• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.540-543
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• 2021

본 논문에서는 비행체의 궤적 예측에 적절한 순환 신경망 기반 기법을 탐구하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 비행체의 궤적 예측 작업을 수행하기 위한 다양한 입력 및 출력 관계들을 정의하고 동일한 실험 환경에서 비교 평가하였다. 특히 비행체 위치의 상대값 기반 입출력 관계를 제안하여 비행체의 궤적 예측에 적합함을 보였다. 또한 비행체 궤적 예측에 효율적인 네트워크 구조 및 하이퍼파라미터를 결정하기 위한 다양한 ablation study(비교 실험)를 진행하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 비행체의 궤적 예측을 위해 순환 신경망 기반 기법을 이용하거나 비행체의 궤적 예측에 특화된 딥러닝 기법을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.825-832
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• 2022

본 논문은 영농형 태양광 발전 시스템의 전력 생산량을 수집·저장하여 지능적인 예측 모델을 구현하기 위한 예측 및 진단 모델의 설계와 구현에 대해 논한다. 제안된 모델은 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN, LSTM, GRU 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하고, 성능을 평가했다. 그 결과 세 모델 모두 MSE, RMSE 지표는 0에 매우 가까우며, R2 지표는 1에 가까운 성능을 보였다. 이를 통해 제안하는 예측 모델은 태양광 발전량을 예측하기에 적합한 모델임을 알 수 있고, 이러한 예측을 이용하여 영농형 태양광 시스템에서 지능적인 운영관리 기능에 적용될 수 있음을 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.49-56
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• 2023

본 연구에서는 영상 기반 자동화된 항만시설물 점검을 위한 손상 위치 정보 추정 기법을 제안하였다. 3D 모델링 과정을 거치지 않고 특징 탐지 기술 및 이상치 제거 기술을 활용하여 호모그래피 행렬을 계산하고 손상 정보만 저장함으로써 메모리 효율을 높였다. 항만시설물에 특화된 손상 위치 정보 추정 알고리즘 개발을 위해 항만시설물 이미지를 이용하여 제작한 참값 좌표쌍을 통해 알고리즘을 최적화하였다. 이를 샘플 및 실제 콘크리트 벽체에 적용하여 구한 위치 오차는 각각 (X: 6.5cm, Y: 1.3cm), (X: 12.7cm, Y: 6.4cm)로 나타났다. 또한, 실제 콘크리트벽체를 대상으로 알고리즘을 적용하여 외관조사망도 형태로 표출함으로써 제안 기법의 현장 활용 가능성을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.113-118
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• 2022

사람은 독서나 필기 중 중요 문구를 형광펜으로 칠하는 것에서 착안하여, 본 논문에서는 복잡한 배경 질감을 가진 영상에서의 불량유형을 효과적으로 분류하기 위해 불량 픽셀 영역을 하이라이팅 하여 신경망을 훈련하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 가능성을 검증하기 위하여 불량유형 구분이 매우 어려운 타이어 밴드 직물의 불량유형 분류에 제안 방법을 적용한다. 또한, 타이어 밴드 직물 영상에 특화된 백라이트 하이라이팅 방법을 제안한다. 백라이트 하이라이트 영상은 GradCAM 기법과 간단한 영상처리를 이용하여 획득할 수 있다. 실험에서 우리는 제안하는 하이라이팅 기법이 분류 정확도뿐만 아니라 훈련속도 면에서 기존 방법보다 우수함을 보였다. 인식률 면에서는 제안 방법이 기존 방법 대비 최대 13.4%의 향상을 달성하였다. 타이어 밴드 직물 영상에 특화된 백라이트 하이라이팅 기법이 윤곽 하이라이팅 기법보다 정확도 측면에서 우수함을 보였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제14권6호
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• pp.664-679
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• 2008

