• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.14-14
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• 2020

일반적으로 수문빈도해석은 치수계획 수립에 이용되는 설계강수량, 계획홍수량 등을 산정하기 위해 연최대치계열 또는 연초과치계열 자료를 이용한 극치빈도해석을 수행하고, 확률분포의 우측꼬리(right tail) 부분을 이용하여 확장된 재현기간에 해당하는 확률수문량을 추정한다. 하지만 가뭄 관련 분석에서는 확률분포의 좌측꼬리(left tail) 부분은 이용해 확장된 재현기간별 확률수문량을 추정해야할 경우가 발생한다. 또한 물관리 실무에서 장 단기 운영계획 수립을 위해 이용하는 갈수빈도 유입량 산정 등에서도 평년보다 작은 수문량에 대한 빈도해석이 필요한 경우가 있다. 국가 가뭄정보분석센터에서는 기존에 K-water연구원에서 개발한 빈도해석 프로그램인 K-FAT의 분석모듈을 이용해 극소치계열 또는 갈수빈도 유입량 분석에 특화된 가뭄빈도해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 GEV, Gumbel, Weibull 등 14개의 확률분포형을 포함하며, 모멘트법, 최우도법 및 L-모멘트법을 사용하여 매개변수를 추정한다. 적합도 검정의 경우 χ², K-S, CVM, PPCC 및 수정 Anderson-Darling test를 이용하여 다각적인 검정을 할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 입력 자료의 경우 사용자가 전처리를 통해 준비한 연최소치계열 등 연도별 시계열자료를 이용할 수 있으며, 일단위 및 월단위의 강수량 또는 댐 유입량 자료를 이용해 사용자가 원하는 기간의 누적강수량, 평균 유입량으로 변환할 수 있는 자료변환 기능을 추가하여 실무 활용성을 높였다. 또한 최적 확률분포 선정을 위해 참고할 수 있도록 AIC(Akaike information criteria)와 BIC(Bayesian information criteria) 분석이 포함되어 있으며, Bootstrap 기법 등을 이용한 불확실성 산정을 통해 추정 값의 신뢰구간을 표시하도록 하였다. 개발된 프로그램은 베타버전 시험배포를 거쳐 가뭄정보포털을 통해 배포할 예정이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.647-654
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• 2023

딥러닝은 이미지, 텍스트와 같이 복잡한 데이터를 분류 및 인식하는데 유용한 방법으로 딥러닝 기법의 정확도는 딥러닝이 인터넷상의 AI 기반의 서비스를 유용하게 하는데 기초가 되었다. 그러나 딥러닝에서 훈련에 사용되는 방대한 양의 사용자 데이터는 사생활 침해 문제를 야기하였고 사진이나 보이스와 같이 사용자이 개인적이고 민감한 데이터를 수집한 기업들이 데이터들을 무기한으로 소유한다. 사용자들은 자신의 데이터를 삭제할 수 없고 사용되는 목적도 제한할 수 없다. 예를 들면, 환자 진료기록에 대한 딥러닝 기술을 적용하기 원하는 의료기관들과 같은 데이터소유자들은 사생활과 기밀유지 문제로 환자의 데이터를 공유할 수 없고 딥러닝 기술의 혜택을 받기 어렵다. 우리는 멀티 파티 시스템에서 다수의 작업자들이 입력 데이터집합을 공유하지 않고 신경망 모델을 공동으로 사용할 수 있는 프라이버시 보존 기술을 적용한 딥러닝 방법을 설계한다. 변형된 확률적 경사 하강에 기초한 최적화 알고리즘을 이용하여 하위 집합을 선택적으로 공유할 수 있는 방법을 이용하였고 결과적으로 개인정보를 보호하면서 학습 정확도를 증가시킨 학습을 할 수 있도록 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.113-113
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• 2022

기후 변화에 따른 집중호우의 증가로 유례없는 홍수가 발생하기도 한다. 홍수 대비를 위한 수리구조물 설계 및 홍수 예측을 위해서는 기초자료인 유량 자료가 중요하며, 이는 Rating-curve를이용하여 산정하는 것이 일반적이다. 하지만, 이를 기왕의 데이터가 부족한 지역과 적용수위 이상에 대해 적용하는 것에 한계가 있다. 2020년 8월 섬진강에 발생한 홍수는 홍수량의 추정이 어려울 뿐 아니라 기존의 Rating curve를 활용하여 홍수량을 추정하는데 한계가 있다. 섬진강 하천정비기본계획(2021)에 따르면 섬진강 남원(신덕리) 관측소는 100년 빈도 홍수량이 7,470m³/s인 반면, 선형 보간을 통한 Rating curve 외삽 결과 약 23,000m³/s로 많은 차이 나는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 외삽의 불확실성과 직접 측량에 어려움이 있는 홍수기 유량 추정을 위해 수리학적 해석 방법을 이용한 간접유량 산정기법을 제시하였다. 수치해석모형을 이용하여 홍수사상을 재현하고, 이를 역으로 이용하여 관측 수위와 근접한 계산 결과를 보인 입력 자료로부터 대상 지역의 유량을 간접적으로 산정하였다. 상류단 유량자료의 생성을 위하여 Rating curve의 변수에 대하여 무작위 조합을 생성하였고, K-River(1차원 수리해석 모형)를 이용하여 MCS(Monte Carlo Simulation)를 수행하였다. 계산된 수위와 관측 수위간 수위 재현성 평가(NSE, RSR)를 통해 최적 결과를 나타낸 Rating Curve의 변수들로부터 경계조건의 Rating Curve를 산정하였다. 방법론의 검증을 위해 요천 합류부에 적용하였으며, 그 결과 기존 곡선식의 외삽에 따른 유량 자료의 수위 재현성과 비교하여 개선된 것을 확인하였다. 이를 활용하여 수자원 유량 자료의 신뢰도 개선에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.46-46
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• 2022

