• 비파괴검사학회지
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• 제33권1호
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• pp.14-19
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• 2013

금속 재료의 비선형 파라미터는 고유한 물성치로서 기본주파수의 음압의 크기($A_1$)과 2차고조파의 음압의 크기($A_2$)을 측정하면 산정할 수 있다. 하지만, 실험적으로 $A_1$과 $A_2$를 측정하는 것은 매우 복잡한 변환 과정이 필요하기 때문에 현재 많은 연구자들이 비선형 파라미터의 절대값을 측정하지 않고, 전압 변화를 관찰하는 비선형 파라미터의 상대값을 측정하고 있다. 하지만, 비선형 파라미터 상대값으로는 재료의 물성치를 대변할 수가 없기 때문에, 열화도에 따른 시편 측정에만 사용할 수 있는 제약이 있다. 따라서 본 연구에서는 정전용량 측정기법(capacitive detector)보다는 비용이 적게 소모되고 현장 적용이 가능한 압전형 수신기법(piezoelectric detection)을 이용하여 비선형 파라미터의 절대값을 측정하기 위한 시스템을 구축하였다. $A_1^2vsA_2$ 그래프로 시스템의 선형성을 검증하고 시험편인 fused silica와 Al2024-T4에 대한 비선형 파라미터를 측정하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권5호
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• pp.209-216
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• 2013

전통적인 사회관계망 분석에 있어서 각 노드의 매개 중심도는 메시지 전달 측면에서의 각 노드들의 상대적인 중요도를 파악하는 척도로 오랫동안 사용되어 왔다. 하지만, 매개 중심도를 산출하기 위한 계산 복잡도가 높기 때문에 노드의 수와 간선의 수가 매우 많은 대규모 사회관계망에서는 각 노드의 매개 중심도를 산출하기가 어렵다. 본 논문에서는 각 노드들마다 자신의 지역정보, 즉 이웃노드들이 지닌 각각의 이웃노드 정보를 활용하여 구성가능한 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 새롭게 정의하고 이러한 네트워크를 기반으로 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness Centrality)를 정의한다. 일반적인 사회관계망의 특성인 척도 없는 네트워크(Scale-free Network)를 생성할 수 있는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 실험을 통하여 제안한 확장 자아 매개 중심도의 각 노드별 순위는 기존의 전통적인 방식으로 산출한 매개 중심도의 각 노드별 순위와 거의 일치함을 보인다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.481-490
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• 2006

지진의 피해를 입은 후 건물의 실제 성능은 많은 요인에 영향을 받는다. 신축 구조물이나 기존 구조물의 지진 성능 예측은 복잡하다. 그 이유는 고려되어져야 하는 많은 요소와 지진 반응의 복잡성뿐만 아니라 이러한 예측과 관련된 타고난 불확실성 과 가변성 때문이다. 본 연구의 목적은 구조물의 능력 평가와 반응 요구에서의 불확실성과 가변성의 적절한 취급과 결합이다. 일관된 방법으로 demand와 capacity에서의 불확실성과 가변성을 설명하기 위하여 신뢰성 이론에 기초한 성능평가의 접근 방법이 초고층 철골 건축물의 내진성능평가 법으로 채택되어져 오고 있다. 신뢰성 이론에 근거한 내진성능평가에 대한 기본 체계와 통계적 연구에 대한 핵심 요소를 요약하였다. dema nd 요소와 capacity 요소의 통계적인 분석을 위하여 국내 기준에 맞는 전형적인 초고층 철골 건축물을 36개 설계하였다. global drift capacity 산정을 위해 철골 모멘트 골조 건물을 증분동해석 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권3호
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• pp.34-41
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• 2001

