• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1046-1052
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• 2016

For the safe driving of autonomous vehicles, accurate position estimation is required. Generally, position error must be less than 1m because of lane keeping. However, GPS positioning error is more than 1m. Therefore, we must correct this error and a map matching algorithm is generally used. Especially, road marking intensity map have been used in many studies. In previous work, 3D LIDAR with many vertical layers was used to generate a local intensity map. Because it can be obtained sufficient longitudinal information for map matching. However, it is expensive and sufficient road marking information cannot be obtained in rush hour situations. In this paper, we propose a localization algorithm using an accumulated intensity local map. An accumulated intensity local map can be generated with sufficient longitudinal information using 3D LIDAR with a few vertical layers. Using this algorithm, we can also obtain sufficient intensity information in rush hour situations. Thus, it is possible to increase the reliability of the map matching and get accurate position estimation result. In the experimental result, the lateral RMS position error is about 0.12m and the longitudinal RMS error is about 0.19m.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 특별세미나,특별/일반세션
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• pp.369-375
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• 2009

The Periodic replacements criterion of rail is calculated on the basis of the research result of RTRI in Japan. It is suggested that the service life of the continuous welded rail(CWR) is estimated by the relationship between the rail surface irregularity according to the accumulated passing tonnage and bending fatigue of welded part in CWR. In order to establish the periodic replacements criterion of CWR, this study measured the rail surface irregularity according to the accumulated passing tonnage, the types of track system and welding. Therefore, it is analyzed that the gas pressure welding is the worst one of the others. In addition, it is analyzed that the rail surface irregularity growth rate in ballast track is about $0.02{\sim}0.03mm$/100MGT and its in concrete track is about $0.005{\sim}0.02mm$/100MGT Finally, the result of this study is able to use the basis data to establishing the periodic replacements criterion of CWR considering rail grinding.

• 한국지진공학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.277-283
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• 2020

In order to improve the ground-motion prediction equation, which is an important factor in seismic hazard assessment, it is essential to obtain good quality seismic data for a region. The Korean Peninsula has an environment in which it is difficult to obtain strong ground motion data. However, because digital seismic observation networks have become denser since the mid-2000s and moderate earthquake events such as the Odaesan earthquake (Jan. 20, 2007, M_L 4.8), the 9.12 Gyeongju earthquake (Sep. 12, 2016, M_L 5.8), and the Pohang earthquake (Nov. 15, 2017, M_L 5.4) have occurred, some good empirical data on ground motion could have been accumulated. In this study, we tried to build a ground motion database that can be used for the development of the ground motion attenuation equation by collecting seismic data accumulated since the 2000s. The database was constructed in the form of a flat file with RotD50 peak ground acceleration, 5% damped pseudo-spectral acceleration, and meta information related to hypocenter, path, site, and data processing. The seismic data used were the velocity and accelerogram data for events over M_L 3.0 observed between 2003 and 2019 by the Korean National Seismic Network administered by the Korea Meteorological Administration. The final flat file contains 10,795 ground motion data items for 141 events. Although this study focuses mainly on organizing earthquake ground-motion waveforms and their data processing, it is thought that the study will contribute to reducing uncertainty in evaluating seismic hazard in the Korean Peninsula if detailed information about epicenters and stations is supplemented in the future.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.566-576
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• 2018

우리 군의 무기체계는 강력한 화력과 다양한 기능을 보유하고 있으며, 이에 따라 무기체계 신뢰도 예측을 통한 품질 향상의 중요성 역시 점점 커지고 있다. 현재 우리 군의 무기체계 신뢰도 예측은 무기체계를 구성하는 부품들의 신뢰도들의 단순 합계를 통해 이루어지기 때문에 정확한 신뢰도 산출이 어렵다. 따라서 군은 신뢰도 향상을 위해 다양한 연구를 수행할 필요가 있다. 최근 다양한 산업에서 축적된 데이터를 활용한 많은 연구가 시도됨에 따라, 방위산업에서도 축적되고 있지만 활용되지 않은 다크(Dark) 데이터에 관한 분석을 시도하고 있다. 특히, 방위산업의 후속군수지원 단계는 무기체계의 신뢰도 향상을 위한 후속군수지원(PLS) 데이터를 활용할 필요가 있다. 본 연구는 부품단위의 기존 신뢰도 예측 방법에 대한 현황과 문제점을 검토하고, 후속군수지원의 결함 데이터의 적용방안을 제시한다. 이로 인해 무기체계 개발 시 신뢰도 예측의 정확성과 품질 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권2호
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• pp.97-110
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• 2018

