• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.16 no.4
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• pp.649-657
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• 1992

Transmission error for a stepping motor-timing belt drive system is investigated experimentally and analytically. From FFT analysis of the experimental results, it is found that the transmission error consists of three periodic errors : (1) error by the stepping motor per one resolution angle theta.$_{m}$, (2) error by the pulley eccentricity per one revolution theta.$_{e}$, and (3) error by the meshing effect between the belt and the pulley teeth per one pitch revoltion theta.$_{p}$. In order to investigate the effects of some design parameters on the transmission error, the dynamic models of the stepping motor-timing belt drive system are derived by Bondgraph. According to the simulation results, as the belt total tension increases, theta.$_{m}$ and theta.$_{e}$ decrease due to the nonlinearity of the belt. In adition, the numerical and experimental results show that theta.$_{m}$ and theta.$_{e}$ of the loaded case are larger than those of the unloaded case. The analytical results are in good accordance with the experimental results.sults.s.sults.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.177-180
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• 2003

TMO (Tim-triggered Message-triggered Object) 는 분산환경에서의 정시보장 컴퓨팅을 목표로 제안된 실시간 객체 모델이다. TMO는 객체 자료저장소(object data store), 주기와 데드라인에 의해 구동되는 쓰레드와 이벤트 메시지 전달에 의해 데드라인 방식으로 구동되는 쓰레드로 구성된다. 이러한 TMO 의 수행을 위해, 윈도우 운영체제상의 WTMOS, 리눅스 상의 LTMOS 와 리눅스 커널 내부에서 TMO를 제공하기 위한 TMO-Linux등의 엔진들이 개발되었다. 이러한 엔진들은 서로 다른 플랫폼을 가진 네트워크 환경에서 논리적 멀티캐스트 채널 방식의 분산 IPC 를 기반으로 TMO 의 분산 컴퓨팅을 지원한다 단, 기존의 분산 IPC 는 UDP 기반의 브로드캐스트 방식을 사용하기 때문에 같은 서브 네트워크에 속한 노드들로만 분산 환경을 구축할 수 있고, 특정 채널을 사용하지 않는 노드에도 메시지를 전달하는 브로드캐스팅 오버혜드가 발생하며, UDP 의 특성에 기인한 신뢰성 저하의 문제를 갖고 있다 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해, TMO 엔진의 분산 IPC 모델에 Channel Binding을 통한 그룹 커뮤니케이션 기법을 도입하고 이를 TCP 기반으로 확장하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.69-69
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• 2023

격자 기반의 지면모형을 구동하기에 앞서 사용자의 목적에 따른 모델의 정확도와 모델의 구동 시간의 적절한 균형을 이루는 지면 모델의 격자 크기의 설정은 중요하다. 특히, 격자 크기에 따라 화재 모의 결과 영향이 매우 클 수 있지만, 이에 관한 연구들을 거의 이루어지지 않았다. 화재 모의는 탄소 순환뿐만 아니라 물 순환에도 직접적인 영향을 미치기 때문에 이를 위한 적절한 격자 크기 설정은 중요하다. 본 연구에서는 지면모형인 NCAR Community Land Model version 5(CLM 5)-biogeochemistry (BGC) 모형과 2000년부터 2019년의 The Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2) 기상자료 이용하여서 지면 모델 격자 크기(1.9°×2.5°, 0.47°×0.63°, 0.25°×0.25°)에 따른 전 지구 규모의 화재 시뮬레이션 결과들을 분석하였다. 연평균 화재면적은 격자 크기가 제일 큰 1.9°×2.5° 격자의 시뮬레이션에서 연평균 450M ha로 가장 작게 나타났으며 격자의 크기가 작아질수록 화재의 크기는 증가하는 것으로 나타났다. 지면 모델의 격자가 작아짐에 따라 토양 입자의 분포가 세분화되고 이에 따라 투수 계수값이 증가하며 높은 토양수분의 분포들을 줄어들고 낮은 토양수분의 분포는 증가함을 확인하였다. 토양수분이 줄어듦에 따라 화재 연소성 정도를 나타내는 변수의 값이 증가하고 이에 따라 화재 발생빈도 및 화재 확산이 증가하여 지면 모델의 화재면적을 더 증가시키는 요인이 됨을 확인하였다. 이 연구를 바탕으로 하여 화재 모의의 불확실성 요소를 이해하고, 격자 크기에 따라 화재 모의 관련 매개변수의 수정이 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.262-262
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• 2011

