• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권6호
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• pp.471-484
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• 2010

이동통신 시스템에서 이동단말이 소비하는 전력은 휴대용 배터리의 용량 제약으로 인하여 매우 중요하게 고려되는 이슈이다. 따라서, Mobile WiMAX 시스템을 포함한 대부분의 무선통신 네트워크 규격은 이동단말의 전력소모를 줄이기 위한 전력절약 모드를 지원한다. 그러나 이들 규격에서 제시하는 전력절약 모드는 청취구간의 시간적인 배치만을 정의한다. 따라서 전력절약 모드로 동작하는 단말의 소비전력은 단말제조사의 구현형태에 의존적이며, 채널환경 변화에 따라 페이징 손실의 위험성도 존재한다. 본 논문은 광대역 이동통신 네트워크 환경에서 전력절약 모드로 동작하는 이동단말이 채널품질의 변동추이를 바탕으로 최선의 기지국을 선택하는 방식을 통해 보다 효율적인 전력사용 및 청취구간 동안 페이징 메시지의 손실 위험을 줄이는 실용적인 알고리즘을 제시한다. 이러한 채널적응형 주파수/기지국 재선택 알고리즘은 청취구간 동안 채널품질을 측정하는 과정, 측정된 채널품질의 변동을 추적하는 과정, 추적결과에 따라 이종 주파수 탐색을 수행하는 과정, 탐색결과에 따라 최선의 주파수 및 기지국을 재선택 하는 과정으로 구성되어 있다. 그러므로 제안된 방식은 단말이 이동함에 따라 해당 네트워크의 채널환경이 변하더라도 전력을 합리적으로 사용함과 동시에 양호한 기지국을 선택하게 함으로써, 청취구간에서 페이징 메시지 수신성능을 향상시킨다. 본 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 결과는 단말의 이동하는 채널환경에서 다른 후보방안들 보다 페이징 메시지 수신성능이 우수함을 보여주고 있으며 동시에 단말이 평균적으로 보다 양호한 채널환경에서 전력절약 모드를 동작하게 함을 보여준다.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권1C호
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• pp.26-35
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• 2006

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.59-69
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• 2009

H.264/AVC의 B 슬라이스의 부호화 효율 향상과 두 개의 움직임벡터를 탐색하는데 소요되는 계산량 감소를 위하여 양방향 대칭(Bi-directional Symmetric) 기법이 개발된 바 있다. 이 기법은, 전방향과 역방향 참조영상 각각에 대하여 움직임 벡터를 구하고 이 두 개를 각각 다 전송하는 종래의 양방향 예측기법과는 달리, 전방향 참조영상에 대해 움직임 벡터를 찾는 동시에 역방향 참조영상에 대한 역방향 움직임 벡터를 전방향 참조영상, 역방향 참조영상, 그리고 현재 영상간의 상대적 거리를 고려한 대칭(Symmetric) 구조로 동시에 계산하여 추정하는 방법이다. 이 기법에 따르면, 전방향 움직임 벡터가 정해지면, 역방향 움직임벡터는 이와 대칭적으로 계산하여 얻어지므로 움직임벡터 추정 복잡도를 반으로 줄이고, 전방향 움직임벡터만을 전송하도록 하여 부호화할 움직임벡터의 양도 줄일 수 있다. 그러나 이 방법은 항상 전방향 움직임 벡터를 기준으로 역방향 움직임 벡터를 계산하여 얻다 보니, 장면전환등의 경우 오히려 역방향 움직임벡터를 기준으로 전방향 움직임벡터를 추산하는 것이 더욱 효율적인 경우도 있다. 본 논문에서는 전방향 참조영상에 대한 움직임 벡터를 중심으로 역방향 움직임 예측벡터를 추정하는 방법을 일반화시켜, 역방향 움직임 벡터를 중심으로 전방향 움직임 벡터를 추산하여 사용하는 방법을 제안하고 아울러 기존 방법과 제안 방법을 율왜곡 관점에서 최적으로 선택하여 사용하는 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.98-106
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• 2011

