• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.50.2-50.2
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• 2019

Understanding three-dimensional structure and parameters (e.g., radial velocity, angular width, source location and density) of coronal mass ejections (CMEs) is essential for space weather forecast. In this study, we determine CME mean density in solar corona and near the Earth. We select 38 halo CMEs, which have the corresponding interplanetary CMEs (ICMEs), by SOHO/LASCO from 2000 to 2014. To estimate a CME volume, we assume that a CME structure is a full ice-cream cone which is a symmetrical circular cone combined with a hemisphere. We derive CME mean density as a function of radial height, which are approximately fitted to power-law functions. The average of power-law indexes is about 2.1 in the LASCO C3 field of view. We also obtain power-law functions for both CME mean density at 21 solar radii and ICME mean density at 1AU, with the average power-law index of 2.6. We estimate a ratio of CME density to background density based on the Leblanc et al.(1998) at 21 solar radii. Interestingly, the average of the ratios is 4.0, which is the same as a default value used in the WSA-ENLIL model.

• 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.

• 한국항만학회지
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• 제11권2호
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• pp.191-202
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• 1997

As the suitability of berth allocation will ultimately have a significant influence on the performance of a berth, a great deal of attention should be given to berth allocation. Generally, a berth allocation problem has conflicting factors between servers and users. In addition, there is uncertainty in great extent caused by various factors such as departure delay, inclement weather on route, poor handling equipment, a lack of storage space, and other factors contribute to the uncertainty of arrival and berthing time. Thus, it is necessary to establish berth allocation planning which reflects the positions of interested parties and the ambiguity of parameters. For this, a berth allocation problem is formulated by fuzzy 0-1 integer programming introducing the concept of maximum Position Shift(MPS). But, the above approach has limitations in terms of computational time and computer memory when the size of problem is increased. It also has limitations with respect to the integration of other sub-systems such as ship planning system and yard planning system. For solving such problem, this paper focuses particularly on developing an efficient heuristic algorithm as a new technique of getting an effective solution. And also the suggested algorithm is verified through the illustrative examples and empirical appalicaton to BCTOC.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.146-150
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• 2023

In areas where water is scarce, water management is critical. This has an impact on agriculture, as a significant amount of water is used for that purpose. Electronic measurement equipment are essential for regulating and storing soil data. As a result, research has been conducted to manage water usage in the irrigation process. Many equipment for managing soil fertility systems are extremely expensive, making this type of system unaffordable for small farmers. These soil fertility control systems are simple to implement because to recent improvements in IoT technology. The goal of this project is to develop a new methodology for smart irrigation systems. The parameters required to maintain water amount and quality, soil properties, and weather conditions are determined by this IoT-based Smart irrigation System. The system also assists in sending warning signals to the consumer when an error occurs in determining the percentage of moisture in the soil specified for the crop, as well as an alert message when the fertility of the soil changes, since many workers, particularly in big projects, find it extremely difficult to check the soil on a daily basis and operate agricultural devices such as sprinkler and soil fertilizing devices.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.153-158
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• 2023

Most agriculture plantings are based on traditional farming and demand a lot of human work processes. In order to improve the efficiency as well as the productivity of their farms, modern agricultural technology was proven to be better than traditional practices. Internet of Things (IoT) is usually related in modern agriculture which provides the farmer with a real-time monitoring condition of their farm from anywhere and anytime. Therefore, the application of IoT with a sensor to measure and monitors the humidity and the temperature in the mushroom farm that can overcome this problem. This paper proposes an IoT based monitoring system forindoor Ganoderma lucidum cultivation at a minimal cost in terms of hardware resources and practicality. The results show that the data of temperature and humidity are changing depending on the weather and the preliminary experimental results demonstrated that all parameters of the system were optimized and successful to achieve the objective. In addition, the analysis results show that the quality of Ganoderma lucidum produced on the research method conforms to regulations in Vietnam.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.21-27
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• 2013

Construction safety is a predominant hindrance in in-situ workflow and considered an unresolved issue. Current methods used for safety optimization and prediction, with limited exceptions, are paper-based, thus error prone, as well as time and cost ineffective. In an attempt to exploit the potential of BIM for safety, the objective of the proposed methodology is to automatically predict hazardous on-site conditions related to the route that the dozers follow during the different phases of the project. For that purpose, safety routes used by construction equipment from an origin to multiple destinations are computed using video cameras and their cycle times are calculated. The cycle times and factors; including weather and light conditions, are considered to be independent and identically distributed random variables (iid); and simulated using the Arena software. The simulation clock is set to 100 to observe the minor changes occurring due to external parameters. The validation of this technology explores the capabilities of BIM combined with simulation for enhancing productivity and improving safety conditions a-priori. Preliminary results of 262 measurements indicate that the proposed methodology has the potential to predict with 87% the location of exclusion zones. Also, the cycle time is estimated with an accuracy of 89%.

