• 한국항공우주학회지
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• 제44권9호
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• pp.781-788
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• 2016

본 논문에서는 실시간 On-board 궤도 결정 성능을 향상시키기 위해 고정밀 우주 섭동 모델을 구현하였고, 구현된 우주 섭동모델을 GNSS 수신기의 궤도 결정 로직에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 궤도 결정 로직은 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)로 구현되었고, 의사거리로 계산한 궤도(Standard Position Service)를 관측정보로 이용하였다. 궤도 결정 로직 성능 검증은 GPS 인공위성의 신호를 모사하는 GNSS 시뮬레이터를 이용하여 수행하였다. 고정밀 섭동모델의 궤도 결정 성능을 $J_2$ 항만 고려한 섭동모델의 궤도 결정 성능과 비교하여 분석한 결과, GPS 항행해의 위치 정밀도는 43.61 m($3{\sigma}$)에서 23.86 m($3{\sigma}$)로 46 % 개선되었으며 속도 정밀도는 0.159 m/s($3{\sigma}$)에서 0.044 m/s($3{\sigma}$)로 72 % 개선되어 정밀도가 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제16권2호
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• pp.165-172
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• 2018

용융염-액체금속 추출공정에서 형성되는 액적 크기를 추정하는 방안으로 용융염-액체금속 계를 상온에서 유사한 물-수은 계로 대체하여 액적 형성 실험을 노즐의 종류에 따라 수행하여 Scheele-Meister 모델의 적용성을 평가하였다. 실험에서 액적의 크기 측정은 디지털카메라와 이미지분석 소프트웨어를 사용하였으며 노즐은 0.018 cm과 0.025 cm의 구멍 크기를 가지며 수은의 통과 길이가 1.3 cm인 상용 니들과 두께가 0.5 cm이며 0.0148 cm 구멍 2개, 0.0135 cm 구멍 3개, 0.0135 cm 구멍 4개인 것을 제작하여 사용하였다. 각각의 노즐에서 형성된 액적은 노즐 아래 20 cm까지 안정적인 구형을 유지하였다. 액적 크기의 측정치를 Scheele-Meister 모델의 추정치와 비교하였을 때 10% 오차 범위 안에서 일치하였다. 실험 결과는 물-수은 계에서 액적을 안정적으로 형성시키는 노즐에 대해 액적 크기 추정을 위한 Scheele-Meister 모델이 적용될 수 있음을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.609-616
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• 2017

본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.957-960
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• 2006

본 논문에서는 2.45GHz대역 RTLS에서 2차원 평면 위치추정 알고리즘을 확장한 3차원 공간상의 위치추정 알고리즘을 연구하였으며, 태그의 송신시간 정보가 필요 없는 TDOA 기법을 이용하여 3차원 좌표를 추정하였다. 가로, 세로 300m의 탐색범위에서 시뮬레이터 구현을 통해 이차원 평면상의 쌍곡선 교점을 태그의 X, Y 좌표로 추정하였으며, 추정한 X, Y 좌표를 통해 Z 좌표를 최종적으로 추정하였다. RTLS 규격상 허용 오차 범위는 반경 3m 이내를 만족해야 하며, 실험결과 리더의 수신 옵셋이 이상적인 경우 태그의 3차원 위치는 실제 좌표와 근접함을 확인하였다. 수신옵셋이 32.76nsec 이내의 경우 옵셋의 차등적 증가시 RTLS 규격상의 반제 3m 이내의 오차범위를 벗어남을 확인하였다. 따라서 추후 연구를 통해 리더의 수신옵셋을 저감할 수 있는 기법이나 3차원 위치 추정시 적정 임계치 설정과 같은 판별 기법을 통해 위치 추정의 정확도를 향상시켜야 할 것으로 고려된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.470-477
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• 2013

