• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.24 no.3
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• pp.89-97
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• 2021

Fault detection in seismic data is well suited to the application of machine learning algorithms. Accordingly, various machine learning techniques are being developed. In recent studies, machine learning models, which utilize synthetic data, are the particular focus when training with deep learning. The use of synthetic training data has many advantages; Securing massive data for training becomes easy and generating exact fault labels is possible with the help of synthetic training data. To interpret real data with the model trained by synthetic data, the synthetic data used for training should be geologically realistic. In this study, we introduce a method to generate realistic synthetic seismic data. Initially, reflectivity models are generated to include realistic fault structures, and then, a one-way wave equation is applied to efficiently generate seismic stack sections. Next, a migration algorithm is used to remove diffraction artifacts and random noise is added to mimic actual field data. A convolutional neural network model based on the U-Net structure is used to verify the generated synthetic data set. From the results of the experiment, we confirm that realistic synthetic data effectively creates a deep learning model that can be applied to field data.

• Korean Journal of Environmental Biology
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• v.31 no.4
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• pp.440-447
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• 2013

The ecological health, based on the Index of Biological Integrity (IBI) and Qualitative Habitat Evaluation Index (QHEI) was evaluated in 10 stream sites of Southern Han River. Eleven parameters of 12 parameters (Karr 1981) were modified for the application of regional Korean circumstance. The ecological health, based on IBI grade, was in "good condition" and the IBI score ranged from 33 to 47. Nine parameters of the original 12-parameter metrics in QHEI model (Plafkin et al. 1989) were applied in the habitat assessment. The mean QHEI model values were judged as "partially supporting" and ranged from 75 (non-supporting) to 109 (supporting). Comparative analyses revealed that values of IBI and QHEI models were greater in Gj stream than Ig- and Dn streams. The analysis of fish compositions showed that the proportions of insectivore, omnivore, and carnivore were 61.9%, 19%, and 9.5%, respectively. According to tolerance guild analysis, sensitive species and tolerant species were 76.1% and 4.7%, respectively, indicating a healthy trophic state in terms of food chain. The analysis by habitat guild type indicated that riffle benthic species dominated (57.1%) when compared to water column species (28.5%). The introduced species and individuals with diseases or external abnormality were not observed. Overall, the model values of IBI and QHEI suggested that the ecological health was maintained well in this upstream region.

• ICROS
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• v.18 no.2
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• pp.33-38
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• 2012

"시스템 식별(system identification)"이란 신호처리(signal processing)의 한 분야로서, 제어분야에서는, 제어시스템 설계 시 요구되는 제어대상 플랜트(plant)의 수학적 모델을 실제 시스템의 입력과 출력데이터를 활용하여 얻기 위한 필요한 체계적인 절차들을 제공해준다. 본 기법은 물리적 또는 화학적 기초원리(first principles)로부터 시스템 모델을 얻기가 어렵거나 매우 복잡한 경우에 주로 쓰이고 있으며, 이때 따라 산업현장에서도 점차 그 역할이 중요해지고 있다. 제어의 다른 분야와 유사하게 이 분야 또한 매우 수학적이어서 제어로봇시스템 학회지의 이번 호부터 총 4회에 걸쳐서 이 분야의 가장 근본적이며 실제적인 이론과 적용방법 들을 간단한 예제와 함께 다룰 계획이다. 첫 번째 순서로서 이번 호에서는 시스템 식별분야에 대한 빠른 이해를 위해 단순한 정적 그리고 동적인 시스템 예제에 대하여 최소자승법(least squares method)을 통한 시스템 파라미터 추정기법을 설명하며, 시스템 식별기법의 종류 그리고 시스템 식별 수행 시 반드시 거쳐야 단계와 절차를 소개한다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.27 no.6
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• pp.493-501
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• 2015

Superelastic shape memory alloys (SMAs) are metallic materials that can automatically recover to their original condition without heat treatment only after the removal of the applied load. These smart materials have been wildly applied instead of steel materials to the place where large deformation is likely to concentrate. In spite of many advantages, superelastic SMA materials have been limited to use in the construction filed because there is lack of effort and research involved with the development of the material model, which is required to reproduce the behavior of superelastic SMA materials. Therefore, constitutive material models as well as algorithm codes are mainly treated in this study for the purpose of simulating their hysteretic behavior through numerical analyses. The simulated curves are compared and calibrated to the experimental test results with an aim to verify the adequacy of material modeling. Furthermore, structural analyses incorporating the material property of the superelastic SMAs are conducted on simple and cantilever beam models. It can be shown that constitutive material models presented herein are adequate to reliably predict the behavior of superelastic SMA materials under cyclic loadings.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.6
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• pp.19-31
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• 2001

In this paper, 3 layered architecture model and related design guidelines are proposed, which have been actually applied in our national ITS-Architecture design. The domain architecture as the 1st layer is to structure all ITS related domains for maximizing the co-operability in national level. The logical architecture as the 2nd layer is to structure all ITS related application-systems for minimizing duplications, conflicts and dead-zones in service level and maximizing the co-operability in application-system level. The physical architecture as the 3rd layer is to structure all IT(Information Technology) related physical resources for maximizing.

• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.3 s.20
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• pp.243-253
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• 2004

수학은 그 근본이 창조적인 활동이다. 창조성은 그것의 본질적인 아름다움을 통해서나 현실 세계문제에 응용되는 방식 중의 하나로 개발될 수 있다. 수많은 위대한 수학자들은 수학의 응용에 진실로 흥미를 가져왔으며, 물리적 현상의 수학적 규명으로부터 새로운 수학이론개발의 영감을 얻어왔다. 우리는 이번연구에서 수학적 모델이 어떻게 형성되고 사용되는지를 살펴보고 수학의 응용 단계에 대하여 연구해 볼 것이다. 그 수학의 응용 예시로써 스포츠, 환경, 인구에 대해 다루어 볼 것이다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.2
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• pp.83-90
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• 2014

본고에서는 센서 네트워크의 분산 검출 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는 물리계층 보안기술들을 소개하고자 한다. 복잡한 연산과정을 요구하는 기존 암호학 기반의 보안 시스템은 배터리용량과 연산 능력이 제한된 센서 네트워크에서 많은 유지보수 비용을 유발할 수 밖에 없다. 본고에서 소개할 물리계층 보안기술들은 기존의 통신 모뎀 기술을 보안 강화의 목적으로 재활용하는 기술이다. 따라서, 복잡한 연산이나 추가적인 하드웨어를 필요로 하지 않기 때문에 자원이 제한된 센서 네트워크에 매우 적합하다. 본고에서는 센서네트워크에서 제안된 대표적인 물리계층 보안기술인 확률적 암호화 (stochastic encryption) 기법과 채널 인지 암호화 (channel aware encryption) 기법을 소개한다. 제안된 물리계층 암호화 기술을 두 가지 무선 채널 모형 PAC (parallel access channel)과 MAC (multiple access channel)에서 간략화된 모델로 재해석하여 센서 네트워크를 위한 보안 기술로서 적합성 여부를 평가하도록 하겠다.

• Water for future
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• v.23 no.4
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• pp.487-497
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• 1990

The qualitative and quantitative prediction for the dispersion of thermal discharge from nuclear / fossil power plant, steel works etc. has significant roles for the cooling system. Design and environmental management. In this study, the several important physical properties for the behavior of a thermal discharge with strong turbulent and buoyant effects are described. The comparative evaluation between MIT and PDS models is carried out, which have the different model structures. In general, MIT and PDS models are commonly used to calculate the thermal discharge behavior with considering the ambient current and the angle of jet in an unstratified water body. The simulated results by these models have great discrepancies due to the different assumptions in modling.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.511-516
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• 2004

수치표고모델, 정사영상과 같은 공간영상정보를 구축하기 위해서는 입체영상을 이동한 영상정합(image matching)의 과정이 필수적이며, 단영상 또는 스테레오 영상을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 재구성하고 복원하는 기술은 사진측량 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 중의 하나이다. 본 연구에서는 화소값의 유사성과 상호관계성을 고려하는 MRF 모델을 이용하여 영상정합을 수행하였다. MRF 모델은 공간분석이나 물리적 현상의 전후관계(contextural dependencies)의 분석을 위한 확률이론의 한 분야로 다양한 공간정보를 통합할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 기준영상의 화소에 시차를 할당하는 접근 방법으로 확률모델의 일종인 마르코프 랜덤필드(MRF)모델에 기반한 영상정합기법을 제안하였고, 공간내 화소의 상호관계를 고려해주므로 대상물의 경계부분에서의 매칭 정확도를 향상시켰다. 영상정합문제에서의 MRF 기본가정은 영상 내 특정화소의 시차는 그 주위화소의 시차에 의한 부분정보에 따라 결정이 가능하다는 것이다. 깁스분포(gibbs distribution)를 사용하여 사후(posteriori) 확률값을 유도해내고, 이를 최대사후확률(MAP: Maximum a Posteriori)추정법을 이용하여 에너지함수를 생성하였다. 생성된 에너지함수의 최적화(Optimization)를 위하여 본 연구에서는 전역최적화기법인 multiway cut 기법을 사용하여 영상정합에 있어 에너지함수를 최소로 하는 이미지화소에 대한 시차레이블을 구하여 영상정합을 수행하였다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.10 no.1
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• pp.1-18
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• 2007

Non-linear elastic wavefield inversion is a powerful method for estimating elastic parameters for physical constraints that determine subsurface rock and properties. Here, I introduce six elastic-wave velocity models by reconstructing elastic-wave velocity variations from real data and a 2D elastic-wave velocity model. Reflection seismic data information is often decoupled into short and long wavelength components. The local search method has difficulty in estimating the longer wavelength velocity if the starting model is far from the true model, and source frequencies are then changed from lower to higher bands (as in the 'frequency-cascade scheme') to estimate model elastic parameters. Elastic parameters are inverted at each inversion step ('simultaneous mode') with a starting model of linear P- and S-wave velocity trends with depth. Elastic parameters are also derived by inversion in three other modes - using a P- and S-wave velocity basis $('V_P\;V_S\;mode')$; P-impedance and Poisson's ratio basis $('I_P\;Poisson\;mode')$; and P- and S-impedance $('I_P\;I_S\;mode')$. Density values are updated at each elastic inversion step under three assumptions in each mode. By evaluating the accuracy of the inversion for each parameter set for elastic models, it can be concluded that there is no specific difference between the inversion results for the $V_P\;V_S$ mode and the $I_P$ Poisson mode. The same conclusion is expected for the $I_P\;I_S$ mode, too. This gives us a sound basis for full wavelength elastic wavefield inversion.