• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제49권3호
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• pp.145-151
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• 2000

The topological investigations regarding magnetic circuit geometry and winding form of the transverse flux machine have brought up a variety of constructable arrangements with different features for several types of application[1, 2]. Here with, a novel PM-exited linear motor with inner mover, based on the transverse flux configuration leads to a considerable increase in power density for moving part. In this study we designed PM-exited transverse flux linear motor for ropeless elevator, whose output power density is higher and weight is lighter than conventional linear synchronous motors. When the designed motor in this study is applied to ropeless elevator, it is possible to increase power density more than 400% comparing with PM exited linear synchronous motor. The result of this study can be utilized for ropeless elevator or gearless direct linear moving system with high output[3].

• 전기학회논문지
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• 제61권8호
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• pp.1164-1171
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• 2012

Recently, machine olfactory systems as an artificial substitute of the human olfactory system are being studied actively because they can scent dangerous gases and identify the type of gases in contamination areas instead of the human. In this paper, we present an effective design method for the gas identification system. Even though dimensionality reduction is the very important part, in pattern analysis, We handled effectively the dimensionality reduction by grouping the sensors of which the measured patterns are similar each other, where genetic algorithms were used for combination optimization. To identify the gas type, we constructed the hierarchical rule base with two frames by using rough set theory. The first frame is to accept measurement characteristics of each sensor and the other one is to reflect the identification patterns of each group. Thus, the proposed methods was able to accomplish effectively dimensionality reduction as well as accurate gas identification. In simulation, we demonstrated the effectiveness of the proposed methods by identifying five types of gases.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권3호
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• pp.562-565
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• 2017

본 논문에서는 다수의 머신 노드들이 동시에 LTE 시스템에 액세스 요청하고, 상향 링크 패킷을 전송하는 7단계 전송 과정을 고려한다. 모델링을 통해서 무선 자원 사용량을 분석하고, 부하가 집중되는 리소스를 파악한다. 시뮬레이션 결과를 통해 하향 링크 제어 채널인 PDCCH (physical down link control channel)의 사용률이 머신 노드의 수의 증가에 따라 급속도로 증가함을 보여준다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 하향 링크 공유 채널인 PDSCH (physical downlink shared channel) 자원을 PDCCH에 할당한다. 이를 통해 PDCCH 자원 사용률이 개선 되었음을 보인다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 추계학술대회논문집
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• pp.461-464
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• 2004

The reduction effect of floor impact noise depends on the various factors such as stiffness and thickness of the concrete slab, finishing If ceiling materials and the composition method. Among the rest it is well known that floating floor system is more effective. Standard floating floor(SFF) type-2 consisted of 50mm lightweight aerated concrete(LAC) and 20mm damping material has been widely used. But LAC construction problem on dry damping material occurred and the reduction effect of floor impact noise has bare minimum qualifications. Thus the aim of this study is to develop 40mm composite damping material(Soundzero Plus) for SFF type-5 which substitute LAC and damping material. 'Soundzero Plus' is satisfied with quality requirement for damping material for SFF. The heat transition rate, $0.45W/m^2{\cdot}K$ is more effective 55% about than the regulation. The test results of floor impact noise by using 'Soundzero Plus' are showed good improvement about 12dB (tested by tapping machine) and 4dB (tested by bang machine) between before and after.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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• pp.950-953
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• 2005

Floor impact sounds from two different floor systems were measured. One of the two floor systems is a dry floor system (with 150mm concrete slab) and the other is a standard floor system (210mm concrete slab). Real impact sources such as jumping and running of children were used as well as standard impact sources (bang machine, impact ball and tapping machine) to evaluate sound Isolation of the two floor systems. Subjective evaluations of the floor impact sound isolation performance for the two systems were also conducted by the methods of 3 scales & 9 categories, paired comparison and semantic differentials. Measurement results indicate that floor impact sound isolation performance of the dry floor was better than that of standard floor in both cases of real and standard impact sources. The subjects in auditory experiments also evaluated the dry floor as a better sound isolation system.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.961-975
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• 2016

