• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.112-115
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• 2012

현재 전 세계적으로 물 부족 현상이 대두되는 가운데 그 양상은 더욱 심해지고 있다. 이러한 물 부족 현상의 악화됨에 따라 수자원 관리의 중요성이 부각되고 있다. 효율적인 수자원의 관리를 위해서는 근본적으로 물 순환 과정인 수문현상의 이해가 필요하다. 수문현상은 증발산, 강우, 침투, 유출 등의 일련의 과정을 말하는 것으로 이를 해석하기 위해서는 많은 수문 인자들의 정확한 관측이 필요하다. 특히 지표와 대기간의 에너지 및 물의 교환에 대한 중요한 요소인 토양수분은 수문현상의 해석을 위해 필수적인 인자이다. 따라서 수문현상의 정확한 해석을 위해서는 토양수분의 관측이 필요하며, 이에 대한 많은 관측이 이루어져 왔다. 최근에는 원격탐사의 기술의 발달로 토양수분의 관측에 대해 시공간적인 장점을 가지는 인공위성을 이용하고 있다. 토양수분관측에 있어서 많은 위성들이 이용되고 있으나 대다수의 경우 발사시점이 오래되었으며, 현재 2009년 ESA (European Space Agency) 의 지구관측 미션의 일환으로 발사된 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) 가 이용기간이 남아있다. 단, SMOS는 한국을 포함한 동아시아 및 유럽지역에 대해 RFI (Radio Frequency Interference) 의 전파방해로 우리나라의 경우 토양수분 Product의 직접적인 이용이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 SMOS의 Product인 밝기온도를 이용하여 복원알고리즘을 통해 토양수분을 복원하였다. 또한 복원된 알고리즘의 정확성을 평가하기 위해 한반도의 지점관측된 토양수분 데이터를 이용하여 본 알고리즘을 검증하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2006.06a
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• pp.509-512
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• 2006

국내 대형 기력발전단지에서 냉각수로 사용되고 방류되는 해수는 약 150cms로 (100Mwe 당 약 5cms) 약 3,000kW 이상의 수력에너지를 보유하고 있으나, 현재 활용되지 못하고 그대로 해양으로 방류되고 있다. 발전소 방수로는 흐름조건이 비교적 균일하고, 파랑 내습이 없으며 부유사 해조류, 부유물 충돌 등의 문제가 발생하지 않아 자연 해양조건보다 조류력 발전에 매우 유리하나 수심이 낮고, 순환수 계통에의 영향으로 다수의 수차를 설치하기는 어려운 조건을 지니고 있다. 따라서, 인공수로의 균일하고 양호한 흐름조건에 적합한 보다 경제적인 수차를 개발하고, 발전량을 증대하기 위한 수차 배치 기술, 수차 및 발전기 지지구조물의 설계 기술, 계통 연결기술 등을 개발할 필요가 있으며, 이를 위하여 시험용 조류식 발전시스템을 제작하여 수차의 성능 및 전체 발전시스템의 성능을 평가하여 발생되는 문제점을 해결하고자 한다. 본 연구에서는 시험용 조류식 발전시스템을 하동화력발전소 방수로에 적용하기 위하여 현장 특성 분석, 형식 선정, 발전량 산정 등의 시스템 설계를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.398-401
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• 2018

본 연구에서는 심충 합성곱 신경망(Deep CNN)과 Connectionist Temporal Classification (CTC) 알고리즘을 사용하여 강제정렬 (force-alignment)이 이루어진 코퍼스 없이도 학습이 가능한 음소 인식 모델을 제안한다. 최근 해외에서는 순환 신경망(RNN)과 CTC 알고리즘을 사용한 딥 러닝 기반의 음소 인식 모델이 활발히 연구되고 있다. 하지만 한국어 음소 인식에는 HMM-GMM 이나 인공 신경망과 HMM 을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔으며, 이 방법 은 최근의 해외 연구 사례들보다 성능 개선의 여지가 적고 전문가가 제작한 강제정렬 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 또한 RNN 은 학습 데이터가 많이 필요하고 학습이 까다롭다는 단점이 있어, 코퍼스가 부족하고 기반 연구가 활발하게 이루어지지 않은 한국어의 경우 사용에 제약이 있다. 이에 본 연구에서는 강제정렬 코퍼스를 필요로 하지 않는 CTC 알고리즘을 도입함과 동시에, RNN 에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 데이터로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하여 한국어 음소 인식을 수행하여 보고자 하였다. 이 모델을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49 가지의 음소를 추출하는 세 종류의 음소 인식기를 제작하였으며, 최종적으로 선정된 음소 인식 모델의 PER(phoneme Error Rate)은 9.44 로 나타났다. 선행 연구 사례와 간접적으로 비교하였을 때, 이 결과는 제안하는 모델이 기존 연구 사례와 대등하거나 조금 더 나은 성능을 보인다고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.130-130
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• 2018

