• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.961-964
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• 1995

For geometric accuracy in the net shape machining, the problem of tool deflection should be resolved in some fashion. In particular, this is crucial in finish cut operation where slim tools are used. The purpose of this paper is to verify the validity and effectiveness of the prediction model of the machined surface. Experimental results are presented for the cut of steel material with HSS endmill of diameter 6mm on machining center. The results shows that 1) the machining error due totool deflection is serious even in the low cutting load, 2) by using the mechanistic simulation model with experimental coefficients, the machining error was predicted with maximum prediction error of 10% which was significantly reduced to the desired level by the path modification method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.185-190
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅에서 대부분의 시스템들이 개인화된 추천을 위하여 사용자와 성향이 비슷한 사람들의 컨텍스트 정보를 분석하는데 인구통계학적 방법이나 협력적 필터링을 주로 사용한다. 서비스 추천 시스템들은 컨텍스트 정보 중에서 성별, 나이, 직업, 구매이력 등의 정적 컨텍스트를 주로 사용하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 이동경로 같은 사용자의 상황을 고려하기가 어렵기 때문에 개인의 성향을 정확하게 분석하여 실시간으로 개인화된 추천 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위해 동적 컨텍스트 중에서 사용자의 이동경로를 이용한다. 이동경로의 예측 정확도를 높이기 위해 RSOM의 입력으로 들어가는 이동경로를 경로보정 알고리즘을 사용하여 보정한다. 그리고 보정된 경로를 RSOM으로 학습시켜 사용자의 이동패턴을 분석하고 향후 이동경로를 예측한 후, 사용자의 선호도가 높은 상품들 중에서 예측 경로 상에 있는 가장 가까운 상품을 실시간으로 추천한다. 제안한 방법의 예측 정확도를 측정한 결과 MAE가 평균 0.5 이하로 측정됨으로써 사용자의 이동경로를 올바르게 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.109-120
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• 2006

본 논문에서는 도로 네트워크에서 이동하는 객체들의 미래 경로를 예측하는 방안에 대하여 다룬다. 기존의 대부분 미래 예측 기법들은 유클리드 공간에서 이동하는 객체들을 대상으로 한다. 그러나 텔레매틱스 등 다양한 응용에서 객체들은 도로 네트워크 상에서 이동하는 경우가 많으므로 이를 위한 미래예측 방법이 요구된다. 본 연구에서는 질의 객체의 현재까지의 이동 궤적과 유사한 경향을 가지는 과거 궤적들을 분석함으로써 이 객체의 미래 경로를 예측하는 기법을 제안한다. 우선, 도로 네트워크의 특성을 반영하여 궤적들의 유사도를 측정하는 새로운 함수를 제안한다. 이 함수를 이용하여 주어진 이동 객체의 미래 경로를 다음과 같이 예측한다. 먼저, 이동 객체 데이터베이스 내의 과거 궤적들을 대상으로 주어진 질의 궤적과 유사한 부분 궤적을 갖는 후보 궤적들을 검색한다. 그 다음, 검색된 후보 궤적들의 현재 위치 이후부터 목적지까지의 이동 경로를 분석함으로써 객체의 미래 이동 경로를 예측한다. 작은 차이를 갖는 이동 경로들을 같은 그룹으로 간주함으로써 경로 예측의 정확성을 높이는 방안을 제안한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.171-176
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• 2007

To give a guarantee a consistently high level of quality and reliability of Telematics traffic service, traffic flow forecasting is very important issue. In this paper, we proposed an adaptable integrated prediction model to predict the traffic flow in the future. Our model combines two methods, short-term prediction model and long-term prediction model with different combining coefficients to reflect current traffic condition. Short-term model uses the Kalman filtering technique to predict the future traffic conditions. And long-term model processes accumulated speed patterns which means the analysis results for all past speeds of each road by classifying the same day and the same time interval. Combining two models makes it possible to predict future traffic flow with higher accuracy over a longer time range. Many experiments showed our algorithm gives a better precise prediction than only an accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.

• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제6권3호
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• pp.29-36
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• 2005

With the rapid growth of the Internet, the Internet-based robot has been realized by connecting off-line robot to the Internet. However, because the Internet is often irregular and unreliable, the varying time delay in data transmission is a significant problem for the construction of the Internet-based robot system. Thus, this paper is concerned with the development of an Internet-based robot system, which is insensitive to the Internet time delay. For this purpose, the PPS (Position Prediction Simulator) is suggested and implemented on the system. The PPS consists of two parts : the robot position prediction part and the projective virtual scene part. In the robot position prediction part, the robot position is predicted for more accurate operation of the mobile robot, based on the time at which the user's command reaches the robot system. The projective virtual scene part shows the 3D visual information of a remote site, which is obtained through image processing and position prediction. For the verification of this proposed PPS, the robot was moved to follow the planned path under the various network traffic conditions. The simulation and experimental results showed that the path error of the robot motion could be reduced using the developed PPS.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.848-854
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• 2005

