• 한국항공우주학회지
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• 제42권6호
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• pp.453-460
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• 2014

본 논문에서는 위성항법시스템의 무결성 저해 요인 중, 항법메시지에 담겨 전송되는 궤도력 (Ephemeris) 정보의 고장 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 분석 및 성능 평가를 수행하였다. 알고리즘은 반송파 측정값과 두 지상 기준국간의 기저벡터 정보가 활용된다. 주요 특징으로 기준국 기저선과 위성이 이루는 기하학적 조건 기저선 길이에 따라 동일 궤도력 고장에 대해 알고리즘의 성능의 편차가 발생할 수 있음을 확인하였다. 또한 알고리즘 적용이 적합한 GBAS의 지상 기준국 안테나 배치 방안 및 제주국제공항에 운용되었을 때의 한계치 및 성능 지표 (MDE : Minimum Detectable Error)를 계산하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5B호
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• pp.338-347
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• 2012

본 논문에서는 OFDMA 기반의 기업형 펨토셀 네트워크 환경에서 펨토셀의 성능 향상을 위한 협력 통신 기법(cooperative transmission scheme; CTS)을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 UE(user equipment)는 현재 접속 중인 fBS(serving femtocell base station)에서 뿐만 아니라 주변 fBS에서 원하는 신호(desired signal)를 받게 된다. 따라서 UE는 동기화된 두 개의 신호에 의해 향상된 신호 대 간섭 잡음 비(SINR)를 얻게 된다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 콜 레벨 QoS(quality of service)와 패킷 레벨 QoS를 성능 지표로 나타낸다. 먼저 다양한 offered load에서 하향 링크 자원에 대한 호 차단 확률과 자원 사용률을 측정한다. 그리고 측정된 값을 사용하여 시스템의 outage 확률과 시스템 처리량(effective throughput)을 시뮬레이션 한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘이 기존 시스템에 비해 시스템 처리량에서 향상된 성능을 가짐을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.175-196
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• 2004

본 연구에서는 기존 알고리즘이 오보를 발생시키는 요인에 대하여 취약하다는 인식에 기초하여 이를 보완하여 향상된 오보억제 능력을 갖는 고속도로 돌발상황 검지모형을 구축하고자 하였다. 개발모형은 고속도로의 위치(본선구간, 진출입 구간)별로 이상교통류 판다, 정체발생 여부판다, 정체원인 구분으로 이어지는 일련의 판단프로세스를 실행하여 돌발상황 유사상황과 실제 돌발상황 간의 특성을 구별하는 방식으로 돌발상황을 검지한다. 돌발상황검지모형의 성능은 평가에 사용된 자료의 특성에 매우 민감하므로 개발모형의 성능에 대해 단정적 결론을 내릴 수는 없으나, 본 연구에서 사용된 실험환경하의 성능지표를 종합한 환산점수상으로 기존모형보다 향상된 성능을 나타내었으며, 오보율은 대다수 모형보다 우수한 것으로 분석되었다. 본 연구의 초점이 현장에서 돌발상황 검지모형의 활용성 제고를 위한 오보율 개선에 있었던 만큼 본 연구는 실험적 시도로서 소기의 성과를 거두었다고 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.79-85
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• 2019

본 연구에서는 Long Short Term Memory (LSTM) 신경망과 Gated Recurrent Unit(GRU) 신경망을 Internet of Things (IoT) 파워미터에 적용하여 단기 전력사용량 예측방법을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 성능평가 지표로써 Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Percentage Error (MPE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE)를 이용한다. 실험 결과는 GRU 기반의 모델이 LSTM 기반의 모델에 비해 MAPE 기준으로 4.52%, MPE 기준으로 5.59%만큼의 성능개선을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제21권3호
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• pp.57-66
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• 2021

침입탐지 분야에서 딥러닝과 머신러닝을 이용한 탐지성능이 검증되면서 이를 활용한 사례가 나날이 증가하고 있다. 하지만, 학습에 필요한 데이터 수집이 어렵고, 수집된 데이터의 불균형으로 인해 머신러닝 성능이 현실에 적용되는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로 불균형 데이터 처리를 위해 t-SNE 시각화를 이용한 혼합샘플링 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 페이로드를 포함한 침입탐지 이벤트에 대해서 특성에 맞게 필드를 분리한다. 분리된 필드에 대해 TF-IDF 기반의 피처를 추출한다. 추출된 피처를 기반으로 혼합샘플링 기법을 적용 후 t-SNE를 이용한 데이터 시각화를 통해 불균형 데이터가 처리된 침입탐지에 최적화된 데이터셋을 얻게 된다. 공개 침입탐지 데이터셋 CSIC2012를 통해 9가지 샘플링 기법을 적용하였으며, 제안한 샘플링 기법이 F-score, G-mean 평가 지표를 통해 탐지성능이 향상됨을 검증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.43-54
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• 2022

동시통번역은 문장의 일부만으로 번역을 시작하는 온라인 디코딩으로 지연 대비 번역 성능을 평가 지표로 사용한다. 동시통번역 연구의 공통의 목적은 지연 대비 번역 성능을 높이는 것으로, 지연과 번역 성능 사이의 적절한 절충점을 찾는 것이다. 본 논문은 이러한 동시통번역의 현재 연구 흐름을 반영하여 한국어에서 고정 정책 기반 동시통번역의 비교 실험을 진행하였다. 또한, 한국어에서 동시통번역은 토큰화 과정에서 많은 분절이 발생하여 다른 언어 대비 불필요한 지연이 발생하게 되고, 이를 해결하기 위한 n-gram 토큰화 방안 등의 후속 연구의 필요성에 대해 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권2호
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• pp.94-101
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• 2023