본 논문은 목자판과 수면이 포함된 시차가 있는 연속적인 두 영상을 이용하여 수면위치를 탐색하는 방법과 그 적용성을 평가한 결과를 기술한다. 수위표 상단으로부터 특정 크기의 직사각형 검사영역을 설정하고 짧은 시차를 가진 두 영상의 동일한 위치의 검사영역에 대해 상관계수를 산정한다. 이렇게 함으로써 물의 흐름으로 픽셀 농도가 변화하는 수역과 픽셀 농도가 고정되어 있는 육역을 구분한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 실험실에서 촬영한 사진을 분석하였다. 분석결과 검사영역의 크기에 따라 상관계수 특성이 달라짐을 확인하였으며, 검사영역이 수위표 전체 폭에 걸쳐 있는 경우에 상관계수에 따른 수면특성이 뚜렷이 나타나 제안된 기법이 수면을 찾는데 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 시차가 있는 두 영상의 상관분석을 통한 수위측정방법을 통해 기존 영상수위계의 오염된 영상에서 오차범위가 10~42cm 발생했던 것을 2.6cm 이내로 줄일 수 있었다. 이 방법은 기존 영상수위계의 방법을 보완하여 수위 측정 성능을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.133-144
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• 2006

FRP 판은 외부 부착된 보강 판의 효과적인 부착강도의 증진으로 실질적으로 부착강도에 대한 많은 연구가 수행되어왔다. 선행연구자들은 이러한 부착강도를 알아보기 위하여 다양한 변수를 설정하여 실험을 통하여 FRP 판의 부착강도를 규명하였다. 그러나, 이러한 부착강도를 알아보기 위한 실험은 장비구축의 비용과 시간 소비가 많이 되고 수행하기 어렵기 때문에 국한적으로 수행되고 있다. 본 연구는 선행연구자들의 부착실험 데이터를 다양한 신경망 모형과 알고리즘을 적용하여 최적의 인공신경망 모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 인공신경망 모형의 출력층은 부착강도, 입력층은 FRP 판의 두께, 폭, 부착 길이, 탄성계수, 인장강도와 콘크리트의 압축강도, 인장강도, 폭을 변수로 선정하여 학습을 수행하였다. 개발된 인공신경망 모형은 역전파 학습 알고리즘을 적용하였으며, 오차는 0.001범위에 수렴되도록 학습을 하였다. 또한, 일반화 과정은 Bayesian 기법을 도입함으로써 보다 일반화된 방법으로 과대적합의 문제를 해소하였다. 개발된 모형의 검증은 학습에 이용되지 않은 다른 선행연구자들의 부착강도 결과 값과 비교함으로서 실시하였다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제19권1호
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• pp.107-124
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• 2008

We investigated the effects of distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture on autonomic nervous system with the Heart Rate Variability(HRV) in adult man. as well as we tried to observe how distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture on the balance of the autonomic nervous system. Methods : We investigated on 61 healthy volunteers consisted of 31 subjects in experiment(distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture) group and 30 subjects in control(Normal Saline) group. Study form was a randomized, placebo-controlled, double-blind clinical trial. 31 subjects in experiment group were injected distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture at GB21(Kyonjong) and 30 subjects in control group were injected Normal Saline at GB21(Kyonjong). except of 2 subjects(in control group) who can't be measured and 10 subjects(6 in experiment group and 4 in control group) who move or make unforceable error during measuring. Finally 25 subject in experiment group and 24 subject in control group are studied. We measured HRV by PolyG-I on 7 times : before and after injection per 5 minutes during 30 minutes. The SPSS 10.0 for windows was used to analyze the data and the paired t test(in group) and Student t test(between two groups) were used to verify the result. Results : I. After distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture injection, SDNN is significantly high from 5 minute to 10 minute and from 15 minute to 30 minute, Complexity is significantly low from 20 minute to 30minute. HRV index is significantly mgb for first 20 minute and from 25 minute to 30 minute, RMSSD is significantly high only from 15 minute to 20 minute. 2. HRV index of distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture Group significantly increased from 25 minute to 30 minute, pNN50 of distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture Group significantly decreased from 25 minute to 30 minute and RMSSD of distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture Group significantly increased from 25 minute to 30 minute compared with those of Normal Saline group. 3. After distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture injection, Ln(TP) is significantly high from 5 minute to 10 minute and from 15 minute to 30 minute. Ln(VLF) is significantly high after 5 minute, Ln(LF) is significantly high after 15 minute and Ln(HF) is significantly high from 5 minute to 10 minute and 25 minute to 30 minute, but significantly low for first 5 minute and from 10 minute to 20 minute. Normalized LF is significantly high after 20 minute and Normalized LF is significantly low after 20 minute. Conclusions : The results suggest that distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture in healthy adult man tend to activate the autonomic nervous system within normal range. This result is derived from that parasympathetic nervous system was continuously activated and sympathetic nervous system was activated a little later.

