• 전자공학회논문지S
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• 제35S권7호
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• pp.72-85
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• 1998

In this paper, we propose a new method that sequentially estimates TDOA(Time Delay Of Arrival) and FDOA(Frequency Delay Of Arrival) for extracting the information about the bearing and relative velocity of a target in passive radar or sonar arrays. The objective is to efficiently estimate the TDOA and FDOA between two sensor signal measurements, corrupted by correlated Gaussian noise sources in an unknown way. The proposed method utilizes the one dimensional slice function of the third order cumulants between the two sensor measurements, by which the effect of correlated Gaussian measurement noises can be significantly suppressed for the estimation of TDOA. Because the proposed sequential algoritjhm uses the one dimensional complex ambiguity function based on the TDOA estimate from the first step, the amount of computations needed for accurate estimationof FDOA can be dramatically reduced, especially for the cases where high frequency resolution is required. It is demonstrated that the proposed algorithm outperforms existing TDOA/FDOA estimation algorithms based on the ML(maximum likelihood) criterionandthe complex ambiguity function of the third order cumulant as well, in the MSE(mean squared error) sense and computational burden. Various numerical resutls on the detection probability, MSE and the floatingpoint computational burden are presented via Monte-Carlo simulations for different types of noises, different lengths of data, and different signal-to-noise ratios.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권1호
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• pp.19-27
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• 1998

본 논문에서는 커널 회귀함수의 추정방법에서 최적수렴율 $n^{-1/2}$을 가지는 평활량을 선택하는 방법에 대한 연구를 고려하였다. 이러한 평활량의 선택을 위하여 먼저 평활량의 수행측도인 기대평균제곱오차의 근사값을 4차항까지 테일러 급수전개를 하고 그 전개식을 최소화하는 평활량을 고려하였다. 이때 이 평활량이 포함하고 있는 미지의 범함수를 높은 차수의 커널함수를 이용하여 더욱 정확히 추정할 수 있음을 제안한다. 또한 이렇게 구한 평활량과 최적 평활량과의 상대적 수렴율이 $n^{-1/2}$가 됨을 보였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권1호
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• pp.59-74
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• 2007

컴퓨터 시뮬레이션 모델은 일반적으로 복잡할 뿐더러 운용 시 많은 시간이 소요된다. 따라서 분석의 편의를 위해 좀 더 간단한 메타모델을 수립할 필요가 있다. 본 논문에서는 워게임 모델 JANUS를 사용하여 전차 전투 상황을 묘사하고 이에 대한 메타모델을 수립하였다. 메타모델을 수립하기 위해, 데이터 수집방법으로는 8가지의 실험계획법을, 모델링 방법으로는 2차 반응표면분석과 인공신경망을 고려하였다. 수립된 메타모델의 상대적 성능은 예측치의 평균제곱오차를 기준으로 비교하였다. 본 논문에서 고려한 전투상황에 대해서는 대체적으로 2차 반응표면 모형이 인공신경망 모형보다 더 높은 정확도를 보였으며, 실험계획법으로는 직교배열이나 최대최소거리 기준을 적용한 라틴 하이퍼큐브 계획법이 우수한 성능을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권4호
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• pp.275-283
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• 2011

미래 기온변화 정보를 제공하는 General Circulation Model (GCM) 자료, 즉 광역 기온자료를 이용하여 우리나라의 국지 수온변화를 추정하는 연구를 수행하였다. 국지수온 추정은 마산만, 시화호, 낙동강 하구를 대상으로 Two-step 접근방법과 One-step 접근방법을 적용하여 각각의 추정오차를 비교 분석하였다. Two-step 추정방법은 광역 기온으로 국지기온을 추정하는 제1단계에서는 선형회귀분석 기법을 적용하였으며, 모든 지점에서 결정계수가 0.98~0.99 정도로 매우 높게 나타났다. 그리고 국지기온으로 국지수온을 추정하는 제2단계에서는 S-형태함수의 비선형 회귀분석기법을 적용하였으며 이 경우 RMS(Root-mean squared) 오차는 마산만에서 2.07 (온도 증가시기), 1.93 (온도 감소시기), 시화호에서는 2.59, 낙동강 하구에서는 1.58로 파악되었다. 반면 동일한 S-형태함수를 이용한 비선형 회귀분석기법으로 광역기온자료로부터 바로 국지 수온을 추정하는 One-step 접근방법을 적용한 경우, RMS 오차는 마산만이 2.28 (온도증가시기), 1.89 (온도감소시기), 시화호에서는 2.55, 낙동강하구는 1.52로 Two-step 접근방법과 비슷한 수준의 오차를 보이는 것으로 파악되었다. 따라서 광역 기온자료를 이용하여 국지 수온을 추정하는 경우에는 One-step 접근방법도 유용하고 실용적인 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권1호
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• pp.222-233
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• 2010

