• 한국전자파학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.868-882
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• 2009

본 논문에서는 현재 주목을 받고 있는 테라헤르츠 대역의 주파수에서 근거리 무선 통신 응용을 위한 채널 모델과 무선 링크의 성능 분석에 대하여 서술한다. 10 Gbps 이상의 전송 속도를 실현하기 위해서는 주파수 대역폭이 기존의 밀리미터파에서 사용하는 주파수 대역폭보다 더 넓은 대역폭이 필요하며, 이 대역폭을 얻기 위해서는 테라헤르츠 주파수 대역으로 자연적으로 옮겨가지 않을 수 없다. ITU-R P.676-7 모델을 이용하여 테라헤르츠 대역의 대기 전파 감쇠 특성 분석 결과, 중심 주파수 220, 300, 350 GHz에서 약 68, 48, 45 GHz의 주파수 대역폭이 가용하며, 스펙트럼 효율이 1 이하인 변조 방식으로도 10 Gbps 이상의 데이터 속도를 얻을 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 간략화 PDP 모델을 이용하여 실내 공간의 건물 재질에 따른 지연 특성을 분석하였다. 실내 공간의 크기 $6\;m(L){\times}5\;m(W){\times}2.5\;m(H)$에서 콘크리트 벽의 경우 TE 편파에서 RMS 지연 확산은 9.23 ns였다. 이 결과는 참고문헌의 Ray-Tracing 시뮬레이션에서 얻은 10 ns 이내에 근접한다. 옥내 무선 링크 성능 분석 결과, 수신기의 감도는 BPSK 변조 방식을 사용하는 경우 대역폭 $5{\sim}50\;GHz$에 대하여 $-56{\sim}-46\;dBm$이고, 안테나 이득은 10 m 링크에서 $26.6{\sim}31.6\;dBi$였다. AWGN 채널과 LOS 환경을 가정할 때 송신기 출력 -15dBm에서 캐리어 주파수 220, 300, 350 GHz일 때 최대 달성 가능한 데이터 속도는 각각 30, 16, 12 Gbps였다. 이 결과는 BPSK 변조 방식을 사용하여 1 m 링크에서 얻은 결과이다. BER은 $10^{-12}$으로 가정하였고, 송신기 출력을 증가시키면 더욱 높은 데이터 속도를 얻을 수 있다.

• 에너지공학
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• 제6권1호
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• pp.104-113
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• 1997

본 연구에서는 상용공정모사기인 ASPEN PLUS를 이용하여 건식탄공급, 산소사용 분류층 가스화기인 Shell가스화공정, 저온가스정제공정, GE MS7001FA가스터빈, 삼압.자연순환식 폐열회수보일러, 재열복수식 증기터빈 및 극저온 산소분리공정을 채용한 IGCC시스템에 대하여 성능해석 모델을 개발하고 시스템 성능해석을 위한 민감도분석을 수행하였다. 본 모델의 적정성은 설계조건에서 대상탄을 이용한 정상상태 성능해석 결과를 타 시뮬레이션 결과와 비교함으로서 검증하였다.$^{1)}$ . Illinois#6탄을 대상으로 수행한 시뮬레이션 결과는 투입되는 탄에 함유된 수분의 양이 증가함에 따라 가스화기의 온도가 감소하며, 회분 및 황이 많은 경우에 현열손실이 증가하여 시스템 효율이 감소하였다. 개발된 모델을 이용하여 가스화기의 운전압력, 증기/석탄비율 및 산소/석탄비율에 따르는 시스템의 민감도분석을 수행한 결과 운전압력 증가에 따라 가스화기 노내온도가 상승하며, 가연성가스(CO＋H2) 생성율이 감소하였다. 증기/석탄비율 변화분석에서는 공급증기의 양을 변화시키면 가연성가스의 최고생성점이 보다 낮은 산소/석탄비율에서 나타남을 알 수 있었다. 또한 산소/석탄비율 변화분석에서는 증기/석탄 공급비율 0.2에서 산소/석탄 공급비율이 0.77인 경우에 가장 최적의 운전조건임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권1호
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• pp.13-24
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• 2003

