시행에 따른 경제적 효과를 평가하였다. 경제적 편익 산정 결과 연계 운영·대체 공급과 비상공급대책의 단위 유량 당 기대 편익이 각각 1,176원과 1,139원으로 가장 높 으며, 비상 용량 활용과 용수공급조정의 편익은 956원과 875원으로 추정된다. 추가로 미래에 가뭄이 심화된다는 가정을 기반으로 가뭄 대책의 경제적 편익의 변화에 대하여 살펴본 결과 유입량 감소로 인한 가뭄 리스크의 변화는 모든 가뭄 대책의 경제적 편익을 높이는 효과를 보였다. 용수공급조정의 경제적 효과는 기존 대비 2.6% 상승하였으나, 연계 운영·대체 공급의 경제적 효과는 기존 대비 11.7% 상승하였다. 이는 가뭄의 위험도가 증가할수록 연계 운영과 대체 공급과 같은 댐 네트워크 기반의 대책이 주요한 것으로 판단된다. 본 연구는 향후 가뭄 대책의 선정과 활용에 있어서 기본자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제48권4호
• /
• pp.84-91
• /
• 2011

최근 IEEE 802.15.6 을 중심으로 표준화가 진행중인 WBAN (Wireless Body Area Network) 은 인체 내부 혹은 인체로부터 3 미터 이내의 주변에서 일어나는 근거리 무선통신을 목적으로 하는 네트워크이다. 근거리 무선네트워크에서 효과적인 QoS 조절기법과 오디오 및 비디오 데이터를 한정된 대역폭에서의 효율적인 관리는 사용자 뿐 아니라, 통신네트워크의 부하측면에서도 중요한 요소이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.6 고속 WBAN 표준에서, 한정된 데이터에 대해 수퍼프레임의 조정을 통해 효율적인 대역관리를 해주는 동적 할당 알고리즘과 가중치 공평 큐잉(WFQ:Weighted Fair Queueing) 알고리즘을 제안한다. 이것은 Quality of Service (QoS)를 기준으로 한 큐잉 알고리즘을 바탕으로 QoS의 질적인 요소에 대해 robust한 성능을 나타내며 공평성을 유지하고 시스템 성능을 최대화하는 효율적인 알고리즘이다. 제안한 알고리즘에 대한 성능평가 결과, 동적 할당을 적용한 경우 전송대역폭은 최대 5배가 확장되었으며, 가중치 공평큐잉을 적용한 경우 throughput은 최대 24.3%가 개선되고, delay bound 문제가 해결됨을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.1-12
• /
• 2020

저궤도 위성을 활용한 모바일 위성 네트워크는 낮은 출력의 소형화된 단말기를 통해 서비스를 제공할 수 있어 국가 공공재난망 및 국방분야 등 기반 통신망을 사용하기 어려운 상황에서 신뢰성 있는 통신수단으로 활용될 수 있다. 그러나 비상대비 상황에서의 High Traffic 환경은 위성 네트워크의 New call blocking 확률과 Handover Failure 확률을 높이며, 저궤도 위성은 매우 빠른 속도로 궤도를 이동하므로 Handover Failure 확률 증가는 서비스 품질에 큰 영향을 미친다. 위성통신의 채널 할당방식 중 FCA 방식은 DCA에 비해 높은 트래픽에서 상대적으로 양호한 성능을 보여 비상대비 상황에 적절하나 트래픽 증가 시 QoS를 최적화하기 위해 New call blocking 확률과 Handover failure 확률을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 FCA 방식 중 Handover Call에 우선권을 부여하는 FCA-QH 방식을 예시로 하여 저궤도 위성의 빔폭과 터미널들의 통화시간을 적응적으로 조절하여 QoS를 개선하는 LEO-DBC(LEO satellite Dynamic Beam width Control) 기법을 제안한다. LEO-DBC 기법을 통해 비상대비 상황의 High traffic 환경에서 모바일 위성통신 네트워크의 QoS를 최적으로 유지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제25권6_2호
• /
• pp.613-623
• /
• 2007

본 연구의 주요 목적은 서로 다른 측지기준계인 동경측지계와 세계측지계간의 좌표 변환을 위한 연구이다. 이를 위하여 Bursa-Wolf 모델, Molodensky-Badekas 모델 및 Veis 모델을 이용하여 7변환 계수를 결정하였다. 또한 동경데이텀으로부터 세계측지계로 변환하기 위한 다중회귀식 방법도 적용하였다. 공통점 중에서 비상사성인 과대 오차인 점을 분석하고 제거하여 935점의 국가기준점 성과를 변환 계수 결정을 위한 공통점으로 이용하였다. 각 모델별로 결정한 변환 계수를 적용하여 상사 변환에 의한 3, 4등 삼각점 9,917점에 대한 좌표변환을 수행하였으며 변환 정확도를 평가하였다. 그 결과, Bursa-Wolf 모델과 Molodensky-Badekas 모델을 이용하여 결정한 변환 계수가 Veis 모델에 비하여 더 적합하다는 것을 알 수 있었다. 다중회귀식에 의한 변환 정확도는 상사 변환 모델보다는 다소 저하되는 경향을 보였다. 변환 계수의 추정 정밀도와 변환 정확도 및 변환 잔차의 패턴을 분석한 결과, 최적의 국가 좌표변환 모델은 Molodensky-Badekas 모델이라고 판단된다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.139-154
• /
• 2017

