• 대한조선학회논문집
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• 제60권3호
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• pp.155-164
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• 2023

About 75% of vessel collision accidents are caused by human error, which causes enormous economic loss, environmental pollution, and human casualties, thus research on automatic collision avoidance of vessels is being actively conducted. In addition, vessels must comply with the COLREGs rules stipulated by IMO when performing collision avoidance with other vessels in motion. In this study, the collision risk was calculated by estimating the position and velocity of other vessels through the Probabilistic Data Association Filter (PDAF) algorithm based on RADAR sensor data. When a collision risk is detected, we propose an event-triggered Nonlinear Model Predict Control (NMPC) algorithm that geometrically creates waypoints that satisfy COLREGs and follows them. To verify the proposed algorithm, simulations through MATLAB are performed.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권3호
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• pp.283-292
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• 2005

우주환경과 밀접한 연관성을 갖고 있는 전리층은 매질의 전자기적 특성상 전파 신호에 간섭을 유도하게 되는데, 전리층 통과시 GPS 신호에 인가되는 이러한 오차를 분석함으로써 전리층의 상태를 추정할 수 있으며, 이는 상충 대기의 순환과 전지구적인 변화 및 우주환경의 물리적 특성을 이해하는 중요한 열쇠가 될 수 있다. 전리층 총 전자수를 정밀하게 측정하기 위해 한국천문 연구원에서 운영하는 9개의 GPS 관측망 데이터를 사용하였으며, 코드 데이터 잡음을 줄이기 위해 의사거리 데이터를 반송파 위상 데이터와 선형 조합을 하였다. 또한 한반도 상공의 위 경도를 $0.25^{\circ}{\times}0.25^{\circ}$의 공간 해상도로 분할하여 각 격자점의 총 전자수를 추정하는 격자 방식의 지역적 전리층 모델을 개발하였으며, 전리층의 정 밀도 향상을 위 해 Inverse Distance Weight(IDW) 기법과 칼만 필터를 적용하였다. 본 연구에서 개발된 지역적 전리층 모델과 전세계 전리층 분석센터에서 제시하는 글로벌 모델(GIMs)을 8일 동안 자료 처리 비교한 결과 평균적으로 3 ~ 4 Total Electron Contents Unit(TECU)의 RMS값 차이를 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권1호
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• pp.1-8
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• 2004

INS는 위치, 속도 및 자세정보를 고속으로 제공하며 스스로 항법정보를 제공하는 장점이 있으나 오차가 시간에 따라 증가하는 단점이 있다. 반면에 GPS는 데이터를 저속으로 제공하며 재밍(Jamming)에 영향을 쉽게 받으나 오차가 시간에 상관없이 일정하다는 장점이 있다. 따라서 상호보완적인 특성을 가지는 INS와 GPS를 통합하였을 때 더욱더 정확한 항법해를 제공할 수 있다. 그러나 INS와 GPS를 통합하는 과정에서 INS정보와 GPS정보의 정확한 시각적 동기가 어려우며, 시각적 비동기에 의한 오차는 일정한 측정오차를 유발하며 고속으로 운항하는 경우에는 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구는 GPS/INS 통합항법 시스템에서 측정치 시간지연에 의해 유발되는 오차를 효과적으로 줄이기 위해 바이어스 분리형 칼만필터를 이용한 시간지연오차 보상기법을 강결합 방식과 약결합 방식에 대하여 각각 제안하였다. 각각의 통합모델에서 위치와 속도보정의 측정방정식을 지연시간에 관하여 선형화하였고 지연 상태변수를 기존의 선형 오차방정식에 추가하고 바이어스 분리형 칼만필터를 적용하여 시간지연을 초기에 추정하여 보상하도록 구성하였으며 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1249-1256
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• 2019

