• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.43-48
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• 2018

파라볼라 오프셋 안테나는 위성 신호 송수신을 위하여 널리 사용된다. 한편, 파라볼라 안테나를 급전하기 위해 혼 안테나를 파라볼라 안테나로부터 이격된 일정 위치에 고정하여야 한다. 하지만 혼 안테나를 고정하기 위한 구조물에 의해 파라볼라 안테나의 방사 패턴에서 부엽 이득이 왜곡되는 문제점이 있다. 따라서 파라볼라 안테나 설계 시 안테나 방사 패턴에서의 부엽 수준을 예측할 수 있어야한다. 기존 시뮬레이션 방법을 이용하면 장시간이 소요되거나 고가의 소프트웨어가 필요하다. 이를 간단하게 해결하기 위해서 광선 추적기법을 이용하여 파라볼라 오프셋 안테나 지오메트리 상에서 계산하여 고각 부엽 각도를 예측한다. 본 논문에서는 광선추적기법을 이용하여 부엽 각도를 계산하고, 계산된 부엽 각도와 시뮬레이션 결과를 비교하여, 예측 방법의 정합성을 보이며 임의의 산란체의 위치 및 각도에 따라 오프셋 파라볼라 안테나의 고각 패턴에 어떠한 영향을 주는지 확인한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.449-461
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• 2017

관로, 전력구 등 지하매설물의 불투명한 존재여부 및 부정확한 정보로 인해 신규 지하매설물의 계획 노선, 설계, 시공에 많은 문제를 야기시키고 있다. 이에 Ryu(2015) 등은 전기장 해석을 통해 지하매설물의 크기, 위치, 방향 등을 예측할 수 있는 식을 제안하였다. 3개의 현장에 적용하여 싱크홀 존재 여부 및 크기와 지하매설물의 위치, 크기, 방향을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 설계에 반영되고 후속 조치가 수행되었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.957-967
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• 2008

본 논문에서는 직사각형 개구면이 있는 함체 내부에 위치한 PCB로부터의 복사 방출 예측 이론을 제안한다. PCB scanner를 이용하여 PCB로부터의 근접장을 측정하여 등가 전원으로 모델링하고, 등가 전원에 의한 전자기장을 계산한다. 함체 내부의 등가 전원을 그린 함수를 이용하여 표현하고, 함체 외부의 전자기장은 푸리에 변환을 이용하여 표현한다. 모드 정합법을 이용하여 개구면에서의 전자기장을 계산하고, 표면 등가 원리 및 영상정리를 이용하여 OATS(Open Area Test Site) 환경에서의 복사 방출을 계산한다. 계산 결과를 측정치와 비교하여, 복사 방출 예측 이론의 정확성을 확인한다.

• 한국추진공학회지
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• 제1권2호
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• pp.1-11
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• 1997

본 연구에서는 음향방출법을 활용한 복합재 연소관의 구조적 건전성 평가 방법을 개발하기 위하여 표준 평가용 시험 시편의 수압 시험 중, 압력용기로부터 방출되는 음향방출 신호를 측정함으로써 시편이 파괴되기 전, 대략적인 시편의 파열 위치 예측 및 일정 압력 유지 상태에서 hit rate(hit/sec) 양상에 의한 시편의 건전성 평가 방법을 제시하였다. 데이터 분석 기법의 향상을 위하여 음향방출 데이터를 시간 및 센서별로 분류하는 프로그램을 개발하였다. 수압 시험을 낮은 압력 단계부터 높은압력 단계까지 일정 압력 유지 상태에서 발생한 hit 수와 1분간 유지한 후, 발생되는 hit rate의 값의 크고 작음이 복합재 압력 용기의 결함수의 증감으로 나타났으며, 이로부터 복합재 압력 용기의 파열 압력과의 상관 관계 및 건전성을 예측할 수 있었다. 복합재 압력 용기의 파열 위치는 energy rate(energy/sec) 측정값을 분석하여 예측하였으며, 시편 파열 압력의 25∼36％에서 가능하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.339-340
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• 2017

화학공장의 누출사고는 초기에 적절히 대응하지 못할 경우 화재 폭발과 같은 2차 3차의 복합재난사고로 확산될 위험성이 매우 높다. 이러한 이유로 누출사고 발생 초기에 누출이 발생한 지점을 신속히 파악하여 현장안전요원에게 알림으로써, 보다 체계적이고 효율적인 초기대응을 가능하게 하여, 사고피해를 완화시킬 수 있는 통합적인 누출사고 대응시스템 구축은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는, 통합적인 누출사고 대응시스템 구축을 위한 선행연구로, 딥러닝 기반의 누출원추적 모델 개발을 제안한다. 여수에 위치한 실제 화학공장을 대상으로 누출사고 시나리오에 대한 Computational Fluid Dynamics (CFD) 시뮬레이션을 진행한 뒤, 화학공장 경계면에 배치된 각 센서별 위치에서의 농도, 풍향 그리고 풍속데이터를 추출하고, 센서 좌표를 추가하여 인공신경망을 학습시켰다. 학습된 모델은 40개의 누출후보군에 대해 학습에 사용되지 않은 상황들에서도 75.43%의 정확도로 누출이 일어난 지점을 실시간 예측해냄을 확인하였다. 또한 누출지점 예측이 일치하지 않은 경우도, 예측된 지점이 실제 누출이 일어난 지점과 물리적으로 매우 인접함을 확인함으로써 제안된 모델을 실제 현장에 적용할시 기대되는 효과는 더 클 것으로 판단하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.123-124
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• 2016

