• 터널과지하공간
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• 제27권2호
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• pp.109-119
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• 2017

다양한 현장조건을 고려하기 위하여 필라 폭, 암반등급, 측압계수를 달리한 각종 병설터널을 모델링하고, 수치해석과 모형실험을 통해 필라의 안정성을 알아보았다. 수치해석을 통해 얻어진 필라 중앙부의 응력, 필라 전체의 평균응력, 필라 좌우단부의 응력을 각각 적용하여 필라의 강도/응력비를 구하였다. 이중 필라 좌우단부의 응력을 적용하였을 때의 강도/응력비는 가장 보수적인 값을 나타내었고, 분할굴착과 지보체계를 고려한 시공단계해석에서도 굴착 시점과 부합한 실제적인 값을 보였다. 또한, 병설터널의 모형실험에서 필라의 파괴균열은 필라 좌우단부로부터 필라 중앙부를 향해 점진적으로 발생하였다. 따라서 필라의 국부적 손상을 방지하고 터널 안정성을 보수적으로 평가하기 위해서는 필라 좌우단부의 응력을 적용하여 필라의 강도/응력비를 구하는 방법이 적합한 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권6A호
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• pp.450-457
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• 2012

직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 비중복 프리코딩을 이용한 미상 채널 추정 방식을 제안한다. 제안한 방식에서는 수신 신호에 대한 공분산 행렬을 구하고, 그 행렬의 각 원소들을 프리코딩 행렬의 각 원소로 나눔으로써 변형된 공분산 행렬을 구한다. 이 행렬의 최대 고유값에 해당하는 고유벡터를 구함으로써 채널 계수들을 추정하게 된다. 이 때, 고유 벡터를 구하기 위하여 많은 계산량을 필요로 하는 고유치 분해 기법 대신에 간단한 파워 기법을 적용함으로써 계산량을 크게 줄이게 된다. 제안하는 채널 추정 방식의 평균 제곱 오차에 대한 이론적인 값을 유도하고, 모의실험 결과와 비교함으로써 유도한 값이 실험 결과와 일치한다는 것을 확인한다. 또한, 모의실험을 통해서, 제안한 방법이 기존 방법들보다 더 우수한 채널 추정 성능과 비트 오율 성능을 나타낸다는 것을 보인다.

• 대한조선학회지
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• 제32권4호
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• pp.57-63
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• 1995

극지개발을 위해서는 극지의 혹독한 자연환경을 대상으로 하는 과학지식과 극지에서 사용되는 특수시설과 장비를 설계, 시공 그리고 운용하는 공학기술이 요구된다. 극지관련 공학기술은 저 온용재료 관련기술, 도로나 교량, 건축물과 같은 극한지 천연자원의 시추와 생산, 수송을 위한 해양구조물과 파이프라인 관련기술, 그리고 얼음의 재료특성에 관한 이론 및 실험으로 크게 구 분할 수 있다. (Table 1). 극지용 구조물과 빙해항행선박 (쇄빙선) 은 일반 해역에서 운용되는 구조물에 비해 형상, 구조강도, 의장, 저온특수설비 등에서 새로운 개념의 기술이 요구되기 때 문에 금후 국내 조선해양산업계가 지향해야 할 고도의 기술집약형 건조물이다. 또한 최근 들어 국내에서도 시베리아 천연자원의 해상운송을 위해 빙해역을 운항할 수 있는 유조선이나 일반 화물선을 확보해야할 필요성이 대두되고 있으며, 또한 국내 조선업계의 생산기술이 비약적으로 발전함에 따라 외국으로부터의 빙해항행선박의 수주도 이루어지고 있으나 아직 이들 선박의 설계를 위한 독자적인 기술은 미흡한 현실이다. 극지개발은 이론적 접근과 함께 실험에 의한 신뢰성 있는 자료를 축적해야 한다. 이를 위해서는 빙해수조(,ice model basin)의 건조나 빙역학 실험을 위한 냉동실험실 (cold room)의 건립을 위한 초기투자가 절실히 요구되며 산업계의 수 요에 따른 포괄적인 산학협동연구가 진행되어야 할 필요가 있다. 빙해수조와 냉동실험실은 빙 해역에 직접 접하지 않은 국가에서 극지공학 연구에 참여하기 위한 필수적인 시설인데 table 2에 대표적인 빙해수조의 설치장소와 규모에 대하여 정리하였다. 이 글은 우리 나라가 쉽게 접할 수 없는 극지환경을 이해하고 가까운 장래에 예상되는 수주경쟁에 대비하여, 국내외의 극지개발 동향을 분석하고 이에 대한 국내의 극지관련 연구의 현황과 앞으로의 전망을 살펴보기 위하여 준비된 것이다. 이 글에서는 극지공학 일반보다는 조선해양분야에 관련된 내용만으로 국한한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.329-339
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• 2007

