• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.12
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• pp.1011-1027
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• 2010

In hydrologic modeling, prediction uncertainty generally stems from various uncertainty sources associated with model structure, data, and parameters, etc. This study aims to assess the parameter uncertainty effect on hydrologic prediction results. For this objective, a distributed rainfall-sediment yield-runoff model, which consists of rainfall-runoff module for simulation of surface and subsurface flows and sediment yield module based on unit stream power theory, was applied to the mesoscale mountainous area (Cheoncheon catchment; 289.9 $km^2$). For parameter uncertainty evaluation, the model was calibrated by a multi-objective optimization algorithm (MOSCEM) with two different objective functions (RMSE and HMLE) and Pareto optimal solutions of each case were then estimated. In Case I, the rainfall-runoff module was calibrated to investigate the effect of parameter uncertainty on hydrograph reproduction whereas in Case II, sediment yield module was calibrated to show the propagation of parameter uncertainty into sedigraph estimation. Additionally, in Case III, all parameters of both modules were simultaneously calibrated in order to take account of prediction uncertainty in rainfall-sediment yield-runoff modeling. The results showed that hydrograph prediction uncertainty of Case I was observed over the low-flow periods while the sedigraph of high-flow periods was sensitive to uncertainty of the sediment yield module parameters in Case II. In Case III, prediction uncertainty ranges of both hydrograph and sedigraph were larger than the other cases. Furthermore, prediction uncertainty in terms of spatial distribution of erosion and deposition drastically varied with the applied model parameters for all cases.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.108.1-108.1
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• 2005

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2004.11a
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• pp.1721-1726
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• 2004

Heat rate is a representative index to estimate the performance of turbine cycle in nuclear power plant. Accuracy of heat rate calculation is dependent on the accuracy of measurement for plant status variables. Uncertainty of heat rate can be modeled using uncertainty propagation model. We developed practical estimation model of heat rate uncertainty using the propagation and regression model. The uncertainty model is used in the performance analysis system developed for the operating nuclear power plant.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.5 no.2
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• pp.161-174
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• 2003

Applicability of the Decision Aids for Tunneling (DAT) technique is investigated in this study to better understand the efficiency of the decision making process during tunnel construction. For this, a traffic tunnel under construction is adopted and information on the construction procedure, i.e., overall geology, unit cost and construction time for each excavation process, is provided periodically. Various scattergrams in which cost-time simulation results are plotted are obtained according to the simulation methods and final prediction on the construction time/cost is made. It is found that the uncertainty in the cost distribution is greater than the uncertainty in the time distribution for each cycle simulation and the uncertainties in time and cost for the one time simulations are comparable. Future work will be concentrated on the updating scheme using the face mapping data and various parametric studies will also be performed.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.715-721
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• 2017

기술거래 시장의 활성화에 대한 연구개발서비스 분야 종사자들의 관심이 높아지고 있으며, 특히 공공 및 민간 분야의 휴면 기술(특허)에 대한 이전 거래를 통해 불필요한 특허유지 비용을 줄이고 부가적인 기술료 창출 효과를 거둘 수 있다. 본 연구에서는 현재까지 기술이전(거래), 현물출자, 기술금융(융자, 담보대출) 등 다양한 목적으로 실무에서 활용되어 온 기술가치평가 모형의 한계점을 고민해 보고, 이에 대한 개선방안으로서 몬테카를로 최소자승법 기반의 확률론적 가치평가 모형을 제시한다. 기존의 가치평가 모형은 평가산출을 위한 입력변수의 확정적 값들에 기반하여 가치액이 산출되었으나, 대표적 기법인 현금흐름 할인법이나 로열티공제법의 경우 미래의 수익예상기간, 예상매출액 등에서는 불확실성(uncertainty)가 내재되어 있다. 따라서 특정 분포(distribution)에 대한 확률론적 가능성을 가정하고 이에 대한 수학적 최적화 논리로부터 몬테카를로 최소자승 관게에 의한 변수결정 및 가치평가액 산정을 할 수 있는 평가모듈을 개발한다. 향후 연구에서는 기 평가된 사례결과를 딥러닝(deep learning) 방식으로 학습하여, 발생가능성 높은 각 변수값의 범위들을 산출하고 이로부터 기술가치 범위를 추론하는 시스템을 개발하는 것도 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.634-636
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• 2005

지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1775-1776
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• 2007

