• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.887-895
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• 2018

본 논문은 수송량 증대를 위한 열차제어시스템의 안전거리 설계와 전동차 제동설계에 활용할 수 있는 제동모델을 제시한다. 제동모델을 위해 6량 1편성으로 운행되는 전동차의 제동특성을 시험하였다. 제동특성에 영향을 줄 수 있는 인자로는 마찰계수, 제동압력의 변화, 회생제동 등이 있으며 시험을 통해 확인하였다. 제동압력은 상용제동과 비상제동으로 구분하고 차량의 특성을 반영하였다. 주행하는 철도차량에 작용하는 외력은 주행저항을 측정 시험과 후처리 방법을 제시하고 있는 KS R 9217에 따라 시험을 수행하고 2차 다항식 형태로 해당 열차의 주행저항을 제시하였다. 차량의 재원, 마찰계수, 제동압력, 주행저항을 바탕으로 직선 평탄 선로를 주행하는 전동차의 동적 거동은 다물체 동역학 해석 소프트웨어를 이용하여 해석하였다. 해석결과는 상용제동과 비상제동에 대하여 시험결과와 비교 검증하였으며 상당히 합리적인 결과를 도출하였다. 검증된 모델은 제동초기 속도에 따른 정지거리를 분석하고 감속도 중심의 제동모델과 비교하였다. 또한, 운영기관의 마찰계수 한계치에 따라 열차제어시스템을 위한 안전거리는 변화할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 철도차량들을 연결하여 운행하는 열차의 동적 거동해석에 활용할 수 있을 뿐 아니라 차량 설계에서 제동에 영향을 미치는 다양한 선로환경 분석과 제동 성능향상의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제29권5호
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• pp.607-614
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• 2016

The objectives of the study were to estimate genetic parameters for milk production traits of Holstein cattle using random regression models (RRMs), and to compare the goodness of fit of various RRMs with homogeneous and heterogeneous residual variances. A total of 126,980 test-day milk production records of the first parity Holstein cows between 2007 and 2014 from the Dairy Cattle Improvement Center of National Agricultural Cooperative Federation in South Korea were used. These records included milk yield (MILK), fat yield (FAT), protein yield (PROT), and solids-not-fat yield (SNF). The statistical models included random effects of genetic and permanent environments using Legendre polynomials (LP) of the third to fifth order (L3-L5), fixed effects of herd-test day, year-season at calving, and a fixed regression for the test-day record (third to fifth order). The residual variances in the models were either homogeneous (HOM) or heterogeneous (15 classes, HET15; 60 classes, HET60). A total of nine models (3 orders of $polynomials{\times}3$ types of residual variance) including L3-HOM, L3-HET15, L3-HET60, L4-HOM, L4-HET15, L4-HET60, L5-HOM, L5-HET15, and L5-HET60 were compared using Akaike information criteria (AIC) and/or Schwarz Bayesian information criteria (BIC) statistics to identify the model(s) of best fit for their respective traits. The lowest BIC value was observed for the models L5-HET15 (MILK; PROT; SNF) and L4-HET15 (FAT), which fit the best. In general, the BIC values of HET15 models for a particular polynomial order was lower than that of the HET60 model in most cases. This implies that the orders of LP and types of residual variances affect the goodness of models. Also, the heterogeneity of residual variances should be considered for the test-day analysis. The heritability estimates of from the best fitted models ranged from 0.08 to 0.15 for MILK, 0.06 to 0.14 for FAT, 0.08 to 0.12 for PROT, and 0.07 to 0.13 for SNF according to days in milk of first lactation. Genetic variances for studied traits tended to decrease during the earlier stages of lactation, which were followed by increases in the middle and decreases further at the end of lactation. With regards to the fitness of the models and the differential genetic parameters across the lactation stages, we could estimate genetic parameters more accurately from RRMs than from lactation models. Therefore, we suggest using RRMs in place of lactation models to make national dairy cattle genetic evaluations for milk production traits in Korea.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제56권4호
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• pp.568-576
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• 2018

폐감귤박으로 제조한 활성탄(WCAC, waste citrus peel based activated carbon)에 의한 항생제 trimethoprim (TMP)의 흡착 특성을 조사하기 위해 반응표면법(RSM, response surface methodology)을 사용하여 TMP 흡착에 대한 운전인자들의 영향을 조사하였다. 농도($X_1$: 50-150 mg/L), pH ($X_2$: 4-10), 온도($X_3$: 293-323 K), 흡착제 투여량($X_4$: 0.05-0.15 g)의 4가지 입력 파라미터를 가진 4-요인 Box-Behnken 실험 설계에 따라 회분식 실험을 수행하고, 얻어진 실험 결과를 다중 회귀 분석으로 2차 다항식에 맞추고 통계적 방법을 사용하여 검토하였다. 독립 변수 및 변수들 간의 교호 작용의 유의성은 ANOVA 및 t-검정 통계기법으로 평가하였으며, 통계적 결과는 TMP 농도가 다른 요인들에 비하여 가장 많은 영향을 미치는 운전인자라는 것을 보여 주었다. 흡착공정은 유사 2차 속도식에 잘 부합하였으며, 등온흡착평형관계는 Langmuir 식이 Freundlich 식 보다 잘 부합하였다. Langmuir 등온식으로 부터 계산한 WCAC에 의한 TMP의 최대 흡착량은 293 K에서 144.9 mg/g이었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권12호
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• pp.1083-1091
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• 2010

