• 한국물환경학회지
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• 제26권3호
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• pp.532-539
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• 2010

The synthetic unit hydrograph is developed and verified using Nash model and characteristic velocities considering geomorphological dispersion in this present study. Application watersheds are selected 5 subwatersheds of Bocheong basin. The mean and variance of hillslope and stream path length are estimated in each watershed with GIS. Characteristic velocities are calculated using estimated path lengths and moment characteristics of rainfall-runoff data. Characteristic velocities of random devised 7 ungauged watersheds are estimated through regional analysis of chracteristic velocities in guaged watershed. And Nash model parameters and IUH are derived using characteristic velocities and path length in the gauged and ungauged watershed. The result to compare of IUH about gauged watershed and random devised ungauged watershed in application watershed presents coherently hydrologic response characteristics that peak discharge is reduced and peak time is extended. In conclusion, Developed synthetic unit hydrograph in this study expects that it is useful method to estimate runoff discharge for managing of water pollution in ungauged watershed.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권5호
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• pp.476-486
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• 2022

Synthetic dynamic infrared image generation from the given virtual environment is being the primary goal to simulate the output of the infra-red(IR) camera installed on a vehicle to evaluate the control algorithm for various search & reconnaissance missions. Due to the difficulty to obtain actual IR data in complex environments, Artificial intelligence(AI) has been used recently in the field of image data generation. In this paper, CycleGAN technique is applied to obtain a more realistic synthetic IR image. We added the Structural Similarity Index Measure(SSIM) loss function to the L1 loss function to generate a more realistic synthetic IR image when the CycleGAN image is generated. From the simulation, it is applicable to the guided-missile flight simulation tests by using the synthetic infrared image generated by the proposed technique.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.235-247
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• 2010

군사훈련을 지원하는 워게임 모델은 환경요소가 매우 중요하다. 한국군의 대부분 워게임 모델들은 동일한 기상을 모든 작전지역에 적용하고 있다. 이에 따라 충실도가 높은 모의결과를 도출하지 못하고 있다. 이러한 실정에 비추어 본 연구는 분포형 합성환경 모델링 자료를 군사시뮬레이션에 적용할 수 있는 충실도 높은 워게임을 위한 요소기술을 개발 하는 것이다. 그것은 본 연구를 위해 개발한 2D GIS기반의 "단순 탐지확률 모델"과 이 모델에 지역별로 상이한 분포형 강수량 자료의 적용 기술이다. 이로써 군사시뮬레이션 수행 시 모델 해상도(전구급~공학급), 용도(훈련용, 분석용), 묘사 수준(군단급~대대급)에 따라 다양하게 작전지역별 상이한 국지기상을 반영하는 분포형 합성환경의 제공과 사용이 가능해졌다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.43-50
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• 2003

시뮬레이션의 궁극적인 목표인 분산 시뮬레이션은 Virtual Simulation과 Constructive Simulation 이외에 Live Simulation이 동시에 참여하여 동일한 환경 내에서 상호작용 하는 것을 추구하고 있다. 따라서 서로 다른 목적과 기술로 제작된 시뮬레이션은 통합된 환경 내에서 사실적으로 상호작용 해야만 할 것이다. 통합 환경(Synthetic Environment)은 시각적 영상을 표현하기 위한 Visual Database 이상의 의미를 내포하고 있다. 상호운용성(Interoperability)은 타 Model 및 Simulation에서 부터 제공되는 기능을 사용하거나 기능을 제공할 수 있는 유용성(Availability)을 뜻하기 때문에 표준화된 통합 환경의 사용 및 교환을 요구한다. 1980년대 중반, 미 국방성은 Image Generator 제작 회사마다 독자적인 데이터베이스 포맷을 사용함으로 인해 시뮬레이터 데이터베이스의 중복성이 야기되고 있다는 것을 지적하고 통합 환경 데이터 교환 문제를 해결하기 위한 최초의 관련 연구를 수행하였다. Virtual Simulation에서 막대한 비용이 소모되는 시뮬레이터 데이터베이스의 제작 및 유지 보수에 들어가는 이중적인 비용 절감에 대한 관심은 최근 SEDRIS에 이르러 표준 교환에 대한 명세의 필요성이 보다 구체화되어 지구상에 존재하는 각종 주변 환경을 기술하기 위한 통합 환경표현 및 교환의 표준화가 진행되고 있다. 국내에서는 문화콘텐츠진흥원, 한국게임산업개발원, 한국전자통신연구원, 국방과학연구소, 서울대, 아주대, 세종대 등을 중심으로 연구가 진행 중이며, 그중 세종대학교는 SEDRIS 데이터로 사용될 원본 데이터의 충실도와 신뢰도를 향상시킬 수 있는 방법을 연구하고 있다. SEDRIS는 그 응용가능성이 무궁무진하여 향후 인공적인 가상환경을 대표하는 용어로 사용될 것이며, 공개된 표준을 통한 소스 데이터의 공유로 상호운용성을 위한 초석을 제공하여 궁극적으로는 비용 절감 효과가 있을 것으로 전망된다.

