• 한국항행학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.699-704
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• 2009

지구 온난화 및 환경 파괴 등으로 인해 재난 발생 빈도가 높아지고, 피해 또한 가속화됨에 따라 실시간 환경 변화의 인식을 통한 재난 안전에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히 국지적 기후 변화로 인한 피해가 높게 발생하고 있는 실정이다. 이에 지역적 재난 안전에 대한 대처 방안이 요구된다. 본 논문에서는 동해안의 해상 기상 악화로 사고발생 우려가 높아지고 있는 해안 방파제를 대상으로 무선 센서 기술을 통합하는 재해 안전 모니터링 시스템을 제시하고자 한다. 제시된 재난 안전 시스템은 실시간 원격지 상황 정보와 예측시스템을 통해 발생 가능한 위기상황을 파악하고 재해예방 및 피해를 감소시키는데 많은 도움을 제공할 수 있을 것이다.

• 전자통신동향분석
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• 제19권3호통권87호
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• pp.125-135
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• 2004

차세대 통신망 기술은 개별망에서 단일망인 광대역통합망으로 발전되어 가고 있는 추세이며, 향후 유. 무선 통합 및 방송. 통신 융합이 가능한 IP 기반의 멀티네트워크로 통합될 것이다. 본 고에서는 우리나라가 주도하고 있는 국내, 국제 연구망과 해외 여러 나라들이 추진하고 있는 연구개발망에 대해 살펴보고 첨단 연구개발망을 활용하여 연구개발하고 있는 주요 사항들 즉, IPv6, Measurement, Multicasting, VoIP 같은 네트워킹 기술과 바이오, 나노, 의료, 기상, 교육, 환경 연구 등 과학기술 전반에 걸쳐 6T를 포괄하는 첨단기술을 연구하는 연구개발망에 대한 동향 분석과 IT 분야의 핵심기술과 인프라 제공을 위한 BcN 기반의 연구시험망 구축 방안에 대해 살펴본다. 이러한 첨단 연구개발망은 지속적인 성장과 글로벌시대의 고부가가치 창출을 위한 차세대 연구망으로 미래 선도기술을 배양하는 역할을 수행하는 핵심기술개발과 상용화와 연구개발 기술간의 격차를 줄임으로써 개발기간의 단축과 가격경쟁력을 향상시킬 것으로 사료된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.77-86
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• 2000

컴퓨터와 통신기술의 급속한 발달과 함께 교육의 정보화를 위해 정부는 다양한 통신장비들을 학교에 보급하고 있다. 학교 전산망의 통신장비가 다양하고, 복잡하게 전산망이 구축되어 있어, 복잡한 형태로 고장이 발생하고 있다. 이러한 고장의 발생은 학교 전산망의 이용율을 저하되어 막대한 예산을 낭비하고, 원활한 학교 행정업무와 효과적인 교수학습환경을 지원할 수 없다. 그러므로 통신장비의 고장의 원인과 명확한 분석을 통하여 고장발생을 사전에 예방하고, 근본대책을 마련하여 신속히 복구해야 한다. 따라서 학교 전산망의 통신장비를 정량적, 정성적으로 분석 할 수 있는 기법을 제시했다. 이러한 방법을 이용하면 학교 네트워크 장비의 관리에 있어서 그 효율성을 높일 수 있을 것이다.

• 전기학회논문지
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• 제64권1호
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• pp.99-106
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• 2015

In this study, we propose Radial basis function Neural Network(RBFNN) using Recursive Weighted Least Square Estimation(RWLSE) to effectively deal with big data class meteorological radar data. In the condition part of the RBFNN, Fuzzy C-Means(FCM) clustering is used to obtain fitness values taking into account characteristics of input data, and connection weights are defined as linear polynomial function in the conclusion part. The coefficients of the polynomial function are estimated by using RWLSE in order to cope with big data. As recursive learning technique, RWLSE which is based on WLSE is carried out to efficiently process big data. This study is experimented with both widely used some Machine Learning (ML) dataset and big data obtained from meteorological radar to evaluate the performance of the proposed classifier. The meteorological radar data as big data consists of precipitation echo and non-precipitation echo, and the proposed classifier is used to efficiently classify these echoes.

