• 한국항행학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.192-197
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• 2020

최근 운송수단의 안전운행 및 사고방지를 목표로 하는 자율운행 관련 기술이 적극적으로 연구되고 있다. 현재 자율운행에서 장애물 탐지를 위하여 레이다 및 카메라 기술이 사용되고 있으나, 근접한 물체의 탐지 및 이격거리의 정밀계측에는 LiDAR (light detection and ranging) 센서를 사용하는 방법이 가장 적합하다. LiDAR 센서는 레이저 펄스빔을 발사하고 물체로부터 반사되어 온 반사빔과의 시간차를 취득하여 이것으로 정밀한 거리를 계산하는 측정기로, 광을 이용하기 때문에 대기환경에서 물체의 인식률이 감소할 수 있는 단점이 있다. 본 논문은 LiDAR 센서의 raw 데이타에 대한 신뢰성 향상과 이를 기반으로 실시간 주변물체에 대한 탐지 및 이격거리 계측에서 오차를 개선하기 위하여 삼각함수에 의한 포인트 cloud를 추출하고, 선형회귀 모델을 이용하여 계측알고리즘을 구현하였으며, Python 라이브러리를 활용하여 물체탐지의 오차범위를 개선할 수 있음을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권2호
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• pp.68-78
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• 2000

본 논문에서는 GPS에 의해 측정된 차량의 주행 궤적을 지도상의 도로와 매칭시키기 위한 새로운 지도매칭 알고리즘을 제안한다 이는 차량항법장치에서 중요한 기능인 차량의 위치 정밀도를 간접적으로 향상시켜 준다 제안한 알고리즘은 주행중인 차량을 Singer 모델의 상태방정식으로써 모델링한 후 칼만 필터를 적용하여 차량의 위치를 정확히 도로 위로 위치시킴과 동시에 위치정확도를 개선시켜 준다 그리고 교차로에서는 실제 주행경로를 정확히 판단하기 어렵기 때문에 칼만 필터링에 의해 추정된 위치값을 선형회귀(linear regression) 시킴으로써 차량의 진행 방향각을 결정한 다음 각 도로의 방향각과 비교하여 치량의 주행경로를 판단하도록 한다

• 한국강구조학회 논문집
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• 제26권3호
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• pp.191-204
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• 2014

본 논문에서는 반복하중을 받는 CFT 합성골조에서 부분강접 접합부인 상 하부 ㄱ형강 접합부의 휨모멘트 내력을 구하기 위하여 체계적인 수치해석이 수행되었다. 고강도강 연결봉으로 조립된 합성 부분강접 CFT 접합부의 회전강성, 휨모멘트 내력 및 파괴모드를 연구하기 위하여 3차원 비선형 유한요소 해석이 수행되었다. 부가적인 다양한 구조적 거동은 ㄱ형강의 두께 및 고강도 강봉 게이지 거리로 상 하부 ㄱ형강 접합의 파라미터에 대한 영향을 설명하고 있다. 해석모델의 적합성은 유한요소해석 결과로부터 얻은 모멘트-회전각 곡선을 Richard의 회귀분석을 통하여 비교 분석하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제11권4호
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• pp.371-378
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• 2011

콘크리트는 다공질로서 수분이 접하게 되면 시간경과에 따라 흡수가 일어난다. 다양한 배합의 콘크리트에서 어느 정도 수분 흡수가 빨리 일어나는가는 흡수수분 확산계수 산출을 통하여 가능하며, 본 연구에서는 길이가 다른 시험체의 질량 경시변화를 통하여 깊이별 흡수 수분량을 산출하였다. 흡수 수분 확산계수는 시간과 깊이의 함수로 이뤄진 볼츠만 변수를 사용하여 실험값과의 회귀분석을 통하여 구하였으며, 그 정확도는 비선형 유한요소 과도해석을 통하여 검증하였다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제7권3호
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• pp.125-132
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• 2000

pH, EC와 TDS는 지하수 수질조사의 기본항목으로서, 지하수 수질의 일차적 평가에 중요한 역할을 한다. 영산강 섬진강 유역에서 1998년도에 조사된 3가지의 수질자료에 의하면 이 지역의 지하수는 대체로 양질의 수질 특성을 나타낸다. 선형회귀분석에 의하면 TDS와 EC는 선형적인 상관성을 갖고 있으나, EC와 pH, TDS와 pH는 상관성이 거의없다. TDS와 EC의 관계는 1.0 mg/1=1.52 $mu\textrm{S}$/cm로서 이 지역의 지하수는 자연수의 수질특성을 나타낸다. 지구통계학적 분석에서 3가지의 수질자료는 정상확률함수의 특성을 보이며, 베리오그램은 모두 지수형모델이 적합한 것으로 나타났다. 수질자료의 등치선도에 의하면 영산강 유역의 지하수 수질이 섬진강 유역에 비하여 약간 더 오염되어 있고, TDS와 EC의 큰 상관성 때문에 2개의 등치선도 유형은 매우 유사하다. 그리고 실제 측정된 3가지 수질의 최소 값과 최대 값은 각각의 등치선도에서 그대로 반영이 되지는 않았는데, 그 이유는 크리깅은 최소의 오차를 갖는 추정치들을 만들어 완만한 분포도를 만들어내는 특성을 갖고 있기 때문이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권3호
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• pp.165-172
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• 2021

쇄파는 연안류, 표사이동, 충격파압, 에너지소산 등과 같은 연안에서 발생하는 다양한 물리현상과 직접적인 관계가 있으므로 항만 구조물의 설계시 반드시 고려되어야 하는 중요한 설계인자 중 하나이다. 쇄파에 대한 연구들은 쇄파가 가진 고유의 복잡성으로 인해 주로 수리모형실험을 통해 쇄파파고와 쇄파수심 등과 같은 쇄파지표를 예측하기 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 연구에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 머신러닝 기법을 적용하여 천수변형에 의해 발생하는 쇄파의 한계파고를 산정하기 위한 새로운 Munk형식의 경험식을 제안하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 형태의 다항식에도 불구하고 기존의 경험공식과 유사한 예측성능을 보였다.