• 한국음향학회지
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• 제25권4호
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• pp.172-177
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• 2006

소나 시스템의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 방법으로 합성 어퍼쳐 소나 (SAS : Synthetic Aperture Sonar)에 대한 연구와 실험이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 한국 근해에서 견인 어레이를 통해 획득한 데이터를 이용하여 합성을 하는 실험을 수행하였다. 실제 상황에서 형상이 왜곡된 견인 어레이의 형상을 추정하여 왜곡을 보상해주고, 대표적인 합성 기법인 ETAM 기법과 같이 어퍼쳐 영역에서 합성을 하는 실험을 하였다. 함속이 일정하게 유지되는 구간의 데이터에 대해 실험한 결과 표적 신호의 코히어런스가 유지되는 약 1분여 동안 SNR이 높아지고 주엽 (main lobe)의 빔폭이 좁아지는 합성 효과가 나타남을 알 수 있었다. 또한 시간이 지남에 따라서도 합성 효과가 지속적으로 나타남을 확인하였다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2005년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.348-351
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• 2005

In this study, solute breakthrough curves through the unsaturated zone were predicted using artificial neural network (ANN) by numerical tests and laboratory experiments. In the numerical tests, applicability of ANN model to prediction of breakthrough curves was evaluated using synthetic data generated by HYDRUS-2D. An appropriate strategy of ANN application and input data form were recommended. The ANN model was validated by laboratory experiments comparing with HYDRUS-2D simulations. The results show that the ANN model can be an effective method for forecasting solute breakthrough curves through the unsaturated zone when hydraulic data are available.

• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.428-436
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• 2004

물리적으로 제한된 길이의 어레이를 확장함으로써 소나 시스템의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 합성 어퍼쳐 소나에 대한 실험을 하였다. 어퍼쳐 영역이나 빔 영역에서 어레이를 합성하는 기존의 실험에서는 어레이의 형상을 선형으로 가정하기 때문에 실제 상황과 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 왜곡된 어레이의 형상을 추정하여 왜곡을 보상한 후에 어퍼쳐 영역에서 어레이를 합성하는 실험을 하였다. 실험 데이터로는 한국 근해에서 견인 어레이로부터 획득한 데이터를 이용하였으며 실측된 데이터만으로 중첩되는 부어레이 간의 시ㆍ공간적인 위상 차이를 보상함으로써 어레이 길이를 확장하였다. 실험 결과 합성에 의해서 방향 탐지 분해능이 향상되는 것을. 확인할 수 있었고, 5번 합성으로 3dB 빔폭이 약 70%줄어드는 결과를 얻었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.53-60
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• 2003

M&S 분야에서는 오늘날의 시스템의 요구사항을 만족할 뿐만 아니라 미래의 데이터 공유 필요성을 만족할 수 있도록 확장될 수 있는 환경 데이터 표현 및 교환 메카니즘을 필요로 한다. 이러한 메카니즘은 표준화된 방법으로 데이터 표현 및 액세스를 할 수 있도록 해야 한다. 그리고 지형, 해양, 대기 및 우주공간에 대한 통합된 데이터를 포함하는 데이터베이스를 지원해야 한다. SEDRIS는 이러한 목적을 가능케하는 표준으로써, 환경 데이터 사용자 및 생성자에게 명료하게 정의된 교환 명세를 제공한다. 본 논문에서는 SEDRIS 기술 및 API를 이용하여 통합환경 영역내에 포함된 데이터 애트리뷰트를 추출할 수 있는 방법을 제시한다.

• 로봇학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.122-130
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• 2019

Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.776-788
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 차종 인식과 자동차 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 기존 시스템에서는 영상처리를 통한 번호판 영역 추출과 DNN을 이용한 문자 인식 방법을 사용하였다. 이러한 시스템은 환경이 변화되면 인식률이 하락되는 문제가 있다. 따라서, 제안하는 시스템은 실시간 검출과 환경 변화에 따른 정확도 하락에 초점을 맞춰 1-stage 객체 검출 방법인 YOLO v3를 사용하였으며, RGB 카메라 한 대로 실시간 차종 및 번호판 문자 인식이 가능하다. 학습데이터는 차종 인식과 자동차 번호판 영역 검출의 경우 실제 데이터를 사용하며, 자동차 번호판 문자 인식의 경우 가상 데이터만을 사용하였다. 각 모듈별 정확도는 차종 검출은 96.39%, 번호판 검출은 99.94%, 번호판 검출은 79.06%를 기록하였다. 이외에도 YOLO v3의 경량화 네트워크인 YOLO v3 tiny를 이용하여 정확도를 측정하였다.