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통합모델의 강수물리과정 모수 최적화를 위한 알고리즘 비교 연구 : 마이크로 유전알고리즘과 하모니 탐색 알고리즘 (An intercomparison study between optimization algorithms for parameter estimation of microphysics in Unified model : Micro-genetic algorithm and Harmony search algorithm)

  • 장지연;이용희;주상원
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.79-87
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    • 2017
  • 기상수치예보모델의 강수물리과정은 강수 발생과 연관된 입자의 낙하속도, 부착 및 자동전환, 입자크기분포 등의 과정을 다룬다. 하지만 수치예보모델의 미세물리과정과 모수에는 상당한 불확실성이 내포되어 있다. 수치예보모델의 불확실성을 줄이기 위하여 일반적으로 모수 추정을 사용한다. 이 연구에서는 모수 추정을 위한 최적화 알고리즘으로 마이크로 유전알고리즘과 하모니탐색 알고리즘을 사용하고 우리나라에서 발생한 강수사례에 대해 통합모델의 강수물리과정에서 사용하는 모수를 최적화하였다. 두 알고리즘의 서로 다른 특성으로 인해 최적화 과정 중의 차이가 보였다. 마이크로 유전알고리즘은 440회 수행 후 약 1.033의 적합도로 수렴하였고 하모니탐색 알고리즘은 60번 수행 후 약 1.031의 적합도로 수렴하였다. 이를 통해 하모니탐색 알고리즘이 마이크로 유전알고리즘보다 더 빨리 최적의 모수를 탐색하는 것을 알 수 있었다. 따라서 계산비용이 방대한 기상수치예보모델의 최적화 문제에서 빠른 시간 내에 최적의 모수를 탐색해야 한다면 하모니 탐색 알고리즘이 더 적합하다는 것을 확인하였다.

Terra MODIS 위성영상과 SEBAL 모형을 이용한 공간증발산량 산정 연구 - 용담댐 유역을 대상으로 - (Estimation of Spatial Evapotranspiration Using Terra MODIS Satellite Image and SEBAL Model - A Case of Yongdam Dam Watershed -)

  • 이용관;김상호;안소라;최민하;임광섭;김성준
    • 한국지리정보학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.90-104
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    • 2015
  • 본 연구의 목적은 위성영상을 이용해 시공간 증발산량을 모의할 수 있는 증발산량 산정 모형을 구축하고, 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교를 통해 적용성을 평가하는데 있다. 증발산량 산정 모형은 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)을 구축하였으며, 모형 내 일부 알고리즘을 수정하여 적용하였다. SEBAL 모형의 위성 입력 자료로는 2개년(2012-2013)의 MODIS Normal Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo, Land Surface Temperature(LST) 영상을 500m의 공간해상도로 구축하였으며, 유역주변 기상청 기상관측소(5개 지점)의 풍속, 풍속측정높이, 일사량 자료를 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모형의 적용성 평가를 위하여 금강유역의 용담댐을 대상으로 공간 증발산량을 산정하여 유역 내에 위치한 덕유산 플럭스 타워의 산림 증발산량과 비교분석하였다. 모형 매개변수 중 Albedo와 NDVI, 지표 거칠기(Surface roughness) 순으로 민감한 것으로 분석되었으며, 모형의 보정을 위해 최종적으로 Albedo와 NDVI는 월별 평균값을 적용하였다. 모의 기간 동안의 결정계수($R^2$)는 0.45이었다. SEBAL 모형은 특히 지형적 특성을 반영하므로 유역내에서 고지대에 비해 저지대에서 증발산량이 높게 산정되는 경향을 보였다.

