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RCP 시나리오 및 전지구 수문 모형을 활용한 아시아 미래 수문인자 예측
김다운,김다은,강석구,최민하,Kim, Dawun,Kim, Daeun,Kang, Seok-koo,Choi, Minha 한국수자원학회 2016 한국수자원학회논문집 Vol.49 No.6
According to the 4th and 5th assessment of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), global climate has been rapidly changing because of the human activities since Industrial Revolution. The perceived changes were appeared strongly in temperature and concentration of carbon dioxide ($CO_2$). Global average temperature has increased about $0.74^{\circ}C$ over last 100 years (IPCC, 2007) and concentration of $CO_2$ is unprecedented in at least the last 800,000 years (IPCC, 2014). These phenomena influence precipitation, evapotranspiration and soil moisture which have an important role in hydrology, and that is the reason why there is a necessity to study climate change. In this study, Asia region was selected to simulate primary energy index from 1951 to 2100. To predict future climate change effect, Common Land Model (CLM) which is used for various fields across the world was employed. The forcing data was Representative Concentration Pathway (RCP) data which is the newest greenhouse gas emission scenario published in IPCC 5th assessment. Validation of net radiation ($R_n$), sensible heat flux (H), latent heat flux (LE) for historical period was performed with 5 flux tower site-data in the region of AsiaFlux and the monthly trends of simulation results were almost equaled to observation data. The simulation results for 2006-2100 showed almost stable net radiation, slightly decreasing sensible heat flux and quite increasing latent heat flux. Especially the uptrend for RCP 8.5 has been about doubled compared to RCP 4.5 and since late 2060s, variations of net radiation and sensible heat flux would be significantly risen becoming an extreme climate condition. In a follow-up study, a simulation for energy index and hydrological index under the detailed condition will be conducted with various scenario established from this study. 기후변화에 관한 정부간 협의체 (Intergovernmental Panel on Climate Change; IPCC)의 4차 및 5차 보고서에 따르면 인류 활동에 의한 기후변화가 산업혁명 이후 급속하게 진행되고 있다고 한다. 기후변화는 주로 온도와 이산화탄소 농도의 변화로 감지되는데, 지난 100여년 간 지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였으며, 대기 중 이산화탄소의 농도는 최소 800,000년 동안의 최대치를 기록하였다 (IPCC, 2007, 2014). 이러한 기후 변화는 수문학 연구에서 중요한 강수, 증발산, 토양수분 등에도 커다란 영향을 미치므로 이에 대한 꾸준한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 아시아 지역을 대상으로 1951년부터 2100년까지의 주요 에너지 인자들에 대한 모의를 실시하였다. 전 세계적으로 다양한 분야에서 사용되고 있는 Common Land Model을 미래 예측을 위한 기반으로 활용하였으며, 강제입력자료는 기후변화에 대응하기 위하여 IPCC 5차 보고서에 소개된 가장 최신의 온실가스 시나리오인 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway; RCP)를 활용하였다. 과거 기간에 대한 순복사량, 현열 및 잠열에 대한 검증은 Asiaflux 사이트에 속한 5개 지점의 자료를 활용하여 수행하였으며, 모든 인자들에 대하여 모형의 월별 경향성이 관측 자료와 거의 일치함을 확인하였다. 미래 기간의 모의에 대해서는 RCP 4.5 및 RCP 8.5를 활용한 모의 모두 순복사량은 거의 변화가 없었으며 현열은 대체적으로 하강하는 경향을, 이와 대조적으로 잠열의 경우에는 상승하는 경향을 나타내었다. 특히 RCP 8.5를 활용한 결과에서 이 증감폭은 더 크게 나타났으며, 2060년대 후반부터 순복사량과 현열의 변동성이 매우 커지는 등의 극한기후의 특징을 나타내는 것으로 보인다. 추후 연구에서는 본 연구를 토대로 다양한 시나리오를 활용하여 더욱 다양한 조건하에서의 에너지 인자 및 다른 수문학적 주요 인자들에 대한 모의를 수행할 예정이다.
탈중앙화 서비스를 위한 블록체인 기반 분산 알림 시스템 설계
김다운(Daun Kim),박세진(Sejin Park) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
This paper proposes a distributed notification system based on blockchain technology to overcome the problems of centralized notification service. In the proposed system, full nodes in the blockchain network serve as potential notification service nodes to ensure the stability and reliability of the system. Even if some nodes fail, other nodes can keep serving notifications within the network. Experimental results show that the proposed system successfully implements a distributed notification service, with an average notification processing time of 3.26 seconds.
