• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제19권11호
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• pp.5-14
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• 2018

전 세계적으로 토목공사 현장에서 토사의 다짐작업은 중요한 공종 중 하나의 공종이다. 특히 도로공사에서의 다짐작업은 공사 후에도 부실시공과 밀접한 관계를 가지고 있으므로 매우 중요하게 평가된다. 현재는 여러 가지 다짐도 측정방법 중에 평판재하시험이나 모래 치환법에 의한 흙의 단위 중량 시험방법을 가장 많이 사용하고 있으나 많은 시간과 장비가 필요하며 인력도 많이 소모되어 경제성을 확보하지 못하고 있다. 본 연구에서는 중력에 의한 자유낙하 물체의 관입 깊이에 따라 다짐도 측정방법인 자유낙하 관입깊이별 다짐도 시험(Free-Fall Penetration Test, FFPT) 일명 휴대용 다짐도 측정기를 이용하여 현장실험을 실시하여 다짐도와 관입깊이 그래프를 작성하였고 낙하고 10cm에서 결정계수 값이 0.963으로 가장 정확도가 높았으며 그래프는 가로축과 세로축 모두 10진법 그래프로 작성하였으며, 허용오차범위는 관입깊이 기준으로 ${\pm}1.28mm$로 작성되었다. 휴대용 다짐도 측정기를 통하여 현장에서 간단하고 신속, 정확한 다짐도 측정이 가능하여 경제성 확보와 공정 관리가 편리하게 진행될 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.141-148
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• 2011

기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권8호
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• pp.498-504
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• 2005

교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제20권3호
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• pp.531-565
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• 2011

배출권 가격의 다변량 시계열자료를 이용하는 국내외 선행연구들은 모두 공통적으로 내생변수가 네 개 이내이며, 분석기간에서 가격자료에 왜곡이 발생한 2006년 4월~6월까지의 데이터를 포함하고 있다. 본 연구는 유럽 배출권 가격의 시계열자료를 분석하되, 내생변수를 다섯 개 이상으로 확장하였으며, 분석기간도 일간자료의 경우 비교적 신뢰성이 확보된 제2단계 기간의 자료(즉, 2008년 4월 21일~2010년 3월 31일)를 대상으로 하였고, 경제변수들을 내생변수로 포함하는 월간 자료를 추가로 분석하였다. 분석 방법은 그래프 이론과 구조적 벡터오차수정모형(SVECM)을 이용하였다. 본 연구 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 일간 자료에서 배출권 가격에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 오일가격, 전력가격, 가스가격의 순으로 나타났다. 둘째, 일간 자료에서 배출권 가격이 전력가격에 전가된다는 기존의 이론이 최근 데이터에서도 입증되었다. 셋째, 일간 자료에서 그래프 분석 결과 브렌트유 가격이 인과흐름에서 중요한 중간 매체 역할을 수행하여 배출권 가격${\rightarrow}$브렌트유 가격${\rightarrow}$석탄/가스가격${\rightarrow}$전력가격으로 이어지는 인과흐름이 파악되었으며, 배출권거래소간에는 EEX 선물${\rightarrow}$BlueNext 선물${\rightarrow}$ECX 선물로 이어지는 인과흐름이 발견되었다. 마지막으로 월간 자료에서는 유로 산업생산지수와 영국 재무성증권90일물 금리, 유로 생산자물가지수 등 경제변수들이 배출권 가격에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 배출권 가격의 주요 결정요인으로 경제변수들을 포함시킬 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국연초학회지
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• 제20권2호
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• pp.191-197
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• 1998

Discriminant analysis using near infrared spectra derived from Korean Flue-cured(KF) and American Flue-cured(AF), and also Korean Burley(KB) and American Burley(AB) tobacco was done to classify flue-cured and burley tobacco as either grown in Korea or grown in the USA. Samples were scanned in the wavelength of 400 ～ 2500 nm by near infrared analyzer(NIRSystem Co., model 6500). The discrimination equations for flue-cured and burley tobacco were developed using partial least square 2 method in Infrasoft International NIRS 3 software package. KF samples used for the development of the discrimination equations were higher contents of total sugar, crude ash and chlorine, and higher value of leaf density and brightness, but lower contents of nicotine, total nitrogen and ether extracts, and higher value of redness than those of AF samples. KB samples were higher contents of nicotine, crude ash and chlorine, but lower contents of ether extracts and value of brightness than those of AB samples. On 3 dimensional graph drawn with 3 principal component scores calculated with 3 principal component from KF and KB sample spectra, KF sample spectra were significantly different from AF, and also KB sample spectra were significantly different from AB. The discrimination equations of flue-cured and burley were developed with 3 principal component, respectively. The discrimination equations for flue-cured and burley had a standard error of 0.03 and 0.04, and a R2 of 0.88 and 0.84, respectively. The tobacco samples used for the development of discrimination equation were perfectly classified as KF and AF by flue-cured discrimination equation, and also perfectly classified KB and AB by burley discrimination equation, respectively. The correct classification rates of KF and AF samples not used for the development of discrimination equations were 9S % (828 out of 869 samples) and 98 % (98 out of 100 samples) by flue-cured discrimination equations, and KB and AB samples were 94%(345 out of 368 samples) and 100%(42 out of 42 samples) by burley discrimination equations, respectively.

