• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.96-96
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• 2021

수문기상인자 중 하나인 증발산량은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지 모형 등의 입력자료로 활용된다. 우리나라를 포함한 각국 기상청 및 국제기구에서는 직접 관측이 아닌 FAO56 Penman-Monteith(PM)을 통해 증발산량을 산출하고 있다. FAO56 PM 방법은 복사(radiation), 대기온도(air temperature), 습도(humidity), 풍속(wind speed) 등의 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotransipiration)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자를 요구하므로 미계측 유역을 포함한 일부지역에 대한 증발산량 자료 구축이 어려운 실정이다. 또한, 기준증발산량의 특성이 시간에 따라 변화하므로 비정상성(nonstationary)을 고려한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 온도인자 기반의 대체모형(surrogate model)을 개발하여 기준증발산량의 비정상성을 고려하고자 한다. 한강유역에 위치한 관측소를 대상으로 모형을 개발하였으며, 시간에 따라 변동하는 기준증발산량의 특성을 고려하기 위해 Bayesian 추론기법을 통해 매개변수를 시간에 따라 추정하였다. 또한, 본 연구에서는 대체모형으로 산정된 증발산량을 활용해 가뭄지수인 EDDI(evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄 모니터링 및 조기 경보 안내를 위해 개발된 EDDI를 활용하여 기존 가뭄보다 빠르게 진행되는 초단기 가뭄(flash drought)를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 미계측 지역에서도 적용이 가능하므로 수자원분야에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.508-511
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• 2020

미세먼지(PM10, PM2.5)는 배출가스 증가와 함께 빠르게 악화되어 왔으며, 다양한 화학성분 뿐만 아니라 금속 성분이 포함되어 있어 인체에 큰 유해성을 발생한다. 이에 정부는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 통해 개선하고자 했지만, 2013년부터 그 효력을 잃기 시작하였다. 이에 본 연구에서는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 수립하는데 있어 가장 중요한 요소인 미세먼지 농도를 예측하는 연구를 진행한다. 이전 연구들에서 미세먼지 영향 요소들이 시계열 기반의 데이터(기상인자와 대기오염 인자)인 것을 확인하였기에, 시계열 데이터에 좋은 성능을 보이는 LSTM 알고리즘을 사용하여 학습 후, 서울시 '구별' '시간단위' 미세먼지 농도 예측에 대한 예측 오차(RMSE, MAE) 성능을 비교하였다. 실험 결과 PM10의 경우 (7.2, 4.78), PM2.5의 경우 (4.7, 3.2)의 예측 오차를 보였으며, 금천구의 경우 PM10이 (5.3, 3.71), PM2.5에서 (3.5, 2.5)로 가장 좋은 성능을 보였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.12
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• pp.339-345
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• 2021

In this paper, estimation angle performance analysis of amplitude-comparison monopulse radar under additive noise effect is dealt with. When uncorrelated white noises are added to the squinted beams, the angle estimation performance is analyzed through the mean square error(MSE). The numerical integration-based mean square error result completely overlaps the Monte Carlo-based mean square error result, which corresponds to 99.8% of the Monte Carlo-based mean square error result. In addition, the mean square error analysis method based on numerical integration has a much faster operation time than the mean square error method based on Monte Carlo. the angle estimation performance of the amplitude comparison monopulse radar can be efficiently analyzed in various noise environments through the proposed numerical integration-based mean square error method.

• The Korean Journal of Franchise Management
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• v.4 no.1
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• pp.25-53
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• 2013

The coffee shop market in Korea has been rapidly increased in quantitative terms over 10 years since the time when Starbucks opened their first shop in 1999. In recent years, the mature market characteristics that the serious competition of the coffee shop brands make the difference in taste or service reduce has been shown in that market. It's important to build the differentiated brand image for the differentiation of products and services and obtaining a price premium in serious competitive mature market. This study presented practical implications based on the results of empirical analysis of current positioning using 'Store Personality Scale.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.248-251
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• 2013

