• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.4
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• pp.429-435
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• 2023

The increasing complexity of avionics systems has emphasized the portability and reusability of software components. In this paper, a structural design method for IOSS (Input Output Service Segment) and TSS (Transport Service Segment) complying with the FACE (The Future Airborne Capability Environment) standard in the VxWorks 653 operating environment that satisfies ARINC 653 requirements is described. IOSS and TSS operate independently in different partitions to minimize time/space separation and the influence of other software, and to increase portability and reusability, strategy patterns among design patterns are applied. In addition, IOSS provides external interface service by applying distributed IO service structure, and among external interfaces, the ARINC 664 P7 interface of FACE-compliant equipment is placed in TSS to optimize the data movement path.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.284-287
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• 2022

In order to respond to the complexity and uncertainty of water management due to the climate crisis, K-water established a digital twin water management platform based on our experience in operating ICT infrastructure such as hydrological data sensing and high-quality data management and water management capabilities. In this platform, data from related organizations and real-time observation data in the basin are displayed on 3D topographic domain. Also it is configured to support optimal decision-making through simulation for various situations, displaying and analyzing results, and feedback on them. It is completed to establish the platform for Sunjim river basin. Based on this technologies and experience, K-water is planning to expand this digital twin to 5 major rivers in Korea. Through this, it plans to build comprehensive decision-making system for efficient water management considering various conditions in entire basin. Also it aims to create a new water industrial ecosystem and contribute to secure technological competitiveness cooperating with private companies.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.12
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• pp.127-137
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• 2009

A practical algorithm of generating most probable states in decreasing order of probability of the network system state is suggested for approximating the performance of multi-mode network system using algebraic structure of the system states. Most complex system having network structure with multi-mode unit state is difficult to evaluate the performance or reliability due to exponentially increasing size of state space. Hence not an exact computing method but an approximated one is reasonable approach to solve the problem. To achieve the goal we should enumerate the network system states in order as a pre-processing step. In this paper, we suggest an improved algorithm of generating most probable multi-mode states to get the ordered system states efficiently. The method is compared with the previous algorithms in respective to memory requirement and empirical computing time. From the experiment proposed method has some advantages with regard to the criterion of algorithm performance. We investigate the advantages and disadvantage by illustrating experiment examples.

• Design Convergence Study
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• v.16 no.5
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• pp.125-140
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• 2017

This study explores potential capability of a machine learning approach for monitoring urban morphology based on an evident case study. The case study conveys year 2006 investigations on interpreting urban morphology of Boston Main Streets by applying a machine learning approach. From the lesson of the precedent study, in 2016, another field research and interview was conducted to compare changes in urban situation, data commons culture, and technology innovation during the decade. This paper describes open possibilities to advance urban monitoring for morphological changes. Most of all, a multi-participatory data platform enables managing urban data system in real time. Second, collaboration with machines with artificial intelligence can intervene the framework of the urban management system as well as transform it through new demands of innovative industries. Recently, urban regeneration became a dominant urban planning strategy in Korean, therefore, urban monitoring is on demand. It is timely important to correspond to in-situ problems based on empirical research.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.92-92
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• 2021

체외수정을 기반으로 이루어지는 성게의 수정 과정은 성게 주변에서 형성되는 복잡한 난류 흐름의 영향을 받게 된다. 성게 몸체의 하류부에 형성되는 재순환 영역 (recirculation zone) 내에는 다양한 난류 와류 흐름이 존재하며, 이들은 성게 몸체에서 방출된 정자와 난자의 충돌을 일으키고 수정 과정에 지대한 영향을 미친다. 즉, 성게의 수정 과정을 이해하기 위해서는 성게 주변의 흐름에 대한 유체역학적 관점에서의 분석이 수행되어야 한다. 본 연구의 목적은 성게 몸체에 의해 발생한 난류 흐름이 성게의 체외 수정에 미치는 영향에 대해 조사하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 상용 프로그램인 오픈폼 (OpenFaom)을 활용하여 수치 모의를 수행하였다. 성게 주변의 유동장은 LES (Large Eddy Simulation)을 기반으로 모의하였고, 정자와 난자의 확산 궤적은 라그랑지안 입자 추적 (Lagrangian Particle Tracking) 알고리즘을 통해 구현하였다. 총 5개의 유속 조건 (0.025 - 0.20 m/s) 에 대해 모의를 수행하였으며 정자와 난자 사이의 거리를 바탕으로 수정률을 산정하였다. 정자와 난자의 뭉쳐있거나 퍼져있는 공간적인 분포 형태는 Standardized Morisita 지수를 통해 수치적으로 표현하였으며 이들과 수정률과의 관계를 규명하였다. 연구 결과에 따르면 성게 수정은 유속 조건이 0.1 m/s일 때 가장 빈번하게 발생하였으며, 성게 수정의 성공 여부는 크게 2가지 조건에 의해 결정되었다. 첫 번째로, Standardized Morisita 지수가 높을수록 다시 말해 생식세포들이 공간적으로 뭉쳐있어야 하며 두 번째는, 생식세포들을 충돌시킬 수 있는 원동력인 작은 와류가 존재해야 한다. 와류의 크기가 너무 크게 되면 생식세포들은 충돌하지 않고 확산만 되기 때문에 오히려 수정률이 감소하였다. 영역별로 분석한 결과에 따르면, 성게 몸체에 의해 형성된 재순환 영역이 수정과정에 있어 가장 지배적인 영역임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.32-32
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• 2020