본 논문의 목적은 대도시인 대구광역시 주변 농촌지역인 고령군을 사례로 지역경제 여건과 지역경제 활성화 관련 계획을 분석하고, 이를 토대로 지역경제 활성화를 위한 정책 과제를 제시하는 것이다. 고령군은 대도시 접경지역이며, 광역 교통망에 효과적으로 연계되어 있는 위치적 이점을 가지고 있으나, 제조업과 서비스업보다는 농업의 비중이 여전히 높은 산업구조 특성을 나타내는 지역이다. 하지만, 고령군 지역경제 계획을 검토한 결과, 고령군의 지역경제발전계획은 지역의 여건을 고려하여 지역 특화 산업을 선별하고, 이를 포괄적인 관점에서 접근하기 보다는 보편적인 지역발전 계획에 그치고 있는 것으로 나타났다. 따라서 고령군의 지역경제 활성화 계획은 백화점식 사업 계획을 지양하고, 지역 특수성과 산업 역량 및 잠재성을 고려하여 사업 대상에 대한 선택과 집중을 통해 중장기적 관점에서 전략적이고, 체계적으로 추진할 필요가 있다. 고령군은 첨단 제조업이나 고차서비스산업의 육성이라는 환상을 깨고 경쟁력 기반을 갖춘 산업 부문 및 품목을 전략적으로 설정하여 가치사슬 측면에서 핵심 산업과 연관 산업을 연결하는 부문을 통합적으로 육성해야 할 것이다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 고령군 지역경제 활성화 정책 대안으로서 농업과 서비스산업이 연관된 산업 융합형 친환경 특화농업 클러스터와 조립금속 및 운송장비 제조업에 특화된 산업특성화 전문산업단지 조성을 제안하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.560-568
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• 2020

최근 네트워크 기술이 발달함에 따라 스트리밍 서비스의 사용이 증가하고 있다. 그러나 코덱이나, 프로토콜, 포맷 및 다양한 장치들로 인해 스트리밍 서비스의 복잡성이 증가하고 있으며, 같은 콘텐츠를 스트리밍하는 경우에도 서비스의 형태에 맞게 다시 인코딩하는 과정이 필요하다. 이와 같은 스트리밍 서비스의 복잡성 및 대기시간의 문제점을 해결하고자 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 공통 미디어 파일 포맷(CMAF: Common Media Application Format)을 표준화하였다. 이와 더불어, 통신망을 활용한 고품질 AV(Audio-Video) 콘텐츠의 전송이 가능해짐에 따라, 국내 UHD(Ultra High Definition) 방송 표준은 방송망과 통신망을 활용한 하이브리드 서비스 규격으로 제정되었다. 하이브리드 서비스는 방송망을 통해 전송된 콘텐츠의 부가적인 정보를 통신망을 활용하여 전송하거나, 사용자 맞춤형 콘텐츠 제공 등과 같은 다양한 서비스를 가능케 한다. 국내 지상파 UHD 전송 표준은 MMT(MPEG Media Transport)를 활용하고 있으며, Mobile MMT는 모바일 망에 특화된 기능을 제공하기 위해서 MMT를 확장한 표준이다. 본 논문에서는 MMT 및 Mobile MMT의 시그널링 메시지를 활용하여 다양한 스트리밍 서비스에 적합한 CMAF 콘텐츠의 삽입 방안을 제안한다. 또한, 방송망과 통신망을 활용한 이종망 환경에서의 콘텐츠 삽입 시스템 모델을 제안하고, 콘텐츠 삽입의 결과를 확인하여 제안 기술의 타당성을 검증한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.126-137
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• 2023

