• 한국산림과학회지
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• 제101권2호
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• pp.185-194
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• 2012

한약재 우슬로 알려진 쇠무릎과 털쇠무릎 두 변종 식물표본자료의 지리참조연산 표준화 작업을 통해, 1차종 발생데이터를 수집하면서 발생된 오류의 특성과 발생 원인을 조사하였다. 본 연구에서 시도한 재동정의 경우, 변종 수준의 동정에서는 쇠무릎의 경우 41%, 털쇠무릎의 경우 28%가 오동정으로 확인되었지만, 동정자의 동정신뢰도 수준은 변종의 동정 정확도와 무관하였다. 전체 303개 표본자료 중 71점의 지리참조연산을 실시하여 산출된 불확실성의 범위는 0.1297 km(최소)-32.4 km(최대), 평균 4,055m, 표준편차 5,772m로 확인되었다. 털쇠무릎은 한반도 중부에 넓게 분포하였으나, 쇠무릎은 경상남도와 전라남도를 포함한 남부해안 지역과 서해안 지역을 중심으로 분포하였다. 바이오클림(Bioclim) 분포모델을 적용한 결과, 쇠무릎의 최적생육지역은 남부지방 및 서부해안지역인 반면, 털쇠무릎의 경우 충청남도를 중심으로 한 중부지역임을 확인하였다. 두 분류군이 위도상으로 구분되는 가장 중요한 원인은 기후 인자 중 강수량보다는 기온인자로 확인되었다. 표본자료의 정보량을 판단하기 위해 지리참조연산결과 종의 전체적인 분포정보, 기후 정보 모델링을 통한 최적생육분포 면적 등의 정보량이 증가되었다. 본 연구에서 실시한 것과 같이 자료 품질 향상을 위해 최초 자료수집과 이후 입력까지 모든 관리 절차에서 발생하는 오류를 관리할 필요가 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.57-68
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• 1993

본 논문에서는 pended 프로토콜을 가지는 HiPi버스와 다중 캐쉬 메모리를 사용하는 멀티프로세서 시스템을 기술하고, 캐쉬 코히어런스 프로토콜에 따라 프로세서의 효율 측면에서 시스템의 성능을 평가하였다. HiPi 버스는 ETRI에서 개발된 행정전산망용 주전산기인 TICOMII의 공유 버스로 사용되기 위하여 개발되었다. HiPi버스는 고속의 데이타 전송 능력을 가지고 있으나, 캐쉬 간의 데이타 전송을 허용하지 못하는 단점을 가지고 있다. 캐쉬 간의 데이타 전송이 전체 시스템의 성능에 미치는 영향을 측정하고, HiPi버스에 적합한 캐쉬 코히어런스 프로토콜을 선택하기 위하여 두가지 시뮬레이션을 실시하였다. 첫째, HiPi 버스를 사용하는 멀티프로세서 시스템에 다양한 캐쉬 코히어런스 프로토콜을 적용하고 시뮬레이션을 통하여 프로세서 효율에 따른 성능 분석을 실시하였다. 각각으니 프로토콜은 상태 천이도록 나타내었으며, Markov정적 상태도를 이용하여 각 상태의 확률 갑을 구하였다. 각 상태의 확률은 시뮬레이션에서 입력 값으로 사용되었고, 모델링과 시뮬레이션은 SLAMII심볼과 언어를 사용하였다. 둘째, 캐쉬 간의 데이타 전송을 갖는 HiPi버스를 제안하였고, 제안된 HiPi버스를 사용하는 멀티프로세서 시스템에 다양한 캐쉬 코히어런스 프로토콜을 적용하고 시뮬레이션을 통하여 프로세서 효율에 따른 성능 분석을 실시하였다. 고려된 캐쉬 코히어런스 프로토콜은 Write-through, Write-once, Berkely, Synapse. Illinois, Firefly, Dragon이다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.78-86
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• 2014