최근 들어 지구환경 변화에 따른 이상기후의 영향으로 태풍 및 집중호우로 인한 하천범람 등 홍수재해에 의한 인명과 재산의 피해가 급증하고 있다. 특히 한반도 지역에서는 집중호우와 태풍과 같은 이상강우로 인한 홍수피해의 발생이 매년 나타나고 있으며 홍수피해의 빈도와 강도는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상홍수의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 친수관점에서 볼 때 하천관리의 측면에서 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 특히 홍수예측은 주민의 대피 및 통제, 시설물의 보호 등을 위해 충분한 선행시간을 확보할 수 있는 실시간적 관점에서의 홍수예측 및 관리가 중요하다. 기존의 수문학적 강우-유출 모형은 비선형성이 강하고 유역의 지형학적 인자와 기후학적 인자의 영향을 포함하기 때문에 정확한 예측이 어렵고 유출량을 계산하기 위한 유역추적, 저수지추적 및 하도추적의 각 추적과정에서 크고 작은 오차들이 발생하고 그것들이 누적되어 유출 모형의 해석 결과에는 많은 오차들이 포함되어 있다는 문제점이 있다. 또한 주로 유역 면적이 크고 홍수의 도달시간이 긴 대하천의 홍수예측에는 기존의 강우-유출 모형이 적당한 방법임에도 불구하고 유역면적이 작은 중소하천에 적용됨으로써 많은 불확실성을 포함하고 있으며 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소하천에서의 기존의 홍수예경보가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 실시간 수위측정 자료 및 강우자료를 이용한 간단한 입력자료 만으로도 홍수예측이 가능한 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 구축하여 충분한 선행시간을 확보함으로써 중소하천에서 의 실시간 홍수예측이 가능한 시스템을 구성하여 실시간으로 구동되는 효율적인 홍수예경보 시스템을 개발하고자 하였다. 임진강 유역을 대상으로 기존의 강우-유출 모형이 요구하는 유역의 물리적, 지형 자료 및 매개변수와 같은 광범위한 양의 자료를 배제하고, 유역의 강우 자료와 수위자료만으로 유역의 중요지점에 대한 홍수위 및 홍수량을 예측할 수 있는 뉴로-퍼지 모형을 구축하고 대상 유역에 적용하여 실측치와 비교 검증하였다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.187-194
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• 2005

A PC-based 8-channel seismic system has been developed and applied for bedrock mapping in near shore environment. The system is composed of an analog signal processor and an A/D converter installed on the computer, and a streamer with the group interval of 5 meters. The system is accomplished with a data acquisition program which controls the system and a data processing software. With the PC-based shallow marine seismic survey system high-resolution 2-D marine seismic profiles which have high S/N ratios can be obtained after appropriate data processing.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2017.05a
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• pp.14-20
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• 2017

In this paper, KSLV-I flight test data and critical design results of filling operation for liquid oxygen filling system are compared to validate the reliability of the critical design modeling. Applying the filling and operation conditions on the critical design modeling, comparison of major flow rates and pressure values between test data and calculation results are conducted.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1107-1118
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• 2021

Climate change brought on by global warming increased the frequency of flood and drought on the Korean Peninsula, along with the casualties and physical damage resulting therefrom. Preparation and response to these water disasters requires national-level planning for water resource management. In addition, watershed-level management of water resources requires flow duration curves (FDC) derived from continuous data based on long-term observations. Traditionally, in water resource studies, physical rainfall-runoff models are widely used to generate duration curves. However, a number of recent studies explored the use of data-based deep learning techniques for runoff prediction. Physical models produce hydraulically and hydrologically reliable results. However, these models require a high level of understanding and may also take longer to operate. On the other hand, data-based deep-learning techniques offer the benefit if less input data requirement and shorter operation time. However, the relationship between input and output data is processed in a black box, making it impossible to consider hydraulic and hydrological characteristics. This study chose one from each category. For the physical model, this study calculated long-term data without missing data using parameter calibration of the Soil Water Assessment Tool (SWAT), a physical model tested for its applicability in Korea and other countries. The data was used as training data for the Long Short-Term Memory (LSTM) data-based deep learning technique. An anlysis of the time-series data fond that, during the calibration period (2017-18), the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) and the determinanation coefficient for fit comparison were high at 0.04 and 0.03, respectively, indicating that the SWAT results are superior to the LSTM results. In addition, the annual time-series data from the models were sorted in the descending order, and the resulting flow duration curves were compared with the duration curves based on the observed flow, and the NSE for the SWAT and the LSTM models were 0.95 and 0.91, respectively, and the determination coefficients were 0.96 and 0.92, respectively. The findings indicate that both models yield good performance. Even though the LSTM requires improved simulation accuracy in the low flow sections, the LSTM appears to be widely applicable to calculating flow duration curves for large basins that require longer time for model development and operation due to vast data input, and non-measured basins with insufficient input data.

