• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.75-84
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• 2005

유도전동기 구동시스템의 예상치 않은 고장은 많은 산업 응용분야에서 심각한 문제를 초래시킬 수 있으므로, 유도전동기 구동을 위한 전압형 PWM 인버터의 고장진단에 대해 연구한다. 진단의 고려 대상은 정류기 다이오드, 스위칭 장치 및 입력단의 개방회로 고장이며, 진단신호는 전동기 전류로부터 유도한다. 고장의 특징추출은 dq-전류 경로의 크기를 이용하였고, 진단은 PCA와 LDA를 적용한다. 또한, 본 논문에서는 일반적인 중${\cdot}$소형 유도전동기 구동 시스템의 제어기에 진단 소프트웨어를 추가하여 사용하는 것에 대한 가능성을 제시하며, 그에 관련해 수행속도에 따른 진단결과들을 보여준다. 최종적으로, MATLAB을 이용하여 인버터의 고장진단에 대한 모의실험을 수행 하였고, 제안된 알고리즘의 유용성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.14-22
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• 2011

헬스케어가 예방의료 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 건강정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 최근에는 u-헬스케어의 다양한 어플리케이션이 연구자에 의해 제시되고 있다. 본 논문에서는 상황센서 기반의 밴드를 이용한 건강정보 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안된 밴드를 착용하여, 건강상태를 수집하고 생체신호를 UMPC로 무선 전송되어 이를 사용자의 위치에 따라 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 체온, 기온, 조도, 습도, 자외선에 따른 건강지수를 제공하기 위해서, 기상청의 RSS로 부터 추출한 다양한 XML 링크를 활용한다. 건강정보는 천식지수, 뇌졸중지수, 피부질환지수, 폐질환지수, 꽃가루농도지수, 도시고온지수의 요소에 따라 분석한다. 제안하는 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 헬스케어에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.33-40
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것으로 이는 영상의 중심이동에 따른 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 고유벡터는 얼굴의 특징인 기저영상으로 주요성분분석을 이용하여 추출하였다. 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 60개(15명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 45개의 시험영상에서 평균적으로 약 1.6배 정도의 우수한 인식률과 약 3.9배 정도의 정확한 분류가 가능함을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean 이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 분류함을 알 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제30권5호
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• pp.255-264
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• 2011

3차원 공간에서 음원으로부터 사람의 귀로 음향적인 전달 과정을 표현하는 머리전달함수는 사람이 음원의 위치를 판단할 수 있는 중요한 정보를 포함하고 있으며, 이를 이용하여 실질적으로는 존재하지 않는 음원을 근사적으로 생성할 수 있다. 그러나 각 청자에 특화되지 않는 머리전달함수를 사용함으로 인해 전후 방향이나 상하 방향의 혼동이 발생하게 되어 음상정위 성능이 저하된다. 이 논문에서는 머리전달함수를 통해 생성된 입체음향을 인간의 청각 특성을 사용하여 개선하는 알고리즘을 제안한다. 머리전달함수가 적용된 사운드 신호의 전역 마스킹 값을 계산한 후, 청자에게 크게 영향을 미치는 주파수 대역만을 추출하여 이를 강조함으로서 각 방향에 해당하는 인지 특성을 부각시키는 방법을 제안하였으며, 제안된 방법의 성능을 청감테스트를 통해 증명하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12A호
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• pp.1876-1882
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• 1999

본 논문에서는 범 유럽 무선 셀룰러 전화의 표준안인 GSM 시스템에서 주파수 정정 버스트를 이용한 주파수의 검출 알고리즘을 제안하였다. 검출 알고리즘은 수신 신호의 샘플러, Correlator, Post Detection Combiner 등으로 구성되었다. GSM 단말의 수신단은 Broadcasting Channel을 인지하고 시스템 시간정보를 추출하는 과정에서 본 알고리즘을 이용한다. 본 알고리즘의 특성은 DSP를 이용하여 구현하거나 또는 ASIC화 하기에 적절한 구조를 가지고 있으며 특히 소요 메모리수를 줄임으로써 ASIC을 이용할 때 매우 적절하다. 알고리즘의 성능은 Correlator 및 Combiner에서 처리하는 데이터 윈도우의 크기 및 각각의 검출 문턱 값에 의해 결정된다. 또한 알고리즘은 DSP를 이용하여 구현되었으며 기저대역 시뮬레이션을 이용하여 성능의 검증을 수행하였다. 성능의 검증은 주파수 Offset이 Oppm 또는 15ppm의 값을 갖고 수신필터가 대역폭이 최소로 설정되었을 경우와 광대역일 경우를 가정하였다. 검증결과 다양한 가정하에서 알고리즘의 성능이 안정됨을 보였고 또한 구현의 복잡도가 현존하는 다양한 하드웨어상에서 구현가능함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1143-1155
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• 1999

