• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제30권1호
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• pp.39-44
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• 2005

노심 및 원자로의 구조 및 구성 물질이 확정되어 있지 않은 개발단계의 신형원자로의 압력용기에 대한 $R-{\theta}$좌표에서 차폐해석을 수행하려면, 매번 선원항에 대한 모델작업을 하는데 많은 노력과 시간이 소요된다. 따라서 $R-\theta$좌표에 의한 반경방향의 원자로 압력용기에 대한 차폐해석에 있어서 노심의 기하학적 구조에 영향을 받지 않고 해석할 수 있는 체계를 개발하였다. 개발된 해석체계를 이용하여 육방형 노심배열을 갖는 일체형 원자로의 압력용기에 대한 차폐해석을 수행하여, 그 결과를 MCNP 해석결과와 비교 분석하였다. 분석결과 개발된 해석체계가 좀 더 보수적인 결과를 나타내었으며 이는 차폐해석측면에서 타당하다. 또한 이 해석체계를 개발함으로써 그 동안 수작업으로 작성하였던 노심내부에 대한 모델에 대한 오차를 줄일 수 있으며 이에 소요되는 시간 및 노력을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권9호
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• pp.803-812
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• 2018

본 연구는 다목적함수를 고려한 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 Python으로 개발하고, Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($364.8km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2015년까지의 일 유량 자료를 이용하였다. PSO 자동보정은 결정계수(coefficient of determination, $R^2$), 평균제곱근오차(RMSE), NSE 모형효율계수(Nash-Sutcliffe Efficiency, $NSE_Q$), 특히 중간유출과 기저유출의 보정을 위해 $NSE_{INQ}$ (Inverse Q)를 활용하여 SWAT을 보정하였다. PSO을 통한 SWAT 모형의 자동보정과 수동보정의 유출해석 결과, 각각 $R^2$는 0.64, 0.55, RMSE는 0.59, 0.58, $NSE_Q$는 0.78, 0.75, $NSE_{INQ}$는 0.45, 0.09의 상관성 분석결과를 보였다. PSO 자동보정 알고리즘은 수동보정에 비하여 높은 향상을 보였는데 특히 유출의 감수곡선을 개선시켰으며 적절한 매개변수 추가(RCHRG_DP)와 매개변수 범위의 설정으로 수동보정의 한계를 보완하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.287-293
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• 2018

고해상도 입체 위성영상을 보다 정확하고 효율적으로 처리하기 위해서는 종시차를 제거한 정밀한 에피폴라 영상을 생성하는 것이 필요하다. 종시차 제거를 위해서는 두 입체 영상간의 정밀한 센서모델링이 선행되어야하는데, 이를 위해 일반적으로 지상 기준점을 이용한 번들 조정을 수행한다. 그러나 접근이 힘들거나, 참조 데이터를 확보하기 어려운 지역, 또는 절대적 위치 정확성이 크게 중요치 않은 경우에는 기준점을 활용하지 않고, 공액점(conjugate points)만을 활용한 상호표정을 수행하여야 한다. 항공, 지상 사진 등에 사용되는 프레임 카메라와는 달리, 위성 센서에 활용되는 푸쉬부룸 센서의 경우 상호 표정의 정확성 등의 분석의 검증이 필요하므로, 본 연구에서는 고해상도 입체 영상 처리를 위해 가장 많이 활용하는 RPCs의 무기준점 편위 보정을 통하여 상호표정의 정밀성을 분석하고 입체 영상 생성 시 종시차 달성의 정확성을 분석하였다. 연구 과정에서 공액점은 영상간의 매칭을 통해 생성하였고, 공액점의 오차를 고려하여 과대오차 제거 기법을 적용하여 필터링하였다. RPCs 편위보정은 affine과 다항식 기반으로 진행되었으며, 보정 후 RPCs의 투영 오차를 검토하였다. 최종적으로 에피폴라 영상을 생성하여 종시차를 평가하였으며, 그 결과 아리랑 3호 영상의 경우 2차 다항식으로 1픽셀 수준의 종시차를 달성할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.53-64
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• 2013

건설프로젝트 관리 과정에는 수많은 정보가 존재한다. BIM(Building Information Modelling)은 정보전달의 매개체로써 공정 및 원가 정보를 관리하여 4D(3D+Time), 5D(4D+Cost) 시뮬레이션 등 다양한 이익을 얻을 것으로 예상되었다. 그러나 BIM 활용과정에 따른 정보의 연계 문제, BIM 객체기반 공정/원가 정보의 한계, BIM 소프트웨어 호환성 문제 등으로 인해 BIM을 활용한 공정 및 원가정보의 관리는 적극적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 위의 문제점들을 개선하고자 IFC(Industry Foundation Classes)활용 BIM기반 공정/원가 통합관리 프레임워크를 제안하였다. 먼저, 정보 입력 문제와 정보 표현의 한계점을 개선하기 위해 공간을 최소단위로 공정 및 원가정보를 통합 관리하는 데이터베이스를 구축하고, 데이터 호환성 문제를 해결하기 위해 국제 표준 데이터 포맷인 IFC를 활용하여 앞서 구축한 데이터베이스의 정보와 BIM 소프트웨어를 연계하여 BIM을 기반으로 한 공정/원가 정보의 통합관리를 시도하였다. 이는 BIM기반 공정/원가 통합관리를 위한 정보 처리 프로세스의 기초를 제공하며, 정보 요구에 대한 정확한 이해를 도와 의사소통의 정확성을 향상시켜 BIM기반 공정/원가관리의 효율성을 높일 것으로 예상된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12A호
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• pp.1006-1014
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• 2011

