• Spatial Information Research
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• 제12권1호
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• pp.101-110
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• 2004

GPS 관측기법을 지적측량에 도입하기 위하여 GPS를 이용한 새로운 지적측량 모형(Model)을 정립하는 연구와 관련 기술들을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 추세에 발맞추어 GPS 자료처리 및 기준점 성과산출과 관련하여 국내·외 측량 관련 상용 GPS 자료처리 소프트웨어의 현황 및 성능을 파악하고, 자료처리 알고리즘을 분석하여, 우리 실정에 적합한 GPS 자료처리 소프트웨어를 개발하는 것을 본 연구의 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내ㆍ외의 전문 업체, 기관(대학)이 보유하고 있는 상용 소프트웨어 현황 분석 및 자료처리 방법에 따른 오차 발생을 연구하여 기선해석, 망 조정, 좌표변환 등에 관련된 전문 소프트웨어 기능을 비교 분석하여 자료처리 산출성과의 정확도를 향상시키는 방향을 모색한다. 또한 기존 GPS 자료처리 소프트웨어에 적용된 알고리즘을 분석하고 지적측량성과 산출에 최적인 알고리즘을 연구하여 새로운 지적기준점 성과 산출을 위한 지적측량 성과계산 소프트웨어를 개발한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.225-236
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• 1994

지금껏 발표된 많은 연구 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도(정확도) 는 통계적 모델과의 비교 평가에서 그 일반화 정도가 그들과 버금가거나 우수하다는 평가를 받고 있다. 그러나, 이러한 신경망 시스템의 우수한 예측 결과는 불량 데이타 (noisy data)가 거의 없는 건전한 데이타, 혹은 일정량의 불량 데이타를 제어할 수 있을 만큼 충분한 양의 데이타로 신경망을 학습시켰을 경우에만 얻을 수가 있었다. 실제 문제-특히, 경제, 경영상의 문제-를 풀기 위하여 모아진 실 데이타는 신경만 시 스템이 만족할 만한 예측 결과를 보일 수 있을 정도의 건전한 데이타가 못되는 것이 현실이다. 따라서, 본 연구에서는 일정량의 불량 데이타를 포함하고 있는 훈련 데이타 를 통해 신경만을 훈련시킬 경우 신경망 시스템의 일반화 정도를 높일 수 있는 방법 에 대하여 논하였다. 본 연구의 관찰된 실험 결과에 의하면 신경망 시스템의 일반화 정도를 높이기 위해 훈련 데이타에서 같은 입력값을 갖는데도 불구하고 서로 상반되 는 출력값을 갖는 불량 데이타들을 골라내어 신경망 시스템을 훈련시키는 방법을 제 안하였다. 아울러, 두개의 서로 상반된 결과값을 갖는 불량 데이타로 신경만을 훈련 시켰을 경우 두 결과값의 평균값에 의해 신경망의 가중치(weight)조정이 된다는 이전 의 연구결과［25］도 입증되었다. 또한, 본고에서는 현재 진행중에 있는 신경망을 이 용한 신용 평가 시스템 개발에 관한 중간 결과도 기술되어 있다.

• 대한교통학회지
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• 제10권1호
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• pp.55-62
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• 1992

