• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.419-429
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• 2013

무선센서네트워크(WSN)는 다양한 환경에서 정보수집을 목적으로 하는 응용분야에 널리 사용된다. WSN을 구성하는 센서노드는 저 전력 배터리를 기반으로 동작하므로 이를 고려한 WSN 수명연장은 중요한 연구목표이다. 본 논문은 효율적인 WSN을 구성하기 위해 노드의 에너지 소비는 적으면서도 클러스터 부하 균등화를 이룰 수 있는 최적화된 클러스터링 프로토콜을 제시한다. 프로토콜의 핵심 아이디어는 센서노드가 저장할 수 있는 정보용량의 한계치를 이용해서 클러스터 멤버노드와 클러스터 밀집도가 균등분포(load balancing)되도록 하는 것이다. 또한 최적 클러스터 헤드 확률모델을 도입해서 WSN을 분할하는 클러스터가 최적화 되도록 한다. 이를 통해서 네트워크 부하의 적절한 분산과 에너지 소비 효율을 극대화하는 성능개선을 이끌어 낼 수 있다. 성능평가 결과 제안하는 프로토콜은 대표적인 계층형 프로토콜인 LEACH와 최근에 제안된 클러스터 기반 지역 멀티 홉 라우팅 프로토콜(CBLM)보다 더 수명이 연장되고 안정화 될 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11C호
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• pp.871-876
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• 2010

현재 전력선 통신은 기술의 발전으로 인하여 고속통신이 가능하게 되었다. 하지만 전력선 통신에 이용되는 전력선은 통신용 배선이 아닌 전력을 실어 나르는 배선이기 때문에 고주파를 전송하다 보면 의도치 않게 무선통신시스템에 영향을 주게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 notch 필터를 이용하여 간섭을 줄이는 연구가 진행되고 있다. 이와는 다르게 Wavelet기반 OFDM 방법을 이용하여 간섭을 줄이는 방법이 사용되고 있다. Wavelet기반 OFDM은 기존의 전력선에서 사용되던 FFT를 이용한 일반적인 OFDM구조를 대신하여 CMFB 필터구조를 이용하여 신호를 생성한다. 이렇게 함으로써, 주파수대 마다 세세하게 신호를 컷 해, 고효율 고속도를 실현하는 방법이다. 이는 깊은 필터 특성을 가져, 유연한 노치필터를 외부 회로 없이 실현할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 Wavelet OFDM 기법을 이용한 전력선 통신 시스템을 설계하고 시뮬레이션 하여 그 결과를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제10권3호
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• pp.133-146
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• 2004

네트워크 기술의 발달로 인하여 사용자가 접하게 되는 정보의 종류와 양이 급속하게 증가되고 있으며, 이로 인해 사용자는 자신이 필요로 하는 정보를 찾아내어 관리하는데 많은 시간과 노력을 소비하고 있다. 이에 본 연구에서는 대표적인 추천기법 중에 하나인 내용기반 추천(Content-based Recommendation)과 사용자 지식에 의해 정의된 키워드 유사성(Keyword Affinity)을 이용하여 사용자가 보다 적은 비용으로 자신의 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 방법론을 제시한다. 즉, 사용자의 선호도가 자주 변하거나 새로운 내용이 지속적으로 생성되는 환경에서는 추천의 성능이 떨어지고, 사용자의 선호도가 충분히 축적되기까지 정확한 추천이 어려운 내용기반 추천의 한계점을 사용자 지식에 의해 정의된 키워드 유사성을 응용하여 해결한다. 본 연구는 수시로 새로운 정보가 생성되고 삭제되는 개인 이메일 환경을 그 대상으로 하며, 사용자의 효율적인 이메일 관리를 위한 폴더 추천을 지원한다. 또한 실험을 통해 기존에 연구되었던 폴더 추천 방법론과 성능을 비교함으로써 본 연구에서 제시하는 방법론을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.237-246
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• 2019

추천 시스템의 등급 예측 정확도를 높이기 위해서는, 사용자 항목 등급 데이터뿐만 아니라 주석, 태그 또는 설명과 같은 항목의 보조 정보도 고려해야만 한다. 기존 접근법에서는 단어 단위에서 bag-of-words 모델을 사용하여 보조 정보를 모델링한다. 그러나 이러한 모델은 보조 정보를 효과적으로 활용할 수 없으므로 보조 정보를 제한적으로 이해하게 된다. 한편, 컨볼루션 신경망(CNN)에서는 보조 정보로부터 특징 벡터를 효과적으로 포착하고 추출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 추천 모델을 위해 딥 CNN을 행렬 분해에 통합시킨 문자 수준의 딥 컨볼루션 신경망 기반 행렬 분해 (Char-DCNN-MF) 방법을 제안한다. Char-DCNN-MF에서는 보조 정보를 더 심층적으로 이해하고 추천 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 실험은 세 가지 다른 실제 데이터 세트에서 수행되었으며 그 결과는 Char-DCNN-MF가 다른 비교 모델보다 유의적으로 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.393-401
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• 2021

