• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권2호
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• pp.133-138
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• 2024

Dissolved oxygen (DO) is an important factor in ecosystems. However, the analysis of DO is frequently rather complicated because of the nonlinear phenomenon of the river system. Therefore, a convenient model-free algorithm for DO variable is required. In this study, a data-driven algorithm for predicting DO was developed by combining XGBoost and an artificial neural network (ANN), called ANN-XGB. To train the model, two years of ecosystem data were collected in Anyang, Seoul using the Troll 9500 model. One advantage of the proposed algorithm is its ability to capture abrupt changes in climate-related features that arise from sudden events. Moreover, our algorithm can provide a feature importance analysis owing to the use of XGBoost. The results obtained using the ANN-XGB algorithm were compared with those obtained using the ANN algorithm in the Results Section. The predictions made by ANN-XGB were mostly in closer agreement with the measured DO values in the river than those made by the ANN.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.359-362
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• 2002

Presently metro in our country has higher rate of passengers as a public transportation of urban area than other transportations. And road is under very restrictive condition to be expanded in many aspects because the streets are completely choked. Therefore increase of capacity in metro and reduction of headway has been seriously required and utmost efforts has been taken by related fields to meet the requirements. The concept of CBTC system came out from this background. CBTC system can be implemented to detect t location without using the track circuits. It h advantages in aspects of signalling equipments and maintenance. This study investigated exa radio communication system and applicable norms in other countries. And it also revie suggestion for the establishment of radio freq radio network to be considered for application control system by radio under Korean metro env

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1138-1139
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• 2006

철도에 있어서 주행중인 열차와 지상간의 열차무선통신네트워크는 종래의 음성통화를 주축으로 하는 열차무선의 기능에 더하여, 차량상태 정보나 동영상 정보의 차량-지상간 양방향 전송을 비롯하여, 무선통신기반 열차제어시스템(CBTC : Communication Based Train Control System) 등에 확대 응용되면서 그 중요성은 점점 더 증가하고 있는 추세에 있다. 이에 따라, 향후 시스템의 발전에 따라 통화 채널의 증가, 데이터 통신 등을 가능하게 하는 새로운 시스템의 구축이 필요할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 철도 연선에 있어서의 열차와 지상 무선통신기지 간의 효과적인 핸드오프기법에 대하여 검토를 수행하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권4호
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• pp.303-308
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• 2022

Simulating the heat transfer in a composite material is an important topic in material science. Difficulties arise from the fact that adjacent materials cannot match perfectly, resulting in discontinuity in the temperature variables. Although there have been several numerical methods for solving the heat-transfer problem in imperfect contact conditions, the methods known so far are complicated to implement, and the computational times are non-negligible. In this study, we developed a ResNet-type deep neural network for simulating a heat transfer model in a composite material. To train the neural network, we generated datasets by numerically solving the heat-transfer equations with Kapitza thermal resistance conditions. Because datasets involve various configurations of composite materials, our neural networks are robust to the shapes of material-material interfaces. Our algorithm can predict the thermal behavior in real time once the networks are trained. The performance of the proposed neural networks is documented, where the root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) are below 2.47E-6, and 7.00E-4, respectively.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1171-1176
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• 2023

본 논문은 입찰사이트 전기넷과 OK EMS에서 입수한 입찰데이터로 DNBP(Deep learning Network to predict Budget Price) 모델을 통해 예정가격을 예측한다. 우리는 DNBP 모델을 활용하여 4개의 추첨예비가격을 예측을 하고, 이를 산술평균 한 뒤 예정가격 사정률을 계산하여, 실제 예정가격 사정률과 비교하여 모델의 성능을 평가한다. DNBP의 15개의 입력노드 중 일부 입력노드를 제거하여 모델을 학습시켰다. 예측 결과 예측 결과 입력노드가 6개(a, g, h, i, j, k) 일 때 DNBP의 RMSE가 0.75788% 로 가장 낮았다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.69-74
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• 2007

최근 이동환경에서의 고속 위성통신 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 유럽 및 북미지역에서는 지난 수년간 Ku대역을 활용한 고속이동체 대상의 이동형 위성통신 시스템 개발이 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 이동형 위성통신 시스템은 수십 Kbps 정도의 전송속도를 제공하기 때문에 고속열차와 같이 다수의 그룹 사용자들을 대상으로 한 위성 인터넷 서비스 제공에 한계가 있다. 또한, 철도 운행구간에서 발생하는 N-LOS 환경에 대처하는 기술의 부재로 서비스 가용도가 크게 저하된다. 본 논문에서는 고속열차 승객을 대상으로 위성무선연동 전송기술을 이용하여 지상무선망과 동일한 수준의 끊김없는 인터넷 서비스를 제공하기 위한 이동형 광대역 위성 인터넷 접속 시스템에 대해 기술한다. 고속열차를 대상으로 이러한 서비스 제공을 위해서는 터널이나 역사(Railway Station)와 같은 N-LOS 환경에 대한 대처기술이 필요하며, LOS 환경에서도 철로상에 설치되어 있는 Electric Power Post 나 Power Bridge 등으로 인한 주기적이고 짧은 시간 동안의 신호열화 현상이나 고속 이동에 따른 도플러 현상에 대한 극복기술이 필요하다. 이를 위해 본 시스템에서는 안테나 다이버시티 기법 및 갭필러와 지상무선망과의 연동기술이 적용되어야 하며, 상위 레이어에서의 에러 정정 기술이 적용된다. 본 논문에서는 위와 같은 기술이 적용되어 고속열차 승객들을 대상으로 한 위성인터넷 서비스 기술에 대해 기술한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.219-223
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• 2020