NSCAT (NASA Scatterometer)에 의한 한국근해의 해상풍 (Ocean Surface Winds Over the Seas Around Korea Measured by the NSCAT(NASA Scatterometer))

  • 이동규
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제14권1호
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    • pp.37-52
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    • 1998
  • 일본에 의해 발사된 ADEOS 위성에 탑재된 NSCAT(NASA Scatterometer)은 고밀도(25 km) 해상풍 측정을 위한 최초의 관측기기이다. 비록 전원장치 고장으로 1997년 6월 작동을 중지하였지만, 작동하던 9개월동안 해양기상학자들에게 최초로 직접 관측한 해상풍, 특히 한국 근해의 해상풍을 연구하는 기회를 제공하였다. 본 연구에서는 1997년 1월부터 1997년 6월까지의 월평균 해상바람장과 바람응력컬을 보여준다. 1월평균 한국 근해의 바람장은 강한 북서풍(8 m/s)이 우세하였으며 가장 강한 바람은 블라디보스톡 근해의 바람(12 m/s)이었다. 동해 서부 해역 즉 우리나라 근해의 해상풍은 산맥에 의해 영향을 받았으며 이 지형으로 인해 변화한 바람은 기압도를 근거로 추정된 지금까지의 바람응력컬 값보다 5배 정도 큰 바람응력컬 값을 유발하였다. 스버드럽 해수수송량(Sverdrup transport) 계산은 겨울철 바람이 동한한류의 방향을 남향에서 북향으로 바꾸는 가능성을 보여주었다. 북한 근해에서 바람응력컬에 의한 해수침강속도는 최대 월 45 m정도이었고, 바람에 의한 해수 침강이 바람에 의한 강한 혼합과 더불어 동해중층수 형성에 좋은 조건을 이 해역에 만들어 주는 것으로 밝혀졌다.

분포형 유역유출모형의 홍수예보시스템 적용을 위한 최적해상도 결정에 관한 연구 - GRM 모형을 활용하여 금호강 유역을 중심으로 (A Study on the determination of the optimal resolution for the application of the distributed rainfall-runoff model to the flood forecasting system - focused on Geumho river basin using GRM)

  • 김수영;윤광석
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권2호
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    • pp.107-113
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    • 2019
  • 한국에서 현재 사용되고 있는 홍수예보모형은 집중형 강우-유출모형을 적용하여 유역의 유출을 계산하고 하도 및 저수지 추적모형 등을 활용하여 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정한다. 따라서 유역내의 다양한 공간적 특성을 고려하지 못한다는 단점이 있다. 또한, 사용되는 강우자료도 지점강우를 활용하기 때문에 공간적인 분포를 자세히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 홍수예보모형에 분포형 모형을 적용하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 GRM모형을 한국 홍수예보시스템에 적용하기 위해 모형의 다양한 해상도에 따른 유역유출의 결과의 차이를 분석하여 최적의 해상도를 결정하고자 한다. 모형의 격자가 너무 조밀한 경우 계산시간이 과다하게 되어 홍수예보모형에 적용하기에는 적합하지 않다. 너무 성길 경우에도 분포형 모형을 적용하여 공간적인 분포를 파악하고자 하는 목적에 맞지 않게 된다. 본 연구의 결과로 유역유출 예측의 정확성을 만족시키고 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였다. 유출량 예측의 정확도는 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) 값의 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서 도출된 최적해상도 산정 결과는 분포형 유역유출모형을 홍수예보모형에 적용하기 위한 기초자료로 활용될 것이다.

줄리아 언어를 이용한 고성능 해양모델의 개발 (Development of a High Performance Ocean Model using Julia Language)