본 논문에서는 폭발하중을 받는 부재의 저항성능 평가를 위한 모멘트-곡률 관계 기반 수치해석 기법을 소개한다. 직접전단 파괴 모드를 고려하기 위하여 경험적인 직접전단응력-슬립양 관계를 기반으로 하는 무차원 스프링 요소를 도입하였다. 재료에 대해 정의된 동적증가계수 식을 바탕으로 단면의 모멘트-곡률 관계에 직접적으로 적용가능한 단면의 곡률 변화율에 따른 동적증가계수 식을 제작하였다. 또한 부착슬립의 영향을 고려하기 위하여 소성힌지영역 내에 등가 휨강성을 도입하였다. 제안된 수치해석 모델의 타당성 검증을 위하여 실험결과와의 비교연구를 수행하였으며, 단자유도계 모델의 해석결과와의 비교를 통해 본 수치해석 모델의 우수성을 확인하였다. P-I 선도를 제작하여 부재의 휨 파괴 및 직접전단 파괴에 대한 저항성능을 평가하였으며, 매개변수 연구를 수행하여 P-I 선도 및 저항성능의 변화를 확인하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권5호
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• pp.70-77
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• 2022

본 논문에서, 데이터베이스 생성 및 관리 시스템은 미소 픽셀 공중 표적 인식을 위해 제안된다. 제안된 시스템은 1)비행 테스트 비디오 프레임에 의한 직접 이미지 추출, 2) 자동 이미지 보관, 3) 이미지 데이터 레이블링 및 메타 데이터 주석, 4) 컬러 채널 변환, 5) HOG/LBP 기반 소화소 대상 증강 이미지 데이터 생성의 다섯가지 주요 기능으로 구성된다. 제안하는 프로그램은 파이썬 기반의 PyQt5와 OpenCV를 이용하여 구성하였고 공중 표적 인식을 위한 이미지 데이터셋은 제안한 시스템을 이용해 생성했으며 비행 실험으로 부터 수집된 영상을 입력영상으로 사용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.21-21
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• 2021

효과적인 하천의 유지 및 관리를 위해서는 준설과 각종 수리시설물 영향에 의한 하상변화 양상을 파악하는 것이 필수적이다. 일반적으로 하상변화 분석을 위해서는 하도지형, 하상재료, 유사량 등 현장계측자료가 요구되지만, 대하천 주요 지점이나 정기조사가 이루어지는 일부 지점이 아니라면 하상변화 분석을 위한 현장계측자료가 부족한 실정이다. 따라서 하천을 효율적으로 관리하고 운영하기 위해서는 장래 하상변화 양상을 분석하는데 필요한 충분한 공간적 해상도를 가지는 지형정보와 하상재료 및 유사량 계측자료가 필요하며, 이를 기반으로 중기 및 장기 하상변화를 예측하고 그에 따른 하천관리계획을 수립하게 된다. 본 연구에서는 하도지형 현황자료의 공간해상도가 하상변화의 양적 규모 평가에 미치는 영향을 평가해보고자 한다. 현행 낙동강과 같은 대하천 하도의 하상변동 관련된 조사 및 연구 분석에는 500 m 간격을 기준으로 설정된 기준상의 측선 자료를 이용한다. 본 연구방법으로는 기존 측선을 이용하여 산정된 체적하상변동량과 기준 측선 사이 구간에 대해 측정된 보조측선에 대한 지형정보를 함께 활용하여 산정한 체적하상변동량을 비교함으로써, 하도지형자료의 해상도에 따른 체적변동량 산정결과의 차이와 영향을 평가하였다. 비교를 통해 기존 측선기준 하상변동량 산정치가 실체 하상변동량과 큰 차이를 보일 수 있음을 확인하였다. 따라서 효과적인 하천의 유지 및 관리와 계획 수립을 위해서는 보다 높은 공간해상도의 하도지형자료를 기반으로 한 하상변동 평가 및 분석의 정확도 제고가 필요한 것으로 판단된다. 향후 본 연구 성과를 장래의 하상변화조사의 기초자료로 활용시 상기의 문제점(자료 품질, 추정 자료 사용 등)을 해결하여 모의의 정확성과 정밀성을 제고할 수 있을 것으로 기대되는 바이다.

