• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.1019-1022
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• 2005

본 논문에서는 현재 활발한 연구개발이 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅, 센서 네트워크 기술을 적용한 무인 감시/추적 시스템을 제시한다. 본 논문의 무인 감시/추적 시스템은 센서네트워크 기술, 다중센서 융합에 의한 탐지 및 위치 인식기술, 무인 감시/추적 알고리즘으로 구성되어 있다. 센서네트워크는 센싱 데이터를 실시간으로 전송하기 위해 노드의 주소를 기반으로 하는 계층적 멀티홉 라우팅 기법을 제안하였다. 침입자와 추적자의 위치 인식은 자기센서 및 초음파센서를 가진 센서모듈들로부터 얻어진 센싱 정보를 융합하고, 이를 확률적으로 침입자 및 추적자의 위치를 결정하는 Particle Filter를 적용한 위치인식 알고리즘을 통해 이루어진다. 추적 알고리즘은 무인 자율 추적을 위해 이동벡터에 기반한 알고리즘이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.172-175
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• 2000

무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer-Virtual World-Congnitive Layer) 지능시스템 모델을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1944-1945
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• 2011

본 논문은 심도각 범위를 고려한 무인 잠수정(autonomous underwater vehicles: AUVs)의 타카키-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델 기반 강인 심도 제어기의 설계 기법을 제안한다. 무인 잠수정의 비선형 시스템은 Sector nonlinearity 기법을 이용하여 T-S 퍼지 시스템으로 모델링된다. 리아푸노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 무인 잠수정의 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(Linear matrix inequality: LMI) 형태의 강인 제어기 설계 조건은 유도된다. 또한 무인 잠수정의 심도각 범위를 고려하여 입력 및 출력에 제한 조건을 포함한다. 모의 실험을 통해 제안된 기법의 심도 제어 성능을 검증한다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.4 no.2
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• pp.249-255
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• 2001

무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer - Virtual World - Considerative Layer) 지능시스템 모델을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2002.06a
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• pp.157-162
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• 2002

패널 무응답자(panel nonrespondent)란 처음 조사에서는 응답을 하였으나 나중 조사에서는 응답을 하지 않은 사람을 의미한다. 패널조사에서는 앞 단계에서의 응답으로부터 뒷 단계의 무응답에 대한 정보를 얻을 수 있다. 무응답에 대한 수정 방법은 어떤 보조 변수들을 선택하고, 그 변수들이 수정하는 데 어떻게 사용하는 가를 결정하는 것이다. 우리는 가중 수정을 패널 무응답자에 대해서만 생각한다. 이러한 가중은 패널 무응답자에 대하여 보상하기 위하여 패널 무응답의 가중값을 수정한다. 종속 변수로서 패널응답 상태(status)는 로지스틱 회귀분석으로 패널 무응답에 대한 모형을 선택하는 방법이다. 로지스틱 회귀분석에서 패널무응답과 상관이 있는 변수들은 패널무응답 편향을 감소시키기 위하여 가중 수정에서 사용하기 위한 변수들이다.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.44 no.3
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• pp.375-379
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• 2011

This study was conducted to evaluate the effect of rice cover crop cropping systems on rice root growth in a rice field as affected by conventional tillage without rice straw or green manure crop treatment (CTFS, check plot), no-tillage without cover crops (NTNT), no-tillage amended with rape (NTRA), no-tillage amended with rye (NTRY), no-tillage amended with hairyvetch (NTHV), and no-tillage amended with Chinese milk vetch (NTCM). In 0-5 cm soil depth, dry weight of root in NTRS ($128g\;m^{-2}$) was significantly higher than in the other plots (p<0.05) at harvesting stage. In addition, content of active organic matter at 0-5 cm soil depth was $1,684g\;m^{-2}$ in NTCM, $1,309g\;m^{-2}$ in NTRA, $1,295g\;m^{-2}$ in NTRS, $1,072g\;m^{-2}$ in NTRY, $917g\;m^{-2}$ in NTHV, $434g\;m^{-2}$ CTFS, and $426g\;m^{-2}$ in NTNT treatment. In no-tillage rice cover crop cropping system, our findings suggest that NTRS and NTCM should be enhanced root growth and active organic matter in paddy field.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.21-23
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• 2000