분포형 수문 모형의 일강우 입력 자료는 불가피하게 불규칙하고 밀도가 낮은 관측망에서 기록된 값을 내삽해 사용하게 되나, 흔히 사용되는 대부분의 내삽법들은 실제 일강우의 다양한 공간적 분포를 잘 재현하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 널리 사용되는 다섯 가지의 강우 내삽 방법을 두개의 유역에 사용하여 비교하고 실제 공간적 분포를 보다 잘 나타낼 수 있는 2단계 내삽법을 제안하였다. 비교에 사용된 내삽법은 (1) 역가중치 방법(IDW), (2) 다중회귀분석 (MLR), (3) 월강우를 이용한 다중회귀분석법(CMLR), (4) 국지가중치 다중회귀분석(LWP) 등이다. 보다 향상된 내삽을 위한 2단계 내삽법은 먼저 로지스틱 회귀분석으로 강우-비강우 지역을 구분하고 강우 지역에서만 기존의 내삽법을 적용하여 강우량을 구하는 방법이다. 기존 방법과의 비교결과 공간적인 편차가 심한 일강우의 특성을 2단계 내삽법에서 잘 표현하고 있는 것으로 나타났다. 제안된 방법은 수문모형에의 적용뿐만 아니라 유출량의 예보 및 대기 순환 모형의 다운 스케일링에도 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.59-69
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• 2018

본 논문에서는 5G 무선 통신을위한 다중 셀 다중 입력 다중 출력 (MIMO)-비 직교 다중 접속 (NOMA) 다운 링크 시스템에서 WSRM (weighted sum-rate maximization) 문제를 해결하기위한 견고한 빔 형성 설계를 제시한다. 이 연구는 채널 추정 행렬에 최악의 모델, 즉 SVOF (singular value uncertainty model)로서 불확실성을 추가함으로써 기지국 (BS)에서 불완전한 채널 상태 정보 (CSI)를 고려한다. 이러한 관찰을 통해, WSRM 문제는 BS에서의 전송 전력 제약에 따라 공식화된다. 객관적 문제는 해결하기 어려운 비 결정적 다항식 (NP) 문제로 알려져 있다. 객관적 문제를 효율적으로 해결할뿐만 아니라 최적의 송신 빔 포밍 행렬을 찾기 위해 ML (majorization minimization) 기법을 안정화시킨 견고한 빔 형성 설계를 제안한다. 또한 최상의 사용자 쌍을 클러스터로 선택하여 더 높은 합계를 달성하는 공동 사용자 클러스터링 및 전력 할당 (JUCPA) 알고리즘을 제안한다. 제안 된 JUCPA 알고리즘과 함께 제안된 견고한 빔 포밍 설계가 기존의 NOMA 기법 및 기존의 OMA (orthogonal multiple access) 기법과 비교하여 총 레이트 측면에서 성능을 크게 향상 시킨다는 것을 보여주기 위해 광범위한 수치 결과가 제공된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.40-48
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• 2012

본 논문은 추가적인 화이트 채널을 사용한 프로젝터와 사용하지 않은 프로젝터간의 매칭 실험을 통하여 색상이동 현상을 모델링하였고, 색상을 수정하는 방법을 제안하였다. 전체 색상 값에 대해 색상이동현상을 정량화하기 위하여, 동일한 밝기와 채도 값을 유지하여 24개의 색상 패치 값을 생성하여 이를 화이트를 추가한 상태와 추가하지 않은 상태에서 투영하였다. 다음으로 각각의 패치에 대해 화이트를 추가 하지 않은 상태와 동일한 색상으로 인지되도록 화이트를 추가한 상태의 색상 값을 변경하였다. 색상 매칭 실험을 통하여 얻은 색상 이동 값을 6개의 구간으로 나누어 4차 방정식을 이용하여 수식화하여 임의의 색상 값에 대한 색상 이동 값을 추정하였고, 색상 값을 수정하는 위하여 사용하였다. 실제로, 입력 RGB 영상은 각각의 픽셀에 대해 CIELAB LCH 색 공간으로 변경하여 각각의 픽셀의 색상 값을 계산하였다. 이 색상 값은 추정된 색상이동량을 이용하여 수정하게 된다. 최종적으로 결과 RGB 영상은 역 과정으로 변환하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 여러 가지 테스트 영상을 이용하여 매칭 실험을 수행하였고 이를 z-scores를 이용하여 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.245-255
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• 2022