기존의 IMBE (개량형 다중대역 여기 : Improved Multi-band Excitation) 음성 부호기의 초기 피치 추정 과정은 전체 부호기 연산 시간의 대부분을 차지하며 또한 미래의 음성 프레임들이 초기 피치 추정시 사용되므로 시간 지연이 유발되어 실시간 구현에 장애 요소로 작용되었다. 또한 무성음에 해당되는 프레임에 대해서도 유성음과 동일한 피치 추정을 수행하므로 알고리즘의 효율성을 떨어뜨린다 본 논문에서는 초기 피치 추정 전에 다이애딕 웨이브렛 변환 (Dyadic Wavelet Transform)을 이용하여 이를 바탕으로 유/무성음을 판별한 후 유성음으로 결정된 프레임에 대해서만 피치 추정을 행하고 무성음으로 결정된 프레임은 랜덤 잡음을 주어서 부호화시의 처리 시간을 단축하였다. 또한, 초기 피치 추정 전에 판별된 유/무성음을 판별하여 유성음과 무성음에 각기 다른 초기 피치 추정 알고리즘을 사용하고 미래의 두 프레임을 사용하지 않음으로써 송, 수신단에 유발되는 시간 지연을 제거하였다. 그 결과 초기 피치 추정 과정의 상대적인 복잡도가 23％ 감소되었고 프레임당 처리 시간이 1/10∼ 1/11로 감소되었고 기존의 부호기와 거의 같은 음질을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.65-74
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• 2010

본 논문에서는 기존의 광학식 모션 캡처에서 생길 수 있는 마커들 간의 간섭이나 복잡한 시스템 구성으로 인한 시스템 설치의 복잡성 문제들을 해결하기 위해, 2차원 위치정보를 제공하는 단일 카메라와 특정부위의 방향정보를 제공하는 가속도센서와 자이로 센서로 구성된 동작센서를 융합하여 간편한 모션 캡처를 실현하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문의 동작 인식은 크게 영상기반 위치 정보와 동작센서기반 방향 정보의 융합을 통해 이루어진다. 영상은 보이는 부위에 장착된 컬러마커의 위치를 기준점으로 제공하고, 동작센서들은 각 패지의 이동방향과 속도를 측정하여 영상에서 제공하는 마커들의 3차원 포즈정보를 알아 낼 수 있다. 제안하는 시스템은 사람동작의 측정에 필요한 최소한의 센서정보를 사용함으로써 시스템의 구성과 센서의 설치가 매우 간단하며 경제적이라는 장점을 갖는다. 이러한 장점은 다양한 실험을 통해 검증하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.72-79
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• 2015

이 논문에서는 해안구조물에 대한 실질적이고 효율적인 구조신뢰성평가 기법을 제시하였다. 제안기법은 파랑, 조류 등의 하중관련 변수 그리고 콘크리트의 탄성계수와 압축강도, 지반정수 및 경계조건 등과 같은 저항관련 설계변수의 불확실성을 명확히 고려한 복잡한 해안구조물의 신뢰성을 평가할 수 있다. 라틴 하이퍼큐브 샘플링(LHS), 몬테카를로 시뮬레이션(MCS) 및 유한요소법을 합리적으로 결합한 제안기법에서 LHS기반 MCS는 신뢰성평가에 필요한 샘플링 수를 대폭 줄여주므로 계산노력이 획기적으로 감소된다. 검증예제를 통하여 제안기법이 상대적인 정확도를 보장하며 계산상의 효율성이 우수한 것으로 확인되었다. 또한 실제의 케이슨형식 방파제 구조물을 대상으로 한 수치예제를 통하여 그 적용성과 효율성을 입증하였다. 특히 유한요소법 또는 유한차분법과 같은 알고리즘 형태의 암시적 한계상태함수를 갖는 경우와 비선형해석, 복합재료, 다양한 기하형상 등을 복잡한 구조거동을 고려해야 하는 실제적인 구조물의 신뢰성평가에 적합한 것으로 판단된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.44-52
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• 2001

