• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권6호
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• pp.1-7
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• 2004

직접 변환 방식 수신기법은 SDR기반 미래 광대역 또는 다중 대역 무선통신 시스템을 위한 중요한 해의 하나로 인식되고 있다. 본 논문에서는 광대역의 대역폭을 가지면서도 시스템의 유연성을 극대화할 수 있도록 SDR기반 직접 변환 수신기에 적용가능한 I 및 Q 신호의 생성에 관하여 연구하였다. 먼저 실제의 SDR 기반 통신 환경을 고려한 직접 변환 SDR 시스템을 모델링하고, 수신기에서의 위상 오류의 영향을 분석하며 이에 따른 I/Q 채널의 준최적 재생 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 실시간 early-late compensator 구조를 통하여 송신단과 수신단의 위상 오류를 실시간으로 보정하고 랜덤한 채널 잡음환경에서도 보다 안정된 성능을 유지하게 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, $45{\~}55$도의 랜덤 위상 오류가 난 경우, 제안된 시스템은 기존 시스템과 비교하여 약 4dB이상의 성능 개선이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권12호
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• pp.885-893
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• 2006

최근 현실 세계의 불확실한 환경을 극복하기 위한 방법 중 하나로 베이지안 네트워크(Bayesian network, BN)가 부각되고 있다. BN의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이타의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, BN 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 기존의 오프라인 학습은 학습에 필요한 충분한 양의 데이타를 모으기에는 많은 노력과 시간이 필요하다. 또한 현실세계는 불완전성을 포함하고 있어 완전한 데이타를 얻기 힘들다. 본 논문에서는 불완전한 데이타로부터 온라인으로 BN 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법은 불완전한 데이타로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 실시간 학습을 통해 변화하는 환경에 대한 적응성을 높인다. Cohen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험한 결과, 완전한 데이타를 가지고 학습한 경우에는 동일한 학습 결과를, 그리고 불완전한 데이타의 경우에는 보다 나은 학습 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권3호
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• pp.149-154
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• 2017

MCT-Adaboost 학습 알고리즘은 각 학습 단계에서 배경과 객체를 구분하는 가장 좋은 특징을 찾는 학습 알고리즘이다. 각 학습 단계에서는 최적의 특징을 검출하기 위해 학습 데이터에서 각 특징의 각 커널에서 모든 오차율을 산정하고, 각 특징에서 모든 커널들의 합을 하였을 경우 최소 오차율을 가지는 특징을 선택하도록 되어 있다. 이를 선택하고 다음 학습때 영향을 주는 약분류기에서 기존의 MCT-Adaboost 방법은 경판정 방법으로 사용하였다. 이 방법은 특정 커널에서 객체 데이터와 배경 데이터의 오류율이 유사할 경우, 한쪽으로 판정하기 때문에, 제대로 된 결과값을 산정할 수 없는 문제가 있다. 이를 유연하게 하기 위해 본 연구에서는 연판정을 이용한 약분류기 방법을 제안한다. 기존의 MCT-Adaboost는 초기 가중치를 동일하게 산정한다. 하지만, 이는 데이터의 특성을 모른다는 가정하에 설계된 초기 가중치 설정이다. 본 논문에서는 데이터 분포를 이용하여 가중치를 확률적으로 다르게 할당함으로서, 적은 학습에도 좋은 결과를 보이는 방법을 제안한다. 실험 결과에는 기존의 MCT-Adaboost가 제안하는 성능평가를 통해, 본 연구가 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 좋은 결과를 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.467-476
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• 1997

본 논문에서는 DSP코어를 채용한 디지털 보청기 칩을 설계 제작하였다. 디지털 보청기 칩은 크기와 소비전력면에서 크게 제한을 받는다. 이와함께 다양한 형태와 범위의 청각 손실에 대해 보상을 할 수 있어야 하기 때문에 알고리즘 개발을 위해 구조적인 유연성을 필요로 한다는 점도 칩 설계에 있어 또다른 제약이 된다. 본 연구에서는 16비트 고정 소수점 연산을 하는 크로그래머블 DSP 코어를 사용하여 보청기 칩을 설계하였다. 제작된 보청기 칩은 난청자의 청각 측정치를 바탕으로 8개의 주파수 대역에 걸쳐 비선형적으로 라우드니스를 보상해 준다. 필터 뱅크를 사용하는 대신에 본 연구에서에서는 단일 필터를 주파수 샘플링 방법으로 설계함으로써 주파수 왜곡을 최소화 하였다. 또한 프로그램 가능한 DSP 코어를 사용하였기 때문에 알고리즘 개발을 위한 시스템으로도 활용이 가능할 뿐만 아니라 $5,500\times5000$$\mu$$m^2$의 크기와 저전력 동작특성을 갖고 있어서 소형 보청기 제작에 적합하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.55-61
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• 2011

10KW 이하의 소형 풍력 발전 시스템은 언덕이나, 공원, 도시와 같은 협소한 지역에 유연하게 설치될 수 있다는 장점으로 인해 신재생에너지 분야에서 지속적인 연구/개발이 이루어지고 있다. 소형 풍력 발전기는 낮은가격, 고신뢰도 및 고성능이 중요시되기 때문에 최대 전력을 추종하기 위한 다양한 기법이 요구된다. 일반적으로 제어기의 출력은 DC 부하에 전원을 공급하기 때문에 48V 배터리에 연결되어 동작된다. 본 논문에서는 소형 풍력 발전 시스템을 위한 FPGA 기반 MPPT 제어기를 제안하고자하며, 제안된 시스템에서의 다양한 MPPT 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 NI 사에서 제작된 Compact-RIO 컨트롤러를 사용하였다.

