• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.341-348
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• 2019

본 논문에서는 WLAN(Wireeless Local Area Network)과 WiMAX(World Interoperability for Microwave Access) 표준화 주파수 대역에 적합하도록 모노폴 형태의 삼중대역 안테나를 설계 제작하였다. 마이크로스트립 급전방법을 채택하고 사각 링과 사각 패치의 결합 구조로 설계하였으며 임피던스 특성을 향상시키기 위해 사각 링 패치 상단에 두 개의 스터브 추가하여 향상된 삼중대역 특성을 얻었다. 제안된 안테나는 $29.0mm(W){\times}44.0mm(L){\times}1.0mm(t)$의 유전체 기판 위에 $18.0mm(2W_1+W_2){\times}33.0mm(L_7+L_8+L_9)$의 크기로 설계되었다. 제작 및 측정 결과로부터 2.4/2.5 GHz에서는 660MHz (2.08~2.74GHz), 3.5GHz 대역에서는 488.0MHz (3.40 ~ 3.88GHz), 그리고 5.0GHz 대역에서는 2,180MHz (4.61 ~ 6.79GHz)의 대역폭을 얻었다. 또한 무반사실의 측정결과로부터 제작된 안테나의 이득과 방사패턴 특성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.161-171
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• 2019

일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.185-197
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• 2022

최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.160-168
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.

• 청정기술
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• 제28권4호
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• pp.278-284
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• 2022

본 연구는 1차원의 Carbon nanotube (CNT)와 2차원의 MXene을 최적의 비율로 배합한 우수한 전기전도성과 발열특성을 가진 저차원 복합소재 기반 면상발열체를 제안한다. CNT와 MXene을 친환경 소재인 Waterborne polyurethane (WPU)과 배합하되, MXene과 CNT의 중량비율을 3:1, 1:1, 1:3, 1:7, 1:14로 다르게 적용하고 WPU는 동일한 비율로 적용하였다. 그 결과, CNT 비율이 높을수록 면저항이 낮아지고 발열온도가 높아지는 것을 확인하였다. MXene과 CNT를 1:7, 1:14로 배합하는 경우 CNT-WPU 면상발열체보다 더 낮은 면저항과 높은 발열온도를 보여주었다. 이는 1차원 CNT와 2차원 MXene의 최적 배합으로 고밀도 네트워크가 형성되어 평평한 표면이 형성되기 때문이다. 위 우수한 전기적 특성을 가진 저차원 복합소재는 플렉서블 소자에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권1호
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• pp.26-37
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• 2022

최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.65-76
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• 2024

최근 해상풍력산업이 활성화되면서 기존 화력 발전소 규모의 400MW 급 발전단지들이 개발되고 있다. 재생에너지는 에너지원에 따라 간헐성이 큰 특성이 있고, 최신 재생에너지 발전설비들은 제어기능을 갖는 인버터 기술로 구성되는 특징이 있다. 이러한 재생에너지원의 계통연계 확대에 따라 전력계통 접속을 위한 그리드코드도 점점 구체화되고 있고, 이에 따라 관련 검토도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 그리드 코드 준수를 위해 여러 해상풍력 발전단지들을 통합하여 공동접속설비로 접속하는 경우, 최적 무효전력 보상용량 선정 방법에 대해 제안한다. 그리드 코드의 요구조건을 기반으로, 전북 서남해 400MW 풍력발전단지의 무효전력 보상과 과도안정도를 분석한다. 이 분석은 PSS/E를 사용하여 각 터빈 배치안과 케이블 데이터로 발전단지 DB를 구축하고, 내·외부망 케이블의 충전전류에 의한 무효전력과 연계점에서 무효전력 보상용량을 산출한다. 또한 전력계통 DB에 연계해서 정적, 동적 안정도를 고찰한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권2호
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• pp.209-217
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• 2010