4차 산업혁명 시대를 맞아, 제조 기업들은 생산성 향상을 위해 축적된 설비 데이터를 활용하여 스마트제조를 실현하는 것에 높은 관심을 두고 있다. 하지만 기존의 설비 데이터 분석 연구들은 주로 센서 데이터 등 정형 데이터를 대상으로 하여, 실제 큰 비중을 차지하고 있는 텍스트와 같은 비정형 데이터에 대한 분석 연구는 부족한 실정이다. 특히, 작업자가 수기로 작성한 텍스트 데이터를 활용한 사례는 매우 적었다. 따라서 본 논문에서는 작업자가 수기로 작성한 설비 오류 데이터를 분석하여 연관 규칙 마이닝을 통해 설비 오류 발생 패턴을 도출하는 프레임워크를 제안하고자 한다. 이때, 일반적인 텍스트 분석 기법과 같이 단어를 분석 기준으로 사용하는 경우 전문 용어에 해당하는 설비 오류의 의미를 표현하는 데에 한계가 있다는 점에 착안하여 구절을 추출하여 텍스트 분석 기준으로 사용하였다. 제안하는 프레임워크의 성능을 실제 사례를 통해 검증하였으며, 본 연구 결과를 활용하면 설비 오류를 예방하여 가동률을 높이고 나아가 제조 기업의 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.875-884
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• 2000

해무발생은 대기 ·해양간의 상호작용과 강한 국지적 영향에 좌우된다. 실제로 해양에서의 선상관측과 부이관측의 부족 때문에 그 연구에 어려움이 많다. 따라서 현재 광범위한 해무역의 탐지는 위성영상의 이용만이 가능한데, 즉 매 1시간마다 수신되는 GMS-5호를 이용하여 해무탐지기법과 연속적인 해무탐지를 수행할 수 있다.본 연구에서는 1999년 5월 중 해무 발생시의 종관장을 한기이류형과 난기이류형으로 분류하였으며, 또한 오산 고층 기상자료를 이용한 하층 수증기량의 변동량을 파악하여 5월 10일 OOUTC와 18UTC을 사례일로 결정하였다. 주간 해무 탐지 사례일(1999년 5월 10일 OOUTC)에 대해서 합성영상, 가시누적히스토그램, 지표알 베도값 기법을 적용하였으며 그 중 가시누적히스토그램기법을 이용한 해부탐지의 특성값은A(min) > 20%and DA <. 10% 이며 지표알베도 기법이 가시누적히스토그램보다 합성영상기법의 해무 탐지역이 더욱더 일치하는 것을 보였다. 또한 육상 시정 및 상대습도와 비교할 때 가시누적히스토그램 적용시 시정 1km이하, 상대습도 80%이상지역은 보령 하나였고, 지표알베도기법 적용시 보령, 목포, 강릉지역에서 모두 잘 일치하였다. 야간해무탐지 사례일(1999년 5월 10일 18UTC)에 대해서 적외누적히스토그램과 최대휘도온도값 기법을 적용하였다 적외차 기법인 적외누적히스토그램기법은 야간 해무를 전혀 탐지하지 못하였으며 최대휘도온도값 기법은 T_max < T_max_Os 보다 작고 적외 1채널의 휘도온도값이 700hPa의 수치온도값보다 작을 때 해무역으로 판단되었으며 사례일에 대해서 NOAA(National Oceanic and Atmospjheric Administration) 적외차에의한 해무탐지역과 일치하였다. 그러나 육상 시정 및 상대습도분포와 잘 일치하지 않았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.3781-3788
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• 2014

