• 한국전자파학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.635-641
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• 2010

이중 선택적 채널 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 시변 채널 특성은 주파수 영역에서 부반송파 사이의 간섭 현상으로 나타난다. 시간 영역 윈도우의 사용은 주파수 영역 채널 행렬의 대역폭을 한정시키는 효과가 있으며, OFDM 시스템을 간략화된 선형 입출력 모델로 근사화시킬 수 있다. OFDM 시스템의 채널 등화에 선형 MMSE(Minimum Mean Square Error) 예측에 기반한 순차적인 간섭 제거 기법을 사용하는 경우, 심볼의 검출 순서가 전체적인 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 시간 영역 윈도우의 사용으로 인한 잔류 ICI의 감소와 이에 따른 성능 개선 효과를 확인하고, SINR(Signal to Interference and Noise Ratio)과 CSEP(Conditional Symbol Error Probability) 값을 기준으로 하는 심볼 검출 순서가 순차적 간섭 제거 방식의 성능에 미치는 영향을 조사한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1600-1610
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• 2015

오늘날 네트워크는 HBDP (High Bandwidth Delay Product) 특징을 가지고 있으며, 기존 TCP는 혼잡 윈도우 크기의 느린 증가와 패킷 손실 시 급격한 감소로 인하여 HBDP 네트워크에 적합하지 못하다. 기존 TCP의 문제를 해결하기 위해 새로운 혼잡 제어 기법에 관한 많은 연구들이 진행되었다. C-TCP (Compound-TCP)는 손실기반 TCP와 지연기반 TCP를 결합한 하이브리드 TCP이다. C-TCP의 목적은 빠른 대역폭 점유, 조기 혼잡예측에 의한 혼잡 방지와 공정성 보장이다. 하지만 C-TCP는 혼잡 정도를 고려하지 않는 지연 윈도우 감소율을 적용하기 때문에 성능의 저하를 초래한다. 제안하는 기법은 네트워크의 혼잡 상태에 따라 적응적으로 지연 윈도우의 증감률을 조절함으로써 C-TCP의 대역폭 점유 효율과 공정성을 개선한다. 실험 결과를 통해 HBDP 네트워크에서 제안하는 기법이 기존 C-TCP보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.35-48
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• 2018

북한의 전술탄도미사일(TBM, tactical ballistic missile)에 대한 방공 분야 연구는 빠른 속도로 변화하는 전장 환경을 고려해야 한다. 아군 유도탄의 표적 재지정 연구는 동적인 전장에 대한 대응뿐만 아니라 아군 방어 자산의 효과적인 운용을 가능하게 한다. 현재까지 진행된 연구는 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하는 TBM의 명중 확률이 고정된 값이기 때문에 실시간 전장 상황을 대변하지 못한다. 따라서 본 연구는 실시간 전장 환경을 고려한 명중 확률을 기반으로 의사 결정을 내리는 표적 재지정 알고리즘을 제안한다. 제안 방법론은 랜덤 포레스트와 무빙윈도우(moving window) 기법을 사용하여 현재 TBM의 위치 및 속도 정보로 TBM의 예상 궤적을 예측하는 궤적 예측 모형을 포함한다. 예상 명중 확률은 궤적 예측 모형과 유도탄의 시뮬레이터를 통해서 계산할 수 있으며, 계산된 명중 확률은 유도탄에 대한 표적 재지정 알고리즘의 의사결정 기준이 된다. 실험에서는 TBM 궤적 예측 모형에 사용한 방법론의 타당성이 검증되었으며, 표적 재지정 의사 결정 과정에서 제안된 모델을 통해 명중 확률을 사용하는 것의 우수성이 확인되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.299-306
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• 2022

최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.45-53
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• 2001

본 논문에서는 다중경로 페이딩 무선채널에서 발생하는 부반송파간 간섭환경에 의한 동기손실을 감소시키기 위하여, FFT 윈도우 위치복원 알고리듬에 의한 효율적인 프레임 동기 방식을 제시하였다. 제안된 방식에서는 이전 프레임의 비트열에 대한 동기추출 정보를 활용하여, 다음에 수신될 프레임에 대한 비트동기를 효율적으로 수행한다. 즉 예측된 데이터를 이용하여 수신된 신호를 분석할 수 있으므로 이 알고리즘을 이용하여 동기를 보정할 수 있다. 제안된 프레임 동기 알고리듬의 성능을 분석하기 위하여, 각각 시간 영역과 주파수영역에서의 동기실패율에 대하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 시간 영역의 프레임 동기 알고리즘의 성능이 주파수 영역의 알고리즘에 비하여, 낮은 $E_b/N_o$에서는 성능이 좋지 않지만, 6 dB 이상의 $E_b/N_o$에서는 우수한 프레임 동기 성능을 갖게 됨을 확인할 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.203.2-203.2
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• 2012

