• 해양환경안전학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.55-60
• /
• 2004

국민소득 증가에 따라 고급해산물의 수요가 늘어나고 있으며, 어패류 및 해조류를 포함하는 양식어업은 국내어업에 대한 총수입중 $50.6\%$를 차지하고 있는 어가의 주 소득원 중의 하나이다. 최근 국내어장에서 불규칙하게 발생하는 어패류 도난사건의 피해액은 매년 건당 수십만에서 수천만원 이상으로 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 영세어가에 적용할 수 있는 양식어장 보호를 위한 레이더 감시시스템의 모델을 제안하고, 시스템의 구축방안을 제시하였다. 국외에서 양식어장보호 감시시스템이 개발된 바가 있지만 구축비용이 고가이므로 국내 영세어가에 적용하기에는 어렵다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
• /
• 해양환경안전학회 2004년도 추계학술발표회
• /
• pp.151-156
• /
• 2004

어패류 및 해조류를 포함하는 양식어업은 국내어업에 대한 총수입중 $50.6\%$를 차지하고 있는 어가의 주 소득원 중의 하나이다. 최근 국내어장에서 불규칙하게 발생하는 어패류 도난사건의 피해액은 매년 건당 수십만에서 수천만원 이상으로 증가하고 있는 실정이다. 국외에서 어장보호를 위한 원격감시 시스템이 개발된 바가 있지만 구축비용이 고가이므로 국내의 영세어가에 적용하기는 어렵다. 련 연구에서는 국내 영세어가에 적용할 수 있는 유무선 통신망을 이용한 양식어장 보호용 원격감시 시스템의 모델을 제안하고, 기술개발의 요소 분류하고 개발방향 및 내용을 분석하였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
• /
• 제8권4호
• /
• pp.289-294
• /
• 2008

A 77 GHz 3-stage low noise amplifier (LNA) employing one common source and two cascode stages is developed using $0.13{\mu}m$ CMOS process. To compensate for the low gain which is caused by lossy silicon substrate and parasitic element of CMOS transistor, positive feedback technique using parasitic inductance of bypass capacitor is adopted to cascode stages. The developed LNA shows gain of 7.2 dB, Sl1 of -16.5 dB and S22 of -19.8 dB at 77 GHz. The return loss bandwidth of LNA is 71.6 to 80.9 GHz (12%). The die size is as small as $0.7mm\times0.8mm$ by using bias line as inter-stage matching networks. This LNA shows possibility of 77 GHz automotive RADAR system using $0.13{\mu}m$ CMOS process, which has advantage in cost compared to sub-100 nm CMOS process.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제11권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2012

Supplier selection is an essential task within the purchasing function of supply chain management because it provides companies with opportunities to reduce various costs and realize stable and reliable production. However, many companies find it difficult to determine which suppliers should be targeted as each of them has varying strengths and weaknesses in performance which require careful screening by the purchaser. Moreover, information required to assess suppliers is not known precisely and typically fuzzy in nature. In this paper, therefore, fuzzy multi-objective linear programming (fuzzy MOLP) is presented under fuzzy goals: cost minimization, service level maximization and purchasing risk. To solve the problem, we introduce an enhanced two-phase approach of fuzzy linear programming for the supplier selection. In formulated problem, Analytical Hierarchy Process (AHP) is used to determine the weights of criteria, and Taguchi Loss Function is employed to quantify purchasing risk. Finally, we provide a set of alternative solution which enables decision maker (DM) to select the best compromise solution based on his/her preference. Numerical experiment is provided to demonstrate our approach.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.22-28
• /
• 2019

본 연구는 차량용 보링 생산 공정에서 기계적인 에러를 체크하기 위한 품질 체크용 모니터링 시스템을 개발한다. 기계적인 에러는 이상적인 절단경로와 비교하여 실제 절단경로의 공간위치 차이에서 나타난다. 제조공정 제품의 오차를 모니터하기 위해 제품의 인지왜곡, 죄임 에러, 기계공구의 회전과 운동에러의 반경회전과 같이 보링 품질에 영향을 미치는 다수 요소들을 설명한다. 생산품질을 입증하기 위해 IT 융합에 기반한 공정 에러율을 분석하고 분석 데이터를 메모리에 저장하는 품질체크 방법을 제안한다. 따라서 불량 생산 제품을 감지함으로써, 생산 코스트와 베어링의 손실을 줄일 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권8호
• /
• pp.2627-2647
• /
• 2022

