• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1784-1788
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• 2010

APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 형태의 계절예측정보를 이용하여 3개월 가뭄전망을 수행하였다. APCC MME는 기후예측모형이 가지는 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로, 아시아 태평양 지역 내 9개 회원국 16개 기관 21개 기후모형의 계절예측정보를 활용하여, 개별 모형이 가지는 계통오차(Systematic error)를 앙상블 기법을 통하여 상쇄함으로써 최적의 예측자료를 도출한다. 또한, 기후예측 모형이 예측한 대기순환장은 관측 지점변수와 경험적 통계적 관련성을 가지므로, 이를 바탕으로 상세지역의 이상기후에 대한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄 관리 및 전망을 위한 입력 자료로서, 기상전문 기관인 APEC 기후센터 (APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 전구 규모의 기온 및 강수 전망자료를 기상청 산하 59개 지점의 전망자료로 통계적 규모 축소화 기법을 통해 3개월 예보를 실시하였다. APCC 계절예측자료를 가뭄모니터링시스템의 자료입력 포맷에 따라 적절히 가공한 뒤, 가뭄 관리 및 전망을 위하여 SPI(Standard Precipitation Index) 및 PDSI(Palmer Drought Severity Index)지수의 입력자료로 사용하여 SPI 및 PDSI 지수를 산정하였다. 또한 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 총 59개 지점의 과거 월평균 관측값과 최근 2009년에 대한 모의값의 누적확률분포값을 계산하고 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시켜 가뭄 전망을 위한 기상변수의 오차를 보정하고자 하였다. 이러한 계절예측정보를 이용하여 가뭄 전망에 대한 신뢰도가 높아진다면, 사전예방 및 피해완화로 가뭄상황에 대한 신속한 대처 및 피해의 경감이 이루어질 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.749-754
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• 2011

본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권5호
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• pp.597-604
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• 2010

본 논문에서는 모바일하버의 하역 시스템으로 특화되어 개발한 제로 모멘트 크레인에 적용되는 조인트를 설계하고자 한다. 해당 조인트는 제로 모멘트 포인트의 개념에 기반하여 제로 모멘트 크레인을 안정화시키는데 중요한 역할을 수행한다. 이 목적을 위해서는 크고 다양한 형태의 하중을 견딜 수 있으며, 또한 2 방향의 자유도를 허용할 수 있어야 한다. 통상적인 설계 과정을 거쳐, 유니버셜 조인트와 스피리컬 조인트를 결합한 후 가변형 구름 요소를 적용한 새 디자인을 제안하였다. 구름 요소는 하중을 분산시키며 하역 과정 동안의 동력 손실을 줄여준다. 시스템의 복잡성과 최적화 과정의 효율성을 고려하여, 크리깅 기반 근사 최적화 기법을 선정하였다. 설계된 조인트를 검증하기 위해, 구조 해석을 수행하고, 축소 시제품을 제작하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.225-231
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• 2013

본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.135-140
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• 2007

특징선택은 문제 영역에서 관찰된 다차원데이터로부터 데이터가 묘사하는 구조를 잘 반영하는 속성을 선택하여 효과적인 실험 데이터를 구성하는 데이터 준비과정이다. 이 과정은 문서분류, 영상인식, 유전자 선택 분야에서의 같은 분류시스템의 성능향상에 중요한 구성요소로서 상관관계 기법, 차원축소 및 상호 정보 처리 등의 통계학이나 정보이론의 접근방법을 중심으로 연구되어왔다. 이와 같은 선택 분야의 연구는 다루는 데이터의 양이 방대해지고 복잡해지면서 더욱 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 데이터가 가지는 특성을 반영하면서 새로운 데이터에 대하여 일반화 할 수 있는 특징선택 방법을 제안하고자 한다. 준비된 데이터의 각 속성 데이터에 대하여 퍼지 클러스터 분석에 의하여 최적의 클러스터 정보를 얻고 이를 바탕으로 근접성과 분리성의 경로를 측정하여 그 값에 따라 특징을 선택하는 매카니즘을 제공한다. 제안된 방법을 실세계의 컴퓨터 바이러스 분류에 적용하여 기존의 대비에 의한 휴리스틱 방법에 의해 선택된 데이터를 가지고 분류한 것과 비교하고자 한다. 이를 통하여 주어진 특징에 시연을 부여할 수 있고 효과적으로 특징을 선택하여 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.539-544
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• 2013

본 논문에서는 다항식 기반 RBFNNs를 이용하여 3차원 얼굴인식 알고리즘을 설계하고 인식률을 산출하는 방법을 제시한다. 2차원 얼굴인식의 경우 얼굴 포즈, 조명 등과 같은 외부 환경에 의해 인식률이 저하된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 3차원 영상을 획득하여 얼굴인식을 수행한다. 얼굴인식을 수행하기 전에 3D스캐너를 통해 얻은 얼굴영상의 포즈 보상을 실시하고 얼굴의 형상을 정면으로 향하게 한다. 그리고 Point Signature 기법을 이용하여 얼굴의 깊이 값을 추출하게 된다. 추출된 데이터는 고차원 데이터로서 학습 및 인식을 수행함에 있어 문제가 생길 수 있기 때문에 PCA알고리즘을 수행하여 차원을 축소한 데이터를 사용한다. 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘을 통해 파라미터 최적화를 수행하며 PSO, DE, GA 알고리즘을 사용하여 인식 성능을 확인한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.13-22
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• 2013

