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- 저자 : 박명기 (검색결과 73 건)
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위험도 평가기준을 적용한 저수지 최적운영방안 연구 2 : 한강수계 저수지군을 중심으로
박명기,김재한,정관수 한국수자원학회 2002 한국수자원학회논문집 Vol.35 No.1
위험도 평가기준을 발전함수를 고려하여 단일저수지에 적용한 박명기 등(2001)의 혼합정수계획법 모형을 다중저수지군 운영에 적합하도록 개선하였다. 본 모형중의 축차선형계획기법(SLP)은 목적함수중 수력발전함수의 선형화를 위하여 적용되었으며, 저수지 방류량의 합리적인 월별 방류배분을 위하여 수력발전량에 대한 가중치를 발전시간 수준별로 적용하도록 정식화요소에 반영하였다. 개선된 모형은 한강수계 5개 저수지군에 시험적용 하였으며, 수계내 연계운영을 위한 복합저 In this study, the formulation of the developed mixed-integer programming model for a multi-reservoir system including hydro-electric power generation (park et al., 2001) has been improved for multiple reservoir system operation using risk evaluation crit
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박명기 한국코칭능력개발원 1999 코칭능력개발지 Vol.1 No.1
학교 체육은 학교라는 울타리 안에서 이루어지는 제반 체육활동을 지칭하는 것으로 교육과정에 의해 정규수업으로 운영되는 정과 체육, 전문운동선수 육성에 초점을 맞추는 학교 엘리트 체육, 여가선용과 생활체육과의 연계성을 지향하는 방과후 체육활동으로 구분할 수 있다. 사회 체육의 발달이 미약한 우리 나라의 경우, 전통적으로 정과 체육이 학교 체육의 핵심을 차지해 왔으나, '86 아시안 게임과 '88 서울 올림픽을 계기로 국가 스포츠 경쟁력의 중요성이 강조되면서 학교 엘리트 체육이 급속히 성장하게 되었다. 학교 엘리트 체육은 우리 나라가 88 서울 올림픽에서 거둔 경이로운 성과뿐만 아니라 1992년 바르셀로나 올림픽의 종합 7위, 1996년 애틀랜타 올림픽의 종합 10위 등 국제적인 스포츠 강국으로 자리잡는데 주춧돌이 되어 왔다. 이러한 화려한 스포츠 성취의 뒤켠에는 열악한 여건 속에서 묵묵히 꿈나무들을 키워 온 학교 운동부 감독 및 코치들의 노고가 쌓여 있다. 코치는 직접 선수를 선발하고, 기술과 전술을 습득시키고, 훈련 일정을 마련하고, 경기 전략을 수립하여 실시하고, 선수들의 일상 생활을 관리하는 등 팀의 유지와 운영을 책임지는 중요한 존재이다. 특히 한창 배우고 성장하는 과정에 있는 청소년기 학생들로 구성되어 있는 학교 운동부에서 코치는 팀의 지도자나 관리자로서 뿐만 아니라 부모와 담임교사의 역할을 대행하는 인성 교육자로서의 지위까지 부여받고 있다. 때문에 코치의 역할 수행의 성패는 직접적으로 선수의 운동 기능 발달과 인격 발달에 큰 영향을 미친다고 할 수 있다. 국가의 엘리트 체육 진흥 정책과 궤를 같이 하여 중흥을 거듭하던 학교 엘리트 체육이 '88 서울 올림픽 이후 경기 인구의 저변 확대를 위한 정책적 노력의 미흡과 사회 경제적 여건의 변화로 인해 내리막길을 걷게 되면서 학교 엘리트 체육 나아가 학교 체육에서의 코치의 역할과 정체성 또한 심각한 위기에 직면하게 되었다. 새로운 천년시대에 진입하는 21세기를 앞두고 사회 제반 영역을 담당하는 주체들이 각각 현재의 모습을 토대로 미래의 발전 방안을 모색하는 노력을 경주하고 있다. 이러한 맥락에서 “스포츠 강국 코리아” 신화의 숨은 공헌자인 학교 엘리트 체육(운동부) 담당 코치의 학교 체육에서의 역할 현황과 문제점을 살펴보고 해결 방안을 모색해 보는 것은 의미가 있을 것이다. 본 글에서는 학교 엘리트 체육의 꽃인 운동부를 맡고 있는 감독교사와 코치들에 대한 설문조사를 토대로 코치들의 학교 체육과 관련된 역할 현황과 역할 갈등의 주요인들이 무엇인가를 구체적으로 살펴보고, 문제 해결을 위한 바람직한 정책 방안을 간략히 살펴보고자 한다.
