• 한국공작기계학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.90-102
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• 2009

In this paper, a tracking control problem for a mechanical servo system with nonlinear dynamic friction is treated. The nonlinear friction model contains directly immeasurable friction state and the uncertainty caused by incomplete modeling and variations of its parameter. In order to provide the efficient solution to these control problems, we propose a hybrid control scheme, which consists of a robust friction state observer, a RFNN estimator and an approximation error estimator with sliding mode control. A sliding mode controller and a robust friction state observer is firstly designed to estimate the unknown infernal state of the LuGre friction model. Next, a RFNN estimator is introduced to approximate the unknown lumped friction uncertainty. Finally, an adaptive approximation error estimator is designed to compensate the approximation error of the RFNN estimator. Some simulations and experiments on the mechanical servo system composed of ball-screw and DC servo motor are presented. Results demonstrate the remarkable performance of the proposed control scheme.

• 한국항공운항학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-6
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• 2014

In this paper, controller propose to prevent compressor surge and improve the transient response of the fuel flow control system of turbojet engine. Turbojet engine controller is designed by applying Artificial Neural Network PID control algorithm and make an inference by applying Levenberg-Marquartdt Error Back Propagation Algorithm. Artificial Neural Network inference results are used as the fuel flow control inputs to prevent compressor surge and flame-out for turbojet engine for UAV. High Gain Observer is used to estimate to compressor rotation speed of turbojet engine. Using MATLAB to perform computer simulations verified the performance of the proposed controller. Response characteristics pursuant to the gain were analyzed by simulation.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2005년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.340-343
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• 2005

국내 지하수의 지속적인 개발을 위한 훌륭한 방안이 될 수 있는 Stygofauna를 이용한 biological indicator system 개발을 위해 국내 지하수를 대표할 수 있는 국가지하수관측망 약 200여 개소를 선정하여 국내 지하수 미소생물 분포를 조사하였다. 전국의 지하수 생물 채집 결과, Cyclopoida(41.4%)가 우리나라 지하수 생태계에서 가장 전형적인 동물로 나타났으며, 암반대수층보다 에너지와 유기물이 충분한 충적대수층에서 동물의 밀집도가 두 배 가량 높게 나타났다. 생물 분포 또한 충적대수층과 암반대수층이 약간 다르게 나타났다. 권역별 동물 개체수 비교 결과, 금강권역에 비해 영산강과 낙동강권역은 종과 개체수가 적게 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제26권2호
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• pp.157-164
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• 2008

GPS기선해석은 반송파 관측값에 수학적 이중차분을 적용하고 미지정수 결정과정을 거쳐 최소제곱법에 의해 두 측점 사이의 기선벡터를 추정하는 수학적 절차이다. GPS기준점측량에서는 기선벡터망의 형성과 조정작업을 통하여 미지점들의 좌표를 계산한다. 본 논문에서는 2등 측지기준점의 세계측지계 성과산정 시 망조정에 필요한 기선벡터의 생성을 위한 GPS관측데이터 기선해석에 관한 내용을 설명하고 있으며 기선해석에 사용된 GPS관측데이터에 대한 사업내용, 관측방법을 요약하고 기선해석방법과 소프트웨어의 선정에 필요한 기술적 문제를 검토한 후 해석을 실시하고 결과를 분석 정리하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.37-41
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• 2009

