• 한국지반공학회논문집
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• 제32권11호
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• pp.31-42
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• 2016

지진에 대한 사면안정 해석은 지진에 의한 관성력을 정적하중으로 고려하는 유사정적해석을 널리 사용하고 있다. 사면과 같은 지반 구조물은 지반정수의 불확실성이 포함되어 있어 확률론적 해석을 이용하여 지반정수의 불확실성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 지반의 불확실성을 고려한 확률론적 사면안정해석을 수행하였으며, 구조물이 임의 수준의 지반 운동을 받을 때 파괴상태에 도달하는 확률을 그래프로 나타낸 취약도 곡선을 작성하였다. 유사정적해석으로 확률론적 사면안정해석을 수행하기 위해 Monte Carlo Simulation(MCS)을 시행하였다. MCS의 소요 시간을 단축하기 위하여 인공신경망 기반의 응답면 기법을 이용해 파괴확률을 산출하여 수평지진계수별 취약도 곡선을 작성하는 방법을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 작성한 취약도 곡선을 MCS의 결과와 비교해 본 결과 상당한 시간 절약에 비해 유사한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.328-330
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• 2018

태양 에너지를 전기 에너지로 변환시키는 장치가 설치된 해상 부유체는 파도에 의해서 운동한다. 해상 부유체의 안전성을 평가하기 위해서는 부유체 운동의 측정과 해석이 필요한데, 일반적으로 6자유도 운동을 이용한다. 6자유도 운동은 저전력, 소형, 저가의 특징을 갖고 있는 MEMS(Micro-Electro Mechanical System)를 이용하여 측정할 수 있다. 문제는 MEMS의 낮은 정밀도이다. 본 연구에서는 이러한 MEMS를 이용한 해상 태양광 부유체의 거동을 측정하고, 측정한 거동을 이용한 안전성 평가 기법에 관하여 검토하였다. 연구결과 3축의 가속도계와 3축의 자이로스코프를 이용한 관성 측정 플랫폼을 통해서 해상 부유체의 모델링과 안전성 평가가 가능함을 알았다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.333-335
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• 2006

Position of surface objects can be fixed in many ways. The most popular radionavigational systems, including satellite systems, make possible obtaining nearly continuous and very precise ship's position. However, under the water application of radionavigational systems is impossible. Underwater navigation requires other tools and solutions then these encountered in surface and air navigation. In underwater environment vehicles and submarines, operate that have to possess alternative navigational systems. Underwater vehicles, in order to perform their tasks require accurate information about their own, current position. At present, they are equipped with inertial navigational systems (INS). Accuracy of INS is very high but in relatively short periods. Position error is directly proportional to time of working of the system. The basic feature of INS is its autonomy and passivity. This characteristic mainly decides that INS is broadly used on submarines and other underwater vehicles. However, due to previously mentioned shortcoming i.e. gradually increasing position error, periodical calibration of the system is necessary. The simplest calibration method is surface or nearly surface application of GPS system. Another solution, which does not require interruption of performed task and emergence on the surface, is application of comparative navigation technique. Information about surrounding environment of the ship, obtained e.g. by means sonic depth finder or board sonar, and comparing it with accessible pattern can be used in order to fix ship's position. The article presents a structure and a description of working of underwater vehicle navigation system simulator. The simulator works on the basis of comparative navigation methods which exploit in turn digital images of echograms and sonograms. The additional option of the simulator is ability to robust estimation of measurements. One can do it in order to increase accuracy of position fixed with comparative navigation methods application. The simulator can be a basis to build future underwater navigation system.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.883-892
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• 2019

본 연구에서는 지능형 대퇴 의족의 노면 적응 기술 구현시 보행 환경이 변화하는 구간 및 약 경사로 보행에서의 보행 불평형 문제를 해결하기 위한 방법으로 발목 관절 운동을 제어 가능한 하퇴 의족을 적용하였다. 제안한 태퇴 의족의 개발을 위해서는 보행의 단계 구분이 필수적이다. 이러한 보행의 입각기의 단계별 구분과 유각기의 판단을 위하여 대퇴의족의 슬관절 데이터와 관성센서 데이터를 바탕으로 의사 결정 나무 학습법과 랜덤포레스트 기법을 융합한 머신러닝 기술을 제안 및 적용하였다. 이러한 방법으로 발목의 운동 상태를 제어 하였으며 보행 평형이 문제가 해소 되는지를 butterfly diagram을 측정하여 평가 하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.674-684
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• 2023