해상운임의 변동은 해운업계에만 영향을 미치는데 그치지 않고 전후방 연쇄효과를 통해 조선업계를 비롯하여 경제 전반에 영향을 미친다. 따라서 해상운임의 움직임을 정확히 예측하는 것은 해운업계 뿐만 아니라 우리나라 경제에도 중요한 의미를 갖게 된다. 그러나 해상운임은 주가나 환율과 같이 다양한 요인에 의해 결정될 뿐만 아니라 최근 들어 운임의 변동성이 크게 커지는 추세이어서 예측에 상당한 어려움이 있다. 본고는 2010년의 BDI를 예측하기 위하여 가장 단순한 모형인 단변량모형인 ARIMA 모형, 개입ARIMA모형, HP 모형을 이용한다. 개입ARIMA 모형은 글로벌 금융위기와 중국효과가 미친 효과를 분석하기 위한 것이다. ARIMA모형은 2010년 말에 4,230-4.690에 도달할 것으로, 개입ARIMA모형은 낙관적인 경우 4,460-4,900선에, 비관적일 경우 2,820-2,940선이 될 것으로 예상하여 모형별로 상당한 차이를 드러내고 있다. 그런데 HP 모형에 의한 예측치는 기준 역할을 하므로 HP모형에 의한 2010년 말 예측치 3,500 포인트를 감안하면 2010년 12월에 2,820-4,230의 범주에 도달할 것으로 예측된다. 2010년 12월 2,800 포인트는 해운업계에 어두운 그림자를 드리우는 예측치이다. 그러나 낙관적인 2010년 12월 4,000포인트는 2008년 BDI가 10,000 포인트를 넘어선 때를 기억하면 그리 높게 생각되지 않을 수 있으나 4,000 포인트 이상의 BDI는 해운관련업계에게 어느 정도의 안도감을 주고 재도약을 할 수 있는 기반을 제공할 수 있는 수준으로 판단된다.

• 대기
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• 제34권1호
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• pp.23-34
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• 2024

The Korea Meteorological Administration has improved medium-range weather forecasts by implementing post-processing methods to minimize numerical model errors. In this study, we employ a statistical correction technique known as the minimum continuous ranked probability score (CRPS) to refine medium-range forecast guidance. This technique quantifies the similarity between the predicted values and the observed cumulative distribution function of the Unified Model Ensemble Prediction System for Global (UM EPSG). We evaluated the performance of the medium-range forecast guidance for surface air temperature and relative humidity, noting significant enhancements in seasonal bias and root mean squared error compared to observations. Notably, compared to the existing the medium-range forecast guidance, temperature forecasts exhibit 17.5% improvement in summer and 21.5% improvement in winter. Humidity forecasts also show 12% improvement in summer and 23% improvement in winter. The results indicate that utilizing the minimum CRPS for medium-range forecast guidance provide more reliable and improved performance than UM EPSG.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권1호
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• pp.8-16
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• 2007

Finite element analysis (FEA) is an effective means for the analysis of bioelectromagnetism. It has been successfully applied to various problems over conventional methods such as boundary element analysis and finite difference analysis. However, its utilization has been limited due to the overwhelming computational load despite of its analytical power. We have previously developed a novel mesh generation scheme that produces FE meshes that are content-adaptive to given MR images. MRI content-adaptive FE meshes (cMeshes) represent the electrically conducting domain more effectively with far less number of nodes and elements, thus lessen the computational load. In general, the cMesh generation is affected by the quality of feature maps derived from MRI. In this study, we have tested various feature maps created based on the improved differential geometry measures for more effective cMesh head models. As performance indices, correlation coefficient (CC), root mean squared error (RMSE), relative error (RE), and the quality of cMesh triangle elements are used. The results show that there is a significant variation according to the characteristics of specific feature maps on cMesh generation, and offer additional choices of feature maps to yield more effective and efficient generation of cMeshes. We believe that cMeshes with specific and improved feature map generation schemes should be useful in the FEA of bioelectromagnetic problems.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제14권2호
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• pp.107-113
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• 2011

