• 한국음향학회지
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• 제23권1호
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• pp.24-29
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• 2004

최근에 OAT(Ocean Acoustic Tomography) 분야에서 M-시퀀스를 이용한 펄스압축 (pulse compression) 기법을 이용하여 해양 구조를 분석하는 많은 연구가 이뤄지고 있다. M-시퀀스는 정합필터 (matched-filter)을 사용한 복조를 통해. 훌륭한 시간 분해능 (resolution) 및 도플러 분해능을 제공할 수 있다. 또한 수신 신호를 적절하게 처리함으로써 수신기 출력의 신호대잡음비 성능을 개선할 수 있으며, 수신 신호를 동기적으로 평균하는 것은 그것에 대한 좋은 예라고 할 수 있다. 그리고 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 FHT (Fast Hadamard Transform) 또는 FFT (Fast Fourier Transform) 기법을 사용함으로써 처리 속도를 효율적으로 개선할 수 있다. 본 논문에서는 동해 연안에서 수집된 데이터를 이용하여 수중 음파의 다중경로 성분과 지연 시간을 분석하며, 송수신기간의 샘플링 속도 오차에서 비롯된 현상을 설명하고 오차를 보상하는 방법을 제시한다. 그리고 채널의 scattering 함수, 지연 전력 프로파일 (delay power profile), 시간 확산 특성 등을 통하여 해양 음향 채널의 특성을 분석하도록 한다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제7권3호
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• pp.48-55
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• 2004

본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.71-78
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• 2011

본 논문은 웨이블릿 도메인 상에서 부모와 자식 부밴드간의 비독립성에 기반한 영상 스테그분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 커버 영상과 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상에 대해 3-레벨 Haar UWT 웨이블릿 변환을 수행하여 12개의 부밴드로 분해한 후 부모와 자식 부밴드간의 통계적 의존성을 분석한다. 이러한 통계적 의존성은 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상의 경우 커버 영상과 상당한 차이를 보이므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분해된 12개의 각 부모와 자식 부밴드간의 조인트 특성 함수에 대해 첫 9차의 통계적 모멘트를 추출함으로써 총 72차의 통계적 조인트 모멘트를 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP(다층 퍼셉트론 신경망) 분류기에 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 LSB 및 SS, BSS 삽입 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험 결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 삽입 정보 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.96-101
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• 2011

Capon 알고리듬은 지향방향에 대하여 일정한 이득을 유지하면서 배열의 출력을 최소화 시키므로 FM (Fourier method) 알고리듬에 비하여 우수한 분해능 (resolution)을 제공한다. 그러나 Capon 알고리듬의 DoA (Direction of Arrival) 추정 성능은 입사 신호의 SNR (signal-to-noise ratio)이 낮은 경우 급격히 저하되는 문제가 있어 신호원들의 입사각이 유사한 경우 각각의 신호원을 구분하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 Capon 알고리듬에서 사용되는 공분산 역행렬의 원소를 제거하는 기법을 이용하여 수신 신호의 SNR이 낮은 환경에서 보다 나은 분해능을 제공하는 개선 방안을 제안한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1375-1383
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• 1994

관수로시스템 문제는 수리학적 및 시스템운영 제약조건아래서 시스템의 전체비용을 최소비용으로 구하는 것이다. 관수로시스템 문제는 수많은 국지해(local minimum)을 갖는 비볼록(nonconvex) 이므로 종래의 최적화 기법은 임의의 국지해만을 구할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 좀더 나은 국지해를 구하기 위해 외부탐사 및 내부최적화 단계 즉 2 단계 분해기법을 제안하였다. 외부탐사 단계에서는 관로들의 최적유량을 찾기 위해 여러 국지해 사이를 이동하면서 좀더 나은 국지해를 찾는 방법인 추계학적탐사방법(stochastic probing method)을 이용 하였고 내부최적화 단계(local minimizer)에서는 외부탐사 단계에서 구한 국지해를 증진시킨다. 이 제안한 방법은 신설 관수로시스템 설계와 기존 관수로시스템의 확장에 적용할 수 있으며, 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 어느 관수로시스템을 표본으로 채택하여 제안한 방법을 적용한 결과 먼저 발표된 연구자들의 결과보다 적은 비용으로 설계할 수 있었다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제22권1호
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• pp.59-66
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• 2017

The guideline of selecting the number of snapshot dataset, $N_s$ in proper orthogonal decomposition(POD) was presented via the analysis of Eigen values based on the singular value decomposition(SVD). In POD, snapshot datasets from the solutions of Euler or Navier-Stokes equations are utilized to SVD and a reduced order model(ROM) is constructed as the combination of Eigen vectors. The ROM is subsequently applied to reconstruct the flowfield data with new set of flow conditions, thereby enhancing the computational efficiency. The overall computational efficiency and accuracy of POD is dependent on the number of snapshot dataset; however, there is no reliable guideline of determining $N_s$. In order to resolve this problem, the order of maximum to minimum Eigen value ratio, O(R) from SVD was analyzed and presented for the decision of $N_s$; in case of steady flow, $N_s$ should be determined to make O(R) be $10^9$. For unsteady flow, $N_s$ should be increased to make O(R) be $10^{11\sim12}$. This strategy of selecting the snapshot dataset was applied to two dimensional NACA0012 airfoil and vortex flow problems including steady and unsteady cases and the numerical accuracies according to $N_s$ and O(R) were discussed.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.816-820
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• 2011

