• 한국통신학회논문지
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• 제31권11C호
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• pp.1100-1106
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• 2006

하향 링크 이동통신 시스템에서, 채널 추정 시점과 실제 전송 시점 사이의 시간 지연으로 인해 채널 상태 정보의 정확도가 떨어지게 되고 이는 성능 열화로 이어진다. 이를 극복하고 전송률을 극대화하기 위해 채널 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 채널 예측을 통한 적응 전송 기법을 제안하고 성능을 분석한다. 모의 실험을 통해 제안한 기법이 궤환 지연으로 인한 성능 열화를 극복하는데 효율적임을 보였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.53-56
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• 2014

위성시스템설계에서는 설계과정이 초기 설계부터 위성발사까지 약 5년 정도 소요되며, 방송위성수명은 15년 이상까지 될 수 있다. 지구의 온난화 현상은 장기적으로 지구상의 강우율을 점점 증가시키는 추세이다. 이러한 강우율 변화를 포용하기 위해서는 위성링크 설계단계에서 20년 후의 강우감쇠까지 고려하여야 한다. 이 논문에서는 위성방송서비스를 위한 미래의 강우율을 고려하기 위해서 예측용 시계열 시스템 모델을 연구하였다. 이 연구를 통하여 미래 20년 동안의 강우율은 지속적으로 증가할 수 있다는 것을 밝혔다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권5호
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• pp.99-106
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• 2012

함정의 운용 효율성을 높이기 위해서 한국 해군은 음성통신위주의 함내외 통합통신체계(ICS:Integrated Communication System)을 운용해 오고 있으며, 최근에는 음성, 영상, 문자 등이 포함된 멀티미디어 통합통신망에 대한 적용을 고려하고 있다. 본 논문은 함정용 멀티미디어 통합통신망을 구축하기 위한 기초연구로써 한국 해군의 함정 내 여러 통신망 중에서 통합통신망에 적용할 통신망을 구분하고, 구분된 통신망에서 운용중인 멀티미디어 트래픽의 종류 및 특성들을 고찰한다. 아울러 ICS 통신교환기에서의 트래픽 입력소스 수에 따른 링크용량을 예측하기 위해서 트래픽 다중화 모델을 제안하고, 한국 해군의 주요 함정 별 트래픽의 링크용량 산출 및 통합 트래픽을 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6A호
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• pp.651-659
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• 2004

Fast Handover［1］ 프로토콜은 핸드오프 과정에서 발생하는 지연 시간을 줄임으로써 끊김없는 핸드오프가 가능하도록 해준다. 핸드오프 지연시간을 줄이기 위해서 Fast Handover는 링크 계층의 트리거 정보를 이용한 예측 기법을 사용한다. 따라서 기존 Mobile IPv6에 비해서 더 많은 시그널링 비용을 초래한다. 뿐만 아니라 가변적인 특성을 가지는 링크 특성으로 인해 예측한 정보가 정확하지 않을 수도 있고 이 경우에는 불필요한 버퍼 공간을 낭비하게 된다. 따라서, 이러한 부가적인 비용을 고려하여 Fast Handover와 Mobile IPv6의 성능을 비교, 평가하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 두 프로토콜에서의 시그널링 비용과 패킷 전송 비용을 모델링하여 링크 계층 트리거의 시점이 전체 비용에 미치는 영향과 핸드오프 과정에서의 버퍼 요구량을 비교하였다. 그 결과 최적화된 핸드오프 성능을 위해서 트리거 시점을 적합하게 설정하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권8B호
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• pp.839-845
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• 2009

차량들의 멀티 홉으로 구성되어 있는 Vehicular Ad-hoc Network (VANET)은 차량의 빠른 이동 속도와 빈번한 밀도 변화로 인하여 링크 연결 시간이 짧고 패킷 손실율이 높은 단점을 가지고 있다. 이러한 VANET의 문제점을 해결하기위해 차량의 속도, 이동 방향, 위치 정보를 이용하여 차량의 이동성을 예측하여 높은 링크 연결 시간을 가지는 차량으로 멀티 홉을 구성하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 라우팅 경로의 안정성을 향상시키고 링크 연결 시간을 증가시켰지만 릴레이 노드간 거리가 짧아져 라우팅 경로의 길이와 delay가 길어지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 라우팅 경로의 길이와 delay가 길어지는 문제점을 해결하기 위한 새로운 라우팅 알고리즘을 제안하고 교차로가 존재하는 시내 도로에서의 차량 이동 예측 알고리즘을 제안하여 효율적이면서도 안정적인 라우팅 경로를 찾는 것을 목표로 한다. 다양한 환경에서의 실험 결과를 통해 우리는 제안하는 알고리즘이 Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR)과 기존 연구 결과들에 비해 더 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.74-84
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• 2022

