그룹웨어 기술

조창제(Chang Je Cho) 한국정보과학회 2007 정보과학회지 Vol.25 No.8

관측자료기반 공간자료 생성 및 예측 연구

조창제(Chang Je Cho),곽경일(Gyeong Il Kwak),김국진(Kuk Jin Kim),김병국(Byeong Kuk Kim) 한국해양환경·에너지학회 2021 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.5

한반도는 복잡한 지리적 구조를 이루고 있으므로 국지적인 자연현상이 빈번하게 발생한다. 국지적 자연현상을 분석하기 위해서는 많은 관측소가 요구된다. 그러나 예산이나 전력 수급과 같은 현실적인 문제들로 인해 다량의 관측소 설치가 제한된다. 위성자료를 활용하거나 레이더를 활용하는 방법은 이에 대한 대안이 될 수 있다. 하지만 위성자료나 레이더자료의 경우 2차산출물이므로 관측자료 대비 과대·과소 모의하는 경우가 존재한다. 따라서 관측자료 기반의 시·공간 예측모형은 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 공간보간기법 중 연산시간이 짧은 역거리가중법(Inverse distance weighted method, IDW)을 활용하여 격자자료를 생성하였으며, 생산된 격자자료를 인공지능기반의 시공간 모형인 ConvLSTM(Convolutional long short term memory)를 사용하여 격자예측자료를 생산하는 예측모형을 구축하였다. 본 연구의 대상지역은 남해로 선정하였으며, 공간보간기법은 관측자료가 많을수록 정밀해진다는 특징이 존재하므로, 해양자료 뿐 아니라 기상 관측자료 또한 분석에 활용하였다. 성능평가지표로는 평균제곱근편차(Root mean square error, RMSE)와 평균절대오차(mean absolute error, MAE)를 활용하였다. Since the Korean Peninsula has a complex geographic structure, local natural phenomena occur frequently. Many observation stations are required to analyze local natural phenomena. However, practical problems such as budget and power supply limit the installation of a large number of observatories. Satellite data or radar can be an alternative. However, in the case of satellite data or radar data, since it is a secondary output, there are cases in which the observation data is over-estimated or under-estimated. Therefore, it can be said that the spatio-temporal prediction model based on observational data is important. In this study, grid data was generated by using the Inverse distance weighted method (IDW), which has a short computation time, among spatial interpolation techniques. A prediction model was built to produce grid prediction data by learning grid data in ConvLSTM(Convolutional long short term memory), an artificial intelligence-based spatio-temporal model. The target area for this study was selected as the South Sea, and the spatial interpolation method has the characteristic that the more observation data is, the more precise it is, so not only ocean data but also meteorological observation data are used for analysis. As performance evaluation indicators, root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) were used.

겐트리 로봇의 동적 모델링 및 진동해석

조창제(Chang-Je Cho),박동준(Dong-Jun park),양준석(Jun-Seok Yang),구영목(Young-mok koo) 한국산업융합학회 2014 한국산업융합학회 논문집 Vol.17 No.4

In general, gantry robot is very useful handling of heavy objects. But rope-driven yard cranes must have a little of sway and skew motion because ropes are passive mechanical device. So many researches have been concentrated on anti-sway algorithm controlling trolley speed. These approaches require sway angle. But it is very difficult to know sway angle and its derivative. Therefore control algorithm of trolley speed is not practical in general. On the contrary, control strategy using auxiliary rope is very useful to sway control of yard crane because rope length is shorter than quay-side container cranes. In this paper, we derive equations of motion of trolley system which have anti-sway controller to use auxiliary rope. And we propose the control strategy and analyse the behavior of the proposed system.

