• 한국항공우주학회지
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• 제40권10호
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• pp.840-845
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• 2012

본 논문에서는 후향계단(Backward Facing Step) 유동장의 유동운동에 대한 ARX(Auto Regressive eXogenous) 모델링 기법을 제시한다. BFS 유동장 모델링을 위해 밀도를 모드분석을 통해 고유 공간모드와 시간계수를 추출한다. 입력 차수와 상태변수 차수는 각각 유동장 스팩트럼 분석과 시간계수 분석을 통해 결정한다. 또한, 유동장의 속도 분석을 통해 ARX의 입력 지연 차수를 결정한다. 한편, ARX 모델의 계수는 신경망을 이용하여 설계한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.803-814
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• 2016

Recent times have seen an exponential increase in the amount of spatial data, which is in many cases associated with temporal data. Recent advances in computer technology and computation of hierarchical Bayesian models have enabled to analyze complex spatio-temporal data. Our work aims at modeling data of daily average nitrogen dioxide (NO2) levels obtained from 25 air monitoring sites in Seoul between 2003 and 2010. We considered an independent Gaussian process model and an auto-regressive model and carried out estimation within a hierarchical Bayesian framework with Markov chain Monte Carlo techniques. A Gaussian predictive process approximation has shown the better prediction performance rather than a Hierarchical auto-regressive model for the illustrative NO2 concentration levels at any unmonitored location.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제15권3호
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• pp.285-297
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• 2003

Complementing recent advances made in the field of structural health monitoring and damage detection, the concept of a wireless sensing network with distributed computational power is proposed. The fundamental building block of the proposed sensing network is a wireless sensing unit capable of acquiring measurement data, interrogating the data and transmitting the data in real time. The computational core of a prototype wireless sensing unit can potentially be utilized for execution of embedded engineering analyses such as damage detection and system identification. To illustrate the computational capabilities of the proposed wireless sensing unit, the fast Fourier transform and auto-regressive time-series modeling are locally executed by the unit. Fast Fourier transforms and auto-regressive models are two important techniques that have been previously used for the identification of damage in structural systems. Their embedment illustrates the computational capabilities of the prototype wireless sensing unit and suggests strong potential for unit installation in automated structural health monitoring systems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.117-126
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• 2019

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지, 시계열 주파수 분석, 비선형 분석법 등이 연구되어 왔다. 이러한 방법들은 분류율를 향상시키기 위해 정확한 특징점과 많은 양의 신호를 처리해야 하기 때문에 데이터의 가공 및 연산이 복잡하며, 다양한 부정맥을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 AR(Auto Regressive) 모델링 기반의 특징점 추출과 SVM(Support Vector Machine)을 통한 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR 간격의 특정 파형 구간을 모델링하였다. 이후 최적 세그먼트 길이(n1, n2), 최적 차수( p1, p2)의 4가지 AR 모델링 변수를 추출하고 SVM을 통해 Normal, PVC, PAC를 분류하였다. 연구의 타당성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 대상으로 한 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, Normal, PVC, PAC 부정맥은 각각 99.23%, 97.28, 96.62의 평균 분류율을 나타내었다.

• 감성과학
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• 제22권4호
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• pp.85-96
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• 2019

상대적 외적 가치 지향은 내재적 가치(e.g. 사회적 관계, 자기수용 등)에 비해서 외재적 가치(e.g. 부유함, 사회적 인정 등)를 상대적으로 더 중요하게 여기는 경향성이다. 본 연구는 자기회귀교차지연모형을 적용하여 상대적 외적가치 지향과 삶의 만족도의 인과적 관계를 확인하고, 이러한 관계에 성별 차이가 있는지 검토하였다. 이를 위하여 한국아동·청소년패널조사(KCYPS) 중1패널의 3차, 5차, 7차 년도 조사 자료(N = 2,259; 남자 1,140명, 여자 1,119명)를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이전 시점의 상대적 외적 가치 지향과 삶의 만족도는 이후 시점의 상대적 외적가치 지향과 삶의 만족에 유의한 정적 영향을 주었다. 둘째, 이전 시점의 상대적 외적 가치 지향은 다음 시점의 삶의 만족에 유의한 부적 영향을 주었다. 그러나 이전 시점의 삶의 만족은 이후 시점의 상대적 외적 가치 지향을 설명하지 못했다. 끝으로 이러한 관계는 남녀 집단 간에 차이가 없었다. 이러한 결과는 삶에 대한 불만족이 내재적 가치보다 외재적 가치를 지향하게끔 만드는 것이 아니라, 상대적 외적 가치 지향이 높을 때 삶의 만족도가 낮아질 수 있음을 시사한다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제41권5호
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• pp.321-328
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• 2017