국민건강영양조사 제 5기 1 2차년도에 참여한 남성을 대상으로 연령에 따른 부위별 골밀도 변화, 골 소실률에 대해서 알아보고자 시도 하였다. 연령에 따른 골밀도 변화를 가장 잘 보여 주기 위해 Cubic regression을 사용하였고, 척추, 대퇴경부, 대퇴골 전자부, Ward 부위 골밀도 차이는 분산분석을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 요추, 대퇴골 전체, 대퇴경부, 대퇴골 전자부, Ward 부위의 최대 골밀도는 20-24세였으며, 75-79세에서 골 소실률이 가장 높았다. 따라서, 남성에서는 75세 이상에서 골다공증의 집중적인 관리가 필요할 것이며, 남성에서의 골다공증 진단기준은 국제 임상 골밀도 학회(The International Society for Clinical Densitometry; ISCD)의 지침을 따르는 방안을 고려해 봐야 할 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.67-78
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• 2015

우리나라에 대한 외국인 직접투자(FDI)는 1998년 외환위기를 기점으로 하여 3년간 급격하게 증가하였으나 이후 하향 또는 정체현상을 보이고 있으며, 이에 반하여 우리나라의 해외직접투자(ODI)는 2004년 FDI와 비슷하였지만 그 이후 크게 차이를 보이며 능가하고 있다. 아울러 FDI도 고용창출 효과가 떨어지는 M&A형의 성장추세가 Greenfield 투자를 앞지르고 있는 것으로 나타나 이에 대한 대책이 시급한 실정이다. 본 연구는 1998년부터 2001년까지 4년간 국내 정보통신 산업에 유입된 외국인 직접투자를 대상으로 투자유치 이후 8년간 외국인 직접투자가 지속되었는지를 Kaplan-Meier 분석과 Cox PH(비례위험)모형을 사용하여 분석하였다. M&A형 FDI와 공장설립형 Greenfield FDI를 투자지분에 따라 리스크를 비교분석하였고, 이와 함께 투자산업에 따라 생존율과 생존요인을 분석하였다. 분석결과를 간략히 제시하면 투자형태에 따라 생존율이 상이하였으며, 산업 간에도 생존율에 영향을 미치는 요인이 다른 것으로 나타났다.

• 한국환경과학회지
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• 제30권12호
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• pp.1053-1065
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• 2021

In this study, the prediction technology of Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was improved by optimizing the weather predictors used as input data for machine learning. Results comparison was conducted using bias and Root Mean Square Error (RMSE), which are predictive accuracy verification indicators, based on the heavy rain case on August 21, 2021. By comparing the rainfall simulated using the improved HQPF and the observed accumulated rainfall, it was revealed that all HQPFs (conventional HQPF and improved HQPF 1 and HQPF 2) showed a decrease in rainfall as the lead time increased for the entire grid region. Hence, the difference from the observed rainfall increased. In the accumulated rainfall evaluation due to the reduction of input factors, compared to the existing HQPF, improved HQPF 1 and 2 predicted a larger accumulated rainfall. Furthermore, HQPF 2 used the lowest number of input factors and simulated more accumulated rainfall than that projected by conventional HQPF and HQPF 1. By improving the performance of conventional machine learning despite using lesser variables, the preprocessing period and model execution time can be reduced, thereby contributing to model optimization. As an additional advanced method of HQPF 1 and 2 mentioned above, a simulated analysis of the Local ENsemble prediction System (LENS) ensemble member and low pressure, one of the observed meteorological factors, was analyzed. Based on the results of this study, if we select for the positively performing ensemble members based on the heavy rain characteristics of Korea or apply additional weights differently for each ensemble member, the prediction accuracy is expected to increase.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.301-307
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• 2023

딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.