• 에너지공학
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• 제29권3호
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• pp.74-85
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• 2020

본 논문은 PEVs가 배전계통 모선에 연계되었을 때 PEVs 보급 시나리오별로 PEVs 일간 충전 패턴에 따라 배전계통 모선별 PEVs 충전 일부하곡선을 산정하여 배전계통 모선별 과부하 영향 평가를 하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 첫째 배전계통 모선별 가구 수 산출을 위한 PEVs 대수 산출, 둘째 PEVs 운행 특성을 고려한 PEVs 충전시작시간 확률밀도 함수 산출, 셋째 PEVs 보급시나리오별로 배터리 특성을 반영한 해당 모선별 PEVs 충전 일부하곡선을 산출하였다. 넷째 산출된 해당 모선별 PEVs 충전 일부하곡선과 기존 일부 하곡선을 합산하여 PEVs 보급시나리오별로 해당 모선의 과부하 영향 평가를 시행하였다. 추가로 제안된 알고리즘에 대해 배전계통 모선별 과부하 영향 평가 검증을 위해 한국 동탄 신도시의 배전계통 회선의 해당 모선(아파트, 단독주택 지역)을 대상으로 사례 검토를 실시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제24권3호
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• pp.299-309
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• 2006

최근 세계적인 기상이변으로 대규모의 자연재해가 발생되고 있으며, 도시지역의 인구 과밀화와 시설물의 대형화로 피해규모도 대형화되고 있다. 본 연구에서는 매미 태풍 시 침수피해가 크게 발생하였던 마산시 월영동지역에 대해 도시홍수량을 추정할 수 있는 SWMM모형을 이용하여 빈도강우와 해수위별 침수예상지를 추정하고 이것을 GIS데이터베이스와 연결하여 침수예상피해를 분석하였다. 그 결과, GIS자료를 이용하여 대상지역을 소유역으로 구분하고 홍수추정모형인 SWMM을 이용하여 침수위치와 침수심을 예측함으로서 빈도강우와 해수위 상승에 따른 침수예상지역을 정확하게 예측할 수 있었다. 또한 침수가 예상되는 지역에 대해 건물용도별로 침수위험도를 예측하거나 침수에 따른 대피계획수립에 이용할 수 있는 자료를 제공할 수 있었으며, 향 후 웹이나 무선통신기술 등과 연계된 재난관리체계구축에 대한 연구가 이뤄질 경우 활용성이 증대될 것으로 판단된다.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제39권2호
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• pp.185-192
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• 2001

To evaluate the factors that determine the transmission level of vivax malaria using vectorial capacity, entomological surveys were conducted from .lune to August, 2000. From 6 nights of human-bait collection in Paju, the human biting rate (ma) was counted as 87.5 bites/man/night. The parity of Anopheles sinensis from human baiting collections fluctuated from 41% to 71% (average 48.8%) of which the rate gradually increased as time passed on: 35.2% in Jun. ; 55.0% in July; 66.2% in Aug. From this proportion of parous, we could estimate the probability of daily survival rate of An. sinensis to be 0.79 assumed with 3 days gonotrophic cycle and the expectancy of infective life through 11 days could be defined as 0.073. Blood meal analysis was performed using ELISA to determine the blood meal source. Only 0.8% of blood meals were from human hosts. We could conclude that An. sinensis is highly zoophilic (cow 61.8%) Malaria is highly unstable (stability index < 0.5) in this area. From these data, vectorial capacity VC) was determined to be 0.081. In spite of a high human biting rate (ma), malaria transmission potential is very low due to a low human blood index. Therefore, we could conclude that malaria transmission by An. sinensis is resulted by high population density, not by high transmission potential. For this reason, we need more effort to decrease vector population and vector-human contact to eradicate malaria in Korea.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.65-67
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• 2018

본 논문에서는 특정 공간의 흡연 여부를 감지하는 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 라즈베리 파이로 이루어진 무선 애드혹 네트워크 기반 위에 구현되었다. 이는 상용 흡연 모니터링 시스템에 비하여 저가의 장치를 이용하여 경제적이며, 하나의 라즈베리파이를 이용한 또 다른 기존의 시스템에 비하여 확장성이 뛰어나다. 본 논문에서는 센서로부터 장시간 측정한 데이터를 이용하여 흡연 시와 비흡연 시 일산화탄소 농도의 확률밀도함수를 가우시안 함수로 근사화하였다. 이를 바탕으로 최대 우도 검파 (maximum likelihood detection) 기법을 이용하여, 일산탄소농도 값으로 흡연 상태를 추정하는 기법을 제안한다. 또한 애드혹 네트워크로 연결된 복수의 센서들로부터 수집한 값으로 흡연 상태를 추정하여 신뢰도를 높이고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.273-284
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• 2008

동작은 유아의 신체적, 사회적, 인지적 발달에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 유아의 신체에 적절한 동작 추정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 동작교육에 필요한 동작 중에서 걷기, 뛰기, 앙감질의 이동동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기의 비이동 동작을 대상으로 한다. 제안된 시스템은 두 대의 카메라에서 획득된 프레임에서 조명 보정, 배경 제거, 모폴로지 실행 등의 과정을 통해 실루엣을 추출한다. 실루엣 특징으로 면적, 가로세로 비율, 발의 위치, 7개의 Hu moments를 사용한다. 또한 지역 특징으로 실루엣을 $5{\times}3$으로 나누어 각 영역의 면적과 움직임을 사용한다. 동작 추정을 위해서, 추출된 특징에 확률 전파를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 마커없이 유아들의 기본 동작을 추정함으로써 동작교육을 위한 가상 학습공간에서 실감형 인터페이스로 사용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.

