This study measured the stream data from the several sensors, and stores the database in MapReduce framework environment, and it aims to design system with the small performance and cluster analysis error rate through the KMSVM algorithm. Through the KM-SVM algorithm, the cluster analysis effective data was used for U-health system. In the results of experiment by using 2003 data sets obtained from 52 test subjects, the k-NN algorithm showed 79.29% cluster analysis accuracy, K-means algorithm showed 87.15 cluster analysis accuracy, and SVM algorithm showed 83.72%, KM-SVM showed 90.72%. As a result, the process speed and cluster analysis effective ratio of KM-SVM algorithm was better.
본 논문에서는 MRC(Maximal Ratio Combing) 결합 기법을 사용한 RAKE 수신기에서 채널 추정 알고리즘에 따른 성능을 분석한다. 채널 추정 알고리즘에는 WMSA(Weighted Multi-Slot Averaging), 동일 이득 채널 추정 (Equal Cain Estimation ; ECE), 심볼 단위 채널 추정(Symbol-to-Symbol Estimation ; SSE)의 세 가지가 있는데 상업용 시뮬레이션 틀인 HP사의 ADS를 이용하여 비동기 방식 IMT-2000시스템(3GPP)을 대상으로 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해서 본 논문은 Jakes 페이딩 채널 모델을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여, 저속 도플러(3Km/h)일 때 WMSA 알고리즘이 다른 알고리즘 성능보다 더 좋음을 알 수 있다. 그러나 고속 도플러(120Km/h)일 때, 간단한 구조를 갖는 ECE 알고리즘이 보다 더 유용함을 알 수 있다.
SSF 알고리즘의 고정된 구간을 개선하여 자동으로 구간을 선택함으로 계산시간을 줄인 Auto Z-step과, SSF 알고리즘에 사용되는 FFT 방법의 표본값을 자동적으로 줄여서 계산시간을 감소시킨 Auto T-step 알고리즘을 제안하였다. 2.5Gbps 100km 전송시 이 두 알고리즘을 사용한 것은 기존의 1km fixed step 알고리즘보다 1/120의 계산시간이 줄었고, 10Gbps 40km 전송시 최대 1/56으로 줄었으며, 오차는 모두-30㏈ 이하였다. eye diagram으로 kkm fixed step 알고리즘과 비교할 때 오차가 무시될 수 있음을 알 수 있었다.
위성을 이용한 에어로졸 원격탐사에서 높은 공간해상도의 정보에 대한 요구가 많았음에도 그동안 단일화소가 갖는 물리적인 에어로졸 신호의 약화와 구름 등에 의한 오차 증가로 인해 산출에 어려움을 겪어왔다. 본 연구에서는 GOCI 자료를 이용하여 한-미 협력 국내 대기질 공동조사 캠페인 기간인 2016년 5, 6월에 대해 GOCI의 최대 공간 해상도인 500 m에서 고해상도 에어로졸 광학 깊이를 산출하였다. 기존의 GOCI 알고리즘은 6 km 해상도로 에어로졸 산출물을 제공해왔으며, 이번 연구에서 개발한 고해상도 산출 알고리즘은 기존 알고리즘을 기반으로 한다. 에어로졸 모형, 조견표 구성 및 역추산 과정은 동일하게 이용되었으나, 높은 해상도에서의 구름 제거 방법이 개선되었다. 그 결과, 몇 가지 사례에 대하여 6 km 산출물과 비교하였을 때 500 m 산출물의 분포 및 크기는 유사하게 나타났으나 공간 해상도가 높기 때문에 더 많은 화소에 대하여 산출되었다. 이에 따라 작은 규모의 구름 주위에서도 산출이 되었고, 에어로졸의 공간적인 변화를 세밀하게 살펴볼 수 있었다. 정확도 검증을 위하여 지상 관측 장비와 비교를 하였을 때 공간해상도가 크게 좋아졌음에도 상관 계수가 0.76, 기대 오차 내에 들어오는 비율이 51.1%로 6 km 산출물과 유사한 검증 결과를 보였다.
본 논문에서는 3축 가속도 동작 감지기를 이용하여 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘을 구현 하였다. 피험자 33명(남성: 15, 여성: 18명)을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스분석기, 3축 가속도 동작 감지기(피트미터)를 허리와 손목에 착용 후 2 km/h ~ 11 km/h 까지 각 단계별 2분 수행 후, 1 km/h 씩 증가 시키면 실험을 진행하였다. 3축 가속도 동작 감지기의 x, y, z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude: SVM)와 산소소비량과의 회귀분석을 통하여 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘을 구현 하였다. 허리, 손목, 허리와 손목의 3축 가속도 동작 감지기 착용 위치에 따라 알고리즘을 구현하고 각각의 알고리즘 별로 비교하여 신체활동의 특성에 따라 선택적으로 이용할 수 있도록 구현 하였다.
This paper deals with an improved fault location algorithm with compensation ground capacitance through distributed parameter for a long parallel T/L. For the purpose of fault locating algorithm non-influenced by source impedance and fault resistance, the loop method was used in the system modeling analysis. This algorithm uses a positive and negative sequence of the fault current for high accuracy of fault locating calculation. Power system model of 160km and 300km long parallel T/L was simulated using EMTP software. To evaluate of the proposed algorithm, we used the several different cases 64 sampled data per cycle. The test results show that the proposed algorithm was minimized the error factor and speed of fault location estimation.