본 논문에서는 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 FIR 구조를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 궤환 및 잡음제거 성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 신호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 Wiener 필터기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음 제거는 음성신호가 가진 주기적 성질에 따라 선형예측모델을 이용하여 잡음이 포함된 음성신호로부터 음성을 추정해내는 것이다. 한 루프 안에 포함된 두 적응 시스템의 안정적 수렴을 보장하기 위해 궤환제거기 및 잡음제거기의 계수 업데이트를 분리하여 실시하며 제거 후 생성된 잔차신호를 이용하여 수렴시키는 과정을 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 FIR 구조를 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 약 10 dB의 SFR(: Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 약 3 dB의 SNRE(: Signal to Noise Ratio Enhancement) 개선효과를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2151-2156
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• 2006

수중음향통신을 위한 빔형성 기법은 대역폭이 반송주파수에 비해서 큰 광대역 신호 특성을 고려해야한다. 수중 음향통신에서는 협대역 신호가정이 성립하지 않는다. 본 논문에서는 기저 대역 배열신호 모델을 이용한 수중음향통신 광대역 FIR 빔형성기에 대해서 논한다. 반송주파수 25Hz, 심볼 속도 5kHz인 QPSK 방식의 수중음향통신에 있어서 광대역 FIR 빔형성기를 고려했다. 배열 센서는 8개의 등방형 센서로 구성된 선형등간격 구조이고, 센서간 간격은 반송주파수 파장의 절반이다 컴퓨터 모의실험을 통하여 각 센서에 길이가 2인 FIR 필터를 채택하고 탭간 간격이 심볼 주기의 1/4일 때 광대역 FIR 빔형성기는 최적 신호 대 간섭잡음비에 근접하였으며, 기존의 통상적인 협대역 빔형성기보다 신호 대 간섭 잡음비가 0.5dB 향상된 결과를 보였다. 광대역 FIR 빔형성기의 성능은 FIR 필터 길이가 특정 값 이상으로 커지면 더 나빠지고, 탭간 간격이 심볼 주기의 절반보다 작으면 탭간 간격은 성능에 영향을 주지 않았다. 탭간 간격 이 심볼 주기와 같은 경우에, 훈련 신호열이 통상적인 경우보다 더 많이 필요하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.769-778
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• 2007

본 논문에서 건축구조물의 풍응답 구현을 위한 선형질량가진기(linear mass shaker, LMS)와 능동동조질량감쇠기(active tuned mass damper, ATMD)를 이용한 가진시스템을 제안한다. 가진시스템을 위한 가진기의 힘은 가진기에 의한 구조물의 목표응답의 전달함수를 사용하여 계산된다. 필터와 포락곡선함수는 예측하지 못한 모드응답에 의한 가진과 초기 과도응답을 제거함으로써 실제 바람에 의한 응답과 가진기에 의한 응답의 오차를 최소화하기 위하여 사용되었다. 수치예제로는 풍동실험을 통한 풍하중이 주어진 76층 벤치마크 구조물을 이용하여 수치해석을 수행하였으며, 그 결과는 특정층에 설치된 가진시스템은 풍하중이 전층에 가진되었을 때의 응답을 근사하게 구현할 수 있음을 보여준다. 제안된 방법에 의해 설계된 가진시스템은 실제 건축구조물의 풍응답 특성을 평가하는데, 그리고 풍하중을 받는 건물의 정확한 수치모델을 얻는데 효과적으로 사용될 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권1호
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• pp.26-33
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• 2008