관측자료기반 위성결측자료 생성 및 검증 연구

조창제(Chang Je Cho),곽경일(Gyeong Il Kwak),김국진(Kuk Jin Kim),김명원(Myeong Won Kim) 한국해양환경·에너지학회 2021 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.10

대한민국에서는 다양한 센서들을 포함하는 위성들을 운용하고 있으며, 위성 자료들은 해양, 기상 및 농림 분야나 연구 분야에서 많이 활용되고 있다. 이러한 위성 자료들은 악기상이나 수신오류 및 원인불명의 이유로 결측이 다수 발생한다. 이러한 위성자료의 결측을 해결하기 위해 선행되었던 연구들로는 크리깅(Kriging)과 같은 공간통계기법을 활용하거나, 타깃변수와 설명인자 사이의 지구물리학적 관계를 활용하는 회귀크리깅(Regression Kriging), 인공지능을 기반으로 비선형성을 고려하는 연구들이 존재한다. 본 연구에서는 위성자료의 결측을 해결하기 위해 수문학에서 주로 활용되는(Inverse Distance Weighted method, IDW)를 통해 기온, 수온, 풍속, U, V, 현지기압 인자들을 생성하고, 생성한 인자를 기반으로 위성자료의 해수면온도(Sea Surface Temprature; SST)를 예측하는 인공지능 모형을 개발하고 평가하였다. 본 연구에서 기상청과 국립해양조사원 관측자료를 공간 보간 자료로 사용하였으며, 국가기상위성센터에서 운용중인 천리안위성 2호의 자료를 인공지능의 목표변수 및 검증자료로 사용하였다. 성능평가지표로는 평균절대오차(Mean Absolute Error, MAE)를 활용하였다. In Korea, satellites including various sensors are being operated, and satellite data are widely used in the fields of ocean, meteorology, agriculture and forestry, and research fields. Most of this satellite data is missing due to bad weather, reception errors, or unknown causes. As prior studies to resolve such satellite data missing values, there are kriging, regression kriging using the geophysical relationship between target variables and explanatory factors, and artificial intelligence research considering nonlinearity. In this study, temperature, water temperature, wind speed, U, V, and atmospheric pressure were generated using the inverse distance weighting method (IDW), which is mainly used in hydrology to solve missing values in satellite data. An artificial intelligence model for predicting sea surface temperature(SST) was developed and evaluated. In this study, observation data from the Korea Meteorological Administration(KMA) and the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency(KHOA) were used as spatial interpolation data, and Communication, Ocean and Meteorological Satellite(COMS) data operated by the National Meteorological Satellite Center were used as target variables and verification data for arificial intelligence. Mean Absolute Error (MAE) was used as a performance evaluation indicator.

인공지능 기반 수치모델 초해상화 연구

조창제(Chang Je Cho),강성욱(Seong Wook Kang),곽경일(Gyeong Il Kwak),이준호(Joon Ho Lee),김국진(Kuk Jin Kim) 전남대학교 수산과학연구소 2022 수산과학연구소논문집 Vol.31 No.1

Since high-resolution meteorological data can be used for precise research or useful services in real life, the need for high-resolution data production is increasing. Considering the local phenomenon and complex geographical characteristics of the Korean Peninsula, the installation of a large number of observatories is ideal, but this is limited by practical problems such as budget. Numerical models can be a good alternative to this. In this paper, a study was conducted to super-resolution the GDPS data of the 12 km unit grid into the LDPS data of the 1.2 km unit grid through the FSRCNN and VDSR techniques. As the performance evaluation index of the super-resolution model, MAE, which means the average difference between the super-resolution data and the LDPS data, and PSNR, which means the loss rate of the data, were used. As a result, the VDSR model was excellent for temperature and the FSRCNN model was excellent for U and V components for wind.

기계학습 기반 유의파고의 격자자료 생산 및 성능 비교 연구

조창제(Chang Je Cho),김국진(Kuk Jin Kim),곽경일(Gyeong Il Kwak),주현석(Hyun Seok Joo),김봉국(Bong Guk Kim) 한국해양환경·에너지학회 2020 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2020 No.11

U-캠퍼스 환경에서의 동적 접근 제어 메커니즘

조창제 ( Chang-je Cho ),김영갑 ( Young-gab Kim ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.1