본 논문은 구형 마이크로폰 어레이의 부엽 레벨의 차를 증가시키기 위한 방법에 대한 연구 내용을 다루었다. 일반적인 어레이 신호처리에서 마이크로폰을 조밀하게 배치함으로써 어레이 응답에서의 주엽과 부엽 간의 차이를 늘릴 수 있고 어레이의 소음원 판별능력을 증가시킨다. 최근 사용되고 있는 상용 에레이들은 제작 단가와 어레이의 크기 때문에 센서의 수를 늘리는데 한계를 보이고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 본 연구에서는 MEMS 센서를 이용하여 구형 어레이에 적용하였다. 구형 마이크로폰 어레이를 이용한 시뮬레이션과 실험을 통해 정현파 소음원을 측정하였다. 실험을 위해 32 개의 일반 측정용 마이크로폰을 이용한 어레이와 85 개의 MEMS 마이크로폰을 이용한 구형 어레이를 제작하였다. 구형 조화 분해기법과 빔형성기법을 이용하여 측정 데이터를 분석하였다. 2 kHz 이상의 소음원에 대하여 MEMS 마이크로폰 어레이가 4 dB 이상의 부엽 저감 능력을 가지는 것을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.65-72
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• 2019

데이터 증강(Data Augmentation)은 적은 양의 데이터를 바탕으로 다양한 알고리즘을 통해 데이터의 양을 늘리는 기술이다. 현실문제를 해결하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기법을 사용하는 경우, 데이터 셋이 부족한 경우가 많다. 데이터의 부족은 모델 학습 시, 데이터 셋의 특징을 잘 반영하지 못하는 것 이외에도 과소적합 및 과적합에 빠질 위험이 크다. 따라서 본 논문에서는 오토인코더와 고유값 분해를 기반으로 하는 데이터 증강 기법을 통해 데이터를 증강 시키고 이를 심층 신경망의 각 층 마다 적용하여, 심층 신경망을 효과적으로 사전 학습하는 방법을 제시한다. 이후, WOBC 데이터와 WDBC 데이터에 대해 실험을 통하여 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도를 향상시키는지 측정하고 기존 연구들과 비교함으로써 제안한 방법이 실질적으로 의미가 있는 데이터를 생성하고 모델의 학습에 효과적임을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.258-262
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• 2010

지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래 (1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하여 구축하였다. 현재 1971-2000년 기간 동안 상세화된 기온은 관측에 대해 저온 편의와 여름 강수는 건조 편의가 나타나는 계통오차가 있으나, 상세화된 자료는 한반도의 지형적 특성이 잘 반영되었고 관측의 월별, 계절별 변동성을 유사하게 모의하는 등 재분석 자료를 성공적으로 상세화한 것으로 판단된다. 미래 100년(2001-2100년)에 대해 전반기(2021-2050) 및 후반기(2070-2099)의 시나리오기후변동을 분석한 결과, 상세화된 지역별, 계절별, 연도별 기온 상승의 시 공간적 분포를 잘 보여주며, 기온상승(전반기: 동아시아지역~$1.8^{\circ}C$, 남한~$1.6^{\circ}C$, 후반기: 동아시아지역~$4.7^{\circ}C$, 남한~$4.6^{\circ}C$)에 의한 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전계절에 대해 강수량(전반기: 동아시아~10.5%, 남한~6.7%, 후반기: 동아시아~20.1%, 남한~31.9%)이 증가할 것으로 전망되었다. 수문기상 변화를 살펴보면, 미래 후반기에 남한은 $4.6^{\circ}C$가 상승하여 적설깊이는 5.3mm(-92.3%)가 감소할 것이고, 강수량의 연변동성을 크나 전체적으로 증가할 것이며, 토양수분, 증발산 또한 강수량 증가와 연관되어 증가할 것으로 전망되었다. 이렇게 ECHO-G/S SRES A2 시나리오를 기반으로 하여 역학적으로 상세화된 시나리오는 통계적으로 상세화된 시나리오 결과와 비교 검증함으로써 다중모델기법에 의해 불확실성을 제시함으로써 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.60-68
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• 2017

교량은 사회간접시설물의 핵심이 되는 도로의 주요 시설물이므로 공용기간 동안 안정성과 사용성이 확보될 수 있도록 건설되며, 교량의 안전성 확보를 위하여 현재 상태에서 건전성을 평가하는 것은 유지관리 업무에서 중요한 과제이다. 일반적으로 교량의 내하력 평가를 위해 차량재하시험을 통하여 횡분배율을 측정함으로써 교량의 중첩거동 및 대칭거동을 확인할 수 있다. 그러나 공용중인 교량의 횡분배율을 측정하기 위하여 정적재하시험을 수행하고 있으며 교통통제의 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적재하시험 및 상시진동시험에서 측정된 교량의 변위응답 데이터를 경험적 모드분해기법을 이용하여 정적 성분의 변위를 추출하였다. 추출된 정적 성분의 변위를 이용하여 횡분배율을 추정하였으며, 정적재하시험에서 측정된 횡분배율과 비교하였다.