본 논문에서는 인덕티브 커플링 송수신 회로를 위한 효과 적인 신호 전달 기법을 제안하기 위하여 인덕티브 커플링 채널과 기존의 신호 전달 기법들을 분석 하였다. 신호 전달 기법을 공정히 비교하기 위하여 새로운 성능 비교 지수를 소개하고 이를 토대로 비교 결과를 산출할 시 NRZ 신호 전달 기법이 기존에 제안 되었던 BPM 신호 전달 기법보다 더 우수함을 나타내었다. 모의실험은 CMOS 0.13${\mu}m$ 공정을 이용하여 송수신 회로를 설계하였으며 인덕터는 칩 내 spiral 인덕터를 가정하여 모델링 하였다.
고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.
최근 사용 가능한 고해상도 위성 SAR 영상이 다양해지면서, 변화 탐지를 포함한 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 높아지고 있다. 다중 관측각 환경에서의 고해상도 SAR 영상간 정합은 SAR 영상의 특성상 발생하는 스펙클 노이즈, 기하 왜곡 등에 의해 어려움이 있다. 본 연구에서는 독일 TerraSAR-X의 staring spotlight 모드로 촬영된 고해상도 SAR 영상을 활용하여, 개략정합 단계와 정밀정합 단계의 2단계에 걸친 영상정합 알고리즘을 제안하였다. 개략정합 단계에서는 적응형 샘플링 기법과 SAR-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 결합하여 정합을 수행하였고, 정밀정합 단계에서는 3가지의 강성 정합 기법인 NCC(Normalized Cross Correlation), PC (Phase Congruency)-NCC, MI (Mutual Information) 기법과 비강성 정합 기법인 Gefolki (Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative)를 적용하여 정합 성능을 비교 분석하였다. 정합 결과는 RMSE (Root Mean Square Error)와 FSIM (Feature Similarity) 지수를 사용하여 정량적인 비교를 수행하였다. 사용한 모든 영상 조합에서 강성정합 기법은 Gefolki 알고리즘에 비해 저조한 정합 성능을 보였다. 강성정합 모델들은 지형기복이 큰 지역에서 정합오차가 크게 발생함을 확인할 수 있었다. Gefolki 알고리즘 적용 결과, RMSE 1~3화소를 보이며 가장 우수한 결과를 확인하였으며, FSIM 지수 또한 다른 기법에 비해 0.02~0.03 이상 높은 값을 취득했다. 다중 관측각 영상에서의 고해상도 SAR 영상 간 정합 성능을 비교하였으며, 강성정합 기법에 비해 Gefolki 알고리즘을 통해 지형효과를 충분히 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 추후 변화탐지를 포함한 다양한 분야의 전 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 실습선 가야호를 대상으로 하여 파랑 중 운동성능을 평가하였다. 그리고 쾌적한 승선감을 확보하기 위하여 실제 해상에서 운항중인 선박의 선내 위치별 수직가속도 성분을 선체운동 계산 기법을 통해서 구하고, 수직가속도 스펙트럼을 이용하여 가야호의 선속변화에 따른 가속도 계산 결과를 뱃멀미 지수(MSI; Motion Sickness Incidence)의 가이드라인과 비교 검토하여 멀미의 정도를 표시하였다. MSI 계산 결과는 선속이 5 knots, 10 knots, 12 knots로 커지는 순서대로 수직가속도의 가중치가 높게 나타나며, 입사각은 $180^{\circ}$와 $150^{\circ}$에 비해 선수사파인 $120^{\circ}$의 경우에 수직가속도의 가중치가 높게 나타났다.
공공시설물 중 교량은 열악한 환경에 노출되는 특성과 자연재해 및 물동량의 증대와 운송수단의 대형화로 인해 교통량 및 통행하중의 지속적인 증가 등을 통하여 열화가 점차 진행되게 된다. 교량의 파손으로 인한 보수보강 및 교체에 따른 교통통제, 극단적인 경우 갑작스런 붕괴 등이 발생할 경우 사회경제적으로 커다란 손실뿐만 아니라, 다른 도로시설물과는 달리 인명사상의 피해를 직접적으로 유발할 수 있기 때문에 일정 수준 이상의 성능을 반드시 유지하여야 한다. 따라서 지속적으로 증가할 것으로 예상되는 교량의 유지관리비용의 증가와 적절한 수준의 유지관리 목표를 달성하기 위한 예산의 효율적인 분배 및 최적화를 위하고 이를 통하여 교량의 성능향상 및 사용성을 증대시키기 위하여 자산관리 기법의 도입이 절실히 필요한 실정이다. 자산관리기법의 도입에 있어 교량의 성능을 파악하기 위한 성능평가지수 (Performance measure)를 활용하는데, 이 연구에서는 이러한 성능지수에 대하여 그 기초적 정의 및 역할을 기술하고자 한다.