교통수요는 교통정책 및 교통시설 계획의 수립 및 평가에 중요한 영향을 미치게 되므로 교통수요의 예측은 교통연구에서 중요한 부문을 차지하고 있다. 도로밑에 설치된 전자차량감지기(Electronic Vehicle Detector)로부터 자동 수집된 링크 교통량 자료(Traffic Counts)를 주요 입력자료로 이용하여 계획지역의 기종점 통행표(Origin Destination Trip Matrix)를 작성할 수 있는 기법 들이 최근 수년동안 많이 발달하게 되었다. 이러한 새로운 기법들은 가구조사(Home Inteview), 노변면접조사(Road-Side Interview)등을 토하여 조사된 자료를 기초로하는 전통적은 4단계 교통수요추정방법(Conventional 4-Stage Estimation Method)-통행발생(Generation), 통행분포(Distribution), 수단선택(Modal Split), 교통배분(Assignment)-과 비교하여 첫째로 정확도가 높은 링크 교통량 자료를 별도의 조사를 거치지 않고서도 수집이 가능하기 때문에 조사비용이 거의 들지 않아도 되어 경제적이고, 둘째로 전통적인 수요예측방법들에서 요구되어지는 복잡한 모형수립 및 계수조정(Parameter Calibration)이 필요하지 않아 간편하고 셋째로 오래전에 작성된 기종점 통행표를 단순히 링크 교통량 자료만을 이용하여 쉽게 보완할 수 있어 지속적인 자료의 축적(Data Age-ing)이 가능하며 더 나아 가서 소위 연속적인 교통 계획 및 교통시설관리(Continuous Transport Planning and Management)를 가능케 하는 등의 여러 장점 때문에 많은 주목을 받아 오고 최근 몇 년이 꾸준히 실무에 유용하게 적용이 되고 있는 실정이다. 본 연구는 링크 교통량자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하기 위하여 개발된 기존의 여러 기법들 가운데 특히 용량제약조건(Capacity-Restrained Condition)하에서 기존의 방법들을 상호 검토한 후 Wardrop의 교통망 평형원칙(Wardrop's First Network Equilibrium Principle)을 만족하는 새로운 추정기법을 제의하고 이의 시험결과를 논의하는 것을 주요내용으로 한다. 링크 교통량 자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하는 기법들의 근본 목표는 조사된 링크 교통량(Ob-served Traffic Counts)에 가장 근접한 교통망 통행 배정 링크 교통량(Assigned Link Volumes)을 재현(Re-producing)할 수 있는 기종점 통행표들 중에서 최적의 기종점 통행표를 발견하는 것이다. 따라서 교통망에서 통행자의 여행 경로 배정을 가장 잘 반영할 수 있는 현실적인(Realistic) 교통망 통행 배정 모형(Net-work Traffic Assignment Model)의 선택은 중요한 요소가 되며 특히 교통망에 교통체증(Traffic Conges-tion)이 심할 경우 교통망 통행자 평형조건(Network Traffic Equilibrium Condition)을 고려하기 위한 특별한 처리가 요구되어진다. 본 연구는 Whllumsen(Hall, Van Vliet and Willumsen, 1980)에 의하여 개발된 ME2(Maximum Entropy Matrix Estimation)기법에서 반복식 추정방법(Sequential Estimation Method)을 사용할 경우 Wardrop의 평형조건을 만족하는 기종점 통행표를 구할 수 없다는 단점을 극복하기 위한 방안으로서 엔트로피 극대화문제와 교통망 평형 조건(Entropy Maximisation and Network Equilibrium Condition)의 두 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 수식모형과 이를 풀기 위한 알고리즘(Simultaneous Solution Algorithm)을 제의하였다. 제의된 수식모형과 알고리즘을 예제 교통망(Example Network)을 이용한 시험하고 그 결과를 ME2 의 반복식 추정 방법으로부터 구한 기종점 통행표와 비교 검토하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.303-316
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• 2001

