• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.232-238
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• 2013

본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.121-130
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• 2009

본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델 기반의 멀티센서 데이터 퓨전 알고리즘을 이용한 차량 위치인식 시스템을 제안한다. 기존의 차량 위치인식 시스템은 GPS를 중심으로 제공되어 왔으나 위성 신호 수신이 어려운 실내나 빌딩이 빽빽하게 들어선 도심에서는 제대로 작동하지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 GPS와 UWB를 결합하는 방법이 연구되었으나 위치변화에 따라 각 측위매체를 이산적으로 전환하여 차량과 같은 이동이 잦은 대상에게 끊임없이 유연한 위치 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델을 바탕으로 GPS 위치 데이터와 UWB 센서 데이터를 유기적으로 결합하는 Hybrid UWB/GPS 측위시스템을 구성하여 측위시스템의 적용범위에 민감하지 않고 유연한 위치정보를 제공하도록 한다. 제안된 시스템을 Ubisense와 Asen GPS를 이용하여 $12m\;{\times}\;8m$ 크기의 실외 환경에서 실험하였으며, 구현된 시스템을 통해 기존 UWB 및 GPS 시스템에 비해 정밀도 및 연동성이 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 차량에서 주차 관리 및 차량추적 관리 등 다양한 CNS를 지원할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.818-821
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• 2012

본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 전도중심에 따른 문턱전압의 변화를 분석할 것이다. DGMOSFET에 대한 단채널효과 중 문턱전압의 이동은 정확한 소자동작에 저해가 되고 있다. 문턱전압분석을 위하여 포아송방정식의 분석학적 전위분포를 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였다. 소자 파라미터인 채널길이, 채널두께, 게이트산화막두께 그리고 도핑농도 등에 대하여 전도중심의 변화에 대한 문턱전압의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압특성을 분석할 것이다. 분석결과 문턱전압은 소자 파라미터에 에 대한 전도중심의 변화에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.825-828
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• 2012

본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 전도중심에 따른 항복전압의 변화를 분석할 것이다. DGMOSFET에 대한 단채널효과 중 낮은 항복전압은 소자동작에 저해가 되고 있다. 항복전압분석을 위하여 포아송방정식의 분석학적 전위분포를 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였다. 소자 파라미터인 채널길이, 채널두께, 게이트산화막두께 그리고 도핑농도 등에 대하여 전도중심의 변화에 대한 항복전압의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 항복전압특성을 분석할 것이다. 분석결과 항복전압은 소자파라미터에에 대한 전도중심의 변화에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-9
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• 2007

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 비 가우시안 채널 환경에서, 결정 융합 검출 규칙에 관한 연구를 수행하였다. 결정 융합에 대한 잡음 분포의 테일 특성이 갖는 영향을 고려하기 위하여 exponentially-tailed 분포를 사용하였다. 페이딩과 잡음 채널로 구성된 병렬 결정 융합 모델로부터 우도비율 기반 융합 규칙을 Neyman-Pearson 평가 하에서 최적화 규칙으로 고려하였으며, 이 최적화 규칙으로부터 높은 신호대 잡음비와 낮은 신호대 잡음비 근사를 통하여 몇 가지 준 최적화 규칙들을 구하였다. 또한 최소한의 사전 정보를 가지고 강인한 검파 성능을 제공하기 위하여 리미터 형태의 간략화 된 준 최적화 검출 규칙을 제안하였다. 모의실험을 통하여 결정 융합 규칙들의 성능을 비교 분석 하였으며 실험 결과들로부터 제안된 리미터 형태의 결정 융합 규칙의 강인성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2511-2516
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• 2012

본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 전도중심에 따른 문턱전압의 변화를 분석할 것이다. DGMOSFET에 대한 단채널효과 중 문턱전압의 이동은 정확한 소자동작에 저해가 되고 있다. 문턱전압분석을 위하여 포아송방정식의 분석학적 전위분포를 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였다. 소자 파라미터인 채널길이, 채널두께, 게이트산화막두께 그리고 도핑농도 등에 대하여 전도중심의 변화에 대한 문턱전압의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압특성을 분석할 것이다. 분석결과 문턱전압은 소자파라미터에 에 대한 전도중심의 변화에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권5호
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• pp.426-438
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• 2015

