Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.221-221
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2016
최근 레이더를 이용한 정량적 강수추정과 관련된 연구가 활발히 수행되고 있으며, 우량계와 레이더 자료의 합성과 관련된 연구가 수행되고 있다. 이는 정도 높은 우량계 자료의 장점과 강우의 공간분포를 파악할 수 있는 레이더 자료의 장점을 결합하여 고품질의 자료를 생산할 수 있기 때문이다. 자료합성과 관련된 다양한 기법이 도입되었고, 크리깅의 한 종류인 코크리깅이 널리 사용되고 있다. 크리깅은 값을 알고 있는 지점의 자료를 가중선형 조합하여 미지점의 값을 예측하는 경험적 방법으로 연속적이며 정규분포를 따르는 자료에 대해 유효하다. 그러나 강우자료는 강한 양의 왜곡도를 나타나고 간헐성도 강하게 나타나 크리깅의 이러한 조건을 만족시키지 못한다. 이로 인해 강우 자료에 크리깅을 수행할 경우 예측 값이 왜곡되거나 편향될 가능성이 크다. 이에 본 연구에서는 강우의 간헐성과 정규분포를 따르지 않는 특성을 고려하여 단순크리깅의 적용방법을 개선하였다. 단순크리깅은 가장 간단한 크리깅 기법으로 설명이 쉽고 적용사례를 비교하기 유리하여 이를 개선하면 다른 복잡한 크리깅 기법에도 쉽게 적용이 가능한 이점이 있다. 본 연구에서는 모의 자료와 레이더 강우 자료를 이용하여 단순크리깅을 수행하였고, 그 결과를 비교하여 자료의 간헐성과 비정규적 특성이 예측 값에 미치는 영향을 분석하였다.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.37
no.4
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pp.19-30
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2000
A finite-volume method is developed to solve turbulent flows around modern commercial hull forms with bow and stern bulbs. The RANS equations are solved. The cell-centered finite-volume method employs QUICK and central difference scheme for convective and diffusive flux discretization, respectively. The SIMPLEC method is adopted for the velocity-pressure coupling. The developed numerical methods are applied to calculate turbulent flow around KRISO 3600TEU container ship. Surface meshes are generated into five blocks: bow and stern bulbs, overhang, fore and afterbody. 3-D field grid system with O-H topology is generated using elliptic grid generation method. Surface friction lines and wake distribution at propeller plane is compared with experiment. The calculated results show that the present method can be used to predict flow around a modern commercial hull forms with bulbs.
고령인구의 증대 및 출생 인구의 감소로 과소지와 대중교통 취약지역이 확산되고 있다. 이러한 인구구조의 변화는 교통약자의 독립적 이동이 더욱 불편해지고, 물류의 수송이 어려워 진다. 한편, 도심은 차량의 포화상태로 대기환경의 질이 나빠지고 도심도로는 주차장으로 변질될 뿐만 아니라, 운전자와 보행자 모두에게 안전의 위협이 되고 있다. 이러한 환경과 이동의 효율성을 극대화 하는 방안으로 친환경자동차와 자율주행기술의 접목이 연구개발 중이다. 자율주행기술은 자율주행차와 도로 인프라에 ICT가 융 복합되어 이동과 수송분야의 새로운 산업과 서비스 창출이 가능하다. 본 고에서는 교통약자의 이동과 물류의 수송을 지원하는 자율주행기술의 개발 동향을 살펴본다. 특히 광화문, K-City 등의 도심 자율주행서비스 테스트 경험을 통해 해결해야 하는 복잡한 도심 주행 환경의 인지와 교차로 및 합류로, 비정형 도로환경에서의 주행협상기술의 필요성을 소개한다. 도심의 주행 환경은 고속도로와 같은 자동차 전용도로와 달리, 신호등과 교차로, 2륜 이동체 및 버스 등이 다양하게 혼재된 것으로 인지 및 판단 기능의 고도화가 적극적으로 요구된다. 그리고, 다양한 자율주행서비스 시장을 확산하기 위해 요구되는 이동하는 공간과 시간을 메꿔 줄 미디어 콘텐츠의 역할에 대해 설명하고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.5
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pp.959-974
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2012
