• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.58-59
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• 2017

본 논문은 고에너지 밀도와 고출력 특성의 이종 배터리를 이용한 HBESS (Hybrid Battery Energy Storage System) 설계방안과 퍼지 로직 기반의 제어 알고리즘을 개발한다. 시스템의 전력 수요 특성을 고려하여 이종 배터리의 최적 용량을 산정하고 HBESS의 구성 방안을 제안한다. 내부 상태에 따라 변화하는 배터리 특성을 효과적으로 반영하기 위하여 퍼지 논리 기반의 시스템 제어 알고리즘을 도입한다. 본 연구의 타당성은 실제 전력 수요 프로파일 기반의 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.387-390
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• 2024

본 논문에서는 효율적인 2차 오차 함수를 이용하여 입자 기반에서 EMC(Extended Marching Cubes) 알고리즘을 구현할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. Smoothing 커널(Kernels)을 통해 계산한 입자 평균 위치에서 레벨셋(Level-set)을 계산해 스칼라장을 구축한다. 그리고 난 뒤 SPH(Smoothed particle hydrodynamics)기반의 커널을 통해 밀도, 입자 평균 위치를 계산한다. 스칼라장을 이용해 등가 곡면(Isosurface)을 찾고 음함수로 표현된 표면을 구성한다. SPH 커널을 공간에서 미분하면 공간상의 어느 위치에서나 기울기를 계산할 수 있고, 이를 통해 얻어진 법선벡터를 이용하여 일반적인 EMC나 DC(Dual contouring)에서 사용하는 2차 오차 함수를 효율적으로 설계한다. 결과적으로 제안하는 방법은 메쉬와 같이 연결정보다 없는 입자 기반 데이터에서도 EMC 알고리즘을 구현하여 볼륨(Volume) 손실을 줄이고, 복잡한 음함수 표면을 표현할 수 있게 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.535-546
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• 2010

디지털 영상은 조명 조건과 취득 카메라의 고유 특성으로 인해 의도하지 않은 색조를 가질 수 있다. 영상에 색조가 존재하면 일관된 색 정보의 인지 및 표현이 어렵기 때문에 별도의 색 보정 작업이 필요하다. 본 논문은 color by correlation을 사용한 학습 영상 선택, 후보 회색축 영역의 추출, 핵밀도 추정, 색조 제거의 4단계로 이루어진 색조 추출 및 제거 방법을 제안한다. 후보 회색축 영역 중 불명확한 회색축 영역을 핵밀도 추정을 이용하여 제거하였다. 후보 회색축 영역의 색 성분의 분포를 조사하여 색조 유무를 판단하고, 색조가 존재할 경우 색조 제거 작업을 통하여 색 항상성을 유지 시켰다. 실험을 통해 제안하는 방법이 gray world 방법, color by correlation 방법 보다 정확한 색조 추정이 가능함을 확인하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제35권11호
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• pp.763-768
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• 2013

본 논문에서는 하수처리장 주요 장비 고장밀도함수를 기반으로 시스템 가용성 평가가 수행되었다. 프로세스 구성과 구성요소의 고장률에 따른 시스템 가용성 및 위험요소 분석에 초점을 맞추고 있다. 하수처리장 시스템 가용성 분석을 위하여 기자재 분류와 해당기자재의 고장확률밀도함수를 정립하였다. 가용성 평가 과정의 불확실성의 해소를 위하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법과 이벤트기법을 도입하였다. 하수처리장 시스템 가용성은 구성장비가 직렬연결 상태인 경우에 50.4%로 평가되었으며, 장비별 보조시스템이 추가 적용된 경우 80.1% 이상으로 증가하였다. 슬러지 탈수 및 농축 공정의 시스템 오작동은 전체 시스템 오작동의 77% 이상에 해당하고 있어 주 위험 요인으로 평가되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권6호
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• pp.741-748
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• 2006

센서 기술의 발전으로 무선 센서 네트워크는 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 분야의 적용이 예상되고 있다. 무선 센서 네트워크에서 가장 중요한 요소 중의 하나는 네트워크를 에너지 효율적으로 운용하는 것이다. 이러한 목적을 위해 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 LEACH-C에서 제안한 클러스터 헤드 선정 알고리즘에 노드들의 밀도를 같이 고려한 향상된 클러스터 헤드 선정 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션 하였다. 제안된 알고리즘은 LEACH-C와 실행 속도는 거의 유사하면서 11% 이상의 성능 향상 결과를 제공하였다. 본 논문의 시뮬레이션 결과는 클러스터 헤드 선정 시에 헤드와 다른 노드들 간의 거리 뿐 아니라 밀도를 고려하는 것이 센서네트워크의 에너지 이용에 보다 효율적임을 보여주었다.