학교생활에서 학사업무의 생산성은 물론 구성원들의 편리하고 효율적인 학습활동 지원을 통하여 학습자의 교육 생산성을 높이기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 이용한 U-캠퍼스 구축이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 U-캠퍼스 환경에서 여러 가지 상황 정보를 고려한 동적 접근 제어 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 동적 접근 제어 메커니즘은 기존의 역할 기반의 접근 제어(RBAC) 모델을 확장하여 사용자에게 부여된 역할 활성화 상태에 따라 접근 권한을 부여하는 방법으로, 상태검사 에이전트(agent)와 상황인식 에이전트, 상황인식 매트릭스(CAM)에 의한 위치와 시간 및 시스템 자원과 같은 여러 가지 동적인 상황 정보를 고려하여 효율적으로 권한을 부여 할 수 있다.

관측자료 기반 격자 생성자료 생성 및 예측모형 연구

조창제(Chang Je Cho),곽경일(Gyeong Il Kwak),주현석(Hyun Seok Joo),김국진(Kuk Jin Kim) 전남대학교 수산과학연구소 2021 수산과학연구소논문집 Vol.30 No.1

Natural disasters are increasing due to recent climate change. Rainfall directly or indirectly affects aquaculture and agriculture. Therefore, it is important to anticipate and prepare for this. In this study, a study on the performance comparison between spatial interpolation techniques was conducted based on observed data, and predicted based on the data produced by the spatial interpolation techniques. The spatial interpolation methods compared the inverse distance weighting method, kriging and spatial random forest through MAE (Mean absolute error), RMSE (Root mean square error), correlation coefficient. The verification of predicted data was compared through MAE, CSI (Critical Success Index), FAR (False Alarm Ratio), POD (Probability of Detection) and ETS (Equitable Threat Score).

경량 Mg Seat Frame의 적용가능성 연구

정석태(Seoktae Chung),장성국(Sung-Kuk Jang),조창제(Chang-je Cho),구재광(Jae-Kwang Koo) 한국자동차공학회 1995 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.1995 No.11_1

This paper describes the concept design, finite element analysis. and runner & gate design for die casting involved in the development of lightweight Mg seatframe. The major goals are to achieve weight reduction and cost down with Mg seatframe compared to a current production steel frame. Mg seat frame concept was designed by considering the mechanical properties of Mg AM60B diecasting and the optimal design was made by conducting structural analysis with FEM to meet the seat requirement. As a result. 70% mass reduction and 10% cost down were possible through alternative materials and enhanced design in seat frame.<br/>

수도권 환경용량과 지속가능한 토지이용

문태훈 ( Tae Hoon Moon ),정회성 ( Hoi Seong Jeong ),박창석 ( Chang Sug Park ),조창제 ( Chang Je Cho ) 한국환경정책학회 2007 環境政策 Vol.15 No.2

이 연구의 목적은 지속가능한 발전을 위하여 환경용량을 고려한 적정 토지이용 형태를 모색해 보는 것이다. 환경용량은 일정한 환경수준을 유지하는 상태에서 지역이 수용할 수 있는 최대 인구규모로 정의할 수 있다. 지탱가능한 인구규모가 추정되면 이에 상응하는 적정 토지이용 형태를 모색할 수 있게 되는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 시스템다이내믹스 방법을 이용하여 환경용량토지이용모델을 구축하고 이를 수도권전역에 적용하였다. 수도권을 4×4 grid로 16개 지역으로 분할하여 각 지역별로 최대 인구규모와 이를 지탱가능하게 하는 산업용지, 택지, 녹지들의 크기를 추정하였다. 그리고 GIS 분석을 이용하여 지역별, 용도별로 추정된 총 토지량을 개발가능성과 각종 토지이용규제를 감안하여 공간적으로 할당하였다. 연구결과는 서울, 인천, 그리고 서울 인근의 지역들은 인구규모가 줄어드는 반면, 서울외곽의 환경상태가 양호한 지역들에서는 현재보다 큰 인구규모를 수용하면서 산업용지와 택지의 비중이 크게 증가할 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과를 바탕으로 다양한 정책적인 함의가 논의되었다.