• 전기학회논문지
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• 제61권12호
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• pp.1765-1773
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• 2012

The accuracy of load forecast is very important from the viewpoint of economical power system operation. In general, the weekdays' load demand pattern has the continuous time series characteristics. Therefore, the conventional methods expose stable performance for weekdays. In case of special days or weekends, the load demand pattern has the discontinuous time series characteristics, so forecasting error is relatively high. Especially, weekdays near the thanksgiving day and lunar new year's day have the mixed load profile characteristics of both weekdays and weekends. Therefore, it is difficult to forecast these days by using the existing algorithms. In this study, a new load forecasting method is proposed in order to enhance the accuracy of the forecast result considering the characteristics of weekdays and weekends. The proposed method was tested with these days during last decades, which shows that the suggested method considerably improves the accuracy of the load forecast results.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.693-698
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• 2001

본 논문은 주파수 대역 변환 방법을 사용하여 잡음을 제거하는 방법으로, 웨이블릿 변환의 고주파 성분의 통계적 특성을 활용하여 임계값을 선택하는 새로운 방법을 제안한다. 변환 영역의 각 고주파 성분(HL, LH, HH)에 대한 중앙편차를 이용하여 임계값을 설정함으로서 영상의 통계량의 변화에 대응할 수 있고, 잡음 분산의 크기에 적응할 수 있도록 하였다. 실험 결과 잡음 분산을 추정하거나 데이터의 개수를 이용하는 기존의 방법에 비하여 신호 대 잡음비(PSNR)가 향상되었다.

• 융합보안논문지
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• 제11권3호
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• pp.19-24
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• 2011

소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 시계열 분석에 이용되는 단순이동 평균법과 가중이동평균법, 지수평활법을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교하고자 한다. 실증분석에서는 고장간격 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측값을 평균자승오차를 이용하여 비교하고 효율적 모형을 선택 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제5권2호
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• pp.109-122
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• 1989

The ISODATA method, which is one of the most famous of the square-error clustering methos, has been applied to two Chungju multivariate data sets in order to evaluate the effectiveness of the regional lithological mapping. One is an airborne radiometric data set and the other is a mixed data set of the airborne radiometric and Landsat TM data. In both cases, the classification of the Bulguksa granite and the Kyemyongsan biotite-quartz gneiss are the most successful. Hyangsanni dolomitic limestone and neighboring Daehyangsan quartzite are also classified by their typical lowness of the radioactive intensities, though it is still confused with some others such as water-covered areas and nearby alluvials, and unaltered limestone areas. Topographically rugged valleys are also classified as the same cluster as above. This could be due to unavoidable variations of flight height and the attitude of the airborne system in such rugged terrains. The regional geological mapping of sedimentary rock units of the Ockchun System is in general confused. This might be due to similarities between different sediments. Considarable discrepancies occurred in mapping some lithological boundaries might also be due to secondary effects such as contamination or smoothing in digitizing process. Further study should be continued in the variable selection scheme as no absolutely superior method claims to exist yet since it seems somewhat to be rather data dependent. Study could also be made on the data preprocessing in order to reduce the erratic effects as mentioned above, and thus hoprfully draw much better result in regional geological mapping.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제7권4호
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• pp.277-284
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• 2018

The Satellite-based Augmentation System (SBAS), as a safety critical system, should be verified on an ongoing basis to ensure the adequate performance. This study proposes two methods to evaluate the performance of SBAS satellite correction. Analysis methods based on precise ephemeris and measurement were applied to present an evaluation method for SBAS satellite correction, and a test was performed based on real data. The precise ephemeris-based analysis method had no limitations on the position of the test user and showed a high precision, enabling an accurate performance analysis in various positions. Although the measurement-based analysis method has the advantage of fast data interval, it showed a relatively lower accuracy due to the effects of various error factors. Compared with the precise ephemeris-based analysis method, there was a large difference of more than 5 m at the beginning of smoothing filter, and a difference less than 50 cm when filtered for more than an hour.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권11호
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• pp.126-134
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• 1997

