• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.17 no.5
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• pp.373-380
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• 2014

With a view to the commercialization of the Korean automatic variable-gauge bogie in the Eurasia railway system, the aim of this research was to perform an economic analysis concerning the possible introduction and operation of this bogie at the present time. For this purpose, we compared the possible types of freight connection service for container transportation, transshipment and the gauge-adjustable system, estimating the total life-cycle cost (LCC) incurred by each system, depending on type and quantity, over the whole process of acquisition, operation, maintenance and disposal. Based on this, we presented a case-by case analysis. Furthermore, in estimating economic feasibility, we analyzed the cost-benefit ratio taking into account not only the objective LCC, but also the reduced time required for the gauge-change and customer convenience. After estimating the LCC and analyzing the cost-benefit ratio of the respective systems, we demonstrated the economic superiority of view of the gauge adjustable system.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.8 no.4
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• pp.373-381
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• 1997

Digital microwave transmission systems are equipped with equalizer against fading during multipath fading. In this paper, we proposed variable reference tap position equalizer that varies the reference tap according to fading type to archive better performance. We got the performance improvement about 4~5 dB in MP condition and 2~3 dB in NMP condition from simulation results.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.6
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• pp.11-16
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• 2023

The technology of 3D reconstruction, primarily relying on point cloud data, is essential for digitizing objects or spaces. This paper aims to utilize reinforcement learning to achieve the acquisition of point clouds in a given environment. To accomplish this, a simulation environment is constructed using Unity, and reinforcement learning is implemented using the Unity package known as ML-Agents. The process of point cloud acquisition involves initially setting a goal and calculating a traversable path around the goal. The traversal path is segmented at regular intervals, with rewards assigned at each step. To prevent the agent from deviating from the path, rewards are increased. Additionally, rewards are granted each time the agent fixates on the goal during traversal, facilitating the learning of optimal points for point cloud acquisition at each traversal step. Experimental results demonstrate that despite the variability in traversal paths, the approach enables the acquisition of relatively accurate point clouds.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.157-159
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• 2001

인터넷 화상전화는 저렴한 가격으로 통신이 가능하게 하는 기술로 최근에 주목을 받고 있다. 인터넷은 제한적인 대역폭과 가변적인 손실을 나타내므로, 인터넷을 통해 전송되는 화상은 오류 전파에 의해 품질이 크게 떨어지게 된다. 일반적으로 화상은 움직임 예측, 보상기법을 이용하여 압축되기 때문에 한 프레임에서 발생한 오류가 그 프레임을 참조하는 프레임으로 전파되는 데 이를 오류 전파라고 한다. 기존의 오류 전파를 방지하는 기법에는 Error Tracking, NEWPRED, PFEC등이 있다. 본 논문에서는 인터넷 화상 전화에서 화상의 움직임이 적은 특성을 고려하여 Motion Vector의 중복전송을 이용한 PRMS기법을 제안한다. PFEC에 비해 부호화 효율을 높이면서 MB단위로 참조 프레임을 선택하여 오류 전파를 효과적으로 방지하는 기법이다. 실험을 통하여 PRMS기법이 기존치 PFEC나 NEWPRED에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.178-180
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• 2001

인터넷은 가변적인 지연, 손실, 제한된 대역폭과 같은 특성을 가진다. 따라서, 인터넷상에서 전송된 비디오는 품질을 보장받지 못한다. H.261, H.263과 같은 진보된 비디오 압축 표준은 제한된 대역폭의 인터넷에서 비디오 전송을 가능하게 한다. 이러한 압축 표준들은 움직임 예측.보상기법을 사용하여 압축된 프레임들은 시간적인 연관성을 가지게 된다. 따라서, 인터넷에서의 패킷 손실은 해당 프레임에 오류를 발생시킬 뿐만 아니라, 오류는 손실되지 않은 이후의 복원된 프레임으로 전파되어 비디오의 품질을 심각하게 떨어뜨린다. 기존에 연구된 오류 전파 방지 기법에는 NEWPRED, Error Tracking(ET), Intra-refreshment가 있고, 패킷 손실 복구 기법에는 재전송 기법과 FEC등이 있다. 그러나 비디오의 전체적인 품질을 향상시키기 위해서는 오류 전파 방지와 손실 복구가 병행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인터넷을 통한 대화식 비디오를 전송하는 데 있어서 품질을 향상시키기 위해 손실 자체를 복구할 수 있는 FEC기법에 기반 하면서 참조 프레임 선택(Reference Picture Selection)을 이용하여 패킷 손실에 의한 오류 전파를 방지하는 기법을 제안한다. 실험은 제안된 비디오 오류 제어 기법이 FEC기법과 RPS기법의 장점을 살리면서 단점을 서로 보완하여 비디오의 높은 품질을 유지함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.103-105
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• 2003

