• 한국산림과학회지
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• 제97권6호
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• pp.576-581
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• 2008

산지별 물푸레나무 종자의 산지이동시 생태적 조건에 대한 적응력을 예측하고 직파조림 및 포지양묘 시 최대의 발아효과를 얻고자 $5{\sim}35^{\circ}C$의 범위에서 온도에 대한 발아반응을 조사한 결과, 발아율, 발아속도에서 채취산지간 차이가 관찰되었다. 인제에서 채취한 종자가 저온($5{\sim}15^{\circ}C$)에서 발아율이 우세하였으며, 고온($30{\sim}35^{\circ}C$)에서는 강릉의 종자가 우세하였다. 또한 발아율 값에 의한 2차 회귀식 모델에서 도출된 기준온도, 최대온도 및 적정온도는 4개 산지간 다양하게 나타났는데, 인제가 가장 낮았고 강릉이 가장 높게 나타났다. 발아속도에 근거한 주요 온도 추정 모델 역시 산지간에 다양하게 나타났다. 기준온도의 경우 횡성이 가장 낮았으며 강릉이 가장 높았다. 최대온도 및 적정온도는 인제에서 가장 낮게 나타났으며, 역시 강릉에서 가장 높게 나타나 발아에 영향을 미치는 주요 온도들의 경우 저온산지보다 비교적 고온인 산지에서 더 높게 나타남을 알 수 있었다. 유묘생산을 위한 파종시 주요 온도를 고려할 때 2차 회귀모델과 선형모델 중 어느 것을 선택할 지는 유묘생산시의 목표에 달려있다. 즉 유묘생산량에 초점을 두었다면 2차 회귀모델을, 출현속도나 균일성에 초점을 두었다면 선형모델을 선택함이 바람직할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.133-140
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• 2023

리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.483-494
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• 2023

최근 가스터빈 발전기는 전력계통의 주파수 조절용으로 널리 사용되고 있다. 가스터빈의 입구온도는 기기의 성능과 수명에 관련된 핵심요소이지만 터빈구조 및 운전환경 등의 이유로 입구온도를 직접 측정하지 않고 가스터빈 배기가스 온도 측정값을 이용하여 입구온도의 추정 값을 구해 이를 연소제어에 사용하고 있다. 특히 재열 가스터빈의 입구온도는 안정적 운전관리에 있어서 매우 중요하지만 제작사가 산출 식에 대한 정보를 제공하지 않고 있어 현장 실무자들은 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 폴리트로픽 과정식의 기반 위에 머신러닝 기반의 선형회귀 분석기법을 사용하여 가스터빈의 입구온도를 추정할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 또한 선형회귀분석을 통해 얻어진 입구온도 산출 모델식의 유용성 분석과 검증을 통해 입구온도 산출 알고리즘을 제안함으로서 재열 가스터빈 연소튜닝 기술수준 향상에 도움이 되고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제4권1호
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• pp.79-87
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• 1998

정확한 태풍진로 예측은 동아시아 최대의 자연재해인 태풍의 피해를 최소화하는데 필수적이다. 기상역학에 기초를 둔 수치모델과 회귀분석등의 통계적 접근법이 사용되어왔다. 본 논문에서는 비선형 신경망모델인 다층퍼셉트론을 제안한다. 즉, 태풍진로예측을 이동경로, 속도, 기압 등의 변수로 이루어진 시계열의 예측으로 본다. 1945년부터 1989년까지 한반도에 접근한 태풍 데이터를 이용하여 제안된 신경망을 학습한 후, 94, 95년도에 접근한 태풍의 진로를 예측하였다. 신경망의 예측성능은 수치모델의 성능보다 조금 우수하거나 비슷하였다. 신경망의 성능은 충분히 더 향상될 수 있는 여지가 있다. 또한, 고가의 슈퍼컴퓨터로 여러 시간 계산을 해야하는 수치모델에 비하여 PC상에서 수초만에 계산을 할 수 있는 신경망 모델은 비용 면에서도 장점이 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.289-292
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• 2000

선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 HRV 파워 스펙트럼해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 단구간(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호로부터 시계열 HRV의 파워스펙트럼을 추정한다. 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 재구성하였으며, AR모델 계수는 Burg법에 의해 계산하였다. AR모델을 적용한 단구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수(LF)와 고주파수(HF)에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 동일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 동일한 모양을 나타내었다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권3호
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• pp.402-407
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• 2011

본 연구의 목적은 경북 봉화 지역에 분포하는 소나무림을 대상으로 수관의 수직적 구조, 수관연료밀도, 수관특성을 분석하고, 수관연료량 추정을 위한 회귀모형을 개발하는 것이다. 소나무림에 대한 수관의 수직적 구조에서 연료량 비율은 수관의 중간부분이 가장 높은 것으로 나타났으며, 수관연료량에서 잎과 가지가 차지하는 비율은 잎 25%, 직경 1 cm이하 가지 33%로 수관화 확산 시 이용 가능한 수관연료량은 총 58%를 차지하는 것으로 나타났다. 봉화 지역 소나무림에 대한 평균 수관연료밀도는 $0.45kg/m^3$으로 매우 높게 나타났고, 잎과 1 cm이하의 이용 가능한 연료밀도는 $0.27kg/m^3$으로 나타났다. 선형회귀식과 비선형회귀식을 이용하여 이용 가능한 수관연료량과 전체 수관연료량을 추정한 결과, 선형회귀식의 경우 결정계수($R^2$)가 각각 84%, 88%로 나타난 반면에, 비선형회귀식의 경우 결정계수가 각각 90%, 95%로 더 높게 나타났다. 본 연구에서 제시된 상대생장식은 봉화 지역 소나무림의 산불관리와 수관화모델에 대한 정량적인 연료량 정보를 제공해 줄 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.1-25
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• 2022

