• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.467-474
• /
• 2019

본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제61권4호
• /
• pp.11-22
• /
• 2019

The objective of this study was to improve the cross-sectional area and height estimation method using stream width. Stream water levels should be calculated together to simulate inundation of agricultural land. However, cross-sectional survey data of small rural rivers are insufficient. The previous study has developed regression equations between the width and the cross-sectional area and between the width and the height of stream cross-section, but can not be applied to a wide range of stream widths. In this study, cross-sectional survey data of 6 streams (Doowol, Chungmi, Jiseok, Gam, Wonpyeong, and Bokha stream) were collected and divided into upstream, midstream and downstream considering the locations of cross-sections. The regression equations were estimated using the complete data. $R^2$ between the stream width and cross-sectional area was 0.96, and $R^2$ between width and height was 0.81. The regression equations were also estimated using divided data for upstream, midstream and downstream considering the locations of cross-sections. The range of $R^2$ between the stream width and cross-sectional area was 0.86 - 0.91, and the range of $R^2$ between width and height was 0.79 ? 0.92. As a result of estimating the cross-sections of 6 rivers using the regression equations, the regression equations considering the locations of cross-sections showed better performance both in the cross-sectional area and height estimation than the regression equations estimated using the complete data. Hydrologic Engineering Center - River Analysis System (HEC-RAS) was used to simulate the flood stage analysis of the estimated and the measured cross-sections for 50-year, 100-year, and 200-year frequency floods. As a result of flood stage analysis, the regression equations considering the locations of cross-sections also showed better performance than the regression equations estimated using the complete data. Future research would be needed to consider the factors affecting the cross-sectional shape such as river slope and average flow velocity. This study can be useful for inundation simulation of agricultural land adjacent to an unmeasured stream.

• 한국물환경학회지
• /
• 제35권3호
• /
• pp.224-233
• /
• 2019

액비(분뇨)에 포함된 질소성분은 환경의 질을 악화시키고 안정성을 감소시킬 수 있다. 액비로 인한 환경적 위해성을 최소화하기 위해서는 환경 매체 내에서의 액비의 거동을 이해할 필요가 있다. 액비에 포함된 암모니아성 질소($NH_3-N$)의 환경 내 거동과 이송을 분석하고, 액비시스템에서 질소(N)관리의 개선을 위한 기반을 제공하며 질소의 환경에 미치는 악영향을 최소화하기 위해서, 본 연구는 단순화된 Level III fugacity 모델의 적용 가능성을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 벼 재배 기간 중 4개의 환경구획(공기, 물, 토양 및 벼)에서 암모니아성 질소($NH_3-N$) 성분을 축적하기 위해 정상상태의 fugacity 개념을 이용한 모델의 모의 실험을 실시하였으며 그 결과 Level III fugacity 모델의 적용 가능성을 검증하였다. 모델 결과, 대부분의 암모니아성 질소($NH_3-N$)는 논물(수체)과 벼(식물)에 분포하였으며 공기와 논물 그리고 토양에 대한 로그-로그 그래프선상에서 fugacity와 농도는 시간에 따라 선형적으로 감소한 반면에 벼(식물)에서의 변화는 비선형적으로 나타났다. 제거과정의 민감성을 살펴본 결과 제거과정(침적과 유출)이 고려된 경우 대부분의 암모니아성 질소는 논물에 분포하였으며 제거과정이 무시된 경우에는 벼(식물)가 암모니아성 질소를 흡수하는 것으로 나타났다. 또한 질소의 물질수지에 따라 각 구획별로 질소가 분포됨을 알 수 있었다. 본 연구는 실제 관측 자료에 의한 모델 보정을 수행하지 않고 토양층에 의한 잔류량 및 질소 형태의 변화를 기술하지 않았으며 모델 시뮬레이션은 간헐적인 실제 배출량 입력과 달리 연속 배출량으로 간주하였다. 그러므로 수질에 대한 비점 오염원으로서의 액비의 영향을 정량화하기 위해서는 보다 구체적이고 지속적인 모델링 및 모니터링 연구가 필요하다. 향후 연구의 Level III fugacity 모델에서는 더 정확한 제거 과정을 기술하고, 입력 변수의 적절한 값을 적용하여 다양한 N 형 비료에 대한 모델 시뮬레이션을 실시하고, 액비와 다양한 N 형 비료를 사용하여 얻은 N 성분의 관측 자료를 이용하여 모델을 평가할 것이다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.223-228
• /
• 2019

본 논문에서는 국내 해안지역인 제주도-진도에서의 실제 기상데이터와 지형정보를 이용하여 각 대기 굴절 기울기에 따른 전파 경로손실을 분석하고, 실측결과와 비교하여 결과가 유사함을 확인하였다. 시뮬레이션 결과를 토대로 하여 트랩의 위치와 두께에 따라 덕트맵을 구성하고, 송 수신 안테나의 고도에 따라 영역을 분할하여, 제주 해안지역에서 자주 발생하는 덕트에 대해 분석을 진행하였다. 이러한 덕트맵의 유효성을 확인하기 위해 실제 2018년 5월의 기상데이터 중 대표적인 2개 날짜의 데이터를 선택하여 덕트맵 상에서 해당되는 위치를 확인하고, 전파 경로손실을 계산한 후, 실측데이터와 비교하였다. 시뮬레이션을 통해 얻어진 경로손실 값은 각각 167.7 dB, 192.3 dB로서 측정 결과 164.4 dB, 194.9 dB와 유사함을 확인할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.59-69
• /
• 2005