주가 이동 방향의 정확한 예측이 주식 매매에 관한 전략적 의사결정에 중요한 역할을 할 수 있기 때문에 투자자와 연구자 모두의 관심이 높다. 주가 이동 방향에 관한 기존 연구들을 종합해보면, 주식 시장에 따라서 그리고 예측 기간에 따라서 다양한 변수가 고려되고 있음을 알 수 있다. 이 연구에서는 한국 주식 시장을 대표하는 지수와 주식들을 대상으로 이동 방향 예측 기간에 따라서 어떤 데이터마이닝 기법의 성능이 우수한 것인지를 분석하고자 하였다. 특히, 최근 공개경쟁에서 활발히 사용되며 그 우수성이 입증되고 있는 익스트림 그라디언트 부스팅 기법을 주가 이동 방향 예측 문제에 적용하고자 하였으며, SVM, 랜덤 포리스트, 인공 신경망과 같이 기존 연구에서 우수한 것으로 보고된 데이터마이닝 기법들과 비교하여 분석하였다. 12년간 데이터를 사용하여 1일 후에서 5일 후까지의 이동 방향을 예측하는 실험을 통해서, 예측 기간과 종목에 따라서 선택된 변수들에 차이가 있으며, 1-4일 후 예측에서는 익스트림 그라디언트 부스팅이 다른 기법들과 부분적으로 동등함을 가지면서도 가장 우수함을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서, 각 노드들의 정확한 위치 정보를 파악하는 것은 효율적인 네트워크 환경 구축과 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 필수적이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS) 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널의 상태 혹은 장애물 등 외부의 간섭으로 인한 신호의 왜곡 또는 감쇄가 발생하므로 이를 이용한 위치 추정 시 오차에 의한 영향을 충분히 고려하여야 한다. 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해, 일반적으로 충분한 수의 수신 신호 세기 표본의 획득하지만, 표본수가 늘어날수록 전송 시 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서는, 에너지 효율의 문제와 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해 전력 손실 지수 추정을 통한 베이지안 압축 센싱(Bayesian Compressive Sensing)을 사용하는 수신신호세기 기반 위치 추정 기법을 제안한다. RSS 기반 위치 추정 시 중요한 요소인 전력 손실 지수의 추정을 통해, 실제 채널 환경에서의 적응적인 위치 추정을 가능하게 하며 또한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 적은 수의 표본으로 신호를 복원하는 기술인 압축 센싱(Compressive Sensing) 기법을 무선 센서 네트워크에 적용함으로써 에너지 효율적인 위치 추정 기법을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과에서, 제안하는 기법은 적은 수의 측정으로 다수의 불특정 노드에 대한 정확한 위치 추정이 가능하게 하며 채널 환경에 상관없이 강인한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법은 압축된 수신 신호 세기를 취급하므로 네트워크 트래픽과 에너지 소모를 줄이는데 효율적임을 검증하였다.
주문형 비디오 시스템에서 사용자 요청의 초기대기시간과 메모리 요구량을 줄이기 위해서는 각 사용자 요청에 할당되는 버퍼의 크기를 최소화하는 것이 필요하다. 이는 초기대기시간과 메모리 요구량이 사용자 요청에 할당되는 버퍼의 크기에 따라 지수적으로 증가하기 때문이다. 그러나 기존의 버퍼 할당 기법은 시스템이 완전 부하인 상태만을 고려하여 버퍼 크기를 결정하고 할당함으로써 필요이상의 큰 버퍼를 각 사용자 요청에 할당한다. 그래서 본 논문에서는 시스템의 실행시간 정보(runtime information)를 활용하여 버퍼크기를 결정하고 할당함으로써 불필요한 메모리 할당을 없애는 동적 버퍼 할당 기법을 제안한다. 동적 버퍼 할당 기법은 특정 버퍼 스케쥴링 방식에 의존된 것이 아니기 때문에 기존의 모든 버퍼 스케쥴링 방식에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 성능 평가를 통해 동적 버퍼 할당 기법의 우수성을 보인다.
군 무기체계의 성능을 점검하기 위해 사용되는 정밀측정장비는 수명주기 동안 측정신뢰도 유지를 위해 주기적으로 교정된다. 기존의 교정주기 관련 연구들은 장비의 샘플 크기와 특성을 고려하여 측정신뢰도 모델을 결정할 것을 제안하고 있으나, 다양한 정밀측정장비의 정비 데이터에 동일한 특성 분포를 가정하고 단일 모델을 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 정밀측정장비의 수명주기 동안 욕조 곡선의 특성을 가정하여 측정신뢰도 모델들로부터 추정된 교정주기 가운데 F-검정과 성능지수 평가를 통해 정비 데이터에 가장 적합한 교정주기가 선택되도록 제안하였다. 제안한 방법을 다양한 장비에 적용한 결과 교정주기 동안 장비의 신뢰도가 유지됨을 확인하였다.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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