  • 권민선;김종구
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제24권2호
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    • pp.187-207
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    • 2019
  • 고성능 해양모델을 개발하기 위하여 적시 컴파일(Just-In-Time) 언어인 줄리아 언어를 사용하였고, 운동량 방정식의 해를 구하기 위해 연속완화법으로 푸아송 방정식을 푸는 코드를 작성하였다. 다음으로, 줄리아 계산 코드를 시험하기 위하여 두 가지의 모델을 구축하였다. 첫 번째로, 일정한 유량의 생성/소멸(source/sink) 조건을 시험하기 위해 단순한 수로 형태를 모델링하였고, 두 번째로, 조석 외력(tidal forcing) 및 전향력(Coriolis force), 난류확산계수로 인한 효과 등을 시험하기 위해 황해(Yellow Sea)를 단순화하여 모델링하였다. 모델은 두 가지 시나리오 안에서 총 8개의 실험안으로 테스트되었다. 테스트 결과, 시나리오 1에서 3가지 실험안의 수심 평균된 유속은 이론 값에 완벽하게 수렴하였고, 해저마찰로 인한 수직적 유속 구배를 잘 보여주었다. 또한 시나리오 2에서는 황해의 무조점과 우리나라 서해 중부와 남부 연안의 조석 특성을 잘 재현하였고, 전향력과 수직 난류확산계수에 따른 결과의 차이를 잘 보여주었다. 따라서, 줄리아 언어를 이용한 해양모델을 개발하는 데에 성공하였다고 판단되며, 이는 해양모델이 고전적인 컴파일 언어에서 적시 컴파일 언어로 성공적으로 넘어가는 단계에 오게 됐다는 것을 시사한다.

멜로디 라인의 변곡점을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘 (Algorithm to Search for the Original Song from a Cover Song Using Inflection Points of the Melody Line)

  • 이보현;김명
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권5호
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    • pp.195-200
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    • 2021
  • 동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인 곡의 구성을 변형하여 만들어진 곡이라고 해도, 알고리즘의 검색 성능이 우수하다. 또한, 제안한 알고리즘은 변곡점 시퀀스의 특징만을 저장하고 사용하므로 메모리 사용량이 매우 적다. 알고리즘의 효율성은 성능평가를 통해 검증하였다.

RFID 기반의 모바일 의료정보시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Mobile Medical Information System Based Radio Frequency IDentification)

  • 김창수;김화곤
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제28권4호
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    • pp.317-325
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    • 2005
  • 최근의 의료정책과 정보기술의 발달은 병원이 주변 환경에 맞춰 비용을 줄이고 의료의 질을 향상시킬 필요를 가지게 한다. 즉, 정책과 기술의 변화로 병원 업무가 단순한 진료비 계산과 보험청구중심에서 벗어나 경영정보시스템(MIS), 의료영상저장전송시스템(PACS), 처방전달시스템(OCS), 전자의무기록시스템(EMR), 의사결정지원시스템(DSS) 등이 개발되고 있다. 특히 유비쿼터스 네트워크 및 관련기술과의 융합은 의료정보시스템을 의료 IT의 관련 정보시스템들과 통합되는 방향으로 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더할 전망이다. 이러한 변화와 인터넷 환경의 발달은 의료정보 시스템의 근본적인 변화를 요구한다. 모바일 의료정보시스템은 기존에 의료정보 환경에서 구축되었던 병원의 시스템을 PDA 등의 모바일 환경으로 구축하는 것을 말한다. 기존 시스템의 모바일 네트워크 환경을 통해 언제, 어디서든지 의료진의 접근이 가능하게 됨으로써 업무의 효율을 높임은 물론이고 실시간 업무 처리 및 유지보수 비용의 절감을 통한 수익성 증대에도 중대한 역할을 하게 된다. RFID는 자동인식 및 데이터 획득 기술로 사람의 작업이나 판단을 궁극적으로 제외하고 객체가 갖고 있는 정보를 자동적으로 취득, 온라인으로 관련 데이터를 자동처리 시스템 구현의 핵심요소 기술이다. 본 논문에서는 RFID 응용 서비스가 실용화하고 있는 실정에서 통합의료정보시스템을 위한 환자 진료의 서비스 강화를 도모하도록 RFID 기반의 서버 및 모바일 클라이언트 의료정보시스템을 구현하고, 실제 병원내의 여러 디바이스가 연결된 데이터베이스를 통합적으로 관리하는 환자진료 및 실시간 원무 관리의 자동화를 위한 태그 매니저(Manager)와 기존의 EMR, HIS, PACS의 호환을 위한 DB 서버 에이전트를 설계 및 구현하였다. 다양한 의료정보시스템에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 모바일 의료정보시스템의 RFID 응용시스템 은 환자의 진료카드에 태그를 부착하여 기본적인 환자의 접수, 진료, 검사의 대기시간의 단축을 위한 데이터를 처리한다.