하나의 수계 또는 용수구역 내에서 작물생육기간 동안 지하수자원 수요량의 집중적인 증가로 인해 지역적 지하수 고갈이 발생하여 농작물 피해가 발생하고 있으며 과잉양수로 인한 지하수위 하강으로 사용자간 갈등도 빈번하다. 또한, 기후변화로 인해 극한기후인 가뭄의 잦은 발생은 이러한 현상을 가속화 한다. 지하수 산출성이 좋은 대수층의 공간적 분포는 복잡한 지질구조로 인해 균일하지 않으며 같은 대수층 내에서도 양수 위치에 따라 산출성은 다르게 나타난다. 이러한 지하수 수요와 공급 및 대수층 분포로 인한 지하수자원 불균형의 해소를 위해 지하수가 풍부한 지역에서 부족한 지역으로 지하수를 공급하는 방법을 적용할 수 있다. 이때 기술적용 지역의 지하수 사용 상황 및 공급 가능량을 정량적으로 평가하고 이를 기반으로 지하수 공급을 제어하는 것이 매우 중요하다. 지하수자원의 수요-공급 불균형이 발생할 때 즉각적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 지하수 현황을 감시하고 이를 기반으로 공급 가능량을 산정할 필요가 있으며 이는 정보통신기술(Information and Communication Technology, ICT)에 기반한 관정연계관리체계(Well Network System, WNS)를 구성하는 기술 중 하나인 관정군집제어 기술로 구현될 수 있다. 수계 내에 설치된 기존의 양수정과 새롭게 추가된 관측정들을 4G LTE 네트워크를 통해 하나의 관정군으로 묶고 중앙 서버를 통한 자료 분석 및 양수 펌프 제어를 통해 대수층의 공급 능력과 사용자의 수요 현황에 따른 지하수자원의 체계적 분배를 구현하고자 하였다. 관정군집제어는 관정별 지하수위 및 양수정 양수량을 실시간으로 관측하고 이를 분석서버에 전송하여 해당 지하수계의 공급 가능량 및 인접관정 간섭 등을 분석하여 양수정의 펌프를 실시간으로 제어하고 양수된 지하수를 수요 지역으로 이송한다. 본 연구를 통해 관정군집제어 기술의 구현에 필요한 구성요소를 정의하고 이에 대한 구현 방법을 기술하여 WNS를 구성하는 하나의 요소기술 모델로 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.386-386
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• 2021

대기 중 온실가스 농도는 인간의 인위적 활동에 의해 증가하고 있으며, 이로 인하여 발생하는 기후변화는 극한 수문 사상에 상당한 영향을 미치고 있다. 특히, 기후변화로 인한 강수 특성의 변화는 홍수, 가뭄, 태풍 등과 같은 극한사상의 변화로 이어지며, 급격한 도시화와 복잡한 사회기반시설물 등과 맞물려 더욱 취약한 홍수위험 문제로 대두된다. 기후변화에 따른 미래의 불확실한 변화에 적응하기 위하여 다양한 기후모델들이 개발되었고, 기후변화와 관련된 많은 응용 연구들이 기후모델에서 모의된 자료를 기반으로 미래를 전망하고 있다. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 제6차 평가보고서(The 6th Assessment Report: AR6)에서는 사회경제 구조의 변화를 반영한 공통사회경제경로 시나리오(Shared Socioeconomic Pathways, SSP) 개념을 도입하였다. SSP 시나리오는 사회경제 변화를 기준으로 기후변화에 대한 완화와 노력에 따라 5개의 시나리오로 구별된다. 기상청 기후정보포털(http://www.climate.go.kr/)에서는 4개 조합의 시나리오(SSP1-RCP2.6, SSP2-RCP4.5, SSP3-RCP7.0, SSP5-RCP8.5) 결과가 제공된다. 자료는 동아시아 지역에 대해 생산한 자료로 25km의 공간해상도를 가지고 있으며, 현재모의기간(1979-2014, S_HIST)과 미래시나리오기간(2015-2020, S_SSP)으로 구분된다. 본 연구에서는 전술한 SSP-RCP 시나리오 조합 중 SSP1-RCP2.6, SSP5-RCP8.5 조합을 이용하여 광주지역 극한강우의 미래 변화를 분석하였다. 시나리오 기반 강우자료의 통계적 특성 분석을 위해 연최대 자료를 추출하여 경향성 및 변동성 분석을 수행하였고, 광주지역 강우 자료에 내재된 특성 변화를 정량적으로 분석하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.23 no.2
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• pp.67-74
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• 2023

