• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.178-185
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• 2011

In this paper, we propose the position estimation algorithm based on the multisensor fusion using equalization of state variables and feedback structure. First, the state variables measured from INS of main sensor with large error and DVL of assistance sensor with small error are measured before prediction phase. Next, the equalized state variables are entered to each filter and fused the enhanced state variables for prediction and update phases. Finally, the fused state variables are returned to the main sensor for improving the position estimation of UUV. For evaluation, we create the moving course of UUV by simulation and confirm the performance of position estimation by applying the proposed algorithm. The evaluation results show that the proposed algorithm is the best for position estimation and also possible for robust position estimation at the change period of moving courses.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.6
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• pp.143-151
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• 2009

Extreme hydrologic events cause serious disaster, such as flood and drought. Many researchers have an effort to estimate design rainfalls or discharges. This study evaluated parameter estimation methods to estimate probability rainfalls with low uncertainty which will be used in design rainfalls. This study collected rainfall data from Incheon, Gangnueng, Gwangju, Busan, and Chupungryong gage station, and generated synthetic rainfall data using ARMA model. This study employed the maximum likelihood method and the Bayesian inference method for estimating parameters of the Gumbel and GEV distribution. Using a bootstrap resampling method, this study estimated the confidence intervals of estimated probability rainfalls. Based on the comparison of the confidence intervals, this study recommended a proper parameter estimation method for estimating probability rainfalls which have a low uncertainty.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1491-1494
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• 2010

2000년 이후 국지성 호우로 인한 지역별 홍수량의 차이가 현저히 많이 나고 있다. 때문에 유역 내 주요시설물 및 인명피해를 줄이기 위해서는 유역의 특성을 최대한 반영한 홍수 분석이 필요하다. 본 연구에서는 충주댐 유역의 실측 강우량 및 유입량 자료를 이용하여 단위도를 유도하였다. 단위도 산정 방법은 강우자료의 모의기능을 추가한 Modified Clark 방법을 이용하였다. 단위도 관련 직접유출의 형태를 결정하는 주요 매개변수는 도달시간 $T_c$와 저류상수 K에 의하여 결정되며, 홍수량 산정 시 가장 중요한 매개변수라고 할 수 있다. 충주댐 유역의 2002년부터 2007년까지의 강우자료 중 대표 강우사상을 분리하여 강우사상별 매개변수를 추정하였다. 추정 결과 강우 사상별 형태에 따라 매개변수가 다르게 나타났다. 이는 강우의 패턴에 따라 댐에 유입되는 매개변수가 다르기 때문인 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.58-58
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• 2019

최근 기계학습기법에 대한 활발한 연구로 인하여 많은 기계학습기법들이 개발되었다. 이러한 최신기계학습기법은 기존에 사용되어온 기계학습기법과 경험식들보다 자연현상을 예측하고 재현하는데 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정 기법으로는 ZR관계식이 널리 사용되고 있다. 이상적인 조건에서는 ZR 관계식을 이용한 레이더 강우추정이 양호한 성능을 보이나, 실제 레이더 자료를 이용한 강우추정은 이상적인 환경이 아닌 경우가 매우 많다. 이런 ZR관계식의 한계점을 보완하기 위한 방법으로 기계학습기법을 이용한 레이더 강우추정 기법들이 개발되었으나, 현재 한국의 레이더 자료를 대상으로 해서는 많은 연구가 진행되어 오지 않고 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정의 정확도 향상을 위해서는 최신 기계학습기법들의 레이더 강우추정 기법에 대한 적용가능성을 평가해 볼 필요성이 있다. 본 연구에서는 random forest, stochastic gradient boosted model, extreme learning machine의 강우 레이더 강우추정 기법으로의 적용성을 평가하였다. 강우추정 기법 개발 및 성능 비교를 위해서 2018년 광덕산 이중편파 레이더 자료를 이용하였다. 다양한 이중편파 매개변수 조합을 레이더 강우추정 기법의 입력변수로 적용하였다. 기존 연구의 사용되어 온 ZR관계식의 매개변수를 또한 강우사상과 이중편파 매개변수 조합을 이용하여 추정하였다. 기계학습을 적용한 레이더 강우추정 기법이 ZR관계식보다 상관계수와 제곱근오차를 기준으로 높은 강우추정 정확도를 보였다. 특히 개발된 강우추정 기법은 호우사상에서 높은 정확도를 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 적용된 기계학습 기법 중에서는extreme learning machine이 레이더 강우추정기법 개발에 가장 적합한 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.4
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• pp.366-370
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• 2013

Regression Analysis is an analyzing method of regression model to explain the statistical relationship between explanatory variable and response variables. This paper introduce Theil's method to find a fuzzy regression model which explain the relationship between explanatory variable and response variables. Theil's method is a robust method which is not sensive to outliers. Theil's method use medians of rate of increment based on randomly chosen pairs of each components of ${\alpha}$-level sets of fuzzy data in order to estimate the coefficients of fuzzy regression model. We propose an example to show Theil's estimator is robust than the Least squares estimator.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.15 no.3
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• pp.21-32
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• 2014

This Research have suggested the new estimation method using parameter estimation algorithm to substitute established velocity and friction factor calculation equation. Established calculation equation has some difficulties for estimation and reflecting exactly flow specification cause parameter uncertainty and material uncertainty governed real phenomenon, so this research has used system modeling method for flow specification estimation and suggested estimation method.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.5
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• pp.1443-1454
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• 2014