온라인 교육에서 학습자의 학습 효율 향상을 위한 강사 시선 시각화 시스템 제안
김다운(Daun Kim),김남섭(Namsub Kim),홍수민(Sumin Hong),정진우(Jin-Woo Jeong) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
본 논문은 COVID-19 사태 이후에 생긴 교육 환경의 변화에서 교수자와 학습자의 상호작용을 개선하고자 주요 비언어적 커뮤니케이션 도구 중 하나인 시선 정보를 온라인 학습 콘텐츠에 적용하는 시스템을 제안한다. 온라인 원격 수업 영상에 교수자의 시선을 시각화하여 제공함으로써 학습자의 집중도 및 만족도 향상에 기여할 수 있는 방법을 제안하고, 학습자의 학습 태도를 감시하는 모니터링 시스템이 아닌, 학습자가 능동적으로 교육 콘텐츠에 집중할 수 있도록 지원하고자 한다.
야간 주행 중 킥보드 헬멧 착용여부 감지를 위한 딥러닝 기반 모델의 성능 평가
김다운(Daun Kim),오지연(Jiyeon Oh),정진우(Jin-Woo Jeong) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
전동 킥보드 수요가 증가함에 따라 전동 킥보드 주행 안전을 확보하기 위한 다양한 시도들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드에 거치된 스마트폰의 전면 카메라를 활용하여 사용자의 상단부 장면을 촬영하고 이를 바탕으로 야간 주행 환경에서 사용자의 헬멧 착용 여부를 감지할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 야간 환경에서 도출한 성능을 비교 분석하고자 한다.
딥러닝 기반 전동킥보드 헬멧 착용여부 감지 기법의 제안 및 성능 평가
김다운(Daun Kim),윤하영(Ha-Yeong Yoon),정진우(Jin-Woo Jeong) 대한인간공학회 2021 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
Objective: 전동킥보드에 거치된 스마트폰의 전면 카메라를 활용하여 사용자의 헬멧 착용 여부를 감지할 수 있는 시스템을 제안하고, 다양한 객체 인식 알고리즘들을 활용해 도출한 성능을 비교 분석하고자 한다. Background: 최근 전동킥보드 사용량이 급증함에 따라 안전사고도 증가하고 있다. 이에 정부는 헬멧 착용을 의무화하도록 도로교통법을 개정했으나, 헬멧 착용자는 16%에 불과한 상황이며 단속과 처벌 또한 어려운 상황이다. CCTV를 통한 단속을 진행한다고 하더라도 즉각적으로 제재하는 데 어려움이 있기 때문에 헬멧 미착용 시 사용자에게 즉각적인 규제를 적용할 수 있고 헬멧 착용률도 향상시킬 수 있는 새로운 방법이 필요한 상황이다. Method: 킥보드의 넥 중앙부에 얼굴을 올려다보는 각도로 스마트폰을 설치하고 주행 장면을 촬영하여 2,400장의 이미지를 수집하였다. 총 6명의 사용자를 대상으로 주간에 평평한 지형에서 촬영을 진행하였으며, 사용자별로 헬멧 착용 이미지, 헬멧 미착용 이미지를 각각 200장씩 수집하였다. 객체 인식을 위한 딥러닝 모델인 Faster-R-CNN, YOLOv3, DETR, Deformable DETR을 이용하여 30/100epoch 동안 학습을 진행하여 헬멧 착용 여부 판별 결과를 도출하였다. 딥러닝 학습 시, 학습 데이터는 1,680장, 검증 데이터는 240장, 테스트 데이터는 480장을 이용하였다. Results: 30 epoch 동안 학습을 진행한 경우 Faster-R-CNN, YOLOv3-320, YOLOv3-416, YOLOv3-608, DETR, Deformable DETR의 mAP는 각각 0.9, 0.693, 0.631, 0.38, 0.853, 0.879로 나타났다. 한편, 100 epoch 동안 학습한 경우, mAP는 각각 0.899, 0.785, 0.819, 0.783, 0.882, 0.905로 변화하였다. Epoch을 증가시켰을 때 YOLOv3가 다른 모델에 비해 더욱 큰 차이를 보였으며, 416 416 입력 기반모델의 성능이 가장 높은 것으로 평가되었다. 한편, 사용자의 정면에서 촬영된 헬멧 공개 데이터 730장으로 학습을 진행하고 본 연구에서 수집한 데이터를 대상으로 테스트를 진행한 경우 0.065~0.241의 현저히 낮은 ㎃P 수치를 확인할 수 있었다. Conclusion: 본 연구에서 제안한 환경에서 다양한 딥러닝 기반 객체 인식 모델들이 0.78 이상의 ㎃P를 보이며 주행 중 사용자 헬멧 착용 여부 감지 가능성을 확인할 수 있었다. 반면, 사용자 정면에서 촬영된 공개 헬멧 데이터만을 이용하여 학습한 모델의 경우 헬멧 착용 여부 판별에 한계가 있음을 알 수 있었다. Application: 본 연구 결과를 토대로 사용자의 편의성과 안전성을 고려하여 킥보드 내부에 소형 카메라를 탑재하고 헬멧 착용 여부를 인식할 수 있는 방향으로 확장 연구를 수행할 계획이며, 이는 헬멧 착용률 향상을 위한 인프라로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.