• Wind and Structures
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• 제31권3호
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• pp.269-285
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• 2020

The statistical characteristics of typhoon wind speed records tend to have a considerable time-varying trend; thus, the stationary wind model may not be appropriate to estimate the wind characteristics of typhoon events. Several nonstationary wind speed models have been proposed by pioneers to characterize wind characteristics more accurately, but comparative studies on the applicability of the different wind models are still lacking. In this study, three landfall typhoons, Ampil, Jongdari, and Rumbia, recorded by ultrasonic anemometers atop the Shanghai World Financial Center (SWFC), are used for the comparative analysis of stationary and nonstationary wind characteristics. The time-varying mean is extracted with the discrete wavelet transform (DWT) method, and the time-varying standard deviation is calculated by the autoregressive moving average generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (ARMA-GARCH) model. After extracting the time-varying trend, the longitudinal wind characteristics, e.g., the probability distribution, power spectral density (PSD), turbulence integral scale, turbulence intensity, gust factor, and peak factor, are comparatively analyzed based on the stationary wind speed model, time-varying mean wind speed model and time-varying standard deviation wind speed model. The comparative analysis of the different wind models emphasizes the significance of the nonstationary considerations in typhoon events. The time-varying standard deviation model can better identify the similarities among the different typhoons and appropriately describe the nonstationary wind characteristics of the typhoons.

• ETRI Journal
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• 제38권5호
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• pp.1019-1029
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• 2016

The probability hypothesis density (PHD) filter is an effective means to track multiple targets in that it avoids explicit data associations between the measurements and targets. However, the target birth intensity as a prior is assumed to be known before tracking in a traditional target-tracking algorithm; otherwise, the performance of a conventional PHD filter will decline sharply. Aiming at this problem, a novel target birth intensity scheme and an improved measurement-driven scheme are incorporated into the PHD filter. The target birth intensity estimation scheme, composed of both PHD pre-filter technology and a target velocity extent method, is introduced to recursively estimate the target birth intensity by using the latest measurements at each time step. Second, based on the improved measurement-driven scheme, the measurement set at each time step is divided into the survival target measurement set, birth target measurement set, and clutter set, and meanwhile, the survival and birth target measurement sets are used to update the survival and birth targets, respectively. Lastly, a Gaussian mixture implementation of the PHD filter is presented under a linear Gaussian model assumption. The results of numerical experiments demonstrate that the proposed approach can achieve a better performance in tracking systems with an unknown newborn target intensity.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.525-530
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• 2006

본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 적응분할의 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 할선법에 기반을 둔 방법으로 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 적응분할의 상호정보 추정은 입력변수의 확률밀도함수 계산에서 동일한 량의 샘플분할을 가능하게 하여 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 구하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 7개의 신호와 특정지역을 대상으로 측정된 각 55개의 샘플을 가진 24개의 환경오염신호를 대상으로 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권6호
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• pp.493-503
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• 2005

본 연구에서는 경기도 포천군 일대의 지하수 부존특성 가능지역을 공간적으로 예측하기 위하여 GIS 기반으로 Weight of Evidence(WofE) 기법을 적용하였다. 기본 자료로는 지하수 산출 특성분석과 관련된 수문지질학적 인자인 지표피복, 지형, 지질 등의 자료를 GIS 정보로 입력하였다. 그리고, 베이지안 확률 분석기법(Bayesian Method)에 기반하여 기본자료와 함께 선구조, 암상, 수계밀도, 식생, 토양, 토지이용현황등과 같이 산출성에 영향을 주는 인자들에 대하여 지하수 부존가능 지수와 사전/사후확률을 구하였다. 이들 자료에 대해 다시 WofE 기법을 적용하여, 각 인자들의 W+, W- 가중 값들을 계산하였다. 또한 이러한 결과의 차이 값으로 공간적인 상관관계를 구하여 지하수 산출특성의 예측가능도를 작성하고자 하였다. 본 연구에 적용한 방법은 잠재된 지하수 부존 지역과 주변 지역의 공간적 분포를 파악하는 데 유용한 것으로 생각된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권2호
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• pp.75-84
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• 2021

As the weather changes become frequent, weather disasters are increasing, causing more damage to plastic greenhouses. Among the damage caused by various disasters, damage by snow to the greenhouse takes a relatively long time, so if an alarm system is properly prepared, the damage can be reduced. Existing greenhouse design standards and snow warning systems are based on snow depth. However, even in the same depth, the load on the greenhouse varies depending on meteorological characteristics and snow density. Therefore, this study aims to secure the structural safety of greenhouses by developing sensors that can directly measure snow loads, and analysing the warning criteria for load using a stochastic model. Markov chain was applied to estimate the failure probability of various types of greenhouses in various regions, which let users actively cope with heavy snowfall by selecting an appropriate time to respond. Although it was hard to predict the precise snow depth or amounts, it could successfully assess the risk of structures by directly detecting the snow load using the developed sensor.