• 교육시설 논문지
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• 제20권3호
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• pp.29-39
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• 2013

This study addresses the evaluation on the satisfaction of school illumination quality by applying SERVPERF model after extracting factors affecting school illumination quality. Three types of illumination systems (fluorescence light, general LED light and high color rendition LED light) were tested by students who have used each illumination system. Three factors such as effectiveness, esthetic sense and function were developed for evaluation. Satisfaction evaluation was performed based on applied SERVPERF model by comparing perceived levels. The differences of perceived levels of satisfaction on the illumination systems were analyzed by ANOVA. The results said respondents satisfy only the high color rendition LED light regardless of three factors. Especially, students who experienced high color rendition LED light have strong intention to recommend that illumination system to other schools. They also express their desire to use that system at home. Interestingly, there is not much satisfaction difference between fluorescence light and general LED light.

• 생물환경조절학회지
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• 제23권4호
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• pp.303-308
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• 2014

수출용 온실 단지로 기대되는 간척지의 광환경은 해무 등에 의해 내륙과는 다른 광환경 특성을 나타낸다. 이러한 간척지에서 온실 설계 기준을 작성하기 위해서 산란광과 직달광을 고려한 온실 내 광분포 연구가 필요하다. 본 연구에서는 간척지의 고유의 광환경 특성을 분석하고 3-D 온실 모델에 적용하여 간척지의 온실 내 공간적인 광분포를 추정하고자 하였다. 먼저 간척지의 일사량을 산란광과 직달광으로 구분하여 측정하고 내륙의 일사량과 비교하였다. 또한 간척지 지역에 설치된 온실 내의 광분포를 측정하고 이를 시뮬레이션을 통해 계산된 값과 비교함으로써 3-D 온실 모델에 대한 검증을 실시하였다. 간척지는 내륙에 비하여 전체 일사량에 대비 높은 산란광의 비율을 나타내었으며, 특히 일출 및 일몰 부근에서 크게 나타났다. 3-D 온실 모델에 의한 온실 내 예측 광분포는 실제 간척지의 온실 내 광분포와 유사하게 나타났다. 검증된 3-D 온실 모델을 통하여 임의의 외부 광조건에 대하여 간척지 지역의 온실 내부의 시간적인 평균 광도의 변화와 광분포를 예측할 수 있었다. 이러한 결과는 간척지 지역의 온실 내 광환경 해석 이외에도 작물의 수광량 해석에도 유용하게 활용될 것으로 예상된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.176-182
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• 2024

본 연구는 결측치 비율이 높은 시계열 데이터를 효과적으로 분석하고 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 결측치 처리 방법을 비교 분석하였다. 이를 위해 PSMF(Predictive State Model Filtering), MissForest, IBFI(Imputation By Feature Importance) 방법을 적용하였으며, 이후 LightGBM, XGBoost, EBM(Explainable Boosting Machines) 머신러닝 모델을 사용하여 예측 성능을 평가하였다. 연구 결과, 결측치 처리 방법 중에서는 MissForest와 IBFI가 비선형적 데이터 패턴을 잘 반영하여 가장 높은 성능을 나타냈으며, 머신러닝 모델 중에서는 XGBoost와 EBM 모델이 LightGBM 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 본 연구는 결측치 비율이 높은 시계열 데이터의 분석 및 예측에 있어 비선형적 결측치 처리 방법과 머신러닝 모델의 조합이 중요함을 강조하며, 실무적으로 유용한 방법론을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1729-1740
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• 2017

This paper describes a vision-based method that effectively recognize a traffic light. The method consists of two steps of traffic light detection and discrimination. Many related studies have used color information to detect traffic light, but color information is not robust to the varying illumination environment. This paper proposes a new method of traffic light detection based on intensity and saturation. When a traffic light is turned on, the light region usually shows values with high saturation and high intensity. However, when the light region is oversaturated, the region shows values of low saturation and high intensity. So this study proposes a method to be able to detect a traffic light under these conditions. After detecting a traffic light, it estimates the size of the body region including the traffic light and extracts the body region. The body region is compared with five models which represent specific traffic signals, then the region is discriminated as one of the five models or rejected as none of them. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 97.2%, the recall of 95.8%, and correct recognition rate of 94.3%. These results shows that the proposed method is effective.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.26-31
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• 2002

본 연구는 초고속 지능형 라인센터 개발에 관한 것으로서 1 차 년도 볼 스크류 방식의 시험모델에 대한 종합 검토 결과를 바탕으로 2 차 연도에는 리니어 모터를 채택한 라인센터의 시제품 설계에 있어서 고속화를 위한 방안을 모색하고 컴팩트한 경량의 구조를 지향하는 라인 센터 구조물을 설계하였고, 3 차 년도에는 라인센터의 제작 및 종합적인 시험 평가를 통하여 상품화 모델을 정립하고자 하였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.17-24
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• 2022