Wyner-Ziv 부호화에서의 시간예측은 원본 영상을 알 수 없는 Wyner-Ziv 복호화기에서 이루어지기 때문에 압축성능 저하를 피할 수 없었다. 이를 해결할 방안으로 Wyner-Ziv 부호화기의 가장 큰 장점인 부호화기의 경량화를 유지하면서도 최소한의 시간예측을 부호화기에서 하기 위하여 제안된 기술이 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술이다. 이 기술은 키 프레임과 부호화 하는 Wyner-Ziv 프레임간의 단순한 차로 만들어진 잔차 신호를 분산비디오 부호화 하는 것이다. 하지만, 화소 영역에서 이잔차 신호 부호화 기술을 적용할 경우 기존의 화소영역 Wyner-Ziv 부호화보다는 성능이 개선되지만, 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 기술과는 유사한 성능에 그쳤다. 이에 변환영역 WZ 잔차 신호 부호화 기술개발의 시도가 있었으나, 기존의 변환영역 WZ 부호화가 사용하는 양자화와의 호환성 문제로 성능 저하가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 고정적인 양자화 행렬과 양자화 레벨을 WZ 프레임의 잔차 신호에 따라 적응적으로 바꿀 수 있는 양자화를 제안한다. 제안 방법은 Wyner-Ziv 프레임만 고려하였을 때, 4개의 영상에서 평균 약 22%의 BDBR 이득과 약 1.2dB의 BDPSNR 이득을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제14권2호
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• pp.59-88
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• 1996

본 연구는 신호교차로에서으 교통변화에 따른 교통상태를 실 시간으로 정확히 판별해 내기 위한 루프 검지기의 적정 형태 및 위치를 결정하였다. 교차로 정시선의 직진용 루프검지기의 적정 형태는 점유와 비점유시간의 신뢰도로서 결정하였으며, 도시간선도로상의 실시간 교통신호제어의 적용에 가장 적합한 루프는 특수형 루프가 적합하다고 판단된다. 결정된 특수형(7,8번) 및 기존검지기(1번)의 형태와 권선방식은 <그림6.1>에 제시하였다. 직진용 루프의 적정 위치는 정지선 부근에서의 차량의 이용특성상 정지선으로부터 50Cm이내에 설치하는것이 바람직하다고 판단되며, 좌회전용 루프의 적정 위치는 정지선 부근의 좌회전 차선 이용행탱로서 결정되며, 루프 한개를 설치할 경우에는 정지선으로부터 20Cm이내에 설치하는것이 바람직하다. 상류부 루프의 적정형태는 특수형 루프(1.8${\times}$4.0m:1,7번)와 기존시스템에서 사용하고 있는 루프(1.8${\times}$1.8m:1번)가 검지기준에 따라 모두 적합하다고 판단되었다. 대기행렬 검지기 및 앞막힘(Spillback) 예방 검지기의 위치는 링크길이,횡단보도여부,대기행렬 예측범위 등을 고려하여 각 검지기의 위치가 결정되었으며 또한 링크길이 250m이하인 경우는 대기행렬을 관리(Queue Management)하는 측명에서 검지기위치가 고려되어야 한다.

• 환경영향평가
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• 제24권2호
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• pp.190-203
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• 2015

