• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회A
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• pp.891-896
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• 2007

This paper contained the flight test calibration for the airspeed indicator and the altimeter of the light airplane ChangGong-91, which is the first type certified aircraft from Korean Ministry of Construction and Transportation, as a part of the flight test validation. The flight test for airspeed position error calibration was performed using tower fly by method in order to calibrate swivel head testboom which is attached to the right wing tip of the airplane, and using system to system method for airspeed indicator. The altimeter calibration was calculated using flight test data for airspeed calibration. The flight test was conducted at the basis of the 'Korean Airworthiness Standard' regulation of Korean Ministry of Construction and Transportation.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.69-76
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• 2020

본 논문에서는 오류 수정 난이도를 나타내는 지표인 오류 수정 시간을 사용하여 소프트웨어 최적 출시 시점 결정 문제를 연구하였다. 특히 기존의 오류 수정 시간을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에서 오류 발견 시간과 수정 시간이 독립적이라는 가정을 수정하고, 오류 발견 시간과 수정 시간의 상관관계를 표현할 수 있는 일반적인 프레임워크 모델을 설정하여 소프트웨어 최적 출시 시점을 결정해 보고자 하였다. 그 결과 테스트 초기에 수정 시간이 걸리는 오류를 발견하는 것이 경제적인 관점에서 중요하다는 것을 알 수 있었다. 최적의 소프트웨어 출시 시점을 결정하는 데에 있어서 오류발견시간과 오류수정시간의 상관관계를 분석하는 것이 매우 중요하다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 센서학회지
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• 제5권6호
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• pp.35-42
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• 1996

본 논문에서는 전기자동차에서 사용할 수 있는 모델 기반 잔존용량계(model based battery indicator)를 개발했다. 제안된 방법을 이용하면 잔존용량을 측정하는 데 전지의 전압과 전류만 측정하면 되고, 초기 잔존용량값의 영향을 받지 않으며, 전기자동차와 같이 부하가 급변하는 상태에서도 정확하게 계측할 수 있을 뿐 아니라, 그에 따라 주행 가능 거리를 계산하여 예측할 수 있다. 전지의 방전 특성 데이터를 이용해 수학적인 모델링을 한 후, 전압과 전류를 검출하여 이를 모델링한 식에 대입하면, 추정된 전지 전압을 얻을 수 있다. 이 추정 전압과 측정 전압의 차이가 최소가 되도록 하는 잔존용량의 반화량을 이용히여 잔존용량을 추정한다. 실험에서는 제작한 충방전장치와 PC를 이용하여 전지의 전압과 전류를 계측하여 수학적으로 모델링을 하고, 실제의 전기자동차에 탑재 가능한 스탠드 얼론(stand alone)타입의 마이크로 콘트롤러에 모델식 및 알고리즘을 장착하여 모델 기반 잔존용량계를 실제 검증하여 그 유용성을 입증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.434-440
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• 2022

ICAO (international civil aviation organization)에서는 전략적인 의사결정과 항공교통관리 평가를 위해 세계항행계획인 GANP (global air navigation plan) 수행을 체약국에게 권고하였다. 본 연구에서는 항공교통관리 평가를 위해 제시된 KPI (key performance indicator) 05 실제 항로 연장에서 항로거리를 구하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해 한 달간의 항적 데이터를 수집하고 ICAO에서 제시한 방법과 본 저자가 제시하는 방법으로 각각 항로거리를 산출하였다. ICAO 방법은 반경 40 NM 원형에 대한 원의 방정식과 항적 데이터 내 원에 근접한 내·외부 지점에 대한 직선의 방정식을 통하여 교점을 추정하여야 하고, 네 가지의 비행거리를 계산하여 항로거리를 산출한다. 본 연구에서 제시한 방법은 교점을 추정하지 않고 두 가지의 비행거리를 계산하여 항로거리를 산출한다. 두 방법의 오차를 확인하기 위해 회귀모형 성능평가지표인 RMSE (root mean square error)와 결정계수 R² 를 사용하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.391-401
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• 2017