본 연구는 스마트폰 사용자가 응급상황에 처했을 때 사용자의 정확한 위치 정보를 응급 구조 센터에 전달할 수 있는 방법을 개발함에 목적을 둔다. 사고의 경우 실외 뿐만 아니라 실내에서 많은 사고가 발생하는데, 일반적으로 위치 정보를 획득에 사용되는 GPS 의 경우는 실내 위치를 정확하게 파악하기 어렵기 때문에 구조를 지연시키는 문제를 야기한다. 본 연구는 이러한 상황들을 방지하기 위해 GPS와 와이파이, 블루투스를 각각 이용한 삼각 측량법을 통해 실내의 위치정보를 측정하고 더 나아가 압력센서를 통해 사용자의 위치를 3차원적으로도 탐색한다. 실험 결과, GPS를 이용하는 것보다 블루투스를 이용하는 것이 더 정확한 실내 정보를 탐색하는 것을 알 수 있었다. 또한 압력계를 통해 고도를 측정함으로써 건물 내부에서 사용자의 수직적 위치를 측정할 수 있었다. 이러한 결과는 위도 경도의 정확한 정보와 함께 고도에 대한 예측을 가능하게 함으로써 보다 정확한 실내 위치 정보를 획득하여 골든 타임을 확보하는데 도움이 될 것으로 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.77-82
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• 2002

운율은 음성의 초분절적인 면에 연관하는 음성의 한 성으로서 통상적으로 화자는 음성을 달하는 과정에서 청자의 이해를 돕기 위해 운율을 사용하게 된다. 본 논문은 이러한 운율을 이루는 성분 중의 하나인 운율구의 위치 예측에 대한 성능을 향상시키는 것에 그 목적을 둔다. 한국어 운율 정보에 대한 표기 방법 중의 하나인 K-ToBI를 기반으로 하여, 운율구의 경계와 그에 대한 레벨을 Break Indices 정보로서 나타내었고, 통계학 분야에서 제안된 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 시스템의 예측률 향상을 꾀하였다. 기존의 방법에서 사용된 트리 기반 모델을 이용하여 한국어 운율에 가장 많은 영향을 끼치는 언어 정보들을 추출하였고 이를 실험에 적용하였다. 기존의 트리 모델과 SVM 모델에 대한 예측률을 비교한 결과, 경계 유무 정보 예측과 4단계의 레벨을 가지는 경계 정보의 예측에서 모두 본 방법이 보다 높은 예측률을 보여 주어 본 연구에서 제시한 접근법이 운율구의 경계 정보를 예측하는 데에 있어 더욱 효과적인 접근법임을 실험적으로 입증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.48-54
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• 2018

4차 산업시대와 함께 스마트 팩토리가 대두되고 있으며, 다품종 소량생산 시대를 맞이하여 무인 운반차는 작업공간에서 물건을 운반하고 정리하는 무인 운반차의 활용도가 빠르게 증대하고 있다. 기존의 무인 운반차는 실내 위치인식 및 이동을 위해 유도선 방식, 위치기반 방식을 사용하여 자신의 위치를 검출하였고 이러한 방법은 초기 고비용 및 유지/관리 보수의 단점이 있었다. 본 논문에서는 단점을 해결하고자 물류창고의 White LED 마커를 이용하여 위치 데이터와 White LED 마커 인식 이미지 데이터를 활용하여 칼만 필터를 통해 무인 운반차의 직전경로를 예측함에 하는 방안에 대해 검증하였다. 이를 통해 격자구조에서 대부분을 차지하는 직선 이동에 대한 신뢰성을 확보하였다. 또한 추가적인 위치 센서에 대한 의존도 또한 줄일 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.355-357
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 이동 경로의 예측을 위한 포지셔닝 기술로서 실내 환경에서 지역 경로 내의 이동 중인 차량의 경로 예측에 연속적인 위치 정보를 이용하여 현재 위치 결정의 오류를 낮출 수 있는 이동 경로 생성 기법을 제안한다. GPS 정보를 사용할 수 없는 실내 환경의 경우 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로 사용할 수 없다. 따라서 RNN 모델에 필요한 순차적 위치의 연속성을 부여하여 실내 환경의 지역 경로를 이동하는 차량의 이동 경로 생성 기법을 제안한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.1-8
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• 2009

현재 복잡한 가상전장 환경을 표현하기 위해 많은 수의 시뮬레이터들을 연결한 분산 컴퓨팅 기반의 워게임 시뮬레이션이 이용되고 있다. 모의 결과를 도출하기 위해 네트워크상의 각 시뮬레이터들은 중앙 모의 서버에 주기적으로 메시지를 송수신하게 된다. 이러한 네트워크 트래픽은 전체 시스템 성능저하의 직접적인 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 분산 워게임 시뮬레이션 시 발생되는 네트워크 트래픽을 제어하기 위한 시스템 및 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 메시지 수신 시 해당 모의 개체의 이동거리를 측정하고 이를 거리 임계값과 비교하여 해당 메시지를 필터링한다. 거리 임계값은 네트워크 트래픽 및 위치 오차와 같은 시스템 조건에 따라 조절된다. 그리고 모의 개체의 위치를 예측함으로써 메시지 필터링 시 발생되는 위치오차를 최소화한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 분산 시뮬레이션 시스템의 네트워크 트래픽을 감소시키고 메시지 필터링에 따른 모의 개체의 위치 오차를 줄이는 데 매우 효과적이라는 것을 입증한다.