• 공업화학
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• 제31권2호
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• pp.172-178
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• 2020

본 연구에서는 마이크로웨이브를 이용한 폐유원료 바이오디젤 제조공정의 최적화 과정을 반응표면분석법을 이용해 진행하였다. 공정 변수로는 폐식용유의 산가, 마이크로웨이브 조사시간, 마이크로웨이브 조사온도, 알코올/유지 몰비 등을 선택하였고, 반응치로는 FAME 함량(96.5% 이상) 및 동점도(1.9~5.5 cSt)를 설정하였다. 기초실험을 통해 계량인자 변수범위를 마이크로웨이브 조사시간(4~6 min), 마이크로웨이브 조사세기(400~600 W), 알코올/유지 몰비(7~9)로 정하고, 반응표면분석법을 이용한 최적화 결과 바이오디젤 제조공정의 최적조건은 산가(2.0, 3.0 mg KOH/g) 별로 마이크로웨이브 조사시간(5.0, 5.1 min), 마이크로웨이브 조사세기(481.3, 525.5 W), 메탄올/유지 몰비(7.9, 8.4)로 나타났고, 이 조건에서 FAME 함량(97.49, 96.34%)과 동점도(4.01, 4.12 cSt)로 예측되었다. 실제 실험을 통해 확인한 결과는 FAME 함량(97.82, 96.42%)과 동점도(4.07, 4.16 cSt)로 측정되었고, 이의 평균 오차율은 각각 0.22, 0.98%로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권8호
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• pp.353-358
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• 2017

전신주와 같은 전력 설비에는 스마트한 서비스를 위한 다양한 종류의 센서가 포함되어 있으며, 온도 정보는 전력 설비의 정상 동작 상태를 판단하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 칼만 필터(Kalman Filter)와 앙상블 모델(Ensemble Model)을 이용해 스마트 전력 장치의 상태를 판단할 수 있도록 장치의 온도 분석 방법을 제안했다. 제안 된 접근 방식은 서로 다른 위치에 설치된 센서로 부터 수집된 정보 중 온도 데이터를 분류하고 칼만필터 및 앙상블 모델을 사용하여 온도 변화의 특성을 분석했다. 세부적으로 수집된 온도 데이터로부터 기상 온도 데이터와 같은 외부 인자를 제거하고 전력 장치의 각 위치로부터의 실제 장치의 온도값만을 분석했으며, 이 과정에서 칼만필터를 사용하여 오류 데이터를 제거하고 앙상블 모델을 사용하여 매 시간 정상 동작하는 전력 설비의 온도 평균값을 산출했다. 온도 분석에 대한 결과와 논의는 전력 데이터에 분석 결과에 명확하게 설명되어 있다. 마지막으로, 분석된 데이터를 통해 전력 장치가 정확히 동작하는 지를 판단할 수 있는 온도값의 정상범위를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.265-272
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• 2007

본 논문은 비선형 휘도 출력을 요구하는 영상장치 기기를 위한 감마 보정에 관한 것이다. 제안된 감마 수정 시스템은 일반적인 공식에 의해 만들어지는 비선형적 특성을 지닌 감마 커브와 제안된 알고리즘에 의해 생성되는 결과와 차이를 최소화하기 위한 시스템이다. 오차를 최소하기 위해, 제안된 시스템은 Least Squares Polynomial을 사용하였다. 이 알고리즘은 샘플간의 점들에 대해서 최적의 다항식을 계산하는 방법이다. 각각의 시스템들은 연속적인 여러 개의 방정식으로 구성되어 있으며, 정밀도를 높이기 위해서 각 구간마다 고유의 중첩 구간을 가지고 있다. 최종적으로 알고리즘을 검증하여, 시스템들은 Verilog-HDL를 사용하여 구현되었다. 본 논문에선 가장 초기적 알고리즘인, Seed Table을 이용한 기존 시스템과 이를 개선하기 위해 만들어진 제안된 감마 시스템을 비교하려고 한다. 제안된 시스템과 기존 시스템은 클럭 대기(clock latency)가 1과 2의 값을 지닌다. 그러나 에러 범위(LSB)는 $0{\sim}+36$에서 $-1{\sim}+1$으로 향상되었다. 삼성 0.35 worst case 환경에서 합성된 gate count는 2,063에서 2,564으로 증가되었으나, maximum data arrival time은 29.05[ns]에서 17.52[ns]으로 더 빨라졌다.