Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.384-387
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2010
지상파 방송이 아날로그에서 디지털 방송으로 전환됨에 따라 아날로그 TV 방송신호와 디지털 TV(DTV) 방송신호간의 생성과 복조방식이 상이함에 따라 전파환경에 의한 방송품질의 변화가 예상된다. 따라서 DTV 방송신호의 수신을 위한 전파 음영지역 해소가 품질 확보에 필수적인 관심사로 대두되고 있으며, 이에 대한 대책으로 타당성 및 신뢰성 있는 전계강도 예측 방법에 근거하여 적정지역의 송신소 및 중계기 설치가 전파 품질 개선에 크게 기여할 것으로 여겨진다. 본 논문에서는 국제적으로 30 MHz ~ 3000 MHz 대역 지상파 방송서비스의 전파특성 예측에 활발히 이용되는 ITU-R 권고 P.1546 전파모델을 이용하여 점-대-지역 전계강도 예측을 위한 계산 방법을 제시하고, 수치 계산 결과를 비교 및 분석한다. 제시된 방법은 DTV 수신지역의 전계강도 예측을 통한 신호의 품질 분석은 물론, 양호한 전파환경 구축에 필요한 중계기 위치설정, 인접대역에 의한 간섭 및 양립성 분석 등에 직접 활용이 가능하다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.316-319
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2005
현재 상용화 되고 있는 DMB에서는 176$^*$144의 작은 영상 사이즈를 표준으로 서비스하고 있다. 뿐만 아니라 서비스 되고 있는 콘텐츠들은 주로 움직임이 많은 영화나 스포츠 그리고 드라마 등이 주류를 이루고 있다. 따라서 시간적 압축 방식을 사용하는 움직임 예측 모듈이 더욱더 중요한 위치를 차지하게 됐으며 기존의 영상 표준안과 다르게 4$^*$4와 같은 작은 블록 사이즈가 중요한 정보를 갖게 되었다. 본 논문은 DMB에서 서비스 하는 여러 가지 영화나 스포츠를 대상으로 실험한 결과 4$^*$4와 같은 작은 사이즈의 블록이 움직임 예측시 많이 나타날 뿐 아니라 중요한 정보들로 이루어져 있다는 결과를 얻었으며 이를 토대로 좀 더 정확한 움직임 예측을 수행하기 위하여 가변 탐색범위를 제안하였다. 제안된 방법은 C언어를 통하여 검증하였으며 그 결과 고정의 탐색범위를 적용한 것보다 좋은 효율을 얻었다. 그리고 이를 다시 하드웨어 언어인 VHDL로 구현하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.798-801
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2015
센서 레지스트리 시스템(SRS, Sensor Registry System)은 이기종 센서 네트워크에서 끊김 없는 의미 처리를 위하여 사용자에게 센서 정보를 제공한다. 불안정한 네트워크 상황에서의 원활한 서비스 제공을 위하여 빠른 근거리 사용자 이동 경로 예측 알고리즘(FCR, Fast and Close-Range Prediction) 기반의 SRS가 연구되었다. 이 연구는 경로 예측 기반의 SRS에서 이용되는 FCR 알고리즘이 지니는 한계를 극복하기 위하여 3-간선 패턴(TEP, Three-Edge Pattern) 기반의 경로 예측 알고리즘을 제안한다. TEP 알고리즘은 경로를 그래프로 표현할 때 사용자의 위치를 기준으로 이전 간선, 현재 간선, 다음 간선으로 패턴화 하여 학습하고, 이 패턴을 기반으로 하는 사용자의 이동 경로를 예측한다. 또한 실험 및 비교 평가에서, TEP 알고리즘이 FCR 알고리즘에 비해 높은 정확성을 지님을 보인다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.357-357
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2021
홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.382-382
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2020
과거 많은 연구에서 다수의 모형의 결과를 이용한 앙상블 방법론은 인공지능 모형 (artificial neural network)의 예측 능력에 향상을 갖고 온다 논하였다. 본 연구에서는 미계측유역의 저수량(low flow)의 예측을 위하여 Jittering을 기반으로 한 인공지능 모형을 제시하고자 한다. 기본적인 방법론은 설명변수들에게 백색 잡음(white noise)를 삽입하여 훈련되는 자료를 증가시키는 것이다. Jittering을 기반으로 한 인공지능 모형에 대한 효과를 검증하기 위하여 본 연구에서는 Multi-output neural network model을 기반으로 모형을 구축하였다. 다음으로 Jittering을 기반으로 한 앙상블 모형을 variable importance measuring algorithm과 결합시켜서 유역특성치와 예측되는 저수량의 특성치들의 관계를 추론하였다. 본 연구에서 사용되는 방법론들의 효용성을 평가하기 위해서 미동북부에 위치하고 있는 총 207개의 유역을 사용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 Jittering을 기반으로 한 인공지능 앙상블 모형은 단일예측모형 (single modeling approach)을 정확도 측면에서 우수한 것으로 확인되었다. 또한, 적은 숫자의 앙상블 모형에서도 그 정확성이 단일예측모형보다 우수한 것을 확인하였다. 마지막으로 본 연구에서는 유역특성치들의 효과가 살펴보고자 하는 저수량의 특성치들에 따라서 일관적으로 영향을 미치거나 그 중요도가 변화하는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.201-202
