• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.50 no.1
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• pp.67-74
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• 2022

To analyze the motion of aircraft through computing the dynamics equations, true airspeed is essential for obtaining aerodynamic loads. Although the airspeed is measured by on-board instruments such as pitot tubes, measurement data are difficult to obtain for commercial flights because they include sensitive data about the airline operations. One of the commonly available trajectory data, Automatic Dependent Surveillance-Broadcast data, provide aircraft's speed in the form of ground speed. The ground speed is a vector sum of the local wind velocity and the true airspeed. This paper present a method to estimate true airspeed by combining the trajectory, meteorological, and topology data available to the public. To integrate each data, we first matched the coordinate system and then unified the altitude reference to the mean sea level. We calculated the wind vector for all trajectory points by interpolating from the lower resolution grid of the meteorological data. Finally, we calculate the true airspeed from the ground speed and the wind vector. These processes were applied to several sample trajectories with corresponding meteorological data and the topology data, and the estimated true airspeeds are presented.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.239-241
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• 2012

최근 클라우드 서비스 공급자들은 세계적으로 증가하는 고객의 수요에 대응하기 위하여, 다양한 지역에 데이터센터들을 구축하고 시스템의 규모를 확장시키고 있다. 클라우드는 통합된 자원을 이용하기 때문에 부하 분산(load balancing)을 통해서 시스템의 성능 및 안정성을 향상시킬 수 있다. 하지만 지역적으로 분산된 데이터센터들을 운영하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 자원 부하의 분산과 서비스 응답 속도(service response time) 사이의 상관 관계를 고려할 필요가 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 클라우드 서비스 공급자들은 고정된 최소 서비스 응답 속도를 서비스 수준 협약(SLA: Service-Level Agreements)을 제시하고 있는 현실이다. 이와 같이 SLA에 최소 서비스 응답 속도를 임의로 고정할 경우, 거리차이가 있는 데이터센터(SLA에 명시된 응답 속도 보다 느린 데이터센터)에는 부하가 분산되기 어렵다. 따라서 지역적으로 분산된 데이터센터 환경에서는 응답 속도에 대한 가변 SLA를 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 지역적으로 분산된 데이터센터를 운영하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가변 응답 속도를 적용하기 위한 방법으로써 서비스 응답 속도와 가격을 고려한 자동화된 SLA 협상 메커니즘을 적용하고 그 유효성을 평가하였다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과를 통해서 SLA 협상을 통한 가변 SLA를 이용하는 방법이 고정된 SLA를 이용하는 방법에 비해서 더 높은 SLA 보장률을 지원하고 클라우드 공급자에게 더 높은 수익을 제공함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.377-380
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• 2004

본 논문에서는 기존의 교통 상황 검지 장비들이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해 실제 통행속도 데이터의 해당 도로 속성들을 이용하여 데이터 마이닝을 통한 합리적인 오차범위 내에서의 실시간 교통 정보 예측 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 데이터 파이닝의 분석 기법중 하나인 신경망(Neural Network)분석을 통하여 통행 속도 예측 근사 모델을 개발하는 것이며, 기존의 교통 상황 판단 알고리즘과의 결과 비교를 통해 비용 절감 효과와 속도 정보가 없는 도로까지의 합리적인 통행 속도 예측, 그리고 Off line상에서의 시간대별 교통 정보 제공이 가능함을 보인다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.15 no.4
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• pp.1-10
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• 2023

This study investigated the relative effectiveness of letter-based versus syllable-based measures of speech rate and articulation rate in predicting the articulation score, prosody fluency, and rating sum using "English speech data of Koreans for education" from AI Hub. We extracted and analyzed 900 utterances from the training data, including three balanced age groups (13, 19, and 26 years old). The study built three models that best predicted the pronunciation assessment scores using linear mixed-effects regression and compared the predicted scores with the actual scores from the validation data (n=180). The correlation coefficients between them were also calculated. The findings revealed that syllable-based measures of speech and articulation rates were more effective than letter-based measures in all three pronunciation assessment categories. The correlation coefficients between the predicted and actual scores ranged from .65 to .68, indicating the models' good predictive power. However, it remains inconclusive whether speech rate or articulation rate is more effective.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.173-175
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• 2022