최근 이동성을 제공하는 시스템이 매우 빠른 속도로 보급되고 있는 추세이며 그 서비스 분야 또한 다양해져 무선 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 커지고 있다 멀티미디어 서비스는 많은 데이터 용량을 요구하며, 같은 정보를 여러 사용자들에게 보내야 하는 특징을 갖는다. 이동하는 사용자에게 이와 같은 특징을 갖는 멀티미디어 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 이동성을 지원하는 효율적인 멀티캐스팅 기법이 필요하다. Mobile If 기반의 이동 네트워크 환경에서 멀티캐스팅을 지원하기 위한 연구는 크게 양방향 터널링 방식과 원격 가입 방식으로 연구되어 왔다 양방향 터널링 방식은 홈 네트워크를 항상 경유함으로 인해 발생하는 데이터 전송 경로의 비최적화와 데이터 중복 전송의 문제를 가지고 있으며, 원격 가입 방식은 빈번한 멀티캐스트 전송 트리의 재구성으로 인한 오버헤드와 서비스 단절의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동 호스트의 이동 방향 정보를 이용한 자원 예약 기법을 통해 이동 호스트에게 투명한 이동성을 제공하여 서비스의 단절을 줄이고, 가변적인 서비스 범위를 통하여 멀티캐스트 전송 트리의 재구성으로 인한 오버헤드를 줄이는 방법을 제안한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.5
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• pp.183-193
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• 2007

Traditionally, a congestion charge based on first-best congestion pricing theory, namely, the theory of marginal cost pricing theory, is equal to the difference between marginal social cost and marginal private cost. It is charged on each link so as to derive a user equilibrium flow pattern to a system optimal one. Based on this theory this paper investigates on the characteristics of first-best congestion pricing of multiple user class on road with variable demand, and presents two methods for analysis of social and spatial equity. For these purposes, we study on the characteristics of first-best congestion pricing derived from system optimal in time and in monetary unit, and analyze equity from this congestion pricing with an example network.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.269-269
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• 2019

첨단장비 및 기술의 도입으로 수문조사 측정기술 수준은 일정수준에 도달하였으나, 여전히 수문조사 시 많은 인력과 시간이 요구되고 있다. 수문조사 업무 규모와 범위에 비해 현재 수문조사에 투입되는 인력은 지극히 제한적이기 때문에 측정기술 자체보다는 운영 인프라 및 환경적 개선이 필요하다고 할 수 있다. 또한 유량 측정시 정확한 첨두유량 발생시각을 포착하기 어려울 뿐만아니라, 때로는 위험이 수반되기 때문에 업무의 비효율성 및 관측 자료의 정확도가 저하되는 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 비교적 높은 시간 정확도를 가지는 레이더 자료와 예측자료를 이용하여 실시간(또는 시간단위)으로 제공되는 기상정보(호우 예상지점, 도달시간 등)를 활용하여 현 조사원의 위치, 조사원의 구역 내에서 측정 우선 지점(주요 예보 지점), 측정 지점까지의 이동시간 등을 고려하여 유량 측정 순서, 최적 경로를 탐색하고자 한다. 실시간(또는 시간단위) 기상상황과 이에 따른 조사원의 이동 순서, 경로를 디지털화하여 표출(시스템, 모바일 App. 등)하여 제공함으로써 조사수행 인력의 이동을 최소화하고 효율적인 수문조사를 위한 정보 제공할 수 있을 것으로 사료되며 또한 관리자 입장에서 표출시스템의 정보를 통해 실시간 현장 정보 파악함으로써 가변하는 기상상황과 현장의 환경적 변화 사이에서 유연한 대처 및 유동적인 지원을 가능케 할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.4
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• pp.191-198
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• 2015

The purpose of this study is to develope a current variation control system appropriate to the various LED(Light Emitting Diode) lamps using current control system equipped with microcontroller based voltage regulator of power driving circuit. For this, we will suggest a stable control system of current variation to enable a stable power-supply and current-control, consisting of circuit to minimize the affects on the LED forward voltage using variable resistance and compensating resistance. The method of constant current circuit and energy savings using microcontroller based voltage regulator suggested in this study can be applied to various a big capacity LED lamp to minimize the unnecessay heat generation and to control resistace delicately. Ultimately, we expect the results of this study will upgrade the reliability of LED lamp by supplying the current stably.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.3
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• pp.319-325
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• 2022

The variation of utterance lengths is a representative factor that can degrade the performance of speaker verification systems. To handle this issue, previous studies had attempted to extract speaker features from various branches or to use convolution layers with different receptive fields. Combining the advantages of the previous two approaches for variable-length input, this paper proposes integrated receptive field diversification that extracts speaker features through more diverse receptive field. The proposed method processes the input features by convolutional layers with different receptive fields at multiple time-axis branches, and extracts speaker embedding by dynamically aggregating the processed features according to the lengths of input utterances. The deep neural networks in this study were trained on the VoxCeleb2 dataset and tested on the VoxCeleb1 evaluation dataset that divided into 1 s, 2 s, 5 s, and full-length. Experimental results demonstrated that the proposed method reduces the equal error rate by 19.7 % compared to the baseline.