최근 CSMA가 많은 무선 환경에서 적용됨에 따라 CSMA 기반의 우선 네트워크의 성능을 높이기 위한 다양한 통계적 분석이 수행되고 있다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 여전히 CSMA가 가지고 있는 작위적 특성은 네트워크의 분석을 어렵게 만들고 있다. 기존의 많은 연구들은 대규모 CSMA 네트워크의 통계적 분석에서 노드의 반송파 감지 기능을 표현하기 위해 반송파 감지 반경을 도입하여 사용해 왔다. 그러나 반송파 감지 반경은 노드의 전송 여부에 따른 노드 간 간섭효과를 고려하지 않기 때문에 간섭이 큰 채널 환경에 적용되는 경우 분석 오류를 피하기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 노드 간 간섭효과를 고려한 물리적 모델 기반의 반송파 감지 반경을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 대규모 CSMA 네트워크에서의 반송파 감지 동작 특성과 이에 따른 간섭효과를 분석하고, 분석 결과를 토대로 물리 모델에 근사된 반송파 감지 반경을 찾기 위한 감지 반경의 반복적 근사 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 적합성을 확인하기 위해 모의실험을 통해 제안된 감지 반경을 이용해 다양한 채널 환경에서 유도된 총 간섭 모델의 정확성을 비교 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.181-188
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• 2007

본 논문에서는 동영상 압축 기술인 MPEG-4 Part 10 H.264/AVC의 main profile에서 사용되는 엔트로피 코더인 CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coder)을 이용하여 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 워터마크 삽입을 위한 블록과 계수는 CABAC의 주변 블록 및 주변 계수와의 관계에서 추출된 컨텍스트(context)를 기반으로 선정한다. 이렇게 선별된 계수는 그 절대값과 삽입할 워터마크에 따라 원 계수를 그대로 유지하거나 LSB(Least Significant Bit) 만을 치환하는 방법으로 워터마크를 삽입한다. 따라서 공격자가 워터마크 삽입위치를 판별하기 어렵고, DC계수에 인접 계수들에 워터마크를 삽입함으로써 그 강인성(Robustness)을 만족할 수 있다. 여러 종류 및 강도의 공격을 가한 후 워터마크를 추출했을 때 최대 에러율이 5% 정도로 높은 강인성을 보였다. 또한 제안한 알고리즘은 CABAC 엔트로피 코딩 과정에서 컨텍스트 추출과정 및 이진화과정 수행 중에 워터마크를 삽입하므로, 하드웨어 구현을 고려했을 시에 워터마크 삽입을 위한 위치선정 및 계수선정에 필요한 별도의 연산 과정이 매우 적은 것이 특징이다. 따라서 이 방법은 비디오를 획득한 후 곧바로 압축하여야 하는 응용분야에서 매우 유용하게 사용될 것이라 기대된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권3호
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• pp.275-282
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• 2009

링레이저 자이로에는 입력각속도가 작은 영역에서 비선형적인 출력현상인 lock-in이 발생하는데 이를 제거하기 위하여 레이저 공진기에 정현파 각진동을 인가하는 방법이 주로 적용된다. 그러나, 그 방법을 적용하는 경우에도 각진동 회귀점에서 lock-in에 의한 오차가 남아있게 되는데, 이들 오차에 의하여 링레이저 자이로의 일반적인 오차특성인 랜덤웍이 발생된다. 이 lock-in에 의한 오차를 제거하기 위한 많은 연구결과 중의 한 방법으로써 lock-in오차 보상방법은 공진기 각진동 회귀점을 통과하기 전과 후의 맥놀이신호 주기를 비교하여 오차를 추정하고 보상하는 방법이다. 본 연구에서는 자이로 모델링 및 수치해석적인 방법으로, 이 lock-in오차 보상방법의 이론적인 적용 가능성을 분석하고, 현재 가능 할 것으로 판단되는 맥놀이 신호주기 측정 분해능을 감안하여 이 방법의 적용 효과를 분석하였다. 그 결과 lock-in오차 보상방법에 의하여 랜덤웍이 약 1/2~1/3로 감소될 수 있음을 알 수 있었다. 그러므로 이 방법은 항법장치의 정렬시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 방법이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.278-284
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• 2016

소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 경제, 경영, 보험수리분야에서 많이 사용되는 선형 위험률분포의 절편모수에 근거한 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 절편모수가 비교적 큰 경우가 효율적으로 나타났다. 그리고 모수 추정법은 최우추정법을 이용하였고 모형선택은 평균제곱오차와 결정계수를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 선형 위험률분포의 절편모수를 고려한 모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 90% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 수명분포의 절편모수를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.

• 대한교통학회지
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• 제33권6호
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• pp.554-563
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• 2015

본 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항 모형을 이용하여 지방부 신호교차로에서 발생한 교통사고에 대한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 교통사고 모형개발에 사용되는 기존의 가산모형(대표적으로 포아송/음이항모형)의 단점은 시간적 변화 혹은 각 지점/구간이 가진 고유한 특성에 대한 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 것이다. 이로 인해, 추정되는 계수의 표준오차가 과소추정되어 결과적으로 모형 전체의 신뢰성을 하락시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 연구에서는 각 대상 지점/구간의 이질성을 고려 할 수 있는 random parameter를 적용하여 기존 가산모형의 한계점을 개선하였다. 분석결과 교통량의 증가와 는 부도로의 보행자 시설들은 사고발생 증가에 영향을 미치고, 좌회전 전용차로 및 중앙분리대는 교통사고 감소에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 본 연구에서는 random parameter를 적용한 모형개발방법이 효과적임을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 기하구조의 변경 관련 자료의 부재로, 이들에 대한 영향까지는 확인하지 못한 한계가 있다.

• 한국임상수의학회지
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• 제33권2호
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• pp.107-112
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• 2016

The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.