• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.72-74
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• 2021

The deep learning process currently utilized in various fields consists of data preparation, data preprocessing, model generation, model learning, and model evaluation. In the process of model learning, the loss function compares the value of the model with the actual value and outputs the difference. In this paper, we analyze various loss functions used in the deep learning model for biomarker extraction, which measure the degree of loss of neural network output values, and try to find the best loss function through experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.601-602
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• 2013

경로손실 예측 모델은 무선 네트워크 설계를 위한 기본 척도이며, 적용 환경과 적용 시스템에 영향을 받는 특징이 있다. 대부분의 기존 연구는 도심, 교외와 같은 육상 환경을 기반으로 한다. 일반적으로 해수면 경로 손실은 전파의 잦은 굴절로 인해 지표면 보다 크며, 주파수에 비례한 경로손실이 있다고 알려져 있다. 하지만 해상 환경의 관련 연구는 자유공간에 적용하기 때문에 예측 모델의 정확성을 낮춘다. 본 논문은 해상 무선통신 서비스를 위한 2.4 GHz 대역의 해수면 경로손실 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 육상과 해상에서 각각 수신신호 세기를 측정하고, 다양한 예측 모델과 비교 분석하여 실용성과 정확성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.357-359
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• 1998

무선 통신 환경에서 기지국 안테나를 떠난 전파가 수신안테나에 도달하는 과정 중에 발생하는 전파 손실은 매우 복잡한 비선형 함수이다. 본 논문에서는 신경회로망을 사용한 전파 손실 모델을 제안하고, 3차원 지형 데이터를 이용하여 전파 환경을 반영할 수 있는 특징을 추출하여 이를 신경회로망에 적용함으로써 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 소개한다. 각 필드 측정 데이터에 대한 특징 값을 이용하여 신경회로망을 학습하여 예측모델을 완성한다. 또한, 서울 도심 지역의 실제 PCS 서비스 환경에 대한 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.4
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• pp.297-303
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• 2021

When sound waves propagate over long distances in shallow water, measured transmission loss is greater than predicted one using underwater acoustic model with the Rayleigh reflection model due to inhomogeneity of the bottom. Accordingly, the US Navy predicts sound wave propagation by applying the empirical formula-based High Frequency Bottom Loss (HFBL) model. In this study, the measurement and analysis of transmission loss was conducted using mid-frequency (2.3 kHz, 3 kHz) in the shallow water of the East Sea in summer. BELLHOP eigenray tracing output shows that only sound waves with lower grazing angle than the critical angle propagate long distances for several kilometers or more, and the difference between the predicted transmission loss based on the Rayleigh reflection model and the measured transmission loss tend to increase along the propagation range. By comparing the Rayleigh reflection model and the HFBL model at the high grazing angle region, the bottom province, the input value of the HFBL model, is estimated and BELLHOP transmission loss with HFBL model is compared to measured transmission loss. As a result, it agrees well with the measurements of transmission loss.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.10 no.5
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• pp.87-92
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• 2011

In this paper, we got the 800 ~ 900 MHz path loss model for Russia PNG area using the free space model and the Okumura-Hata Model. In order to add new regional properties to the existing path loss model, the mean square error technique is used to obtain the correction factor. The correction factors for the free space and the Hata model are 28, 13 dB respectively. By applying this correction factors, the new Russain PNG path loss model is proposed.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.155-158
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• 2009

원활한 방송 서비스를 제공하고 손쉬운 방송망 구축을 위해서 가장 중요한 것은 서비스 하 고자 하는 주파수 대역과 환경에 맞는 전파 모델을 선택하는 것이다. 적절한 전파 모델을 선택하여 수신 전계 강도를 정확하게 예상함으로써 효율적인 방송망을 설계할 수 있는 것이다. 방송망 주파수 대역에서 전파 분석 시 널리 이용되고 있는 모델은 ITU-R 권고안 P.1546 모델이다. 이 모델은 기존의 Okumura 나 Hata 모델처럼 측정을 기반으로 하여, 송신단 높이, 수신단 높이, 주파수, 거리, 시간율, 공간율 들을 고려하여 완성한 점대 영역 경로 손실 예측 모델이다. 측정을 기반으로 완성된 경로 손실 모델이기 때문에 실제 환경에 적용하기 위해서는 전계강도 예측 지역의 수신 환경 특성을 반영한 보정값을 더해줘야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 ITU-R 연구 3그룹은 지형 프로파일에 기반한 새로운 모델들을 개발하였다. 송, 수신단 사이의 지형 데이터가 고도화되면서 좀 더 정밀한 송, 수신단 사이의 지형 프로파일을 추출해 낼 수 있으며 이는 정확한 전계강도 예측을 가능하게 하였다. 이에 연구 3그룹은 고도화된 디지털 지형 데이터를 이용하여 자유 공간에서 경로 손실, 지형에 의한 회절 손실, 대류권 산란 손실 그리고 ducting 현상을 반영하여 전계강도를 산출해 내는 ITU-R P.1812 모델을 제안하였다. 본 논문에서 우리는 ITU-R 권고안 P.1812를 분석 구현하고 기존의 대표 모델인 P.1546 모델과의 비교 분석을 시도하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.3
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• pp.194-198
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• 2011