본 연구에서는 티센망을 이용한 면적강우량 산정방법의 대안으로서 최근 들어 수자원공학 분야에의 활용성이 커지고 있는 고해상도 기상레이더의 반사도자료(dBZ)를 활용하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 이렇게 산정된 레이더 면적강우량을 티센망으로써 산정된 면적강우량과 비교하여 그 유용성을 판단하였다. 연구지역으로는 소양강댐 유역을 선정하였으며, 연구기간은 2008년 가장 강한 강우를 보였던 상위 5개의 사상을 선정하였다. 본 연구에서는 레이더 반사도를 강우강도로 변환시키는 과정은 인공신경망(artificial neural network, ANN) 중에서 일반적으로 널리 사용되고 있는 다층 퍼셉트론 인공신경망 모형을 적용하였다. 연구방법으로는 선택된 4개의 인자를 입력노드에 넣어 인공신경망을 학습시킨 후 연구지역 내 10개 AWS 지상관측소의 강우량을 추정하여 정확도를 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 레이더 면적강우량을 산정하여 기존의 티센망을 이용한 면적강우량과 그 값을 비교하였다. 그 결과 인공신경망을 이용한 레이더 강우량의 경우, 평균제곱오차(mean square error, MSE) 및 상관계수(correlation coefficient, CC)가 매우 양호한 값을 보였다. 또한 유역 내 레이더 면적강우량이 티센망을 이용한 면적강우량에 비하여 약 $7%^{\sim}19%$ 정도 차이가 발생함을 확인하였으며, 레이더 면적강우량이 티센망을 이용한 면적강우량에 비하여 더 정확한 면적강우량을 산정할 수 있다고 판단된다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2009년도 학술대회 초록집
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• pp.54-59
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• 2009

지진 관측소의 지진 관측 능력은 관측소의 잡음 수준에 좌우되어 잡음 수준이 높은 관측소는 작은 규모의 지진 또는 원거리의 지진에 의한 약한 지반 진동을 감지하기 어렵다. 그러므로 지진관측망의 지진 관측 능력을 고려하기 위해서는 지진관측소의 분포뿐만 아니라 각 관측소의 잡음 수준을 고려해야 한다. 대부분의 국내 지진관측소는 1 Hz 이상의 주파수 대역에서 인간의 활동에 의한 영향을 받고 있으며, 이로 인해 주간과 야간의 잡음 수준 차이가 나타난다. 이러한 잡음 변화에 따른 지진 관측 능력의 차이와 분포를 살펴보기 위해 2005년부터 2007년까지 한국지질자원연구원과 기상청에서 운영하는 광대역 관측소 30개소의 잡음 분석 결과를 이용하였다. 각 관측소의 잡음 수준을 고려하였을 때 야간에는 규모 2.4 정도 이상의 지진이 내륙에서 발생한 것을 관측할 수 있는 반면, 주간에는 규모 2.6 정도의 지진 관측 능력을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.203-203
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• 2020

동해안에 위치한 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망의 밀도가 낮으며, 지상관측소의 관측한계를 보완하기 위해 사용되고 있는 기존 대형 레이더는 지형 차폐로 인해 영동지역에서는 정확한 강우정보를 관측하기 어렵다. 강우정보는 홍수예측을 위해 필수적인 정보이므로, 집중호우와 태풍으로 인한 홍수재해가 빈번히 발생하는 영동지역에서는 관측공백의 해소가 필요하다. 이를 위해 환경부에서는 동해안 지역에 2기의 전파강수관측소를 설치, 운영 중에 있다. 해당 관측소 자료는 30km 관측반경 범위 내에서 수 백 미터 이하의 격자 강우자료를 생산할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 전파강수관측소의 자료를 강우 및 홍수 재해정보 생산에 활용하고자 한다. 대상지역은 영동지역에 위치한 삼척오십천으로 해당 지역은 친수적으로 조성되어 강우로 인한 시민의 인명피해가 위험이 존재하는 곳이다. 본 연구에서는 새로 설치된 삼척 전파강수관측소로 관측된 자료를 이용하여 고해상도 격자 및 유역평균강우정보를 생산하고, 지역특성을 반영하여 강우정보 기반으로 하천홍수 위험을 판단할 수 있는 하천흐름계산도표를 개발하여 평가하고자 한다. 생산된 고해상도 격자 강우자료는 70m 격자 해상도를 갖으며, 분포형 비차등위상차를 이용하여 추정된 강우정보이다. 유역평균강우는 삼척오십천 유역과 삼척시 동단위 행정구역별로 산출된다. 또한 하천흐름계산도표는 삼척오십천 유역의 현장답사를 통해 시민의 접근성, 하천수위 급상승으로 인한 피해가능성을 고려하여 6개 지점을 선정하여 개발하고, 전파강수관측소 관측강우정보를 활용하여 홍수예측정보로의 적절성을 평가한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.221-221
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• 2022