• Atmosphere
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• v.24 no.1
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• pp.123-130
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• 2014

The automated prediction system for seasonal tropical cyclone (TC) activity is established at the National Typhoon Center of the Korea Meteorological Administration (KMA) to provide effective operation and control of the system for user who lacks knowledge of the system. For automation of the system, two procedures which include subjective decisions by user are performed in advance, and their output data are provided as input data. To provide the capability to understand the operational processes for operational user, the input and output data are summarized with each process, and the directory structure is reconstructed following KMA's standard. We introduce a user interface using namelist input parameters to effectively control operational conditions which is fixed or should be manually set in the previous version of the prediction system. To operationally use early prediction which become available through the automation, its performances are evaluated according to initial condition dates. As a result, high correlations between the observed and predicted TC counts are kept for all track clusters even though advancing the initial condition date from May to January.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.141-141
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• 2011

생태적 기능이 담보되는 하안의 조성 및 복원은 필연적으로 하안공간에서 물리적 구조변화를 야기한다. 이러한 하안공간의 물리적 구조변화는 장기적으로 구간에서의 생태적 기능뿐만 아니라 단기적으로 하천의 수리특성변화를 야기한다. 이러한 수리특성변화는 복원구간에서의 생태적 기능에 직접적인 영향을 준다. 하천복잡도에 따른 수리특성의 변화는 자연형 하천복원에 영향을 주는 변수이므로 이들 변화를 예측할 수 있는 하천복잡도 시나리오의 수립은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 2차원 하상변동 수치모형인 CCHE2D 모형을 이용하여 하천유형에 따른 수리특성을 분석하고자 하였다. 하천복잡도 시나리오는 Rosgen (1994)에 의해 제안된 하천분류방법과 유량크기별 모의 시나리오를 작성하여 모델에 적용하였다. 연구대상지역은 안성천유역의 오산천과 진위천으로 하천분류결과 크게 C유형과 E 유형으로 분류되었다. 분류된 유형의 수리특성 분석을 위해 C 유형의 구간중 진위천 본류구간과 통삼천의 만곡구간을 선정하여 모형을 구동하였다. 모형의 입력자료인 유한요소망은 하천정비기본계획의 부도를 이용하여 생성하였으며 모델의 경계입력자료는 WMS HEC-1의 유출량 결과 자료를 사용하였다. 빈도별 강우량 자료를 Huff의 4분위 법을 적용하여 24시간으로 분포화하여 빈도별, 구간별 유출량 자료를 구축하여 모의 하였다. 선정한 하천유형구간에 대하여 유량크기별 수위, 유속, 한계유속, 소류력에 대한 흐름특성분석을 실시하였으며, 조도계수의 변화에 따른 흐름특성 변화를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.470-470
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• 2015

본 연구의 목적은 위성영상 기반의 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) 모형과 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 수문모형을 용담댐 유역($922.3km^2$)에 적용하여 증발산량을 산정하고 모형 간 공간 증발산량의 비교를 통해 각 모형의 적용성을 평가하는데 있다. 이를 위해 SEBAL모형의 입력자료로 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer) Product 중 Normalized Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo 영상을 2012년부터 2013년까지 월단위로 구축하고, 일단위의 Land Surface Temperature(LST) 영상을 구축하였다. 지형자료로는 Digital Elevation Model(DEM)과 Land use를 구축하였으며 SEBAL 모형의 구동을 위한 위성영상 및 지형자료는 500 m의 공간해상도로 재구축하였다. SWAT 모형의 모의를 위해 기상 및 유량 자료를 2000년부터 2013년까지 일단위로 구축하였고, DEM, Land use, 토양도의 지형자료를 30 m의 공간해상도로 구축하였다. SWAT 모형의 유출 검보정 후 수위관측소 지점에서 평균 $R^2$를 산정한 결과 도치(0.80), 동향(0.72), 석정(0.64), 주천(0.80), 천천(0.80), 용담댐(0.72)로 높은 상관성을 나타냈으며, 유출 검보정 후 SWAT 모형의 증발산량 모의 결과를 바탕으로 SEBAL 모형과의 공간 증발산량을 비교하였다. 두 모형의 증발산량은 SEBAL 모형의 경우 지형에 따라 SWAT 모형은 토양 특성에 따라 분포하는 경향이 다르게 나타났다. SEBAL 모형은 주로 저지대에서 증발산량이 높게 산정되며 고지대로 갈수록 감소하여 증발산량이 지형의 고저차에 따라 분포하는 모습을 보였다. SWAT 모형은 토양 특성에 따라 증발산량이 분포하며 유역 내에서 뚜렷한 차이를 나타내지는 않았다. 월별 총 증발산량은 SWAT 모형의 경우 7~8월에 약 90 mm/mon로 가장 높게 나타나고 1~2월은 0 mm/mon로 계절별 변화폭이 컸으나, SEBAL 모형의 경우 5~6월에 증발산량이 약 60 mm/mon로 가장 높게 나타났고 계절별 변화 폭이 SWAT 모형에 비해 적은 모습을 보였다. 이는 위성영상을 기반으로 하는 SEBAL 모형의 특성상 장마 기간에 해당하는 7~8월은 구름으로 인해 일사량이 적게 계산되고, 그 결과 5~6월에 비해 증발산량이 작게 산정되는 것으로 판단된다.