In this study, We made visual inspection system using Vision Board. It is consist of an illuminator (a fluorescent lamp), image input device (CCD (Charge-Coupled Device) camera), image processing system(Vision Board(FARAMVB-02)), image output device (video monitor, printer), and a measuring instrument(TELMN1000). Length measurement by visual inspection system make use of 100mm guage block(instead of calculating distance between a camera and a object). It measured horizontal and vertical length factor from 400mm to 650mm by increasing 50mm. In this place, measured horizontal and vertical length factor made use of length measure- ment of a injection. A measuring instrument used to ompare a measured length of a injection visual inspection system with it. In conclusion, length measurement of a injection compared a measuring instrument with visual inspecion system using length factor of 100mm gauge block. We find that maximum error of length is 0.55mm when it compar with the measuring value of two devices(FARAMVB-02, TELMN1000). Program of visual inspection system is made up Borland C++3.1.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.268-268
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• 2020

토양수분량은 수문연구에 있어 중요한 인자 중의 하나이며, 그 필요성이 점차 강조되고 있다. 국내에서도 최근 새로운 관측기기의 도입이나 수자원위성의 개발 등에 관한 연구가 점차 활발하게 이뤄지고 있으나, 토양수분량 자료의 생산, 품질관리 및 배포 시스템에 관한 연구 및 개발이 부족한 실정이다. 반면에 해외에서는 International Soil Moisture Network(ISMN)을 통해 토양수분량 자료의 품질관리 및 배포가 활발하게 이루어지고 있는데, ISMN에서는 토양특성, 강우에 대한 반응, 토양온도, 시계열특성을 이용해 토양수분량 관측 자료를 품질관리 하고 있다. 본 연구에서는 ISMN의 spike 검출 알고리즘에서 그래프 평활화(smoothing)를 위해 이용되는 Savitzky-Golay 필터의 window size와 polynomial order(filter order)를 다양하게 변화시키고, 이를 설마천 관측소에서 측정한 토양수분량 원시자료에 적용하여 window size와 polynomial order별로 편의(bias), 변동(variation), 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 산정하였다. 통계산정 결과 원시자료와의 bias는 window size가 3이고 polynomial order가 2인 필터를 적용했을 때 가장 작은 것으로 나타났으며, variance는 window size가 3이고 polynomial order가 2인 필터를 이용했을 때가 원시자료와 가장 유사한 것으로 나타났다. 또한, RMSE는 window size가 5이고 polynomial order가 3일 때 가장 작은 것으로 나타났다. 이는 추후 토양수분량 품질관리를 수행하기 위해 적절한 필터 계수 값을 제시할 수 있는 논문으로 사료된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2788-2808
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• 2023

Brain tumors are one of the most threatening malignancies for humans. Misdiagnosis of brain tumors can result in false medical intervention, which ultimately reduces a patient's chance of survival. Manual identification and segmentation of brain tumors from Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans can be difficult and error-prone because of the great range of tumor tissues that exist in various individuals and the similarity of normal tissues. To overcome this limitation, the Amended Convolutional Neural Network (ACNN) model has been introduced, a unique combination of three techniques that have not been previously explored for brain tumor detection. The three techniques integrated into the ACNN model are image tissue preprocessing using the Kalman Bucy Smoothing Filter to remove noisy pixels from the input, image tissue segmentation using the Isotonic Regressive Image Tissue Segmentation Process, and feature extraction using the Marr Wavelet Transformation. The extracted features are compared with the testing features using a sigmoid activation function in the output layer. The experimental findings show that the suggested model outperforms existing techniques concerning accuracy, precision, sensitivity, dice score, Jaccard index, specificity, Positive Predictive Value, Hausdorff distance, recall, and F1 score. The proposed ACNN model achieved a maximum accuracy of 98.8%, which is higher than other existing models, according to the experimental results.

