• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.182-190
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• 2004

This paper presents reconstruction analysis of vehicle trajectory using records of a developed black box, and results of validation tests. For reconstruction of vehicle trajectory, the black box records the longitudinal and lateral accelerations and yaw-rate of vehicle during a pre-defined time period before and after the accident. One 2-axis accelerometer is used for measuring accelerations, and one vibrating structure type gyroscope is used for measuring yaw-rate of vehicle. The vehicle's planar trajectory can be reconstructed by integrating twice accelerations along longitudinal and lateral directions with yaw-rate values. However, there may be many kinds of errors in sensor measurements. The causes of errors are as follows: mis-alignment, low frequency offset drift, high frequency noise, and projecting 3-dimensional motion into 2-dimensional motion. Therefore, some procedures are taken for error compensation. In order to evaluate the reliability and the accuracy of trajectory reconstruction results, the black box was mounted on a passenger car. The vehicle was driven and tested along various specified lanes. Through the tests, the accuracy and usefulness of the reconstruction analysis have been validated.

• 한국기후변화학회지
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• 제5권4호
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• pp.323-329
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• 2014

Since the terrain of Korea is complex, micro- as well as meso-climate variability is extreme by locations in Korea. In particular, air temperature of agricultural fields is influenced by topographic features of the surroundings making accurate interpolation of regional meteorological data from point-measured data. This study was carried out to compare spatial interpolation methods to estimate air temperature in agricultural fields surrounded by rugged terrains in South Korea. Four spatial interpolation methods including Inverse Distance Weighting (IDW), Spline, Ordinary Kriging (with the temperature lapse rate) and Cokriging were tested to estimate monthly air temperature of unobserved stations. Monthly measured data sets (minimum and maximum air temperature) from 588 automatic weather system(AWS) locations in South Korea were used to generate the gridded air temperature surface. As the result, temperature lapse rate improved accuracy of all of interpolation methods, especially, spline showed the lowest RMSE of spatial interpolation methods in both maximum and minimum air temperature estimation.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권9호
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• pp.3398-3402
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• 2022

We fabricated a 15 m long position-sensitive plastic scintillation optical fiber (PSOF) detector consisting of a PSOF, two photomultiplier tubes, four fast amplifiers, and a digitizer. A single PSOF was used as a sensing part to estimate the gamma-ray source position, and ¹³⁷Cs, an uncollimated solid-disk-type radioactive isotope, was used as a gamma-ray emitter. To improve the sensitivity, accuracy, and measurement time of a PSOF detector compared to those of previous studies, the performance of the amplifier was optimized, and the digital signal processing (DSP) was newly designed in this study. Moreover, we could measure very low dose rates of gamma-rays with high sensitivity and accuracy in a very short time using our proposed PSOF detector. The results of this study indicate that it is possible to accurately and quickly locate the position of a very low dose rate gamma-ray source in a wide range of contaminated areas using the proposed position-sensitive PSOF detector.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.61-66
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• 2022

Object classification is one of the main fields in neural networks and has attracted the interest of many researchers. Although there have been vast advancements in this area, still there are many challenges that are faced even in the current era due to its inefficiency in handling large data, linguistic and dimensional complexities. Powerful hardware and software approaches in Neural Networks such as Deep Neural Networks present efficient mechanisms and contribute a lot to the field of object recognition as well as to handle time series classification. Due to the high rate of accuracy in terms of prediction rate, a neural network is often preferred in applications that require identification, segmentation, and detection based on features. Neural networks self-learning ability has revolutionized computing power and has its application in numerous fields such as powering unmanned self-driving vehicles, speech recognition, etc. In this paper, the experiment is conducted to implement a neural approach to identify numbers in different formats without human intervention. Measures are taken to improve the efficiency of the machines to classify and identify numbers. Experimental results show the importance of having training sets to achieve better recognition accuracy.

• 한국학교보건학회지
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• 제27권3호
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• pp.130-139
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• 2014

Purpose: The object of this study was to compare the educational effect about self-efficacy and the quality of chest compressions of Hands-only CPR and Basic CPR. Methods: It's a nonequivalent control group pre-post repeated quasi-experiment study conducted with entire fifth grade students belong to one school in H city. The study participants are 68 persons, and data were collected from December 2, 2013 to February 7, 2014. Self-efficacy was measured by 10 items, and the quality of chest compressions was measured by 5 variables which are average compression depth(mm), average rate (n/min), average count per minutes (n), abnormal placement (n), compression accuracy (%). Results: Self-efficacy of the experimental group and control group showed no significant difference but showed significant difference over time and was the highest at posttest 1 (immediately after education), the lowest at pretest (before education), middle at posttest 2 (8weeks after education) (p<.001). Experimental group was significantly higher than control group in average rate per minute. At posttest 1, experimental group was $130.0{\pm}9.38$ times, control group was $95.1{\pm}11.82$ times. At posttest2, experimental group was $124.0{\pm}14.89$ times, control group was $90.8{\pm}14.89$ times.(p<.001). Average rate (n/min) was significantly declined at control group in the quality of chest compressions over time (t=-2.400, p=.022). Average count per minute and compression accuracy were declined significantly so it were not maintained to posttest2. Conclusion: We need continuous CPR education because self-efficacy of CPR getting lower significantly over time. Hands-only CPR can't be seen as a way to increase the CPR ability of elementary school students having difficulty to perform artificial breathing. And, because the effect of education is not maintained 8wks after training, the technique centered repeated training is needed and a method which can increase compression accuracy is also needed.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.482-489
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• 2009