In this study, we assess impact of spatial resolution of radar rainfall and a distributed hydrologic model on parameter estimation and rainfall-runoff response. Radar data measured by S-band polarimetric radar located at Mt. Bisl in the year of 2012 are used for the comparative study. As different rainfall estimates such as R-KDP, R-Z, and R-ZDR show good agreement with ground rainfall, R-KDP are applied for rainfall-runoff modeling due to relatively high accuracy in terms of catchment averaged and gauging point rainfall. GRM (grid based rainfall-runoff model) is implemented for flood simulations at the Geumho River catchment with spatial resolutions of 200m, 500m, and 1000m. Automatic calibration is performed by PEST (model independent parameter estimation tool) to find suitable parameters for each spatial resolution. For 200m resolution, multipliers of overlandflow and soil hydraulic conductivity are estimated within stable ranges, while high variations are found from results for 500m and 1000m resolution. No tendency is found in the estimated initial soil moisture. When parameters estimated for different spatial resolution are applied for other resolutions, 200m resolution model shows higher sensitivity compared to 1000m resolution model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.318-318
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• 2019

수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 특히, 강수량 추정에서 어떤 식 혹은 어떤 관측변수를 사용하느냐에 따라 그 정확성은 매우 달라진다. 그 정확성을 높이기 위해 단일편파레이더에서 이중편파레이더로 변경하고 있으며, 널리 알려진 바와 같이 이중편파레이더에서 관측되는 다양한 이중편파변수를 활용하면 레이더기반 강수추정의 정확성을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 우선 다양한 이중편파변수(반사도, 차등반사도, 비차등위상차 등)를 이용한 여러 레이더기반 강우량 추정식을 적용하고 그 정확성을 분석하고 비교하고자 한다. 또한 여러 강우사례를 적용하여 강우량 추정식에 따라 발생할 수 있는 불확실성을 정량화하고 분석하고 비교하고자 한다. 적용사례는 2012년부터 2014년 강우사례이며, 강우추정에 사용하는 강우량 추정식은 기존에 많이 활용되는 Marshall-Palmer 관계식, CSU 관계식, Bringi와 Chandrasekar의 $R(Z,Z_{DR})$ 관계식, Rhyzhkov의 $R(Z,K_{DP},Z_{DR})$ 관계식, CSU 방법, Beard and Chuang의 $R(K_{DP})$ 등을 활용할 예정이다. 또한 레이더기반 강우량 추정에 따른 불확실성 정량화를 위해 기존 연구에서 많이 활용되는 maximum entropy를 활용할 예정이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.2
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• pp.220-225
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• 2007

This paper presents an efficient input variable selection method using both principal component analysis(PCA) and adaptive partition mutual information(AP-MI) estimation. PCA which is based on 2nd order statistics, is applied to prevent a overestimation by quickly removing the dependence between input variables. AP-MI estimation is also applied to estimate an accurate dependence information by equally partitioning the samples of input variable for calculating the probability density function. The proposed method has been applied to 2 problems for selecting the input variables, which are the 7 artificial signals of 500 samples and the 24 environmental pollution signals of 55 samples, respectively. The experimental results show that the proposed methods has a fast and accurate selection performance. The proposed method has also respectively better performance than AP-MI estimation without the PCA and regular partition MI estimation.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.175-192
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• 2017

4차 산업혁명의 도래와 더불어 ICT 기계, ICT 금융, ICT 의료, ICT 나노 등과 같이 기술분야별 영역의 장벽이 허물어지고, 학제간 연구(Interdisplinary Research)가 일상화됨에 따라 무형자산의 가치평가시에도 융합기술의 가치평가 모형에 대한 니즈가 증대되고 있다. 특히, 기술의 매매, 현물출자, 기술금융(투자유치, 담보 보증), 인수 합병, 청산 소송 등 다양한 용도로 사용되고 있는 기술가치평가 모형은 융합기술의 입력변수 결정에 대한 체계적인 로직을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 일반적으로 실제 거래사례가 존재할 경우, 국제가치평가기준(IVS)에 의하면 시장접근법이 우선적으로 적용될 수 있다고 권고된다. 그러나 융합기술의 이전거래를 비롯한 평가 활용사례를 수집하기도 어렵고 그렇다할 평가모델이 존재하지 않는 것이 사실이다. 융합기술에 대한 기술 및 시장의 사업화 환경을 고려하는 경우 소득접근법 기반의 평가기법이 유용하게 활용될 수 있는데, 기술수명, 매출액추정, 할인율, 산업기술요소 등의 핵심변수 결정에 관한 정형화된 로직이 존재하지 않으므로 본 고에서 융합기술 사례에 대해 실용적으로 활용가능한 변수추정 로직을 제시하고자 한다. 기술수명의 경우, 복수 개의 국제특허분류(IPC)별 피인용특허수에 따라 가중 적용하여 수명 추정을 위한 기준값을 정하며, 사업화소요기간 및 비용의 경우 평가대상 융합기술이 속하는 업종별 메타데이터값을 가중평균하여 현금흐름 추정기간을 최종 도출할 수 있다. 소득접근법에서의 매출추정, 할인율, 산업기술요소 변수 추정 이외에도 로열티공제법 적용을 위한 로열티율 결정에 있어서, 융합기술이 응용가능한 산업(업종)별 매출액 기반으로 가중 적용하여 각 변수값을 산출할 수 있다. 본 연구에서 개발된 융합기술 가치평가 모형은 향후 기술의 융복합화 특성을 반영하여 적정 가치를 산출하는 평가 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.