본 논문에서는 질량-스프링 구조를 이용한 새로운 광세기 기반 광섬유 진동센서를 제안하고 시뮬레이션과 부분 실험을 통하여 그 실현 가능성을 제시한다. 제안한 광세기 기반 광섬유 진동센서는 네 개의 구불구불하게 휘어지는 스프링과 질량체 안의 사각형 개구면(aperture)으로 구성된 질량-스프링 구조를 가진다. 광시준기(optical collimator)는 질량체 안의 사각형 개구면의 변위에 의해서 변조되는 광을 넓히는 데 이용된다. 제안한 광섬유 진동센서를 광학적인 면과 기계적인 면에서 해석하고 설계한다. 기계적인 부분의 설계는 이론적인 해석, 수학적인 모델링 및 3 차원 유한요소법 시뮬레이션을 이용한다. 기계적인 진동이 가해질 때 개구면의 상대적인 변위관계를 3차원 유한요소법 시뮬레이션을 이용하여 구하고, 개구면의 상대적인 변위에 따른 출력값을 실험을 통하여 측정한다. 이를 이용하여 진동에 따른 출력 특성을 파악한 결과 센서 민감도 $15.731{\mu}W/G$, 감지영역 ${\pm}6.087G$를 얻었다. 그리고 입력광원의 파워가 10 dB까지 변하더라도 참조광을 이용하여 0.75%의 상대오차를 보이는 매우 안정된 출력광 파워를 얻었다. 제안한 광섬유 진동센서는 간단한 구조, 저비용 및 다지점 측정 가능의 특징을 가지면서, MEMS (Micro-Electro-Mechanical System) 기술을 이용하여 소형으로 간편하게 제작할 수 있는 잠재력을 가진다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.18-31
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• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.

• 생물환경조절학회지
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• 제26권4호
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• pp.411-417
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• 2017

광도, 포차와 같은 환경요인과 엽면적 지수와 같은 생육요인은 증산 속도를 변화시키는 중요한 변수이다. 본 연구에서는 Penman-Monteith의 증산 모델과 인공신경망(ANN)에 학습에 의한 증산속도 추정값을 비교하는 것을 목표로 하였다. 파프리카(Capsicum annuum L. cv. Fiesta)의 증산속도 추정은 로드셀을 이용한 배지의 중량변화를 통해 계산하였다. 온도, 상대습도, 배지 중량 데이터는 1분 단위로 2개월간 수집하였다. 증산량은 일차식으로는 정확한 추정이 어렵기 때문에, 기존의 Penman-Monteith식에 보정 광도를 사용한 수정식 Shin 등(2014)을 사용하였다. 이와는 별개로 ANN을 사용하여 증산량을 추정 비교하였다. 이를 위하여 광도, 온도, 습도, 엽면적지수, 시간을 사용한 입력층과 5개의 은닉층으로 구성된 ANN을 구축하였다. 각 은닉층의 퍼셉트론 개수는 가장 정확성이 높은 512개로 하였다. 검증 결과, 보정된 Penman-Monteith 모델식의 $R^2=0.82$이었고, ANN의 $R^2=0.94$로 나타났다. 따라서 ANN은 일반적인 모델식에 비해 정확한 증산량 추정이 가능한 것으로 나타났고, 추후 수경재배의 효율적인 관수전략 수립에 있어 적용 가능할 것으로 판단되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.40-48
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• 2012

