• 대기
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• 제30권3호
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• pp.257-276
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• 2020

Faithful evaluation of the meteorological input is a prerequisite for a better understanding of air quality model performance. Despite the importance, the preliminary meteorological assessment has rarely been concerned. In this study, we aim to evaluate the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model conducting a year-long high-resolution meteorological simulation in 2016 over the Seoul metropolitan area. The WRF model was configured based on a series of sensitivity simulations of initial/boundary meteorological conditions, land use mapping data, reanalysis grid nudging method, domain nesting method, and urban canopy model. The simulated results of winds, air temperature, and specific humidity in the atmospheric boundary layer (ABL) were evaluated following statistical evaluation guidance using the surface and upper meteorological measurements. The statistical evaluation results are presented. The model performance was interpreted acceptable for air quality modeling within the statistical criteria of complex conditions, showing consistent overestimation in wind speeds. Further statistical analysis showed that the meteorological model biases were highly systematic with systematic bias fractions (f_SB) of 20~50%. This study suggests that both the momentum exchange process of the surface layer and the ABL entrainment process should be investigated for further improvement of the model performance.

• 한국측량학회지
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• 제20권4호
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• pp.375-381
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• 2002

하천이나 해양의 수심에 관한 정보는 주로 수면에서 해저까지의 음파신호의 왕복시간을 관측하는 음향측심에 의해 취득되며 이외에도 사진측량, 수중측량, 레이저 측량 등이 있다. 이 방법은 주로 수심이 얕은 해안이나 하천 등의 항로도 작성에 이용된다. 한편 부유물질의 영향이 적고, 수질이 양호한 해역에서는 항공사진 또는 인공위성 영상을 활용할 수도 있다. 현재 우리 나라의 경우 전반적인 수심측량이 완료되었으나, 측량된 수심의 점밀도가 비교적 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 현재 가장 많이 이용되고 있는 음향측심기를 이용해 하천의 수심을 측정하고, GPS-RTK기법으로 평면위치를 측량하여 격자 수심도를 작성하여 그 정확도를 비교 분석하였으며, 그 결과 음향측심기에 의한 수심측량이 기존의 방법에 비해 상대적으로 정확하고 경제적인 수심측량이 가능하다고 판단되었다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.46-52
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• 2015

Pump-turbine system is widely used by the hydropower industry for stabilizing the electrical grid in the vast growing economy of most developed countries. This study only investigates the Fluid-structure Interaction (FSI) analysis of the pump-turbine system at various operating conditions. The FSI analysis can show how reliable each component of the system is by providing the engineer with a better understanding of high stress and deformation points, which could reduce the lifespan of the pump-turbine. Pump-turbine components are categorized in two parts, pressurized static parts and movable stressed parts. The fixed parts include the spiral casing, top and bottom cover, stay vane and draft tube. The movable parts include guide vanes and impeller blades. Fine hexahedral numerical grids were used for CFD calculation and fine tetrahedral grids were used for structural analysis with imported load solution mapping greater than 90 %. The maximum equivalent stress are much smaller than the material yield stress, and the maximum equivalent stress showed an increasing tendency with the varying of operating conditions from partial to excessive at both modes. In addition, the total deformation of all the operating conditions showed a small magnitude, which have quite small influence on the structural stability. It can be conjectured that this system can be safely implemented.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권3호
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• pp.33-42
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• 2003

최근 높은 수직정확도를 갖는 항공레이저측량 기술이 개발됨에 따라 이를 이용한 DEM(digital elevation model) 생성, 건물추출, 홍수위험지도 제작, 3차원 도시모델 구축 등의 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 항공레이저측량으로부터 취득한 원시자료로부터 생성한 해상도별 DEM의 표준편차를 계산하기 위해 점비교법, 등고선비교법 그리고 1/5,000 수치지형도를 활용하였다. 비교결과 점비교법이 등고선비교법보다 낮은 DEM 표준오차를 나타냈으며, 이것은 등고선비교법이 점비교법에 비해 조밀한 격자 연산이 이루어지지 않은 것이 원인으로 파악되었다. 또한 1/5,000 수치지형도는 평균수평거리인 25.4m 이하에서는 점비교법과 등고선비교법에 비해 높은 오차를 보였으며, 25.4m 이상에서는 등고선비교법과 유사한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.52-62
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• 2006

지능 기스템에 사용되는 퍼지 데이터를 고속으로 처리하기 위한 퍼지 제어시스템의 중요한 문제점들 중의 하나는 퍼지 추론 및 비퍼지화 단계에서의 수행속도의 개선이다. 특히 후건부의 계산 및 비퍼지화 단계에서의 고속 연산이 더욱 더 중요하다. 따라서 본 논문에서는 지능 시스템을 위한 퍼지 제어기의 속도향상을 위해 후건부 및 비퍼지화 단계에서 [0,1]의 실수 연산을 하지 않고, 퍼지 소속함수의 값을 정수형 격자 $(400{\times}30)$에 매핑시켜 고속의 정수 덧셈 연산만으로 수행할 수 있는 알고리듬 및 비퍼지화 단계에서 곱셈이 필요 없는 새로운 알고리듬을 제안하고, truck backer-upper 제어시스템에 적용하여 기존의 방법보다 매우 빠른 실시간 고속 퍼지 시스템을 보여준다. 본 논문에서 제안한 시스템은 로봇의 팔 움직임 제어와 같은 실시간 고속 지능 시스템에 잘 활용될 수 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권5호
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• pp.149-162
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• 2018