최근 머신러닝 기반의 사이버 공격 탐지 및 분류 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 높은 수준의 탐지 정확도를 달성하고 있다. 그러나 저 사양 IoT 기기, 대규모의 네트워크 트래픽 등은 IoT 환경에서 머신러닝 기반의 탐지모델 적용을 어렵게 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 국방분야에서도 활용되고 있는 MQTT(Message Queuing Telementry Transport) IoT 프로토콜 환경에서 수집된 데이터세트를 대상으로, 차원축소 기법인 PCA(Principal Component Analysis)와 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)을 이용하여 IoT 공격을 효울적으로 탐지 및 분류하는 방안을 제안하였다. 실험을 통해 제안하는 분류모델의 성능을 확인한 결과 원본 데이터세트를 약 15%로 축소하였음에도 원본 전체를 모두 사용한 모델과 거의 유사한 성능을 나타냈으며, 본 논문에서 선정한 4가지 차원축소기법과의 비교 평가에서도 가장 우수한 성능을 나타냈다.

• 오토저널
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• 제12권5호
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• pp.97-106
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• 1990

A method of weight evaluation of the load-bearing structural elements of cars is presented and the weight ratio of the analysis model is investigated. Replacing the materials of floor elements of the car into the high-strength steel, a considerable weight-reduction of the model has been obtained. The 1500cc model is selected for the present study and the stick model analysis is employed for the structural analysis. The torsional stiffness of the weight-reduced model is also evaluated and it is shown it has a reasonable rigidity. The ratio of the weight of the load-bearing structural elements to the unladen vehicle weight of cars is about 0.12for the 1500cc model and the weight-reduction of this study can be obtained around 17% of the weight of the load-bearing structural elements.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권2호
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• pp.7-12
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• 2007

고휘도 LED(Light-Emitting Diode)를 구현하기 위한 칩 설계의 최적화에 이용할 수 있는 SPICE 기반의 LED 3차원 회로 모델을 개발하였다. 본 모델은 LED를 일정한 면적의 픽셀로 구획하고, 각각의 픽셀은 n-전극, n-형 반도체, p-형 반도체, 및 p-전극 등의 일반적인 LED 레이어 구조를 반영하는 회로망으로 나타낸다. 개별의 박막 층과 접촉 저항은 저항 네트웍으로, pn-접합부는 일반적인 pn-접합 다이오드로 각각 모델링 한다. 별도의 테스트 패턴을 이용하여 독립적으로 추출한 파라미터를 이용한 시뮬레이션 결과는 실험 결과와 정확하게 일치함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.83-90
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• 2019

LED조명의 강점을 토대로 LED조명이 보급되고 있으며, 다양한 정부정책이 시행되고 있다. 조명을 활용한 무선통신 기술인 VLC 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 많은 연구를 통해서 고속 데이터 전송기와 같은 일반적인 LED 광원을 사용할 수 있다는 것이 증명되었다. 그러나 여전히 주요 문제 중 하나로 라디오 방송의 잡음과 유사한 빛의 간섭문제가 있다. 이에 본 논문에서는 스펙트럼 분리형 VLC 채널을 위한 광 필터를 사용하여 주변 조명의 간섭을 제거하기 위한 모델을 제안하였다. 제안한 모델의 검증을 위하여 다양한 고휘도 RGB LED 모듈을 활용하여 비교분석을 진행하였으며, 추가로 실생활에 적용되어 활용 중인 고휘도 LED 조명을 활용한 실험을 통한 적용성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.173-182
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• 2022

본 논문에서는 사기 거래를 사전에 예방하고 XAI 접근 방식을 사용하여 해석할 수 있는 기계학습 모델을 제안한다. 실험을 위해 국내 주요 온라인 C2C 재판매 거래 플랫폼인 중고나라에서 휴대폰 판매 게시물 1만2,258개에 대한 실제 데이터셋을 수집했다. 게시물 본문에 해당하는 텍스트를 Doc2vec을 이용해 특성을 추출했고 PCA를 통해 차원축소를 했으며, 이전 연구를 바탕으로 다양한 파생변수가 만들어졌다. 전처리 단계에서 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 오버샘플링과 언더샘플링을 결합한 복합샘플링 방법이 적용되었다. 이러한 특성을 기반으로 사기성 게시물을 탐지하는 기계학습 모델들이 학습되었다. 분석 결과 LightGBM이 다른 기계학습 모델에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. 그리고, SHAP을 이용한 분석 결과, 시세에 비해 터무니없게 가격이 쌀수록, 거래지역 표기가 없을수록, 가격이 높을수록, 안전거래를 하지 않을수록, 택배거래를 할수록, 가격 중 0의 비율이 많을수록 사기 게시글일 확률이 높았다.