뉴질랜드 Ngauruhoe 화산에 설치된 OTVZ 지진관측소 하부의 S파속도(${\nu}_s$)를 규명하기 위해, 2011년 11월 11일에서 2013년 9월 11일까지 기록된 원거리 지진자료($Mw{\geq}5.5$) 중에서 신호 대 잡음비가 높은 127개의 자료만을 이용하여 수신함수를 계산하였다. 수신함수는 시간영역에서 반복적 곱풀기 방법으로 계산되었으며, 21개의 수신함수에 유전자 알고리즘을 적용하여 역산을 실시하였다. 역산으로부터 구한 관측소 하부의 1차원 속도모델은 ${\nu}_s$가 3.7 km/s에서 4.7 km/s로 급격히 변하는 모호면이 14 km 깊이에 존재하며, 지각의 평균 ${\nu}_s$는 3.4 km/s임을 보인다. 하부지각에는 평균 ${\bar}{\nu}_s$ 가 3.1 km/s인 저속도층이 두께 9 km 이내로 존재하며, 관측소에서 멀어질수록 두께가 얇아지는 것으로 분석된다. 또한, 상부맨틀에도 ${\nu}_s$가 4.3 km/s 이하인 저속도층이 10 km 이상의 두께로 존재하며, 이러한 하부지각과 상부맨틀 내에 존재하는 저속도층과 상대적으로 얇은 지각은 태평양판의 섭입에 따른 마그마 활동과 관련이 있을 것으로 추정된다.
본 연구는 고속도로 상의 반복적인 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 현실적인 대안 중 하나인 고속도로 갓길차로제를 효과적으로 운영하기 위해 강화학습 기법을 적용하고자 하였다. 강화학습의 DQN을 활용한 갓길차로제 운영 알고리즘을 개발하였고 미시교통시뮬레이션 프로그램 VISSIM을 활용하여 경부선 기흥IC-수원IC 구간의 데이터를 활용하여 강화학습 에이전트를 학습시켰고 그 효과를 평가하였다. 효과평가는 크게 이동성과 안전성의 두 가지 측면에서 진행하였다. 분석 결과 DQN 기반 갓길차로제 운영을 통해 시간당 최대 26km/h의 속도 개선 효과가 발생하였으며, DQN 에이전트는 기존 운영 기준인 60km/h 보다 약 10km/h 높은 속도로 갓길 차로제를 운영하였다. 안전성 효과의 경우 기존 운영 방식과 DQN 기반 운영을 통해 발생되는 차량 간 상충건수를 비교하였고 산출된 상충건수의 차이가 크지 않아 10km/h의 운영 기준 속도의 차이가 큰 영향을 주지 않은 것으로 판단하였다. 이러한 결과를 종합적으로 고려할 때 강화학습 기반 고속도로 갓길차로제 운영은 이동성 측면에서는 분명한 효과가 존재하였고 현재 운영 기준 속도의 조정을 고려해볼 필요가 있을 것으로 판단된다.
Cloud amount calculation algorithm was developed using MTSAT-1R satellite data. The cloud amount is retrieved at 5 km ${\times}$ 5 km over the Korean Peninsula and adjacent sea area. The algorithm consists of three steps that are cloud detection, cloud type classification, and cloud amount calculation. At the first step, dynamic thresholds method was applied for detecting cloud pixels. For using objective thresholds in the algorithm, sensitivity test was performed for TBB and Albedo variation with temporal and spatial change. Detected cloud cover was classified into 3 cloud types (low-level cloud, cirrus or uncertain cloud, and cumulonimbus type high-level cloud) in second step. Finally, cloud amount was calculated by the integration method of the steradian angle of each cloud pixel over $3^{\circ}$ elevation. Calculated cloud amount was compared with measured cloud amount with eye at surface observatory for the validation. Bias, RMSE, and correlation coefficient were 0.4, 1.8, and 0.8, respectively. Validation results indicated that calculated cloud amount was a little higher than measured cloud amount but correlation was considerably high. Since calculated cloud amount has 5km ${\times}$ 5km resolution over Korean Peninsula and adjacent sea area, the satellite-driven cloud amount could show the possibility which overcomes the temporal and spatial limitation of measured cloud amount with eye at surface observatory.
최근 만성질환을 예방하고 건강을 증진시킬 목적으로 신체활동에 대한 중요성이 인식되면서 신체활동 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 3축 가속도 동작감지기 x, y, z축에 대한 $cm/s^2$의 가속도 합인 SVM(Signal Vector Magnitude)를 이용하여 신체활동 에너지 소비량 알고리즘을 구현하였다. 기존 실험을 통해 타당도가 입증된 COUNT 방식의 Freedson, Hendelman, Leenders, Yngve 알고리즘에 SVM 방식을 적용하여 구현 하였다. COUNT와 SVM 상관관계 분석을 위하여 총 10명의(성인 남성 5명, 여성 5명, 20 ~ 30 대) 피험자를 대상으로 실험을 진행하였다. 피험자는 트레드밀위에서 3단계 신체활동 (걷기: 3km/h, 빨리 걷기: 5km/h, 러닝: 8km/h)을 1주 간격으로 4주 간 반복 실험을 진행하였다. 실험결과 얻어진 COUNT와 SVM의 간의 상관관계를 분석하여 다양한 신체활동에 따른 맞춤형 에너지 측정 알고리즘을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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