MPEG는 멀티미디어 응용의 표준이며, 저작자, 서비스 제공자, 최종 수요자 모두의 요구에 부합할 수 있는 기술들을 제공한다. 본 논문에서는 이러한 MPEG-4 컨텐츠를 효과적으로 스트리밍하는 데 적합한 실시간형 다중원형버퍼(M4RM 버퍼) 모델을 제안한다. M4RM 버퍼는 전송된 정보에 따라 MPEG-4 컨텐트를 구성하는 각 객체에 적합한 버퍼 구조체를 생성하고 그 주소 값만으로 다중 읽기 쓰기 연산을 수행한다. M4RM 버퍼에서는 표준에 기술된 디코더 버퍼와 컴포지tus 버퍼를 프레임 단위로 분할하여 스트림의 접근 범위를 최소화한다. 이러한 프레임 버퍼는 객체 서술자 정보에 따라 할당된다. 또한 버퍼에 기술된 객체의 동기화 정보를 처리하며, 사용자 이벤트 처리를 위한 효율적인 버퍼관리 API를 제공한다. 실험 결과에 의해, M4RM 버퍼 모델이 연산 시 버퍼 프레임에 대기하는 시간을 단축시키고, 그 결과로 IM1-20 재생기 및 윈도우 미디어 재생기에 비해 소량의 메모리를 사용하여 실시간 MPEG-4 스트리밍이 가능함을 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권12호
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• pp.1043-1056
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• 2006

온실가스 증가로 인한 기후변화를 이해하고, 다양한 영향평가 분야에 상세한 기후정보를 제공하기 위해서 온실가스 배출 시나리오에 근거한 지역기후변화 시나리오 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 역학적 상세화를 위하여 지역기후모델을 이용한 이중둥지격자시스템을 구축하고, 과거 30년(1971-2000)과 미래 30년(2021-2050)에 대한 시나리오를 생산하였다. 미래 시나리오에 대한 신뢰도를 확보하기 위하여, 기준 시나리오에 대한 관측과의 검증이 선행되었다. 기준 시나리오는 둥지격자의 한반도 영역뿐만 아니라 모격자의 동아시아 영역에 대하여 기온과 강수의 계절 및 경년변동성과 일빈도분포를 성공적으로 모사하였다. 또한 경계조건으로 이용된 전구모델과 비교하여 공간적인 특성뿐만 아니라 면적평균 시계열에서도 뚜렷한 오차의 감소를 나타내었다. 미래 기후변화 전망은 기준 시나리오와 미래 시나리오의 차이로부터 유도되며, 평균적인 변화뿐만 아니라 극한 기후의 빈도와 강도변화에 대한 분석이 수행되었다. 미래 시나리오에 의하면 2050년까지 한반도에서는 $2^{\circ}C$ 정도의 기온 상승과 겨울철 강수량의 뚜렷한 증가경향이 전망되었다. 본 연구는 한반도의 복잡한 지형적 특성이 반영된 고해상도 시나리오를 생산하기 위한 방법론을 제시하고, 생산된 시나리오를 이용하여 다양한 시공간 규모에 대한 기후특성을 파악하였다는데 의미가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.101-107
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• 2016

최근 디지털 영상장비 개발 기술의 발전으로 인하여 중재 시술이 일반화되고 있다. 중재 영상시술은 미세한 카테터와 가이드와이어를 체내에 삽입하고 시술하는 기술적 특성으로 인하여, 시술의 효과와 안전성을 높이기위해서는 엑스선영상의 고화질이어야 한다. 이로인하여 방사선 피폭량이 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 엑스선 디텍터의 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한, 혈관 조영술을 기반으로 한 중재시술은 참조 영상 처리와 3D 의료 영상처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 중재시술을 지원하기 위한 가이드 시스템을 제안하고자 한다. 뇌혈관질환의 중재시술에 기존 혈관조형검사기반의 2D 의료영상이 갖고 있는 문제점을 해결하고, 중재시술 도구인 카테터와 가이드와이어의 목표 병변까지 실시간 위치 추적과 최적의 경로를 안내 해주고자 한다. 이를 위한 전체 시스템은 의료영상 획득부와 영상처리부 그리고 디스플레이 디바이스부로 구성하였다. 그리고 제안한 시스템에서 제공하는 가이드서비스의 실험환경은 브레인 팬텀(Complete intracranial model with aneurysms, ref H+N-S-A-010)을 엑스선으로 촬영하면서 실험하였다. 그리고 참조 영상을 생성하기 위해서 라프라시안 알고리즘 기반의 뇌혈관 모델링과 DICOM에서 추출한 이미지 처리를 위해 Volume ray casting 기법을 적용하였다. 그리고 카테터와 가이드와이어의 위치추적과 경로 제공을 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하였다. 끝으로 제안한 시스템에서 제공하는 카테터와 가이드와이어의 위치추적 수행결과를 보인다. 제안한 시스템은 향후 중재시술에 유용한 안내 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있다.

