• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권4호
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• pp.310-315
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• 2010

Estimation of muscle forces is important in biomechanics, therefore many researchers have tried to build a muscle model. Recently, optimization techniques for adjusting muscle parameters, i.e. EMG-driven model, have been used to estimate muscle forces and predict joint moments. In this study, an EMG-driven model based on the previous studies has been developed and isometric and isokinetic contraction movements were evaluated to validate the developed model. One healthy male participated in this study. The dynamometer tasks were performed for maximum voluntary isometric contractions (MVIC) for ankle dorsi/plantarflexors, isokinetic contraction at both $30^{\circ}/s$ and $60^{\circ}/s$. EMGs were recorded from the tibialis anterior, gastrocnemius medialis, gastrocnemius lateralis and soleus muscles at the sampling rate of 1000 Hz. The MVIC trial was used to customize the EMG-driven model to the specific subject. Once the subject's own model was developed, the model was used to predict the ankle joint moment for the other two dynamic movements. When no optimization was applied to characterize the muscle parameters, weak correlations were observed between the model prediction and the measured joint moment with large RMS error over 100% (r = 0.468 (123%) and r = 0.060 (159%) in $30^{\circ}/s$ and $60^{\circ}/s$ dynamic movements, respectively). However, once optimization was applied to adjust the muscle parameters, the predicted joint moment was highly similar to the measured joint moment with relatively small RMS error below 40% (r = 0.955 (21%) and r = 0.819 (36%) and in $30^{\circ}/s$ and $60^{\circ}/s$ dynamic movements, respectively). We expect that our EMG-driven model will be employed in our future efforts to estimate muscle forces of the elderly.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.55-63
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• 2015

최근 부동산거래의 투명성과 공평과세의 기반을 마련하고자 부동산 실거래가격의 활용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 부동산 실거래가격의 활용과정에서 실거래 미발생지점에 대한 효과적인 가격추정을 위해 실거래 가격 및 고도, 경사도를 통합한 공동크리깅의 적용 가능성을 연구하였다. 이를 위해 경북 영천시의 2012년 1월부터 2014년 6월까지의 실거래 자료를 활용하여 실거래가격을 추정하였으며, 이를 정규크리깅 추정결과와 비교하였다. 추정된 가격과 2,575개 검증 지점의 실거래가격 사이 평균 오차, 평균제곱근오차 등을 분석한 결과 정규크리깅에 비해 공동크리깅 결과가 실거래가 추정과 현실화 측면에서 모두 효과적인 것으로 나타났다. 이는 지가형성에 영향을 미치는 고도, 경사 등의 영향요인이 고려되는 공동크리깅이 실거래가 추정에서 더 효과적임을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권2호
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• pp.11-19
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• 2003

본 논문에서는 3대역 RGB카메라를 이용하여 분광 반사율을 추정할 때 추정오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 색상의 영역별로 적응적인 주성분 집합을 구성함으로써 추정오차를 줄였다. 이때 적응적인 주성분 집합을 구성하기 위하여 Lloyd양자화기 설계 알고리즘을 적용하여 N개의 주성분 집합을 구성하기 위한 분광반사율 모집단을 구성하였다. 전체 모집단으로 사용한 1485 Munsell 색시료의 대표값을 찾아내기 위해서, 초기값으로 Macbeth Color Checker를 사용하였으며 Lloyd 알고리즘의 반복 적용으로 분광 반사율 모집단 전체를 영역별로 분류하고 각 영역에 대하여 주성분 분석을 통해 적응적인 주성분 집합을 구성하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율에 대한 평균자승오차가 기존의 두 가지의 3대역 주성분 분석 방법 및 5대역 위너 추정을 이용한 분광 반사율 추정 방법보다 개선됨을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제18권2호
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• pp.143-155
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• 2000

