• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.48 no.1
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• pp.30-35
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• 2011

In this paper, we propose a method to improve the performance of initial channel estimation (CE) for the multiband-OFDM (MB-OFDM) UWB. The performance of the initial CE can be generally improved as increasing the number of the used preamble symbols. The MB-OFDM specification presents two CE symbols per band in preamble format. The performance of CE estimation with two CE symbols may be satisfied in relatively high sensitivity -77.5 and -72.5 dBm for 200 Mbps and 480 Mbps data rate, respectively, but can not be enough in the degraded 55 Mbps and 110 Mbps sensitivities such as -83.5 and -80.5 dBm, respectively. A method proposed in this paper achieves the performance improvement by extending CE estimation region to packet synchronization (PS) symbols and frame synchronization (FS) symbols including two CE symbols. This can improve the CE performance in the degraded SNR and increase the link-margin by reducing the error rate in physical-layer header. The link-margin improvement obtained by the proposed CE preamble can induce the decrease of error-rate in physical-layer header and increase of communication throughput. Simulation results for the proposed initial method show that the performance is improved by about 0.7 dB at 10-4 bit-error-rate using '4' symbols than initial method using only two CE symbols.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.316-316
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• 2019

최근 빈번한 자연재해로 인해 기상 및 지구물리학적 요소들을 관측하는 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 그중 지표와 기상을 연결해주는 토양수분 관측은 지구에서 일어나는 현상에 대한 이해도를 높이기 위한 중요한 요소로써 인식되고 있다. 이러한 토양수분 자료는 지난 몇 년 동안 다양한 측정 방법과 알고리즘 개발이 이루어져왔으나 이러한 방식으로 산출된 데이터를 무분별하게 이용하기에 앞서 최적의 사용을 위해 오류 구조를 파악하고 정량적으로 측정하는 분석이 필요하다. 따라서 Triple collocation(TC) 기법을 활용하여 가상의 실제값(hypothetical truth)을 가정하고 각각의 산출데이터의 측정 불확도와 상관성을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 인공위성, 모델자료와 같은 측정 방법뿐만 아니라 지점에 설치하여 물리적인 방법을 통한 토양수분 산출방식에도 관측상의 오차가 존재함을 인지하고, 이러한 오차가 존재하는 다양한 데이터들을 분석하였다. 이용된 데이터는 설마천 산지 사면에 설치된 유전율식(TDR, Time Domain Reflectometer) 측정장비, Cosmic-Ray newtron Probe, Noah 지표모델을 활용한 자료 동화 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력 자료로 하여 TC 기법에 적용하였다. 분석 결과는 유역의 토양수분 관측에 대한 다양한 방법의 불확실성을 규명하는데 가장 중요한 연구로써 활용될 것으로 기대 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.3-3
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• 2019

최근 기후변화로 인한 집중호우, 가뭄 등 예측하기 어려운 사태가 발생하면서 깨끗하고 안정적인 용수공급 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 IoT와 기존 물관리시스템을 결합한 스마트워터그리드 출범은 실시간으로 수요와 공급량의 정보를 취득하여 물 관리 효율성을 제고 할 수 있게 되었다. 실시간 수요량 자료를 이용하여 물 수요량 예측을 통한 최적의 물 공급량을 결정할 수 있다. 이 때 스마트워터그리드의 핵심 기술은 실시간으로 취득한 자료의 품질관리라 할 수 있다. 본 연구 대상지역인 영종도 112 블록에는 528개 AMI 스마트 미터를 이용하여 1시간 단위의 물 수요량 자료를 원격 검침하고 있다. 각 수용가에 설치된 AMI 센서를 통해 수집된 자료에는 오류를 포함할 수 있는데 통신 장애, 미터기 고장 및 교체 등으로 발생된다. 결측된 수요량 자료는 상수관망 수리해석에 사용되는 기본자료로서 비표본오차를 증가시켜 검정력과 정확성을 결여시키는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 수집된 자료를 가용할 수 있는 자료로 정제하고 대체하기 위해 완전히 관찰된 자료(complete data)만을 이용하여 각 시간에 따른 관경별, 용도별 그리고 요일별 수요패턴을 추정한다. 결측된 자료는 기존에 사용되는 평균대체법과 핫덱 대체(hot deck imputation) 등과 비교 검증한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.9 no.1
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• pp.79-93
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• 1993

The relative geostrophic velocity is estimated by using the MCSST(Multi-Channel Sea Surface Temperature) from a NOAA/AVHRR image and applied to the Korea Strait. Remote sensing technique can play a useful role to research for oceanic phenomena because of its synoptic, simultaneous and repetitive viewing. The high resolution data of AVHRR can determine the geostrophic flow more precisely than the hydrographic data on shipboard. As a result of research, the relative geostrophic velocity in the weatern channel of the Korea Strait is the strongest in the trough area and its maximum speed is about 23.8cm/sec in April, 1992. But this results include the error due to neglecting the effect of salinity in estimation the geopotential anomaly. The geostrophic volume transport through the western channel of the Korea Strait is the largest between trough area and the Tsushima Island.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.109-117
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• 2014