• 전기학회논문지
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• 제63권12호
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• pp.1690-1696
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• 2014

Network RTK generates spatial corrections by using differenced measurements from reference stations in the network, and the corrections are then provided to a rover. The rover, generally, uses linear interpolation, which assumes that the corrections at each reference station are spatially correlated, to obtain a precise correction of its location. However, an irregularity of the tropospheric delay is a real-world factor that violates this assumption. Tropospheric delay is a result of weather conditions, such as humidity, temperature and pressure, and it can cause spatial decorrelation when there are changes in the local climate. In this paper, we have defined the non-linear characteristics of the tropospheric delay between reference stations or user within a region as the "irregularity of tropospheric delay". Such an irregularity can negatively impact the network RTK performance. Therefore, we analyze the influence of the irregularity of tropospheric delay in network RTK based on meteorological data.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.386-386
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• 2011

다양한 연구 분야에서 강수량, 온도, 습도, 일조량은 연구에 필요한 기후 인자로써 사용되어져 왔다. 외국의 경우 기후 인자들과의 관계를 도출해 내는 연구가 이루어 졌지만 국내의 경우는 이러한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 인자들과의 관계를 강수-온도-습도-일조량이 연동되어 모의되는 기법을 개발하고자 한다. 기존 국내외 연구결과들은 지수함수식의 형태를 가지는 모형을 이용하여 온도-일조량(radiation), 온도-습도, 습도-일조량, 온도와 강수-일조량과 습도를 개별적으로 추정하는 연구들이 있었다. 그러나 온도, 강수량, 습도, 일조량 등은 기상학적 관점에서 모두 연관성을 가지고 각 변량들에 영향을 주고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 4가지 변량들이 가지는 관계를 규명하고 각 변량간의 상관관계뿐만 아니라 4가지 변량이 동시에 상관성을 갖도록 모형을 구축하고자 한다. 일반적으로 각 변량들 간의 확률적인 거동을 동시에 고려할 수 있는 Network 모형이 많이 이용된다. 본 연구에서는 Bayesian Network 모형을 활용하여 4가지 변량 간에 Bayesian Network를 구성하고, 통계적 모형으로 발전시켜 기후변화 연구에 활용하고자 한다. 제안된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해, 서울지점을 대상으로 온도, 강수, 습도, 일조량 값을 이용하였다. 기후변화에 따른 수문순환모형에서 이들 4가지 변량은 기본 입력자료로 이용되고 있으나, 현재까지는 강수 및 온도를 사용한 모형 개발이 이루어지고 있다. 이러한 점에서 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 물순환 변동성을 평가하는 기본 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2010년도 제39회 하계학술대회 초록집
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• pp.274-274
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• 2010

최근 들어 나노선을 이용한 pn 접합 소자 연구 결과가 매우 활발하게 보고되고 있다. 그러나, 서로 다른 두 종류의 나노선으로 pn 접합 어레이 구조의 소자를 제작할 때, 나노선을 원하는 위치에 정렬하는 기술상의 어려움이 큰 걸림돌이 된다. 본 연구에서는 p-CNT와 n-$SnO_2$ 나노선을 이용한 pn 접합 어레이 구조를 제작할 수 있는 독창적인 공정기술을 제안한다. 먼저 $SiO_2$가 300 nm 성장된 Si 기판을 선택적으로 패터닝하여 BOE (6:1) 용액으로 $SiO_2$ 층을 80 nm 정도 선택적으로 에칭한 후, 선택적으로 에칭된 표면에 슬라이딩 장비를 이용하여 화학기상증착법(chemical vapor deposition: CVD)으로 성장된 n-$SnO_2$ 나노선을 전이시킨다. 그 다음 thermal tape를 이용하여 CVD 법으로 성장된 랜덤 네트워크 형태의 CNT를 $SnO_2$ 나노선이 전이된 기판 위에 전이 시킨다. 이때 성장된 CNT 필름 중 금속성 나노선을 통한 전하 이동을 감소시키기 위해, 촉매로 사용되는 페리틴의 농도를 낮춰서 전체적인 CNT의 농도를 줄이는 방법을 이용하였다. 따라서, 성장된 CNT 필름은 별도의 후처리 없이 p-형의 반도체성을 보였다. 제작된 pn-소자는 정류비가 ~103 인 정류특성을 보였으며, 254 nm 파장의 UV lamp를 조사하여 광전류가 발생하는 것을 확인하였다. 연구결과는 이종의 나노선 접합에 의한 다이오드 응용과 UV 센서응용 가능성을 보여준다.

