• Advances in robotics research
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• 제2권2호
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• pp.161-182
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• 2018

This paper proposes a novel receding horizon control (RHC) algorithm for formation control of a swarm of unmanned surface vehicles (USVs) using particle swarm optimization (PSO). The proposed control algorithm provides the coordinated path tracking of multi-agent USVs while preventing collisions and considering external disturbances such as ocean currents. A three degrees-of-freedom kinematic model of the USV is used for the RHC with guaranteed stability and convergence by incorporating a sequential Monte Carlo (SMC)-based particle initialization. An ocean current model-based estimator is designed to compensate for the effect of ocean currents on the USVs. This method is compared with the PSO-based RHC algorithms to demonstrate the performance of the formation control and the collision avoidance in the presence of ocean currents through numerical simulations.

• 한국대기환경학회지
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• 제26권2호
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• pp.177-189
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• 2010

In order to incorporate correctly the large or local scale circulation in an atmospheric model, a nudging term is introduced into the equation of motion. The MM5 model was used to assess the meteorological values differences in each case, during ozone episode days in Gwangyang bay. The main objective of this study is to investigate the effect of horizontal and vertical flow fields according to the surface and vertical observation data assimilation by upper wind conditions. Therefore, we carried out several numerical experiments with various parameterization methods for nudging coefficient considering the upper wind conditions (synoptic or asynoptic condition). Nudging considering the synoptic and asynoptic nudging coefficient does have a clear advantage over dynamic initialization, therefore appropriate limitation of these nudging coefficient values on its upper wind conditions is necessary before making an assessment. Obviously, under the weak synoptic wind, there was apparent advantage associated with nudging coefficient by the regional difference. The accuracy for the prediction of the meteorological values has been improved by applying the appropriate PBL (Planetary Boundary Layer) limitation of circulation.

• 대기
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• 제29권2호
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• pp.219-226
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• 2019

Generally, the weather forecast system has been run using prescribed ocean condition. As it is widely known that coupling between atmosphere and ocean process produces consistent initial condition at all-time scales to improve forecast skill, there are many trials on the application of data assimilation of coupled model. In this study, we implemented a weakly coupled data assimilation (short for WCDA) system in global NWP model with low horizontal resolution for coupled forecast with uncoupled initialization, following WCDA system at the Met Office. The experiment is carried out for a typhoon evolution forecast in 2017. Air-sea exchange process provides SST cooling and gives a substantial impact on tendency of central pressure changes in the decaying phase of the typhoon, except the underestimated central pressure. Coupled data assimilation is a challenging new area, requiring further work, but it would offer the potential for improving air-sea feedback process on NWP timescales and finally contributing forecast accuracy.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권5호
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• pp.1825-1834
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• 2022

Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.

• 한국환경과학회지
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• 제18권2호
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• pp.129-139
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• 2009

Development of an artificial neural network model was presented to predict the daily maximum $SO_2$ concentration in the urban-industrial area of Ulsan. The network model was trained during April through September for 2000-2005 using $SO_2$ potential parameters estimated from meteorological and air quality data which are closely related to daily maximum $SO_2$ concentrations. Meteorological data were obtained from regional modeling results, upper air soundings and surface field measurements and were then used to create the $SO_2$ potential parameters such as synoptic conditions, mixing heights, atmospheric stabilities, and surface conditions. In particular, two-stage clustering techniques were used to identify potential index representing major synoptic conditions associated with high $SO_2$ concentration. Two neural network models were developed and tested in different conditions for prediction: the first model was set up to predict daily maximum $SO_2$ at 5 PM on the previous day, and the second was 10 AM for a given forecast day using an additional potential factors related with urban emissions in the early morning. The results showed that the developed models can predict the daily maximum $SO_2$ concentrations with good simulation accuracy of 87% and 96% for the first and second model. respectively, but the limitation of predictive capability was found at a higher or lower concentrations. The increased accuracy for the second model demonstrates that improvements can be made by utilizing more recent air quality data for initialization of the model.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.131-138
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• 2009