An elevator is a mechanical and electronic device composed of about 20,000 various parts, and is systematically operated with a close relationship with each other. By intuitively understanding this complex elevator structure and efficiently recognizing the operating model, it will be possible to increase the understanding of the elevator system and the efficiency of maintenance. The existing elevator management system is a process of collecting and understanding information based on data generated from elevators, and has a structure that lacks efficiency in expressing and managing real-world information during elevator maintenance. Therefore, this paper proposes a simulator framework that can operate efficiently based on the actual elevator model. By constructing the recognition of specific objects through a 3D-based service model and visualizing the operation process, it will be possible to enhance the understanding of the structure and operation required for elevator operation. To this end, the core components of the elevator system are identified, the relationship between them and the operating method are visualized, and a simulator is implemented. Based on this, it will be possible to provide a realistic information management and operating environment in virtual space and real platform.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.46-46
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• 2022

유기물의 복잡한 혼합물인 CDOM(Colored or Chromophoric Dissolved Organic Matter)은 하천 내 BOD(Biological Oxygen Demand), COD(Chemical Oxygen Demand) 및 유기 오염물질과 상당한 관련이 있다. CDOM은 가시광선 영역에서 빛을 흡수하는 성질을 가지고 있으며, 최근 원격감지 기술로 CDOM을 모니터링하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 백제보 상류 23km 구간에서 3년(2016~2018) 중 13일의 초분광영상을 활용하여 머신러닝 기반 CDOM을 추정 알고리즘을 개발하고자 한다. 초분광영상은 400~970 nm의 범위의 4 nm 간격 127개 대역의 분광해상도와 2 m의 공간해상도를 가진 항공기 탑재 AsiaFENIX 초분광 센서를 통해 수집하였으며 CDOM은 Millipore polycarbonate filter (𝚽47, 0.2 ㎛)에서 여과된 CDOM 샘플 자료를 200~800 nm의 흡수계수 스펙트럼으로 추출하여 사용하였다. CDOM 값은 전체기간 동안 2.0~11.0 m^-1의 값 분포를 보였으며 5 m^-1이상의 고농도 구간 자료개수가 전체 153개 샘플자료 중 21개로 불균형하다. 따라서 ADASYN(Adaptive Synthesis Sampling Approach)의 oversampling 방법으로 생성된 합성 데이터를 사용하여 원본 데이터의 소수계층 데이터 불균형을 해결하고 모델 예측 성능을 개선하고자 하였다. 생성된 합성 데이터를 입력변수로 하여 ANN(Artificial Neural Netowk)을 활용한 CDOM 예측 알고리즘을 구축하였다. ADASYN 기법을 통한 합성 데이터는 관측된 데이터의 불균형을 해결하여 기계학습 모델의 CDOM 탐지 성능을 향상시킬 수 있으며, 저수지 내 유기 오염물질 관리를 위한 설계를 지원하는데 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.482-482
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• 2022

하천의 합류부에서는 수질이 다른 유체가 혼합하여 합류 전과 다른 특성을 보인다. 하천의 합류부에서 수질을 효율적으로 관리하기 위해서는 수질의 공간적인 혼합 특성을 규명하는 것이 중요하다. 합류부에서 수질의 공간적인 혼합 특성을 분석하기 위해 본 연구에서는 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA), 자기 조직화 지도(Self-Organizing Map, SOM), k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 세 가지 기법을 이용하였다. 세 가지 기법을 비교하여 어떤 알고리즘이 합류부의 수질 변화 특성을 더 뚜렷하게 나타내는지 분석하였다. 수질 변화 비교 인자들은 pH, chlorophyll, DO, Turbidity 등이 있고, 수질 인자들은 YSI를 활용해 측정하였다. 자료의 측정 지역은 낙동강과 황강이 합류하는 지역이며, 보트에 YSI 장비를 부착하고 횡단하여 측정하였다. 측정한 데이터를 R 프로그램을 통해 세 가지 기법을 적용시켜 수질 변화 비교를 분석한다. 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA)은 거대하고 복잡한 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하는 데 사용하고, 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM) 기법은 차원 축소와 군집화를 동시에 수행한다. k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 기법은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 머신러닝 비지도학습에 속하는 알고리즘이다. 세 가지 방법들의 주목적은 클러스터링이다. 클러스터 분석(Cluster analysis)이란 주어진 데이터들의 특성을 고려해 동일한 성격을 가진 여러 개의 그룹으로 대상을 분류하는 데이터 마이닝의 한 방법이다. 군집화 방법들인 TDA, SOM, K-means를 이용해 합류 지역의 수질 특성들을 클러스터링하여 수질 패턴들을 분석해 하천 수질 오염을 방지할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA), 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM), k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 세 가지 기법을 이용하여 합류부에서의 수질 특성을 비교하며 어떤 기법이 합류의 특성을 더욱 뚜렷하게 나타내는지 규명했다. 합류의 특성을 군집화 방법을 이용해 알게 된다면, 합류부의 수질 변화 패턴을 다른 합류 지역에서도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.