Ad Hoc 네트워크는 미리 구성된 기반시설 없이 네트워크를 구성할 수 있으며, Ad hoc 네트워크에 참여하는 모바일 노드는 네트워크에 자유롭게 참여 할 수 있다. 이러한 모바일 노드의 자유로운 참여는 새로운 라우팅 경로를 찾기 위하여 잦은 계산을 요구하며, 악의적인 사용자에 의한 잘못된 정보의 유포는 심각한 보안 문제를 발생시킨다. 후자의 보안 문제를 해결하기 위해서는 네트워크에 참여하는 모바일 노드에 대한 인증이 필요하다고 할 수 있다. 인증기관 구성 방법 중 단일 CA 방식을 사용할 경우, CA에 대한 공격은 전체 네트워크의 붕괴를 가져올 수 있으나, 분산 CA 방식을 채택하게 될 경우 여러 노드를 공격해야 안전한 정보를 얻을 수 있기 때문에 단일 CA 방식에 비해 안전하지만 자원적인 측면의 문제가 있다. 일례로 분산 CA를 구성하기 위한 Secret Skating 방법의 경우 네트워크 크기가 커질수록 전체 노드와 인증서 발급과정을 수행하기 때문에 지연문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 단계별 인증서 발급 방법을 제안하고, 제안된 방법에 대한 시뮬레이션 결과를 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.222-234
• /
• 2020

자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.183-191
• /
• 2021

비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.399-407
• /
• 2021

본 논문에서는 계통망 사업자의 High Voltage Ride-Through(HVRT) 기능 요구조건을 만족하며, 정상상태에서의 손실을 최소화할 수 있는 Type 4 풍력발전기의 직류단 전압 설계 방법을 제안한다. 대용량 해상 풍력 발전에 사용되는 Type 4 풍력발전기는 전력 계통과 연계된 컨버터와 풍력 발전기와 연계된 컨버터가 직류단을 공유하는 Back-to-Back 컨버터 형태이다. Type 4 풍력발전기에서 HVRT 조건인 계통 고전압 사고가 발생한 경우 사고 전압 크기에 비해 직류단 전압이 부족하다면 과변조로 인해 계통측 컨버터의 전류 제어기가 원활하게 동작되지 못한다. 따라서 HVRT 기능을 만족하기 위해서는 고전압 사고의 전압 크기를 기준으로 직류단 전압을 설계해야 한다. 그러나 직류단 전압의 크기의 증가는 정상상태에서의 컨버터 손실 증가를 야기하므로, 직류단 전압을 크게 설계하였을 때 증가될 손실에 대한 고려가 포함되어야 한다. 본 논문에서는 사고 전압의 크기와 발생 손실이 고려된 직류단 전압을 설계하는 방법에 대해 설명하고, 제안하는 설계 방법의 타당성을 2MVA급 Type 4 풍력발전기의 PSCAD 모델 기반 HVRT 기능 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.22-28
• /
• 2021

화학공정, 기계공정, 발전소와 같은 다변량 공정은 여러 설비들이 복잡하게 연결되어 운영되기 때문에 특정 시스템에 고장이 발생하면 전체 공정에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 공정 데이터는 불안정한 환경에서 계측되므로, 데이터에 이상치가 포함될 가능성이 크다. 따라서 계측된 데이터의 이상치를 제거하고 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 여러 종류의 공정에서 고장탐지를 수행하기 위해 다이나믹 공정과 다변량 공정 모델에서 생성된 데이터를 이용하였다. 다이나믹 공정은 자기회귀 특성을 가지는 공정을 모델링한 것이고 다변량 공정은 특정 센서의 고장이 발생했을 때 상황을 묘사한 공정이다. 본 논문에서는 두 공정에서 생성된 데이터에 마할라노비스 거리를 이용하여 데이터에 포함된 이상치를 제거한 후, 독립성분분석을 적용하여 고장탐지를 수행하였다. 제안된 방법의 성능 비교를 위해 기존의 단일모델 ICA와 성능을 비교하였다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 ICA 보다 다이나믹 공정의 바이어스 데이터의 경우에 0.84%p, 드리프트 데이터의 경우 6.82%p 성능이 개선되었다. 다변량 공정의 경우 3.78%p 성능이 개선되었으므로, 제안된 방법이 우수한 고장탐지 성능을 보였다.

• 응용통계연구
• /
• 제33권6호
• /
• pp.753-762
• /
• 2020

본 연구는 대한민국 육군이 선도적으로 도입하고자 노력하고 있는 AI 면접체계의 자료를 통합 비교차 다중 분위수 회귀나무 모형(unified non-crossing multiple quantile tree; UNQRT)을 활용하여 분석한 것이다. 분위수 회귀가 일반적인 선형회귀에 비하여 많은 장점을 가지지만, 선형성 가정은 여전히 많은 현실 문제해결에 있어 지나치게 강한 가정이다. 선형성을 완화한 모형의 하나인 기존 나무모형 기반의 분위수 회귀는 추정된 분위수 함수별로 교차하는 문제와 분위수별로 나무모형을 제시하여 해석력을 저하시키는 문제가 있다. 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형은 비교차 제약식을 부여한 상태로 다중 분위수 함수를 동시에 추정함으로서 분위수 함수의 교차 문제를 해결하며, 극단 분위수에서 안정된 결과를 기대할 수 있고, 하나의 통합된 나무모형을 제시하여 우수한 해석력이 있다. 본 연구에서는 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형을 활용하여 육군 AI 면접체계의 결과와 기존 인사자료간 관계를 충분히 탐색하여 의미있는 다양한 결과를 도출하였다.