이 논문에서는 INS의 항법 정확도에 영향을 주는 중력 교란에 대한 실시간 예측기법으로 다층 퍼셉트론 모델을 제안하였다. 적합한 MLP 모델을 선정하기 위해서 학습 정확도 및 실행시간을 비교할 수 있게 신경망의 크기가 다른 4개의 모델을 설계하였다. 이 MLP 모델의 학습을 위해 해상 또는 육상의 지표면을 따라 이동하는 물체의 위치 및 중력교란 데이터를 사용하였으며, 중력교란 데이터의 계산은 2160차의 EGM2008을 SHM을 이용하여 이루어졌다. 학습 정확도 평가에서는 MLP4가 가장 우수한 것으로 확인 되었고, 이후 실행시간을 측정하기 위해 학습이 완료된 4개 모델의 가중치와 바이어스 항들을 INS의 내장형 컴퓨터에 저장하여 MLP 모델을 구현하였다. 4개 모델 중 MLP4의 실행시간이 가장 짧은 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 향후 중력 교란 보상을 통한 INS의 항법 정확도를 향상시키는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제48권6호
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• pp.451-465
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• 2015

주변 해역을 포함한 한반도 일원에서 측정된 중력자료로부터 상층중력의 고도이상(free-air anomaly)을 계산하였다. 주변 영역에서는 인접국가가 발표한 중력자료가 있는 경우 발표된 자료를 이용하였으며, 없는 경우 EGM2008(Earth Gravitational Model 2008)로부터 계산한 고도이상을 이용하였다. 중력의 상향연속은 Dragomir가 제안한 방법으로 계산하였다. 상층중력 고도이상 계산의 정확성과 계산 속도를 고려하여 적분반경은 계산 고도의 10배로 하였다. 적분에 필요한 측지선의 거리는 Bowring이 개발한 공식을 사용하였다. 위도 $33^{\circ}N{\sim}43^{\circ}N$, 경도 $124^{\circ}E{\sim}131^{\circ}E$에서 계산된 고도이상은 고도 1 km에서 -41.315에서 189.327 mgal까지 변화하고 표준 편차는 22.612 mgal이다. 고도 3 km에서는 -36.478에서 156.209 mgal까지 변화하고 표준 편차는 20.641 mgal이다. 고도 1,000 km에서는 3.170에서 5.864 mgal까지 변화하고 표준 편차는 0.670 mgal이다. 3 km 고도에서 계산된 고도이상을 같은 높이에서 측정한 항공 중력 고도이상과 비교하였다. 이들의 rms 오차는 3.88 mgal로 나타났다. 항공 중력 측정 교차점오차가 2.2 mgal 임을 고려하면 이들 오차에 의미를 부여할 수 없으며, 원인으로는 이번 연구에서 발생한 계산상 오차와 함께/또는 발표된 항공중력의 보정오차에 기인하는 것으로 사료된다. 상층중력 고도이상에 완전식으로 계산한 지구타원체 외부의 정규중력을 더하여 상층중력을 예측하였다. 이번 연구에서 국내 최초로 계산한 고도에 따른 상층중력 고도이상은 한반도 일원의 상층중력장을 잘 표현하고 있는 것으로 보이며, 상층중력장은 관성항법장치의 정확도 향상 등에 이용될 수 있을 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.31-38
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• 2021

낙상사고는 언제, 어디에서 일어날지 예측하기 어렵다. 또한 신속한 후속 조치가 수행되지 않으면 생명의 위협으로 이어지므로 낙상사고를 자동으로 감지할 수 있는 연구가 필요하게 되었다. 자동적인 낙상사고 감지기법 중 손목에 부착된 IMU 센서를 활용한 기법은 움직임이 많아 낙상사고 검출이 어렵지만, 착용의 간편함과 접근성이 뛰어난 기법으로 인식되고 있다. 낙상 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 본 연구는 KNN과 SVM과 같은 머신러닝으로 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이들 수학적 분류기의 성능을 높이기 위해 본 연구에서는 주파수 공간에서 취득한 특징 데이터를 활용하였다. 제안된 알고리즘은 표준 데이터세트를 활용한 실험을 통해 모델의 파라미터와 주파수 특징 추출기의 파라미터를 다각화하여 그 영향을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 학습 데이터를 확보하기 어려운 현실적인 문제에 적절히 대처할 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 다른 분류기보다 경량화되어 있기 때문에 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 처리장치 탑재가 어려운 소형 임베디드시스템에도 구현이 용이했다.