본 논문에서는 국내 환경에 적용할 수 있는 EHF(44 GHz) 대역의 강우 감쇠 특성을 예측하기 위한 연구를 수행하였다. 일반적으로 10 GHz 이상에서 동작하는 무선 통신 시스템이 강우에 의한 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있다. 이러한 강우 감쇠는 빗방울의 크기 분포를 통해서 예측이 가능하다. 따라서 무선 통신 시스템을 설계하거나 강우에 의한 감쇠 영향을 분석하기 위해서는 국내 환경에 적용 가능한 정확한 빗방울 크기 분포 예측 모델 개발이 중요하다. 본 논문에서는 충남대학교에서 측정을 통해 얻어진 데이터를 바탕으로 일반적인 확장 감마 분포를 이용하여 빗방울 크기 분포 예측 모델을 제시하였으며, 실제 강우 감쇠 측정 데이터와 잘 일치하는 결과를 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1-8
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• 2009

H.264/AVC 표준은 부호화 효율을 향상시키기 위해 각 매크로블록의 최적 부호화 모드를 결정하는 율-왜곡 최적화 기법을 사용한다. 율-왜곡 최적화 기법은 기존의 비디오 압축 표준보다 부호화 효율을 향상시키지만 매크로블록의 최적 부호화 모드를 결정하기 위해서 전체 모드에 대해 율-왜곡 최적화 과정을 수행해야하므로 부호화기의 복잡도가 매우 증가하게 된다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도 감소를 위해서 방향성 기울기를 이용한 고속 화면내 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2-경로 구조로 구성되었다. 첫 번째 경로는 방향성 기울기를 계산하여 제안된 예측 모드 결정 방법에 따라 $16{\times}16$ 화면내 예측 모드를 결정한다. 두 번째 경로는 $4{\times}4$ 화면내 예측의 최적 모드를 결정한다. $4{\times}4$ 화면내 예측에서 지원하는 9가지 예측 모드 중 3가지 예측 모드에 RDO 과정이 수행된다. 각 경로에서 결정된 두 가지 모드의 비용을 비교하여 최적 모드를 결정한다. 모의실험을 통해 제안 방식이 참조 소프트웨어와 비교하여 무시할 수 있는 화질 손실과 평균적으로 77%의 계산량을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제16권2호
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• pp.131-140
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• 2020

The characteristics of ballistic missiles are changing rapidly but studies have mostly focused on fragmentary flight trajectory analysis estimating the changing characteristics of some types, while there is a lack of research on comprehensive and efficient ballistic search, detection and prediction for missiles including the new types that have been gaining attention lately. This paper analyzes the flight trajectory characteristics of ballistic missiles at various ranges considering flight path angle adjustment, specific impulse and drag force with altitude based on the optimized equations of motion reflecting the parameters of North Korea's general and new types of ballistic missiles. The flight trajectory characteristics of representative ranges for each ballistic missile were analyzed by adjusting the flight path angle in the minimum energy method, lofted method, and depressed method. In addition, High value target can attacked by ballistic missiles considering flight path angle adjustment at various points. It's expected to be used to Threat Evaluation and Weapon Allocation, and deployment of defense systems by interpreting the analysis of the latest Iskander-class ballistic missiles and the new multiple rocket launcher.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권1호
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• pp.56-61
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• 2021

Neighbor path selection is to pre-select alternate routes in case geographically correlated failures occur simultaneously on the communication network. Conventional heuristic-based algorithms no longer improve solutions because they cannot sufficiently utilize historical failure information. We present a novel solution model for neighbor path selection by using machine learning technique. Our proposed machine learning neighbor path selection (ML-NPS) model is composed of five modules- random graph generation, data set creation, machine learning modeling, neighbor path prediction, and path information acquisition. It is implemented by Python with Keras on Tensorflow and executed on the tiny computer, Raspberry PI 4B. Performance evaluations via numerical simulation show that the neighbor path communication success probability of our model is better than that of the conventional heuristic by 26% on the average.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.81-89
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• 2008

네트워크 가상 환경에서 다중 사용자들이 정보를 공유하는 경우 교환되는 이벤트 트래픽을 줄이기 위하여 개선된 EKF를 이용한 가변적 경로예측을 제안한다. 다중 사용자를 지원하는 3차원 가상공간의 일관성은 분산된 참여자간의 상태정보를 끊임없이 교환함으로써 유지되며, 주기적인 상태정보 전송은 네트워크의 트래픽 오버헤드를 가져온다. 실시간 계속 변화하는 동적 데이터의 이동 패킷 예측을 위하여 움직임 정보인 이동 궤적의 실측치와 EKF 예측 치와의 오차 정보를 이용하여 이동경로를 예측하는 방법을 제안하고, DIS의 데드레커닝 알고리즘과 EKF를 이용한 경로예측을 시뮬레이션 하여 결과를 비교한다. 특정 경로를 따라 움직이는 동안 제안 방법은 DIS 데드레커닝 알고리즘으로 예측하는 것과 비교해 실제 물체의 이동경로에 근접하여 예측한다.