• 대한공간정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.49-55
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• 2006

최근 들어 국내에서는 홍수에 의한 재산과 인명피해를 최소화하기 위해 지역특성에 알맞은 홍수지도를 제작 중에 있으며, 주로 LiDAR를 이용하여 홍수지도 제작을 위한 지형자료를 구축하고 있다. 그러나 LiDAR를 이용한 구축에 많은 시간과 높은 비용이 소요되기 때문에 이미 전국적으로 NGIS(국가GIS구축사업)사업을 통하여 구축된 수치지형도를 이용한 홍수지도의 구축 가능성과 타당성에 대한 검증 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 NGIS 수치지형도를 이용하여 홍수범람모의용 지형자료를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위하여 물의 흐름에 중요한 역할을 하는 breakline을 처리하고, 동시에 하상주변의 실제지형을 나타내는 유일한 자료인 하천종횡단자료를 연계하여 홍수범람모의용 DEM을 제작하였다. 경기도 구리시를 대상으로 1:1,000과 1:5,000의 NGIS 수치지형도를 활용하여 breakline을 처리하고 하천종횡단자료를 수치지형도와 연계하여 보간법을 기반으로 DEM을 구축하였다. 구축된 DEM은 1:1,000지형도가 전체 대상지역에 존재하지 않아 일부 지역에 대하여 1:5,000 지형도를 활용함으로써 상대적으로 위치 정확도는 떨어졌으나 홍수지도의 구축에는 적합한 정확도와 데이터의 정밀도를 제시하였다. 아울러 비용경제적 측면에서 매우 높은 효율성을 제시하였다. 반면 향후 NGIS 지형도의 보다 원만한 활용을 위하여 1:1,000 지형도의 갱신이 주기적으로 이루어져야 하며, 보간법의 적용에 있어서 고려사항과 breakline 구축을 위한 기술적 고려 사항 등이 정리되어야 하는 필요성을 제기하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.91-98
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• 2008

디지털방송(Digital Broadcasting)에서는 최대 100여개 정도의 오디오 또는 음악방송을 다중화하여 전송에 적합한 MPEG-2 TS(Transport Stream) 형태로 만들어서 1개 채널로 전송하는 것이 가능하다. 이렇게 다중화 된 많은 음악방송이 정상적으로 전송되고 있는지 확인하기 위해서는 실시간 모니터 링이 가능한 다중 오디오 모니터링 시스템이 필요하다. 아날로그방송에서는 모니터링 할 음악 방송수가 많지 않기 때문에 하드웨어 기반의 오디오 모니터링 시스템을 구현하여 사용하였다. 그러나 하드웨어 기반의 모니터링 시스템을 디지털 음악방송 환경에 적용하는 것은 비용 및 기능 효율성에서 떨어지기 때문에 디지털 방송 환경에 맞는 새로운 시스템이 요구되었다. 본 논문에서는 이 요구사항을 만족시키기 위해서 소프트웨어 기반의 디지털 오디오 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 시스템 구현에 있어서 다수의 하드웨어 장비의 도움 없이 소프트웨어를 기반으로 하는 1대의 컴퓨터만을 이용하여 1개 채널로 수신되는 다중화 된 디지털 음악방송을 효율적으로 모니터링 한다. 전송된 디지털 방송신호를 역다중화하여 각각의 방송에 대한 오디오 레벨 및 패킷 에러 정보를 추출하여 화면으로 실시간 상태를 표시하면서 정상적으로 방송이 되고 있지 않는 방송을 자동으로 검출하여 알려준다. 실험 결과 디지털 음악방송 채널에 대한 효율적인 실시간 다중 오디오 모니터링이 가능함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권12호
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• pp.127-134
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• 2005

VoIP에서 패킷의 손실은 음성의 품질에 영향을 주는 가장 중요한 요인이다. 따라서 수신된 정보로부터 손실된 패킷을 복구하는 것은 중요하다. 따라서 본 논문은 VoIP에서 가장 많이 사용되는 CELP 부호화기를 위한 수신측 기반의 손실 패킷 복구방법을 제안한다. 제안하는 WSOLA(Waveform Shift OverLab Add)기반의 BS-PLC (Both Side Packet Loss Concealment) 방법은 패킷 손실이 발생하였을 경우 미래 패킷을 이용할 수 있는 경우와 그렇지 않을 경우로 나누고, LP(Linear prediction) 파라미터와 여기 신호를 복구한다. 미래 패킷을 이용할 수 없는 경우에는 과거에 전송된 정상 패킷만을 가지고 복원을 하며, 미래 패킷을 이용할 수 있을 경우에는 과거의 정상 패킷과 미래의 정상 패킷을 동시에 이용하여 손실된 패킷을 복구한다. 연속 패킷 손실 환경은 Gilbert 모델로 설정하였고, 제안한 알고리즘을 VoIP에서 가장 많이 사용되는 CELP 음성부호화기인 G.729에 적용하여 성능을 비교한다. 성능 비교를 위해 손실율을 변화시키면서 SNR(Signal to Noise)와 MOS(Mean Opinion Score)측정하였고, 제안한 방법을 G.729의 패킷 손실 은닉 방법과 비교하였다. 실험 결과, 평균 손실률이 $20\%$에서도 SNR은 2dB, MOS값은 0.3정도로의 음질 개선을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.25-31
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• 2014