음성 향상에서 많이 사용되는 U-Net과 같이 인코더와 디코더로 구성된 심층 신경망 모델은 skip-connection을 통해 인코더의 특징을 디코더에 연결하는 구조로 구성되어 있다. Skip-connection은 디코더에서 향상된 스펙트럼을 재구성하는데 도움을 주며 인코더를 통해 손실된 정보를 보완해줄 수 있다. 이때 skip-connection을 통해 연결되는 인코더의 특징과 디코더의 특징의 의미는 서로 다르다. 본 논문에서는 복소 스펙트럼 기반 음성 향상의 성능 향상을 위해 디코더에 연결되는 인코더의 특징을 디코더 특징의 의미에 가깝게 변환해주도록 skip-connection에 Self-Attention(SA)을 적용하는 방안을 연구하였다. SA는 시퀀스-시퀀스 문제에서 출력 시퀀스를 생성할 때, 입력 시퀀스의 가중 산술 평균을 이용하여 결정적인 부분을 집중해서 볼 수 있도록 하는 기법으로, 음성 향상 분야에서도 이를 적용함으로써 성능 향상에 효과적임을 입증하는 연구가 진행되었다. SA를 skip-connection에 적용하기 위해 인코더 특징과 디코더 특징을 이용하는 총 3가지의 방법에 대해 연구하였다. TIMIT 데이터베이스를 이용한 음성 향상 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 skip-connection으로만 연결된 Deep Complex U-Net(DCUNET)과 비교하여 모든 성능 평가 지표에서 향상된 결과를 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.13-23
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• 2016

기존의 많은 돌발상황 자동감지 알고리즘은 복잡한 구조와 계산 과정, 수많은 매개변수, 그리고 필터링/평활화 같은 선 작업 때문에 지속적인 유지관리가 사실상 중단된 상태이고 오보율 또한 높아 많은 교통관리센터로부터 기피 대상이 되고 있는 등 돌발상황감지의 주력 수단으로서 자동 알고리즘의 지위가 위태해진 현실은 매우 우려할만하다. 본 연구에서는 상대 점유율과 속도 항을 활용하여 적체 교통량이라는 신 개념을 도입, 구조가 아주 간단하면서도 검측 원시자료의 보정이 거의 필요 없는 DiFI(Displaced Flow Index) 기반의 돌발상황 자동감지알고리즘을 개발하였다. DiFI 알고리즘의 성능평가는 2003년도 내부순환로 검지기자료를 활용하여 검증을 수행하였으며, 2011년도 경부고속도로 검지기 자료를 수집 정리하여 이식성 검사를 이행하였다. 성능평가는 검지율, 오보율, 평균검지시간, 기타 CR, CI, PI를 사용하였는데 100%의 검지율과 2.99%의 낮은 오보율, 1분을 약간 초과하는 평균검지시간을 보였다. 이는 SAO는 물론 국내 현장에 가장 많이 접목된 APID 및 DELOS 등과 비교해서도 모든 면에서 우월한 성능을 보이는 것이었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.51-58
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• 2023

본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.

• 한국산업보건학회지
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• 제25권2호
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• pp.126-133
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• 2015

연구목적: 이 연구는 노동부의 보건진단 명령에 의해 유리섬유 강화플라스틱(FRP)을 이용한 이중벽 탱크 제조 사업장의 적층 공정 근로자들을 대상으로 스티렌 노출 특성을 평가하기 위해 수행되었다. 연구방법: 스티렌의 주요발생원 파악을 위해 불포화 폴리에스테르 수지(UPR), 경화제, 조색제, 세척액 등의 원료 내 스티렌 함유량을 가스크로마토그래피 질량분석기(GC-MS)를 이용하여 분석하였다. FRP 적층 공정에 근무하는 작업자들을 대상으로 NIOSH 1501 공정시험법에 의해 공기 중 스티렌 노출 농도에 대한 개인노출 평가를 실시하였고, 생물학적 노출 지표로 뇨 중 만델릭산을 채취한 후 고성능액체크로마토그래피(HPLC)로 분석하였다. 또한 각 직무 특성과 단위작업 중심으로 스티렌에 대한 단시간 노출평가를 수행하였다. 연구결과: 스티렌의 함유량이 가장 많은 주요 원료는 중량비율로37%의 스티렌이 함유된 UPR이었다. 적층 공정의 FRP분무 작업자와 보조 작업자들 모두 스티렌의 8시간 가중평균 노출기준(20 ppm)을 초과하였다. 단시간 노출평가 결과 FRP분무 작업자의 경우 45.9 ppm에서 86.1 ppm 수준으로 FRP를 사용하지 않는 작업보다 통계적으로 유의하게 높은 수준이었다(P<0.01). 가장 높은 수준의 스티렌에 노출되는 단위작업은 FRP를 이용하여 1차 코팅 하는 작업으로 특별한 관리가 필요하였다. 결론: 보건진단을 위해 실시한 이중벽 탱크 제조 사업장의FRP 적층 공정 작업자의 스티렌 노출수준은 노출기준을 초과할 정도로 높은 수준이었다. 그러나 탱크를 천장에 매달고 돌리면서 적층작업을 수행하기 때문에 적절한 국소환기 시스템을 구축하는데 어려움이 있다. 따라서 적절한 방독마스크 착용으로 스티렌 노출 예방이 필요하였다.