• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.537-538
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• 2011

본 논문은 지중송전 XLPE 케이블에 대한 국내외 부분방전(Partial Discharge) 진단기술 현황과 정확도 향상방안을 다룬다. 먼저, 최근의 국내 XLPE 케이블 설치 및 고장 현황을 살펴보고, 국내외 PD진단 동향, PD 진단장비의 특징, 접속부 계면 PD의 주파수 특성을 차례로 알아본다. 마지막으로 이를 종합하여 진단 정확도 향상 방안 및 케이블 고장예방을 위한 향후 연구방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.363-363
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• 2019

활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.11 no.4
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• pp.377-383
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• 2017

In this study, it is proposed and developed a shot accuracy trainer for wheelchair curling. This trainer is developed to improve curling shot accuracy by supplying functions of changing guide width in which curling stone passes by and of time mesurement of Hack to Hog. And it also can supply training video of athlete to coach to analyze. From the pilot test from coaching staff of wheelchair curling team, association executives and icemaker of rink, we tried to verify the usability of proposed system.

• Journal of the KSME
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• v.31 no.6
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• pp.519-526
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• 1991

유량측정 정확도를 1-2% 정도 원하는 경우 ISO, AGA 등 규격서에 제시한 직관부 길이나 flow strainer를 설치하면 얻을 수 있으나 측정 정확도를 더욱 향상시키기 위해서 최소 직관부길이, straightener의 설계 개선과 최적설치 위치에 관한 연구와 규격보완을 위한 연구가 진행중이다. 현장에서 유량계를 교정할 수 있는 검증시스템으로 석유특유의 경우에 푸루버가 사용되고 있으나 현장 검증시스템의 용량과 측정 정확도의 향상을 위한 연구가 진행중이고, 천연가스의 경우에는 EC에서 소닉노즐 뱅크를 제작하여 시험중에 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.455-458
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• 2008

단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.399-400
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• 2009

무마커 기반 증강현실 응용에서 빠르고 정확한 무마커 추적이 수행되어야 한다. 무마커 추적은 등록된 패턴의 특징점들과 입력 영상에서의 특징점들의 매칭을 통하여 수행된다. 매칭에서 이상점은 시차를 크게 유발시키는 요인이 되므로 정확도 향상을 위해서는 이상점을 제거해야 한다. 본 논문에서는 무마커 추적의 정확도 향상을 위한 이상점 제거 방식을 제안한다. 무마커 추적에서 사용되는 SURF 알고리즘을 사용하여 실영상을 캡처하여 실험하였고 정확도 및 실행시간을 비교하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.223-227
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• 2006

최근 위성기술의 발전은 크게 두 가지 방향으로 진행되고 있다. 하나는 고해상도(High Resolution)라는 말로 대표되는 공간해상도(Spatial Resolution)의 향상이고, 다른 하나는 초분광(Hyperspectral)으로 대표되는 분광해상도(Spectral Resolution)의 향상이다. 특히 초분광영상(Hyperspectral Image)은 지상피복 및 대상물에 대해 실험실에서 얻을 수 있을 정도의 연속적이고 좁은 파장 간격의 분광정보를 제공하고 있어, 기존에 사용하던 다중분광영상(Multispectral Image) 보다 많은 양의 정보를 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 다중분광영상과 초분광영상의 분광 정보를 활용한 영상분류능력을 비교분석하고 그 결과를 평가하였다. 분석결과는 다중분광영상에서 식별이 어려웠던 초지, 농지, 나지에 대한 분석 능력이 초분광영상에서 상당히 향상됨으로써 감독분류에서 약 20% 정도의 정확도 향상을 가져왔으며, 무감독분류의 경우에는 미소한 차이로 그 정확도가 향상된다는 것이다. 이런 결과는 향후 초분광영상의 토지 피복분류 및 대상물 탐사에 긍정적인 활용 방안을 제시할 수 있음을 알려주고 있다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.30 no.4
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• pp.175-197
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• 2019

Writing is an activity known to enhance higher level thinking. It allows the writer to utilize, apply, and actively expand the acquired knowledge. One way to increase writing activity in classroom setting is to use peer assessment. In this study, we sought to increase the accuracy of peer assessment by having students discuss about the scoring rubric or by referring to an expert's assessment. One hundred and fifty college students participated in the experiment. In the group that referred to the expert's assessment, the accuracy of peer assessment increased when the same piece of writing was evaluated; however, no such increase was observed when another piece of writing was assessed. On the other hand, in the group that discussed about the scoring rubric, the accuracy of peer assessment remained the same when the same piece of writing was evaluated, but increased when another piece of writing was assessed. Also, in the discussion group, the accuracy increased in proportion to the number of comments during the discussion. The results suggest that active and voluntary participation of students increase the accuracy of peer assessment.

• Spatial Information Research
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• v.12 no.1
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• pp.111-125
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• 2004

Improvements of classification accuracy are main issues in satellite image classification. Considering the facts that multiple images in the same area are available, there are needs on researches aiming improvements of classification accuracy using multiple data sets. In this study, orthogonal summation method of Dempster-Shafer theory (theory of evidence) is proposed as a multiple imagery classification method and posterior probabilities and classification uncertainty are used in calculation process. Accuracies of the proposed method are higher than conventional classification methods, maximum likelihood classification(MLC) of each data and MLC of merged data sets, which can be certified through statistical tests of mean difference.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11a
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• pp.324-326
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• 2003

전력계통 해석의 정확도 향상을 위해서는 해석용 데이터의 정확한 입력이 필수적이나, 우리가 사용하고 있는 해석용 프로그램의 알고리즘상 한계, 실제 전력계통에 설치중인 비표준 전력설비의 데이터 적용상 문제점 둥으로 현재 우리가 사용하고 있는 계통해석용 데이터는 정확도면에서 다소 보완이 필요하다. 이와 관련하여 본 고에서는 전력계통 해석 정확도 향상을 위한 각 상별로 다른 변압기 임피던스의 합리적인 적용방법, 우리계통에 다수 설치되어 있는 기준 외 변압기 데이터 처리방법, 발전기 단자전압과 Step-up 변압기 정격전압 상이로 인한 데이터 적용상 문제의 해결대안을 모색하였고, 현재 우리가 적용하고 있는 송전선로의 선로정수 데이터를 대푯값과 비교분석을 통하여 정확성 의심개소를 제시하였으며, 기존 방식의 해석결과와 금번 개선안 적용시의 해석결과를 실계통 운전실적을 중심으로 비교하여 계통해석 정확도 차이를 나타내 보였다.