생체전기 임피던스 해석은 체 성분 측정에 있어 비침습적이며, 비용이 적게 들고 안전성과 재현성이 우수하여 체 성분의 변화를 평가하기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 본 연구에서는 자세에 따른 생체임피던스와 혈압차이에 대해 연구하였으며, 피 실험자를 대상으로 생체전기 임피던스 측정시스템을 통한 저항 및 리액턴스의 실시간 측정 실험과 등가모델을 통한 모의실험 그리고 자세 변화에 대한 혈압 차이를 비교하는 실험을 실시하였다. 생체임피던스는 다중 주파수(1 kHz, 10 kHz, 20 kHz, 50 kHz, 70 kHz, 100 kHz)에서 4분간 측정하였다. 실험결과, 선 자세, 앉은 자세, 누운 자세 순으로 몸의 임피던스는 저항과 리액턴스의 변화로 인해 증가하는 것으로 나타났다. 특히, 누운 자세에서의 저항은 50 kHz에서 앉은 자세에서의 저항보다 평균 16.49% 높았으며, 누운 자세에서의 리액턴스는 5 kHz일 때에 앉은 자세보다 평균 26.05% 높았다. 혈압의 경우에는 다른 자세에 비해 선 자세에서의 평균 최고치($125.14{\pm}12.30$) 및 평균 최저치($75.57{\pm}10.31$) 혈압이 높게 나타났다. 본 연구의 생체임피던스 및 혈압 차이에 관한 연구는 급성 질환, 고도 비만, 신체 기형 등의 연구에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-14
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• 2004

감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5C호
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• pp.355-364
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• 2012

협동교전능력을 위한 표적정보 수집, 실시간 정보융합, 공동 상황인식 기능 구현을 위하여 표적 처리기법 연구는 중요하다. 이러한 표적 처리 연구 중, 표적의 추적의 문제는 센서로부터 얻어진 측정값을 사용하여 표적의 상태를 예측하는 것으로부터 시작한다. 그러나 상태 예측에 사용되는 센서의 측정값들은 불확실성을 갖고 있기 때문에 측정된 정보에 어느 정도의 신뢰성을 부여할 수 있느냐가 중요한 문제가 된다. 따라서 이를 위해 다중 센서를 이용한 기법이 요구되고, 보편적으로 사용되는 확률적 데이터연관 기법으로부터 다중 센서를 이용한 표적 추적을 위해서는 이종 센서로부터 제공된 측정값들을 처리하기 위한 정보융합 기법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 및 ESM 센서에서 측정된 측정값 정보융합을 통하여 확률데이터연관 필터를 이용한 표적의 트랙 추정 성능을 향상시키기 위한 방법을 구체적으로 분석하여 정보를 결합하기 위한 새로운 실시간측정값 융합 기법을 제안하고 확률데이터연관을 통해 추적할 표적의 트랙을 추정하는 방법을 분석하였다. 모의실험을 통해 제안된 기법들이 선형 혹은 회전 운동하는 모델들에 대해 향상된 추정 결과를 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.141-149
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• 2007

영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.557-562
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• 2005