H-SVM은 입력변수들이 그룹화 되어 있는 경우 분류함수의 추정에서 그룹 및 그룹 내의 변수선택을 동시에 할 수 있는 방법론이다. 그러나 H-SVM은 입력변수들의 중요도에 상관없이 모든 변수들을 동일하게 축소 추정하기 때문에 추정의 효율성이 감소될 수 있다. 또한, 집단별 개체수가 상이한 불균형 자료의 분류분석에서는 분류함수가 편향되어 추정되므로 소수집단의 예측력이 하락할 수 있다. 이러한 문제점들을 보완하기 위해 본 논문에서는 적응적 조율모수를 사용하여 변수선택의 성능을 개선하고 집단별 오분류 비용을 차등적으로 부여하는 WAH-SVM을 제안하였다. 또한, 모의실험과 실제자료 분석을 통하여 제안한 모형과 기존 방법론들의 성능 비교하였으며, 제안한 모형의 유용성과 활용 가능성 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.9-21
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• 2015

SVM은 높은 수준의 분류 정확도와 유연성을 바탕으로 다양한 분야의 분류분석에서 널리 사용되고 있다. 그러나 집단별 개체수가 상이한 불균형 자료의 분류분석에서 SVM은 다수집단으로 편향되게 분류함수를 추정하므로 소수집단의 분류 정확도가 심각하게 감소하게 된다. 불균형 자료의 분류분석을 위하여 집단별 오분류 비용을 차등 적용하는 가중 $L_2$-norm SVM이 개발되었으나, 이는 릿지 형태의 벌칙함수를 사용하므로 분류함수의 추정에서 불필요한 잡음변수의 제거에는 효율적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 라소 형태의 별칙함수를 사용하고 훈련개체의 오분류 비용을 차등적으로 부여함으로서 불균형 자료의 분류분석에서 변수선택의 기능을 지니는 가중 $L_1$-norm SVM을 제안하였으며, 모의실험과 실제자료의 분석을 통하여 제안한 방법론의 효율적인 성능과 유용성을 확인하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2021

최근 10년(2009년~2018년)간의 해수범람 기록정보와 해양 및 해양기상 관측정보를 수집하고 기계학습 알고리즘을 3종을 종합·활용해 해수범람 유형과 유형별 관측정보의 특징을 분류하였다. 해수범람의 기록정보는 국립해양조사원의 침수조사 보고서와 국토정보공사의 침수흔적도를 통해 수집하였으며 해양 및 해양기상관측 정보는 국립해양조사원과 기상청의 부이, 관측소 정보를 수집하였다. 해수범람 발생 유형 분류는 크게 4개의 유형으로 분류되며 4개의 유형의 조합을 통해 5개의 발생 유형으로 분류하였다. 이 유형은 해양기상 환경에 따라 해수범람의 발생 유형을 구분할 수 있었다. 유형별 주요 특징은 대조기, 저기압, 강풍, 태풍으로 구분되었다. 또한, 지리적인 해양특성을 고려하여 지역 및 유형별 해수범람 발생 판단을 위한 해양요소 임계치를 도출하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.58-66
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• 2022

인터넷 기술이 발전함에 따라 SNS 사용자가 늘어나고 있다. SNS의 대중화가 진행되면서 소셜 네트워크의 영향력과 익명성을 활용한 SNS형 범죄가 나날이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인스타그램에서 SNS형 범죄에 주로 이용되는 가짜 계정 분류를 위해 통계 데이터와 이미지 데이터를 이용하여 각각 기계학습 및 딥러닝(deep learning) 기법을 활용한 가짜 계정 분류 방법을 제안한다. 모델 학습에 사용된 SNS 계정 데이터는 자체적으로 수집하였으며, 수집된 데이터는 통계 데이터 및 이미지 데이터에 기반한다. 통계 데이터의 경우에는 기계학습 및 다층 퍼셉트론 기반으로 학습을 진행하였고, 이미지 데이터의 경우에는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반으로 학습을 진행하였다. 학습을 진행한 결과 계정 분류에 대하여 정확도가 전반적으로 높게 나온 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.531-538
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• 2024

수질 환경의 중요성이 강조되고 있는 가운데 광주광역시 도시 하천의 수질개선을 위한 수질 지표는 수생 생태계에 영향을 미치는 중요한 요소로 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 XGBoost와 LightGBM 머신러닝 알고리즘을 활용하여 광주천의 중요한 지점인 하류 평촌교(PyeongchonBr)와 상류 방학교(BangHakBr_Gwangjucheon1) 수계의 수질 검사 항목 중 통계적 검증 결과 유의미한 항목인 질소(TN), 질산염(NO3), 암모니아 양(NH3) 세 가지 수질 지표를 예측하는 연구를 수행하였고, 회귀 모델 평가 지표인 RMSE를 이용하여 예측 모델의 성능을 평가하였다. 수계별 개별적인 모델을 구현하여 교차 검증 후 성능을 비교한 결과, XGBoost 모델이 뛰어난 예측 능력을 보였다