서로 다른 수중 통신 매체 사이의 각기 다른 장단점을 해결하기 위해 여러 종류의 수중 통신 모듈을 함께 운용하는 통신 기술인 다중매체 통신 기술이 등장하였다. 다중매체 통신은 한 네트워크에서 서로 다른 통신 매체들을 함께 운용하기 때문에 이들의 전송 속도 차이로 인한 흐름 제어 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 통신 속도 차이로 인한 전송데이터 손실을 미연에 방지하는 수중 다중매체 통신에서 전송데이터 흐름을 제어하는 일종의 DTN (Delay/ Disruption Tolerant Network) 프로토콜을 제안한다. 이 전송 속도 제어 프로토콜을 이용하여 수중 다중매체 통신 네트워크에서 전송 속도 차이로 인해 한 노드에 메시지가 쌓여 전송 큐의 전송데이터 손실이 예측되는 경우 보조 저장장치를 이용하여 큐의 길이를 늘이고, 보조 저장장치 또한 전송데이터 손실이 예측되는 경우 전송 중인 노드에 전송 일시중지를 요청하며 지연상태가 해결된 후 다시 전송을 요청할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.254-262
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• 1999

실시간 시뮬레이션에서 주어지는 다양한 종류의 불연속적인 파라미터 값을 가지는 데이터 테이블에서 실시간의 제약 하에서의 검색을 수행하기 위해서는 최적의 기법이 요구된다. 실시간의 제약 하에서 최적 기법의 기준이 되는 것은 보통의 알고리즘들과는 달리 평균 속도가 아니라 worst case에서의 속도가 된다. 검색 알고리즘 들은 iteration을 거치게 되므로 총 탐색에 걸리는 시간은 iteration의 수(logical speed)와 1 probe를 수행하는 데 걸리는 시간(실제 수행속도)의 곱으로 정의된다. 본 연구에서 총 탐색에 걸리는 시간을 이론적으로 계산한 검색 속도 기존의 수행한 수치비교시험의 결과와 대체로 일치하였고, 이분 검색법이 iteration의 수와 실제 수행시간 모두에 있어서 가장 우수하다. 한편, 검색하고자 하는 파라미터 값의 dynamics를 이용하여 주어진 데이터 테이블 내의 검색 영역을 축소시키는 dynamic-window 개념을 도입하여 검색 알고리즘의 속도를 향상시킬 수 있었다. 이 개념의 도입은 데이터 테이블의 형태에 민감한 보간 검색법(interpolation method)과 그 응용 기법들에 대해 탁월한 효과를 나타내었다. 결론적으로 일반적 데이터 테이블에 있어서는 이분 검색법이 logical speed와 실제 수행속도가 우수하고, dynamic-window 개념을 도입한 보간 검색법과 그 변형들은 logical speed가 탁월하게 향상된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1064-1065
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• 2017

트레드밀 인터페이스는 사용자의 보행 모션을 인식하여 가상세계를 네비게이션 할 수 있는 보행 플랫폼이다. 특히 작은 보행 영역을 가지는 트레드밀의 경우, 보행자 속도 예측 방법에 의해 더욱 효과적인 지면 모션의 생성이 가능하다. 본 연구에서는 착용형 압력 센서로 부터 측정되는 족부 압력 데이터를 기반으로 하는 보행속도 예측 방법과 트레드밀 제어 방법을 제시하고자 한다. 속도 예측은 지면 반발력 데이터 중 압력중심의 변화 속도를 통해 도출되며, 예측된 속도를 트레드밀 속도 제어에 안정적으로 적용하기 위한 피드포워드 제어 방법을 제시한다. 또한 족부 압력 데이터 측정이 가능한 자율 제어 트레드밀 시스템 구현과 보행 실험 과정을 소개한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.4
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• pp.25-37
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• 2020

As social costs of traffic congestion increase, various studies are underway to predict road speed. In order to improve the accuracy of road speed prediction, unexpected traffic situations need to be considered. In this paper, we propose a road speed prediction scheme considering traffic incidents affecting road speed. We use not only the speed data of the target road but also the speed data of the connected roads to reflect the impact of the connected roads. We also analyze the amount of speed change to predict the traffic congestion caused by traffic incidents. We use the speed data of connected roads and target road with input data to predict road speed in the first place. To reduce the prediction error caused by breaking the regular road flow due to traffic incidents, we predict the final road speed by applying event weights. It is shown through various performance evaluations that the proposed method outperforms the existing methods.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.155-158
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• 2019

최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.308-309
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• 2021

과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.