이 논문에서는 AWGN환경에서 발생하는 가우시안 잡음과 발진기에서 생기는 시스템 잡음을 제거할 수 있는 ALE(Adaptive Line Enhancer) 기반의 새로운 적응형 잡음 제거기를 이용한 CW(Continuous-Wave) 바이오 레이더를 제안한다. 최근에 CW 바이오 레이더를 이용해서 심장박동과 호흡을 검출하는 연구가 여러 연구기관에서 진행 되고 있다. 그러나 이 연구들은 기존 CW 바이오 레이더가 가우시안 잡음에 취약하고 그로 인해 심장박동 검출정확도도 떨어진다는 점을 설명을 하고 있긴 하지만, 그 잡음을 효과적으로 없앨 수 있는 방안은 계속 연구 중에 있다. 본 논문에서는 기저대역 신호에 포함된 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 ALE기반의 적응형 잡음 제거기를 적용한 것을 제안한다. 또한 타겟의 위치에 따른 복조의 민감함에 강점을 가진 quadrature 수신기를 통과한 잡음이 포함된 기저대역 신호에서 잡음만을 효과적으로 제거함으로 인해 심장박동 검출 정확도를 향상시키는 것을 모의실험을 통해 비교 분석해 본다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.478-484
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• 2014

본 논문에서는 Kinect Depth 카메라에서 손가락의 방향을 이용한 마우스 커서의 위치 선정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 손가락의 방향이 카메라를 향해 있을 경우는 거리변환을 이용한 손의 중점좌표를 이용한다. 손가락의 방향이 카메라를 향해 있지 않을 경우에는 손가락의 끝점 좌표를 이용한다. 손의 중점좌표는 전처리를 거친 영상의 거리변환 결과에서 가장 밝은 픽셀의 좌표를 이용하여 구한다. 손가락의 방향이 카메라를 향해 있을 경우에는 손가락의 끝점 좌표와 손의 중점 좌표 사이의 거리가 가까워지므로 중점좌표를 이용하여, 위치 선정의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다. 손가락의 끝점 좌표는 손 영역만을 추출한 영상에서 팔 부분을 제거하여 영상의 중심에서 가장 멀리 떨어져있는 픽셀을 이용하여 구한다. 본 논문에서 제안하는 커서 위치 선정의 정확도를 측정하기 위해 임의의 5개의 기준 좌표를 선정하고 기준 좌표와 측정된 마우스 좌표사이의 오차를 500회 반복하여 측정하여 에러율을 측정한 결과, 평균 11 % 미만의 오차율을 나타내어 제안한 방법의 정확도를 확인할 수가 있었다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.11-23
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• 2020

표본조사는 비용과 시간을 절약하면서도 주어진 정확성을 만족하는 통계를 얻을 수 있다. 그러나 최근에는 다수의 무응답 발생으로 인해 조사의 정확성이 크게 떨어지고 있다. 무응답은 다양한 이유로 발생하고 있으나 무응답이 관심변수와 함수 관계가 있는 경우에는 이 정보를 이용하여 무응답을 적절히 처리해야 추정의 정확성이 유지될 수 있다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2019), Min과 Shin (2018)은 응답률이 관심변수의 지수 또는 선형함수이고 초모집단모형의 오차가 정규분포를 따를 때 무응답으로 인해 발생한 편향을 제거함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 사업체조사에서 초모집단모형의 오차가 감마분포 또는 로그-정규분포를 따르는 경우에서의 무응답 편향보정 추정량을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정량의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.478-485
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• 2021

광 주입 잠금 반도체 레이저의 주입 매개 변수를 조절하여 광학적 복소 신호를 생성 할 수 있다. 그러므로 정확한 주입 매개 변수의 결정은 광학적 복소 신호 생성 기술에서의 핵심 요소이다. 기존의 주입 매개 변수의 추출 이론은 광 주입 잠금 반도체 레이저의 비율 방정식을 사용하며, 이는 locking map 기반의 보간법을 사용하기 때문에 정확한 주입 매개 변수의 추출에 한계가 있다. 이를 해결하기 위하여 비율 방정식의 새로운 해석법을 제안한다. 제안된 해석법은 비율 방정식을 광학적 복소 신호의 생성에 맞게 수정하여 주입 매개 변수를 직접적으로 도출하는 방법이며, 이를 통하여 보간법을 통한 복소 신호 생성 대비 103 배의 오차 감소를 달성하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.111-118
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• 2022

컴퓨터 비전 연구에서 2차원 인체 자세는 매우 광범위한 연구 방향으로 특히 자세 추적과 행동 인식에서 유의미한 분야다. 인체 자세 표적 획득은 이미지에서 인체 목표를 정확히 찾는 방법을 연구하는 것이 핵심이며 인체 자세 인식은 인공지능(AI)에 적용하는 한편 일상생활에 활용되고 있어서 매우 중요한 연구의의가 있다. 인체 자세 인식 효과의 우수성의 기준은 인식 과정의 성공률과 정확도에 의해 결정된다. 본 연구의 인체 자세 인식에서는 딥러닝 전용 데이터셋인 MS COCO를 기반하여 인체를 17개의 키 포인트로 구분하였다. 다음으로 주요 특징에 대한 세분화 마스크(segmentation mask) 방법을 사용하여 인식률을 개선하였다. 최종적으로 신경망 모델을 설계하고 간단한 단계별 학습부터 효율적인 학습에 이르기까지 많은 수의 표본을 학습시키는 알고리즘을 제안하여 정확도를 향상할 수 있었다.