• 전기학회논문지P
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• 제67권4호
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• pp.183-190
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• 2018

Predicting accurate electricity prices is an important task in the electricity trading market. To address the electricity price forecasting problem, various approaches have been proposed so far and it is known that linear regression-based approaches are the best. However, the use of such linear regression-based methods is limited due to low accuracy and performance. In traditional linear regression methods, it is not practical to find a nonlinear regression model that explains the training data well. If the training data is complex (i.e., small-sized individual data and large-sized features), it is difficult to find the polynomial function with n terms as the model that fits to the training data. On the other hand, as a linear regression model approximating a nonlinear regression model is used, the accuracy of the model drops considerably because it does not accurately reflect the characteristics of the training data. To cope with this problem, we propose a new electricity price forecasting method that divides the entire dataset to multiple split datasets and find the best linear regression models, each of which is the optimal model in each dataset. Meanwhile, to improve the performance of the proposed method, we modify the proposed localized linear regression method in the map and reduce way that is a framework for parallel processing data stored in a Hadoop distributed file system. Our experimental results show that the proposed model outperforms the existing linear regression model. Specifically, the accuracy of the proposed method is improved by 45% and the performance is faster 5 times than the existing linear regression-based model.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.46-57
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• 2019

일반적으로 도로 공사구간에서 발생하는 사망 포함한 심각한 부상의 주요 발생 원인중 하나가 과속이다. 이로 인해 도로 관리자는 열악한 도로 공사구간에서 도로 작업자와 운전자의 안전 개선에 관심을 가지고 있다. 본 연구에서는 속도 준수를 유도하기 위한 하나의 방안으로 이동식 가변 도로전광표지판을 적용하는 것이며 이에 대한 안전효과를 현장에서 평가하였다. 본 연구에서 적용한 안전효과의 척도는 평균 속도와 제한속도 준수 비율이다. 이러한 안전효과를 정량화하기 위해 선형회귀와 로직모델을 적용하였다. 그 결과는 가변 도로전광표지판 설치전에 비해 설치후에서 대부분 관측 지점에서 통계적으로 유의하게 평균 속도가 감소하였으며 과속의 비율도 대략 50~80% 감소한 것으로 나타났다. 따라서 동적인 가변 도로전광표지판은 정적인 표지판보다 도로 공사구간에서 안전 편익을 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.185-194
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• 2014

한국에서 만성위염은 10명당 한 명 꼴로 발생하는 질병이다. 만성위염을 진단하기 위해서 일반적으로 내시경 검사를 하지만 이는 환자에게 고통을 주고 비용이 비싸다는 단점을 가지고 있다. 한편 비침습적이고 저비용인 전통한방의학의 맥진에 따르면, 오른쪽 손목의 '관' 위치에서 비위의 기능적 이상을 진단할 수 있다. 본 연구에서는, 전통한방의학의 견해에 따라 오른쪽 손목 '관' 부위의 맥파를 분석하여 만성위염 판별모델을 개발하였다. 모델의 판별률을 비교하기 위해, 피크-밸리 검출법과 가우시안 모델을 적용한 상이한 방법의 특징점 추출방법에 대해 선형판별분석 기법과 로지스틱 회귀분석법을 적용해 보았다. 그 결과, 판별모델과 특징점 추출 방법에 따라 77%~89%의 민감도와 72%~83%의 특이도를 보였고 각 모델의 평균 판별률은 약 80% 내외로 얻어졌다. 구체적으로, 가우시안 모델이 상대적으로 우수한 민감도(89.1%와 87.5%)를 보인 반면, 피크-밸리 검출법은 우수한 특이도(82.8%와 81.3%)를 보였고, 평균적인 판별률에 있어서는 가우시안 모델이 1.2% 정로 앞섰다(80.9% vs 79.7%). 결론적으로, 전통의학적 맥진원리에 기반한 요골동맥 맥파의 특성을 이용하여 유의미한 만성위염 판별모델을 얻을 수 있었고, 민감도에 있어서 가우시안 모델이 더 우수하였고, 특이도에 있어서 피크-밸리 검출법이 더 우수하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.223-235
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• 2020

본 연구에서는 무인항공기 영상 기반의 정밀농업(precision agricultural) 구현에 있어 핵심 데이터 중 하나인 수치표고모델의 표고를 보정하기 위한 수치표고모델 표고 보정 방법론을 제시한다. 먼저 정사영상에 방사보정을 수행한 다음 ExG (Excess Green)를 생성한다. ExG에 Otsu 기법을 적용하여 산출된 임계값을 기준으로 비식생지역을 추출한다. 이어서, 비식생지역의 위치에 대응되는 수치표고모델의 표고를 표고 보정을 위한 데이터인 EIFs(Elevation Invariant Features)로 추출한다. 추출된 EIFs 간 차이값을 기반으로 정규화된 Z-score를 산출하여 포함된 특이치를 제거한다. 그리고 선형회귀식을 구성하여 수치표고모델의 표고를 보정함으로써 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작한다. 총 10장의 수치표고모델을 활용하여 제안기법을 검증하기 위해 표고 보정 전과 후의 최대/최소값, 평균/표준편차를 비교분석하였다. 또한, 검사점을 선정하여 RMSE (Root Mean Square Error)를 산출한 결과, 정확도는 평균 RMSE 0.35m로 도출되었다. 이를 통해 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작할 수 있음을 확인하였다.