진해 용원 인근 해역은 부산신항 개발사업으로 추진된 북컨테이너부두 조성사업 및 항만 배후 단지 조성사업으로 전면 해역이 매립되어 원활한 해수흐름이 차단되었고, 인공적인 해양구조물 및 시설물로 인해 해안선 지형 및 단면 변화가 발생하고 이로 인해 수역의 해수순환이 점진적으로 변화하는 지역이다. 인근 어판장으로의 선박의 출입이 차단되면서 발생된 민원으로 인해 송정천 하구 지점의 북쪽 통로를 이용한 선박이동만이 가능한 좁고 긴 수로형태를 가진 폐쇄성 수역으로 변형되었다. 한국에서는 찾아볼 수 없는 이례적인 형태의 용원수로는 폐쇄성 수역이 형성되면서 수로 내로 유입되는 오염물질은 수로 내에 체류되어 수질을 악화시킬 수 있다. 이러한 폐쇄성 수역이 형성되면서 발생하는 다양한 수질영향을 장기간 평가하는 것은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 용원수로의 시 공간적인 수질변동 양상을 분석하기 위해 2003년부터 2017년까지 선정된 수질측정 지점에서의 주요수질항목에 대한 수질분석을 실시하였으며, 용원수로로 유입되는 토구를 전수조사하고, 비강우시 및 강우시 토구 모니터링을 통해 육상에서 기인하는 오염원을 분석하였다. 또한, 용원수로 내에 유입된 오염물질 거동 분석을 위해 추적자 실험을 통해 용원수로로 유입된 오염원 거동을 예측하여 용원수로의 수질변화 분석에 대한 연구를 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.444-444
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• 2023

하천 및 저수지와 같은 공간의 수체 탐지는 수자원 관리에서 매우 중요하며, 유역의 수문학적 과정을 이해하는데 도움을 준다. 수문학적 데이터 수집은 우량계, 수위계와 같은 물리적 인프라의 배치가 필요하다. 그러나 상대적으로 저개발된 국가는 수문학적 측정을 위한 인프라가 매우 미흡한 것이 현실이며, 북한과 같은 비접근 지역에 대한 수문학적 과정을 분석하는데는 한계가 있다. 인공위성 원격탐사 센서 중 SAR영상은 지표면에 직접 전파를 방사하고 산란되어 돌아오는 신호를 수신하여 영상을 만들기 때문에 일반적인 광학영상과는 달리 햇빛의 유무와 강우, 구름여부 등의 기상 조건의 영향을 거의 받지 않는 장점이 있다. 또한 국내와 같이 계절적인 요인과 인간활동에 의해 변화되는 물 순환을 SAR 영상은 지표수의 계절적 및 연간 변동성을 모니터링하는데 매우 유용한 자료로 평가되고 있다. 본 연구는 SAR영상을 이용하여 국내의 검증 가능한 지역의 저수지 수면적 변화를 모니터링하고 저수지 수면적과 저수량 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료인 SAR영상은 ESA의 Sentinel-1영상을 2022년 4월부터 2022년 11월의 자료를 수집하여 소양강댐 저수지 수면적과 저수량과의 관계식을 도출하였다. 수체 추출을 위한 SAR 영상은 특히 수로의 일부 가장자리와 홍수터의 식물 존재로 인한 제외지의 매핑에 부정확성을 포함하여 처리에 몇 가지 단점을 갖는 한계도 존재하지만 악천후의 기상 조건에서도 작동할 수 있는 SAR 영상의 능력 덕분에 규칙적인 시간 간격으로 수체면적의 변화에 대한 정보를 제공할 수 있다. 향후 북한 지역의 주요 댐 저수지 수면적에 대한 연간변화와 장기간의 추세를 분석하는 연구를 진행할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.317-319
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• 2021

In Korea, an intelligent transportation system(ITS) is established to efficiently operate traffic congestion on roads and is being used for traffic information collection and speed control systems. Currently, designated and dedicated lanes are in place to ensure traffic circulation and traffic safety, and systematic and accurate illegal vehicle crackdown systems with artificial intelligence technology are needed. In this study, we propose a vehicle number recognition model that can improve the efficiency of the traffic of designated vehicles. By applying computer vision technology, we are going to identify three-lane and four-lane multi-lane roads in real time and detect vehicle numbers by car to suggest ways to crack down on vehicles that violate the designated lane system.