높은 클럭으로 동작하는 고속의 프로세서를 다수 이용한 다중프로세서 시스템 성능은 프로세서 자체의 성능보다 상호연결망의 트랜잭션 처리 능력 및 지연에 의하여 큰 영향을 받게 된다. 따라서 상호연결망의 성능은 대역폭 및 지연시간 측면으로 시스템 성능에 큰 비중을 차지한다. 단방향 이중 연결을 이용한 CC-NUMA 구조는 이중 연결을 이용한 대역폭 증가효과와 고속 단방향 링크를 이용한 적은 지연시간으로 인하석 고성능 시스템에서 많이 채용되고 있다. 한편, 이중 연결구조로 인하여 시스템의 상호연결망의 최단 경로는 단일하게 형성되지 않으며, 여러 개의 최단 경로가 구성될 수 있다. 그러나 실제 응용프로그램을 수행할 때, 동일한 홉 수를 나타내는 경로일지라 하더라도 각 연결 링크의 부하 및 경쟁에 따른 지연 시간의 차이를 나타내게 되며, 만일 노드간의 트랜잭션 전달 경로가 정적으로 구성되어 있을 경우, 실제 프로그램의 수행에서 균일하지 못한 연결 링크 부하에 따른 지연 시간의 차이가 나타날 수 있음을 의미한다. 이는 곧 고속의 상호연결망 전체의 대역폭을 균일하게 사용하지 못함으로 나타나는 부가적 지연 시간으로 볼 수 있으며, 이로 인한 응용 프로그램의 수행 성능이 저하될 수 있음을 의미한다. 본 논문은 기존 연구된 단방향 이중 연결을 이용한 CC-NUMA 시스템에서, 노드간 트랜잭션 전달 경로가 정 적으로 구성될 경 우 발생될 수 있는 성능 저하를 평가하고, 정적 경로와 동일한 홉 수의 경로를 나타내며 링크 부하에 따라서 동적으로 전달되도록 부하에 따르는 동적 경로 설정 방법을 제시하였다. 논문에서 제시하는 방법은 기존 경로설정 방법에 대하여 동일한 홉 수를 나타내며, 링크 부하에 따라서 동적으로 경로를 설정함으로써 실시간 경로 분배가 자연스럽게 이루어지도록 하였고, 링크 경쟁을 완화함으로써 보다 균일한 링크 사용을 나타냈고, 링크 획득 실패로 인한 지 연시간을 감소시켰다. 프로그램 구동 시뮬레이션을 통한 성능 검증 결과, 논문에서 제시한 동적경로 설정 방법은 기존 정적 경로 설정 방법에 비해 링크점유시간 편차가 $1{\~}10\%$ 낮게 나타났고, 링크의 획득 실패 횟수가 ${\~}3\%$ 감소하였으며, 그 결과 $1{\~}6\%$의 수행 시간 감소를 나타냈다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.521-530
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• 2018

본 논문에서 제안하는 "농산물 생산성 향상을 위한 딥러닝 기반 농업 의사결정 시스템"에서는 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하고, 수집한 기상 정보와 농작물의 실시간 데이터를 이용하여, 작물의 현재 상태를 예측하고 그 결과를 농장 관리인에게 알려준다. 제안하는 시스템은 첫째, 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하는 ICM(Information Collection System)을 설계하고, 둘째, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 현재 날씨에 따라 농장 토지의 탄소, 수소, 산소, 질소, 수분 함유량이 재배하고 있는 작물에 적합특정 작물을 재배하기 좋은 상태인지 판단하는 DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module)을 설계하고, 셋째, DRCM의 결과를 기반으로 사용자에게 작물의 상태를 점검할 것을 알려주는 메시지를 전송하는 RNM(Risk Notification Module)을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교하였을 때, 데이터양의 증가로 인해 발생하는 정확도 감소 비율이 낮고, 분석 단계에 비지도학습을 적용하기 때문에 안정성을 향상 시킬 수 있다. 결과적으로 농장 데이터 분석 성공률이 약 5.15%가량 향상되었고, 환경 변화에 따른 작물 성장의 위험한 상태정보 다양하게 적용하였을 때, 위험한 상태정보에 대하여 상세하게 추론할 수 있었다. 이는 다양한 내 외부 환경으로부터 발생할 수 있는 작물의 질병을 미연에 예방할 수 있고, 작물이 성장하는데 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과를 나타낸다.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권6호
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• pp.457-463
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• 2015

가스터빈 기관은 우주항공, 발전 플랜트뿐만 아니라 해상운송 분야에 사용되는 원동기로서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 그 구조가 복잡하고 연소과정에서 시간지연 요소가 포함되어 있어 가스터빈 기관을 잘 제어할려면 정교한 수학적 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 가스터빈 기관의 주요 구성품인 가스발생기, PLA 액추에이터, 미터링 밸브에 대한 모델링 기법을 설명한다. 또한, 가스터빈 기관의 시운전 데이터를 기초로 몇 가지 정상상태 때의 동작점에서 서브모델을 구하고, 각 서브모델에 대해 비선형 비례적분미분 제어기를 설계하여 기관의 속도를 제어하는 방법을 제안한다. 제안하는 비선형 제어기는 비선형 함수로 구현되는 3가지 이득을 사용한다. 비선형 제어기의 파라미터는 제어시스템의 목적함수를 최소화하는 관점에서 실수코딩 유전자알고리즘으로 동조한다. 제안한 방법은 가스터빈 기관에 적용하고 시뮬레이션을 실시하여 그 유효성을 확인한다.