• 융합보안논문지
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• 제11권1호
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• pp.11-18
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• 2011

무선 메쉬 네트워크 기술은 유선과 유사한 전송속도를 갖는 무선망을 구축하는 기술을 의미하며, 유선 네트워크와 비교하여 보다 효율적인 망 구축의 편의성 및 유연성을 제공한다. 이러한 무선 메쉬 네트워크는 라우터 노드의 이동성이 적고 에너지 영향에도 제약이 적게 따른다는 특징을 갖고 있다. 그러나 다양한 종류의 네트워크로 구성되는 특징으로 인해서 다중 경로의 설정 및 선택 시에 발생할 수 있는 시스템 오버헤드 등 고려되어야 하는 사항들이 많다. 그러므로 이러한 네트워크 특성에 맞는 경로 설정 기술이 반영되는 네트워크의 설계 및 최적화에 주목할 필요가 있다. 본 논문에서는 다중 경로 설정 시 발생 할 수 있는 문제에 효과적으로 대응하기 위해 라우터 노드의 트래픽 상황에 따른 데이터 손실률과 대역폭 및 링크의 흡수를 평가 요소로 활용하여 유전 알고리즘을 통한 동적 경로 설정에 대한 해결방법으로 무선 메쉬 네트워크의 라우팅 메트릭 기법을 제안한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.358-363
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• 2007

철근콘크리트 구조물 형태의 건설공사에 있어 철근공사는 구조적인 측면이나 공사비 비중으로 볼 때 매우 중요한 부분을 차지한다. 철근물량의 정확한 산출은 이러한 철근공사의 효과적인 관리를 위한 기본적인 업무로 볼 수 있으나, 기술의 발전이나 개선 노력에도 불구하고 여전히 철근 숙련공의 경험이나 인력에 의존하는 전 근대적인 방식에서 벗어나지 못하는 실정이다. 따라서 본 연구는 철근 물량을 부재별/배근별로 보다 신속하고 정확하게 산출하기 위한 전산프로그램의 개발을 목적으로 하며, 이를 위해 연결된 부재의 철근 배근 상태를 감안하여 이음길이와 정착 길이, 피복두께등을 고려한 물량산출 알고리즘을 개발하였다. 개발된 프로그램은 전문 인력의 판단이 아닌 논리적인 게산에 의해 신속하게 수량을 산출할 수 있으며, 설계 변경이 잦은 철근공사에 유연하게 대처할 수 있다는 장점을 지니며 물량산출 과정에서 나온 결과 값을 바탕으로 시공 상세도를 자동으로 작성하는 기능을 포함한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8B호
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• pp.1170-1178
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• 2010

최근 네트워크의 고속화와 인터넷 사용자의 증가에 따른 네트워크 망의 트래픽 급증으로 네트워크 자원의 효율적인 관리와 응용 기반 트래픽 분석의 중요성이 갈수록 강조되고 있다. 이미 기존의 많은 논문들에서 효율적인 네트워크 자원 관리를 위한 응용 프로그램 별 트래픽 분석에 대한 다양한 방법론과 알고리즘을 제안하고 있지만 각각의 연구는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 레벨 기반의 응용 트래픽 분석 방법론을 제안한다. 본 연구는 Header, Statistic, Payload 시그니쳐 기반 개별 분석 방법론과 Behavior 알고리즘을 이용한 방법론의 결과를 바탕으로 트래픽 상관관계를 적용하여 추가적인 분석이 가능하게 한다. 각각의 분석 방법론을 통합하여 기존 하나의 분석 시스템이 가지는 단점을 보완함으로써 유연하고 견고한 멀티 레벨 분석 시스템을 구축하였다. 또한 검증 시스템을 통해 학내 네트워크에 적용하여 그 타당성을 증명하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.945-956
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• 2021

본 연구에서는 가중주성분분석으로부터 정준대응분석을 유도하는 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘을 고찰하였다. 그리고, 가중주성분분석에 기반한 Legendre와 Legendre (2012)의 정준대응분석이 가우시안 반응모형에 기초한 Ter Braak (1986)의 정준대응분석과 동일함을 다루었다. 생태학에서 종의 발현 정도를 잘 설명할 수 있는 가우시안 반응곡선에서 도출된 Ter Braak (1986)의 정준대응분석은 종 패킹 모형(species packing model)이라는 기본 가정을 사용한 후 일반화선형모형과 정준상관분석을 결합시키는 방법으로 도출된다. 그런데 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘은 이러한 가정없이 Benzecri의 대응분석과 상당히 유사한 방법으로 계산되는 특징을 지닌다. 그러므로 가중주성분석에 기초한 정준대응분석을 사용하면, 결과물 활용에 약간의 유연성을 지닐 수 있게 된다. 결론적으로 본 연구에서는 서로 다른 모형에서 출발한 두 방법이 장소점수(site score), 종 점수(species score) 그리고 환경변수와의 상관관계가 서로 동일함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1202-1208
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• 2020

현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충·방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.