• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.221-243
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• 2023

국내 도심지 터널 공사에서 발파로 인한 진동 및 소음 방지를 위한 대안으로 로드헤더 공법 적용사례가 늘고 있다. 그러나 국내의 암반 대상 로드헤더 적용사례가 극히 적어 로드헤더 장비선정과 굴착효율 평가에 한계가 있다. 특히 로드헤더 굴착효율 평가를 위해 현재는 해외 현장에서 경험적으로 개발된 모델식을 적용하고 있으나 국내 암종 및 지질조건에 대한 검증이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 해외 문헌 연구를 통하여 로드헤더 장비사양 결정방법과 굴착효율 평가 모델을 조사하였다. 이를 바탕으로 국내 현장 대상 장비선정을 위한 사양 검토와 더불어 현장 대상 암석강도와 굴착효율의 상관모델식을 제안하고 설계 굴착효율 예측 모델과 비교하였다. 또한 로드헤더 절삭이론 모델식을 이용한 굴착효율 산정의 간편법을 제안함으로써 굴착효율을 평가하고 기존 경험적 예측 모델과 비교 검증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2B호
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• pp.131-137
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• 2006

본 연구에서는 기존 매개변수적 수문시계열 예측모형을 보완하고자 Singular Spectrum Analysis(SSA)와 Linear Recurrent Formula를 결합한 모형을 제안하였다. SSA는 주로 시계열에 내재해 있는 구성성분을 추출하기 위한 목적으로 많이 이용되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 엘니뇨 및 라니냐 등의 기상현상과 수문사상의 상관성 분석에 주로 적용되고 있는 SSA와 시계열 예측을 위해서 Linear Recurrence Formula를 결합한 예측 모형을 월단위의 수위와 유입량 시계열 자료를 대상으로 적용성 및 타당성을 검토해 보았다. 모형을 통해 수문시계열을 모의한 결과 전체적인 통계적인 특성 및 시각적인 검토에서 실측자료와 매우 유사한 모의가 가능하였으며 실측 자료를 바탕으로 Blind Forecasting을 실시한 결과 2가지 예에서 모두 1년 정도의 예측구간에서 합리적인 결과를 제시하여 주었다. 따라서 단기예측을 수문모형으로서 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제18권3호
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• pp.257-266
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• 2012

본 연구는 조사료 품질평가에서 근적외선 분광법의 현장 이용성 확대를 위하여 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 사료가치 및 발효품질의 예측정확성을 평가하기 위하여 수행되었으며 검량식 개발을 위하여 이탈리안 라이그라스 사일리지를 전북지역에서 174점을 수집하였다. 시료 전처리 방법은 사일리지를 건조 후 분쇄하는 방법과 원물 (생) 시료를 건조 분쇄하지 않는 방법을 두었으며 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량의 예측 정확성은 건조 분쇄하지 않은 원물(생)시료를 그대로 측정하는 방법 (SECV 1.37%, $R^2$=0.96)이 건조 분쇄처리 방법 (SECV 4.31%, $R^2$=0.68) 보다 예측 정확성이 높게 나타났다. ADF와 NDF 함량의 예측 정확성은 건조 후 분쇄처리한 방법이 개발된 검량식을 상호검증 (SECV)한 결과 각각 0.72% ($R^2$=0.97)와 0.85% ($R^2$=0.94)로 높게 나타났으며 조회분함량 평가에 대한 검량식개발 결과는 건조분쇄하지 않은 원물(생) 시료 전처리 방법에서 가장 낮은 정확성 (SECV 1.17%, $R^2$=0.66)을 나타내었다. pH와 젖산함량은 건조 분쇄 전처리 방법에서 각각 0.48 ($R^2$=0.87)와 0.24% ($R^2$=0.87)로 우수한 결과를 나타내었다. 이상의 연구결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용한 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 사료가치 및 발효품질 평가에 대한 예측정확성은 수분함량을 제외하고는 건조 후 분쇄하는 시료 전처리 방법이 예측 정확성 측면에서는 우수한 것으로 나타났으나 시료 전처리가 필요치 않은 원물(생) 시료의 측정 방법도 매우 양호한 예측 정확성을 보임으로써 실제 근적외선분광법의 현장 활용측면에서는 매우 유용한 전처리 방법으로 판단되어진다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• 한국음향학회지
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• 제33권2호
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• pp.87-93
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• 2014

