• Spatial Information Research
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• 제21권5호
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• pp.43-51
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• 2013

본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 공간빅데이터는 3V(volume, variety, velocity)로 정의되고 있는 빅데이터를 6V(volume, variety, velocity, value, veracity, visualization)의 빅데이터로 진화시키는 기반이라 할 수 있다. 공간빅데이터를 효과적으로 구축하기 위해서는 공간빅데이터체계 구축으로 추진되어야 하며, 공간빅데이터체계는 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행해야 한다. 이러한 공간빅데이터체계의 구성요소는 인프라(하드웨어), 기술(소프트웨어), 공간빅데이터(데이터), 인력, 법 제도 등이며, 공간빅데이터체계 구축을 위한 목표로 공간기반 정책수립 지원, 공간빅데이터 플랫폼 기반 산업활성화, 공간 빅데이터 융합기반 조성, 공간관련 사회현안의 적극적 해결로 제시하였다. 그리고 목표에 대한 추진전략은 범정부적 협력체계 구축, 신산업 창출 및 활용 활성화, 성과활용 중심의 공간빅데이터 플랫폼 구축, 공간빅데이터 관련 기술경쟁력 확보로 제시하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.445-453
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• 2016

본 논문은 3GPP LTE(Long Term Evolution)-TDD(Time Division Duplexing) 표준을 기반으로 NI(National Instruments)의 USRP RIO SDR(Software Defined Radio) 플랫폼을 이용해 28 GHz 밀리미터파 대역에서 HD 비디오를 무선으로 송수신하는 1T-1R(1 Transmitter-1 Receiver) 시스템을 설계 및 구현하였다. 해당 시스템은 Verilog로 설계한 LTE-TDD 송수신 모뎀을 USRP RIO에 내장된 Xilinx Kintex-7칩에 구현하여 USRP RIO를 베이스밴드로 사용하였으며, USRP RIO에서 송수신되는 신호는 자체 설계한 28 GHz RF 송수신 모듈로 업 다운 변환을 수행한 후 자체 설계한 $4{\times}8$ 서브 배열 안테나를 통해 최종적으로 HD 비디오 데이터를 통신하게 된다. USRP RIO와 Host PC의 통신 방식은 데이터 송수신시 발생되는 지연을 최소화하기 위해 PCI express(Peripheral Component Interconnect express)${\times}4$를 사용하였다. 구현한 시스템은 25.85 dBc 이상의 높은 EVM(Error Vector Magnitude) 성능을 보였으며, 실험환경 내 어디서든 HD 비디오를 성공적으로 송수신 하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1275-1284
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• 2010

차세대 이동 통신 시스템을 위한 LTE-advanced(Long Term Evolution advanced)에서는 100 MHz의 대역폭과 1 Gbit/s의 전송 속도가 요구된다. 그러므로 사용 가능한 주파수의 확장을 위하여 최근 스펙트럼 집성 방법이 연구 되고 있다. 빈 주파수를 모아서 사용함으로 대역 효율이 증가한다. 그러나 송수신기는 Digital RF 및 SDR(Software Define Radio)기반의 수신기가 연구되고 있다. 그러므로 주파수 합성기와 증폭기는 광대역으로 동작하며 송수신기에서는 RF 불균형이 증가한다. LTE advanced의 상향 링크는 복수의 전력 증폭기를 사용하는 DFT-SOFDM이다. 그러나 위상 잡음과 직교 불균형이 포함된 수신기의 주파수 영역에서 ICI의 영향이 증가한다. 본 논문에서는 멀티 밴드 OFDM 시스템에서 위상 잡음과 직교 불균형을 고려하여 수신부의 주파수 영역에서 ICI(Inter Carrier Interference)의 영향을 분석한다. 또한, 상향 링크 시스템을 고려하여 주파수 영역에서 위상 잡음과 직교 불균형에 의한 영향을 분리하여 채널을 정확하게 추정하여 보상하고, 직교 불균형과 위상 잡음을 보상하는 방식을 제안한다. 제안된 방식을 사용하여 성능 개선이 2 dB 개선됨을 보였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제19권5호
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• pp.421-434
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• 2019

It is of great significance to study the mechanical properties and failure mechanism of the defected rock for geological engineering. The defected sandstone modeling with power-law distribution of pre-cracks was built in this paper by Particle Flow Code software. Then the mechanical properties of sandstone and the corresponding failure process were meticulously analyzed by changing the power-law index (PLI) and the number of pre-cracks (NPC). The results show that (1) With the increase of the PLI, the proportion of prefabricated long cracks gradually decreases. (2) When the NPC is the same, the uniaxial compressive strength (UCS) of sandstone increases with the PLI; while when the PLI is the same, the UCS decreases with the NPC. (3) The damage model of rock strength is established based on the Mori-Tanaka method, which can be used to better describe the strength evolution of damaged rock. (4) The failure mode of the specimen is closely related to the total length of the pre-crack. As the total length of the pre-crack increases, the failure intensity of the specimen gradually becomes weaker. In addition, for the specimens with the total pre-crack length between 0.2-0.55 m, significant lateral expansion occurred during their failure process. (5) For the specimens with smaller PLI in the pre-peak loading process, the concentration of the force field inside is more serious than that of the specimens with larger PLI.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권4호
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• pp.583-588
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• 2005

