• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.735-738
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• 2001

한전에서는 판매업무의 혁신을 기하기 위하여 지리정보시스템(GIS)을 운영기반으로 하는 신배전정보 시스템(NDIS : New Distribution Information System) 구축사업을 적극적으로 추진하여 현재 일부 지사 지점에서 시범운영중에 있으며, 향후 전국적인 운영확산이 예정되어 있다. NDIS에서는 국가기본도를 GIS의 기초도면으로 활용하고 있으나 DB구축시 기존 설비도면과의 상대위치오차가 발생되고, 설비가 누락 또는 오분류되어 있는 경우가 있어 이를 보정하는데 많은 노력이 드는 실정이다. 국가기본도 사용을 전제한 때 이러한 문제점은 피할 수 없는 현상이며, 한전에서는 이를 보다 효과적으로 해결하고자 배전설비에서 위치의 기준이 되는 전주를 중심으로 기초도면 변경에 따른 설비도면 보정기법연구와 시스템 개발을 수행하였다. 본고에서는 한전에서의 설비도 위치보정 적용환경과 함께 연구개발된 내용을 소개하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2585-2587
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• 2003

한전에서는 전력설비의 효율적인 관리를 위하여 일찌기 배전분야에 GIS를 도입하여 신배전정보시스템(NDIS : New Distribution Information System)을 구축, 시범운영을 마치고 전국에 단계적으로 확대운영하고 있다. GIS를 업무에 활용하기 위해서는 설비도면의 입력이 선행되어야 하나 이를 수작업에 의존할 경우 많은 비용과 시간이 소요될 뿐만 아니라 입력자의 숙련정도에 따라 자료의 정확도가 달라지게 되므로, 이러한 문제점들을 근본적으로 해결하고자 설비의 위치, 심볼, 계통연결, 속성자료 등을 컴퓨터로 자동인식 입력시켜 수작업을 최소화하는 기법 및 적용연구가 필요하며, 특히 국가기본도를 Base Map으로 사용함에 따른 상대오차 보정문제도 해결되어야 한다. 본 개발은 변전소에서 전력수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 배전설비도면에서 도면내 주요 설비인 전주와 전선을 인식하는 방법 즉, 반투명 필름에 손으로 그려진 배전설비도면의 스캐닝 영상을 인식기법을 적용하여 설비내용, 설치위치, 전선종류별 설치상태 등 지리정보시스템에서 사용될 정보를 Digital 형태의 Data로 자동생성하고 국가기본도와의 상대오차보정까지 처리하는 것을 주요내용으로 하고 있다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2015년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.62-62
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• 2015

전해 동박 제조는 원통형의 대형 제박기에서 전주도금 형태로 이루어지며, 생산성을 위해 고속의 유체 흐름속에 고전류밀도를 인하하여 고속 도금을 시행하고 있다. 도금이 된 동박은 코일형태로 말려 제품화되는데 길게는 수 Km의 길이로 감기게 되므로 동박의 두께가 불균일하면 감기는 것에 문제가 있을 뿐 만 아니라 PCB, 전지 집전체 제조시에도 문제를 일으킨다. 그러나 동박 제조는 대형의 음극에 고속 도금이 연속적으로 일어나게 되므로 현장에서 문제를 해결할 수 있는 방법은 거의 없다. 이러한 상황에서 수치해석적 기법으로 도금두께를 미리 예측하고 해석하는 것은 매우 도움이 되는 기법이다. 특히 아직까지 전류밀도 분포의 해석과 함께 유동해석을 커플링하여 도금 현장에 적용한 예는 그리 많지 않다. 본 연구에서는 FEM을 이용하여 제박기에서 발생하는 전류밀도 분포 및 유동을 해석하고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.158-158
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• 2012

기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.93-98
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• 2016

정확한 강수예측을 위해서는 예측인자 선정과 예측방법에 대한 선택이 매우 중요하다. 최근에는 강수예측 방법으로 기계학습 기법이 많이 사용되고 있으며, 그 중에서도 특히 인공신경망을 사용한 강수예측 방법은 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 DBN(deep belief network)를 이용한 새로운 강수예측 방법을 제안한다. DBN는 비지도 사전 학습을 통해 초기 가중치를 설정하여 기존 인공신경망의 문제점을 보완한다. 예측인자로는 기온, 전일-전주 강수일, 태양과 달 궤도 관련 자료를 선정하였다. 기온과 전일-전주 강수일은 서울에서의 1974년부터 2013년까지 총 40년간의 AWS(automatic weather system) 관측 자료를 사용하였고, 태양과 달의 궤도 관련 자료는 서울을 중심으로 계산한 결과를 사용하였다. 전체 기간에서 일부는 학습 자료로 사용하여 예측모델을 생성하였고, 나머지를 생성한 모델의 검증 자료로 사용하였다. 모델 검증 결과로 나온 예측값들은 확률값을 가지며 임계치를 이용하여 강수유무를 판별하였다. 강수 정확도의 척도로 양분예보기법 중 CSI(critical successive index)와 Bias(frequency bias)를 계산하였다. 이를 통해 DBN와 MLP(multilayer perceptron)의 성능을 비교한 결과 DBN의 강수 예측 정확도가 높았고, 수행속도 또한 2배 이상 빨랐다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.316-319
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• 2018