2020년 1월 국내에 첫 코로나19 확진자가 발생한 후 버스와 지하철 같은 대중교통이 아닌 공공자전거와 같은 개인형 이동수단에 대한 관심이 증가하였다. 서울시에서 운영하는 공공자전거인 '따릉이'에 대한 수요 역시 증가하였다. 본 연구에서는 서울시 공공자전거의 최근 3년간(2019~2021) 시간대별 대여이력을 바탕으로 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit)의 수요예측 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 GRU 방법의 유용성은 서울시 영등포구 여의도에 위치한 여의나루 1번 출구의 대여이력을 바탕으로 검증하였다. 특히, 동일한 조건에서 다중선형회귀 모델 및 순환신경망 모델들과 이를 비교 분석하였다. 아울러, 모델 개발시 기상요소 이외에 서울시 생활인구를 변수로 활용하여 이에 대한 검증도 함께 진행하였다. 모델의 성능지표로는 MAE와 RMSE를 사용하였고, 이를 통해 본 연구에서 제안하는 GRU 모델의 유용성을 제시하였다. 분석결과 제안한 GRU 모델이 전통적인 기법인 다중선형회귀 모델과 최근 각광받고 있는 LSTM 모델 및 Conv-LSTM 모델보다 예측 정확도가 높게 나타났다. 또한 분석에 소요되는 시간도 GRU 모델이 LSTM 모델, Conv-LSTM 모델보다 짧았다. 본 연구를 통해 서울시 공공자전거의 수요예측을 보다 빠르고 정확하게 하여 향후 재배치 문제 등의 해결에 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.11-18
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• 2002

본 논문에서는 부가 잡음에 오염된 음성신호에 이득 적응을 가지는 음성인식을 시간 영역에서 다루었다. 잡음은 유색잡음이라고 가정한다. 전화망에서 마찰음 (fricative), 운음 (glides), 유음 (liquds), 그리고 천이영역(transition region)과 같은 음성 신호의 뚜렷한 비정상상태를 극복하기 위해서 NAR-HMM (nonstationary autoregressive HMM)7을 제안하였다. 비정상상태 AR 처리는 M개의 알고 있는 기저 함수 (basis function)의 선형 결합으로 이루어진 다항 함수 (polynomial function)로 나타낼 수 있다. 오염된 신호만을 이용할 수 있을 때, 잡음의 추정 (estimation)문제는 필연적으로 발생한다. 다중 Kalman 필터를 사용함으로써, 잡음모델의 추정과 음성의 이득곡선 (gain contour)을 수행하였다. 제안한방법의 잡음 추정은 오염된 신호로부터 효과적으로 잡음을 제거하여 깨끗한 음성신호를 얻을 수 있었다. 또한 잡음 추정을 하는 일반적인 ARHMM보다 제안한 NAR-HMM이 약 2-3%의 인식성능을 향상시켰다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.441-453
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• 2008

프로스포츠 선수들의 연봉은 선수들의 개인 성적과 팀에 대한 기여도 등으로 결정된다는 가정하에 프로농구와 프로야구 선수들의 전년도 성적으로 다음해 연봉을 예측 분석하였다. 분석에 있어서 data visualization 기법을 통해 변수사이의 관계, 이상점 발견, 모형진단등을 하였다. 다중선형회귀 모형(Multiple Linear Regression)과 트리모형(Regression Tree)을 이용해서 자료를 분석하고 모델간 비교를 했으며, Cross-Validation을 이용해서 최적모델을 선택하였다. 특히, 자동으로 변수선택을 하는 stepwise regression방법을 그냥 사용하기보다는 먼저 설명변수들 사이의 관계나 설명변수와 반응변수 사이의 관계등을 조사하고 나서 이를 통해 선택된 변수들을 가지고 stepwise regression과 regression tree 방법론을 이용해서 적절한 변수 및 최종 모형을 선택하였다. 분석결과, 프로농구의 경우에는 경기당 득점, 어시스트, 자유투 성공수, 경력 등이 중요한 변수였고, 프로야구 투수의 경우에는 경력, 9이닝 당 삼진 수, 방어율, 피홈런 수 등이 중요한 변수였고, 프로야구 타자의 경우에는 경력, 안타 수, FA(자유계약)유무 여부 등이 중요한 변수였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권1호
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• pp.56-62
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• 2011

본 연구에서는 생체 외 조건에서 12개의 관형 피질골 샘플에 대하여 피질골 샘플의 축방향을 따라 전파하는 first arriving signal (FAS) 및 slow guided wave (SGW)와 같은 유도초음파의 위상속도를 측정하고, 각각의 위상속도와 피질골 두께 사이의 상관관계를 고찰하였다. FAS 및 SGW의 위상속도는 12.7 mm의 직경 및 200 kHz의 중심 주파수를 갖는 한 쌍의 비집속형 초음파 변환기와 함께 공기중에서 축방향 전파법을 이용하여 측정되었다. 200 kHz에서 측정된 FAS의 위상속도는 피질골 두께와 매우 높은 음의 상관관계를 나타냈으며, FAS 이후에 수신되는 SGW의 위상속도는 피질골 두께와 높은 양의 상관관계를 나타냈다. FAS 및 SGW의 위상속도를 독립변수로 하고, 피질골 두께를 종속변수로 하는 단순 및 다중선형회귀모델의 결과로부터 다중선형회귀모델의 결정계수가 단순선형회귀모델의 결정계수보다 높게 나타났다. 또한 12개의 관형 피질골 샘플에 대하여 200 kHz에서 측정된 FAS 및 SGW의 위상속도는 각각 판형 피질골에 대하여 200 kHz에서 계산된 S0 및 A0 램 모드의 위상속도와 잘 일치하였다.