지형공간정보체계 중 토지정보체계를 통하여 지형 및 지적자료의 통합활용에 관한 사용자들의 요구는 계속 증가하고 있어 그 해결방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 지형 및 지적자료의 통합에 따른 문제점해결을 위하여 자료의 오류유형검출 및 조정기법을 다루었다. 이를 위하여 먼저 도형자료와 속성자료로 나뉘어져 있는 지적자료의 1차 통합자료모형을 구현하였고 다음으로 지적자료 중 도형자료를 지형자료의 도형자료와 일치시키는 개선된 방법으로 지적자료와 지형자료에 대한 2차 통합자료모형을 구현하였다. 이와 같은 연구로부터 도형자료(지적도면)와 속성자료(부동산관리체계)가 이중으로 관리됨으로써 생기는 각종 오류유형 및 원인을 확인하였고, 1차 통합자료모형을 제작하여 이들 오류에 대한 개선 방안을 제시할 수 있었다. 또한 지적도를 지형도에 일치시키기 위하여 일반적인 rubber sheeting, 좌표변환 등 기존의 방법을 이용한 경우보다 본 연구에서 개발한 다중블록조정기법을 적용한 결과, 기준점과 필지 면적에 있어 보다 향상된 정확도를 확보함으로써 2차 통합자료모형을 구현할 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.333-335
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• 2006

Position of surface objects can be fixed in many ways. The most popular radionavigational systems, including satellite systems, make possible obtaining nearly continuous and very precise ship's position. However, under the water application of radionavigational systems is impossible. Underwater navigation requires other tools and solutions then these encountered in surface and air navigation. In underwater environment vehicles and submarines, operate that have to possess alternative navigational systems. Underwater vehicles, in order to perform their tasks require accurate information about their own, current position. At present, they are equipped with inertial navigational systems (INS). Accuracy of INS is very high but in relatively short periods. Position error is directly proportional to time of working of the system. The basic feature of INS is its autonomy and passivity. This characteristic mainly decides that INS is broadly used on submarines and other underwater vehicles. However, due to previously mentioned shortcoming i.e. gradually increasing position error, periodical calibration of the system is necessary. The simplest calibration method is surface or nearly surface application of GPS system. Another solution, which does not require interruption of performed task and emergence on the surface, is application of comparative navigation technique. Information about surrounding environment of the ship, obtained e.g. by means sonic depth finder or board sonar, and comparing it with accessible pattern can be used in order to fix ship's position. The article presents a structure and a description of working of underwater vehicle navigation system simulator. The simulator works on the basis of comparative navigation methods which exploit in turn digital images of echograms and sonograms. The additional option of the simulator is ability to robust estimation of measurements. One can do it in order to increase accuracy of position fixed with comparative navigation methods application. The simulator can be a basis to build future underwater navigation system.

• 국제지역연구
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• 제15권2호
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• pp.101-123
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• 2011

본 연구는 한국, 미국, 및 일본간의 상호무역에서 요소가격균등화가 성립되는가를 ARDL모형에 의한 bounds test로 분석하여 요소가격균등화(factor price equalization, FPE)의 동일성(equality)과 수렴성(convergence)을 검정하려는 시도이다. 실증분석결과에 의하면 국제화가 심화됨에 따라 국가간 무역에서 시현될 가능성이 높아진 요소가격균등화는 무역규모에 있어서 상대적으로 대국인 미국이나 일본보다는 한국과 같은 소국에서 나타나며, 실질변수 보다는 명목변수를 통한 조정과정이 용이한 것으로 분석되었다. 그리고 국가간에 노동이나 자본과 같은 생산요소가 직접적으로 이동하는 단기적인 효과가 요소가격균등화에 미치는 영향은 미미한 것으로 분석되어 요소가격균등화가 장기적인 경제현상임을 알 수 있다. 따라서 우리나라의 경우 교역비중이 높은 미국, 일본, 중국, 및 EU 등과의 무역정책과 기타 국가와의 무역정책은 선별적으로 수립해야 하고, 또한 보다 장기적인 차원에서 시행하여야 할 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.577-584
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• 2018