본 논문에서는 이동로봇에 장착된 초음파센서 모듈을 이용하여 실내 환경에 대한 기본적인 지도를 작성하고, 작성된 지도를 바탕으로 이동로봇의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 이동로봇은 실내 주행 중에 초음파센서로부터 얻어진 일반적인 거리정보를 가지고 격자지도를 작성한다. 작성된 지도를 바탕으로 다양한 형태와 불확실한 장애물을 표현하기에 적합한 확률적 표현을 이용한 몬테카를로 위치측정 기법을 사용하여 이동로봇의 위치를 측정한다. 제시된 방법을 이용하여 실내환경에서의 실험을 통하여 이동로봇의 위치를 측정하여 효율성을 평가한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.4 no.1
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• pp.39-52
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• 2003

As software is developed for many applications and software defects have caused serious problem sin those applications, the concern of software quality evaluation increases rapidly. Although there has been many efforts for establishing standards for software evaluation, such as ISO/IEC 9126, they provide only a framework for defining quality characteristics and evaluation process. They, however, do not provide practical guidances for deriving resonable weight value criteria for software evaluation. This paper presents a method to draw quantitative weight values from evaluator's subjective data in the process of software evaluation as observing the ISO/IEC 9126 standard. To eliminate the evaluators' subjectiveness and the uncertainty of weight value during evaluation, the Dempster-Shafer (D-S) theory is adopted and utilized. In this paper, the D-S theory is supplemented with an improved merge rule to reduce the bias of weight value when they are merged with other evaluator's weight value. The proposed merge rule has been tested and proved with actual evaluation data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.282-282
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• 2023

도시침수와 도시열섬 등 도시화 및 기후변화로 인한 물 및 환경문제에 대비하기 위해서는 고해상도 물순환 및 열순환 해석 기술이 필수적이다. 도심지의 고밀도 건축물 및 식생 등 다양한 토지피복의 조합은 물/열 순환에 직접적인 영향을 미치는 요인이며, 물리과정에 대한 이해를 높이기 위해서는 고해상도 모의 및 관측이 필요하다. WRF-Hydro는 침투 및 증발산, 열 순환, 지표와 하천 및 저수지 추적 등 여러 물/열 순환 요소 해석 모듈을 연동할 수 있는 공간분포형 수문 해석 시스템이다. 본 연구에서는 WRF-Hydro를 기반으로 낙동강 지류인 금호강 유역에 대한 고해상도 물순환 및 열순환 모형을 구축하여, 토양수분, 하천 유량, 지표온도, 증발산 등 수문 요소 해석 결과를 분석한다. WRF-Hydro 모형의 입력자료 구축 시 고해상도 토지피복 및 토양도를 적용하고, 기상자료에는 국내 지상관측자료와 국외 재분석자료를 비교, 분석하여 자료의 신뢰성을 분석한다. 또한, ECOSTRESS 등 고해상도 원격탐사자료로부터의 열, 증발산 관련 추정 자료를 모의 결과와 비교하여, 열순환 해석의 불확실성을 평가한다. 물순환과 열순환의 해석의 신뢰도를 동시에 향상하기 위한 분포형 모형의 구축 및 매개변수 보정 방안에 대해 토의한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.503-503
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• 2015

농촌유역의 물순환 해석은 기후변화, 사회/경제적 변화, 유역환경변화 등의 복잡한 상호작용과 불확실성을 수반한 다양한 형태로 발현하고 있다. 효율적인 농촌유역 수자원 관리를 위해서는 농촌유역에 적합한 데이터베이스를 설계하여 농업생산기반시설, 유역 특성, 기상 및 수문 자료, 기후 변화 자료를 각각 구축하고, 외부 환경의 일회성 평가에 기반을 두어 수행되었던 과거의 접근 방법에서 나아가 내외부의 복합적인 환경변화를 능동적으로 반영하기 위한 요소 모듈 방식의 지능형 관리기법의 개발이 필요하다. 본 연구의 목적은 농촌유역 물순환 해석을 위해 필요한 자료를 효율적으로 가공 및 사용할 수 있는 웹기반 자료 전처리 및 모형 연계 시스템을 개발하는데 있다. 농촌유역 물순환 해석을 위해 농촌유역 데이터베이스 설계, 농업생산기반시설 인벤토리 구축, 유역 물리특성/기상/수문 등의 데이터베이스 구축, 기후변화 자료를 구축하고 이를 웹으로 구현하여 물순환 해석 시스템을 개발하였다. 본 연구는 농촌유역 물순환 해석을 위한 자료 전처리 및 모형 연계 시스템을 개발함으로써 지능형 물순환 해석 및 관리 시스템을 개발하는데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.