본 논문은 추가적인 화이트 채널을 사용한 프로젝터와 사용하지 않은 프로젝터간의 매칭 실험을 통하여 색상이동 현상을 모델링하였고, 색상을 수정하는 방법을 제안하였다. 전체 색상 값에 대해 색상이동현상을 정량화하기 위하여, 동일한 밝기와 채도 값을 유지하여 24개의 색상 패치 값을 생성하여 이를 화이트를 추가한 상태와 추가하지 않은 상태에서 투영하였다. 다음으로 각각의 패치에 대해 화이트를 추가 하지 않은 상태와 동일한 색상으로 인지되도록 화이트를 추가한 상태의 색상 값을 변경하였다. 색상 매칭 실험을 통하여 얻은 색상 이동 값을 6개의 구간으로 나누어 4차 방정식을 이용하여 수식화하여 임의의 색상 값에 대한 색상 이동 값을 추정하였고, 색상 값을 수정하는 위하여 사용하였다. 실제로, 입력 RGB 영상은 각각의 픽셀에 대해 CIELAB LCH 색 공간으로 변경하여 각각의 픽셀의 색상 값을 계산하였다. 이 색상 값은 추정된 색상이동량을 이용하여 수정하게 된다. 최종적으로 결과 RGB 영상은 역 과정으로 변환하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 여러 가지 테스트 영상을 이용하여 매칭 실험을 수행하였고 이를 z-scores를 이용하여 비교하였다.

• 터널과지하공간
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• 제23권5호
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• pp.442-453
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• 2013

본 연구에서는 FLAC3D를 이용해 대용량 고온 열에너지저장소가 암반공동과 지상에 위치하는 경우를 각각 모델링하고 운영기간 5년 동안의 비정상상태해석을 수행하여 저장소 외벽을 통한 열손실을 비교 분석하였다. 두 저장모델의 운영 조건 및 입력물성은 모두 동일하나, 암반공동 열에너지저장소는 주변 암반의 전도 열전달에 의해서만 열손실이 발생하고, 지상 저장소는 대기의 대류 열전달에 의해서 열손실이 발생하는 것으로 가정하였다. 열에너지의 반복적인 주입과 토출에 따른 저장온도의 변화를 고려하여 수치해석모델을 작성하였으며, 단열재 두께에 따른 열손실 특성을 함께 검토하였다. 해석 결과, 지상식 저장시설은 운영 기간이 경과하더라도 일정한 열손실률을 보이는 반면 암반공동 저장시설의 열손실률은 운영 초기 단계에서 급격히 감소하여 일정한 값으로 수렴하는 경향을 보였다. 이러한 열손실의 감소는 시간 경과에 따라 주변 암반의 온도가 상승함으로써 저장소외벽에서의 열유속이 감소하기 때문으로 판단할 수 있다. 운영 후 5년 경과 시 암반공동 열에너지저장소의 누적열손실량은 지상저장소에 비해 약 72.7%로 나타났으며, 암반공동 저장시설의 열손실 특성은 주변 암반의 히팅 효과로 인해 지상식 저장시설에 비해 단열재 두께에 대한 민감도 및 의존도가 상대적으로 낮은 것으로 분석되었다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.559-566
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• 2012

철근콘크리트 전단벽을 모델링하기 위해서 섬유요소와 전단스프링을 사용한 모델을 개발하였다. 섬유요소는 전단벽의 휨변형을 나타내며, 전단스프링은 전단변형을 나타낸다. 섬유요소는 단면치수와 비선형 재료성질을 입력하여 모델링되며, 전단스프링은 섬유요소모델과 VecTor2프로그램의 해석 결과로부터 그 변수들을 선정한다. 전단스프링은 전단변형에 의한 강도 강성 감소, 핀칭효과, 그리고 슬립현상을 모사할 수 있는 OpenSees의 Pinching4 모델을 사용하였다. 전단스프링의 변수선정과정은 복잡하고 시간이 오래 걸린다. 따라서 섬유요소모델의 사용성을 검토하기 위해 전단벽의 형상비(H/L), 보의 높이변화, 그리고 보와 전단벽의 강성비 휨강도비를 변수로 하여 전단벽 건물에 동적해석을 수행하였다. 전단벽의 형상비는 섬유요소모델을 사용한 모델과 섬유요소와 전단스프링을 함께 사용한 모델의 층간변위비 오차와 일정한 관계를 가진다. 하지만 보의 높이변화와 강성비 휨강도비 변화에 두 모델의 오차는 일정한 관계를 보이지 않는다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권9호
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• pp.22-30
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• 2011

최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.271-278
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• 2014

정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.