기후노출, 민감도, 적응능력의 3가지 항목의 함수로 정의되는 취약성-탄력성 지수인 VRI(Vulnerability-Resilience Index)를 이용하여 기후변화로 더 심각해 질 것으로 예상되는 극한 기상 현상인 태풍을 대상으로 기후변화 취약성 지수 정량화 연구를 수행하였다. 기존 취약성 지수인 VRI는 기후변화 취약성에 대한 지자체별 상대적 차이만을 보여 주므로 그 정량화 연구는 매우 필수불가결하며 우리나라 기후변화 대응 정책에도 매우 중요하다. VRI의 정량화를 위하여 과거 20년간 태풍으로 인한 피해액, 발생횟수, 주요 피해지역 등의 통계 정보가 사용되었고, 기후노출 대용변수들에 가중치를 부여하기 이전과 이후의 계산되는 VRI를 각각 지자체별로 분석하였다. VRI의 정량화를 위하여 각 기후노출 대용변수를 하나씩 이용하여 계산한 다음 계산된 VRI를 태풍 피해액과의 상관계수(R)를 구하였고, 이 값에 비례하여 각 기후노출 대용변수들의 가중치를 결정하였다. 그 결과 가중치 없이 계산한 지역별 VRI는 상당 지역에서 피해액과의 상관성이 없는 등 상당한 차이를 보였으나 가중치를 부여한 결과 계산된 VRI는 지역별 피해액과 높은 상관관계를 보이는 등 많은 오류가 크게 줄었다. 이 결과를 토대로 VRI를 정량화하여 그 피해액을 추정해본 결과 VRI=1 일 경우 약 5백억원의 지자체 피해액을 유발하는 것으로 해석할 수 있었다. 이러한 기후변화 취약성 지수의 정량화 연구는 우리나라 미래기후 시나리오연구에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제31권6호
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• pp.373-383
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• 2012

수중음향통신 시스템의 성능은 다중경로 전달특성에 의해 발생하는 인접심볼간 간섭(ISI, Inter-Symbol Interference)과 도플러 편이(Doppler shift)에 영향을 받는다. 그러므로 해양도파관 환경의 수치실험은 다중경로에 의해 발생하는 시간 확산과 송 수신기의 움직임으로 발생하는 도플러 편이로 인한 시변동성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 해양도파관 환경의 변동성을 고려한 가상의 신호 생성 시뮬레이터인 VirTEX(Virtual Time series EX-periment)를 활용[10]하여 시뮬레이터 기반 수중음향통신 시스템의 성능을 검증하였다. 수중음향통신 시스템 성능 검증을 위해 해상실험에서 획득한 실측데이터와 VirTEX 기반 수치모의 된 데이터의 채널응답분석 및 통신성능 분석을 수행한다. 해상실험 및 수치모의실험을 통해 수신된 탐침신호의 채널 임펄스 응답(channel impulse response) 분석결과 다중경로 개수와 깊이에 따른 채널응답의 변화 경향이 매우 유사함을 확인하였으며, 해상실험 및 수치모의실험을 통해 수신된 통신신호의 BER(Bit Error Rate)을 통하여 VirTEX 시뮬레이터를 활용한 수중음향통신 시스템의 통신성능을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.539-553
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• 2017

본 논문에서는 사망과 같은 종말사건의 발생 유무는 알고 있지만 치매 발병과 같은 중간사건이 구간중도절단 되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 결측된 준경쟁적위험 자료에 대해 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상태 간의 전이강도는 로그정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Lin과 Ying(1994)의 가산위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부우도를 정의하였고, 주변우도를 구하기 위해 조정중요표본추출법을 적용하였으며 반복유사뉴튼 방법으로 최적해를 구하였다. 소표본 모의실험을 통해 모수의 95% 신뢰구간 포함률이 명목값에 얼마나 가까운지 살펴보았으며, 제안한 모형을 Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid (PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 적용하고 그 결과를 해석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권7호
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• pp.565-574
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• 2005

평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MDNN 모형이 ANFIS 모형보다 좋은 결과를 보였으며, 정량적 자료에 정성적 자료인 시간을 학습한 MDNN 모형이 가장 작은 오차를 보였다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 연구에서는 평창강 수질자동측정망 지점의 유출예측을 위한 신경망 모형을 구성하여 수질예측 모형과 연계하였으며, 연계된 모형은 수질예측에 개선된 결과를 보였다.