본 논문은 연속적으로 입력되는 동영상에서 시공간 정보를 이용하여 다양한 조명환경에서도 실시간 적용이 가능한 얼굴영역 검출기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 연속된 두개의 연속 영상에서 에지 차영상을 구하고 연속적으로 입력되는 영상과의 차분 누적영상을 통해 초기 얼굴영역을 검출한다. 초기 얼굴영역으로부터 외부 조명의 영향을 없애기 위해, 검출된 초기 얼굴영역의 수평 프로파일을 이용하여 수직 방향으로 객체영역을 이분하며, 각각의 객체영역에 관해 주색상 밝기를 구한다. 배경과 잡음 성분을 제거한 후, 분할된 얼굴영역을 통합한 주색상 밝기 분포를 이용하여 타원으로 근사화 함으로써 정확한 얼굴의 기울기와 영역을 실시간으로 계산한다. 제안된 방법은 다양한 조명조건에서 얻어진 동영상을 이용하여 실험되었으며 얼굴의 좌 우 기울기가 $30^{\circ}$이하에서 우수한 얼굴영역 검출 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.3-5
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• 2007

본 논문에서는 새로운 내용기반 이미지 검색 기법으로 식물 잎의 윤곽선에 대하여 동적 시간 정합 기법을 이용하여 유사한 이미지를 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 식물 잎의 기준점에 대하여 잎의 가장자리를 따라 가면서 구해지는 거리의 곡선을 통하여 잎의 외형 특성을 표현하였다. 추출된 곡선 정보의 효율적인 저장과 처리를 위하여 곡선의 특성을 표현할 수 있는 퓨리에 계수(Fourier Coefficients)를 계산하고 이를 바탕으로 유사한 이미지를 계산하였다. 이런 과정에서 생기는 문제점으로는 복잡한 형태의 곡선에 대해서는 퓨리에 계수를 통하여 저장하고 복원하는 과정에서 원본 곡선의 세부적인 형태 정보를 상실하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복잡한 곡선 유형에 대해서는 복원시 상실되는 정보가 최소화될 수 있는 작은 단위의 구간으로 나누고 이에 대한 퓨리에 계수를 계산하는 방법으로 다수의 퓨리에 계수 세트를 추출하는 이진 구간 분할 (Binary Range Reduction) 알고리즘을 사용하였고 질의 이미지와 저장된 이미지들을 비교하는 과정에서 검색의 정확도를 향상시키기 위하여 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 검색의 효율을 더욱 높이기 위하여 추출된 외형 정보를 기반으로 잎의 유형을 다양한 카테고리로 분류하는 외형 기형 기반의 잎 분류 기법을 제안하였다. 다양한 실험을 통하여 제안한 기법이 식물 잎 검색에 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2275-2284
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• 2015

본 논문에서는 4 × 4 multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 사용 가능한 Walsh 부호화된 시간영역 훈련신호를 설계하고 채널 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다중 경로 지연신호에 의하여 발생되는 훈련 신호간 상호간섭를 고려하면서 채널 응답 추정 공식을 closed-form으로 유도하였다. 컴퓨터 모의 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법[9,14]에 비하여 성능이 우수하고 직교 훈련신호 설계시 대역폭을 증가시키지 않으며 4 × 4 MIMO-OFDM 시스템에서 널(null) 부반송파 존재하여도 채널 추정이 수행될 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.625-627
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• 2001

