• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.522-527
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• 2022

객체추적은 이전시간에서 추정한 위치와 현재 관측 데이터를 바탕으로 객체의 위치를 연속적으로 추적하는 신호처리 분야이다. 이 논문에서는 3개의 RNN을 서브모듈로 가지는 적응형 스케일조절 신경망을 이용해 입력 데이터의 스케일을 스스로 조절하여 추적할 수 있는 신경망을 제안한다. 객체 추적 성능을 평가하기 위해 객체가 조각별 등가속운동을 하는 1차원 객체 운동 모델에서 제안하는 시스템, 칼만 필터와 최대우도기법의 추적 성능을 비교한다. 그 결과 제안하는 알고리듬의 성능이 평균제곱근오차 기준으로 최대우도기법과 칼만필터보다 다양한 상황에서 전반적으로 우수하며 관측잡음이 커질수록 성능격차가 더 커지는 것을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1491-1495
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• 2023

본 연구는 북극의 해빙표면온도(ice surface temperature, IST)를 자동화된 기계 학습(automated machine learning, AutoML) 기반으로 산출하였다. AutoML 기반 IST는 상관관계(correlation coefficient, R) 0.97, 평균 제곱근 오차(root mean squared error, RMSE) 2.51K로 산출되었다. 심층신경망(deep neural network, DNN) 모델과 비교하여 AutoML IST는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) IST 및 ice mass balance (IMB) buoy IST와의 검증 결과에서 좋은 정확도를 보인다. 이는 어려운 극지방 조건에서 IST 추정 정확도를 향상시키는 AutoML의 효과를 강조한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.119-124
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• 2023

최근 딥러닝은 다양한 분야에서 전통적인 기계학습에 비해 월등히 높은 성능을 보이고 있으며, 패턴인식을 위한 보편적인 방법으로 자리 잡아 가고 있다. 하지만, 이에 비해 정형데이터를 사용하는 분류 문제에서는 여전히 머신러닝 기법이 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 정형데이터를 고차원 텐서로 변환하는 네트워크 모듈을 제안하며, 이 모듈을 보편적인 딥러닝 네트워크와 함께 구성하여 정형데이터의 분류 문제에 적용하였다. 제안된 방법은 4종의 데이터셋을 활용하여 학습 및 검증되었으며, 제안된 방법은 90.22%의 평균 정확도를 달성하여, 최신 딥러닝 모델인 TabNet에 비해 2.55%p 높은 정확도를 보였다. 제안된 방법은 컴퓨터 비전 분야에서 높은 성능을 보이는 다양한 네트워크 구조를 정형데이터에 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.81-87
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• 2023

수소충전소와 수소전기차 간의 통신 프로토콜인 SAE J2601과 SAE J2799는 수소 충전에 관련된 내용만을 다루고 있다. 본 논문에서는 수소전기차의 수소검출, 전류, 전압을 측정하여, 수소충전소로 WiFi 프로토콜을 변화시켜 가면서 센서 데이터를 전송한다. 수소전기차의 센싱, 제어 및 센서 데이터 전송을 위해, 라즈베리파이를 이용하여 소규모 실험실 모델을 만들었다. 센서 데이터를 수소충전소의 데이터베이스에 저장하였고, 저장된 데이터 분석을 위해 그라파나를 이용하여 대쉬보드를 구성하였다. 수소가 검출되면 수소충전소의 디스펜서 밸브를 잠근다. 그리고 WiFi 프로토콜에 따른 평균 전송 지연을 측정하였다. 전송 지연 측정 결과, 수소충전소와 수소전기차간의 센서 데이터 전송을 위한 WiFi 프로토콜은 IEEE 802.11a가 가장 적합하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1103-1108
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• 2023

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 감쇠하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환(DWT: Discrete Wavelet Transform) 후 기존의 적응필터를 대신 FNN(: Full-connected Neural Network) 심층학습 알고리즘을 이용하여 잡음감쇠 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 웨이블릿 변환한 다음 1024-1024-512-neuron FNN 딥러닝 모델을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 잡음을 제거한다. 이는 시간영역 음성신호를 잡음특성이 잘 표현되도록 시간-주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대해 순수 음성신호의 변환 파라미터를 이용한 지도학습을 통하여 잡음환경에서 효과적으로 음성을 예측한다. 본 연구에서 제안한 잡음감쇠시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 적응필터를 사용하는 경우보다 30%, STFT(: Short-Time Fourier Transform) 변환을 사용하는 경우보다는 20%의 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 개선효과를 얻을 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.33-39
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• 2024