공간 데이터베이스 시스템에서 객체간의 인접성을 유지해야하는 공간 객체의 갱신 연산 수행시, 이와 인접한 공간 객체들은 의미적 무결성을 상실하게 된다. 이러한 의미적 무결성을 만족하기 위해서는 수작업으로 무결성을 유지하는 수동적 무결성 유지 방법보다 사용자 편의성을 위해 자동 보정 연산의 지원이 필요하다. 본 논문에서는 공간 객체의 갱신 연산 수행시 인접한 공간 객체간의 의미적 무결성을 지원하기 위한 능동적인 공간 연산 트리거를 제안한다. 제안한 기법은 무결성 제약조건 검증 단계에서 인접한 공간 객체에 대한 자동 보정 연산을 수행하여 객체간의 의미적 무결성을 유지한다. 제안한 기법의 지원을 위해 무결성 제약조건은 레이어, 공간 객체의 순서로 기술하며, 무결성 검증 단계는 공간 객체, 레이어 순으로 제약조건 검사를 수행한다. 능동적 공간 연산 트리거는 레이어 제약조건 검증 단계에서 갱신연산에 대해 공간 위상 추출연산을 포함한 확장된 SQL을 사용하여 무결성을 유지하도록 한다. 능동적 공간 연산 트리거는 레이어 제약조건 검사와 공간 객체에 대한 자동 보정 연산의 수행을 통하여 인접성을 유지해야 하는 공간 객체들의 의미적 무결성과 사용자 편의성을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.104-106
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• 2015

최근 인간의 개입을 최소화하면서 임무를 수행할 수 있는 무인항공기에 대한 활용도가 높아지는 가운데 무인선(Uamanned Maritime Vessel) 운용에 대한 관심도 높아지고 있다. 국내에서 무인선(Uamanned Maritime Vessel) 관련 프로젝트는 오염 방제 지원, 불법조업 감시, 조난자 수색 구조 등의 감시 및 구난 방제 지원 임무와 수로조사, 해양 기상 모니터링, 적조 감시 등 해양 조사 등을 목적으로 무인선(Uamanned Maritime Vessel)을 개발하는 중이다. 무인선은 관제센터(Maritime Control Station) 또는 모선을 통하여 원격 통제로 임무를 수행하게 되며, 이를 위하여 다양한 정보가 무선통신을 통하여 유인선-무인선, 무인선-무인선, 무인선-관제센터 간에 실시간으로 제공될 것으로 예상되어진다. 본 연구에서는 ITU-R Study Group Woking Party 5B를 분석한 후, 국내 개발 예정인 무인선(Uamanned Maritime Vessel) 운용을 위하여 요구되는 통신 서비스를 구분하여 정의 및 분류하고, 이를 바탕으로 데이터 전송속도, 트래픽 이용시간, 교통량을 바탕으로 필요한 주파수 산정을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.554-559
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• 2010

자율무인잠수정은 탐사 목적에 따라 다양한 임무를 수행해야 하며, 임무에 따라 자율무인잠수정 행동의 유형과 순서는 달라질 수 있다. 그러나 대부분의 자율무인잠수정은 한정된 임무에 대하여 프로그램 내부에 고정된 행동 유형으로 동작하며, 다른 유형의 임무를 수행해야 할 경우에는 프로그램을 수정해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 자율무인잠수정이 수행할 수 있는 다양한 임무를 명시할 수 있는 임무 언어를 개발하였다. 이 임무 언어는 명령어의 실행 순서를 제어할 수 있는 제어문과 자율무인잠수정의 행동을 지정하거나 자율무인잠수정의 상태를 입출력 할 수 있는 명령어, 그리고 변수 정의를 제공하기 때문에, 사용자가 자율무인잠수정의 임무를 자유롭게 표현하는 것이 가능하다. 임무 언어로 작성된 임무 파일은 전용 어셈블러에 의해 이진 형식의 실행이미지로 변환된 후에, 자율무인잠수정 내장 소프트웨어 내부의 가상기계 기억장치에 적재되어 실행된다. 실행이미지를 가상기계에서 해석하고 실행하는데 필요한 시스템의 자원을 최소화하기 위하여 임무 언어는 자율무인잠수정의 임무를 표현하기 위한 필수적인 부분만을 고려하여 설계되었으며, 문법은 ARM v5 어셈블리와 유사한 형태이다. 개발된 임무 언어는 한국해양연구원에서 개발한 이심이100 자율무인잠수정에 적용되었으며, 이후 개발할 6,000m급의 이심이6000 자율무인잠수정에도 사용될 예정이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.3
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• pp.375-387
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• 2013

Unit non-response of surveys reduces the efficiency of the estimates and also causes non-response bias especially when there is large difference between respondents and non-respondents. Non-response weighting adjustments have usually been used to compensate for non-response. It is not easy to examine the non-response bias as well as to obtain information on the non-respondents in sample surveys. A household panel survey, called The Survey of Household Finances, was conducted in both 2010 and 2011. In this paper, we assume that non-response households in Wave 2 have strong non-response (non-cooperative) tendency. We classify those households into non-response households in Wave 1. Under this assumption, the characteristics of non-response households, the non-response bias and the effect of non-response adjustments are investigated.