• The Journal of Korea Robotics Society
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• v.19 no.2
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• pp.221-228
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• 2024

As the importance of cardiovascular health is highlighted, research on its correlation with blood pressure, the most important indicator, is being actively conducted. Therefore, extensive clinical data is essential, but the measurement of the central arterial blood pressure waveform must be performed invasively within the artery, so the quantity and quality are limited. This study suggested a mock circulatory robot and artificial aorta to reproduce the blood pressure waveform generated by the overlap of forward and reflected waves. The artificial aorta was fabricated with biomimetic silicone to mimic the physiological structure and vascular stiffness of the human. A pressurizing chamber was implemented to prevent distortion of the blood pressure waveform due to the strain-softening of biomimetic silicone. The reproduced central arterial blood pressure waveforms have similar magnitude, shape, and propagation characteristics to humans. In addition, changes in blood pressure waveform due to aging were also reproduced by replacing an artificial aorta with various stiffness. It can be expanded to construct a biosignal database and health sensor testing platform, a core technology for cardiovascular health-related research.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.60 no.1
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• pp.87-99
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• 2024

This study deals with the application of an artificial neural network (ANN) model to predict power consumption for utilizing seawater source heat pumps of recirculating aquaculture system. An integrated dynamic simulation model was constructed using the TRNSYS program to obtain input and output data for the ANN model to predict the power consumption of the recirculating aquaculture system with a heat pump system. Data obtained from the TRNSYS program were analyzed using linear regression, and converted into optimal data necessary for the ANN model through normalization. To optimize the ANN-based power consumption prediction model, the hyper parameters of ANN were determined using the Bayesian optimization. ANN simulation results showed that ANN models with optimized hyper parameters exhibited acceptably high predictive accuracy conforming to ASHRAE standards.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.51 no.2
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• pp.160-167
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• 2018

The role played by reservoirs in the biogeochemical cycles of elements is a subject of ongoing debate. Recent research has revealed that reservoirs emit significant levels of greenhouse gases. To assess the importance of reservoirs in monsoon climate areas as a source of methane gas into the atmosphere, we investigated variations in organic carbon (OC) input into the reservoir, oxic state changes, and finally the amount of methane emitted (focusing on the ebullition pathway) in Lake Soyang, which is the largest reservoir in South Korea. Total organic carbon (TOC) concentrations were higher during summer after two years of heavy rainfall. The sedimentation rates of particulate organic carbon (POC) and particulate organic nitrogen (PON) were higher in the epilimnion and hypolimnion than the metalimnioin, indicating that autochthonous and allochthonous carbon made separate contributions to the TOC. During stratification, oxygen depletion occurred in the hypolimnion due to the decomposition of organic matter. Under these conditions, $H_2S$ and $CH_4$ can be released from sediment. The methane emissions from the reservoir were much higher than from other natural lakes. However, the temporal and spatial variations of methane ebullition were huge, and were clearly dependent on many factors. Therefore, more research via a well-organized field campaign is needed to investigate methane emissions.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.3
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• pp.303-314
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• 2020

The hydrological characteristics of watersheds and hydraulic systems of urban and river floods are highly nonlinear and contain uncertain variables. Therefore, the predicted time series of rainfall-runoff data in flood analysis is not suitable for existing neural networks. To overcome the challenge of prediction, a NARX (Nonlinear Autoregressive Exogenous Model), which is a kind of recurrent dynamic neural network that maximizes the learning ability of a neural network, was applied to forecast a flood in real-time. At the same time, NARX has the characteristics of a time-delay neural network. In this study, a hydrological model was constructed for the Taehwa river basin, and the NARX time-delay parameter was adjusted 10 to 120 minutes. As a result, we found that precise prediction is possible as the time-delay parameter was increased by confirming that the NSE increased from 0.530 to 0.988 and the RMSE decreased from 379.9 ㎥/s to 16.1 ㎥/s. The machine learning technique with NARX will contribute to the accurate prediction of flow rate with an unexpected extreme flood condition.