전방 이동지상 표적 탐지를 위해 미사일은 FMCW 레이다를 통해 획득한 SAR 영상을 활용할 수 있다. 하지만 미사일 이동 과정에서 난기류 또는 비행경로 상태에 따른 요동 오차로 인해 SAR 영상의 품질이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 전방을 바라보는 SAR 영상의 요동 오차를 보상하기 위한 엔트로피 최소 자동초점기법을 제안한다. 특히, 전방을 바라보는 레이다 특성 상, 요동 오차는 2차원의 형태(방위각 및 시간 축)로 SAR 영상에 영향을 미치며, 이를 보상하기 위해 2차원 자동초점기법을 제시한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.98-106
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• 2019

차량의 내비게이션과 블랙박스의 보조배터리로 리튬배터리가 사용되고 있어 리튬배터리와 관련된 차량화재가 발생하고 있다. 발화개소 내에 리튬배터리가 있을 때, 리튬배터리에서 발화된 것인지 화재로 인해 리튬배터리가 피해를 입은 것인지를 판별하는 화재조사 기법이 정립되어 있지 않다. 이 논문에서는 리튬배터리와 관련된 차량화재 사례들을 소개하고, 리튬배터리의 화재발생 원인을 분석하며, 리튬배터리에서 발화된 것인지 외부에서 발화된 후 리튬배터리가 화재로 인한 피해를 입은 것인지를 객관적으로 판별할 수 있는 화재조사기법을 제안하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1-10
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• 2009

현대의 프로세서 아키텍처에서 정확한 분기 예측은 시스템의 성능에 지대한 영향을 끼친다. 최근의 연구들은 예측 정확도뿐만 아니라, 예측 지연시간 또한 성능에 막대한 영향을 끼친다는 것을 보여준다. 하지만, 예측 지연시간은 간과되는 경향이 있다. 본 논문에서는 분기 예측지연시간을 극복하기 위한 분기 선예측 기법을 제안한다. 이 기법은 분기장치를 인출 단계에서 분리함으로써, 분기 예측기가 명령어 인출 장치로부터의 아무런 정보도 없이 스스로 분기 예측을 진행 가능하게 한다. 또한, 제안된 기법을 지원하기 위해, BTB의 구조를 새롭게 개선하였다. 실험 결과는 제안된 기법이 동일한수준의 분기 예측정확도를 유지하면서, 대부분의 예측지연시간을 은폐한다는 것을 보여준다. 더욱이 제안된 기법은 항상 1 싸이클의 예측 지연시간을 가지는 이상적인 분기 예측기를 사용한 경우보다도 더 나은 성능을 보여준다. 본 논문의 실험 결과에 따르면, 기존의 방식과 비교했을 때, 최대 11.92% 평균 5.15%의 IPC 향상을 가져온다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.707-715
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• 2008

본 논문에서는 엔트로피 부호화기를 통해 그레이레벨 이미지에서의 효율적인 압축 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 핵심은 원래의 그레이레벨 이미지 정보를 특정 순위 정보로 변환하는 것이다. 이를 위해 먼저, 그레이레벨 값을 가지는 정보를 부호화하기 전에 이웃하는 주변 픽셀(그레이레벨) 값들에 대해서 상호 발생 빈도수를 계산한다. 그런 후, 이미 계산된 상호 발생 빈도수에 따른 특정 순위를 각 그레이레벨 값에 적용한다. 마지막으로, 엔트로피 부호화기를 통해 순위 정보를 전송하여 압축을 수행한다. 제안하는 기법은, 영상의 통계적 발생 빈도에 따른 정보를 토대로, 그레이레벨 이미지를 순위 영상으로 변환함으로써 기존의 엔트로피 코딩 기법의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 8비트의 그레이레벨 이미지에 대해서 제안하는 기법이 기존의 엔트로피 부호화기에 비해 최대 37.85%까지 압축 성능을 더 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.23-23
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• 2018

본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.