기존의 종이지도를 수치지도 처리과정으로 얻어진 등고선(contour line) 데이터는 원격탐사(Remote Sensing)와 지리정보시스템(GIS)의 응용분야에서 주로 사용되어지는 데이터이다. 이러한 등고선은 해당 지역의 DTM(Digital Terrain Model) 데이터 생성을 위해 보간(interpolation)하여 생성하는 데 연구가 집중되어 왔다. 본 논문에서는 DEM(Digital levation Model)으로부터 얻어진 등고선 데이터를 이용하여 사용자에게 3차원으로 가시화 해 줄 수 있는 기법을 소개한다. 등고선 추출을 위한 방법으로는 기존의 소개되어진 Marching Square 알고리즘을 적용하였고, 지역적인 최고점(local minimum)과 최소점(maximum)을 구하기 위해 등고선을 열린 등고선(open contour)과 닫힌 등고선(closed contour)으로 분류하게 된다. 지역적 최고, 최소점을 찾기 위한 탐색공간을 줄이기 위해 닫힌 등고선만을 닫힌 등고만을 대상으로 등고선 트리를 생성하였으며, 생성된 트리의 리프노드에 대해서 최고, 최소점에 대한 근사(approximation)를 수행하게 된다. 이렇게 구해진 근사된 장점들과 등고선 데이털 입력으로 하여 제한된 딜로니 삼각분할(Constrained Delaunay Triangulation)을 수행함으로써, 3차원 지형을 재구성할 수 있다. 실험에서 간단한 그리드 샘플데이터와 USGS로 획득한 데이터를 이용하여 속도 측정을 하였다. 결과적으로 저장공간 측면에서 적은 량의 데이터를 가지면서 등고선을 표현할 수 있는 3차원 지형을 랜더링할 수가 있음을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.641-644
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• 2001

기존의 종이지도를 수치지도 처리과정으로 얻어진 등고선(contour line) 데이터는 원격탐사(Remote Sensing)와 지리정보시스템(GIS)의 응용분야에서 주로 사용되어지는 데이터이다. 이러한 등고선은 해당 지역의 DTM(Digital Terrain Model) 데이터 생성을 위해 보간(interpolation)하여 생성하는 데 연구가 집중되어 왔다. 본 논문에서는 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 얻어진 등고선 데이터를 이용하여 사용자에게 3 차원으로 가시화 해 줄 수 있는 기법을 소개한다. 등고선 추출을 위한 방법으로는 기존의 소개되어진 Marching Square 알고리즘을 적용하였고, 지역적인 최고점(local minimum)과 최소점(maximum)을 구하기 위해 등고선을 열린 등고선(open contour)과 닫힌 등고선(closed contour)으로 분류하게 된다. 지역적 최고, 최소점을 찾기 위한 탐색공간을 줄이기 위해 닫힌 등고선만을 대상으로 등고선 트리를 생성하였으며, 생성된 트리의 리프노드에 대해서 최고, 최소점에 대한 근사(approximation)를 수행하게 된다. 이렇게 구해진 근사된 정점들과 등고선 데이터를 입력으로 하여 제한된 딜로니 삼각분할(Constrained Delaunay Triangulation)을 수행함으로써, 3 차원 지형을 재구성할 수 있다. 실험에서 USGS 로부터 획득한 지형 데이터를 이용하여 속도 측정을 하였다. 결과적으로 저장공간 측면에서 적은 량의 데이터를 가지면서 등고선을 표현할 수 있는 3 차원 지형을 렌더링 할 수 있음을 알 수 있다.

• 전력전자학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.547-553
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• 1999

본 논문에서는 기존의 12-스텝 인버터에 간단한 보조회로를 추가하여 24-스텝(또는 36-스텝)의 출력파형을 갖는 새로운 방식의 이중접속 멀티스텝 인버터를 제안한다. 제안한 인버터의 보조회로는 두 개의 전압분할용 커패시터, 두 개의 스위칭소자와 저용량의 단권변압기로 구성된다. 이 보조회로의 동작으로 24-스텝의 입·출력 파형을 얻을 수 있으며 한 개의 양방향 스위칭 소자를 추가하면 36-스텝의 파형을 얻게된다. 스위칭 함수를 이용한 전압 및 전류의 분석을 통하여 설계에 필요한 최적의 파라미터를 설정하였다. 제안한 인버터는 PWM방식을 사용할 수 없는 중용량의 SVC등에 적용하면 효과적이다. 본 방식의 타당성을 실험 및 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.85-90
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• 2021

본 논문에서는 고령자를 위한 개별 웨어러블(Wearable) 기기를 이용한 낙상 감지에 대해 논한다. 신뢰할 수 있는 낙상 감지를 위한 저비용 웨어러블 기기를 설계하기 위해서 대표적인 두 가지 모델을 종합적으로 분석하여 제시한다. 기계 학습 모델인 의사결정 나무(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)과 심층 학습 모델인 일차원(One-Dimensional) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 사용하여 낙상 감지 학습 능력을 정량화하였다. 또한 입력 데이터에 적용하기 위한 데이터 분할, 전처리, 특징 추출 방법 등을 고려하여 검토된 모델의 유효성을 평가한다. 실험 결과는 전반적인 성능 향상을 보여주며 심층학습 모델의 유효성을 검증한다.