본 연구는 노인장기요양보험 수급자격을 결정하는 장기요양 등급인정의 지역별 차이를 관리하기 위해 지역별 인정의 차이 관리지표를 개발하고자 수행되었다. 이를 위해 지역별 인정률은 시군구 지역단위별로 설치된 227개 장기요양운영센터의 등급판정자 대비 인정자 비율인 운영센터별 인정률로 정의하고, 등급판정을 받은 자(등급판정자)의 특성에 따라 장기요양 등급인정 여부가 결정되므로, 운영센터별 인정률은 등급판정자의 특성에 의해 영향을 받는다고 가정하였다. 또한 운영센터 인정률에 영향을 미치는 등급판정자 특성 요인을 고려하여 추정된 운영센터별 인정률은 표준인정률이라 정의하였고, 관찰된 인정률 간의 차이(오차)가 클수록 등급판정자의 특성 외의 요인이 인정률에 영향을 끼쳤다고 가정하여 이 지역의 등급인정에 오류가 있다고 판단하였다. 관리지표 개발을 위해 2015년 1월 1일부터 12월 31일까지 장기요양 등급판정이 완료된 433,115명의 인정조사 자료와 등급판정을 실시한 인정조사자 특성을 활용하였다. 운영센터별 관리지표 생산을 위해 분석대상자가 장기요양 등급을 부여 받은 운영센터를 기준으로 자료를 변환하여 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 등급판정자의 인구사회학적 특성과 장기요양 등급 재신청 비율에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이를 통해 운영센터 인정의 차이 관리지표를 산출하였고, 인정의 차이 값이 전체 분포의 중앙95% 구간을 벗어난 운영센터를 등급인정에 오류가 있는 지역으로 확인하였다. 본 연구에서 제안한 지역별 인정의 차이 관리지표를 통해 장기요양 등급판정에 대한 국민적 신뢰도 제고와 형평성 향상에 기여할 것으로 기대한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.898-902
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• 2015

Alternative radio-navigation technologies aim at providing continuous navigation solution even if one cannot use GNSS (Global Navigation Satellite System). In shadowing region such as indoor environment, GNSS signal is no longer available and the alternative navigation system should be used together with GNSS to provide seamless positioning. For soldiers in battlefield where GNSS signal is jammed or in street battle, the alternative navigation system should work without positioning infrastructure. Moreover, the radio-navigation system should have scalability as well as high accuracy performance. This paper presents a TWR (Two-Way-Ranging)-based cooperative positioning system (CPS) that does not require location infrastructure. It is assumed that some members of CPS can obtain GNSS-based position and they are called mobile anchors. Other members unable to receive GNSS signal compute their position using TWR measurements with mobile anchors and neighboring members. Error propagation in CPS is analytically studied in this paper. Error budget for TWR measurements is modeled first. Next, location error propagation in CPS is derived in terms of range errors. To represent the location error propagation in the CPS, Location Error Propagation Indicator (LEPI) is proposed in this paper. Simulation results show that location error of tags in CPS is mainly influenced by the number of hops from anchors to the tag to be positioned as well as the network geometry of CPS.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.393-398
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• 2000

In this paper, we propose an Intelligent Monitoring Network System(IMNS) for the truck scale balance system. Truck scale balance system consis of three parts; Load cell part, Indicator part, and Junction box part. IMNS is attached to Junction box in truck scale balance system. Even if Load cell have been some problems, a truck scale balance system still has been run to determine, the values involved error. Therefore prosed system is has concentrated on Load cell part. Other Parts have been changed a portion of circuit for monitoring system.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.41-44
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• 2000

In this paper, we propose an Intelligent Monitoring Network System(IMNS) for The truck scale balance system. Truck scale balance system consis of three parts； Load cell part, Indicator part, and Junction box part. IMNS is attached to Junction box in truck scale balance system. Even if Load cell have been some problems, a truck scale balance system still has been run to determine, the values involved error. therefore prosed system is has concentrated on Load cell part. Other Parts have been changed a portion of circuit for monitoring system.

• 천문학논총
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• 제9권1호
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• pp.55-68
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• 1994

We have reviewed three different techniques to estimate molecular cloud mass, and discussed the uncertainties involved. We found that determination of the most important parameter, the $^{13}CO$ abundance, is not very sensitive to the real LTE conditions, and that any possible error in deriving LTE column density may not introduce an error in the total gas column density, as far as the visual extinction is established for the object cloud. The virial technique always endows the largest mass estimate as there are several uncertainties, even if the cloud is in virial equilibrium. The strong indicator of the cloud perturbation is the centroid velocity dispersion. The mass using CO luminosity is based on the empirical law, but weakly dependent on the virial assumption, thus it still gives a larger mass estimate. The mass discrepancy is likely to be inevitable, and a factor of two or three difference between mass estimates could easily be attributed to the uncertainties mentioned above. The LTE mass estimate may be the most reliable one if we use the relation visual extinction and $^{13}CO$ column density of the object cloud, and the intercept is included.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.904-915
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• 2018

We demonstrate how social media content can be used to predict the unemployment rate, a real-world indicator. We present a novel method for predicting the unemployment rate using social media analysis based on natural language processing and statistical modeling. The system collects social media contents including news articles, blogs, and tweets written in Korean, and then extracts data for modeling using part-of-speech tagging and sentiment analysis techniques. The autoregressive integrated moving average with exogenous variables (ARIMAX) and autoregressive with exogenous variables (ARX) models for unemployment rate prediction are fit using the analyzed data. The proposed method quantifies the social moods expressed in social media contents, whereas the existing methods simply present social tendencies. Our model derived a 27.9% improvement in error reduction compared to a Google Index-based model in the mean absolute percentage error metric.