• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.527-536
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• 2017

최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권7호
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• pp.655-663
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• 2017

ICT 기술의 발달로 로봇의 실내 활용이 증가하고 있다. 현재 이용되거나 향후 이용 범위가 증가할 수 있는 운반, 청소, 안내 로봇 등의 연구가 고도화 될 것이다. 실내 공간에서 이동 로봇 활용을 원활히 하기 위해 자기 위치 인식 문제는 가장 먼저 해결되어야 하는 중요한 연구이다. 추가적으로 이동 로봇의 위치가 인위적으로 이동되거나 예기치 못한 충돌로 인해 기존의 경로에서 이탈하였을 경우 등에서도 이동 로봇이 이런 상황을 인지하고 판단하여 목적지로 정확히 이동할 수 있는 강인한 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이동 로봇의 자기 위치 관련 여러 문제들을 해결하고자 실내에 설치되어 있는 다수의 CCTV 등 외부 영상 및 이를 절대 공간 좌표 변환한 정보와 더불어 이동 로봇의 엔코더 정보 등을 융합하여 강인한 위치 인식 시스템을 구현하였다. 추가로 이동 로봇 시스템에 경로 주행 알고리즘인 벡터 필드 히스토그램 기법을 적용하였고 실제 실험 수행 후 연구 결과를 확인하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권2호
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• pp.101-113
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• 2007

국방부에서 발표한 '국방개혁에 관한 법률'에 따라 2014년까지 현역병들에 대한 복무기간이 단계적으로 단축될 예정이다. 이에 따라 육군에서는 좀 더 효율적인 직무교육 방안의 일환으로 훈련병들에게 '차등제 교육'을 시행하고 있다. 이러한 차등제 교육의 효과를 향상시키기 위해서는 훈련병들의 예상 학업 성취도를 미리 예측하여 성취집단별로 차별화 된 교육과정을 거치게 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 입교초기에 얻을 수 있는 신병들의 제한된 자료들만을 이용하여 그들의 예상 교육 성취집단을 예측하는 모형을 개발하였다. 본 모형의 목적 변수는 '성취집단'이며 '일반관리 인원' 및 '집중관리 인원'의 두 가지 값을 갖는다. 사용된 기법은 인공신경망(Neural Network) 모형, 의사결정나무(Decision Tree) 모형, SVM 모형, 그리고 Naive Bayesian모형 등 4가지 순수 모형과, 각각의 순수 모형을 k-means군집기법과 혼합한 4가지의 혼합모형 등 총 8개의 모형의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 k-means군집기법과 인공신경망 기법을 혼합한 모형이 가장 좋은 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 교육 성취집단 예측 모형은 향후 군에서 이루어지는 다양한 교육 프로그램에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.819-830
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• 2017

FM 신호 기반 PCL 시스템은 FM 송신탑에서 송신되는 신호를 이용하여 이동하는 표적의 위치를 추적하는 수동형 레이더 기술로서, 송신탑에서 수신기에 LOS (line-of-sight)로 입사되는 직접경로 신호와 표적으로부터 반사된 표적반사 신호의 상호 상관 함수를 유도하여 표적의 위치를 추적한다. 하지만, 직접경로 신호와 지형 및 지표면 등에서 반사되는 간섭 신호가 표적반사 신호 획득을 위한 감시 채널에 동시에 측정되며, 이에 따라 표적의 위치를 정확하게 탐지하지 못하는 문제가 발생한다. 간섭 신호 제거에는 적응 필터가 효과적인 것으로 알려져 있지만, 기존 연구에서는 상호 상관 함수나 적응 필터 입출력 신호의 전력 비율로부터 간섭 신호의 제거 성능을 유도하기 때문에, 정확한 성능 분석이 어려운 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 필터 계수의 각 성분이 특정한 간섭 신호를 제거하기 위해 유도된다는 특징을 활용하여, 각 간섭 신호 제거 성능을 적응 필터 계수에 대한 함수로 정리한다. 제안한 성능 분석 방법을 기반으로 적응 필터 기법의 성능을 비교 및 분석하여, 제안한 방법이 간섭 신호 제거 성능 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.187-193
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• 2015

ICT 힐링플랫폼은 만성질환 예방을 목적으로 하며 개인의 생체신호 및 생황습관 등의 정보에 기반을 둔 질환 조기 경보를 목표로 한다. 이를 위한 2-step 개방형 시스템(TOS)에는 힐링플랫폼과 개인건강데이터 저장소간의 중계가 설계되었으며 데이터 처리과정을 실시간으로 전송(모니터링)하기 위한 대량 커넥션 기반의 publish/subscribe(pub/sub) 서비스가 고려되었다. 그러나 TOS pub/sub의 초기 설계에서는 커넥션 메시지를 deflate 알고리즘으로 인코딩하기 위해, 커넥션의 유휴(idle) 여부 및 메시지의 종류에 상관없이 동일한 버퍼를 할당한다. 본 논문의 동적 버퍼 할당은 다음과 수행된다. 우선 각 커넥션의 메시지 전송 유형을 큐잉하고, 각 큐는 tf-idf를 통해 특징(feature)추출 연산 후 벡터로 변환하여 k-means 클러스터에 입력하여 군집을 생성한다. 특정 군집으로 분류된 커넥션은 해당 군집의 자원 테이블에 따라 자원을 재할당 한다. 이때 각 군집의 센트로이드(centroid)는 해당 군집을 대표하는 큐잉 패턴을 사전에 선택하여 자원참조 테이블(버퍼 크기별 인코딩 효율)로 도출한다. 제안된 설계는 TOS의 인코딩 버퍼 자원을 네트워크 커넥션에 효율적으로 배분하기 위해, 군집 및 특징 연산을 위한 연산 자원과 네트워크 대역폭 간의 trade-off를 수행함으로써 TOS의 tps(단위 시간당 실시간 데이터 처리 모니터링 연결수)를 높이는데 활용할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권12호
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• pp.150-159
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• 2014