최근 XML표준기술을 활용한 웹서비스는 기업내 및 기업간의 정보시스템을 통합하는데 발생되는 문제점을 해결해 주는 차세대 e-비즈니스의 기반으로 급부상하고 있다. 정보기술이 지속적으로 변화하기 때문에 특정 기술에 기반한 시스템을 정보 기술 변화에 맞게 통합, 변화, 유지하는 것은 지속적인 문제로 고려되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 OMG는 MDA(Model Driven Architecture)라는 새로운 소프트웨어 아키텍처를 제시하였다. MDA는 기존의 개발 절차에서 분석모델인 플랫폼 독립적인 모델(PIM, Platform Independent Model)을 구축하고 이를 기반으로 설계모델인 플랫폼 종속적인 모델(PSM, Platform Specific Model)로 자동 변환하는 프로세스를 가진다. 이러한 자동 변환을 통해 여러 플랫폼을 쉽게 지원하고 개발자의 입장에서는 코드 작성에 소요되는 시간을 줄일 수 있으며 개발 프로세스의 측면에서도 품질관리를 수월하게 할 수 있다. 이 MDA의 개발 프로세스를 웹서비스개발 프로세스에 적용하면 MDA의 PIM에서 목표플랫폼으로 웹서비스를 선택하고 웹서비스 모델인 WSDL로 PSM을 표현할 수 있다. 본 논문에서는 웹서비스 공급자와 요청자가 웹서비스를 개발하거나 통합할때의 절차를 분류하여 웹서비스 개발 프로세스유형을 만들고 웹서비스 개발시 MDA개발 프로세스를 적용하여 웹서비스공급자와 요청자가 참조가능한 새로운 웹서비스 개발 프로세스를 제안한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제9권5호
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• pp.619-629
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• 2015

Influenced by various mining activities, fractures in rock masses have different densities, set numbers and lengths, which induce different mechanical properties and failure modes of rock masses. Therefore, precisely expressing the failure criterion of the fractured rock influenced by coal mining is significant for the support design, safety assessment and disaster prevention of underground mining engineering subjected to multiple mining activities. By adopting PFC2D particle flow simulation software, this study investigated the propagation and fractal evolution laws of the micro cracks occurring in two typical kinds of rocks under uniaxial compressive condition. Furthermore, it calculated compressive strengths of the rocks with different confining pressures and box-counting dimensions. Moreover, the quantitative relation between the box-counting dimension of the rocks and the empirical parameters m and s in Hoek-Brown strength criterion was established. Results showed that with the increase of the strain, the box-counting dimension of the rocks first increased slowly at the beginning and then exhibited an exponential increase approximately. In the case of small strains of same value, the box-counting dimensions of hard rocks were smaller than those of weak rocks, while the former increased rapidly and were larger than the latter under large strain. The results also presented that there was a negative correlation between the parameters m and s in Hoek-Brown strength criterion and the box-counting dimension of the rocks suffering from variable mining activities. In other words, as the box-counting dimensions increased, the parameters m and s decreased linearly, and their relationship could be described using first order polynomial function.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.80-90
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• 2002

클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.

• Journal of Veterinary Science
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• 제24권4호
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• pp.51.1-51.17
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• 2023

Background: To date, various genotypes of infectious bronchitis virus (IBV) have co-circulated and in Korea, GI-15 and GI-19 lineages were prevailing. The spike protein, particularly S1 subunit, is responsible for receptor binding, contains hypervariable regions and is also responsible for the emerging of novel variants. Objective: This study aims to investigate the putative major amino acid substitutions for the variants in GI-19. Methods: The S1 sequence data of IBV isolated from 1986 to 2021 in Korea (n = 188) were analyzed. Sequence alignments were carried out using Multiple alignment using Fast Fourier Transform of Geneious prime. The phylogenetic tree was generated using MEGA-11 (ver. 11.0.10) and Bayesian analysis was performed by BEAST v1.10.4. Selective pressure was analyzed via online server Datamonkey. Highlights and visualization of putative critical amino acid were conducted by using PyMol software (version 2.3). Results: Most (93.5%) belonged to the GI-19 lineage in Korea, and the GI-19 lineage was further divided into seven subgroups: KM91-like (Clade A and B), K40/09-like, QX-like (I-IV). Positive selection was identified at nine and six residues in S1 for KM91-like and QX-like IBVs, respectively. In addition, several positive selection sites of S1-NTD were indicated to have mutations at common locations even when new clades were generated. They were all located on the lateral surface of the quaternary structure of the S1 subunits in close proximity to the receptor-binding motif (RBM), putative RBM motif and neutralizing antigenic sites in S1. Conclusions: Our results suggest RBM surrounding sites in the S1 subunit of IBV are highly susceptible to mutation by selective pressure during evolution.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.