덕트 내 음원 면에서의 음압과 입자 속도분포를 상세히 알 수 있다면, 주된 소음원들의 위치와 강도를 분석하여 전파특성을 잘 이해할 수 있고, 이에 따라 저소음화 설계에 유용한 정보로 활용가능하다. 이를 위한 기존의 방법들은 대개 단면상 위치와 무관한 일정 변수로 나타내는 제한점이 있다. 본 논문에서는 음원의 단면 분포를 높은 공간분해능으로 관찰할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 모드 합성법을 기반으로 감쇠파의 영향과 근접장 측정을 포함하는 행렬식을 유도하였으며, 컴프레션 드라이버에 의해 일부 단면이 가진된 유동이 없는 덕트 시스템에서 검증하였다. 감쇠파모드 개수의 증가에 따라 음압 스펙트럼을 더욱 정확하게 근사화 할 수 있었으며, 26개의 감쇠파 모드를 포함한 수렴 결과로부터 관심 헬름홀쯔 수 영역에서 -25 dB 이하의 오차로 예측할 수 있었다. 수렴된 모드 진폭들을 이용하여 kR = 1에서 음원 면에서의 음원변수 분포를 관찰한 결과, 실제 음원이 설치된 국소 위치에서 높은 음압과 입자 속도 값을 분명히 나타내는 것을 보였다. 또한, 감쇠 모드의 역추산시에 정규화기법을 도입하여, 과결정된 반경방향 모드에 의해 발생된 무의미한 피크들을 효과적으로 제거할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.99-112
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• 2010

앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.667-675
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• 2013

This paper presents vision-based techniques for underwater landmark detection, map-based localization, and SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) in structured underwater environments. A variety of underwater tasks require an underwater robot to be able to successfully perform autonomous navigation, but the available sensors for accurate localization are limited. A vision sensor among the available sensors is very useful for performing short range tasks, in spite of harsh underwater conditions including low visibility, noise, and large areas of featureless topography. To overcome these problems and to a utilize vision sensor for underwater localization, we propose a novel vision-based object detection technique to be applied to MCL (Monte Carlo Localization) and EKF (Extended Kalman Filter)-based SLAM algorithms. In the image processing step, a weighted correlation coefficient-based template matching and color-based image segmentation method are proposed to improve the conventional approach. In the localization step, in order to apply the landmark detection results to MCL and EKF-SLAM, dead-reckoning information and landmark detection results are used for prediction and update phases, respectively. The performance of the proposed technique is evaluated by experiments with an underwater robot platform in an indoor water tank and the results are discussed.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2087-2089
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• 2003

The presence of narrowband interference (NBI) in Direct-sequence code division multiple access (DS/CDMA) systems is an inevitable problem when the interference is strong enough. The improvement in the system performance employs by adaptive narrowband interference suppression techniques. Basically there have been two types of method for narrowband interference suppression estimator/subtracter approaches and transform domain approaches. In this paper the focus is on the type of estimator/subtracter approaches. However, the binary direct sequence (DS) signal, that acts as noise in the prediction process is highly non-Gaussian. The case of a Gaussian interferer with known in an autoregressive (AR) signal or a digital signal and also in a sinusoidal signal (Tone) that included in is paper. The proposed NBI suppression is presence in an adaptive IIR notch filter for lattice structure and more powerful by using a variable step-size algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm can significantly increase the convergence rate and improved system performance when compare with adaptive least mean square algorithm (LMS).

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.756-763
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• 2013

도메인 필터 및 레인지 필터, 이들 두개의 가우시안 필터에 의해 동작하는 양방향 필터 (bilateral filter)는 원 영상의 선예도 상승 및 노이즈 감소 특성을 가지는 비선형 필터이다. 본 논문은 적외선 소형 표적 탐지에 있어서 양방향 필터을 표적이 없는 경우의 배경을 예측하는 배경 예측기로 설계하고자 한다. 이를 위하여 양방향 필터의 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차는 배경 영역과 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 제안한 양방향 필터는 국부 창 주위 블록에 대하여 그 평균값들의 분산 특성을 이용하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차를 적응적으로 가변시킨다. 또한 처리되는 화소에 대하여 주위 블록 평균값들의 분산값이 작을 경우 평탄 배경 및 표적 영역으로 분류하고, 그 분산값이 클수록 에지 영역으로 분류하여 양방향 필터 처리함으로써 배경 예측의 정확도를 향상시켰다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 표적이 없는 경우의 배경을 예측하여 표적을 포함하는 원 영상과 표적이 없는 경우의 예측 배경과의 차를 이용하여 소형 표적을 검출할 수 있다. 실험 결과에서 제안한 양방향 필터를 이용한 방법이 기존의 방법들보다 표적 검출률이 우수함을 확인하였다.

• 화약ㆍ발파
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• 제34권3호
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• pp.10-16
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• 2016

최근 석회석광산은 분진 소음 등 환경적인 문제와 함께 석회석 품위 저하 현상으로 갱내 채광이 증가하고 있다. 석회석을 파쇄시키기 위한 파쇄 시설을 갱내 설치하려면 대규모 지하공동이 필요하게 되며, 공동의 규모가 커짐에 따라 낙석이나 낙반의 발생 가능성이 높아지게 된다. 그리고 석회석 지하공동 주변 암반은 다양한 절리가 발달하여 낙석 발생에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 채광 발파 시 대형갱도 내 낙석발생 여부 관찰과 발파진동 계측을 수행하여, 이를 바탕으로 불연속면 수치해석 소프트웨어인 UDEC를 이용하여 절리암반 동해석 모델을 제안하고 발파진동 여기에 의한 대형 지하갱도의 낙석 발생을 해석하였다. 또한 절리암반 모델에 다양한 절리특성(경사각, 간격)의 변화와 발파굴착 손상영역을 고려하였다.