• 한국지역지리학회지
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• 제19권2호
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• pp.352-361
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• 2013

기상 현상을 예측하는 수치예보모델의 주요한 기초 입력 데이터로 토지이용, 지형, 식생, 지표 온도 등이 있다. 이 중 지표 온도의 일부인 내륙 수면 온도에 대한 지상 관측 데이터는 강이나 호수의 일부 지역에만 존재한다. 따라서 본 연구는 수치예보모델의 입력 데이터인 내륙 수면 온도로 활용할 수 있는 MODIS 위성영상의 지표 온도 데이터의 오차정도를 확인하기 위해 국내 내륙 수온 지상 관측 데이터와 비교 분석하였다. 이를 위해 2011년 7월부터 2012년 6월까지 약 1년의 MODIS Land Surface Temperature(LST) 데이터와 수질자동측정망의 수온 데이터를 비교하였다. MODIS 데이터는 주간 및 야간 데이터로 구성되는 데, 각각의 월 평균 오차는 $2^{\circ}{\sim}8^{\circ}C$, $3^{\circ}{\sim}12^{\circ}C$로 주간 데이터의 오차가 작았다. 특히, 주간 데이터의 오차는 가을에 $2^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았고, 야간 데이터는 여름에 $3^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았다. 또한 지역적으로는 한강, 낙동강, 금강, 영산강의 4대강을 비교한 결과 가장 남쪽에 있는 영산강 유역에서 가장 오차가 작았다. 본 연구를 통해 수치예보모델의 입력 데이터로 활용함에 있어 MODIS 지표 온도 데이터의 오차 정도를 확인할 수 있었다. 연구 결과는 아시아 지역에 대해 수치예보모델을 운용할 때 북한 및 해외 지역에 대해 MODIS 지표 온도 데이터를 활용함에 있어 그 오차 정도의 기준이 될 수 있을 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.413-416
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• 2006

신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.87-93
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• 2004

본 연구에서는 효율적인 GPS 데이터의 품질관리를 위한 GPS_QC 프로그램을 개발하여, GPS 데이터의 Quality 판단할 수 있는 총 8개의 Control 인자(위성의 배치, Multipath 오차량, 전리층 지연량 및 위성신호 강도 등)를 계산 할 수 있었으며, GPS 데이터 품질에 관련된 Control 인자의 결과값 및 허용오차 범위, 실제 관측데이터의 허용오차의 포함여부를 시계열 그래프와 보고서 형태로 제공하여 현장 등에서 간단하고 효율적으로 GPS 데이터의 품질관리를 가능하게 한다. 따라서 기존에 GPS 데이터 해석 후에나 판단이 가능했던 데이터의 품질을 현장이나 실내에서 직접 확인할 수 있게 함으로서 재측과 데이터 처리 시 소요되는 시간과 경비를 절감할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.362-365
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• 2022

최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 AI를 통해 공정에 들어가는 시간과 비용을 줄이고 품질을 최적화 하려는 시도를 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정 변수 위주의 조합에 대한 데이터만을 우선적으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정환경 차이로 인해 동일 방사조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 AI 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물성 단위 및 허용오차를 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 불균형 정도 및 물성과의 상관성을 고려한 오버샘플링 기법을 물성 예측 모델에 적용한다. 두 기법들을 모델에 적용한 결과 그렇지 않은 모델에 비해 물성 예측 오차와 방사 공정 데이터에 대한 모델의 적합도가 개선됨을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권12호
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• pp.61-67
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• 2006

본 논문에서는 고속무선통신에 널리 사용되고 있는 직교 주파수 분할 다중화 데이터 전송시스템에서 반송파주파수 옵셋(Offset)에 의한 잔류 위상 오차와 샘플링 주파수 옵셋에 의한 잔류 오차를 추적하고 보상하는 알고리즘을 제안한다. 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서는 서로 직교성을 가지는 부반송파들이 디지털 데이터에 의해 변조되어 동시에 전송된다 반송파 주파수 옵셋이 존재하는 경우에는 신호 대 잡음비의 감소 그리고 인접 부반송파의 간섭 등이 발생한다. 또한 송신단과 수신단에서의 샘플링 주파수의 차이로 인한 샘플링 시점의 오차도 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 성능저하의 주요한 요인으로 작용한다. 반송파 주파수의 오차와 샘플링 주파수의 오차는 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 중요한 성질중의 하나인 직교성 상실을 초래하며 이는 성능저하의 원인으로 작용하므로 수신단에서는 지속적으로 잔류 오차를 추적하여 보상해 주는 방식의 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 주파수 선택적 페이딩 무선 채널 환경에서 파일롯 데이터뿐만 아니라 채널이득 정보 및 페이로드 데이터를 주파수 오차 추정에 반영하여 추정오차를 줄이고 이 추정 값을 주파수 오차 보상에 반영하여 성능 향상을 달성할 수 있는 방식을 제안한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.317-324
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• 2000