IGRINS는 R=40,000의 해상도를 가지고 130K의 저온과 진공 환경에서, 한 번에 H와 K밴드 영역을 동시에 관측할 수 있도록 설계 된 적외선 분광기이다. 이 분광기에는 망원경 초점을 슬릿에 전달하는 IO (Input relay Optics) 모듈과 슬릿을 이미징하는 SVC (Slit Viewing Camera) 모듈 등 2개의 광학모듈이 있다. 광학모듈은 상온 및 저온(130K) 등 온도 변화와 진공 및 비진공 등 환경의 변화를 겪게 되는데, 이 과정에서 변화하는 광학성능을 시뮬레이션과 실험결과로 추적하였다. 시뮬레이션은 ZEMAX 소프트웨어를 사용하였고, 간섭계는 Phasecam 5030을 사용하였으며, IGRINS test dewar 내에 모듈을 설치하여 1,000 class급 청정도 환경에서 WFE를 측정 하였다. Test dewar는 빛이 통과할 수 있는 2개의 윈도우가 있는데, 윈도우는 test dewar 내부와 외부의 진공 및 온도 등 환경 변화에 따라 물리적인 변화가 발생하여 최종 WFE값에 영향을 준다. 본 연구에서는 IGRINS 광학모듈이 진공 및 냉각 상태에서 WFE가 변화하는 양상을 살펴봄으로써, 환경 변화에 따른 광학적 효과를 정량적으로 살펴본 결과를 소개할 것이며, 이 결과는 IGRINS 전체 광학계의 조립 및 정렬 시 환경 변화의 효과를 미리 예측할 수 있도록 하는 자료로 활용될 것이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권2호
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• pp.227-234
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• 2006

본 논문에서는 모바일 네트워크에서 자원 예약으로 인해서 낭비되는 무선 자원을 개선하기 위한 윈도우 기반 자원 예약 기법을 제안한다. 특히 이 기법은 차별화 된 핸드오프 예측 모델을 기반으로 모바일 호스트들이 셀에서 이동하는 횟수를 이용하여 적절한 자원 예약 시점을 결정한다. 기존의 자원 예약 기법에서는 모바일 호스트가 셀에 도착하거나 생성되면 바로 자원 예약을 요청한다. 그러나 본 논문에서 제안하는 기법은 차별화 된 핸드오프 예측 모델에서 제공하는 추정된 내부 영역 이동 횟수를 기반으로 일정 시간이 경과한 후에 자원을 예약하므로 자원 이용율을 향상시킬 수 있다. 그리고 이웃 셀들에 대한 자원 예약 요청 비율에 따라 차별화 된 자원 예약을 실시하여 전체적인 자원 예약 성공율 및 대역폭 이용율을 향상시킨다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.473-480
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• 2007

비디오 영상 프레임들에서 2D 특징점들을 지속적으로 추적하는 문제는 프레임 간의 빈번한 특징점 매칭 실패로 인하여 어려움을 겪어왔다. 본 논문에서는 긴 비디오 프레임들에서 강건하게 2D 특징점들을 추적하는 기법을 제안한다. 이전 프레임까지 추적되어온 각 특징점에 대해 움직임 상태변수를 정의하고 이들 상태변수로부터 현재 프레임에서의 움직임을 예측한다. 예측된 움직임은 추적을 위한 탐색 윈도우를 설정을 위한 초기 위치로 지정된다. 유사성 검사를 통해서 탐색 윈도우 내에서 대응점을 결정한다. 측정 데이터를 반영하여 현재 프레임에서의 특징점의 움직임 상태 변수를 수정하는 과정을 갖는다. 특징점의 추적 결과는 오차를 포함하고 있고 잘못된 추적이 발생될 수 있다. 잘못 추적된 이상값들은 RANSAC 알고리즘을 적용하여 제거함으로써 정확한 특징점 추적이 지속될 수 있도록 한다. 실제 비디오 프레임들에 대해 특징점 추적을 실시한 결과 긴 비디오 프레임들에 대해서도 특징점 추적이 안정적으로 수행됨을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.103-111
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• 2023

본 논문은 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 정상값으로 변환하는 새로운 데이터 보정기법을 제안한다. 최근 IT기술의 발전으로 센서를 통해 방대한 시계열 데이터가 수집되고 있다. 하지만 센서의 고장, 비정상적 환경으로 인해, 대부분의 시계열 데이터는 다수의 이상값을 포함할 수 있다. 이상값이 포함된 원천 데이터를 그대로 사용하여 예측모델을 구축하는 경우, 고신뢰도의 예측 서비스가 실현되기 어렵다. 이에 본 논문은 LSTM-GAN 모델을 활용하여 원천 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 탐지하고, DTW(Dynamic Time Warping) 및 GAN 기법을 결합하여 분할된 윈도우 단위로 이상값을 정상값으로 보정하는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 탐지된 이상값이 포함된 윈도우에 인접한 정상 분포 데이터의 통계정보를 DTW에 적용하여 연쇄적으로 GAN 모델을 구축하여 정상적 시계열 데이터를 생성하는 것이다. 오픈 NAB 데이터를 활용한 실험을 통해, 우리는 제안 기법이 기존 2개의 보정기법보다 성능이 우수함을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.19-26
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• 2004

사통팔달(AWS:AllWayS)은 교통계획의 중요성이 날로 부각되는 추세에서 네트워크 편집 및 데이터베이스 분석 기능을 갖춘 국내에서 최초로 개발된 종합적인 교통수요 예측모형이다. 과거에 일부 개별적인 모형의 수행을 위해 개별 기능의 수행을 위한 수요예측모형들이 국내에서 개발되어 사용되어온 바 있으나, 사통팔달 모형은 과거동안 축적된 교통계획 및 전산기술에 대한 이론적, 경험적 성과들을 바탕으로 국내 실정에 적합한 전통적인 4단계 수요예측과정에 대해 전체적으로 수행이 가능하도록 체계화함으로써 기존 외국의 교통계획모형들이 비판없이 사용되고 있는 국내 현실에서 본 모형의 유용성이 있다고 사료된다. 아울러 교통수요 예측을 위해 필요한 가로, 대중교통 등의 교통 네트워크 자료의 작성 기능을 모형의 내에서 갖추고 있으며 모형의 수행에 필요한 모든 자료들을 데이터베이스화함으로 대상 분석 시나리오에 대해 종합적이고 일관적인 수요예측 과정을 수행할 수 있도록 모형을 개발하였다.