• 방송공학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.207-215
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• 2011

SC-FDE(Single Carrier with Frequency Domain Equalizer) 전송 방식에서 채널의 다중경로를 통과한 신호들은 채널 지연 확산과 노이즈 영향으로 심하게 왜곡이 되거나 ISI(Inter-Symbol Interference)가 발생된다. 기존 UW(Unique-Word) 기반 SC-FDE 전송 방식중 하나인 반복적 채널 추정은 채널 길이를 안다고 가정하여 추정한 CIR(Channel Impulse Response)의 채널 길이 밖에 있는 노이즈 성분을 시간 영역에서 스무딩을 함으로써 노이즈 성분을 제거한다. 또한, 주파수 영역에서 채널 추정에 사용하는 UW를 복원하여 잔재하는 ISI 성분을 제거함으로써 채널 추정 성능을 향상시킨다. 본 논문은 채널 길이 안으로 있는 노이즈 성분 억압을 통한 채널 추정기법을 제안한다. 노이즈 성분을 억압하기 위해 시간 영역에서 추정된 CIR로 채널 길이 밖에 있는 노이즈 성분을 이용하여 노이즈의 표준편차를 추정하고 본래 신호 샘플에 영향이 안가도록 노이즈 표준편차 이득의 기준을 만든다. 추정된 노이즈의 표준편차와 이득을 이용하여 CIR 샘플들이 기준값 이하 일 때 채널 길이 안에 있는 노이즈 성분을 스무딩을 한다. 시뮬레이션 결과는 채널의 MSE(Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate)을 통하여 제안된 기법을 적용할 때 성능 개선이 나타남을 확인 할 수 있었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권3호
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• pp.425-430
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• 2014

식품의 3대 영양소인 탄수화물, 단백질 및 지방의 일반적인 분석 방법은 Kjeldahl 및 Soxhlet 시험법과 같은 기존의 화학 분석 방법으로 분석하였다. 그러나 이러한 분석 방법은 시료의 전처리 과정이 필요하고 많은 비용과 분석 시간이 소모되며 복잡한 추출과정을 거친다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 유통 식품 및 농산물 자원에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 함량을 근적외 분광분석법(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)으로 신속하고 정확하게 동시에 측정할 수 있는 방법을 검토하였다. 분석시료는 517종의 다양한 식품 시료를 예측모델 개발용(calibration set) 412종과 예견치 분석용(validation set) 162종으로 구분하여 사용하였다. 기존의 화학 분석 방법에 의해 측정된 성분들의 분석 결과와 근적외 스펙트럼 데이터간의 상관관계를 조사하여 각 성분별 예측모델을 검토하였으며, 변형부분최소자승법(MPLS) 및 다양한 수처리와 산란보정을 이용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 산란방식은 각각 weighted MSC, standard MSC 및 SNV only로 수처리는 각각 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, 1 point second smoothing), 2차 미분(2, 5, 5, 3) 및 1차 미분(1, 1, 1, 1)을 적용하여 예측모델을 검토한 결과 $R^2$값이 0.971, 0.974 및 0.937로 높고 SEC값은 4.066, 1.080 및 1.890으로 낮은 최적의 예측모델을 개발하였다. 세 성분의 최적 예측모델에 의한 상관도와 잔차 히스토그램을 검토한 결과 세 성분 모두 근적외 분광분석법 예측모델로 적합함을 확인할 수 있었으며, 최적의 예측모델을 미지의 식품 시료 162종에 적용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 $r^2$(SEP)값은 0.987(2.515), 0.970(1.144) 및 0.947(1.370)로 $r^2$값은 높으며 SEP값은 낮은 양호한 양상을 나타내었다. 그러나 지방의 결정계수($R^2$, $r^2$)값은 탄수화물, 단백질에 비해 다소 낮은 양상을 나타내므로 추후 식품 검체에 적용 시 탄수화물 및 단백질 성분에 비해 예측결과의 정확성이 다소 낮을 수 있다고 판단되어진다. 이상의 결과에서 전처리 단계에서 복잡한 추출과정, 많은 비용소모, 분석시간 및 고도의 분석기술을 요하는 기존 습식 화학분석 방법의 단점을 보완하고자 검토되었던 근적외 분광분석법은 다량의 식품분석 시료를 분석하기에는 매우 효율적이라고 생각되며, 이런 점들을 고려해 보면 근적외 분광분석 예측모델들은 추후에 미지 식품시료에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 기존 분석법을 대체하여 편리하고 빠르게 함량을 예측 가능할 것으로 판단된다.