딥 러닝 기반 객체 탐지 및 영상처리 분야에서 모델의 인식률과 정확도를 보장하기 위해 다량의 데이터 확보는 필수적이다. 본 논문에서는 학습데이터가 적은 경우에도 인공지능 모델의 높은 성능을 도출하기 위해 전이학습 기반 객체탐지 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 객체탐지를 위해 사전 학습된 Resnet-50 네트워크와 YOLO(You Only Look Once) 네트워크를 결합한 전이학습 네트워크를 구성하였다. 구성된 전이학습 네트워크는 Leeds Sports Pose 데이터셋의 일부를 활용하여 이미지에서 가장 넓은 영역을 차지하고 있는 사람을 탐지하는 네트워크로 학습을 진행하였다. 실험결과는 탐지율 84%, 탐지 정확도 97%를 기록하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1541-1550
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• 2007

지하철은 대중교통 수단으로서 서울을 비롯한 도시에서는 없어서 안 되는 교통수단으로 자리 잡고 있어 이용하는 계층이 다양하게 구성되어 있다. 이러한 고객의 정보 제공 요구에 부응하기 위하여 다양한 정보표출과 정보통신 서비스 제공을 할 수 있도록 종합관제센터 및 역사에 광통신망이 설치 운용되고 있으며, 통신망 서비스 의존도가 약 95%를 차지함에 따라 안정적 운용은 필수적이다. 본 논문은 광통신망 구축 후 실질적 시스템 운영의 초기단계에서 유지보수 업무를 수행하면서 도출된 기술사항과 경보메시지 분석에 의한 효율적 운용방안을 기술한 것으로서, 현장에서 필요한 실질적 전문기술과 효율적 시스템 운영방식 공유와 동종 기관간의 운영노하우 상호 정보교류를 촉진 시키고자 한다. 도시철도에서의 광통신망은 열차운행을 위한 각종 제어망과 Data망을 수용하고 있어 전문적이고 효율적인 운영방안 정립이 필요함에 따라, 본 논문은 광통신시스템 효율적 운용과 전문조직 구성에 대하여 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6604-6610
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• 2015

본 논문에서는 Wireless Access in Vehicular Environments (WAVE)통신을 철도통신에 적용하였을 때 사용할 수 있는 효과적인 패킷 전송 방법을 제안하였다. WAVE통신은 무선랜에 기초한 통신으로 이동체 통신에 적합하도록 개발된 통신방법으로 Intelligent Transport System (ITS)에 응용하도록 많은 연구가 이루어져 왔다. 철도도 주요 교통수단의 하나로 WAVE를 이용하면 현재 무선랜 시스템을 이용한 Communication Based Train Control (CBTC)를 포함한 많은 서비스들의 성능을 개선하고 여러 시스템으로 분산되어 있는 서비스들을 WAVE로 통합할 수 있다. 하지만, WAVE를 철도에 사용하기 위해서는 해결되어야 하는 문제점이 존재한다. 가장 단순한 구조인 Single-PHY WAVE는 제어채널(Control Channel, CCH)와 서비스 채널(Service Channel, SCH)을 50ms씩 번갈아가며 통신을 수행한다. 철도 통신은 주로 지연에 민감한 패킷들이 많이 존재하는데 이러한 동작에서는 성능 열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 현재 WAVE통신 방법을 상세히 분석한 후 문제점을 도출하고 이러한 문제점을 철도 WAVE 환경에서 해결할 수 있는 새로운 패킷 전송 방법을 제안한다. WAVE 전송 성능을 수학적 모델링을 하여 철도 통신의 요구사항을 만족하는지 여부를 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.140-142
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• 2023

Federated learning (FL) is a new paradigm in machine learning (ML) that enables multiple devices to collaboratively train a shared ML model without sharing their local data. FL is well-suited for applications where data is sensitive or difficult to transmit in large volumes, or where collaborative learning is required. The Internet of Underwater Things (IoUT) is a network of underwater devices that collect and exchange data. This data can be used for a variety of applications, such as monitoring water quality, detecting marine life, and tracking underwater vehicles. However, the harsh underwater environment makes it difficult to collect and transmit data in large volumes. FL can address these challenges by enabling devices to train a shared ML model without having to transmit their data to a central server. This can help to protect the privacy of the data and improve the efficiency of training. In this view, this paper provides a brief overview of Fed-IoUT, highlighting its various applications, challenges, and opportunities.