• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.910-920
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• 2006

본 논문에서는 평탄 페이딩과 근거리/원거리 현상이 존재할 때 안테나 어레이를 사용하는 DS-CDMA 신호의 코드 타이밍을 추정하는 문제를 다루고자 한다. 페이딩 과정의 시변 페이딩 특성을 보다 잘 활용할 수 있도록 DS-CDMA 시스템에 대한 희망하는 사용자의 코드 타이밍을 추정하는 최대가능성 알고리즘을 유도한다. 코드 타이밍 추정기의 개발에 있어서 주어진 관찰 비트들을 포함하는 윈도우를 각각의 부-윈도우가 충분히 큰 길이를 갖도록 나눈다. 제안된 방법은 채널 페이딩의 일관성 시간과 연관된 똑같은 크기를 가지는 부-윈도우들을 이용한다. 또한 페이딩 속도를 추정하지 않고 충분히 긴 관찰 비트들을 두 개의 연속적 인 부-윈도우로 나누는 방법을 대안으로 제시한다. 알고리즘의 유도과정은 공간적으로 상관성이 있는 다중안테나를 바탕으로 한다. 공간적인 페이딩 상관성이 제안된 알고리즘의 동기 획득 및 평균 동기 획득 성능에 미치는 영향을 분석한다.

• 응용통계연구
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• 제21권1호
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• pp.109-123
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• 2008

많은 소지역 추정량이 제안되었으며, 국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 또한 소지역 추정량의 특성과 우수성을 비교하기위한 비교통계량도 연구되고 있다. 기존의 소지역 추정량은 MSE(Mean square error)를 최소화하여 얻어지며, 이에 따라 추정량의 우수성도 MSE를 기준으로 판단하고 있다. 본 논문에서는 최근 새롭게 재조명 되고 있는 MSPE(Mean square percentage error)를 최소화하는 추정량을 제안하였다. 신기일 등 (2007)에서 사용된 비교통계량과 MSE 그리고 MSPB를 이용하여 제안된 추정량과 기존의 소지역 추정량을 비교하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.117-120
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• 2006

Heavy rainfall events are occurred exceedingly various forms by a complex interaction between synoptic, dynamic and atmospheric stability. As the results, quantitative precipitation forecast is extraordinary difficult because it happens locally in a short time and has a strong spatial and temporal variations. GOES-9 imagery data provides continuous observations of the clouds in time and space at the right resolution. In this study, an power-law type algorithm(KAE: Korea auto estimator) for estimating rainfall based on the rainfall type was developed using geostationary meteorological satellite data. GOES-9 imagery and automatic weather station(AWS) measurements data were used for the classification of rainfall types and the development of estimation algorithm. Subjective and objective classification of rainfall types using GOES-9 imagery data and AWS measurements data showed that most of heavy rainfalls are occurred by the convective and mired type. Statistical analysis between AWS rainfall and GOES-IR data according to the rainfall types showed that estimation of rainfall amount using satellite data could be possible only for the convective and mixed type rainfall. The quality of KAE in estimating the rainfall amount and rainfall area is similar or slightly superior to the National Environmental Satellite Data and Information Service's auto-estimator(NESDIS AE), especially for the multi cell convective and mixed type heavy rainfalls. Also the high estimated level is denoted on the mature stage as well as decaying stages of rainfall system.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.15-29
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• 1999

본 연구에서는 공간적으로 분포되어 있는 연강우량 자료를 이용한 지역 기상학적인 가뭄을 정의하고 해석하는 모형을 제시하였다. 비선형. 비매개변수법에 기초한 공간 해석 신경망(Spatial Analysis Neural Network; SANN)모형을 이용하여, 각 년에 대하여 공간의 임의 점에서의 극심, 심 경심, 및 비 가뭄 확률을 전 대상 지역에 대하여 산출을 통하여 가뭄확률도를 작성하며, Bayesian 가뭄 심도 지수(BDSI)를 통하여 전 대상 지역을 가장 적적하게 극심, 심, 경심, 비 가뭄 지역으로 분류하는 방법을 제시하였다. 또한, 각 년의 대표적인 가뭄의 형태를 제시하여 줄 수 있는 지역 가뭄 확률과 지역 가뭄 확률 지수를 소개하였다. 이 모든 시공간적 가뭄 해석의 방법은 실제로 우리나라(남한) 전역에 대하여 실시하여, 과거 1967년부터 1996년 까지의 공간적이고 시간적인 가뭄의 발생 현황과 그 특징을 조사 하였다. 본 연구는 우리나라 장기 수자원 개발 및 유역 관리를 위한 공간적이고도 시간적인 가뭄 정보를 제공하였다는 데 그 의의가 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.93-101
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• 2007