• 한국산림과학회지
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• 제94권3호통권160호
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• pp.168-177
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• 2005

본 연구는 환경친화적이고 경제적인 녹색임도 건설에 기초 정책자료를 제공하고자 우리나라의 산지지형 및 산림특성을 고려하여 임도밀도를 산정하였다. 그 결과, 효율적인 산림관리 및 보호를 도모하고 공익적 기능의 고도 발휘를 위한 사회간접자본(SOC) 개념에서의 기본임도밀도는 8.57 m/ha로 나타났으며, 또한 지속가능한 산림경영 체계를 구축하기 위한 산림경영기반시설 개념에서의 적정임도밀도는 14.01 m/ha로 산출되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.120-122
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• 2015

본 논문은 Delay Tolerant Network(DTN)에서 유동 밀도를 사용해 메시지 확산을 억제하는 DDIM(Dynamic Density-based Inhibited Message diffusion) 알고리즘을 제안한다. 기존 Epidemic 라우팅 알고리즘이나 Spray and Wait 라우팅 알고리즘과 같은 DTN 라우팅 알고리즘은 메시지의 전송률을 높이기 위해 소스 노드와 이웃하는 모든 노드들에게 메시지를 복사한다. 하지만 노드 밀도가 높은 네트워크에서 기존 DTN 라우팅 알고리즘을 사용할 경우 불필요한 메시지 복사로 많은 오버헤드가 발생한다. 제안하는 DDIM 알고리즘은 효율적인 메시지 복사 수를 결정하기 위해 노드 전송 범위와 이웃 노드 수를 활용하여 동적 노드 밀도를 계산한다. 또한 불필요한 메시지 확산을 억제하여 전송률 손실과 지연 시간의 증가 없이 오버헤드를 감소시킨다. 주어진 모의실험을 통해 제안하는 DDIM 알고리즘과 기존 DTN 라우팅 알고리즘의 전송률, 지연시간, 오버헤드를 비교하고 제안하는 알고리즘이 더 효율적임을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.416-422
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• 2019

본 논문은 절차적함수를 이용하여 실시간으로 3차원 구름을 모델링하고 렌더링하는 알고리즘을 제안한다. 구름 모델링은 절차적 노이즈 함수인 fbm(Fractional Brownian Motion)을 변형하여 사용하며, 이 값을 대기의 수증기 밀도 값으로 이용한다. 이 밀도 값은 파라미터로 주어진 3가지 구름의 형태를 위해 변형되며 렌더링단계의 입력 값으로 들어간다. 레이마칭(ray marching)기법을 이용한 렌더링 단계에서는 이 밀도 값을 이용하여 구름의 색상을 결정하며 이때 밀도에 따른 빛의 감소 및 산란현상은 물리적으로 계산된다. 대기모델로 렌더링 된 하늘 위에 제안한 알고리즘에 의해 구현된 구름들이 블랜딩되며, 이 때 바람의 방향에 따라 구름이 움직이도록 한다. 제안된 구름 생성 및 렌더링은 GLSL언어를 이용해서 GPU상에서 구현되었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권3호
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• pp.199-209
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• 2009

본 논문은 세일리언시 밀도에 기반한 스트로크의 단계별 세부묘사(Level of Detail:LOD) 표현 알고리즘을 제안한다. 회화적 렌더링에서 스트로크 LOD는 주된 대상에 대한 관찰자의 시선을 집중시키며 표현의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가진다. 이를 위해 세밀하게 묘사된 부분과 추상적 묘사가 될 영역을 구분할 필요가 있다. 본 논문에서는 세일리언시 분포를 기준으로 공간 분할 후, 그 데이터에 기반하여 세밀한 표현의 정도를 제어한다. 세일리언시 분포가 높은 영역은 작가가 표현하고자 하는 주된 대상으로 가정하여 세밀한 묘사가 되도록 하며 밀도가 낮은 영역은 상대적으로 추상적인 표현을 한다. 우리의 알고리즘을 통해 쉽고 명확하게 스트로크 LOD를 제어, 표현 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.517-524
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• 2004

1960년대 퍼지 이론이 소개된 이후 데이터 마이닝을 포함한 기계 학습 분야의 군집화 작업에서 퍼지 이론이 폭넓게 사용되었다. 퍼지 C-평균 알고리즘은 가장 많이 사용되는 퍼지 군집화 알고리즘이다. 이 알고리즘은 하나의 데이터 개체가 서로 다른 소속 정도를 가지고 각 군집에 할당될 수 있도록 한다. 퍼지 C-평균 알고리즘도 K-평균 알고리즘과 같은 일반적인 군집화 알고리즘과 마찬가지로 초기 군집수와 군집 중심의 위치에 의해 최종 군집 결과의 성능 차이가 나타난다. 군집화를 위한 이러한 초기 설정은 주관적이며 이 때문에 적절치 못한 결과를 얻게 될 수도 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 방법으로 주어진 학습 데이터의 속성을 기반으로 한 초기 군집수와 군집 중심을 결정하는 개선된 밀도 기반의 퍼지 C-평균 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법은 격자를 사용하여 초기 군집 중심의 위치와 군집수를 결정하였다. 기존에 많이 이용되었던 객관적인 기계 학습 데이터를 이용하여 제안 알고리즘의 성능비교를 수행하였다.