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- 저자 : 최병웅 ( Choi Byungwoong ) (검색결과 12 건)
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잠수함 선배열소나의 허위표적 정보를 이용한 표적의 거리추정 기법
최병웅,김규백,Choi, Byungwoong,Kim, Kyubaek 한국군사과학기술학회 2015 한국군사과학기술학회지 Vol.18 No.5
In this paper, we propose target range estimation method using ghost target in the submarine linear array sonar. Usually, when submarine detect target, they use passive sonar detection to avoid self-disclosure by active sonar transmission. But, originally, passive linear array sonar have limitation for target range estimation and additional processing is required to get target range information. For the case of near-field target, typical range estimation method is using multiple information by multipath effect in underwater environment. Acoustic signal generated from target are propagated along with numerous multipath in underwater environment. Since multipath target signals received in the linear array sonar have different conic angles each other, ghost target is appeared at the bearing different with real target bearing and sonar operator can find these information on the operation console. Under several assumption, this geometric properties can be analysed mathematically and we get the target range by derivation of this geometric equations using measured conic angles of real target and ghost target.
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최병웅(Byungwoong Choi),이남주(Namjoo Lee) 응용생태공학회 2020 Ecology and resilient infrastructure Vol.7 No.4
본 연구는 다기능 보의 수문 운영 여부에 따라 수생 서식처의 변화를 파악하기 위하여 물리서식처 분석을 수행하였다. 대상 구간은 금강이며, 대상 어종은 피라미를 대상으로 하였다. 흐름 분석은 2차원 모형인 River2D 모형을 사용하였으며, 서식처 분석은 서식처 적합도 곡선을 이용하여 서식처의 양과 질을 산정하는 서식처 적합도 모형을 사용하였다. 수문 개방 여부에 따라 서식처의 변화를 살펴보기 위하여 수문 미개방과 부분개방에 대하여 설정하였다. 그 결과 수문을 부분개방하였을 때 현상태 대비 가중가용면적이 약 13배 향상되는 것으로 나타났다. This study was conducted to evaluate the impact of weir gate operation in aquatic fish habitats through a physical habitat simulation of Geum River, Korea. The target species was Zacco platypus, which is a dominant species in the study area. The River2D model was used to compute the flow, and the habitat suitability index model was used to estimate the quality and quantity of the habitat using a habitat suitability curve. An unopened case and a partially opened case were investigated to assess the impact of weir gate operation on the aquatic fish habitat. The simulation results showed that the aquatic habitats of the target species in the partially opened case improved significantly, compared to the case without a gate opening. Furthermore, the weighted usable area increased by a factor of approximately 13, owing to weir gate operation in the study area.
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여울-소 출현 복원을 통한 다양한 어종의 서식처 변화 연구
최흥식(Heung Sik Choi),최종근(Jonggeun Choi),최병웅(Byungwoong Choi) 응용생태공학회 2020 Ecology and resilient infrastructure Vol.7 No.1
본 연구는 복원기법을 다양하게 조성하였을 때 어류의 서식처의 변화를 파악하기 위하여 물리서식처 모의를 수행하였다. 대상 구간은 원주천이며, 대상 어종은 돌고기, 피라미, 참갈겨니를 대상으로 하였다. 흐름 분석은 2차원 모형인 River2D 모형을 사용하였으며, 서식처 분석은 서식처 적합도 곡선을 이용하여 서식처의 양과 질을 산정하는 서식처 적합도 모형을 사용하였다. 생태학적으로 적합한 여울-소 출현에 따른 서식처의 변화를 확인하기 위하여 조성 구간을 50 m, 100 m, 200 m, 300 m으로 설정하였다. 그 결과 대상 어종별로 약간의 차이는 발생하였지만, 여울-소 복원기법을 200 m 구간으로 설정하였을 때 서식처가 현상태와 비교하였을 때 가중가용면적이 약 53% 향상되는 것으로 나타났다. The present study aimed to investigate the impact of the restoration of the restoration technique on fish habitat using a physical habitat simulation in the Wonju-cheon Stream, Korea. The target species were Pungtungia herzi, Zacco platypus, and Zacco Koreanus, a dominant and sub-dominant species in the Wonju-cheon Stream. The River2D model was used for the computation of the flow and the habitat suitability index model was used to estimate the quality and quantity of habitat using habitat suitability curve. To assess the impact of pool-riffle sequence on change of fish habitat, this present study conducted using the each representative distance, namely, 50 m, 100 m, 200 m, and 300 m. Simulation results indicated that the pool-reffle sequence significantly increased the habitats for the target species than the result without considering pool-riffle sequence. On average, 53% of the Weighted Usable Area (WUA) increased due to pool-riffle sequence in the study area.
