• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.527-533
• /
• 2018

최근 단말-대-단말(Device-to-device, D2D) 통신기술이 차세대 무선통신시스템의 핵심기술로 큰 관심을 받고 있다. 이러한 단말간 통신에서는 자신의 주변에 어떠한 단말이 있는지 파악하는 주변단말 탐색(Neighbor discovery)이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최근 큰 관심을 받고 있는 딥러닝(Deep learning) 기술을 활용하여 단말간 통신에서 주변단말을 파악하는 방안에 대해서 제안한다. 제안 방안은 기존의 방안과 달리 무선채널의 공간적 연관성을 이용하여 단말간의 신호 전송 없이 단말이 기지국으로 전송하는 상향링크 파일럿 신호를 기반으로 주변 단말을 찾고 따라서 기존의 방식에 비해 신호전송 복잡도(signaling complexity)를 크게 줄일 수 있다. 또한 제안 방안에서는 떨어져 있는 거리에 따라서 주변 단말을 분류 가능하여 기존 방안에 비해서 좀 더 세밀한 단말 탐색이 가능하다. 마지막으로 본 논문에서는 tensorflow를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안 방안의 성능을 검증하였다.

• 대한기계학회논문집
• /
• 제18권12호
• /
• pp.3159-3174
• /
• 1994

A simple octree encoding algorithm based on a tetrahedron root has been developed to be used for fully automatic generation of three dimensional finite element meshes. This algorithm starts octree decomposition from a tetrahedron root node instead of a hexahedron root node so that the terminal mode has the same topology as the final tetrahedral mesh. As a result, the terminal octant can be used as a tetrahedral finite element without transforming its topology. In this part(I) of the thesis, an efficient algorithm for the tetrahedron-based octree is proposed. For this development, the following problems have been solved, : (1) an efficient data structure for storing the octree and finite elements, (2) an encoding scheme of a tetrahedral octree, (3) a neighbor finding technique for the tetrahedron-based octree.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.183-191
• /
• 2015

태풍, 홍수와 같은 자연재해 발생 시 영상을 기반으로 댐, 보, 교량과 같은 수변 구조물의 피해정보의 정량적인 분석이 가능하면, 피해복구 및 의사결정의 지원에 큰 도움이 된다. 본 연구에서는 수변 구조물의 피해 분석을 위한 초기 과정으로 UAV를 활용한 수변 구조물의 3차원 정보의 획득을 시도하였고, 생성된 DSM의 정확도를 검증하였다. DSM의 생성을 위해 스테레오 기반의 영상정합 기술을 적용하였으며, 각각의 스테레오 정합결과를 생성 후 이를 모자이크하여 최종 DSM을 생성하였다. LIDAR에서 취득한 DSM과 비교하여 정확도를 검증했으며, 처리결과 전체 영역에서 3m 내외의 RMSE 수치가 나옴을 확인하였다. 오류의 원인을 분석해 본 결과, 생성된 DSM은 센서모델을 수립할 때에 필요한 EO 파라메터의 영향을 많이 받음을 확인할 수 있었다. 이후 정확한 GCP의 적용 및 인터폴레이션, 후처리 등의 기술의 개발을 통해 더욱 신뢰할 수 있는 DSM의 생성 시도를 해야 할 것이다. 그리고 본 연구의 목표에 맞게 실제 피해지역에서의 시뮬레이션을 통해 DSM을 이용한 정량적인 피해 분석에 대한 연구를 수행해야 할 것이다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.403-408
• /
• 2020

태양광 발전은 특성상 간헐성과 불확실성이 항상 존재하기 때문에 정확한 예측은 어려우며, 실시간 발전량 진단을 위한 이상감지 기술이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 파라미터의 상관관계를 도출하고 최근접 이웃 알고리즘을 적용하여 정상데이터와 비정상데이터를 분류한다. 두 분류의 결과는 발전 시스템의 결함에 의한 아웃라이어와 구름 등에 의해 단기간 동안 발생하는 부분 음영 및 전체 음영의 일시적인 전력손실을 보여준다. 100kW 발전소 데이터를 대상으로 머신러닝 분석을 수행하여 테스트 결과를 산출하였으며 실제 이상치와 이상치 후보지를 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.39-47
• /
• 2010

제약 만족 최적화 문제는 복잡한 제약 조건을 포함하는 동시에 비용을 최소화하는 최적화 문제로 정의된다. 지역 탐색과 제약 프로그래밍은 각각 이와 같은 문제의 해결을 위한 도구로서 활용되어 왔다. 본 논문에서는 탐색 성능 향상을 위해 지역 탐색과 제약 프로그래밍을 결합하는 방안을 제시하고 있다. 기본적으로 대상 문제의 해결을 위해 지역 탐색을 사용한다. 그러나 지역 탐색만을 사용할 경우 제약 조건을 모두 만족하는 실행 가능한 이웃해를 생성하는 것이 매우 힘들어진다. 따라서 본 논문에서는 이웃해 생성을 위한 도구로 제약 프로그래밍을 도입하였다. 가중치가 부여된 N-Queens 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 통해 탐색 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제35권4호
• /
• pp.109-117
• /
• 1998