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2022
본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 화면 내 예측 수행 시 픽처의 좌측 상단 블록에서 고정적으로 Planar 를 사용하도록 하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. VVC 의 화면 내 예측 기술은 픽처의 좌측 상단 블록의 참조 화소가 모두 패딩되어 동일한 값을 가짐에도 불구하고 다른 블록들과 동일하게 화면 내 예측모드를 탐색 및 신호하는 비효율성을 갖는다. 본 논문에서는 이 경우 화면 내 예측 모드에 관한 탐색과 신호를 생략하고 고정적으로 Planar 모드를 사용하도록 하고, 실험을 통하여 VTM-16.0 대비 BDBR(Bjøntegaard Delta Bit Rate) 측면에서 AI(All Intra) 구성하에 Y(-0.004%), Cb(-0.010%), Cr(0.023%)의 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2021.11a
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pp.181-182
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2021
본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.59-59
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2019
최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 강우 특성은 산지지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 돌발홍수 예경보시스템에 예측강우 자료는 예측 선행시간의 한계를 가진다. 즉, 예측강우 자료자체가 가지는 편의와 불확실성으로 인해 예측 선행시간이 3시간을 초과하면 신뢰도가 급격히 하락하게 된다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 지상관측치와의 편의를 보정하거나 예측강우자료 자체의 품질을 개선하려는 노력을 지속하고 있다. 본 연구에서는 예측 선행시간을 확장하고자 순차적으로 생산되는 예측강우를 가중평균하여 앙상블 예측치를 모의하는 기법을 개발하였다. 각 선행시간별 예측강우자료를 앙상블 멤버로 인식하여 이들의 공분산 구조를 파악하고, 분산과 공분산 수치를 이용하여 가중치를 결정하였다. 1, 2, 3시간 예측 선행시간에 대한 확장 가능성을 확인하고자 하였고, 최적의 앙상블 멤버 개수를 결정하여 적용 및 평가하였다. 본 연구에서는 2016년과 2017년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 예측강우 앙상블 생성 방법론을 적용하였다. 그 결과, 가중평균 앙상블의 예측치가 예측강우장 1개, 단순평균 앙상블 예측치에 비해 좋은 품질의 예측 성능을 보였으며, 예측치의 분산 또한 감소하여 예측에 대한 불확실성이 줄어듦을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.309-310
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2010
본 논문에서는 패턴 분석 기반의 비접촉 사용자 인터페이스 제어 기법을 제안한다. 본 기법은 카메라가 장착된 기기에서 입력 받은 실시간 영상을 사용하여 패턴의 정보를 분석한다. 정의된 패턴을 기반으로 최초의 패턴 위치를 예측하고, 특징점 추출 기반 추적 기법을 통해 패턴의 위치를 갱신한다. 휴대용 기기의 다양한 사용 환경에 적합하도록, 정규 상관 계수와 특징점 추출 정보를 사용하여 패턴의 예측, 추적을 수행함으로써 밝기 변화에 강인한 사용자 인터페이스 기법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문이 제안하는 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인한다.
립실의 중요 설계 변수인 접촉력의 측정에는 스플릿트축장치가 흔히 사용된다. 축과 립실의 간섭량은 두 개 스플릿트축의 간격으로서 조절된다. 두 축을 초기 위치로부터 측정하고자 하는 임의 위치로 이동시킬 때 정확한 원을 이루지 못해 측정되는 접촉력은 오차를 포함되게 된다. 본 연구에서는 작은 간섭량 범위 내에서 접촉력을 이론적으로 예측할 수 있는 수식을 유도하고 측정 오차 값을 예측하였다. 측정된 립실의 접촉력은 측정 간섭량이 초기간섭량과 일치하는 경우 외에는 항상 오차를 포함하고 있음을 밝혔다. 이 오차는 작은 간섭량 범위 내에서 립실의 재료 특성이나 형상에 무관하며, 10% 이내의 측정 오차 유지를 위해서는 측정 간섭량이 초기 간섭량의 68%에서 187% 범위 내에 들어야 함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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