• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제6권
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• pp.163-169
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• 1988

본 연구는 식품의 동결시 동결기구의 설계 및 동결에너지의 효율적인 운용등을 위하여 동결상태에서 과일쥬스의 농도 및 온도변화에 따른 밀도변화를 예측하기 위하여 수행되었다. 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40%농도의 Orange Juice, Apple Juice, Grape Juice 및 Sucrose Solation을 시료로 하여 온도강하에 의해 동결팽창되는 부위를 제거하므로써 거기에 따른 무게변화를 $-5^{\circ}C$에서 $-40^{\circ}C$까지의 온도범위에서 $5^{\circ}C$ 간격으로 각각 측정하여 밀도를 산출하였다. 그리고, Heldman의 식을 이용하여, 위의 농도와 온도범위에서 각 과일쥬스와 Sucrose Solution의 Unfrozen water fraction을 계산하였다. 실험을 통해 측정된 밀도데이타와 Unfrozen water fraction 데이타를 최적화 컴퓨터 프로그램을 이용하여 10%에서 40%까지의 농도범위와 $-5^{\circ}C$에서 $-40^{\circ}C$까지의 온도범위에서 Orange Juice, Apple Juice, Grape Juice 및 Sucrose Solution의 밀도를 예측할 수 있는 모델을 수립하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권4호
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• pp.274-282
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• 2009

기동물체 추적을 위해서 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 다양한 위치추적 센서가 이용되고 있으며, 기동물체의 강인한 추적성능을 유지하기 위해 이기종 센서의 효과적인 융합방법이 필요하다. 이기종 다중센서를 이용한 추적성능 향상을 위해 센서의 서로 다른 오차특성을 고려하여 각 센서의 측정치를 상이한 모델로 간주하여 융합하는 연구가 수행되었지만, 한 센서의 오차가 급격히 증가하는 구간에서 다른 센서의 추정치에 대한 오차가 증가하고 각 센서의 측정값이 참 값일 확률인 Sensor Probability 값에 대해 센서 측정치 변화를 실시간으로 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 각 센서 칼만필터의 갱신추정치와 측정치 간의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)를 비교하여 Sensor Probability를 구하고, 결합추정치를 다시 각 센서 칼만필터 입력값으로 대입하는 과정을 제외하여 센서 측정치에 대한 실시간적인 반영과 센서 성능이 급격히 저하되는 구간에서의 추적성능을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 각 센서의 오차특성을 조건부 확률값으로 추가하여 각 센서의 Sensor Probability에 따라 가장 양호한 성능을 보이는 센서 위주로 트랙융합을 함으로써 강인성을 보장 한다. 실험을 통해 UAV의 기동 경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 다른 융합 알고리즘과 성능분석을 실시한다.

• 한국안광학회지
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• 제19권3호
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• pp.397-402
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• 2014

목적: 본 연구는 한국 어린이를 대상으로 안축장과 신체 계측치와의 관련성을 조사하였다. 방법: 서울지역에서 11-12세(평균 연령: $11.95{\pm}0.22$세, 여학생: 45.0%)의 초등학생 40명을 대상으로 하였다. 부분 간섭측정법에 의한 안축장, 각막 곡률반경, 굴절이상도, 신장(m), 그리고 체중(kg)을 측정하였고, 체질량지수(BMI $[kg/m^2]=weight/[height]^2$)와 비만정도지수(DO[%]=[actual weightstandard weight]/standard weight)는 계산하였다. 근업 활동으로 1일 평균 독서시간, TV 시청시간, 그리고 컴퓨터 사용시간에 대하여 설문하였다. 결과: 전체 대상자의 평균 굴절이상도는 $1.06{\pm}0.84D$였고, 이들의 안축장과 몸무게(r=0.427, p=0.006), 체질량지수(r=0.508, p=0.001), 비만정도지수(r=0.371, p=0.018)는 유의한 양의 상관관계를 보였다. 또한 안축장은 체중(p=0.041)과 체질량지수(p=0.015)의 1사분위수, 그리고 비만정도지수가 가장 높은 그룹(p=0.042)에서 유의하게 길었다. 연령, 성별, 그리고 근업 활동을 보정한 후에 다중회귀분석에서 체중, 체질량지수 그리고 비만정도지수는 안축장과 유의한 관련성을 보였고, 특히, 근업 활동에서 1일 독서시간은 안축장과 유의한 관련성을 보였다. 결론: 한국 초등학생의 안축장은 체중과 관련이 있었다. 특히, 긴 안축장과 1일 독서시간은 유의한 관계를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권9_10호
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• pp.485-496
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• 2008

SoC(System-on-Chip)를 설계함에 있어서 칩의 복잡도 증가로 인하여, RTL(Register Transfer Level)에 기반한 기존의 시스템 성능 분석 및 검증 기법만으로는 점차 짧아지는 '시장 적기 출하(time-to-market)' 요구에 효율적으로 대응할 수 없게 되었다. 이를 극복하기 위하여 설계 포기 단계부터 지속적으로 시스템을 검증하기 위한 새로운 설계 방법이 요구되었으며, TLM(Transaction Level Modeling) 추상화 수준을 가진 하드웨어-소프트웨어(HW-SW) 통합 시뮬레이션이 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 널리 연구되고 있다. 그러나 대부분의 HW-SW 통합 시뮬레이터들은 다양한 추상화 수준 중 일부만을 지원하고 있으며, 서로 다른 추상화 수준을 지원하는 툴들 간의 연계도 쉽지 않다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 HW-SW 통합 시뮬레이션을 위한 다목적 선계 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 소프트웨어 응용의 설계를 포함하는 체계적인 SoC 설계 플로우를 제공하며, 각 설계 단계에서 다양한 기법들을 유연하게 적용할 수 있는 동시에, 다양한 HW-SW 통합 시뮬레이터들을 지원한다. 또한 플랫폼을 추상화 수준과 모델링 언어에 독립적으로 설계할 수 있어, 다양한 수준의 시뮬레이션 모델 생성이 가능하다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제안하는 프레임워크가 ARM9 기반의 강용 SoC 플랫폼을 정확하게 모델링 할 수 있는 동시에, MJPEG 예제의 성능을 44%까지 향상시키는 성능 최적화를 수행할 수 있음을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.326-338
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• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.71-79
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• 2008