정합과 노출 보정을 동시에 최적화하기 위하여 반복적인 정합 알고리듬인 Lucas-Kanade 알고리듬을 히스토그램 변환에 기초한 노출 보정 알고리듬과 접목하였다. 단순 회귀 모델에 기초하여 비매개변수 추정인 실험적 조건 평균과 그의 다항식 근사를 이용하여 노출 보정을 시도하였다. 제안한 동시 최적화 알고리듬은 각 최적화 과정의 분리화가 가능하므로 기존의 Mann이나 Candocia의 동시 최적화 알고리듬에 비하여 구현의 융통성 측면에서 유리하다. 투사 공간 변환 관계를 가지는 실영상 들을 가지고 모의실험을 수행한 결과에서 보면 노출 보정을 고려하지 않은 경우에 비하여 좋은 성능을 얻음을 확인할 수 있었다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제4권3호
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• pp.19-26
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• 1988

본 논문에서는 기초지반의 부등침하를 해석하기 위하여 추계론적 수치해석 방법을 사용하였다. 부등침하는 토질탄성계수의 공간적 변화와 밀접한 관계를 갖고 있다. Kriging 이론은 탄성계수의 공간적 변화를 설명하기 위하여 사용되었다. 이 방법은 선형최적불편추정기법으로 제한된 자료로 부터 최소의 분산을 가진 추정값을 구할 수 있다. 추계론적 유한요소법을 이용하여 일차근사 2차모멘트 기법으로 변위의 평균값과 분산값 그리고 공분산값을 구한다. 최종적으로 부등침하의 신뢰도모델이 제시되었다. 해석결과 두 기초사이의 거리와 탄성계수의 수평방향 변동거리가 거의 같을 때 최대부 등침하량이 일어난다는 것과 이 때 부등침하량이 허용간을 넋을 확률이 상당히 크다는 것이 밝혀 졌다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.99-110
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• 2021

This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권4호
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• pp.272-284
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• 2013

In this paper, we propose a new framework for anomaly detection in medical wireless sensor networks, which are used for remote monitoring of patient vital signs. The proposed framework performs sequential data analysis on a mini gateway used as a base station to detect abnormal changes and to cope with unreliable measurements in collected data without prior knowledge of anomalous events or normal data patterns. The proposed approach is based on the Mahalanobis distance for spatial analysis, and a kernel density estimator for the identification of abnormal temporal patterns. Our main objective is to distinguish between faulty measurements and clinical emergencies in order to reduce false alarms triggered by faulty measurements or ill-behaved sensors. Our experimental results on both real and synthetic medical datasets show that the proposed approach can achieve good detection accuracy with a low false alarm rate (less than 5.5%).

• 응용통계연구
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• 제21권5호
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• pp.855-866
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• 2008

최근 격자자료(lattice data) 분석 방법을 이용한 소지역 추정(small area estimation)이 연구되고 있으며 좋은 결과를 주고 있는 것으로 알려져 있다. 소지역 추정에 주로 사용되는 격자자료(lattice data) 분석의 경우 가장 자료를 잘 설명할 수 있는 이웃정보시스템을 사용하여야 분석의 효율을 향상시킨 수 있다. 최근 이강석과 신기일 (2008)은 지리정보시스템을 이용하여 만들어진 여러 이웃정보시스템을 비교, 분석하였다. 본 논문에서는 이강석과 신기일(2008)이 제안한 여러 이웃정보시스템이 소지역 추정에 얼마나 영향을 미치는지를 MSE, 커버리지, 캘리브레이션 그리고 회귀분석 방법 등을 이용하여 비교하였다. 2001년 경제활동인구조사의 실업자수 자료가 비교에 사용되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권4B호
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• pp.771-782
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• 2000

이 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어의 통합 설계에 의한 H.263 동영상 코덱을 구현한다. 동영상의 부호화와 복호화를 실시간으로 수행하기 위해 동작 속도 및 응용성을 동시에 고려하여 H.263 코덱의 각 부분 중 어느 부분이 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현된는 것이 바람직한지 결정하였다. 하드웨어로 구현하는 부분은 움직임 추정부 및 보상부와 메모리 제어부이고, 나머지 부분은 RISC (reduced instruction set computer) 프로세서를 사용하여 소프트웨어로 처리한다. 이 논문에서는 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 특히 하드웨어로 구현되는 움직임 추정부를 위해서 주변 움직임 변위의 상관성 및 계층적 탐색을 이용한 다수의 움직임 후보를 가지고 알고리즘을 사용하였으며, 이 알고리즘에 기반한 소면적 구조를 제안한다. 소프트웨어로 처리되는 DCT (discrete cosine transform) 부분의 최적화를 위해서 움직임 추정부에서 얻어진 SAD (sum of absolute difference) 값에 근거하여 DCT 이후 양자화된 계수들의 통계적 특성을 분류하는 기법을 사용한다. 제안된 방법을 실제 RISC 프로세서와 gate array를 이용하여 구\ulcorner하고, 그 성능이 우수함을 확인하였다.