수질 보호를 위한 정기 계획을 세우는 과정에서 다양한 지표를 이용해 수자원의 수질 추이를 평가하는 일이 필요하며 이는 수역 관리에서 널리 사용하는 방법이다. 본 연구에서는 1995년부터 2020년까지 이란 대수층의 수질 매개변수 자료를 수집, 검토하고, 통계적으로 검증하여 연도별 구획도를 만들었다. 이를 위해 지리정보체계(GIS), 거리 반비례 가중법(IDW), 방사 기저함수(RBF), 포괄 선형 보간법(GPI), 단순, 일반, 범용의 세 유형을 포함하는 Kriging과 Co-Kriging기법을 이용하였다. 이어 최소 불확실성과 최소 구획 오차에 ASE와 RMSE를 포함하는 두 값의 근접도를 더한 것을 최적 모델로 선택하였다. 마지막으로 각 매개변수에 대해 선택한 복합 모델을 Schuler와 Wilcox 지수와 조합하여 구획화했다. 이란의 지하 수자원에 대한 종합평가 결과는 수자원의 59%는 농업용수로, 39.86%는 음용수에 부적합한 등급으로 분류되어 이란 지하수 수질이 위기에 처해 있음을 보여주었다. 마지막으로 추출 결과를 검증하기 위해 지하 수질 지수(GWQI)로 수질의 공간 변화를 평가한 결과 이란의 대수층이 적은 수위변화에도 매우 민감하며 지하수 양도 매우 부족하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.337-343
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• 2004

Spatial information could be obtained from spaceborne high resolution optical and synthetic aperture radar(SAR) images. However, some satellite images do not provide physical sensor information instead, rational polynomial coefficients(RPC) are available. The objectives of this study are: (1) 3-dimensional ground coordinates were computed by applying rational function model(RFM) with the RPC for the stereo pair of Ikonos images and their accuracy was evaluated. (2) Interferometric SAR(InSAR) was applied to JERS-1 images to generate DEM and its accuracy was analysis. (3) Quality of the DEM generated automatically also analyzed for different types of terrain in the study site. The overall accuracy was evaluated by comparing with GPS surveying data. The height offset in the RPC was corrected by estimating bias. In consequence, the accuracy was improved. Accuracy of the DEMs generated from InSAR with different selection of GCP was analyzed. In case of the Ikonos images, the results show that the overall RMSE was 0.23327", 0.l1625" and 13.70m in latitude, longitude and height, respectively. The height accuracy was improved after correcting the height offset in the RPC. i.e., RMSE of the height was 1.02m. As for the SAR image, RMSE of the height was 10.50m with optimal selection of GCP. For the different terrain types, the RMSE of the height for urban, forest and flat area was 23.65m, 8.54m, 0.99m, respectively for Ikonos image while the corresponding RMSE was 13.82m, 18.34m, 10.88m, respectively lot SAR image.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권2호
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• pp.155-164
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• 2012

As the global market becomes more competitive, manufacturing industries face relentless pressure caused by a growing tendency of greater varieties of products, shorter manufacturing cycles and more sophisticated customer requirements. Efficient and effective supplier selection and order allocation decisions are, therefore, important decisions for a manufacturer to ensure stable material flows in a highly competitive supply chain, in particular, when customers are willing to accept products with less desirable product attributes (e.g., color, delivery date) for economic reasons. This paper attempts to solve optimally the challenging problem of supplier selection and order allocation, taking into consideration the customer flexibility for a manufacturer producing multi-products to satisfy the customers' demands in a multi period planning horizon. A new mixed integer programming model is developed to describe the behavior of the supply chain. The objective is to maximize the manufacturer's total profit subject to various operating constraints of the supply chain. Due to the complexity and non-deterministic polynomial-time (NP)-hard nature of the problem, an improved genetic approach is proposed to solve the problem optimally. This approach differs from a canonical genetic algorithm in three aspects: a new selection method to reduce the chance of premature convergence and two problem-specific repair heuristics to guarantee feasibility of the solutions. The results of applying the proposed approach to solve a set of randomly generated test problems clearly demonstrate its excellent performance. When compared with applying the canonical genetic algorithm to locate optimal solutions, the average improvement in the solution quality amounts to as high as ten percent.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.1-6
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• 2009

많은 양의 데이터로부터 유용성있는 정보의 추출, 진단 및 예후에 대한 결정, 질병 치료의 응용 등은 바이오 인포머틱스(Bioinformatics)분야에서 매우 중요한 문제들이다. 본 논문에서는 암진단시스템에 적용하기위해 support vector machine을 위한 weogjted lernel fuction과 빠른 수렴성과 좋은 분류성능을 갖는 학습방법을 제안하였다. 제안된 kernel function에서 기본적인 kernel fuction의 weights는 암진단 학습단계에서 결정되고 분류단계에서 파리미터로 사용된다. 대장암 데이터와 같은 임상 데이터에 대한 실험결과에서 제안된 방법은 기존의 다른 kernel fuction들 보다 더 우수하고 안정적인 분류성능을 보여주었다.