자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.44-57
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• 2019

여러 대도시에서 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 정확한 교통 흐름을 예측하는 다양한 연구가 진행되었다. 대부분의 연구가 과거의 교통 흐름 패턴이 미래에도 반복될 것이라는 가정하에 예측 모델을 개발하였으나 교통사고 등과 같은 뜻하지 않은 비반복적 교통 패턴을 예측하는 데에는 신뢰성이 낮게 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 지능형 교통 시스템(ITS)을 통해 얻은 빅데이터와 인공지능을 접목한 교통 흐름 예측 연구가 진행되어 왔다. 하지만 시계열 분석에 일반적으로 사용되는 알고리즘인 RNN의 경우, 단기 예측에 최적화되어 장기 예측 정확도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기온과 강수량 등의 기상 정보 외에도 각종 외부 요인들을 고려하여 장기적 시점에서 교통 혼잡도를 예측하는 '심층 인공 신경망 모델'을 제안하였다. TOPIS 자료를 이용한 사례 연구 결과 서울시 주요 도로 링크의 교통 혼잡도를 90%에 가까운 정확도로 예측이 가능하였다. 추후 교통사고나 도로 공사와 같은 도로에 영향을 미치는 이벤트 데이터를 추가로 확보할 수 있다면 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.652-665
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• 2014

생물학 도메인은 약어 표현이 빈번하며, 실제로 문서에서 중요한 의미를 지니는 개체명들이 약어로 표현되는 경우가 많다. 본 연구에서는 토픽과 링크 정보를 이용하여 약어 중의성을 해결하고 동일한 의미를 가지는 다양한 형태의 약어 원형들(variant forms)에 대한 그룹핑을 시도한다. 이를 위하여 LDA(latent Dirichlet allocation) 기반 의미적 의존 링크 토픽 모델(semantic dependency topic model)을 제안한다. 해당 모델은 생성 모델(generative model)의 일종으로 문서 집합의 각 문서에 등장하는 단어들은 문서에서 발생하는 토픽 분포와 토픽 당 단어 분포에 의해 생성되어 있는 것으로 가정하고, 관측 가능한 문서 집합의 단어들로부터 문서에 내재된 숨어있는 토픽 구조를 추론하여 단어 생성과 토픽 파라미터를 연결시킨다. 본 연구에서는 토픽 정보 외에 단어들 사이에 존재하는 의미적 의존성(semantic dependency)을 링크로 정의하고, 단어 간에 존재하는 링크 정보, 특히 원형과 문장에서 공기하는 단어들 사이의 링크를 파라미터화하여 중의성 해결에 이용하였다. 결과적으로 주어진 문서에 등장하는 약어에 대해 가장 가능성 있는 원형은 해당 모델을 이용하여 추론된 단어-토픽, 문서-토픽, 단어-링크 확률에 의해서 결정된다. 제안하는 모델은 MEDLINE 초록으로부터 Entrez 인터페이스를 이용해 22개의 약어 집합과 186개의 가능한 약어 원형을 이용하여 질의를 생성하고, 이를 이용해 검색된 문서들을 대상으로 학습과 테스트에 이용하였다. 실험은, 주어진 문서에 등장하는 해당 약어에 대한 원형이 무엇인지 예측하는 방식으로 98.3%의 정확률의 높은 성능을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.67-78
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• 2017

교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.9-14
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• 2012

본 연구에서는 선형 작동기로 동작하는 진보된 능동 의족 무릎 관절 구조를 제안한다. 기존의 연구에서 능동 의족은 일반적으로 3절링크 구조로 되어 있는 형태로 묘사된다. 그러나 이러한 의족은 통상 동작이 다리와 많은 차이가 있기 때문에 동작 시 노이즈에 민감하며, 제어 정밀도 역시 높게 요구된다. 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 4절링크로 된 새로운 의족구조를 제안하였다. 기구학을 이용하여 의족의 움직임을 예측하고 기존의 의족구조와 비교하였다. 동역학 해석 툴을 사용하여 보행 동작을 시뮬레이션 해 보고 그 결과를 해석하였다. 시뮬레이션 결과 기존의 3절링크 의족에 비해 절반의 최고 속력만으로도 인체 보행동작 모사가 가능한 것으로 나타났다.