본 연구에서는 해양 모니터링 중에 기록된 돌고래 클릭 신호를 분류하기 위해 순환 신경망(RNN)을 적용하는 방법을 검토했다. 클릭 신호 분류의 정확도를 높이기 위해 단일 시계열 자료를 분수 푸리에 변환을 사용하여 분수 영역으로 변환하여 특징을 확장했으며, 분류를 위한 최적의 네트워크를 결정하기 위해 세 가지 순환 신경망 모델(LSTM, GRU, BiLSTM)을 비교 분석하였다. 순환 신경망 모델의 입력 자료로써 이용된 분수 영역 자료의 경우, 분수 푸리에 변환 시 회전 각도에 따라 다른 특성을 가지므로, 각 네트워크 모델에 따라 우수한 성능을 가지는 회전 각도 범위를 분석했다. 이때 네트워크 성능 분석을 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 성능 평가 지표를 도입했다. 수치실험 결과, 세 가지 네트워크 모두 높은 성능을 보였으며, BiLSTM 네트워크가 LSTM, GRU에 비해 뛰어난 학습 결과를 제공했다. 마지막으로, 현장 자료 적용 가능성 측면에서 BiLSTM 네트워크가 다른 네트워크에 비해 낮은 오탐지 결과를 제공하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권8호
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• pp.471-484
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• 2023

적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.121-126
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• 2014

한국전자통신연구원에서는 2010년 하반기부터 방위사업청과 국방과학연구소에서 주관하는 국방위성항법 특화연구센터 사업에 참가하여 군 탐색구조 시스템 기술연구 과제를 수행 중에 있다. 1차년도에 기존 군 탐색구조 개념과 민간 탐색구조 시스템에 대하여 분석한 결과를 토대로 M&S(Modeling and Simulation)를 수행하여, 군 탐색구조 시스템 구성시 탐색구조의 정확성, 신뢰성, 가용성을 향상시킬 수 있는 방안을 분석할 수 있는 툴을 목표로 개발하였다. 이를 위하여 군 탐색구조 시스템을 크게 사용자, 통신링크, 지상국, 운용환경 분야로 나누어 모델링 하였으며, 실제와 유사한 성능분석을 위하여 GIS 고도정보를 이용하여 사용자와 지상국 안테나 간의 Path Profile을 분석한 후 신호감쇄량을 결정한다. 여기서 사용자의 단말기 송출신호를 송수신하는 링크는 크게 지상망과 위성망으로 나누어 모델링하여 시뮬레이션하고, 근래에 북한의 재밍 사태에 따라 이슈가 되고 있는 재밍 항목을 추가하였다. 본 논문에서는 군 탐색구조 시스템 M&S 소프트웨어를 소개하고, 소프트웨어 설계와 기능 및 성능분석 결과를 나타낸다.

• 융합정보논문지
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• 제10권1호
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• pp.22-27
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• 2020

5G 인프라 보급과 더불어 기하급수적으로 증가하는 1인 미디어 방송, 유튜브와 같은 모바일 콘텐츠 서비스를 안정적으로 제공하기 위해서는 사용자 부근에 캐시 서버를 분산 배치하는 콘텐츠 전송 네트워크(CDN:Content Delivery Network) 도입이 필수적이다. 지역 캐시 없이 사용자가 콘텐츠 사업자(Content Provider)로부터 직접 서비스를 받는 트래픽이 늘어날수록 모바일 백홀(Backhaul)과 프론트홀(Fronthaul)에서 감당해야 할 부담은 상당히 증가하게 된다. 본 연구는 광기반 5G 프론트홀 구조와 캐싱 방법을 제안하여 모바일 백홀의 대역폭 및 서비스 품질을 개선하는 데 목적이 있다. 이를 위해 우선 전용 광케이블을 프론트홀로 사용하는 콘텐츠 전송 네트워크와 수동광가입자망(PON:Passive Optical Network)을 사용하는 구조를 제안한다. 그 위에 PON 캐싱에 특화된 집화된 콘텐츠 요청 방법을 제안하고 모델링과 시뮬레이션을 통해 그 성능을 기존의 방식과 비교한다. 제안된 PON 캐싱은 기존 캐싱이 없는 구조에 비해 최대 0.5초의 평균접근시간 감소, 1/n개의 수신된 요청 패킷 감소, 약 60% 백홀 대역폭 절감 효과를 나타냈다. 이 연구는 모바일 백홀 비용과 서비스 품질 사이에서 고민하는 통신사업자들에게 하나의 참고 자료가 될 수 있으며, 추후 캐시 적중률을 더욱 끌어올리는 방안으로 확장될 것이다.