• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.16 no.6
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• pp.1-7
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• 2022

A simulated radar terrain scan data generation method is employed for terrain following. This method scans the discrete terrain by sequentially radiating beams from the radar to the desired scan area with the same azimuth but varying elevation angles. The terrain data collected from the beam is integrated to generate the simulated radar terrain scan data, which comprises radar-detected points. However, these points can be located far from the beam centerline when the radar is far from them due to beam divergence. This paper proposes a geometry-based terrain scan data generation method for analysing simulated radar terrain scan data. The method involves detecting geometric points along the beam centerline, which forms the geometry-based terrain scan data. The analysis of the simulated radar terrain scan data utilising this method confirms that the beam width effects are accounted for in the results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.109-109
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• 2019

본 연구에서는 강우-유출 과정 모의를 위한 GPU 기반 확산파 모형을 개발하였다. 확산파 방정식을 풀기위한 수치기법으로는 유한체적법을 이용하였으며, van Leer TVD limiter를 적용한 MUSCL 기법을 이용하여 각 셀의 인터페이스의 물리적 성질을 재구성하여 구하였다. 또한, 침투를 고려하기 위하여 Horton 침투 모형을 이용하였다. 개발된 모형을 이용하여 1D single overland plane과 2D V-shaped overland에서 강우-유출 과정을 모의실험을 하였으며, 각각 해석해와 dynamic wave model을 이용하여 계산된 수치 결과와 비교하여 본 모형의 정확성을 검증하였다. 또한, 1D와 2D의 기복이 심한 지형에 적용하여 강우-유출과정이 본 모형을 통하여 물리적으로 타당한 해석이 가능함을 검증하였다. 마지막으로 복잡한 실제 지형에 적용하였으며, 측정값과의 비교를 통하여 실제 유역에서의 확산파 모형의 적정성을 검증하였다. 또한, 본 연구에서는 NVIDIA사의 GPU인 Geforce GTX 1050과 GPU의 병렬 연산 처리 능력을 활용할 수 있는 NVIDIA사의 CUDA-Fortran을 이용하여 GPU 기반 확산파 모형을 개발하였다. PC windows에서 CPU(Intel i7, 4.70 GHz) 기반 모형 대비 GPU 기반 모형의 계산속도 성능을 비교한 결과, 격자 간격이 증가할수록 CPU 기반 모형 대비 GPU 기반 모형의 연산 효율이 증가하였으며, 격자 간격이 $3200{\times}3200$일 때, CPU 기반 모형 대비 GPU 기반 모형의 연산 효율이 최대 약 150배 증가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1206-1210
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• 2006

본 연구에서는 천수방정식을 지배방정식으로 하고, 유한 체적법에 기반을 둔 FLUMEN 수치모형을 이용하여 홍수범람 모의를 수행하였다. 본 연구의 대상유역은 평택시 내에 있는 상수침수지역인 안성천과 통복천의 합류지점을 선정하였다. 대상유역에서 외수침수의 조건으로 범람이 되었을때와 도시유출(urban runoff)경계조건을 가미하여 내수침수로 인해 도시내 침수가 발생했을 시에 모의된 침수결과를 비교.검토하였다. 또한 도시유출로 인한 내수침수시에 도시내 배수펌프의 원활한 작동유무의 영향을 모의하였다. 모의된 결과를 살펴보면, 외수침수만을 고려하여 모의된 결과와 내수침수 조건을 가미한 모형의 결과는 도시내 침수면적과 침수심에서 확연한 차이가 나타남을 알 수 있었다. 또한 배수펌프의 유무에 따라 도시내의 침수심 부분에 있어서 많은 차이를 보임을 알 수 있었다. 본 모형의 결과는 향후 실제 지형에서의 홍수 피해를 예측하는 경우 하천 범람과 더불어 근래의 급격한 도시화에 따른 도시유출을 동시에 감안하여 그 피해를 최소화 할 수 있는 기초자료로 이용되어 질 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.259-261
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• 2005

