• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권7호
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• pp.81-88
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• 2004

안테나의 기계적 다운 틸팅의 경우에 있어서, 틸팅각이 커지게 되면 수평 패턴의 왜곡 및 수평 빔폭의 증가 현상이 발생한다. 이는 핸드 오프 영역의 증가 및 기지국의 부하 증대를 유발한다. 이에 반해 전기적인 다운 틸팅은 틸팅 시에도 수평 빔폭이 일정하게 유지된다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 위상 배열 안테나 기술을 적용하여, 전기적인 다운 틸팅 기능을 갖는 800㎒ 대역의 이중 편파 기지국 안테나를 개발하였다. 이 안테나는 15㏈i의 이득과 0°∼14°의 다운 틸팅 범위를 갖는다. 복사 소자로는 적층형 마이크로스트립 패치 안테나를 사용하였으며, 단자간 분리도 및 교차 편파 특성 개선을 위하여 balanced feed technique을 적용하였다. 개발된 안테나에 대한 필드 테스트를 수행하였으며, 이를 통해 전기적 다운 틸팅 안테나의 효과를 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권1호
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• pp.43-56
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• 2013

차세대 융합 교통 기술 분야중 하나인 Personal Rapid Transit 시스템 기술은 새로운 도심형 대중교통 기술로서 주목받고 있다. PRT 시스템은 센서 및 자율 주행 기술을 융합한 무인 운행 차량과 통신설비, 구간 검지 등 인프라 및 관련 요소 기술이 개발되어도 운행 예상 지역의 대규모 주행 트랙 구조에서 다수의 차량들의 다양한 주행 및 이상 패턴들에 대한 효율적이고 신뢰할 만한 관제 기술 개발이 요구된다. 또한 이러한 관제 기술 개발에 앞서 실제 PRT 차량 개발 및 소규모 테스트 트랙 구축을 통한 수많은 실차 주행과 같은 단계적 실험에 따른 막대한 시간 및 물리적 비용이 소요가 예상된다. 따라서 실제 구축 전 단계에서 다수의 PRT 차량에 대한 무선 기반 운행 관제 기술 개발을 위해서는 가상 환경에서의 시뮬레이션이 효과적이다. 본 논문에서는 물리엔진을 적용하여 단순 궤도 차량이 아닌 전륜 조향 시스템을 탑재한 PRT 차량 모델을 대상으로 대규모의 운행 예상 지역의 지형, 궤도, 인프라 및 네트워크 특성과 구조를 반영한 시뮬레이션이 가능하도록 설계한 통합 시뮬레이터 기술을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.697-705
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• 2014

본 논문에서는 비전기반 물체의 폭 측정과 그 응용을 위해 광절단법을 이용한 측정방법에 대해 제안한다. 측정 대상은 트레드이며 자동차 타이어의 가장 바깥쪽 면을 의미한다. 전체 시스템은 두 개의 과정으로 구성되는데 교정과정과 검출과정으로 구성된다. 교정과정에서는 카메라 평면과 레이저 평면간의 변환 관계를 규명하고 왜곡 파라미터를 추출한다. 이때 정교하게 제작된 테스트패턴인 지그가 필요하다. 검출과정에서는 레이저가 비추는 영역을 추출하기 위해 배경영역의 화소 분포에 따라 적응식 임계방법을 적용한다. 다음으로 검출된 영역에 세선화 알고리즘을 적용하여 트레드의 숄더와 끝을 검출한다. 최종적으로 숄더와 전체 폭은 호모그래피와 왜곡계수를 이용하여 폭을 계산한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1035-1042
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• 2008

이진 분류기로서 지지벡터기계는 다양한 응용을 통해 이진 분류 문제에서 기존의 패턴 분류기들보다 우수한 성능을 보였다. 지지벡터기계의 바탕이 되는 최대 마진 분류 이론을 다중 분류 문제에 확장은 어려움이 있다. 이 논문에서는 다중 분류 문제를 위한 지지벡터기계의 학습 전략을 논의하였으며 성능 비교를 수행하였다. 학습 데이터의 분배 전략에 따라 지지벡터기계는 고유의 이진 분류 특징을 수정하지 않고 다중분류 문제에 쉴게 적용될 수 있다. 다양한 벤치마킹 데이터에 대해 선택된 학습 전략, 커널함수, 학습 소요시간 등에 따라 성능비교가 수행되었고 오류역전파 학습의 신경망의 테스트 결과와 비교되었다. 신경망 모델과 비교 실험에서 지지벡터기계는 일반적인 다중 분류 문제에 응용성과 효과가 있음을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.30-37
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• 2014