선박의 개념설계 단계는 이용 가능한 정보가 매우 제한되어 있기 때문에 새로운 설계를 위하여 대부분의 경우 기존 선박의 설계 사례를 이용하게 된다. 본 논문에서는 이러한 과정을 시스템화하여 사례기반 선박 개념설계 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 사례 인덱싱을 통한 설계후보의 생성뿐만 아니라 nearest neighbor algorithm을 이용하여 사례베이스에서 추출된 설계 사례들의 우선 순위를 결정하여 주고 이를 바탕으로 변용(adaptation) 과정을 거쳐 설계선에 대한 해를 제시해 준다. 이러한 사례기반 추론 기법을 선박 개념설계 단계에 적용하여 그 유용성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1266-1269
• /
• 2007

IPv6 환경에서는 NDP(Neighbor Discovery Protocol)를 이용한 주소 자동 설정 메커니즘을 지원한다. 그러나, NDP 는 메시지 내 중요 정보가 네트워크 상에 그대로 노출됨으로 인해 각종 공격에 취약하다. 이러한 취약성을 극복하기 위해, CGA(Cryptographically Generated Address)를 사용하여 주소의 소유권 증명이 가능한 SEND(SEcure Neighbor Discovery)가 도입되었다. 그러나 SEND 는 높은 비용 연산으로 인해 모바일 기기 등에 적용하는데 한계점을 가진다. SEND 의 한계점을 보완하고자 해쉬 함수를 이용해 주소 자동 설정에 사용되는 임시 주소를 감추는 기법이 제안되었다. 이 기법은 DAD(Duplicate Address Detection) 과정 중 SEND 수준의 보안을 제공하면서도 빠르게 동작할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 리눅스 환경에서 제안 기법을 구현해 보고, 주소 생성 시간 측정 및 DAD 과정에서 드러난 서비스 거부 공격에 대한 안전성을 검증한다.

• 품질경영학회지
• /
• 제49권2호
• /
• pp.201-211
• /
• 2021

Purpose: This paper proposes a density adaptive grid algorithm for the k-NN regression model to reduce the computation time for large datasets without significant prediction accuracy loss. Methods: The proposed method utilizes the concept of the grid with centroid to reduce the number of reference data points so that the required computation time is much reduced. Since the grid generation process in this paper is based on quantiles of original variables, the proposed method can fully reflect the density information of the original reference data set. Results: Using five real-life datasets, the proposed k-NN regression model is compared with the original k-NN regression model. The results show that the proposed density adaptive grid-based k-NN regression model is superior to the original k-NN regression in terms of data reduction ratio and time efficiency ratio, and provides a similar prediction error if the appropriate number of grids is selected. Conclusion: The proposed density adaptive grid algorithm for the k-NN regression model is a simple and effective model which can help avoid a large loss of prediction accuracy with faster execution speed and fewer memory requirements during the testing phase.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.1045-1053
• /
• 2006

본 연구에서는 MHN(Maximum Homogeneity Neighbor) 필터링을 이용한 회화적 렌더링의 브러시 스트로크생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 입력 영상의 기울기(gradient)를 브러시 스트로크의 생성에 이용하는 연구와 달리 영상을 구성하는 픽셀의 동질성(homogeneity)에 기반을 두어 스트로크를 생성하였다. 이를 위해 입력 영상에 MHN 필터를 적용하여 하나의 브러시 스트로크로 그려질 수 있는 동질성 영역을 추출하고 추출된 영역으로부터 최소자승법으로 브러시 스트로크의 중심축을 계산한 후, 팽창함수를 정의하여 브러시 스트로크를 생성하였다. 이 방법은 기존의 경사도 기반 스트로크 생성 방법을 복잡한 입력영상에 적용했을 때 발생하는 문제점인 스트로크 방향의 비일관성을 해결할 수 있다. 또한 두께가 일정하지 않은 브러시 스트로크를 표현할 수 있어 결과 영상의 회화적 느낌을 높일 수 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.1283-1287
• /
• 2003

Reverse engineering technology refers to the process that creates a CAD model of an existing part using measuring devices. Recently, non-contact scanning devices have become more accurate and the speed of data acquisition has increased drastically. However, they generate thousands of points per second and various types of point data. Therefore. it becomes a important to handle the huge amount and various types of point data to generate a surface model efficiently. This paper proposes a new triangular mesh generation method using 3D grids. The geometric information of a part can be obtained from point cloud data by estimating normal values of the points. In our research, the non-uniform 3D grids are generated first for feature based data reduction based on the geometric information. Then, triangulation is performed with the reduced point data. The grid structure is efficiently used not only for neighbor point search that can speed up the mesh generation process but also for getting surface connectivity information to result in same topology surface with the point data. Through this integrated approach, it is possible to create surface models from scanned point data efficiently.