해수유동모델의 검증 및 평가를 위해 적용되는 또는 적용가능한 10종류의 모델 오차평가방법 - 네가지의 정량적 평가방법(절대평균오차, 평균제곱근 오차, 상대적 절대평균오차, 백분율모델오차)과 여섯가지의 정성적 평가방법(상관계수, 신뢰지수, 일치지수, 모델효율성, 비용함수, 잔여량계수) - 을 소개하고, 실제 조위, 유속, 염분관측치와 3차원 곡선형 모델(CH3D)에서 구해진 플로리다 하구에서의 수치해에 이들 모델 오차평가방법들을 적용하였다. 조위 및 유속평가시 절대평균오차, 평균제곱근 오차, 상대적 절대평균오차, 상관계수, 일치지수, 모델효율성, 비용함수, 잔여량계수 등이 적합하였다. 그리고 염분평가시 절대평균오차, 평균제곱근 오차, 상대적 절대평균오차, 백분율모델오차, 상관계수, 신뢰지수, 비용함수, 잔여량계수 등의 사용이 타당하였다. 정량/정성적 평가방법들이 서로 유사한 평가경향을 보여 줌으로써, 상호간의 신뢰성도 보여 주었다. 다양한 모델 오차평가방법을 통하여 계산된 평가값을 토대로, 본 연구에서는 조위, 유속, 염분이 잘 재현된 해수유동모델의 평가범위를 제시하였다. 조위의 경우 상대적 절대평균 오차는 10%이내, 상관계수는 0.95이상, 일치지수는 0.98이상, 모델효율성은 0.93이상, 비용함수는 0.21이내이며, 유속의 경우 상대적 절대평균오차는 20%이내, 상관계수는 0.7이상, 일치지수는 0.8이상, 모델효율성은 0.5이상, 비용 함수는 0.5이내이며, 염분의 경우 상대적 절대평균오차와 백분율모델오차는 10%이내, 상관계수는 0.9이상, 신뢰지수는 1.15이내, 비용함수는 0.1이내 이다.

• 한국대기환경학회지
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• 제33권3호
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• pp.277-288
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• 2017

Previous studies of health effects of $PM_{2.5}$ performed spatial monitoring campaigns to assess spatial variability of $PM_{2.5}$ across people's residences. Highly reliable portable and cost-effective samplers will be useful for such campaigns. This study aimed to investigate applicability of the Deployable Particulate Impact Sampler(DPIS), one of the compact impact samplers, to spatial monitoring campaigns of $PM_{2.5}$ in Seoul, Korea. The investigation focused on the consistency of $PM_{2.5}$ concentrations measured by DPISs compared to those by the Low-volume Cyclone sampler (LCS). LCS has operated at a fixed site in the Seoul National University Yeongeon campus, Seoul, Korea since 2003 and provided qualified $PM_{2.5}$ data. $PM_{2.5}$ sampling of DPISs was carried out at the same site from November 17, 2015 through February 3, 2016. $PM_{2.5}$ concentrations were quantified by the gravimetric method. Using a duplicated DPIS, we confirmed the reliability of DPIS by computing relative precision and mean square error-based R squared value ($R^2$). Relative precision was one minus the difference of measurements between two samplers relative to the sum. For accuracy, we compared $PM_{2.5}$ concentrations from four DPISs (DPIS_Tg, DPIS_To, DPIS_Qg, and DPIS_Qo) to those of LCS. Four samplers included two types of collection filters(Teflon, T; quartz, Q) and impaction discs(glass fiber filter, g; pre-oiled porous plastic disc, o). We assessed accuracy using accuracy value which is one minus the difference between DPIS and LCS $PM_{2.5}$ relative to LCS $PM_{2.5}$ in addition to $R^2$. DPIS showed high reliability (average precision=97.28%, $R^2=0.98$). Accuracy was generally high for all DPISs (average accuracy=83.78~88.88%, $R^2=0.89{\sim}0.93$) except for DPIS_Qg (77.35~78.35%, 0.82~0.84). Our results of high accuracy of DPIS compared to LCS suggested that DPIS will help the assessment of people's individual exposure to $PM_{2.5}$ in extensive spatial monitoring campaigns.