구조물의 상태를 파악하기 위한 균열조사는 정밀안전 진단에 필수적인 검사 항목이다. 그러나 육안으로 이루어지는 균열조사 방식은 현장 상황의 변화에 따라 주관적으로 수행될 수 있다. 이러한 육안검사의 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는, ResNet, FPN, Mask R-CNN을 백본(Backbone), 넥(Neck), 헤드(head)로 구성한 합성곱 신경망을 바탕으로, 이미지 데이터에서의 콘크리트 균열 탐지를 자동화하고. 그 성능을 IoU 값을 바탕으로 분석하였다. 해석에 사용된 데이터는 총 1,203개의 이미지 데이터로 구성하였으며, 이 중 70%를 훈련(Training)에, 20%를 검증(Validation)에, 그리고 10%의 데이터를 시험(Testing)에 사용하였다. 시험 결과의 평균 IoU값은 95.83%로 산정되었고, 또한 이미지 내 균열이 전혀 탐지되지 않는 경우는 존재하지 않아, 본 연구에 가정한 모델이 콘크리트의 균열 탐지를 성공적으로 수행하는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.143-151
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• 2024

본 논문은 부스트 PFC (Power Factor Correction) 컨버터의 경부하시, 컨버터의 인덕터 전류 왜곡을 수학적으로 분석하고 원인을 정의한다. 경부하시 평균 전류 모드제어에서 인덕터 전류가 불연속적으로 도통하게 되어 부정확한 인덕터 전류 평균값이 전류 제어에 반영된다. 예측 전류 모드제어에서는 인덕터 전류에 비해 전류 리플이 상대적으로 커져 전류 왜곡이 심해진다. 또한 모델 예측 전류제어의 경우 인덕터 전류의 첨두치 부근에서 스위치가 OFF된다. 인덕터 전류 왜곡은 total harmonic distortion 증가와 역률 감소를 유발하기 때문에 반드시 해결되어야 한다. 본 논문은 수학적 분석을 기반으로 부스트 PFC 컨버터의 경부하시 전류 왜곡을 완화할 수 있는 설계 절차를 선정한다. 마지막으로 hardware-in-the-loop simulation을 사용하여 경부하시 제어 방법들을 비교분석했다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제11권1호
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• pp.31-36
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• 2006

해도상 수심으로부터 평균수심을 산정하기 위하여 검조소의 실측자료와 조석 수치모델링 결과를 결합하여 해도 수준기준면을 산정하는 방법을 연구하였다. 수준기준면은 4대분조($M_2$분조, $S_2$분조, $K_2$분조, $O_1$분조)의 진폭 합으로 결정되므로 검조소의 실측자료를 활용하여 산정할 수 있으나, 검조소의 자료는 연안에 한정되므로 해양의 수준기준면은 산정할 수 없다. 반면에 조석 수치모델링의 결과는 원하는 지점의 4대분조합을 도출할 수 있으나, 시뮬레이션 결과이므로 실제 수준기준면과는 차이를 보인다. 본 연구에서는 검조소 자료와 조석 수치모델링 결과를 상호보완하여 해양의 수준기준면을 보다 정확하게 산정할 수 있는 방법을 연구하였다 본 연구의 방법에서는 검조소의 자료와 조석 수치모델링 결과를 비교하여 보정계수를 추출하고, 각 검조소에 대한 보정계수를 내삽하여 대상해역의 임의지점에 대한 보정계수를 산정하여 조석 수치모델 결과에 적용함으로써 정확한 수준기준면을 산정한다.

• 산업진흥연구
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• 제9권1호
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• pp.259-273
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• 2024

본 연구에서는 2011년부터 2021년까지 중국의 31개 성(省)급 행정구역을 연구 대상으로 삼았으며, 자본, 노동, 토지 및 자원 투입을 투입 변수로, GDP 및 녹색 범위를 예상 산출량으로, 폐수, 폐가스 및 고형 폐기물 등의 배출을 바람직하지 않은 산출물로 하고, 지역 환경효율성을 측정하기 위해 super-SBM 모형을 이용하였다. 외부 환경요인이 환경효율성에 미치는 영향을 분석하기 위해 토빗 회귀분석을 이용하였다. 그 결과 중국의 평균 환경효율성 수준은 낮았고 동부지역의 환경효율성은 다른 지역보다 높았으며 서부, 북동부 및 중부 지역에서 큰 차이가 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제19권2호
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• pp.57-70
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• 2017

IT 기술의 발달과 평균 수명의 연장 등의 이유로 모바일 헬스케어 시장이 주목받고 있다. 대학병원 등 의료기관들도 모바일 기기를 이용한 환자 교육 및 설명서비스를 통해 편의성과 치료효율성이라는 목적을 동시에 달성하기 위해 노력하고 있다. 본 연구는 삼성서울병원이 출시한 모바일 기반의 환자교육 서비스인 '스마트설명서비스' 앱 구축 및 사용 사례를 비즈니스 모델 분석 방법로인 린 캔버스를 적용하여 분석하였다. 아울러 환자 및 의료진과의 인터뷰를 통해 모바일 환자 교육 서비스의 필요성과 효과성에 대한 의견을 수집하였다. 본 연구의 결과는 모바일 기반의 환자 교육 서비스를 준비 중인 의료기관과 관련 업계에 유의미한 시사점을 제공할 것으로 기대한다.