기존 계통 안정도 평가와 제어의 방법은 전체 계통의 데이터를 취득한 후 평가하고 제어하는 방식으로 이루어져왔다. 하지만 이 방식은 계산 효율 측면과 통신상의 문제로 인해 신뢰성 측면에서 문제가 있다 더욱이 긴급한 상황에서 전압 불안정을 판단하기에는 많은 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 PMU(Phase Measurement Unit)와 같은 측정 장치에서 제공하는 지역정보를 이용한 VIP(테브난 임피던스와 부하 임피던스의 비교 분석하여 제어하는 방법)가 제시되었다. 본 논문에서는 VIP 알고리즘을 이용한 전압 불안정 현상 모의를 실시간 Digital Simulator (Hypersim)를 이용하여 계통을 분석하였다. Hypersim에서는 실제 계통과 유사한 모의를 통해 동적 모의가 가능케 하고 있다. 이것은 동안 실효치 데이터를 기반으로 하는 시간 모의에서 벗어나 실제 계통과 같이 순시치 데이터를 가지고 실제 상황처럼 모의 분석할 수 있는 것이다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2007.05a
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• pp.980-986
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• 2007

본 연구는 매우 짧은 차간 간격을 요구하면서 차량 간의 충돌을 피하기 위해서 매우 정확한 속도제어를 필요로 하는 개인 고속 이동 시스템의 운행제어 알고리즘의 검증을 위한 검증 시스템의 설계에 대해서 다룬다. 검증시스템은 모의 차량, 중앙제어 시스템, 모의지상설비, 모니터링 장치로 구성된다. 모의차량은 총 4EA의 서버(노트북)로 구성 하며, 중앙(지역)제어시스템은 산업용 Motorola사(社)의 PowerPC기반 프로세서 모듈 및 I/O 보드 장치로 구성한다. 모의지상설비는 National Instruments社의 PXI 산업용 제어기를 사용하여 구현한다. 설계된 검증시스템의 시험을 위해서 Labview Simulation Interface Toolkit 과 Matlab/Simulink 가 결합된 환경하에서 모의시험을 거친 시험용 알고리즘을 이용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.26 no.1
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• pp.39-46
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• 2017

An arrangement of passive sonars is considered to be a fixed underwater surveillance system for detecting an anti-submarine consistently. An effectiveness score for optimizing the arrangement of passive sonars is defined in a function of the probability of detection and localization. These two features contain various probabilistic variations including seasons, sea states, depths of water, etc. Due to this reason, the effectiveness scores show probabilistic characteristics from the input of the arrangement of passive sonars. This paper defines the optimization problem having the results of probabilistic characteristics from various parameters of input conditions. Also, we suggest a simulation-based process of deciding the optimized arrangement of passive sonars using DPSO(Discrete binary version of PSO) method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.254-254
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• 2020

우리나라의 주요 식량은 쌀이기 때문에 논 경작이 매우 활발한 국가이며 국토전체면적의 약 8.27%가 논으로 구성되어 있다. 그렇기 때문에 우리나라 유역을 대상으로 수문 모델을 모의함에 있어서 유역 내 논에서의 수문학적 반응을 살펴보는 것은 정확한 유출분석을 위해 반드시 필요하다. 본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물 순환 해석 모형인 CAT(Catchment Hydrologic cycle Assessment Tool)을 이용하여 충청남도 보령시에 위치한 보령댐 유역을 대상으로 일 자료기반의 유출모의를 수행하였다. CAT은 논에서의 담수심과 물꼬높이 등을 고려한 모듈을 포함하고 있기 때문에 우리나라 논에서의 유출특성을 반영한 유역 유출 모의가 가능하다. 연구기간은 2000년부터 2017년으로 총 18년의 강우, 유출 및 기상자료를 수집하여 전체 기간에 대해 모의하였다. 전체 기간 모의 결과에 대한 유출률과 토양수분을 분석하여 연속된 평년기간(2003년 - 2005년)과 연속된 가뭄년 기간(2015년 - 2017년)으로 시나리오를 구분하였으며, 각 3년 기간으로 구분된 두 가지 시나리오에 대한 논에서의 수문학적 거동 변화를 토양수분과 지하수수위를 중심으로 비교 및 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.83-83
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• 2017

수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.