Group signature schemes were made for serving anonymities of signers, but the group signature schemes have been seldomly adapted to the real-world applications because of their low computation and space (i.e. signature length) efficiency, complicated construction, limited user management, and so on. Kang, Hwang, etc. performed the study about the local linkability that is for helping group signature schemes to be adapted more easily to the real world. In this paper, we investigate the nature of local linkability, which did not deal with well in the previous studies, in detail and perform the formal proof for the security of special entities who hold the local linkability.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.310-310
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2023
기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.130-130
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2023
제트류는 다양한 크기와 운동량의 에디가 복잡하게 혼합되어 이루어져 있으며, 이를 정확하게 모델링하고 이해하기 위해서는 제트류의 다양한 특성들을 잘 반영하여 연구를 수행해야 한다. 다양한 연구 수행 방법 중 수치해석 방법은 상대적으로 공간 및 시간적 비용이 적게 들어서 널리 사용되고 있다. 이러한 수치해석 방법에는 DNS(Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 등이 있으며, 그중 LES는 난류 모델링을 사용하는 RANS 방법에 비해 더욱 정확한 흐름 모델링을 제공하는 장점이 있다. 이러한 LES는 대규모 에디는 직접 해석하면서, 일정 크기 이하의 에디는 모델링을 사용해 해석하는 것이 특징이다. 하지만, LES를 사용하기 위해서는 적절한 그리드 크기를 결정하는 것이 중요하며, 이는 모델의 정확성과 연산 비용에 큰 영향을 미친다. 하지만, 여전히 적절한 그리드 크기를 결정하는 것은 어려운 문제이다. 이러한 LES 모델링을 사용할 때 적절한 그리드 크기를 결정하기 위해서는 정확한 시간 평균 속도 변동을 연구하는 것이 앞서 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 기계학습 기반 접근 방식을 사용하여 난류 제트 내 시간 평균 속도 변동을 예측하는 연구를 진행하였다. 즉, 난류 제트 역학을 이해하는 데 중요한 파라미터인 시간 평균 유속을 이용하여 시간 평균 속도 변동을 예측하는 데 초점을 맞추었다. 모델의 성능은 평균 제곱 오차와 R-제곱 등 다양한 지표를 사용하여 평가되었다.
게임에서는 장애물이 가로 막고 있을 때 길 찾기 알고리즘이 요구된다. Path Finding Method 는 길과 장애물을 고려하여 목적지까지의 경로를 찾는 방법을 말한다. A* 알고리즘은 이런 복잡한 미로 찾기에 최적화된 Path Finding 알고리즘이다. 하지만, 모바일 같은 저비용 기기에서 A* 알고리즘을 사용하기엔 단순한 지형에서도 연산 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 공간에서 Grid를 구축하여, 통행이 가능한 곳과 불가능한 곳을 나누어 최종 지점에 도달할 수 있도록 하는 방식을 제안한다. 본 논문에서 제시한 Path Finding Method 는 최종 지점이 막다른 길인 경우 가장 가까운 이동 가능한 경로로 길을 안내하도록 설계하여 예외 상황에 대처했다. 대표적인 길 찾기 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘은 최소 비용을 고려해서 최단으로 가는 거리를 비교하여 길을 나타낼 수 있다. 하지만, Dijkstra 알고리즘 경우 비용이 양수가 아닌 음수의 경우 무한 루프에 빠지는 등 결과 값이 제대로 나오지 않을 수 있다. 본 논문에서 제안한 Path Finding Method 는 최소 비용을 노드별로 비교하는 방식이 아닌 초기 비용을 알 수 없는 분야에 쉽게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 Path Finding Method 를 적용하여 Web 게임을 제작하는 것에 성공하였다. 향후, Path Finding Method 결과에 위치 정렬 알고리즘을 적용하여, 중복된 지역을 가는 확률을 최소화하면서 정리된 Path 가 돌출되도록 연구할 예정이다. 본 논문의 Path Finding Method 은 게임 개발 분야에 적극 기여되길 바란다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.10