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김태준,최병웅,최성욱,Kim, Taejoon,Choi, Byungwoong,Choi, Sung-Uk 대한토목학회 2014 대한토목학회논문집 Vol.34 No.6
물리현상의 난해성으로 인해 수학적인 관계식이 제시되기 어려운 경우 인공지능 기술에 근거한 다양한 기법이 적용되어 왔다. 수리학 분야의 대표적인 예로 교각주위 국부세굴 문제를 들 수 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘의 진화된 방법인 GEP 기법을 이용하여 교각주위 국부세굴을 예측하는 방법을 제시하였다. 64개의 실험 자료를 이용하여 GEP 모형을 학습시켜 회귀식을 구축하였으며, 33개의 실험 자료를 이용하여 구축된 모형의 검증을 실시하였다. 평형세굴심 예측을 위하여 차원을 갖는 일반 변수와 표준화된 변수로 GEP 모형을 구축하여 예측 결과를 비교하였는데, 차원을 갖는 변수에 의한 GEP 모형이 세굴심을 더 잘 예측하는 것으로 나타났다. 구축된 GEP 모형을 두 가지 현장 실측자료에 적용하였다. 적용 결과, 실험 자료에 적용한 경우에 비해 예측의 정확도가 낮아지는 것을 확인하였다. 또한, 현장 실측자료를 이용하여 학습시킨 경우 실험 자료를 이용하는 경우 보다 예측 능력이 많이 향상되는 것으로 나타났다. GEP 모형의 적용성을 위해 ANN 모형과의 비교를 수행하였으며, 본 연구에서 사용된 GEP 모형이 교각주위 국부세굴 예측에 대하여 실내 및 현장 모두 ANN 모형보다 우수한 것으로 나타났다. Artificial Intelligence-based techniques have been applied to problems where mathematical relations can not be presented due to complicatedness of the physical process. A representative example in hydraulics is the local scour around bridge piers. This study presents a GEP model for predicting the local scour around bridge piers. The model is trained by 64 laboratory data to build the regression equation, and the constructed model is verified against 33 laboratory data. Comparisons between the models with dimensional and normalized variables reveals that the GEP model with dimensional variables predicts better. The proposed model is now applied to two field datasets. It is found that the MAPE of the scour depths predicted by the GEP model increases compared with the predictions of local scours in laboratory scale. In addition, the model performance increases significantly when the model is trained by the field dataset rather than the laboratory dataset. The findings suggest that apart from the ANN model, GEP model is a sound and reliable model for predicting local scour depth.
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수계 상류 관측 수위자료를 이용한 하류 홍수위 예측기법
김상문(Sang Mun Kim),최병웅(Byungwoong Choi),이남주(Namjoo Lee) 응용생태공학회 2020 Ecology and resilient infrastructure Vol.7 No.4
최근 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위해서는 대피를 위한 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 이상호우 발생시 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 인공신경망 모형의 학습에는 섬강시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 인공신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.991 - 0.999로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.945 - 0.990로 나타나 인공신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다. Securing the lead time for evacuation is crucial to minimize flood damage. In this study, downstream water levels for heavy rainfall were predicted using measured water level observation data. Multiple regression analysis and artificial neural networks were applied to the Seom River experimental watershed to predict the water level. Water level observation data for the Seom River experimental watershed from 2002 to 2010 were used to perform the multiple regression analysis and to train the artificial neural networks. The water level was predicted using the trained model. The simulation results for the coefficients of determination of the artificial neural network level prediction ranged from 0.991 to 0.999, while those of the multiple regression analysis ranged from 0.945 to 0.990. The water level prediction model developed using an artificial neural network was better than the multiple-regression analysis model. This technique for forecasting downstream water levels is expected to contribute toward flooding warning systems that secure the lead time for streams.
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