This paper presents a superresolution restoration technique that can restore high-resolution images from differently blurred low resolution images rather than using the motion information between low-resolution images. In order to restore the super-resolution image the rotatable aperture mask lens system is proposed. The proposed technique does not need to estimate point spread function at each frame. In addition, it does not require image registration because there is no global translational motion between low resolution images. By using a rotatable rectangular aperture, two consecutive captured images provide sufficiently exclusive information for superresolution. Therefore, the proposed method can reduce the registration error between the low-resolution image as well as the calculation amount for superresolution restoration. The existing lens system of the camera can be extended to obtain a superresolution image by only adding an rotatable rectangular aperture mask. Finally, in order to verify the performance of the proposed system, experimental results are performed. By comparing with the existing superresolution methods, the proposed method showed the significant improvements in the sense of spatial resolution.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.435-435
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• 2022

디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법은 하천유량으로부터 기저유량을 분리하는 기법으로서 적절한 분석을 위해서는 필터 매개변수에 대한 추정이 요구된다. 이 연구에서는 비교적 간단한 방법으로 기저유출을 분리할 수 있는 단일 매개변수를 가진 디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법에 대하여 민감도 분석을 수행하였으며, 민감도 분석 결과를 바탕으로 적정 매개변수 범위를 결정하였다. 적용된 디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법은 Lyne-Hollick(LH), Chapman, Chapman-Maxwell(CM), EWMA 기법이다. 분석 대상 지점은 낙동강 지류 하천 중 8년이상 연속된 유량측정 기록이 존재하는 25개 수위관측소이다. 민감도 분석을 위한 기저유출 분리 기법별 매개변수 범위는 과거 연구 사례에 근거하여 LH, Chapman, CM 기법의 경우 0.9 ~ 0.99, EWMA 기법은 0.003 ~ 0.015로 선정하였다. 기저유출 분리 기법별 민감도 분석 결과, EWMA 기법이 매개변수 변화에 따른 기저유출 지표의 변화가 가장 적은 것으로 분석되었으며, LH 기법이 민감도가 가장 큰 것으로 분석되었다. 또한, LH 기법과 EWMA 기법은 수위관측소에 따라 산정된 기저유출 지수가 큰 차이를 보였으며, 이는 각 수위관측소의 유황곡선에서 10%와 90%에 해당하는 유량의 무차원 변동량에 기인한 것으로 분석되었다. 각 기저유출 분리 기법별 적용성 검토 결과, Chapman과 CM 기법은 기저유출만 존재하는 비 강우 기간에서 기저유출을 분리하는 오류가 확인됨에 따라, 비교적 유량 변동이 큰 우리나라의 유출 특성상 Chapman과 CM 기법의 적용은 부적절한 것으로 판단된다. LH 기법과 EWMA 기법은 홍수 수문곡선 상승부에 대한 기저유출의 비율, 비 강우 기간에 대한 기저유출 분리 오류 등을 검토하여, EWMA 기법은 0.012 ~ 0.015, LH 기법은 0.950 ~ 0.975로 선정하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.5
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• pp.873-882
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• 2011

In this paper, we propose an efficient deinterlacing algorithm which interpolates the missing scan lines by weighted summing of the intra and the inter interpolation pixels according to the spatio-temporal variation. In the spatial interpolation, we adopt a new edge based spatial interpolation method which includes edge directional refinement. The conventional edge dependent interpolation algorithms are very sensitive to noise due to the failure of estimating edge direction. In order to exactly detect edge direction, our method first finds the edge directions around the pixel to be interpolated and then refines edge direction of the pixel using weighted maximun frequent filter. Futhermore, we improve the accuracy of motion detection by reducing the possibility of motion detection error using 3 tab median filter. In the final interpolation step, we adopt weighted sum of intra and inter interpolation pixels according to spatio-temporal variation ratio, thereby improving the quality in slow moving area. Simulation results show the efficacy of the proposed method with significant improvement over the previous methods in terms of the objective PSNR quality as well as the subjective image quality.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.22 no.4
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• pp.275-284
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• 2006

The noise sources of a Hyperion image are mainly due to the atmospheric effects, the sensor's instrumental errors, and A/D conversion. Though uncalibrated, overlapping, and all deep water absorption bands generally are removed, there still exist noisy bands. The visual inspection for selecting clean and stable processing bands is a simple practice, but is a manual, inefficient, and subjective process. In this paper, we propose that the extrema ratio be used for noise estimation and unsupervised band selection. The extrema ratio was compared with existing SNR and entropy measures. First, Gaussian, salt and pepper, and Speckle noises were added to ALI (Advanced Land Imager) images with relatively low noises, and the relation of noise level and those measures was explored. Second, the unsupervised band selection was performed through the EM (Expectation-Maximization) algorithm of the measures which were extracted from a Hyperion images. The Hyperion data were classified into 5 categories according to the image quality by visual inspection, and used as the reference data. The experimental result showed that the extrema ratio could be used effectively for band selection of Hyperion images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1429-1433
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• 2010

수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.