유기물의 복잡한 혼합물인 CDOM(Colored or Chromophoric Dissolved Organic Matter)은 하천 내 BOD(Biological Oxygen Demand), COD(Chemical Oxygen Demand) 및 유기 오염물질과 상당한 관련이 있다. CDOM은 가시광선 영역에서 빛을 흡수하는 성질을 가지고 있으며, 최근 원격감지 기술로 CDOM을 모니터링하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 백제보 상류 23km 구간에서 3년(2016~2018) 중 13일의 초분광영상을 활용하여 머신러닝 기반 CDOM을 추정 알고리즘을 개발하고자 한다. 초분광영상은 400~970 nm의 범위의 4 nm 간격 127개 대역의 분광해상도와 2 m의 공간해상도를 가진 항공기 탑재 AsiaFENIX 초분광 센서를 통해 수집하였으며 CDOM은 Millipore polycarbonate filter (𝚽47, 0.2 ㎛)에서 여과된 CDOM 샘플 자료를 200~800 nm의 흡수계수 스펙트럼으로 추출하여 사용하였다. CDOM 값은 전체기간 동안 2.0~11.0 m^-1의 값 분포를 보였으며 5 m^-1이상의 고농도 구간 자료개수가 전체 153개 샘플자료 중 21개로 불균형하다. 따라서 ADASYN(Adaptive Synthesis Sampling Approach)의 oversampling 방법으로 생성된 합성 데이터를 사용하여 원본 데이터의 소수계층 데이터 불균형을 해결하고 모델 예측 성능을 개선하고자 하였다. 생성된 합성 데이터를 입력변수로 하여 ANN(Artificial Neural Netowk)을 활용한 CDOM 예측 알고리즘을 구축하였다. ADASYN 기법을 통한 합성 데이터는 관측된 데이터의 불균형을 해결하여 기계학습 모델의 CDOM 탐지 성능을 향상시킬 수 있으며, 저수지 내 유기 오염물질 관리를 위한 설계를 지원하는데 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권1호
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• pp.53-60
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• 2004

본 논문에서는 샘플링 주파수보다 더 높은 입력 대역폭을 얻기 위해서 개선된 부트스트래핑 기법을 적용한 l0b 150 MSample/s A/D를 제안한다. 제안하는 ADC는 다단 파이프라인 구조를 사용하였고, MDAC의 캐패시터 수를 $50\%$로 줄이는 병합 캐패시터 스위칭 기법을 적용하였으며, 저항 및 캐패시턴스의 부하를 고속에서 구동할 수 있는 기준 전류/전압 발생기와 고속 측정이 용이한 decimator를 온-칩으로 구현하였다. 제안하는 ADC 시제품은 0.18 um IP6M CMOS 공정을 이용하여 설계 및 제작되었고, 시제품 ADC의 측정된 DNL과 INL은 각각 $-0.56{\~}+0.69$ LSB, $-1.50{\~}+0.68$ LSB 수준을 보여준다. 또한, 시제품 측정결과 150 MSample/s 샘플링 주파수에서 52 dB의 SNDR을 얻을 수 있었고, 입/출력단의 패드를 제외한 시제품 칩 면적은 2.2 mm2 (= 1.4 mm ${\times}$ 1.6 mm)이며, 최대 동작 주파수인 150 MHz에서 측정된 전력 소모는 123 mW이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.163-169
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• 2020

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.7-14
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• 2015