철도에서 신호 장치는 지상신호 장치에서 차상신호 장치로 전환되고 있다. 기관사들은 현재까지의 지상신호 장치나 과거의 차상신호 장치의 경우 차내 신호에 현재속도보다 낮은 속도가 현시되거나 운행선로의 속도가 낮아질 경우 선로변 표지를 기준으로 제동제어 시점을 결정하였다. 그러나 최근 도입된 차상신호 시스템에서는 선로변 표지를 참고하지 못하고 차상신호 현시 값에 의해, 적정 제동시점을 찾기 어려웠다. 본 논문에서는 최근에 철도에서 사용되어지는 차상신호 시스템에서 기관사들의 제동제어 시점 및 방법을 연구하여 신호 system의 제동제어 감속도를 simulation하여 최적 제동제어 시점을 설정하고 그 점을 중심으로 가우시안 분포(Gaussian Distribution)를 이용하여 제동거리의 오차 범위가 안전거리 내에 있음을 증명하고 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.259-264
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• 2017

신생아의 출생체중은 자궁내발육부전이나 과체중출생아를 진단하는 데 사용되는 등, 의학적으로 여러 가지 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 2011년부터 2013년까지 한국에서 태어난 신생아의 출생체중 데이터를 분석하고, 생물학적으로 부자연스러운 체중 분포를 관찰할 수 있음을 보인다. 이러한 비상식적인 체중 분포는 데이터 수집과정 등에서 오류가 존재함을 의미하는데, 특히 임신주수가 28주에서 32주인 신생아들의 체중 데이터에서 현저한 오류 데이터를 관찰할 수 있다. 이를 보정하기 위해, 본 논문은 가우시안 혼합 모델을 사용하여 오류 데이터와 정상 데이터를 예측하고, 오류 데이터로 예측된 자료들을 삭제하는 과정을 제안한다. 제안된 보정 과정을 통하여 보다 자연스럽고 의학적으로 의미 있는 출생체중 백분율을 구할 수 있음을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.251-267
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• 2015

인도부페 프로세스는 유한개의 행과 무한개의 열로 이루어진 이진행렬의 분포와 관련된 확률과정이다. 무한특성모형을 유한개의 행과 무한개의 열로 이루어진 이진행렬을 이용해서 표현할 때, 이진행렬에 대한 사전분포로써 인도부페 프로세스가 이용될 수 있다. 본 논문에서는 인도부페 프로세스를 유한특성모형과 연관지어서 유도하는 방법을 소개하고, 베타프로세스와의 관련성을 간략히 설명한다. 실제 모형의 추론에 인도부페 프로세스가 이용되는 예제를 살펴보기 위해서 가우시안 선형모형에 인도부페 프로세스를 적용한 모형화 방법을 언급하고, 깁스표집 알고리즘, 막대 자르기 알고리즘, 변분방법을 이용한 추론방법을 설명한다. 그리고 이 세 가지 알고리즘을 이용하여 이미지 자료를 분석하는데 적용해본다. 나아가 쌍자료 분석, 네트워크 분석, 독립성분 분석에서 인도부페 프로세스가 어떻게 이용될 수 있는지도 알아본다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2917-2932
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• 2018

우리나라 식생활에 밀접한 관련을 가지고 있는 채소인 양파의 수급불균형 해결을 위한 생산량 예측 모형 개발의 노력이 많은 연구를 통해 이뤄지고 있다. 하지만 양파의 수확기와 저장 가능성을 고려해 봤을 때 생산량 예측만으로는 수급불균형 해결이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양파의 생산량 정보와 가격의 다양한 요인이 포함되어 있으며 일상에서 쉽게 접할 수 있는 인터넷 기사를 이용하여 가격 예측을 위한 감성사전을 구축하고자 한다. 양파 기사는 2012년부터 2016년까지의 데이터를 사용하였고 도매시장 가격을 통한 문서구분을 통해 4가지 TF-IDF를 비교하여 적합한 TF-IDF를 사용하였다. 분석을 위하여 분할적 군집분석 중 k-means 군집, 밀도기반군집(DBSCAN; density based spatial cluster applications with noise), 가우시안혼합분포군집(GMM; Gaussian mixture model) 군집을 통하여 가격에 대한 긍정/부정 단어를 구분한 결과 GMM 군집이 의미 있는 긍정, 부정, 무정의 3개의 사전으로 구성되었다. 구축된 사전의 합리성을 비교하기 위하여 가격 상승 기사와 가격 하락 기사의 분류에 로지스틱 회귀분석을 적용한 결과 85.7%의 정확도로 구축된 사전의 합리성을 확인할 수 있었다.