본 논문에서는 신재생에너지 활용을 위한 다중 추적식 태양광 발전 감성형 LED 가로등을 제안한다. 제안하는 가로등 시스템은 다중 추적방식의 태양광 추적기능을 갖추고 있고 감성형 고품위 LED 램프와 제어회로를 사용하여 센서를 통해 입력되는 온도 및 습도를 기반으로 최대의 일조량을 받을 수 있도록 하였다. 신재생에너지 활용의 핵심 요소인 효율적인 축전지 활용을 위해 충방전 컨트롤러를 개발하였고 원격모니터링 기능 및 제어기능도 구현 하였다. 제안하는 가로등 시스템은 기존 기술에 비하여 추적 동작이 우수하고 에너지효율이 향상되었으며 기존에 개발되지 않았던 추적식 태양광 발전 시스템과 감성형 LED를 결합함으로써 차세대 가로등 시스템의 모델로서의 활용될 수 있게 하였다.
Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.
산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.
본 논문은 마그네틱 기어를 적용한 항공기용 전기추진시스템에 관하여 기술한다. 항공기 추진모터는 높은 토크가 요구되기 때문에 감속기를 결합하여 토크를 증대시킬 수 있다. 하지만 기계식 기어는 마찰에 의한 손실과 열 및 진동 등으로 인해 잦은 유지 보수가 필요하다. 기계식 기어를 사용하지 않는 직접구동형 전동기의 경우 고 토크를 달성하기 위한 설계 시 전동기의 크기와 중량이 증가하게 된다. 본 논문은 항공기의 전기추진 시스템에서 기계식 기어의 유지보수와 직접구동형 전동기의 중량 증가 문제를 해결하기 위해 마그네틱 기어 적용 방안을 제안한다. 항공기용 전기추진 시스템에 적합한 마그네틱 기어를 설계하고 직접구동형 전동기와 성능을 비교함으로 마그네틱 기어의 적용 가능성을 확인한다.
최신 영상 압축 표준 방식인 HEVC는 H.264/AVC에 비해 압축 효율을 크게 개선시킬 수 있지만, 부호화기 복잡도 또한 크게 증가한다. 특히 비정수 정밀도 움직임 보상에 사용되는 보간 필터의 길이가 종래 6-tap에서 8-tap으로 증가함으로 인해, 비정수 정밀도 움직임 추정에 많은 연산량이 요구된다. 본 논문에서는 HEVC의 비정수 움직임 추정 과정에 대한 압축 효율 기여도 및 복잡도를 분석하고, 이로부터 부호화기의 복잡도를 효과적으로 감소시키기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 움직임 추정과 움직임 보상에 사용되는 보간 필터를 분리하고, 움직임 추정만을 위한 최적 필터 길이를 찾는다. 또한 최적 비정수 움직임 벡터를 찾기 위한 탐색 과정에서 특정 조건을 만족하는 일부 후보들만을 검사하고, 꼭 필요한 보간 과정만을 수행하도록 함으로써 부호화 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과, 제안한 방법을 사용하면 평균 압축 성능 하락 폭 0.7%, 1.5%, 2.5%에서 부호화기 복잡도를 각각 13.6%, 18.5%, 21.1% 감소시킬 수 있었다. 또한 고해상도 영상($1920{\times}1080$)의 경우 압축 성능 하락 폭이 0.4%, 1.1%, 1.6%로 감소함으로써 제안한 방법이 고해상도 영상에 더욱 효과적임을 보였다.
하천 홍수해석 분야에서 가장 널리 이용되고 있는 1차원 동수역학 수치모형의 입력자료는 상하류단 경계조건, 조도계수, 하도단면 등이며, 계산 시간간격 및 거리간격의 선정은 계산결과의 정확성, 안정성, 효율성 확보를 위한 핵심 요소이다. 본 연구에서는 기존 단면간격 선정기법의 이론적 배경을 검토하였고, 매 시간단계별로 도출되는 흐름특성을 반영하여 계산거리간격을 추정하는 가변 계산거리간격 추정 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 1차원 부정류 수치모형과 연계하여 Teton 댐 붕괴 및 한강 홍수 사상에 대해 적용함으로써 기존 고정 계산거리간격 추정 기법에 의한 해석결과와 비교하였다. 더 많은 내삽단면이 사용될 경우, 수치 수렴성 실험 결과는 수치해의 정확성과 안정성이 높아짐을 나타내었고, 본 연구에서 제안된 기법은 기존 고정 계산거리간격 추정기법보다 적은 단면개수로 동일한 정도의 정확도를 나타냄으로써 계산 효율성을 크게 향상시켰다. 본 연구에서 개발된 기법의 실무적용을 통해 정확성과 안정성뿐만 아니라 높은 효율성을 갖는 하천 홍수해석이 가능할 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.799-818
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2014
Spectrum sensing is a key technical challenge for cognitive radio (CR). It is well known that multi-cycle cyclostationarity (MC) detector is a powerful method for spectrum sensing. However, conventional MC detector is difficult to implement due to its high computational complexity. This paper pays attention to the fact that the computation complexity can be reduced by simplifying the test statistic of conventional MC detector. Based on this simplification process, an improved MC detector is proposed. Compared with the conventional one, the proposed detector has the low-computational complexity and sufficient-accuracy on sensing performance. Subsequently, the sensing performances are further investigated for the cases of Rayleigh, Nakagami-m, Rician, composite Rayleigh fading-lognormal shadowing and composite Nakagami fading-lognormal shadowing channels, respectively. Furthermore, the square-law combining (SLC) is introduced to improve the detection capability over fading-shadowing channels. The corresponding closed-form expressions of average detection probability are derived for each case by the moment generation function (MGF) approach. Finally, illustrative and analytical results show that the efficiency and reliability of proposed detector and the improvement on sensing performance by SLC over composite fading-shadowing channels.