본 연구의 목적은 CA(Cellular Automata)이론을 기반으로 행위자기반(agent-based) 보행시뮬레이션 모델을 개발하고, 개발된 모델을 보행시설 설치 실험에 적용하여보는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 보행교통류에 CA이론이 적용된 모델을 검토하고, Fence라는 보행시설이 보행자의 통행속도에 미치는 영향을 분석하기 위해 실험을 계획하고 CA보행자 모델을 구축하였다. 구축된 CA보행자 모델은 초기화, 보행자 발생 유입, 측방이동, 전방이동의 하위모델로 구성되어 있다. 실험결과 Fence를 설치했을 때의 보행속도가 Fence를 설치하지 않았을 때의 보행속도보다 높게 나타나, 통행 방향이 다른 보행자가 혼재되어 있을 경우 Fence를 설치하지 않았을 때의 보행속도보다 높게 나타나, 통행 방향이 다른 보행자가 혼재되어 있을 경우 Fence를 설치하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 또한, Fence의 설치는 매우 혼잡한 상황에서보다 적당한 혼잡상태에서 더 큰 것으로 분석되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1377-1383
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• 2012

비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성을 분석하여 전체 GOP의 PSNR 값을 최대로 하는 초기 QP 값을 찾기 위한 트래픽 모델과 실시간 영상 압축에서 모델 파라미터를 실시간으로 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 초기 QP 계산에 필요한 트래픽 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.336-344
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• 2005

본 논문에서는 개선된 동적 윤곽선 모델을 이용하여 높은 시간 해상도를 가진 EBT 폐 영상에서 폐실질 영역을 검출하였다. 기존의 동적 윤곽선 모델에서 물체의 경계선을 얻기 위한 방법은 에너지 최소화 형태로서 내부에너지와 외부에너지를 조절함으로써 검출되어 질 수 있다. 그러나 이 방법에서는 초기화 지정 문제나 내부 에너지의 탄성과 구부러짐의 특성 때문에 요면 영역에 대하여 빈약한 수렴성 등의 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요면 문제들을 해결하면서 폐실질 영역으로 수렴시키기 위해 윤곽선 상에 있는 제어 점들을 이웃 점들과 함께 각각 수직 이등분선 상의 한점에 이동시킴으로써 내부 에너지를 조절하고, 입력받은 영상의 에너지를 나타내는 외부에너지와 함께 에너지를 최소화시킴으로써 원하는 폐실질 영역에 윤곽선이 수렴할 수 있도록 하였다. 요면 영역에 대한 수렴은 이런 내부에너지에 의해 효과적으로 구현 될 수 있었고, 하나의 초기 윤곽선에서 다중 물체들도 검출될 수 있어서 의료 영상에서의 폐실질 영역 검출에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.115-122
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• 2013

최근 의료영상을 이용한 질병 진단법에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 관절경화증은 경동맥의 동맥을 좁게 하여 뇌로 들어가는 혈류의 일부 또는 전체를 차단하는 원인이 된다. 뇌로 흘러가는 혈류가 차단되는 경우 심각한 뇌졸중을 야기하기도 한다. 만일 초기에 경동맥 플라크를 발견하고 이를 치료하면 심각한 뇌졸중을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 경동맥의 동맥 초음파 영상에서 경동맥 플라크를 쉽게 발견하기 위한 능동적 윤곽선 추출기법에 기반을 둔 자동 분할기법을 제안한다. 실험에서 사용되는 초음파 영상은 자동 분할기법을 적용하기 전에 적절히 정렬되어있다고 가정한다. 경동맥의 동맥 초음파 영상에 대하여 스네이크 모델을 이용하여 자동분할 방법과 수동분할 방법을 질적 비교한 결과 제안된 방법이 성공적으로 적용되었음을 보여준다. 실험결과 제안된 방법은 방사선사들이 플라크를 쉽게 찾는데 도움을 줄 수 있는 자동화 방법이 될 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.2071-2078
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• 2009

비디오 코팅에서 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP (Quantization Parameter) 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정되는데, 저 전송률 비디오 코딩의 경우 전송률에 상관없이 35의 값으로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 제안하는 알고리즘에서는 전송 대역폭과 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 반비례 관계를 모델링하기 위하여 선형 모델을 사용하였고, 첫 프레임의 공간적 복잡도에 따라 모델 파라미터를 결정하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.