무선으로 응용 프로그램을 다운받아 실행하고 수많은 응용 프로그램들을 통신 접속이 없어도 실행이 가능하다는 점으로 인해 스마트폰 중독이 인터넷 중독보다 심각한 상태이지만 아직까지 스마트폰 중독과 관련된 연구가 부족한 상태이다. 한국정보화진흥원에서 개발한 스마트폰 중독 검사 척도인 S-척도는 문항수가 많아 응답자들이 진단 자체를 회피할 수도 있으며 인구통계학적 변인도 고려하지 않은 상태에서 체크한 문항들에 대한 총점만으로 중독여부를 진단하므로 정확하게 진단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인구통계학적 변인을 포함한 여러 문항들을 추가한 자료들을 대상으로 먼저 스마트폰 중독에 영향을 미치는 중요한 요인들을 추출해 보았다. 추출한 축소문항을 대상으로 데이터마이닝기법 중 하나인 신경망을 이용하여 분류를 하였다. 신경망 학습알고리즘 중에서 BP학습 알고리즘과 다중 SVM을 이용하여 학습을 시켜 비교, 분석 해 본 결과 다중 SVM의 학습율이 조금 더 높게 나타났다. 본 논문에서 제안한 다중 SVM을 이용하여 학습을 한 자가진단 시스템을 이용하면 자료들의 급격한 변화에 대해 뛰어난 적응성을 가지므로 빠른 시간 내에 자신의 중독여부를 정확하게 자가진단 할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5B호
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• pp.447-457
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• 2006

본 연구에서는 2차원 수심 적분된 흐름을 모의하기 위한 수치모델을 개발하였다. 유한요소법의 일종인 Characteristic Dissipative Galerkin(CDG) 기법을 적용시켜 천수방정식의 수치해를 구한다. 모델 검증을 위해서 1차원 도수문제에 적용하였고, 계산결과와 해석해를 비교할 때 만족스러운 결과를 얻었다. 정상파를 보이는 단면축소 수로에서의 흐름을 모의한 결과, 실험결과와 유사한 수면분포를 얻었다. 이러한 검증 과정을 통해서 본 수치모델을 이용하여 흐름영역이 갑작스럽게 변화하는 경우에도 모의 가능함을 알았다. 또한 $180^{\circ}$ 만곡수로에 적용한 결과, 만곡부 내측의 유속이 외측에 비해서 크며, 만곡부 내측의 수심은 외측에 비해서 작은 만곡부 흐름특성을 잘 나타내고 있다. 그러나 만곡수로에서 이차류에 의한 운동량의 횡방향 이송을 고려하지 않는 지배방정식의 한계점으로 인해서, 만곡부 끝단을 제외한 만곡부 전체에 걸쳐서 단면상의 종방향 유속이 일정한 분포를 보이고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5D호
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• pp.477-483
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• 2010

기존 대중교통시스템은 한정된 수송용량, 포화상태인 도로 교통체계 등으로 인해 새로운 교통수단이 발전할 수 있는 단초를 제공하였으나, 교통당국에서는 기존의 도시철도의 규모를 축소시킨 경량 전철 위주로 신교통시스템의 도입을 추진하고 있다. 특히 각 도시별로 대중교통(버스 또는 도시철도)을 계획할 때 특별한 대중교통시스템 선정기준이 없어 해당 지자체별로 어려움을 겪고 있어, 대중교통축별로 어떠한 대중교통시스템이 적정한지를 판단할 수 있는 선정 기준이 필요하다는 목소리가 높아지고 있는 실정이다. 이에 따라 도시의 교통축별로 GIS Buffering 분석기법에 기반한 대중교통수요 예측모형을 개발하고, 대중교통시스템별 용량을 설정하여 교통축별 최적의 대중교통시스템을 선정하고자 하였으며, 대중교통이 운행하는 대중교통축별로 수요를 처리할 수 있는 적정 대중교통시스템을 선정하는 것이 가장 중요하므로, 선정 및 평가에 대해 필요조건과 충분조건으로 구분한 방법론을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권11호
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• pp.51-62
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• 2003

본 논문에서는 역추적 비터비 디코더의 순서적 역방향 상태천이 제어에 의한 새로운 생존 메모리 제어와 복호기법을 제안한다. 비터비 알고리즘은 채널오류의 검출과 정정을 위한 부호기의 상태를 추정해서 복호하는 최우추정 복호기법이다. 이 알고리즘은 심볼간 간섭의 제거나 채널등화 등 디지털 통신의 광범위한 분야에 응용되고 있다. 반복연산의 과정을 내포하고 있는 비터비 디코더에서 처리속도의 향상과 함께 VLSI 칩 설계시 점유면적의 삭감을 통한 칩 사이즈의 축소 및 소비전력의 저감 등을 달성하기 위해서는 새로운 구조의 ACS 및 생존 메모리 제어에 관한 연구가 요구되고 있다. 이를 해결하기 위한 하나의 방안으로, 본 논문에서는 역추적 기법에 의한 복호과정에서 역방향 상태천이의 연속적인 제어에 의한 자동 복호 알고리즘을 제안한다. 제안방식은 기존의 방법에 비해 전체 메모리 사용량이 적을 뿐만 아니라 구조가 간단하다. 또한, 메모리 억세스 제어를 위한 주변 회로구성이 필요 없고, 메모리 억세스를 위한 대역폭을 줄일 수 있어 칩 설계시 area-efficiency가 높고 소비전력이 적어지는 특성이 있다 시스톨릭 어레이 구조 형태를 갖는 병렬처리 구성과, 채널잡음을 포함한 수신 데이터로부터의 복호와 구체적인 응용 시스템에 적용한 결과를 제시한다.