• 한국조경학회지
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• 제44권1호
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• pp.40-50
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• 2016

오늘날 건설, 토목 산업 분야에 활발히 적용되고 있는 BIM은 초기 계획 설계에서부터 시공, 유지관리, 철거에 이르기까지 전 분야의 효율성을 극대화 할 수 있는 기술이지만 국내 조경분야에서는 도입단계에 있다. 본 연구에서는 조경설계분야에 BIM 도입과 활성화를 위하여 BIM 라이브러리(library)와 템플릿(template)의 프로토타입(prototype)을 개발하고 시범적용을 통한 성과를 분석하였다. 프로토타입 개발을 위하여 기 조성된 소공원을 대상으로 도면별 주석과 유형을 분석하여 조경 템플릿 구성요소를 도출하였으며 이를 기반으로 놀이시설물, 파고라, 벤치 등을 패밀리(family) 및 템플릿으로 제작하여 자동화 설계를 가능하게 하였다. 또한 조경설계에서 자주 사용하는 주석과 태그를 만들었으며, 특히 가시성/그래픽 재지정을 이용하여 3D뷰를 구현되도록 하였다. 설계 수량은 경계석 일람표, 마운딩 일람표, 수량집계표, 목차리스트, 포장 수량집계표 등을 그룹화 하여 도면과 연동되도록 하였고 조경 수목은 국내 실정에 맞는 분류기준 및 수목명을 적용하였다. 조경 템플릿은 건축 BIM 프로그램에 탑재될 수 있는 라이브러리 파일 형식(rfa)으로 작성이 가능하도록 하였다. 작성된 템플릿을 시범적용 후 나타난 문제점으로는 수량집계표 작성 시 기호의 자동 삽입, 일람표 작성 시 산출근거를 자동으로 만들지 못하는 문제가 있었다. 이는 BIM 프로그램 및 템플릿 기능 개선을 통해 해결해야 할 것으로 판단된다.

• 한국진공학회지
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• 제21권4호
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• pp.205-211
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• 2012

인듐주석산화막/폴리에틸렌 테레프탈레이트(ITO/PET: indium tin oxide/polyethylene terephthalate) 유연 기판 위에 성장된 산화아연(ZnO) 나노로드(nanorods)를 이용하여 형성된 은(Ag) 입자의 광학적 특성 및 소수성 표면에 대해 조사하였다. 시료를 준비하기 위해 스퍼터링법(sputtering)으로 코팅된 산화아연 씨드층(seed layer)을 이용하여 전기화학증착법(electrochemical deposition)으로 산화아연 나노로드를 성장시킨 후, 열증발증착법(thermal evaporation)을 사용하여 은을 증착하였다. 산화아연 나노로드의 불연속적인 표면 특성 때문에 은이 증착되면서 나노크기를 갖는 입자로 형성되었다. 비교를 위해 같은 조건으로 은을 평평한 ITO/PET에 증착하여 시료를 준비하였으며, 증착되는 은의 양을 조절하기 위해 100초에서 600초까지 열증발증착시간을 변화시켰다. 은 증착시간이 증가할수록 산화아연 나노로드 표면에 형성되는 은 입자의 크기와 양이 증가하였으며, 또한 빛의 흡수율이 가시광 영역에서 크게 증가하는 것을 확인하였다. 이는 은 입자의 국소표면플라즈몬공명(localized surface plasmon resonance)에서 기인된 것으로 짐작한다. 또한 물방울 테스트실험에서 평평한 ITO/PET에 증착된 은에서의 접촉각(contact angle)보다 산화아연 나노로드에 증착된 은 입자에서의 접촉각이 크게 증가함을 보여, 개선된 소수성 표면을 가질 수 있음을 확인하였다. 이러한 광학적 특성과 소수성 표면 결과는 산화아연 나노로드의 기반의 염료감응형 태양전지 또는 자정효과(self-cleaning)를 갖는 표면구조로 유연소자에 유용하게 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제26권4호
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• pp.307-326
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• 2021

상시 관측되는 조위관측소 해수위 자료는 결측값과 오측값을 포함하고 있으며, 그 중 오측 값은 이상값으로 분류되는 전처리 대상이다. 이러한 오측을 제거하기 위해 대표적으로 3𝜎 (three standard deviations) 규칙이 적용되어왔으나, 기상이변 등에 의한 극값이 존재하거나 3𝜎 범위 안에서도 오측이 존재하는 해수위 자료에는 그 적용이 어렵다. 본 연구에서 설계된 모델은 오측에 대한 사전 정보가 필요하지 않은 비주석 학습으로 구성되며, 재귀신경망과 앙상블 기법을 이용함으로써 실시간으로 수집되는 해수위 자료가 오측일 가능성을 발생한지 20분 이내로 제시한다. 검증이 완료된 모델은 평시 및 기상이변시의 정상값과 오측값을 잘 분리하며, 학습이 이뤄지지 않은 연도의 해수위 자료에서도 이상값 탐지가 가능함을 확인하였다. 본 연구의 관측 이상치 탐지 알고리즘은 조위관측소 해수위에 국한되지 않고 다양한 해양 및 대기자료의 이상치 탐지 인공신경망 모델에 확장 적용할 수 있다.