정간보는 우리나라 전통 음악의 대표적인 기보방법 중 하나로서, 세종대왕 때에 창안이 되어 오늘날까지 사용되고 있다. 정간보의 경우, 우리가 흔히 접하는 서양의 오선보와 표기 방법에 많은 차이가 있어, 전통 음악을 전공하지 않은 사람들이 보고 이해하는 데에 어려움이 있다. 이러한 이유로, 정간보 악보를 오선보로 변환하여 사용하는 경우가 있는데, 정간보는 음의 높이와 길이 등을 기술하는 방법이 오선보와는 다른 형태를 가지고 있어, 정간보를 오선보로 변환하는 작업은 주로 사람에 의해 수기로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정간보를 자동적으로 오선보로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 위해서는 정간보를 구조적인 디지털 파일 형태로 저장하는 기술과 디지털 파일 형태로 저장된 정간보를 오선보 악보로 변환하고, 이를 오선보를 저장하는 파일 형태로 저장하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 선행 연구를 통해 정간보를 구조적인 디지털 파일 형태로 저장하는 방법이 제안되었는데, 본 논문에서는 디지털 파일 형태로 저장된 정간보 악보를 기반으로 이를 오선보로 변환하고, 파일 형태로 저장하는 방법을 제안한다. 제안한 정간보의 자동 오선보 변환 방법의 검증을 위해, 정간보 악보를 수기로 변환한 오선보 악보와 제안한 방법에 따라 자동 변환된 오선보 악보를 비교 분석하여 그 결과를 제시하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.5
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• pp.534-542
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• 2019

In active SONAR, several different methods are used to detect range-Doppler information of the target. Compressive sensing based method is more accurate than conventional methods and shows superior performance. There are several compressive sensing algorithms for range-Doppler estimation of active sonar. The ability of each algorithm depends on algorithm type, mutual coherence of sensing matrix, and signal to noise ratio. In this paper, we compared and analyzed computational performance and accuracy of various compressive sensing algorithms for range-Doppler estimation of active sonar. The performance of OMP (Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP (Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN (CVX) (Basis Pursuit Denoising), LARS (Least Angle Regression) algorithms is respectively estimated for varying SNR (Signal to Noise Ratio), and mutual coherence. The optimal compressive sensing algorithm is presented according to the situation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.245-245
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• 2020

설계홍수량의 결정은 하천기본계획, 댐 설계 등 수리·수문학적으로 중요한 변수 중 하나이다. 설계홍수량 산정을 위해서는 확률강우량 산정 및 강우-유출 모형의 일련의 과정을 통해 이루어지며, 홍수량 산정 표준지침(2018)에 자세히 수록되어 있다. 그러나 국내외 다양한 연구에서는 빈도별 확률홍수량의 경우 계측된 유량자료를 활용하여 직접 홍수빈도해석을 수행하는 것이 가장 정확한 방법이라 알려져 있지만, 홍수빈도해석을 위한 자연유량이 부족할 뿐만 아니라 홍수수문곡선(hydrograph)을 얻을 수 없는 단점이 있다. 더불어 우리나라의 경우 주요지점을 제외하고는 계측이 잘 이루어지지 않고 있으며, 수위-유량관계곡선(rating-curve)을 통해 산정된 유량자료를 활용하고 있어 자료의 신뢰성이 낮은 문제가 있다. 이러한 이유로 우리나라에서는 강우-유출 모형을 활용하여 빈도별 홍수량을 산정하고 있으며, 확률강우량의 시간분포를 입력자료로 하여 홍수수문곡선을 취득하고 있다. 그러나 확률강우량의 우량주상도 변환시 국내에서는 일반적으로 Huff 4분위법을 활용하지만, 실제홍수사상과 비교했을 때 과소 및 과대 추정하는 경우가 많다. 더불어 분포된 우량주상도를 면밀히 살펴보면 빈도해석된 확률강우량과 비교하였을 때 상당히 낮은 강우 빈도를 가지고 있다. 즉, 우량주상도는 특정 지속시간의 확률강우량을 Huff 분포를 활용하여 얻어지지만, 관측소별로 산정된 확률강우량의 빈도개념이 무너진다는 것이다. 이러한 결과로 인해 확률홍수량은 확률강우량과의 빈도개념의 상이하다고 할 수 있으며, 홍수빈도해석과의 비교에서도 차이를 보이고 있어 우량주상도의 개선 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존에 일관적으로 사용되어지는 Huff 3분위 50%를 지양하고, Huff의 다양한 분위(quartile)과 Blocking 방법 등을 비교·검토하여 보다 국내 실정에 부합하는 확률강우량의 우량주상도를 제공할 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.503-503
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• 2022