고정밀도와 고속응성의 물류 이송을 위한 자동피킹 시스템 (Automatic Picking System; APS) 구동용 선형 유도 모터 드라이브의 설계 기법 및 고이득 관측기 기반의 강인 속도 제어 기법이 제안된다. APS에 존재하는 외란추력, 질량 및 마찰계수 등의 기계적 파라미터 불확정성은 시스템의 속도 제어 성능에 직접적인 영향을 주며 이러한 불확정성 하에서도 강인한 속도 응답 성능을 보유하는 속도 제어기가 요구된다. 시스템의 불확정성을 효과적으로 추정할 수 있는 고이득 관측기를 통해 외란이 추정되며 시스템의 불확정성을 제거하기 위해 추정된 외란이 제어입력에 전향제어 방식으로 보상된다. 기존의 외란 관측기가 질량 변화에 기인한 시변 외란을 효과적으로 보상하는 데에 한계가 있는 반면 제안된 속도 제어 시스템은 외란추력 및 질량 변화 하에서도 강인한 속도 추종 성능을 제공한다. 선형 유도 모터의 모델을 위한 Simulink 라이브러리가 상태방정식으로부터 개발되며 이를 활용한 Matlab - Simulink 기반의 비교 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 강인한 속도 응답 성능을 가지며 고정밀도와 고속응성을 요구하는 APS에 적합함이 입증된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권4호
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• pp.27-35
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• 2008

본 논문에서는 고해상도와 높은 신호처리속도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 Software Defined Radio (SDR) 시스템 응용을 위한 14비트 150MS/s 0.13um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 고해상도를 얻기 위한 특별한 보정 기법을 사용하지 않는 4단 파이프라인 구조로 설계하였고, 각 단의 샘플링 커패시턴스와 증폭기의 입력 트랜스컨덕턴스에 각각 최적화된 스케일링 계수를 적용하여 요구되는 열잡음 성능 및 속도를 만족하는 동시에 소모되는 전력을 최소화하였다. 또한, 소자 부정합에 의한 영향을 줄이면서 14비트 이상의 해상도를 얻기 위해 MDAC의 커패시터 열에는 인접신호에 덜 민감한 3차원 완전 대칭 구조의 레이아웃 기법을 제안하였으며, 온도 및 전원 전압에 독립적인 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩 RC 필터와 함께 칩 내부에 집적하고 칩 외부에 C 필터를 추가로 사용하여 스위칭 잡음에 의한 영향을 최소화하였고, 선택적으로 다른 크기의 기준 전압 값을 외부에서 인가할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 14비트 해상도에서 각각 최대 0.81LSB, 2.83LSB의 수준을 보이며, 동적 성능은 120MS/s와 150MS/s의 동작 속도에서 각각 최대 64dB, 61dB의 SNDR과 71dB, 70dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $2.0mm^2$ 이며 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 140mW이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.234-251
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• 1995

본 연구에서는 EDI감사 의사결정지원시스템을 개발하였다. 이를 위해서 기존의 EDP감사 의사결정지원시스템 및 감사전문가시스템분야의 연구를 고찰했다. EDI감사를 위한 의사결정지원시스템은 통계, 위험, 회사의 개요, 테스트 항목등의 데이타를 저장한 데이타베이스 시스템이다. 시스템 개발을 위해서 E/R(Entity Relation)이나 DFD(Data Flow Diagram)분석을 통해서 논리적인 설계를 하였다. 시스템 개발은 개인용 데이타베이스팩키지인 FoxPro를 사용하였다. 이 시스템을 통해서 감사인이 필요한 테스트 결과를 조회하거난 저장할 수 있고 통제, 위험, 회사등의 상호조회를 통한 필요한 통제나 위험정도를 쉽게 조회해 볼수 있다. 회사마다 필요한 통제, 위험, 테스트 항목등의 체크리스트가 달라지는 경우에 이 시스템을 통해서 입력 저장하여 각각의 회사에 대해 다른 체크리스트를 저장하여 놓을수 있다. 본 시스템은 EDI감사뿐만 아니라 일반 EDP감사분야에도 적용가능할 것이다. 종이를 사용한 감사증적이 없음으로 인해 수작업에 의한 EDI감사는 어려움이 있고 EDP감사시스템분야의 국내 연구가 전무한 실정에서 EDI감사를 지원하는 시스템의 연구는 의의를 갖는다고 생각된다. 본 시스템을 통해서 EDI의 보안 및 감사업무의 효율성이 높아지고 EDI에 대한 위험에 효율적으로 대처할수 있게 될 것이다. 그리고 이러한 보안 및 감사기법과 통제모형을 지식베이스로 구축해서 실제의 위험노출상황에서 가능한 보안을 위한 통제방안이 여러가지가 있는 경우에 비용/편익 분석, 효율성, 회사방침 및 법률적인 문제등을 고려해서 최적의 보안통제 및 감사기법을 선택하는 것을 지원할 수 있을 것이다.고리듬을 개발 함으로써 내부점 선형계획법의 수행속도의 개선에 도움이 될 것이다.성요소들을 제시하였다.용자 만족도가 보다 높은 것으 로 나타났다. 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.ence of a small(IxEpc),hot(Tex> SOK) core which contains two tempegatlue peaks at -15" east and north of MDS. The column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어