• 재활치료과학
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• 제3권2호
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• pp.5-48
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• 2014

서론: 작업치료에서는 수행기술을 매우 중요하며, 이런 수행기술에는 감각 인지 기술, 운동실행 기술, 감정 조절기술, 인지기술, 소통 사회 기술 등이 있다. 모든 수행기술은 통합된 신경처리를 통해 이루어진다. 본론: 입체해석학(stereology)란 신경세포, 대뇌 겉질, 기능과 관련되어 뇌의 특정 영역의 형태 변화를 알아 낼 수 있는 과학적 방법이다. 입체해석학은 평면으로 잘려진 생물학적 샘플을 확률이론과 과학적 추출방법을 사용하여 3 차원적으로 분석하는 다학문분야이다. 편견 없는 입체해석학적 방법은 확률이론을 바탕으로하며, 생물학적 영역의 해부학적 형태적 변화를 예측할 수 있다. 부피, 숫자, 길이와 같은 세포구조적변화는 뇌의 기능에 영향을 미치게 된다. 작업치료사들은 신경계환자들의 뇌 기능을 향상시켜 참여를 증진하는 것을 목적으로 한다. 뇌기능 장애 환자들에게 있어 기능적 증진은 뇌의 변화를 의미한다. 그러므로 신경학적 변화와 기능적 증진에 대한 두 가지 증거는 신경계 환자들의 작업치료에 매우 중요한 기초적 치료 근거가 된다. 비록 입체해석학 자체가 실험이나 인체 사후 검사에 많이 쓰일지라도 입체해석학은 신경계 환자들의 작업치료에 근본적 지식들 제공한다. 결론: 그러므로 입체해석학은 신경과학의 지식들을 경험의존가소성과 수행기술에 대한 뇌의 구조-기능관계를 바탕으로 작업치료에 전달해 준다고 볼 수 있다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1141-1141
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• 2001

The aim of the study was to evaluate the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural network (ANN) on the prediction of chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with information relative to moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected with 10 different Foss NIR Systems instruments, which were either standardized or not standardized to one master instrument. The spectra were trimmed to a wavelength range between 1100 and 2498 nm. Two data sets, one standardized (IVAL) and the other not standardized (SVAL) were used as independent validation sets, but 10% of both sets were omitted and kept for later expansion of the calibration database. The remaining samples were combined into one database (n=21,696), which was split into 75% calibration (CALBASE) and 25% validation (VALBASE). The chemical components in the 3 validation data sets were predicted with each model derived from CALBASE using the calibration database before and after it was expanded with 10% of the samples from IVAL and SVAL data sets. Calibration performance was evaluated using standard error of prediction corrected for bias (SEP(C)), bias, slope and R2. None of the models appeared to be consistently better across all validation sets. VALBASE was predicted well by all models, with smaller SEP(C) and bias values than for IVAL and SVAL. This was not surprising as VALBASE was selected from the calibration database and it had a sample population similar to CALBASE, whereas IVAL and SVAL were completely independent validation sets. In most cases, Local and ANN models, but not modified PLS, showed considerable improvement in the prediction of IVAL and SVAL after the calibration database had been expanded with the 10% samples of IVAL and SVAL reserved for calibration expansion. The effects of sample processing, instrument standardization and differences in reference procedure were partially confounded in the validation sets, so it was not possible to determine which factors were most important. Further work on the development of large databases must address the problems of standardization of instruments, harmonization and standardization of laboratory procedures and even more importantly, the definition of the database population.

• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.768-782
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• 2010

다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 불완전한 보정(calibration)으로 인하여 발생한다. 이러한 인접 시점간의 색상 불일치는 획득된 영상을 참조 영상으로 이용하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 방법 중에서 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 있다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점 영상의 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어지고 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 다시점 비디오 시퀀스는 카메라와 등장인물의 이동으로 인하여 시점 간 영상뿐만 아니라, 한 시점 내에 시간의 흐름에 따른 영상간의 히스토그램 분포가 서로 다를 수 있다. 참조 시점 시퀀스에 속한 모든 영상을 참조하는 기존의 히스토그램 매칭 기법은 시공간적으로 상관성이 높지 않은 영상의 조명을 효과적으로 보상하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 시점 영상 간의 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 보상하여 공간적 상관성을 높이기 위해 두 조건식이 반영된 영상분리 기법을 적용한 레이어별 히스토그램 매칭 기법과 시간의 흐름에 따라 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 비디오 부호화의 단위인 화면 그룹(group of pictures : GOP)별로 보상하여 시간적 상관성을 높이는 개별적인 히스토그램 매칭 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 조명 보상 기법이 기존의 조명 보상 기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.