미호천은 금강의 중권역에 위치하며 도심을 관통하는 전형적인 도심형 하천으로 금강대권역 물환경관리계획 내에서 다루는 지류하천 중 논산천과 함께 물환경 목표기준 미달성 하천으로 분류되어 중점관리 중권역으로 분류되어 있다. 금강 본류의 수질 악화에 큰 영향을 주는 하천으로 수질개선을 위해서는 목표기준 미달성 원인 파악 및 정책적 개선방안 모색을 통해 실질적인 정부와 지자체의 계획에 반영할 필요성이 있다. 그간 미호천 수질개선과 관련한 많은 연구가 진행되었으나, 연구의 대부분은 특정 오염원에 집중된 단기적인 조사에 편중되어 있다. 수질개선을 위한 정책분석 및 대응방안을 제시하기 위해서는 미호천 지류가 본류에 미치는 영향 등의 전반적인 하천 특성과 장기적인 이·화학적 수질 영향을 검토를 통한 정책적 지원 전략 수립이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 미호천 수질개선을 목표로 수행되었던 환경기초조사업과 지자체별 정책사업들을 조사하고 수질개선 방안을 고찰함으로써 중권역의 수질개선을 위한 지역맞춤형 정책제언 및향후 지역 간 연계협력사업의 추진을 위한 참고자료를 제공하고자 하였다. 참고자료에는 수질현황조사 결과와 환경기초조사사업 및 미호천 관련 8개 지자체별 정책사업을 조사하였으며, 중권역 물환경관리계획에 수립된 예산 대비 현재까지 집행된 비율을 통해 이행도를 검토하였다. 마지막으로 미호천 수질관리 개선을 위한 축산오염원, 토지 비점오염원, 생활계 오염원, 산업계 오염원, 보 관리, 주민참여에 대한 부문별 개선방안을 제안하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.38 no.4
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• pp.444-450
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• 2014

Most researches on word sense disambiguation have used static sized context regardless of sentence patterns. This paper proposes to use dynamic sized context considering sentence patterns and distance between words for word sense disambiguation. We evaluated our system 12 words in 32,735sentences with Sejong POS and sense tagged corpus, and dynamic sized context showed 92.2% average accuracy for predicates, which is better than accuracy of static sized context.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.377-380
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• 2010

지식기반 사회에서 교육은 장기적인 발전을 위한 필수 요소이다. 교육을 위해서는 말하기, 듣기, 쓰기, 읽기 능력이 필요하다. 이 중 하나라도 충족하지 못한다면 제대로 된 교육을 받을 수 없다. 하지만 전 세계에 존재하는 약 6900여종의 언어 중 6600여종의 언어는 표기할 수 있는 고유 문자가 없다. 읽기 능력과 쓰기 능력을 기르기 위한 최소 조건조차 마련되어 있지 않은 것이다. 그래서 말은 있지만 문자는 없는 국가에 말을 표기할 수 있는 문자를 보급하여 지식기반 발전의 기반을 마련해 주는 소울(SOUL) 시스템을 제안한다. 소울(SOUL)은 두 가지 기능을 가지고 있다. 문자 교육 기능과, 지식 공유 공간 기능이다. 문자 교육 기능에서는 각 문자가 내는 소리와 조합방법, 그리고 각 문자의 표기법, 표기 순서 등을 익힘으로써 문자를 쉽게 익힐 수 있도록 하였다. SOUL은 말을 표기할 문자로 비교적 익히기 쉬운 언문인 한글을 채택하였다. 그리고 지식 공유 공간 기능에서는 문자를 익힌 사용자가 마치 위키피디아처럼 지식을 기록하고 공유할 수 있어 지식을 축적하도록 도와주도록 설계하였다. 여기서는 소울(SOUL) 시스템의 구조 및 구현을 보인다.