• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.513-522
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• 2014

옵션가격의 결정에 있어서 실제 변동성은 사후에 알 수 있는 정보이므로 대용값으로 내재변동성을 가장 많이 사용하는데 본 연구에서는 동일한 기초자산을 가진 옵션의 잔존만기와 행사가격을 이용하여 내재변동성을 추정하고자 한다. KOSPI200 옵션 데이터와 서포트벡터회귀, 나무모형 및 회귀모형을 통해 모형의 설명력을 평균제곱근오차 (RMSE)와 평균절대오차 (MAE)를 사용하여 살펴보았다. 그 결과 서포트벡터회귀와 MART의 성능이 최소제곱회귀보다 우수한 것으로 나타났으며, 서포트벡터회귀와 MART의 성능은 거의 비슷하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권4호
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• pp.257-262
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• 2017

최근 스마트 폰, 스마트 와치 등과 같은 전자기기의 크기가 작아지면서, 그에 사용되는 체결 볼트의 크기 또한 작아지고 있다. 초소형 나사는 제품을 체결하는 데 있어 충분한 체결 토크나 풀림 방지효과를 갖지 못한다. 그래서 초소형 나사의 체결력과 풀림방지 효과를 유지 및 강화하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 초소형 나사의 풀림방지 효과를 강화하기 위해 나사의 머리 밑 면에 쎄레이션 형상을 추가하여 그 효과를 분석하였다. 쎄레이션 볼트는 풀림과정에서 피체결체 윗면을 변형시켜 풀림 방지 턱을 생성해 풀림을 방지하는 역할을 한다. 쎄레이션 개수와 체결 깊이를 변수로 하여 그 영향을 분석하고 풀림 방지 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.375-382
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• 2010

본 논문은 피사체의 고유의 색을 나타내기 위한 자동 백색 보정 기능에서 단색 영상에 대한 색상 왜곡현상을 보정하는 단색 영상 검출기의 구조개선 및 성능 향상을 수행한 구조를 제안한다. 제안한 구조는 뛰어난 효율성으로 인해 모바일 폰 카메라에 널리 사용되는 Grayworld 알고리듬을 통한 백색 보정 기능에 적용되는 단색 영상 검출기로써, 입력 영상의 색 분포 특성을 파악하여 단색 영상의 입력 시 해당 색상을 제외한 나머지 영역으로 자동 백색 보정기능을 수행하도록 하는 역할을 수행한다. 제안한 구조는 기존 구조에 비해 다양한 영상의 입력에 대응 가능하며, 영상의 크기 및 촬영 환경에 따라 임계값의 변경이 가능하도록 설계하였다. 또한 하드웨어 구조의 간소화를 통해 기존 대비 약 80%의 하드웨어 크기가 감소되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.798-809
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• 2013

본 논문에서는 부정확한 채널 정보가 주어진 환경에서 multi-user peer-to-peer 증폭 및 전달 릴레이 시스템에 대한 robust 릴레이 및 수신기 필터 설계 방법을 제안한다. 구체적으로, 평균 자승 오류율 합을 최소화 하는 관점에서 릴레이 및 수신기 필터를 구한다. 우선 iterative 연산이 필요한 joint 최적화 필터 설계 방법을 제시한다. 그리고 iterative 방법의 연산 복잡도를 개선하기 위해 릴레이 필터의 분해능에 기반을 둔 두 가지 robust non-iterative 부최적화 방법을 제안한다. 또한 릴레이와 특정 수신기 간의 local channel state information 만을 이용하는 변형된 수신기 설계 방법을 추가적으로 제안한다. 연산 복잡도 분석과 평균 자승 오류율 합 및 비트 오류율 성능을 확인하는 실험을 통해, 제안하는 robust non-iterative 부최적화 방법이 robust iterative 최적화 방법과 비교해 연산량 감소 효과는 크면서 성능 열화는 제한적임을 확인하였다. 그리고 채널 정보의 부정확함이 존재하는 시스템 환경에서 제안하는 방법의 상당한 robustness 를 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권8호
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• pp.812-818
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• 2009

산화제 개폐밸브는 일반적으로 공압으로 포핏을 열고 닫음으로써 로켓엔진에 액체산화제유량을 제어한다. 상용되는 산업용 밸브와는 달리 현재 개발 중인 산화제 개폐밸브는 밸브는 효과적인 기밀을 위해 피스톤과 포핏이 접촉되어 있을 뿐, 분리되어 설계되어졌다. 밸브가 닫히는 동안 피스톤과 포핏이 떨어져서 움직이는 것을 피하고, 밸브의 전반적인 작동 성능을 파악하기 위해서 힘평형 해석이 수행되었다. 또한 더욱 정확한 해석을 위해, 마찰력과 포핏에 작용하는 힘을 각각 시험과 CFD 해석을 통해 구해내었다. 해석 결과를 통해 힘평형 해석에서 스프링, 마찰력과 공압부의 오리피스 크기와 같은 중요한 설계인자들의 영향을 알아보았으며, 현재 개발 설계중인 산화제 개폐밸브의 작동성능을 확인하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제18권6호
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• pp.577-584
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• 2018