In this paper, we obtained the path loss characteristics in the 850 MHz for Russia area by using the free space path loss model and Okumura-Hata path loss model. In order to extract the additional path loss model parameter from the new Russian regional properties, the mean square error technique is used to obtain the correction factor. According to the obtained correction factor, the differences for the free space and Hata path loss model are 17, 6 dB in the 5 ~ 10 Km, 28, 14 dB in the 10 ~ 15 Km, and 35, 18 dB in the 15 ~ 20 Km. By applying the correction factors, the appropriate partial path loss models for the measured Russain area are proposed.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.7
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• pp.579-584
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• 2003

All of propagation path loss prediction models, which have been presented up to date, are oかy for ground living space. In reality, sea surface free space is different from ground living space in physical hierarchical structure. If the propagation path prediction model for ground living space is applied to the sea surface free space, propagation path loss will be smaller than actual value, while the maximum service straight line will become shorter. Thus this paper proposed and simulated the propagation path loss prediction model for predicting propagation path loss more accurately in sea surface free space, with its focus on CDMA mobile communication frequency band. Then the simulation results were compared to actual survey to verify its practicality.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.32-32
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• 2021

넥서스는 물, 에너지, 식량, 토지, 기후 및 환경 등의 부문 간 연관성과 상호의존성을 나타내며, 이러한 넥서스 개념은 최근에 학계와 정책결정자들에게 많은 관심을 받고 있다. 더 나아가 넥서스 관점의 도입으로 단일 부문별로 자원을 관리하는 기존의 정책 결정 체계의 한계를 극복하고, 관련 있는 부문 간의 시너지와 트레이드오프를 고려한 지속가능한 발전을 위한 의사 결정이 가능하게 되었다. 일반적으로 취수-도수-정수처리-송수-분배·급수-물이용-하수집수-하수처리-물재이용으로 구성되는 도시 물순환 시스템에서 공급과정에서 발생되는 물손실 관리를 위한 전략 및 프로그램은 물부문 만에서 평가를 통해 수립되고 있다. 본 연구에서는 시스템 다이나믹스(System Dynamics)를 적용하여 물, 에너지 및 환경 부문을 동시에 고려한 도시 물순환 시스템 모델을 개발하여, 넥서스 관점에서의 합리적인 도시 물손실 관리 방안을 도출하고자 하였다. 그리고 모델 내 부문 간 자원의 사용량 및 이동량의 정량화를 위해 물, 에너지, 환경 지표로 각각 물발자국(Water Footprint), 총 에너지 사용량(Total Energy Use) 및 탄소발자국(Carbon Footprint)이 적용되었다. 개발된 모델을 3개의 도시 에너지 인텐시티 현황(낮음, 보통, 높음)과 4개의 물손실 현황(낮은 물손실, 높은 물손실&낮은 명목손실비, 높은 물손실&보통 명목손실비, 높은 물손실&높은 명목손실비)을 고려한 12개의 시나리오에 적용하여 분석하였다. 그 결과 기존의 경제적인 측면 중심의 의사결정 과정에서는 명목손실이 물손실 관리 전략 수립 및 적용의 우선순위였으나, 넥서스 관점에서는 실손실 부분의 개선이 중요함을 알 수 있었다. 또한, 도시의 단위 물공급 에너지 인텐시티가 자원 사용 및 이동에 큰 영향을 미치는 것으로 분석되어서, 넥서스 관점의 의사결정시 사전적으로 분석해야 하는 중요 항목인 것으로 도출되었다. 이와 같은 범용적이고 포괄적인 도시 물순환 물-에너지-환경 넥서스 모델을 통해, 지속가능하고, 체계적이며, 구체적이고, 실현가능한 넥서스관점의 물손실 관리가 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.109-113
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• 2003

기존의 VOB(Virtual Output Buffer) 모델에서 신경회로망의 학습 패턴 처리를 위해 가상 셀 손실율이 도입되었다. VOB 모델은 신경망이 실제 셀 손실율 없이도 연결 수락 경계를 잘 찾을 수 있음을 보여주었다. 그러나 VOB 모델은 셀 손실율을 과다 평가하는 경향이 있어 결과적으로 망 자원의 이용률이 낮은 단점이 있다. 된 논문에서는 이러한 단점을 보완하는 방법으로 연결 수락 경계에서 셀 손실율의 평균에 대한 정보를 충분히 포함하는 셀 손실율 참조 곡선의 개념을 제안하였다 그리고 제안된 셀 손실을 참조 곡선을 이용하여 가상 셀 손실율을 처리하는 방법을 제안하였다. 제안된 학습 패턴 처리 방법은 ATM 트래픽 중에 가장 대표적인 두 가지 호원에 대하여 실험하였다. 실험에 사용된 호원은 LAN 데이터의 트래픽 특성을 가지는 On-Off 트래픽과 비디오 화상 통신의 특성을 가지는 Auto-Regressive 트래픽이다.