In recent years, with the rapid development of electronic commerce, companies engaging in e-commerce want to take advantage of fast and easy way to solve ever-growing disputes online. South Korea's e-commerce disputes are mainly solved by mediation process of Korea E-commerce Mediation Committee. The whole process of online mediation can be carried out by the network, with the advantages of high efficiency and speed. On the other hand, the introduction of CIETAC's online Arbitration Rules in China meets the actual needs. Especially the requirement of hearing trials' procedures should be easier and faster, making the dispute can be resolved in a short time. Furthermore, the whole process from applying to ruling is conducted online, which meets the needs of e-commerce business that want to solve the disputes faster and more efficient. In addition, the cost of online arbitration is much lower than the average arbitrations. The implementation of the CIETAC's Online Arbitration Rules, will further promote the development of e-commerce in China. With the increase of trade volume between China and Korea, the e-business are also increasing. Although South Korea has not yet implemented online arbitration until now, CIETAC's effort for combining arbitration and mediation have good implications for development Korea's e-commerce online dispute system to promote e-Commerce between Korea and China.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1638-1654
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2018
The heterogeneous network (HetNet) has been one of the key technologies in Long Term Evolution-Advanced (LTE-A) with growing capacity and coverage demands. However, the introduction of femtocells has brought serious co-layer interference and cross-layer interference, which has been a major factor affecting system throughput. It is generally acknowledged that the resource allocation has significant impact on suppressing interference and improving the system performance. In this paper, we propose a hybrid-clustering algorithm based on the $Mat{\acute{e}}rn$ hard-core process (MHP) to restrain two kinds of co-channel interference in the HetNet. As the impracticality of the hexagonal grid model and the homogeneous Poisson point process model whose points distribute completely randomly to establish the system model. The HetNet model based on the MHP is adopted to satisfy the negative correlation distribution of base stations in this paper. Base on the system model, the spectrum sharing problem with restricted spectrum resources is further analyzed. On the basis of location information and the interference relation of base stations, a hybrid clustering method, which takes into accounts the fairness of two types of base stations is firstly proposed. Then, auction mechanism is discussed to achieve the spectrum sharing inside each cluster, avoiding the spectrum resource waste. Through combining the clustering theory and auction mechanism, the proposed novel algorithm can be applied to restrain the cross-layer interference and co-layer interference of HetNet, which has a high density of base stations. Simulation results show that spectral efficiency and system throughput increase to a certain degree.
본 논문에서는 BMWS(Broadband Multimedia Wireless System)용 370개 슬롯 배열 안테나를 설계 및 제작하여, 그 특성을 측정하였다. 동작 주파수(40.5 GHz~43.5 GHz)의 특성상 안테나의 급전 손실이 크기 때문에 혼과 평행판 도파관(parallel-plate waveguide)으로 이루어진 단순한 형태의 급전 구조를 제안하였다. 제안된 급전 구조는 급전상의 효율성을 높일 수 있고, 대량 생산이 가능하다는 장점이 있다. 제작된 안테나의 경우 설계 주파수 에서 이득이 25.8 dBi를 나타내었으며 H-면의 경우 부엽 레벨은 -18 dB로 억제되었고, 3$^{\circ}$의 좁은 3 ㏈ 빔폭을 나타내었다. 안테나의 비대칭적인 구조 때문에 H-면의 경우 3 ㏈ 빔폰은 17$^{\circ}$로 나타났으며 이 때 부엽 레벨은 -27 ㏈ 이하로 억제되었다. 실험을 통해 얻은 결과는 모의 실험의 결과와 잘 일치하였다. 본 논문에서 제안한 슬롯 배열 안테나를 전력 분배기로 평행하게 결합시킴으로써 안테나의 비대칭 구조를 극복하여 H-면의 넓은 3 ㏈ 빔폭을 개선시킬 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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