• 한국지구과학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-12
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• 2013

채프에코는 기상레이더 영상에서 강수에코로 자주 오인된다. 본 연구에서는 채프에코를 효과적으로 제거하기 위하여 국립기상연구소 X-밴드 이중편파레이더에서 관측한 자료를 활용하여 채프에코의 반사도와 각각의 이중편파변수의 관계성을 분석하였다. 특히 본 연구는 채프에코 사례의 입체관측자료 영상에서 채프에코가 발생한 영역만을 선별하여 이중편파변수 자료들을 수집하였다. 전반적으로 이중편파변수(반사도, 차등반사도, 교차상관계수, 차등반사도 표준편차와 비차등위상차)에 대해 채프에코의 변수 값이 강수에코보다 넓은 범위를 차지하며, 채프 섬유의 공간적 배치는 레이더빔에 대해 수평적으로 놓여있는 경향이 나타났다. 일부 강수에코의 교차상관계수는 0.8 이하의 값을 갖고 있기 때문에 채프에코 값과 상당한 중첩이 나타났다. 일반적으로 교차상관계수는 강수에코와 채프에코를 효과적으로 분리하는데 좋은 변수로 고려되고 있지만, 이 연구는 교차상관계수만을 이용하여 채프에코를 제거할 경우에 일부 강수에코가 제거될 가능성이 있음을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권1호
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• pp.13-24
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• 2013

본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용한 새로운 지역빈도해석 모형을 개발하는데 목적이 있으며 이를 통해서 신뢰성 있는 매개변수를 추정과 동시에 지역빈도해석 절차의 불확실성 평가를 용이하게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안되는 계층적 Bayesian 기반 지역빈도해석 모형(HBRFA)의 적합성을 평가하기 위해서 모의실험을 수행하였다. 즉, 10개의 모의 관측소를 대상으로 Monte-Carlo 모의를 통한 평가를 수행하였으며 전체적으로 HBRFA 모형이 기존 L-모멘트 방법에 비해 편의를 줄여주는 것으로 평가되었다. 특히 재현기간이 증가될수록 편의가 두드러지게 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 전라북도의 6개 강우지점을 대상으로 HBRFA 모형과 기존 L-모멘트 기반 지역빈도해석 결과를 비교하였다. 계층적 Bayesian 모형의 특징을 평가하고자 매개변수의 Shrinkage 과정을 정량적으로 도출하여 제시하였으며 추정된 지역확률강수량이 기존 L-모멘트 기법과 유사한 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 더불어 빈도별 확률강수량의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 장점을 확인할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.113-121
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• 2015

다중분광 위성영상을 이용한 원격탐측 기술은 광범위한 지역의 열섬효과 분석에 있어 유용하게 활용될 수 있다. 하지만 우리나라와 같이 구름이 많은 기상조건은 위성영상을 활용한 주기적인 관측을 어렵게 한다. 이에 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상과 ATC 모델을 이용한 열섬현상 분석 방법을 제안하였다. 식생상태와 도시화정도를 분석하기 위하여 Landsat 영상으로부터 NDVI와 NDBI를 산출하였으며 ATC 모델의 파라미터 추정을 위하여 Landsat 열적외선 영상으로부터 지표온도를 산출하여 활용하였다. 또한 토지 피복 및 이용형태에 따른 열섬현상 분석을 위해 환경부에서 제공하는 토지피복도를 기반으로 ATC 모델의 파라미터를 비교하였다. 산출한 분광지수와 ATC 모델의 파라미터 간의 상관관계를 분석한 결과 ATC 모델의 MAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.76, 0.69 의 강한 상관관계를 보였으며, YAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.53, 0.42의 상관관계를 나타냈다. 토지 피복 및 이용형태에 따라 ATC 모델의 파라미터를 비교한 결과 도시 지역에서의 MAST와 YAST가 도시 주변의 농업지역, 초지 등에 비해 높게 나타나는 것을 확인하였다. 또한 도시 지역 내에서 주거지역, 산업지역, 상업지역, 교통지역이 문화 체육 휴양지역, 공공시설지역에 비해 높은 MAST를 나타나며 주거지역, 산업지역, 상업지역이 다른 도시 지역들보다 높은 YAST 값을 지님을 확인할 수 있었다.

• 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.