주기적인 연관규칙은 타겟데이터베이스를 일정 단위시간으로 나누었을 때 연관규칙이 만족하는 구간이 일정한 주기마다 발생하는 패턴을 탐색하는 방법이다. 하지만, 이 방법은 엄격한 주기를 가지도록 하여 실제 데이터에 그대로 적용하기가 어려웠다. 예를 들이 편의점 데이터에서 매일 오전 7시-8시 사이에 주기적으로 발생하는 연관규칙을 발견할 때, 이러한 연관규칙을 주기적인 연관규칙이라고 한다. 하지만, 실제 데이터에서는 날씨와 같이 사람의 행동에 영향을 미치는 다른 요인 때문에 항상 일정한 주기를 가지는 연관규칙을 찾기는 어렵다. 본 논문에서는 주기가 일정하지 않은 연관규칙을 찾기 위해서 연관규칙의 주기성을 허용 오차를 포함하며 재정의하고, 오차를 허용하기 위한 탐색 알고리즘을 보완하였다. 반면에, 오차를 허용함으로써 오차를 허용하지 않는 경우보다 더 많은 주기성을 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 동일한 주기를 가지지만 오프셋이 다른 여러 개의 비슷한 주기가지 찾게 되어 사용자가 의미 있는 연관규칙을 찾는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 오차를 허용하는 주기적 연관규칙의 오차의 정도를 측정하기 위한 단위로 집중도(intensity)와 경향성(tendency)을 제안한다. 주기적 연관규칙이 매 주기마다 정확한 세그먼트에 나타나는 정도를 나타내는 집중도와, 최소 평균오차를 의미하는 경향성을 이용하여 유사한 주기들 중에서 대표주기만을 찾을 수 있도록 한다. 또한, 오차를 허용하는 주기적 연관규칙에서 오차가 주로 발생하는 패턴을 분석함으로써 고객들의 수요 경향성을 더 잘 파악할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 매일 오진 7시∼8시에 나타나던 연관성이 지각하는 사람들이 같은 월요일에는 1시간 늦은 8시∼9시에 나타난다는 오타 정보까지 파악할 수 있다. 이러한 월요일마다 1시간 늦게 나타나는 오차의 경향성을 나타내는 오차 주기(error cyc1e)를 이용함으로써 고객들의 수요의 경향성을 좀 더 세밀한 부분까지 파악할 수 있게 해 준다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.313-321
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• 2007

본 연구에서는 공용 중인 현수교에서 측량된 데이터를 이용하여 현수교의 형상오차 원인을 추정하는 방법을 제시하였다. 주케이블의 여러 점에서 측량된 데이터와 설계시의 형상과의 차이를 형상오차로 정의하고, 현수교의 형상오차 원인으로 보강형 자중의 변동과 지반의 크리프로 인한 앵커리지 기초의 변형으로 가정하였다. 보강형 자중의 변동 및 앵커리지 기초의 변형에 대한 현수교 구조계의 영향행렬을 이용하여 주케이블의 형상오차를 유발한 자중의 변동량 및 기초의 변형량을 추정하였다. 공용 중인 광안대교를 대상으로 본 기법의 타당성을 검토한 후 실제 측량 데이터를 이용하여 동 교량의 형상오차 원인 분석에 적용하였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(2)
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• pp.783-788
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• 1998

발전소 운영자는 운전 시작시점에서 수명 종료시점까지 발전소 과도상태 종류별 횟수가 설계 제한치를 넘지 않도록 감시하여야 하며 이를 위해서는 발전소 운전 과도상태 기록유지가 필요하다. 그러나 현재와 같은 발전소 운전 Strip Chart나 Log Sheet를 이용하는 방식으로는 과도상태 발생여부 판단이 어려울 뿐만 아니라 카운팅 자체에도 많은 시간이 소요되어 좀더 편리한 방법의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 발전소 주전산기의 운전 데이타를 이용한 과도상태 데이터 수집 및 지능형 과도상태 판단방법을 개발하여 시범 적용하였다. 과도상태 데이터 수집은 전송되는 데이터와 이전 데이터를 비교하여 변화가 있을 시에만 데이터 압축방식을 이용하여 저장하였고, 최대/최소온도, 최대/최소압력, 온도/압력기울기 등의 운전 데이타를 기 설정된 과도상태의 전체 변수와 비교하여 오차율 범위내에 들면 동일한 과도상태로 판단하였다. 원자로 냉각재 계통의 온도 및 압력과 같이 계기 오차가 비교적 작은($\pm$1$^{\circ}C$) 운전변수는 과도상태 판단이 용이하나 오차가 큰 운전변수의 경우에는 과도상태 판단을 위한 보다 상세한 알고리즘의 개발이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.1385-1388
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• 2005

최근 3 차원 스캐닝(Scanning) 기술의 발달로 형상 및 색상 정보 데이터를 동시에 획득할 수 있게 되었다. 특히 한번의 측정으로 다량의 데이터를 확보할 수 있기 때문에 3 차원 데이터의 정합(Registration) 및 병합(Merging) 과정에서 계산량이 증가하게 된다. 또한 정합과 병합 후의 대용량 데이터 자체로는 3 차원 모델의 저장, 전송, 처리 및 렌더링(Rendering) 등의 과정에서 어려움이 있다. 따라서 모델의 기하 정보와 색상, 질감, 곡률 등의 속성 정보를 유지하면서 데이터의 양을 감소시키는 메쉬 간략화 기술이 필요하다. 현재 널리 쓰이는 이차 오차 척도(Quadric Error Metric) 방법으로 메쉬를 극심하게 감소하게 되면 오차가 누적되어 기하 정보 및 속성 정보가 소실된다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 이차 오차 척도 감소화 과정에서 곡률과 색상 기반의 정점 재조정 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.24-29
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• 2009

음원 추정 시스템은 로봇, 화상회의, CCTV(Closed-circuit television) 시스템에 쓰인다. 이러한 음원 추정 시스템은 사람을 대상으로 하며 사람이 말하는 동안 여러 개의 음성 데이터 프레임을 입력받을 수 있다. 본 논문에서는 입력된 음성 데이터 프레임으로부터 정확한 각도를 계산 할 수 있는 음성 데이터 프레임을 선별하여 각도 추정 오차를 줄이는 방법에 대해서 제안한다. 또한 선별된 데이터를 각도로 변환한 후 메디언 필터를 적용하여 음원 추정 시스템의 오차를 줄일 수 있다. 제안된 시스템을 이용하여 실험한 후 각도 추정 오차 평균이 31%감소함을 보인다.