본 연구에서는 중소하천수계에서 수문학적 예측을 위하여 Hybrid Neural Networks의 일종인 반경기초함수(RBF) 신경망모형이 적용되었다. RBF 신경망모형은 4종류의 매개변수로 구성되어 있으며, 지율 및 지도훈련과정으로 이루어져있다. 반경기초함수로서 가우스핵함수(GKF)가 이용되었으며, GKF의 매개변수인 중심과 폭은 K-Means 군집알고리즘에 의해 최적화 된다. 그리고 RBF 신경망모형의 매개변수인 중심, 폭, 연결강도와 편차벡터는 훈련을 통하여 최적 매개변수의 값이 결정되며, 이 매개변수들을 이용하여 모형의 검증과정이 이루어진다. RBF 신경망모형은 한국의 IHP 대표유역중 하나인 위천유역에 적용하였으며, 모형의 훈련과 검증을 위하여 10개의 강우사상을 선택하였다. 또한 RBF 신경망모형과 비교검토하기 위하여 엘만 신경망(ENN)모형을 이용하였으며, ENN 모형은 일단게 할선역전파(OSSBP) 및 탄성역전파(RBP)알고리즘으로 이루어져 있다. 모형의 훈련과 검증과정을 통하여 RBF 신경망모형이 ENN 모형보다 양호한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. RBF 신경망모형은 훈련시키는데 시간이 적게 들고, 이론적 배경이 부족한 수문학자들도 쉽게 사용할 수 있는 신경망모형이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.57-64
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• 2006

본 논문에서는 해마신경망(HCNN:HippoCampal Neural Network)을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다. 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 질감(texture)등과 같은 low-level의 특징을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 장면 전환 검출을 수행하여 샷을 검출한다. 이 샷 프레임에서 컬러 객체의 자동 추출을 위하여 similar colorization과 ACE(Adaptive Circular filter and Edge) 알고리즘을 사용한다. 그리고 이렇게 추출된 특징을 해마 신경망을 통하여 학습한 후 멀티미디어 검색 시스템을 구성한다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 흥분학습을 통해 장기기억 시켜서 적응성 있는 실시간 검색 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권5호
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• pp.464-474
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• 2000

완전교환 통신은 행렬전이, 푸리에변환 혹은 분산 테이블 검색과 같은 여러 가지 응용에서 아주 많이 활용되는 통신 방법이다. 본 논문은 웜홀 방식을 채용한 2차원 토러스에서의 개시 지연 시간을 줄이기 위하여 분할 및 합병 (divide-and-conquer) 방식을 사용한 효율적인 완전교환 통신 알고리즘을 제 안한다. 전체망을 2x2 형태의 기본셀로 분할한 뒤 각 기본셀에서는 마스터노드라고 불리는 특정 노드를 지정하여 기본셀내의 여타 노드들의 메시지를 이 마스터노드가 수집한다. 이 마스터노드들이 다른 모든 노드로 보내질 메시지를 수집한 뒤 각 기본셀내의 모든 마스터 노드들만이 가상 망을 형성하여 망의 크기가 N/2 x N/2으로 줄어든 상태로 완전 교환 알고리즘을 수행한다. 마스터노드들간의 완전교환 연산을 수행 한 뒤 이 마스터노드들은 자기가 전담했던 여타 노드들의 메시지를 재분배해 줌으로써 주어진 완전교환 연산을 완료한다. 기존의 여러 가지 알고리즘과의 비교 분석을 제시하였으며 제시한 알고리즘이 약 2배 정도의 개시 지연시간 면에서 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.378-385
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• 2000

산업 현장에서 제어 시스템은 l-PD와 PID 제어시스템을 널리 이용된다. 고정밀, 고정도의 위치 제어 시스템에서는 부하변동이나 외란에 의한 제어대상의 파라메타 변동에 따라 제어하기가 어렵다. 목표치 주종에 대해서 PID제어기의 파라메타 값을 설정하면 외란에 대해여 파라메타 설정에 난조가 발생하므로 목표치 추종성능과 외란제거에 강인하게 제어하기가 어렵다. 본 논문에서는 목표치 추종에 대해서 PID 제이기의 파라메타 간을 설정하면 외란에 대해여 파라메타 설정에 날조가 발생하므로 목표치 추종성능과 외란제거에 모두 만족하는 강인성제어에 용이한 2자유도 PID 제어기를 제안하고 그 제어기의 파라메타($\alpha$,$\beta$,${\gamma}$,η)을 신경망 역전파 알고리즘을 이용하여 투닝하므로서 신경망에 의한 2자유도 PID의 각 파라메타를 조정하여 직류 서보 전동기의 위치제어계에서 강인한 제어성능을 고찰하도록 하였다. 신경망 2자유도 PID제어기를 제안하여 제어성능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 성능을 검토하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9B호
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• pp.581-590
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• 2005