It is necessary to select the appropriate global climate model (GCM) to take into account the impacts of climate change on integrated water management. The objective of this study was to develop the selection technique of representative GCMs for uncertainty in climate change scenario. The selection technique which set priorities of GCMs consisted of two steps. First step was evaluating original GCMs by comparing with grid-based observational data for the past period. Second step was evaluating whether the statistical downscaled data reflect characteristics for the historical period. Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM), one of the statistical downscaling methods, was used for the downscaled data. The way of evaluating was using explanatory power, the stepwise ratio of the entire GCMs by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI) basis. We used 26 GCMs based on CMIP5 data. The Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were selected for this study. The period for evaluating reproducibility of historical period was 30 years from 1976 to 2005. Precipitation, maximum temperature, and minimum temperature were used as collected climate variables. As a result, we suggested representative 13 GCMs among 26 GCMs by using the selection technique developed in this research. Furthermore, this result can be utilized as a basic data for integrated water management.

• 한국농림기상학회지
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• 제4권3호
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• pp.133-140
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• 2002

Site-specific minimum temperature forecasts are critical in a short-term decision making procedure for preventive measures as well as a long-term strategy such as site selection in fruits industry. Nocturnal cold air pools frequently termed in mountainous areas under anticyclonic systems are very dangerous to the flowering buds in spring over Korea, but the spatial resolution to detect them exceeds the current weather forecast scale. To supplement the insufficient spatial resolution of official forecasts, we developed a GIS - assisted frost risk assesment scheme for using in mountainous areas. Daily minimum temperature data were obtained from 6 sites located in a 2.1 by 2.1 km area with complex topography near the southern edge of Sobaek mountains during radiative cooling nights in spring 2001. A digital elevation model with a 10 m spatial resolution was prepared for the entire study area and the cold air inflow was simulated for each grid cell by counting the number of surrounding cells coming into the processing cell. Primitive temperature surfaces were prepared for the corresponding dates by interpolating the Korea Meteorological Administration's automated observational data with the lapse rate correction. The cell temperature values corresponding to the 6 observation sites were extracted from the primitive temperature surface, and subtracted from the observed values to obtain the estimation error. The errors were regressed to the flow accumulation at the corresponding cells, delineating a statistically significant relationship. When we applied this relationship to the primitive temperature surfaces of frost nights during April 2002, there was a good agreement with the observations, showing a feasibility of site-specific frost warning system development in mountainous areas.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.16-16
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• 2011

Statistics of extreme rainfall play a vital role in engineering practice from the perspective of mitigation and protection of infrastructure and human life from flooding. While flood frequency assessments, based on river flood flow data are preferred, the analysis of rainfall data is often more convenient due to the finer spatial nature of rainfall recording networks, often with longer records, and potentially more easily transferable from site to site. The rainfall frequency analysis as a design tool has developed over the years in New Zealand from Seelye's daily rainfall frequency maps in 1947 to Thompson's web based tool in 2010. This paper will present a history of the development of New Zealand rainfall frequency analysis methods, and the details of the latest method, so that comparisons may in future be made with the development of Korean methods. One of the main findings in the development of methods was new knowledge on the distribution of New Zealand rainfall extremes. The High Intensity Rainfall Design System (HIRDS.V3) method (Thompson, 2011) is based upon a regional rainfall frequency analysis with the following assumptions: $\bullet$ An "index flood" rainfall regional frequency method, using the median annual maximum rainfall as the indexing variable. $\bullet$ A regional dimensionless growth curve based on the Generalised Extreme Value (GEV), and using goodness of fit test for the GEV, Gumbel (EV1), and Generalised Logistic (GLO) distributions. $\bullet$ Mapping of median annual maximum rainfall and parameters of the regional growth curves, using thin-plate smoothing splines, a $2km\times2km$ grid, L moments statistics, 10 durations from 10 minutes to 72 hours, and a maximum Average Recurrence Interval of 100 years.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.65-70
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• 2019

최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.21-28
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• 2021

본 연구에서는 가전기기 5종에 대해 실제 측정 전력 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 NILM 기법을 제안하고 그 효용성을 검증 하고자 한다. 약 3주간 중앙 전력 측정 장치 및 5종 가전기기(냉장고, 인덕션, TV, 세탁기, 공기청정기)의 유효전력을 개별 측정하였다. 실측 데이터의 전처리 방법을 소개하고 Spectogram 분석을 통해 가전 기기별 특징을 분석하였다. 가전기기별 특징을 학습 데이터셋으로 구성하였다. 중앙 전력 측정 기기와 가전기기 5종에서 측정된 모든 전력 데이터를 시계열 매핑하여 시계열 데이터 분석에 우수한 RNN 계열의 LSTM 신경망을 이용해 학습을 수행하였다. 메인 중앙 전력 측정 장치의 전력 데이터만으로도 5종 전력 신호를 분해해낼 수 있는 알고리즘을 제안하였다.