국내외 항만간 경쟁이 심화됨에 따라 국내 신생 및 중소형 항만이 자체적으로 경쟁력을 확보하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 경인항을 중심으로 컨테이너 및 일반화물 물동량 5개변 60개월치의 데이터로 단기간 (12개월)의 물동량을 각각 예측하였고 중장기적으로는 어떠한 발전 방안이 필요한지 검토하였다. 첫 번째, 경인항 배후 물류단지와 연계하여 정밀기계, 홈네트워크시스템, LED, 기계공업 등의 품목을 대중국 항로로 유치하고, 두 번째, 초중량 화물 운송루트로 특화하고, 서해5도 연안섬 지역과 아라뱃길(서해5도수산물복합센터)을 연계함으로서 수산물 운반 및 여객선 준공영제를 통한 연안해운 활성화에 기여할 것으로 판단된다. 세 번째, 정부-지자체-항만의 유기적인 협력을 바탕으로 인센티브 등 선순환 지원제도가 필요하고, 마지막으로 수도권 항만의 통합운영을 통해 인근항만간 기능 조정 및 특화전략이 병행 추진되어야 할 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.504-511
• /
• 2010

본 논문에서는 인간 뇌의 내부에 존재하는 해마를 모델링한 해마 신경망을 사용하여 도시방범용 CCTV를 위한 얼굴영역 인식 시스템을 제안한다. 이 시스템은 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성되어 있으며, 특징 추출 부분은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 사용하여 구성한다. 학습부분에서는 해마의 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터들의 특징을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 의해 반응 패턴을 이진화 하고, 다음으로 CA3 영역에서의 자기 연상을 통해 영상에 포함되어 있는 노이즈를 제거하게 된다. 노이즈가 제거된 데이터는 CA1 영역에서 신경망을 통해 장기기억이 이루어진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 형태변화와 조명변화에 따른 인식률 실험을 실시하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 특징 추출 및 학습 방법을 다른 학습 방법들과 비교하였을 때, 우수한 인식률을 가짐을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
• /
• pp.337-340
• /
• 2004

한국어 문-음성 합성 시스템(TTS: Text-To-Speech)은 합성음의 자연스러움을 증가시키기 위해 운율 발생 알고리듬을 만들어 시스템에 적용하고 있다. 운율 법칙은 각국의 언어에 대한 언어학적 정보나 자연음에서 구한 운율에 대한 지식을 기반으로 음성 합성 시스템에 적용하고 있다. 그러나 이렇게 구한 운율 법칙이 자연음에 존재하는 모든 운율 법칙을 포함할 수도 없고, 또 추출한 운율 법칙이 틀린 법칙이라면, 합성음의 자연감이나 이해도는 떨어질 것이므로, TTS의 실용화에 장애가 될 수 있다. 이러한 점을 감안하여 본 논문에서는 자연음에 내재하는 운율을 학습할 수 있는 인공 신경망을 이용한 운율발생 신경망을 제안하였다. 훈련단계에서 인공 신경망의 입력 단에 한국어 문장의 음소 열을 차례로 이동시켜 인가하면 입력 단의 중앙에 해당하는 음소의 운율 정보가 출력되도록 훈련시킬 때, 목표 패턴을 이용한 감독학습을 통해, 자연음에 내재하는 운율을 학습하도록 하였다. 평가 단계에서 문장의 음소 열을 입력하고, 추정율을 측정하여 인공 신경망이 한국어 문장에 내재하는 운율을 학습하여 발생시킬 수 있음을 살펴보았다.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
• /
• 한국펄프종이공학회 2007년도 제32회 펄프종이기술 국제세미나
• /
• pp.83-125
• /
• 2007

Increasing energy costs have caused profitability problems for paper suppliers. Therefore unprofitable lines are being closed down. The actions aiming for improved profits are focused either on cost savings or on increasing the capacity of the remaining machines. The runnability of a paper machine and its total efficiency have a significant effect on energy consumption. Producing one ton of waste paper consumes at least as much energy as producing the same amount of sellable end product. New automation solutions enable significant cost-effective improvements to the total efficiency of a line without large investment projects. The measures focus on minimizing changes, interruptions, interruption recovery times and grade change times. Newest actuators, online quality measurements and wet end analysators create an improvement potential, which can be optimally implemented with the latest machine direction control solutions, based on model predictive control concepts. Equally, drying management is significant to the energy consumption. The newest control strategies optimize the use of various drying actuators for different situations; either by responding to changes as efficiently as possible or by using only the cheapest energy sources in stable situations. An even steam supply, which is vital for paper machines, is achieved with control for the power plant steam network. This makes possible to avoid the delays upon starting the paper machine and assure an even steam supply for the drying section and the actuators. This document describes means which have brought significant energy and raw material savings for paper machines. Metso Automation has provided efficiency improvement packages, which are usually based on optimized control of dry weight and drying in all running conditions. The solutions are based on performance analysis, on which the estimations for improvement potential and the necessary actions are based on. Typically benefits on an annual level have been from hundreds of thousands of euros to over one million euro. For example, variations in dry weight have been decreased more than 50%. The results are presented with a few examples. Additionally, the analysis models, adjustment solutions and the changes in running methods with which the results were achieved, are presented.