위성항법기반 교통인프라 클러스터는 육상교통 환경의 사용자가 정밀위치결정이 가능한 위성항법 보정정보 및 무결성 정보를 방송하는 인프라이다. 이는 실제로 신뢰성 있는 차로구분이 가능한 수준의 위치 결정이 가능하도록 한다. 그러나 정밀위치결정 보정정보 제공 서비스를 전국에 제공하기 위하여 새로운 부지 선정 및 지역수신국 구축은 큰 비용과 상당 기간의 소요에 대한 부담이 있다. 그리하여 본 논문에서는 상시기준국을 이용하여 위성항법기반 정밀위치결정 교통인프라 (NETPPI-LT; network-based precise positioning for land transportation) 클러스터 구성 및 설계 기준을 제시하고, 이에 따라 전국단위 클러스터를 설계하여 제안하였다. 이러한 클러스터 설계안의 정밀위치결정 사전 성능을 공간이격오차 기반으로 분석하여 클러스터 설계안의 정밀위치결정 사전 성능으로 그 적합성을 검증하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.22-30
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• 2022

인적오류로 발생하는 화학사고를 예방하고자 첨단 기술을 응용한 화학사고 예방 및 대응 훈련 프로그램을 개발하였다. 기존에 구축된 파일롯 플랜트(pilot plant)를 바탕으로 가상의 공정을 설계한 후, 화학사고 대응 컨텐츠를 개발하였다. 컨텐츠 구현을 위하여 파일롯 설비 일부를 개조하여 원격제어기능을 부여하였다. 또한, 가상환경에서 설비를 제어할 수 있는 DCS 프로그램을 개발하였으며, AR과 연동하여 최종적으로 가상의 화학사고를 대응할 수 있는 화학공정 운전원 교육(OTS)을 개발하였다. 이를 통해 훈련자가 직접 장치를 조작해봄으써 운전역량을 쌓을 수 있고, 가상의 화학사고를 대응함으로써 비상시 대처능력을 기를 수 있었다. 본 연구와 같은 차세대 OTS가 화학산업에 널리 보급된다면 인적오류에 의한 화학사고를 예방하는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.365-380
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• 2022

The target detection algorithm based on supervised learning is the current mainstream algorithm for target detection. A high-quality dataset is the prerequisite for the target detection algorithm to obtain good detection performance. The larger the number and quality of the dataset, the stronger the generalization ability of the model, that is, the dataset determines the upper limit of the model learning. The convolutional neural network optimizes the network parameters in a strong supervision method. The error is calculated by comparing the predicted frame with the manually labeled real frame, and then the error is passed into the network for continuous optimization. Strongly supervised learning mainly relies on a large number of images as models for continuous learning, so the number and quality of images directly affect the results of learning. This paper proposes a dataset STAR-24K (meaning a dataset for Space TArget Recognition with more than 24,000 images) for detecting common targets in space. Since there is currently no publicly available dataset for space target detection, we extracted some pictures from a series of channels such as pictures and videos released by the official websites of NASA (National Aeronautics and Space Administration) and ESA (The European Space Agency) and expanded them to 24,451 pictures. We evaluate popular object detection algorithms to build a benchmark. Our STAR-24K dataset is publicly available at https://github.com/Zzz-zcy/STAR-24K.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.569-575
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• 2021

딥러닝은 데이터의 품질과 모델에 따라 예측 성능에 차이를 보인다. 본 연구는 발전량 예측에 가장 영향을 주는 일사량 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 입력 데이터와 다중 딥러닝 모델을 사용하였다. 입력 데이터는 기상청의 기상 데이터와 천리안 기상영상을 기상청 지역의 영상을 분할하여 사용하였다, 본 연구는 기본적인 딥러닝 모델인 DNN, LSTM, CNN 모델에 대해 중간층의 깊이와 노드를 변경하여 일사량을 예측하여, 비교 평가하였다, 또한, 각 모델에서 가장 좋은 오차율을 가진 모델을 연결한 다증 딥러닝 모델을 구축하여 일사량을 예측하였다. 실험 결과로서 다중 딥러닝 모델인 모델 A의 RMSE는 0.0637이며, 모델 B의 RMSE는 0.07062이며, 모델 C의 RMSE는 0.06052로서 단일 모델보다 모델 A 그리고 모델 C의 오차율이 좋았다. 본 연구는 실험을 통해 두 개 이상의 모델을 연결한 모델이 향상된 예측률과 안정된 학습 결과를 보였다.