철도 고압배전선로의 경우 궤도를 따라 양방향으로 선로연변에 통신 및 신호설비와 병행하여 가공 또는 지중선로로 설치되어 있다. 가공선로의 경우에는 대기중에 노출되어 있어 뇌격, 폭풍우, 염해 등 자연현상으로 인한 고장발생이 다수 발생하고 있으며, 이에 따른 보호장치의 오 부동작이 빈번하게 발생하고 있다. 철도 고압배전선로에서 발생하는 사고 중 가장 많은 것은 1선 지락이지만 이밖에 선간 단락, 심할 경우에는 3선 지락(단락)으로까지 진전되는 사고가 있을 뿐만 아니라 단선 사고까지 발생하는 경우도 있다. 따라서 사고를 방지하기 위해서는 보다 상세한 점검보수가 필요하며, 고장발생시 조기발견과 신속한 고장처리는 철도안전수송에 중요하다. 본 논문에서는 철도 고압배전계통의 주류를 이루게 될 22.9[kV] 직접접지 계통을 대상으로 고장 발생시 고장 위치를 신속하게 표정할 수 있는 고장점 표정 알고리즘 개발을 위해 22.9[kV] 고압배전계통을 모델링 하여 특성해석과 고장해석을 수행하였고, 정확한 고장점 표정이 가능한 반복계산법을 이용한 알고리즘을 제시하였으며, 사례연구를 통해 성능을 입증하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제27권10호
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• pp.1081-1089
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• 2005

본 연구에서는 기존에 중유를 사용하는 상용보일러에서 오리멀젼 연료의 활용 가능성을 평가하기 위하여 소형 보일러에서 오리멀젼 연료의 기본적인 연소특성을 실험과 더불어 수치해석하였다. 오리멀젼의 주요 연소특성은 최고 화염온도가 버너로부터 $20{\sim}30\;cm 뒤쪽에 나타나는 화염지연현상과 비교적 넓게 분포하는 화염의 형태로 이는 오리멀젼 제조과정에서 포함된 높은 수분함량과 미세한 수부액적으로 이한 미소폭발 현상에 기인한다. 오리멀젼 연료의 연소특성에 미치는 영향을 평가하기 위하여 연료공급량, 무화유체의 종류, 그리고 계산에 사용된 현상학적인 복사모델과 같은 중요한 설계 및 운전인자에 대한 일련의 변수연구를 수행하였다. 연소특성인 최고 화염온도 지연현상은 연료공급 속도를 조절함으로써 어느 정도 저감시킬 수 있었으며 연소생성물로 CO와 $SO_2$ 그리고 NO가스의 연소로 내 발생특성을 평가하였다. 또한 무화용 유체로 증기를 사용하였을 경우 로내 연소상태는 무화용 공기에 비해 안정화 되고 고온영역이 감소되는 결과를 보였다. 일반적으로 본 연구에서 수행한 실험조건에 대한 수치해석 결과는 물리적으로 일관성 있는 결과를 제시하였으나 오염물질 생성농도에 대한 보다 정확한 예측을 위해서는 추후 현상학적인 모델개선을 필요로 한다. 결국 본 연구로부터 개발된 컴퓨터 프로그램은 기존의 상용화 중유 보일러에서 오리멀젼 연료로 대체 사용시 개선사항 및 유용한 운전 자료를 제공할 것으로 판단된다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.289-307
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• 2010

The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.491-498
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• 2019

디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.194-205
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• 2006

본 연구의 목적은 쾌적하고 안전한 보행환경 조성을 위한 계획지원 도구로서 보행자 멀티에이전트 모형(Multi-Agent Model)과 보행시뮬레이션 시스템을 개발하는 것이다. 이때 본 연구에서 한명의 보행자는 하나의 에이전트로 간주되었다. 보행자 멀티에이전트 모형은 실세계와 같이 보행자 에이전트가 개인적 속성을 유지하면서, 주변 환경에 반응하며, 상호 학습을 통해 이루어지는 개별행동을 그대로 반영할 수 있게 하였다. 개발된 모형은 진주시 가좌동 일대의 대학촌에 적용하였으며, 모형의 적합성 검정을 위해 모형의 예측치와 실측치를 비교하여 $R^2$=0.781로 높은 값은 얻어 모형이 유의함을 확인하였다. 모형의 적용에 있어서 사례지역의 물리적환경은 수치지도를 기반으로 하고, 지역 내 상가의 업종, 규모 등을 현장 조사하여 ArcGis 데이터베이스로 구축하였다. 관련연구를 통한 보행자행동 규칙을 정한 다음, 시뮬레이션 시스템은 Flash MX 액션스크립트를 이용하여 개발하였다. 개발된 시스템을 이용하여 건물의 매력도가 증가되었을 때와 거리에 이벤트가 발생되었을 때를 가정하여 각각의 경우에 보행자밀도의 변화와 보행환경의 변화를 시뮬레이션 한 다음, 적절한 보행환경개선 방향을 제시하였다.