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pp.217-223
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2009
Vocabulary recognition system of Mobile terminal is executed statistical method for vocabulary recognition and used statistical grammar recognition system using N-gram. If limit arithmetic processing capacity in memory of vocabulary to grow then vocabulary recognition algorithm complicated and need a large scale search space and many processing time on account of impossible to process. This study suggest vocabulary recognition optimize using MLHF System. MLHF separate acoustic search and lexical search system using FLaVoR. Acoustic search feature vector of speech signal extract using HMM, lexical search recognition execution using Levenshtein distance algorithm. System performance as a result of represent vocabulary dependence recognition rate of 98.63%, vocabulary independence recognition rate of 97.91%, represent recognition speed of 1.61 second.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.90-90
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2020
상수관망시스템은 관할 지역 내 생활 및 공업용수를 공급하기 위한 사회기반시설물로써, 비상시에도 사용자의 용수 수요를 충족하기 위한 안정적인 성능이 요구된다. 이러한 상수관망시스템의 용수공급능력은 비상시 용수공급가능량, 공급수압 등 여러 가지 수리해석 결과를 통해 판단할 수 있다. 그러나, 시스템의 설계 및 운영 과정에서 다양한 성능들을 시간·공간적으로 모두 고려하는 것은 매우 복잡한 과정을 거치므로, 복합적인 용수공급 성능을 집약적으로 평가하기 위한 신뢰도 지수들이 개발되었다. 여기서 신뢰도 지수들은 각각의 이론적 접근방법에 따라 시스템의 특정 성능에 다소 편중된 평가 결과를 갖는 것으로 알려져 있으며, 따라서 상수관망시스템의 설계 및 운영 시, 목적과 특성에 맞는 적합한 신뢰도 지수를 선정하고, 적용하기 위한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 상수관망시스템의 구조적 특성 및 핵심 성능에 따른 신뢰도 지수별 적용성을 평가하기 위해, 다양한 형태의 네트워크에서 몇 가지 공급부하 시나리오를 바탕으로 수리해석 결과와 신뢰도 지수 간의 상관성을 분석하였다. 또한, 다기준 분석기법을 통해 종합적인 시스템 핵심 성능에 대한 신뢰도 지수의 상관성을 분석함으로써, 시스템 전반에 대한 신뢰도 지수별 적용성을 함께 평가하였다. 본 연구 결과는 향후 상수관망시스템의 설계 또는 기존 시스템의 보강 및 운영계획 수립 등을 위한 연구에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Dong Kwan;Kim, Chang Dong;Kim, Soo Hyun;Cho, Hye Bin;Jin, Ji Yeon;Jang, Yoon Ho
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.175-176
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2020
본 논문에서는 가상 현실 기기를 이용하여 스택, 큐, 트리 등과 같은 복잡한 자료구조에 대한 학습을 도와주는 학습 지원 시스템을 제안한다. 컴퓨터 프로그래밍에서 적절한 자료구조를 선택함으로써 보다 효율적인 알고리즘을 구현할 수 있으며 프로그램 실행시간, 메모리 용량과 같은 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 EZ 학습 시스템은 비전공자의 자료구조 학습에 도움을 주며 특히, 스마트 폰 기반의 가상 현실 기기를 사용하여 학습자의 흥미를 유발하고자 한다. 학습자는 가상공간을 통해 정보를 보다 쉽게 받아들이고, 게임적인 요소를 통해 학습에 대한 집중도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. EZ 학습 시스템은 스택 자료형에 대한 개념 설명, 스택 연산자 학습, 미로 탐색을 통한 스택 응용 사례를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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