The easy scalability and low cost of range-free localization algorithms have led to their wide attention and application in node localization of wireless sensor networks. However, the existing range-free localization algorithms still have problems, such as large cumulative errors and poor localization performance. To solve these problems, an incremental strategy-based residual regression network is proposed for node localization in wireless sensor networks. The algorithm predicts the coordinates of the nodes to be solved by building a deep learning model and fine-tunes the prediction results by regression based on the intersection of the communication range between the predicted and real coordinates and the loss function, which improves the localization performance of the algorithm. Moreover, a correction scheme is proposed to correct the augmented data in the incremental strategy, which reduces the cumulative error generated during the algorithm localization. The analysis through simulation experiments demonstrates that our proposed algorithm has strong robustness and has obvious advantages in localization performance compared with other algorithms.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제7권4호
• /
• pp.257-266
• /
• 2002

1999년 4월 17-18일 양일 간 전라북도 부안, 변산반도 남단에 위치한 곰소만의 하전 갯벌에서 3.0$\times$4.5 ㎦의 연구 지역을 설정 , box model을 이용한 물질(Chl-a, DIN, DON, TN) 수지 계산과 자정 기능의 추정을 위한 현장 조사를 실시하였다. 조사 지역의 Chl-a 소실률(-0.05mg Chl/$m^2$/hr)은 일본 아이치현 미카와만 이시키 갯벌의 7% 수준으로 나타났다. 이렇게 낮은 소실률은 낮은 식물플랑크톤 현존량, 조사 시기의 낮은 온도에 따른 대사율 감소 그리고 조사 지역의 낮은 대형저서동물량 때문인 것으로 추정되었다. 질소의 측면에서 물질 수지의 계산 결과, 13.5 $\textrm{km}^2$ 면적의 하전 갯벌에서는 하루 동안 TN및 PON의 소실률이 각각 8.36$\times$$10^{2}$, 5.36$\times$$10^{3}$kgN/day로 그리고 식물플랑크톤 소실에 따른 PON 소실률이 1.62$\times$$10^{2}$kg N/day로 추정되어 갯벌이 연안해역에서 질소 제거에 중요한 역할을 수행하고 있음을 시사하였다. 곰소만 하전 갯벌에서의 PON 소실률을 기존의 1개 하수처리장 평균 처리비용과 비교 할 때 13.5$\textrm{km}^2$ 면적의 하전 갯벌의 수질 정화기능은 대규모 하수처리장 2개 이상에 상당하는 경제적 가치를 지니는 것으로 나타났다

• 한국안전학회지
• /
• 제31권3호
• /
• pp.143-155
• /
• 2016

Recently, a massive loss of life and property is occurring in Korea due to traffic accidents, with the rapid increase in cars. For improvement of traffic safety, the Korea Transportation Safety Authority intensively analyzes accident data in local governments with low traffic safety index, performs a field investigation to extract problems and offers local governments improvements for problems, by conducting the 'Special Survey of Actual Conditions of Traffic Safety' each year, starting 2008. But local governments cannot strongly push forward the improvement projects due to the limited budget and the uncertainty of the improvement plan effects. Therefore, this study suggested a model which applied the Utility concept to the AHP theory, in order to efficiently decide a priority of the improvement plans in accident black spots in consideration of the limited budget of local governments. The number of accidents in each spot for improvement and accident severity, traffic volume, pedestrian volume, the improvement project cost and the accident reduction effect were chosen as evaluation factors for deciding a priority, and data about the improvement plan costs and the accident reduction effects, traffic accidents and traffic volume in the spots to undergo the special research on the real condition of traffic accident in the past were collected from the existing studies. Then, regression analysis was carried out and the Utility Curve of each evaluation factor was computed. Based on the AHP analysis findings, this study devised a priority decision method which calculated the weight and the utility function of each evaluation factor and compared the total utility values. The AHP analysis findings showed that among the evaluation factors, accident severity had the biggest importance and it was followed by the improvement plan cost, the number of accidents, the improvement effect, traffic volume and pedestrian volume. The calculated utility function shows a rise in utility, as the variables of the 5 evaluation factors; the number of accidents, accident severity, the improvement plan effect, traffic volume and pedestrian volume increase and a fall in utility, as the variables of the improvement plan cost increase, since the improvement plan cost is included in the budget spent by a local government.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.611-624
• /
• 2018

The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.41-49
• /
• 2023

CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.