• 한국의류학회지
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• 제45권6호
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• pp.978-985
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• 2021

This study aims to propose a prediction model for the drape coefficient using artificial neural networks and to analyze the nonlinear relationship between the drape properties and physical properties of fabrics. The study validates the significance of each factor affecting the fabric drape through multiple linear regression analysis with a sample size of 573. The analysis constructs a model with an adjusted R² of 77.6%. Seven main factors affect the drape coefficient: Grammage, extruded length values for warp and weft (m_warp, m_weft), coefficients of quadratic terms in the tensile-force quadratic graph in the warp, weft, and bias directions (c_warp, c_weft, c_bias), and force required for 1% tension in the warp direction (f_warp). Finally, an artificial neural network was created using seven selected factors. The performance was examined by increasing the number of hidden neurons, and the most suitable number of hidden neurons was found to be 8. The mean squared error was .052, and the correlation coefficient was .863, confirming a satisfactory model. The developed artificial neural network model can be used for engineering and high-quality clothing design. It is expected to provide essential data for clothing appearance, such as the fabric drape.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.1161-1168
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• 2002

본 논문에서는 ARQ 기법의 성능을 정확히 분석하기 위해 궤환채널의 잡음을 고려하여 시스템의 성능을 분석하였다. 상태도를 이용하여 ARQ 메카니즘을 표현하였고, 신호흐름 그래프에 대한 생성함수를 이용하여 ARQ 기법의 정보전송율을 수학적으로 유도하였다. 채널은 광범위한 채널환경에 적용할 수 있는 나카가미-m 페이딩 채널모델을 사용하였으며, BPSK 및 BFSK 시스템에 ARQ 기법을 적용하여 궤환이득과 페이딩 지수 m에 따른 시스템의 정보전송율을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 분석결과, 궤환채널의 잡음이 증가할수록 ARQ 기법의 정보전송율은 감소하지만 궤환이득과 페이딩 지수 m이 증가할수록 ARQ 기법의 정보전송율이 증가됨을 확인하였다. 또한 비트에러확률의 차이로 BFSK에 비해 BPSK의 정보전송율이 우수함을 확인하였다.

• 핵의학기술
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• 제20권2호
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• pp.69-74
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• 2016

Insulin 83건을 검사 대상으로, 장비 WIZARD(PerkinElmer, USA)와 DREAM- G-10(Shinjin, KOREA)의 Graph Algorithm 중에 표준곡선과 신뢰성이 가장 높은 Excel의 추세선은 다항식 추세선이다. 다음으로 다항식 추세선식을 이용하여 표준농도 1개씩을 제외하여 표준농도의 회귀식에 미치는 영향을 비교한 결과 최고농도($315{\mu}IU/m{\ell}$)의 평균값이 표준물질 6개로 실시한 표준 회귀식을 이용한 평균값과 비교하여 49%나 평균값이 저하되었다. 단 낮은 농도에서는 영향이 미비하였다. 마지막으로 WIZARD의 Point to Point형식과 DREAM G-10의 Point to Point형식이 적합성이 높고, DREAM G-10(Point to Point)와 Excel 다항식 추세선이 적합성이 높으며, Excel 다항식 추세선과 DREAM G-10(2'nd order Polynomial)의 적합성이 높다.

• Journal of Magnetics
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• 제21권2호
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• pp.215-221
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• 2016

We conducted a phased electromagnetic forming process analysis (EFPA) over time through a coupling of electromagnetic analysis and structural analysis. The analysis is conducted through a direct linkage between electromagnetic analysis and structural analysis. The analysis process is repeated until the electric current is completely discharged by a formed coil. We calculate the forming force that affects the workpiece using MAXWELL, a commercial electromagnetic finite element analysis program. Then, we simulate plastic behavior by using the calculated forming force data as the forming force input to ANSYS, a commercial structure finite element analysis program. We calculate the forming force data by using the model shape in MAXWELL, a commercial electromagnetic finite element analysis program. We repeat the process until the current is fully discharged by the formed coil. Our results can be used to reduce the error in data transformation with a reduced number of data transformations, because the proposed approach directly links the electromagnetic analysis and the structural analysis after removing the step of the numerical analysis of a graph describing the forming force, unlike the existing electromagnetic forming process. Second, it is possible to simulate a more realistic forming force by keeping a certain distance between nodes using the re-mesh function during the repeated analysis until the current is completely discharged by the formed coil, based on the MAXWELL results. We compare and review the results of the EFPA using the peak value of the forming force that acts on the workpiece (which is the existing analysis method), and the proposed phased EFPA over time approach.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.138-149
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• 2018

본 논문은 전력선 통신의 성능을 하락시키는 임펄스 잡음을 효과적으로 완화하는 시스템 모델을 제안한다. 최근 딥 러닝이 다양한 분야에 적용되어 효과적인 성능개선을 보이고 있다. 효과적인 임펄스 잡음 완화를 위해 딥 러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기존의 시스템에 적용한다. 또한 다수의 사용자가 존재할 경우를 고려하여 연속적 간섭 제거 기법을 사용하여 다수의 사용자로부터 발생하는 임펄스 잡음을 완화시킨다. 제안한 시스템 모델을 전력선 통신에 적용하여 시뮬레이션을 하였고 비트 오류 확률 대 SNR 그래프를 통해 제안한 시스템 모델의 성능을 확인한다. 또한, 연속적 간섭 제거 기법 중 ZF와 MMSE 연속적 간섭 제거 기법, 최적의 순서를 가지는 연속적 간섭 제거 기법과 최적의 순서를 가지지 않는 연속적 간섭 제거 기법을 각각 비교하여 어떠한 기법이 더 우수한 성능을 가지는지를 확인한다.