본 논문은 수정된 카오틱 신경망(MCNN)을 이용하여 완전 무제약 서체 숫자 인식을 다루고 있다. 카오틱 신경망(CNN)의 동적 특성과 학습과정을 강화함으로써 복잡한 패턴인식 문제를 해결할 수 있는 유용한 신경망으로 수정하였다. MCNN은 신경망 구조와 뉴런 자체가 높은 차수의 비선형 동적특성을 갖고 있으므로 복잡한 서체 숫자를 분류할 수 있는 적합한 신경망이다. 숫자 확인은 원래의 숫자 이미지로부터 특징을 추출하고 MCNN에 근거한 분류기를 이용하여 숫자를 인식한다. MCNN 분류기의 성능은 Canada, Montreal의 Concordia 대학의 숫자 데이터 베이스로 평가하였다. 인식성능의 상대적인 비교를 위해 MCNN 분류기는 리커런트 신경망(RNN) 분류기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 인식율은 98.0%이었으며, 이는 MCNN 분류기가 같은 데이터 베이스에 대해 발표되었던 다른 분류기와 RNN 분류기보다 성능이 우수함을 나타낸다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권11호
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• pp.819-830
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• 2009

MMORPG 게임이나 가상환경에서 대규모 군중이 등장할 때 군중을 구성하는 수많은 캐릭터들을 신속하고 편리하게 생성하기 위한 방법론으로서 캐릭터 외형과 동작의 복제가 제시되고 있다. McDonnell[1] 등은 인지실험을 통해 사용자가 동작보다 얼굴 모양, 상의, 하의 등 신체의 외형 변화에 민감하게 반응한다는 결과를 보였다. 본 논문에서는 실시간 게임 환경에서 중요한 역할을 하는 캐릭터 아이템과 군중 이동 패턴의 2가지 요소를 이용하여 캐릭터를 복제하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 이론적으로 검증하기 위하여 인지심리학 분야의 지각체제화 개념을 도입하고 아이템에 다양한 형태와 색상 및 패턴 요소, 장착 위치 및 복잡도를 적용함으로써 아이템을 통한 군중의 다양화가 가능함을 보였다. 또한, 다중 캐릭터 복제 쌍의 이동 방향과 상대적인 거리, 군중 속에 존재하는 그룹의 규모, 그룹간의 거리 등에 따라 변화하는 사용자의 인지를 실험하여 캐릭터의 허용 가능한 복제 범위를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.341-343
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• 2019

고농도 미세먼지 발생이 증가함에 따라 미세먼지 예측에 많은 관심이 집중되고 있다. 미세먼지는 대기 중에 있는 직경 $10{\mu}m$ 이하의 밀입자 물질을 말하며, 온도, 상대습도, 풍속 등의 기상 변화에 영향을 받는다. 따라서 미세먼지 예측을 위해 기상 정보와의 상관관계를 분석하는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 미세먼지의 비선형적 시계열 분포는 예측 모델의 복잡도를 증가시키고, 부정확한 예측값을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기계학습의 군집 알고리즘 및 분류알고리즘을 이용하여 미세먼지의 비선형적 특성을 완화하고자 한다. 사용된 기계학습 알고리즘은 병합군집, 밀도기반군집이며, 각 알고리즘을 통한 군집결과를 비교, 분석하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.97-105
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• 2008

네트워크 내의 다양한 악성코드는 변종들이 빠르게 생성되고 그 행위는 점차 지능화되어 피해도 커지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 악성코드 탐지를 위해 탐지규칙 생성에 효과적인 척도선정 방법을 제안한다. 실험에 헤더 정보만을 활용함으로써 페이로드 데이터를 검사하는 과부하를 최소화하였고, 패킷의 단순한 정보가 아닌 네트워크 연결정보인 다양한 척도를 사용하여 악성코드의 특징 파악을 용이하게 한다. 실험에 사용된 80개의 연결정보 중 유용한 탐지척도를 선정하기 위해 히스토그램 방법을 이용해 확률 분포를 구하고, 단순 추정량에 적용한 후, 상대 복잡도를 이용한다. 단순 추정량 방법은 기존 방법인 히스토그램 방법의 단점인 임의로 나눈 경계 부근의 값에 대한 오분류를 해결하고, 악성코드 탐지에 유용한 척도의 선택을 유도한다. 선정된 척도를 바탕으로 탐지규칙을 생성하고, 탐지실험을 하여, 그 결과를 기존 방법과 비교 평가함으로써 제안하는 기법이 유용함을 보인다.