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도로 시공측량을 위한 모바일맵핑시스템의 적용성 평가 (Applicability Evaluation of Mobile Mapping System for Road Construction Surveying)

  • 박준규;이근왕
    • 한국측량학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.169-175
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    • 2022
  • 우리나라 건설 산업은 건설 인력의 부족 및 노령화, 타 산업분야에 비해 낮은 생산성, 높은 산업재해율 등이 있다. 국토교통부에서는 4차 산업혁명을 대비하고, 건설산업의 생산성 향상을 위해 건설자동화, 혁신성장동력을 정하고 이에 대한 투자를 확대하고 있다. 도로건설 분야에서 새로운 기술들이 활용되기 위해서는 기술에 대한 정확도 검증과 공종별 적용성에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 관련 작업규정을 기준으로 모바일맵핑시스템의 정확도를 검증하고, 도로 시공현장에 대한 데이터 취득 및 분석을 통해 도로 시공측량에 대한 모바일맵핑시스템의 적용성을 제시하고자 하였다. 정밀도로지도 제작 작업규정에 따라 연구에 활용한 장비의 정확도를 검증하였으며, 수평 및 수직 방향에 대한 최대 오차가 10cm 이내로 연구에 활용한 모바일맵핑시스템의 도로 시공측량 적용 가능성을 제시하였다. 또한 시공측량을 위한 데이터 취득 시간에 대한 기존 방법과의 비교와 시공측량 성과물 제작과 heatmap 및 토공량 산정을 통해 모바일맵핑시스템을 이용한 도로 시공측량 활용의 가능성을 제시하였다. 향후, 모바일맵핑시스템의 도로 시공측량 활용은 건설공사의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

단일 벽 탄소 나노 튜브를 이용한 스위칭 레이어 Al2O3/HfOx 기반의 멤리스터 (Memristors based on Al2O3/HfOx for Switching Layer Using Single-Walled Carbon Nanotubes)

  • 장동준;권민우
    • 전기전자학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.633-638
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    • 2022
  • 최근 인간의 뇌를 모방한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)의 뉴로모픽(Neuromorphic) 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 기술은 인지 응용과 처리 과정에서 속도가 빠르고 전력 소모가 적다는 장점이 있다. SNNs 기반의 저항성 랜덤 엑세스 메모리(RRAM) 은 병렬 연산을 위한 가장 효율적인 구조이며 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)의 점진적인 스위칭 동작을 수행한다. 시냅스 소자 동작으로서의 RRAM은 저 전력 프로세싱과 다양한 메모리 상태를 표현한다. 하지만, RRAM 소자의 통합은 높은 스위칭 전압 및 전류를 유발하여 높은 전력 소비를 초래한다. RRAM의 동작 전압을 낮추기 위해서는 스위칭 레이어와 금속 전극의 신소재를 개발하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 스위칭 전압을 낮추기 위해 전기적, 기계적 특성이 우수한 단일 벽 탄소나노튜브(SWCNTs)를 갖는 (Metal/Al2O3/HfOx/SWCNTs/N+silicon, MOCS)라는 최적화된 새로운 구조를 제안하였다. 따라서 SWCNTs 기반 멤리스터의 점진적인 스위칭 동작 및 저 전력 I/V 곡선의 향상을 보여준다.

의료영상 분석에서 인공지능 이용 동향 (Trends in the Use of Artificial Intelligence in Medical Image Analysis)

  • 이길재;이태수
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.453-462
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    • 2022
  • 본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.