• 대기
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• 제30권3호
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• pp.237-248
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• 2020

In order to effectively prepare for damage caused by weather events, it is important to proactively identify the possible impacts of weather phenomena on the domestic society and economy. Text mining and Network analysis are used in this paper to build a database of damage types and levels caused by heat wave. We collect news articles about heat wave from the SBS news website and determine the primary and secondary effects of that through network analysis. In addition to that, based on the frequency with which each impact keyword is mentioned, we estimate how much influence each factor has. As a result, the types of impacts caused by heat wave are efficiently derived. Among these types of impacts, we find that people in South Korea are mainly interested in algae and heat-related illness. Since this technique of analysis can be applied not only to news articles but also to social media contents, such as Twitter and Facebook, it is expected to be used as a useful tool for building weather impact databases.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.422-422
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• 2022

최근 기후변화와 도시화 등의 영향으로 인해 전 지구적으로 홍수 피해의 규모와 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 특히, 전 세계 인구의 약 50% 이상이 거주하고 있는 연안지역의 홍수피해 위험성은 급격히 증가하고 있는 추세이며, 각 국가는 홍수 피해를 저감하고 예방하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있다. 본 연구에서는 연안지역의 감조하천을 대상으로 홍수 예경보 의사결정기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 감조하천에서 관측된 수위는 조석에 의한 수위(조석 성분), 파고에 의한 수위(파고 성분), 강우에 의한 수위(강우-유출 성분), 그리고 잡음에 의한 수위(잡음 성분)의 4가지 수문 성분으로 구성되어 있다고 정의하였고, 감조하천의 예측 강우 성분에 해당하는 예측 수위를 추정하기 위해 수위-유량 관계 곡선식을 개발하고자 하였다. 또한 각 수문 성분별 위기 경보 단계를 설정하고, Bayesian Network를 활용하여 수문 성분들의 위험을 종합적으로 고려할 수 있는 홍수 예·경보 의사결정 기법을 개발하였다. 3가지 난수 발생 방법에 따라 Bayesian Network 모형을 통해 다양한 수문 조건에 따른 조건부 확률을 산정하였으며, 정확도 검토를 수행한 결과 F-1 Socre가 25.1%, 63.5% 및 82.3%의 정확도를 보였다. 향후 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면 기상청에서 제공하고 있는 예측 강우 및 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하고, 이를 예측 수위로 변환하여 연안 지역의 홍수 위험도 매트릭스를 통해 홍수 예·경보에 대한 의사결정을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권9호
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• pp.661-674
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• 2009

최근 군사, 의료, 환경, 산업 현장, 물류 분야 등에서 유비쿼터스 센서 네트워크와 같은 신기술을 적용한 진보된 IT융합 서비스들에 대한 연구와 시도가 활발하게 진행되고 있다. 농업 분야에서도 다양한 형태의 많은 연구가 진행되고, 또한 실제로 현장에 적용되고 있다. 그러나 농업 분야에서의 적용은 의료, 산업, 유통 분야 등과 같은 기존의 적용 환경과는 다른 고려가 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 기술을 적용한 사용자(농민) 중심의 농산물 생산, 가공, 유통 및 판매가 통합된 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 농작물의 최초 파종 단계에서부터 해당 농산물이 소비자에게 판매되기 이전까지 진행되는 모든 과정을 지원하는 통합화된 서비스이다. 사용자는 이 시스템을 이용하여 영농활동에 필요한 각종 재배력, 기상 상황 정보 등을 실시간으로 제공 받을 뿐 아니라, 재배되고 있는 농산물에 대한 각종 상황 정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, 재배지에 설치되어 있는 각종 영농 시설물들을 직접 혹은 원격지에서 제어하거나, 사용자가 지정한 임계값을 벗어나는 경우 자동으로 제어 될 수 있도록 한다. 또한 농산물의 생산, 저장, 유통 및 최종 판매 단계까지 연결되고 일원화된 시스템을 사용할 수 있도록 하여, 해당 농산물에 대한 신뢰도 및 품질의 향상을 가질 수 있도록 하였다.