방재성능목표란 홍수, 호우 등으로부터 재해를 예방하기 위한 방재정책 등에 적용하기 위하여 처리 가능한 시간당 강우량 및 연속강우량의 목표로, 각 지자체별로 지역특성 및 경제여건 등을 고려하여 지역별 방재성능목표를 설정한다. 지역별 방재성능목표 기준을 설정하기 위해 전국을 168개 티센망으로 분류하고 69개 지점 확률강우량을 활용하여 지방자치단체별 확률강우량을 산정하고, 지방자치단체별 티센면적 비율을 감안하여 각 지자체별 방재성능목표 설정 기준을 마련한다. 이때 확률강우량 산정에 기상청에서 제공하는 종관기상관측(ASOS) 자료를 이용하는데, 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System)이란 종관규모의 날씨를 파악하기 위하여 정해진 시각에 모든 관측소에서 같은 시각에 실시하는 지상관측으로, 종관규모는 일기도에 표현되어 있는 고기압이나 저기압의 공간적 크기 및 수명을 말하며, 해당 지역의 현재 기상 실시간 제공 및 기상예보에 활용한다. 그러나 ASOS 자료로 산정한 확률강우량을 토대로 설정한 지역별 방재성능목표는 지배관측소개소 및 면적 비율에 따라 강우량이 실제 해당 지역에 내린 강우량에 비해 작거나 크게 산정되어 실제 강우량을 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 이에 지진·태풍·홍수·가뭄 등 기상현상에 따른 자연재해를 막기 위해 실시하는 지상관측인 방재성능관측(AWS, Automatic Weather System)을 1997년부터 약 510여개 지점에 설치하여 기상관측자료를 구축하고 있으나, 관측자료가 30년 미만이므로 자료의 일관성 및 신뢰도 확보 등의 문제로 이용하고 있지 않다. 실제로 ASOS 관측소와 AWS 관측소의 시간 강우량 최댓값 차이가 큼에도 불구하고 행안부는 지역별 방재성능목표 수립을 위한 강우량 산정에서 AWS 관측소의 기록은 반영하지 않고 ASOS 관측소 기록만 적용하여 실제 해당 지역의 강우량을 반영하는 방재 대책을 수립하지 못하는 실정이다. 따라서 소규모 유역 및 재해영향평가 등의 경우 인근 지역에 AWS 관측소가 있을 경우, 해당지역의 기상 특성을 대변하는 자료로 보유관측년수가 30년 이상인 AWS 자료의 적극적인 활용이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.117-127
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• 2020

농촌진흥청 농업기상재해 조기경보시스템은 기상청으로부터 제공되는 기상정보를 활용하여 농장 단위로 상세 추정하고, 추정된 상세 기상정보를 바탕으로 작물의 생육 추정 및 생육이 진행됨에 따라 발생할 수 있는 기상 재해를 예측하여 사용자에게 미리 전달한다. 이들 예측 정보를 검증하기 위한 무인기상관측망을 연구 지역 내에 구축하였으며, 관측망으로부터 수집되는 기상 실황 자료의 실시간 웹 표출 시스템을 구축하였다. 기상관측장비로부터 수집되는 기상요소로는 기온, 습도, 일사량, 강우량, 토양수분, 일조시간, 풍속, 풍향 등이며, 1분단위로 수집 및 10분 간격으로 서버로 전송된다. 자료 표출 시스템은 기상관측장비로 부터 수집되는 1분 단위의 기상자료를 DB로 구축하는 1단계, 수집된 기상자료를 10분, 1시간, 1일 단위로 통계 분석하는 2단계, 수집 및 분석한 기상자료를 웹으로 표출하는 3단계로 구성된다. DB에 수집된 기상자료는 웹 페이지를 통해, 전체 지점 또는 1개 지점의 1분단위, 10분단위, 1시간 단위, 1일 단위로 조회할 수 있으며, CSV 포맷으로 다운로드 할 수 있다. 자료 표출 시스템 접속 URL은 http://aws.agmet.kr 이다.