큰 입사각을 가진 탄성파 반사법과 굴절법 자료의 분석은 지각 규모의 구조 연구에서 중요한 역할을 한다. 그러나, 관측된 자료로부터 적합한 속도 구조 모델을 바로 얻는 것은 상당히 어려운 일이며, 지각 구조 분석은 본질적으로 비선형 문제이기 때문에 구조 모델을 단계적으로 향상 시켜야만 한다. 광각 지각 구조 모델링에는 위상식별과 시행착오 전진 모델링과 같은 몇 가지 주관적인 과정들이 있다. 광각 자료 분석에서 이러한 주관적인 과정들은 결과 모델들의 유일성과 신뢰성을 감소시키기 때문에, 분석절차에서 주관성을 감소시키는 것이 중요하다. 이러한 관점에서, 우리는 지각 구조 모델의 개발에 사용될 PASTEUP과 MODELING이라는 2개의 소프트웨어를 설명하고 있다. PASETUP은 기록 단면도의 도시, 광각 탄성파 자료 분석 그리고 위상 피킹을 쉽게 해주는 대화식 응용프로그램이다. PASETUP은 신호대잡음 비를 향상시키고 위상식별을 도와주는 분석 기능과 다양한 필터를 갖추고 있다. MODELLING은 속도모델의 편집과 파선 모델링을 위한 대화식 응용프로그램이다. MODELING에 의해 계산된 주행시간은 PASTEUP에서 관찰된 파형과 바로 비교될 수 있다. 이것은 지각구조 분석에서 가장 주관적인 과정 중 하나인 주행시간 피킹이 필요 없기 때문에 지각 구조 모델링에서 주관성을 감소시킨다. MODELING은 편집 가능한 층서구조 모델을 다중 채널 탄성파(MCS) 반사파 자료의 시간 단면도와 비교할 수 있는 왕복 주시로 변환할 수 있다. 반사파 자료와 광각 자료의 구조 모델 사이의 직접 비교는 모델에 좀 더 신뢰성을 부여한다. 게다가 PASTEUP과 MODELING 둘다 큰 자료를 다루기에 효과적인 도구이다. 이 소프트웨어들은 광각 탄성파 자료를 이용한 좀 더 그럴듯한 지각-규모의 구조 모델을 개발하는데 도움을 준다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.335-345
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• 1999

오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 그동안 우리나라에서는 물류비 절감을 위한 종합적이고 체계적인 대책이 이루어지지 못하였다. 특히 본 논문의 연구대상인 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비, 효율적인 정보시스템의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류시스템이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 정보기술의 활용에 관한 내용을 다루고 있다. 즉 영세한 기업들도 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 인터넷을 이용한 육상물류중개시스템의 개발에 관한 내용을 소개하고 있다. 육상물류중개시스템은 복합화물주선업체인 (주) 대형물류와 함께 개발한 시스템으로 인터넷을 통하여 화주의 화물 운송의뢰를 접수받아 이를 여러 운송업체에게 제공해주는 역할을 수행하게 된다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관을 비롯한 터미날에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해줄 수 있다. 따라서 운송업체의 공차율을 줄이고 화주에게는 자신의 화물에 대한 정보를 실시간으로 전달해 줄 수 있다는 장점이 있다. 또한 이러한 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 통합데이터베이스를 기반으로 한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다. 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.ocioeconomic impacts are resulted from the program. It would be useful for the means of (ⅰ) fulfillment of public accountability to legitimate the program and to reveal the expenditure of pubic fund, and (ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic ev

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.149-162
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• 2005

본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 $20{\times}20$ 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고, 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 능의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크시스템을 병력형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5C호
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• pp.355-364
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• 2012

협동교전능력을 위한 표적정보 수집, 실시간 정보융합, 공동 상황인식 기능 구현을 위하여 표적 처리기법 연구는 중요하다. 이러한 표적 처리 연구 중, 표적의 추적의 문제는 센서로부터 얻어진 측정값을 사용하여 표적의 상태를 예측하는 것으로부터 시작한다. 그러나 상태 예측에 사용되는 센서의 측정값들은 불확실성을 갖고 있기 때문에 측정된 정보에 어느 정도의 신뢰성을 부여할 수 있느냐가 중요한 문제가 된다. 따라서 이를 위해 다중 센서를 이용한 기법이 요구되고, 보편적으로 사용되는 확률적 데이터연관 기법으로부터 다중 센서를 이용한 표적 추적을 위해서는 이종 센서로부터 제공된 측정값들을 처리하기 위한 정보융합 기법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 및 ESM 센서에서 측정된 측정값 정보융합을 통하여 확률데이터연관 필터를 이용한 표적의 트랙 추정 성능을 향상시키기 위한 방법을 구체적으로 분석하여 정보를 결합하기 위한 새로운 실시간측정값 융합 기법을 제안하고 확률데이터연관을 통해 추적할 표적의 트랙을 추정하는 방법을 분석하였다. 모의실험을 통해 제안된 기법들이 선형 혹은 회전 운동하는 모델들에 대해 향상된 추정 결과를 보여준다.