본 논문은 합성수지 거푸집 성능평가를 위해 길이 변화율, 충격시험, 소음테스트를 실시하였다. 또한 현장 적용을 통해 합성수지 거푸집 시공성에 대해 검토하였다. 실험결과, 가열 길이 변화 시험, 충격시험은 KS기준치를 모두 만족하는 것으로 나타났다. 소음 테스트의 경우 유로폼이 평균 106dB(A)을 나타냈으며, 합성수지 거푸집은 평균 100.4dB(A)을 나타났다. 음압레벨의 경우, 합성수지 거푸집이 유로폼보다 고주파영역에서 낮게 나타나 시공시 소음 피로도가 적고 주변민원은 감소할 것으로 판단된다. 마지막으로 현장적용결과, 콘크리트 타설 중 거푸집 휨 현상이나 배부름 현상은 발생하지 않았다. 또한 콘크리트 표면 마감도가 합성수지 거푸집이 유로폼면 보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.141-147
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• 2019

본 논문에서는 체계적인 설계법을 통해 다중 빔 형성을 위한 빔 분배기의 설계를 소개한다. 본 연구의 목표는 산란하는 마이크로파를 다중 방향으로 진행하는 빔으로 변환시키는 빔 분배기를 설계하는 것이다. 기존의 이론 기반 접근법으로는 불특정 방향으로의 다중 빔 분배가 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 기존의 이론 기반 접근법인 변환광학 이론이 아닌 체계적인 설계 방법인 페이즈 필드 설계법을 통해 최적의 빔 분배기 구조를 설계하였다. 목적함수는 각 방향으로 특정 지점의 전기장 세기의 표준값을 최대화로 설정하였다. 섬 형상의 구조를 피하고 하나의 연결된 구조를 얻기 위해 증강된 라그랑지안을 사용하여 체적 제약조건을 설정하였다. 목표 주파수는 X-band의 주파수 대역의 10GHz이다. 설계된 최적 형상의 빔 분배기는 다중 빔 형성 성능을 잘 보였고, 목표 영역에 전달되는 전기 에너지는 증가하였다. 또한 설계가 유효한 주파수 대역을 평가하기 위해 X-band 대역에 대해 주파수 대역 성능 평가를 수행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.279-288
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• 2019

본 연구에서는 항공정사영상을 이용하여 SegNet 기반의 의미분할을 수행하고, 토지피복분류에서의 그 성능을 평가하였다. 의미분할을 위한 분류 항목을 4가지(시가화건조지역, 농지, 산림, 수역)로 선정하였고, 항공정사영상과 세분류 토지피복도를 이용하여 총 2,000개의 데이터셋을 8:2 비율로 훈련(1,600개) 및 검증(400개)로 구분하여 구축하였다. 구축된 데이터셋은 훈련과 검증으로 나누어 학습하였고, 모델 학습 시 정확도에 영향을 미치는 하이퍼파라미터의 변화에 따른 검증 정확도를 평가하였다. SegNet 모델 검증 결과 반복횟수 100,000회, batch size 5에서 가장 높은 성능을 보였다. 이상과 같이 훈련된 SegNet 모델을 이용하여 테스트 데이터셋 200개에 대한 의미분할을 수행한 결과, 항목별 정확도는 농지(87.89%), 산림(87.18%), 수역(83.66%), 시가화건조지역(82.67%), 전체 분류정확도는 85.48%로 나타났다. 이 결과는 기존의 항공영상을 활용한 토지피복분류연구보다 향상된 정확도를 나타냈으며, 딥러닝 기반 의미분할 기법의 적용 가능성이 충분하다고 판단된다. 향후 다양한 채널의 자료와 지수의 활용과 함께 분류 정확도 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.381-387
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• 2019

의학계에 다양하게 인공지능을 적용하는데 있어 한계는 우선적으로 해석자의 병증 이미지를 해석하는데 주관적 견해와 광범위한 해석자, 육체적 피로감 등이다. 그리고 병증마다 주석 달린 데이터 셋을 수집하는데 기간이 오래 걸린다는 것과 개발된 딥러닝 학습 알고리즘의 성능 저하가 없으면서도 충분한 훈련 데이터를 얻을지에 대한 의문이 있다는 것이다. 이에 본 논문에서는 여드름 데이터 셋을 기준으로 기본 이미지를 수집할 때 선정 기준과 수집 절차에 대해 연구하고, Sequential 구조로 딥 러닝 기법을 적용하여 적은 손실률(5.46%)과 높은 정확도(96.26%)로 데이터를 분류하는 모델을 제안한다. Keras에서 기본 제공하는 모델과 비교실험을 통해 제안 모델의 성능을 비교 검증한다. 향후 본 논문에서 제안하는 여드름 분류 모델에 유사 현상들 적용하여 의학 및 피부 관리 분야에도 적용 가능할 것으로 예상된다.

• 한국음향학회지
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• 제41권5호
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• pp.518-524
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• 2022

본 논문에서는 합성곱 신경망과 주의집중 메커니즘을 결합하여 뇌파 신호로부터 감정적 스트레스 인식 성능을 향상시키는 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 뇌파 신호를 5개의 주파수 영역으로 분해하고, 각 주파수 영역에 합성곱 신경망 계층을 사용하여 뇌파 특징의 공간정보를 획득한 후에 게이트 트랜스포머를 이용한 주의집중 메커니즘을 사용하여 각 주파수 대역에서 두드러진 주파수 정보를 학습하고, 주파수 간 대역 매핑을 통해 보완 주파수 정보를 학습하여 최종 주의집중 표현에 반영한다. DEAP 데이터세트와 6명의 피 실험자가 참여한 뇌파 스트레스 인식 실험을 통해, 제안된 방식이 기존 방식과 비교하여 뇌파 기반 스트레스 인식 성능 향상에 효과가 있음을 보여준다.