색소성망막염(retinitis pigmentosa: RP)이나 연령관련 황반변성(age-related macular degeneration: AMD)과 같은 망막질환으로 인해 실명한 환자를 위해 인공시각장치가 개발되고 있다. 인공시각장치의 동작원리는 전기자극을 주어 신경세포의 활동도를 조절하는 것이므로 시각정보를 제대로 인코딩하기 위해 최적의 전기자극을 인가하는 것은 인공시각장치의 실용화를 위해 매우 중요한 요소이다. 그러므로 본 연구에서는 전압자극의 크기와 자극시간을 변화시켜 가면서 정상망막과 변성망막에 인가한 후 자극에 의해 유발된 망막신경절세포 반응을 분석하고 역치전하밀도를 비교함으로써 최적의 전기자극 조건을 찾아보고자 하였다. 이를 위하여 정상마우스와 rd1 마우스의 망막을 in vitro 상태로 분리한 후 망막의 신경절세포층이 전극을 향하여 부착되도록 한 후 망막신호를 기록하였다. rd1 마우스에서 얻은 변성망막의 망막신경절세포에서도 전압펄스를 인가시 정상망막의 망막신경절세포처럼 전압자극의 크기와 자극시간 변조에 대하여 반응하였다. 그러나 정상망막과 변성망막에서 망막신경절세포 반응의 시간적 패턴은 매우 달랐다: 정상망막의 망막신경절세포 반응은 전기자극 후 약 100 ms 내에서 1개의 피크만 나타나는 반면, 변성망막에서는 이보다 긴 400 ms 구간에서 약 10 Hz의 진동리듬을 가진 다수의 피크(~4개)들이 나타나는 것을 확인하였다. 또한 변성망막에서 망막신경절세포의 반응을 유발하기 위한 역치 전하밀도가 정상망막에서 보다 크게 상승하였다: 자극세기를 변화시켰을 때 정상망막의 역치 전하밀도는 $37.23{\sim}61.65\;{\mu}C/cm^2$, rd1 마우스에서는 $70.50{\sim}99.87\;{\mu}C/cm^2$로 2배가량 높은 것을 확인하였다. 자극시간을 변화시켰을 때 정상망막의 역치 전하밀도는 $22.69{\sim}37.57\;{\mu}C/cm^2$, rd1 마우스에서는 $120.5{\sim}170.6\;{\mu}C/cm^2$로 5배가량 높은 것을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권1호
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• pp.56-68
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• 2009

현재 진행되고 있는 광범위한 도시화는 종종 무분별한 토목건설을 수반하게 되며, 이는 도심지에 묻혀있는 고고학적 가치가 있는 중요한 역사적 유구들을 위협하기도 한다. 도심지 지역에 묻혀있는 고고학적 유구들을 파악하는 데에는 지표레이다와 전기비저항 탐사가 매우 유력한 방법이며, 이 논문에서는 3차원 전기비저항 탐사와 3차원 지표레이다 탐사에 의한 고고학적 조사를 위한 복합물리탐사의 3가지 사례를 설명한다. 조사지역은 그리스 크레타섬 내 가장 번화한 두 도시의 역사적 도심지에 위치해 있다. 이 지역에서 평행한 측선들로 이루어진 격자망의 측선을 따라 고밀도의 3차원 전기비저항과 3차원 지표레이다 탐사자료의 획득이 이루어졌다. 먼저, 전기비저항 탐사자료의 3차원 역산을 통하여 하부 전기비저항 구조를 획득하였으며, 지표레이다 탐사자료는 탐사자료로부터 최대한의 정보를 도출하기 위하여 특정 필터를 적용하는 등 체계적인 자료처리 과정을 거쳤다. 이로부터 최종적으로 지하하부 물성의 3차원적인 변화를 나타내는 수평 절개 단면 영상을 획득하였으며, 이와 같이 획득한 3차원 지표레이다와 전기비저항 영상들은 도심지 지역의 복잡한 하부 물성을 영상화하는데 매우 중요한 역할을 담당하였다. 즉, 강한 레이다 반사파와 고비저항 이상을 나타내는 부분은 고고학적 유구로서 해석되었으며, 탐사 후에 수행한 일부 지역에서의 발굴결과와 매우 잘 일치하였다. 이와 같은 사례는 도심지 지역에서의 기반시설물의 설계 및 건설 단계에서 고고학적으로 의미가 있는 중요한 병역의 도출 및 건설공사 수행 이전에 고고학적 발굴에 대한 가이드라인을 제공하는 등 도심지역 고고학적 물리탐사에서 전기비저항 탐사와 지표레이다 탐사가 매우 높은 적용성이 있음을 잘 보여주고 있다.