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다목적댐 유입량 예측을 위한 Recurrent Neural Network 모형의 적용 및 평가
박명기,윤영석,이현호,김주환 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.12
This paper aims to evaluate the applicability of dam inflow prediction model using recurrent neural network theory. To achieve this goal, the Artificial Neural Network (ANN) model and the Elman Recurrent Neural Network(RNN) model were applied to hydro-meteorological data sets for the Soyanggang dam and the Chungju dam basin during dam operation period. For the model training, inflow, rainfall, temperature, sunshine duration, wind speed were used as input data and daily inflow of dam for 10 days were used for output data. The verification was carried out through dam inflow prediction between July, 2016 and June, 2018. The results showed that there was no significant difference in prediction performance between ANN model and the Elman RNN model in the Soyanggang dam basin but the prediction results of the Elman RNN model are comparatively superior to those of the ANN model in the Chungju dam basin. Consequently, the Elman RNN prediction performance is expected to be similar to or better than the ANN model. The prediction performance of Elman RNN was notable during the low dam inflow period. The performance of the multiple hidden layer structure of Elman RNN looks more effective in prediction than that of a single hidden layer structure. 본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.
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측방향 움직임 보상을 이용한 초음파 의료용 변형률 영상의 화질개선
박명기,권성재,정목근,Park, Myung-Ki,Kwon, Sung-Jae,Jeong, Mok-Kun 한국음향학회 2011 韓國音響學會誌 Vol.30 No.5
초음파 의료용 변형률 영상에서 화질을 향상시키기 위해서는 정확한 변위를 계산하여야 한다. 본 논문에서는 2차원 방향의 움직임에 의한 변위를 구할 때 1차원 변위 계산법을 적용하기 위하여 초음파 신호의 축방향 변위와 측방향 변위를 분리하여 계산하였다. 측방향 변위를 계산하기 위하여, 측방향으로 정렬된 1차원 신호를 해석 신호 (analytic signal)로 변환한 뒤 상호상관방법을 이용하였다. 제안한 측방향 변위계산 알고리즘을 이용하여 구한 측방향 변위로 측방향 움직임을 보상한 뒤에, 다시 축방향 변위를 구하여 변형률 영상을 얻었다. 제안한 방법으로 얻은 변형률 영상은, 기존의 축방향 변위만 계산하여 얻은 변형률 영상에 비해 신호 대 잡음비와 명암대비 대 잡음비에서 향상됨을 팬텀과 인체 데이터를 이용한 실험을 통해 확인하였다. In order to improve the quality of strain images in medical ultrasound imaging, displacements need to be accurately estimated. In this paper, in order to apply one-dimensional displacement estimation methods to two-dimensional motion estimation, the axial and lateral displacements are separately estimated. In order to estimate lateral displacements, one-dimensional signals aligned in the lateral direction are converted to analytic signals, which are then crosscorrelated. Strain images are produced by first compensating two-dimensional displacements for lateral motion with lateral motion displacement estimates obtained from the proposed lateral displacement estimation algorithm and then estimating axial displacements. Both phantom and human data experiments show that the proposed method provides better signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio characteristics than a conventional strain imaging method that utilizes axial displacement estimates only.
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