셀룰러 방식의 이동통신 시스템에서 전파의 유효신호 도달범위를 예측하기 위해서는 전파전파 모델을 이용한 예측기법이 주로 사용된다. 그러나, 전파과정에서 주변 지형지물에 의해 발생하는 전파손실은 매우 복잡한 비선형적인 특성을 가지며 수식으로는 정확한 표현이 불가능하다. 본 논문에서는 신경회로망의 함수 근사화 능력을 이용하여 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 전파손실을 송수신 안테나간의 거리, 송신안테나의 특성, 장애물 투과영향, 회절특성, 도로, 수면에 의한 영향 등과 같은 전파환경 변수들의 함수로 가정하고, 신경회로망 학습을 통하여 함수를 근사화한다. 전파환경 변수들이 신경회로망 입력으로 사용되기 위해서는 3차원 지형도와 벡터지도를 이용하여 전파의 반사, 회절, 산란 등의 물리적인 특성이 고려된 특징 추출을 통해 정량적인 수치들을 계산한다. 이와 같이 얻어진 훈련데이타를 이용한 신경회로망 학습을 통해 전파손실 모델을 완성한다. 이 모델을 이용하여 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 타 모델과의 비교실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.Abstract In cellular mobile communication systems, wave propagation models are used in most cases to predict cell coverage. The amount of propagation loss induced by the obstacles in the propagation path, however, is a highly non-linear function, which cannot be easily represented mathematically. In this paper, we introduce the method of producing propagation loss prediction models by function approximation using neural networks. In this method, we assume the propagation loss is a function of the relevant parameters such as the distance from the base station antenna, the specification of the transmitter antenna, obstacle profile, diffraction effect, road, and water effect. The values of these parameters are produced from the field measurement data, 3D digital terrain maps, and vector maps as its inputs by a feature extraction process, which takes into account the physical characteristics of electromagnetic waves such as reflection, diffraction and scattering. The values produced are used as the input to the neural network, which are then trained to become the propagation loss prediction model. In the experimental study, we obtain a considerable amount of improvement over COST-231 model in the prediction accuracy using this model.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10A호
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• pp.1065-1071
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• 2007

본 논문은 도심 협곡 환경에서 마이크로파 대역 다중안테나 이용기술의 주파수 이용효율 특성을 파악하기 위한 3.7GHz와 8GHz의 MIMO 측정 데이터 및 채널 용량을 분석한 결과를 기술하였다. 채널 측정 데이터는 분당의 3-4층 빌딩 밀집지역에서 실험된 데이터를 이용하였으며, 3.7 GHz와 8 GHz대역 전파특성 파라미터를 추출하여 비교 분석하였다. 다중안테나 사용에 따른 채널용량을 분석한 결과 3.7 GHz와 8 GHz 대역의 $2{\times}2$ 다중안테나 환경에서 9.1 bps/Hz와 5 bps/Hz으로 분석되었으며, $4{\times}4$ 안테나 이용 시 각각 21 bps/Hz와 12.5 bps/Hz로 분석되었다. 이를 통해 실외 도심협곡 환경의 신호 대 잡음비와 커버리지 특성을 고려해 볼 때 3.7 GHz대역의 주파수 전송효율이 8 GHz 보다 우월한 특성을 보임을 확인하였다.

• 분석과학
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• 제25권1호
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• pp.60-68
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• 2012

지표수 중에 GC-MS에 의한 25개 준휘발성유기물질을 동시에 분석하는 방법을 개발하였다. 1.0 L의 물 시료를 분액깔대기 안에 넣고 NaCl로 포화시킨 다음 40 mL methylene chloride로 두 번 추출하였다. 이 방법은 0.01-800 ng/L 범위의 직선성을 보였고 15% 이내의 정밀도를 보였다. 확립한 방법을 사용하여 금강물 16개 시료를 분석한 결과 준휘발성유기화합물이 0.02-96.8 ng/L의 농도범위로 검출되었으며 측정값은 US EPA 또는 독일에서 확립한 준거치 이하의 값을 보였다. 이 측정방법은 지표수에서 SVOCs 대한 국가모니터링사업에 사용할 때 효율적인 것으로 판단된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제37권2호
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• pp.61-67
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• 2016

This paper presented a method for random forest based the arrhythmia classification using both heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) features. We analyzed the MIT-BIH arrhythmia database which contains half-hour ECG recorded from 48 subjects. This study included not only the linear features but also non-linear features for the improvement of classification performance. We classified abnormal ECG using mean_NN (mean of heart rate), SD1/SD2 (geometrical feature of poincare HRV plot), SE (spectral entropy), pNN100 (percentage of a heart rate longer than 100 ms) affecting accurate classification among combined of linear and nonlinear features. We compared our proposed method with Neural Networks to evaluate the accuracy of the algorithm. When we used the features extracted from the HRV as an input variable for classifier, random forest used only the most contributed variable for classification unlike the neural networks. The characteristics of random forest enable the dimensionality reduction of the input variables, increase a efficiency of classifier and can be obtained faster, 11.1% higher accuracy than the neural networks.