근거리망의 이더넷 기술과 도시망에 적합한 링 토폴로지를 결합하여 성능이 뛰어나고 고장에 강하며 근거리망과의 호환성을 유지하는 RPR(Resilient Packet Ring)이 도시망의 핵심기술로 뜨오르고 있다. IEEE 802.11에서 RPR에 대한 표준화가 완성중인데, 공평한 대역폭의 사용을 보장하기 위해 설계된 RPR의 공정성 제어기법이 비대칭 과부하 트래픽 환경에서 성능저하를 초래하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 성능저하 문제를 해결하기 위해 체증해제 통보 기반의 공정성 제어방식을 제안하고 이의 성능을 분석한다. 제안된 방식에서는 체증 발생노드가 자신의 체증해제 여부를 판단하여 상단노드로 통보하면 상단노드는 하단노드의 체증을 해소하기 위해 제한하였던 자신의 트래픽 전송속도를 즉시 원래의 속도로 복구한다. 제안된 방식은 종래의 공정성 제어방식과 호환성을 가지며 체증해제 임계값의 선택에 의해 성능저하의 정도를 임의대로 조정할 수 있다.

• 정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.117-127
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• 2001

본 논문에서는 퍼지모델의 최적 입-출력 소속함수들(membership functions) 및 규칙기반(rulebase) 얻기 위한 자율가변구조의 신경망 알고리즘을 제안하였으며 구륜 이동 로봇(WMR : Wheeled Mobile Robot)의 위치, 속도 방향제어를 위한 퍼지-신경망 제어기 설계를 설계하였다. 제안된 알고리즘에서 입-출력 소속함수의 파라미터들을 찾기 위하여 유전알고리즘을 응용한다. 유전알고리즘에 의해 출력술어의 원소가 증가되며, 규칙기반이 원소의 증가에 의하여 조절된다. 새롭게 조절된 제어기는 출력술어의 증가를 수행하지 않은 제어기와 경쟁하며. 만약 새롭게 조절되어진 퍼지-신경망 제어기가 경쟁에서 진다면, 그 제어법칙은 소멸한다. 그 반대로 조절된 제어기가 생존한다면, 출력술어의 증가된 각 원소들 및 변화된 시스템의 규칙기반이 제어기에 적용된다. 출력술어 및 규칙의 조절이 완료된 후 입력소속함수들에 대한 탐색이 제약조건을 가지고 수행되며 입력소속함수들의 탐색이 완료된 후 출력소속함수의 미세 조정이 수행된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.941-950
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• 2001

본 논문에서는 3세대 이동통신망이 Mobile IP를 지원하기 위한 통합망 구조를 제시하고, 통 합망에서 DiffServ에 의한 종단간 QoS를 제공할 경우 망을 구성하는 각 요소가 가져야 할 QoS 제어기능 및 메카니즘을 제안한다. 이를 위해 현재 IMT-2000의 QoS 제광 구조를 살펴보고, 통합망의 필요성 및 구조를 제시한 다음, DiffServ 클래스와 무선채널과의 매핑관계 및 종단간 QoS 제공 메카니즘을 제안한다. 또한 CDMA 이동인터넷망에서 QoS지원을 위한 무선접속 링크레벨의 성능을 분석한다. 데이터 트래픽의 경우 SREJ ARQ방식과 Type-1 Hybrid ARQ방식을 비교 분석하고, 음성 트래픽의 경우 BCH 코딩을 사용하여 데이터 트래픽 부하변화에 따른 음성 패킷의 에러율을 분석한다 분석 결과 구현상의 복잡도는 높으나 QoS를 만족시키는 적응적 ARQ와 적응적 FEC 코딩을 이용하는 방식이 보다 효율적임을 알 수 있다.