본 연구에서는 고온측과 저온측의 온도 예측을 위한 볼텍스 튜브 모델을 개발하였다. 볼텍스 튜브 모델은 시스템 식별 방법을 기반으로 개발하였으며, 개발된 볼텍스 튜브 모델은 ARX(Auto-Regressive with eXtra inputs)모델을 기반으로 하여 설계되었다. 본 연구에서 유도된 다항식 모델은 모델의 정확성을 확인하기 위해 실험데이터와 검증하였다. 또한, 유도된 모델은 안정성 검사 통과를 보여준다. 저온측 스로틀 밸브 각도를 변경하였을 때, 적절히 온도 분리가 이루어지는 것을 확인하였으며, 동적응답을 확인하기 위해 저온측 스로틀 밸브 각도를 변경 시켰을 경우, 볼텍스 튜브 모델의 온도가 적절히 분리 되는 것을 확인할 수 있다. 결론적으로, 개발된 볼텍스 튜브 모델을 저온측 스로틀 밸브 각도에 따라 온도 분리 예측이 가능하다는 것을 확인할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.27-33
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• 2024

정보의 증가 속에서 학문 연구의 환경은 지속적으로 변화하고 있으며, 이에 따라 대량의 문서를 효과적으로 분석하는 방법의 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 기반의 문서 요약 모델을 사용하여 텍스트를 정제하여 핵심 내용을 추출하고, 이를 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 통한 토픽 모델링의 성능 향상 방법을 제시한다. 이는 문서 요약을 통해 LDA 토픽 모델링의 성능과 효율성을 향상시키는 접근법을 제안하고 실험을 통해 검증한다. 실험 결과, 논문 데이터를 요약하는 BART 기반 모델은 Rouge-1, Rouge-2, Rouge-L 성능 평가에서 각각 0.5819, 0.4384, 0.5038의 F1-Score를 나타내어 원문의 중요 정보를 포착하고 있음을 보인다. 또한, 요약된 문서를 사용한 토픽 모델링은 Perplexity 지표를 통한 성능 비교에서 원문을 사용한 토픽 모델링의 경우보다 약 8.08% 더 높은 성능을 보인다. 이는 토픽 모델링 과정에서 데이터 처리량의 감소와 효율성 향상에 기여한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권6C호
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• pp.561-570
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• 2009

임펄스 기반의 초광대역 통신 기술은 이론적으로 근거리에서 고속의 데이터 전송과 고해상도의 거리 인지 및 무선 측위가 가능하다는 장점을 가지고 있지만 이러한 기능들을 수행하기 위해서는 우선적으로 고속의 ADC(Analog to Digital Convertor)가 요구되며 특히, 시간 기반의 무선 측위 기법을 적용할 경우 더욱 그러하다. 그러나 현실적으로 GHz 이상의 고속의 ADC는 매우 고가이기 때문에 본 논문에서 목표로 하는 저비용을 고려한 저속의 무선 개인 영역 네트워크 (Low Rate - Wireless Personal Area Network; LR-WPAN)에서는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 저속의 ADC로 고정밀의 무선 측위가 가능한 주파수 영역에서 계산의 복잡도가 낮은 AR(Auto Regressive) 모델을 기반으로한 레인징 기법을 소개하고, 아날로그 단에서 주파수 변환을 위해 카운터를 이용한 VCO(Voltage Control Oscillator) 방식의 non-coherent 기반의 수신 구조를 제안한다. 제안된 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 모델을 적용하였으며 시뮬레이션 결과로부터 제안된 레인징 및 측위 방안의 우수성을 검증하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제25권4호
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• pp.462-470
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• 2012

The availability and efficient use of the feed resources in India are the primary drivers to maximize productivity of Indian livestock. Feed security is vital to the livestock management, extent of use, conservation and productivity enhancement. Assessment and forecasting of livestock feed resources are most important for effective planning and policy making. In the present study, 40 years of data on crop production, land use pattern, rainfall, its deviation from normal, area under crop and yield of crop were collected and modeled to forecast the likely production of feed resources for the next 20 years. The higher order auto-regressive (AR) models were used to develop efficient forecasting models. Use of climatic variables (actual rainfall and its deviation from normal) in combination with non-climatic factors like area under each crop, yield of crop, lag period etc., increased the efficiency of forecasting models. From the best fitting models, the current total dry matter (DM) availability in India was estimated to be 510.6 million tonnes (mt) comprising of 47.2 mt from concentrates, 319.6 mt from crop residues and 143.8 mt from greens. The availability of DM from dry fodder, green fodder and concentrates is forecasted at 409.4, 135.6 and 61.2 mt, respectively, for 2030.

• 한국추진공학회지
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• 제20권2호
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• pp.56-66
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• 2016

모델기반 FDI 과정에서 모델오차와 센서잡음은 피할 수 없으므로 견실성은 모델기반 FDI에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 이러한 선형모델 오차 및 신호잡음으로 인하여 고장진단 과정에서 발생하는 결함판단 오류들을 비선형 NARX (Nonlinear Auto Regressive eXogenous) 모델과 칼만추정기를 적용하여 개선하는 방법을 제안하였다. 최종 고장판단은 퍼지로직을 이용하여 발생하는 오차의 추이에 대한 확률로 결정하여 순간적인 신호잡음에 강인하도록 설계하였다. 시뮬레이션을 통하여 운용 환경조건에서 엔진제어기의 고장허용에 따른 성능을 확인하였다.