단차로 하이패스시스템의 지 정체로 인한 교통 혼잡, 안전사고, 유지보수 등 매년 발생하는 문제를 해결하기 위해 무정차 다차로 고속주행기반 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 하이패스 통신시스템은 단차로 환경에서 선입선출 방식이므로, 다차로 환경에서 발생하는 군집주행 및 차로전환 등 다양한 주행패턴을 처리할 수 없다. 본 논문에서는, 기존의 하이패스 단말기를 수용하면서 다차로 주행이 가능한 통신시스템을 개발했다. 능동형 RF/IR 통신 안테나를 이용해 중첩 영역은 넓히고, 오류범위를 최소화 하는 기술을 구현했다. 체험도로를 다차로 실 환경처럼 구축하여 테스트한 결과 하이패스시험기준을 통과했을 뿐 아니라, 속도별, 차로별, 차로전환별 주행시험 및 단말기 위치별 시험 결과 통신 정확도도 99.9%로 하이패스시스템의 성능을 만족했다. 무정차 다차로를 위한 통신시스템은 향후 고속도로 및 유료도로에서도 사용할 수 있을 뿐 아니라, 주차장에서도 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.21-30
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• 2021

일반적으로 알려져 있는 행동에 비해 일반적으로 알려져 있지 않은 불특정 행동들에 대한 자료들은 부족한 실정이다. 특수학생들의 불특정 행동들에 대한 교육이나 지도를 위한 데이터 수집 및 관리가 필요하다. 본 논문에서는 기계 학습을 이용한 웹 기반의 특수학생 상담관리 모델을 제안한다. 실시간으로 특수학생들의 행동을 촬영하여 데이터를 수집하고, 행동패턴을 분석하여 데이터 셋을 구성하고 제안 시스템에 학습시킨다. 추후에 촬영되는 특수학생들의 행동을 제안시스템에 입력 및 분석을 통하여 기존 데이터와 비교하여 나온 결과를 다시 학습하여 정확도를 향상 시킬 수 있다. 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 불특정 행동들을 임의로 행하여 테스트를 진행하였으며 예측 모델은 입력 데이터를 통해 정확하게 분류 및 그룹화 하였다. 또한 진입 과정에서 약간의 오차가 있더라도 행동의 특징 데이터를 통해 행동을 정확하게 구분 및 분류하는 것이 가능하다는 것을 확인 할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.1-8
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• 2019

본 논문은 지구온난화로 인하여 수온이 상승되며 증가한 해파리의 피해를 감소하고자 연구를 진행하였다. 해수욕장에서 해파리의 등장은 해파리의 쏘임 사고로 인한 인명피해와 폐장으로 인한 경제적 손실이 발생할 수 있다. 본 논문은 선행 연구들로부터 해파리의 출현 패턴을 머신러닝을 통하여 예측 가능함 확인하였다. SVM을 이용한 해파리 출현 예측 모델 연구를 확대하여 진행하였다. 심층신경망을 이용하여 해파리 출현 유무 예측인 이진 분류에서 지수화 된 방법인 다중 분류로 확장하고자 하였다. 수집된 데이터의 크기가 작다는 한계점으로 인하여 84.57%라는 예측 정확도의 한계를 부트스트래핑을 이용하여 데이터 확장을 통해 해결하고자 하였다. 확장된 데이터는 원본 데이터보다 약 7% 이상의 높은 성능을 보여주었으며, Transfer learning과 비교하여 약 6% 이상의 좋은 성능을 보여주었다. 최종적으로 테스트 데이터를 통하여 해파리 출현 예측 성능을 확인한 결과, 해파리의 출현 유무를 예측할 시 높은 정확도로 예측이 가능함을 확인하였으나, 지수화를 통한 예측에서는 의미 있는 결과를 얻지 못하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.433-441
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• 2021

안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.738-750
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• 2022

본 논문은 XR 콘텐츠나 인터페이스 환경에서 활용할 수 있는 음향 자극의 종류를 고찰하고, 청각 자극 기반의 감성 유발이 뇌과학적으로 실효성을 가지는지에 대해 논의하였다. 외부 청각자극, 감성변화 및 뇌연결성의 상관관계 규명에 초점을 맞추어, XR 환경에서 사용자 경험을 제고하기 위한 기계학습 기반 개인 맞춤형 사운드 트랙 제공 서비스 개발이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 짧은 음향자극으로 감성을 유발할 수 있는지를 테스트하여 청각자극에 의해 유발된 각성상태에서 우측 전두엽이나 전두엽, 두정엽, 후두엽 네트워크에서 뇌의 기능적 연결성이 강화되고 이완시에는 상반된 패턴을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구에서 도출된 결과는 보다 입체적인 XR 상호작용 경험을 제시하고 사용자의 XR 인지수용성을 제고하여, 현장에서 실질적으로 적용될 수 있는 초실감 XR 사운드 바이오피드백 시스템 개발에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.191-201
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• 2023

IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.