최신 영상 압축 표준 방식인 HEVC는 H.264/AVC에 비해 압축 효율을 크게 개선시킬 수 있지만, 부호화기 복잡도 또한 크게 증가한다. 특히 비정수 정밀도 움직임 보상에 사용되는 보간 필터의 길이가 종래 6-tap에서 8-tap으로 증가함으로 인해, 비정수 정밀도 움직임 추정에 많은 연산량이 요구된다. 본 논문에서는 HEVC의 비정수 움직임 추정 과정에 대한 압축 효율 기여도 및 복잡도를 분석하고, 이로부터 부호화기의 복잡도를 효과적으로 감소시키기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 움직임 추정과 움직임 보상에 사용되는 보간 필터를 분리하고, 움직임 추정만을 위한 최적 필터 길이를 찾는다. 또한 최적 비정수 움직임 벡터를 찾기 위한 탐색 과정에서 특정 조건을 만족하는 일부 후보들만을 검사하고, 꼭 필요한 보간 과정만을 수행하도록 함으로써 부호화 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과, 제안한 방법을 사용하면 평균 압축 성능 하락 폭 0.7%, 1.5%, 2.5%에서 부호화기 복잡도를 각각 13.6%, 18.5%, 21.1% 감소시킬 수 있었다. 또한 고해상도 영상($1920{\times}1080$)의 경우 압축 성능 하락 폭이 0.4%, 1.1%, 1.6%로 감소함으로써 제안한 방법이 고해상도 영상에 더욱 효과적임을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.45-54
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• 2012

위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.361-366
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• 2012

본 논문은 퍼지 제어기를 이용하여 전기 이륜차의 속도를 제어한다. 전기 이륜차는 스로틀에 대하여 빠른 응답성과, 정속주행 시 안정성이 요구 된다. 그러나 현재 양산중인 전기 이륜차는 1.5KW(50cc)급으로 탑승자 및 수화물 중량, 도로 상태(비포장 길, 아스팔트 길) 및 바람의 저항 등 부하 변동에 따라 속도 변화가 매우 크므로 정속 주행이 어려우며, 오르막길과 내리막길의 경사도에 따라 급격한 속도 변화가 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 속도의 오차와 오차의 변화량을 퍼지 제어기의 입력 값으로 사용하고, 모터의 Q축 제어 량을 퍼지 제어기의 출력 값으로 설정 하여 퍼지 제어기를 구성하였다. 모터의 D축 제어 량은 Q축 제어 량에 비례적으로 설정하여 매입형 영구 자석 동기 전동기(Interior Permanent Magnet synchronous Motor, IPMSM)를 장착한 전기 이륜차를 구동하였다. 본 논문에 적용된 제어 대상은 1.5KW급 전기이륜차로서 모터의 속도 제어를 위하여 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 사용 하였으며, 매입형 영구 자석 동기전동기의 토크 제어를 위하여 D, Q축 전류 제어기를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기는 설정된 속도를 잘 추종하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.456-462
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• 2008

분류란 새로운 자료를 주어진 클래스 중의 하나로 구분하는 것으로 가장 일반적으로 사용되는 데이터마이닝 기법 중의 하나이다. 그중 메모리기반 추론(MBR : Memory-Based Reasoning)은 추론 규칙 없이 특징들의 최초의 벡터 형태에 의해 표현된 학습패턴을 단순히 저장한다. 그리고 분류 시에 새로운 자료가 메모리에 저장된 학습패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 거리에 있는 학습패턴의 클래스로 분류하는 기법이다. MBR 기법에서 학습패턴이 커지면 저장에 필요한 메모리의 크기도 커질 뿐만 아니라 추론을 위한 계산도 많아지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 초월평면을 이용하는 NGE 이론과 대표패턴을 추출하여 학습하는 FPA 기법과 RPA 기법 등을 들을 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴 공간을 GINI-Index값을 이용하여 일련의 최적 분할점을 찾아 가변크기로 분할하는 동적분할평균(DPA : Dynamic Partition Averaging)기법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위하여 MBR기법 중 널리 사용되는 k-NN 기법과 비교하였다. 제안한 기법이 k-NN기법에 비해 대표패턴 개수는 줄이고 분류성능은 유사하게 유지시킨 것을 보여주었다. 또한, 제안한 기법은 NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 대표패턴 기법인 FPA기법과 RPA기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.