• 한국항행학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.237-244
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• 2019

SBAS는 실시간으로 사용자에게 GNSS 궤도 및 시계, 전리층 보정정보와 이에 대한 무결성정보를 제공하여 SBAS 사용 시 정밀한 위치추정이 가능하다. 각 국의 SBAS 개발 및 추가 지상관측소 설치로 SBAS 서비스 영역이 확대됨에 따라 2개의 SBAS 서비스 영역이 겹쳐 다중 SBAS 신호가 수신되는 영역이 존재하는데, 이에 대한 신호 선택 방법에 관한 연구는 진행되지 않았다. 이에 본 연구에서는 WAAS와 EGNOS 정보가 동시에 전송되는 영역에서 WAAS 정보 우선 사용 방법, EGNOS 정보 우선 사용 방법, 그리고 보정정보 오차 공분산 비교 선택 방법을 사용하여 저궤도위성에 SBAS 정보를 적용한 후 위치추정 결과를 비교하였다. WAAS 정보를 우선으로 사용할 때 3D 위치오차는 2.57 m로 가장 작았으며, 오차 공분산 비교 방법을 사용했을 경우에는 WAAS와 EGNOS의 관측소와 가장 먼 중첩 영역 중심에서 위치추정 정확도가 가장 높았다. EGNOS 정보를 우선 사용 시 중첩 영역의 EGNOS와 가까운 동쪽 지역에서 WAAS 우선 사용 방법보다 위치오차가 8% 더 작았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.19-28
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• 2021

위내시경 촬영은 조기에 위 병변을 진단하기 위해서 주로 사용한다. 하지만 위내시경을 했음에도 불구하고 위 내부를 자세히 관찰하지 못해서 10~20% 위 병변을 놓치는 경우가 생기는 것으로 보고되고 있다. 미국, 영국, 일본 등의 일부 국가와 세계내시경협회(Wold Endoscopy Organization)에서는 위내시경 시에 맹점 없는 관찰을 위해서 반드시 촬영해야 할 부위에 대한 촬영지침을 제안한 바 있다. 이에 본 논문에서는 수련의가 내시경을 하는 데 있어 위 내부를 자동으로 맹점 없이 관찰하는데 필요한 딥러닝 기술인 해부학적 분류모델을 제안한다. 제안한 모델은 위내시경 이미지에 적합한 전처리 모듈과 데이터 증강 기술들을 사용한다. 실험결과를 통해 최대 F1 점수 99.6% 분류 성능을 확인하였다. 또한, 실제 데이터를 통한 실험결과에서도 에러율이 4% 미만을 보였다. 이러한 성능을 바탕으로 설명 가능한 모델임을 보여 임상에서의 사용 가능성을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제30권6호
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• pp.807-817
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• 2008

We present a low-density parity-check (LDPC)-based, threaded layered space-time-frequency system with emphasis on the iterative receiver design. First, the unbiased minimum mean-squared-error iterative-tree-search (U-MMSE-ITS) detector, which is known to be one of the most efficient multi-input multi-output (MIMO) detectors available, is improved by augmentation of the partial-length paths and by the addition of one-bit complement sequences. Compared with the U-MMSE-ITS detector, the improved detector provides better detection performance with lower complexity. Furthermore, the improved detector is robust to arbitrary MIMO channels and to any antenna configurations. Second, based on the structure of the iterative receiver, we present a low-complexity belief-propagation (BP) decoding algorithm for LDPC-codes. This BP decoder not only has low computing complexity but also converges very fast (5 iterations is sufficient). With the efficient receiver employing the improved detector and the low-complexity BP decoder, the proposed system is a promising solution to high-data-rate transmission over selective-fading channels.

• 패션비즈니스
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• 제21권2호
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• pp.61-77
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• 2017

Although three-dimensional measurement systems for the human body have been studied, there is still an error between the measurements by the two-dimensional measurement method and the three-dimensional scanning method. Especially, in the case of the breast, the outline is not clear. The breast is made up of subcutaneous fat and mammary gland tissue, and it is easy to deform, making it difficult to grasp the exact shape. It is also more difficult to measure photogrammetry or three-dimensional measurement because it is difficult to obtain subjects because of the shame they are reluctant to expose. In this study, the angle and length of the line connecting the measurement points of the breast detail measurement items were compared with the unchanged measurement items such as breast width and center front length using the frontal and lateral photographs taken before and after breast enlargement surgery. The results of the study are as follows. The types of breast before and after surgery were classified into two groups and showed high accuracy rate. Therefore, it was possible to classify the breast type using the frontal and lateral views of the breast, and it was found that The PRM method can distinguish the characteristics of the breast type. Therefore, it can be useful for classifying and discriminating breast types.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_2호
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• pp.607-613
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• 2012

Ionospheric anomaly is one of the major error sources which deteriorate the GNSS performance. In the equatorial region, effects of the ionospheric plasma bubbles are of great interest because they are pretty common phenomena, especially in the period of the high solar activity. In order to evaluate the GNSS performance under circumstance of the bubbles, an ionospheric scintillation monitor has been developed and installed in Bangkok, Thailand. Furthermore, a model simulating the ionospheric delay and scintillation due to the bubbles has been developed. Based on these developments, the effects of the simulated plasma bubbles are analyzed and their agreement with the real observation is demonstrated. An availability degradation of the GPS ground based augmentation system (GBAS) caused by the bubbles is exampled in details. Finally, an integrated GPS/INS approach based on the Doppler frequency is proposed to remedy the deterioration.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.197-204
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• 2020

The ImageNet dataset is a large scale dataset and contains various natural scene images. In this paper, we propose a convolutional neural network (CNN)-based weighted ensemble technique for the ImageNet classification task. First, in order to fuse several models, our technique uses weights for each model, unlike the existing average-based ensemble technique. Then we propose an algorithm that automatically finds the coefficients used in later ensemble process. Our algorithm sequentially selects the model with the best performance of the validation set, and then obtains a weight that improves performance when combined with existing selected models. We applied the proposed algorithm to a total of 13 heterogeneous models, and as a result, 5 models were selected. These selected models were combined with weights, and we achieved 3.297% Top-5 error rate on the ImageNet test dataset.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제7권4호
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• pp.277-284
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• 2018

The Satellite-based Augmentation System (SBAS), as a safety critical system, should be verified on an ongoing basis to ensure the adequate performance. This study proposes two methods to evaluate the performance of SBAS satellite correction. Analysis methods based on precise ephemeris and measurement were applied to present an evaluation method for SBAS satellite correction, and a test was performed based on real data. The precise ephemeris-based analysis method had no limitations on the position of the test user and showed a high precision, enabling an accurate performance analysis in various positions. Although the measurement-based analysis method has the advantage of fast data interval, it showed a relatively lower accuracy due to the effects of various error factors. Compared with the precise ephemeris-based analysis method, there was a large difference of more than 5 m at the beginning of smoothing filter, and a difference less than 50 cm when filtered for more than an hour.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2627-2647
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• 2022

The easy scalability and low cost of range-free localization algorithms have led to their wide attention and application in node localization of wireless sensor networks. However, the existing range-free localization algorithms still have problems, such as large cumulative errors and poor localization performance. To solve these problems, an incremental strategy-based residual regression network is proposed for node localization in wireless sensor networks. The algorithm predicts the coordinates of the nodes to be solved by building a deep learning model and fine-tunes the prediction results by regression based on the intersection of the communication range between the predicted and real coordinates and the loss function, which improves the localization performance of the algorithm. Moreover, a correction scheme is proposed to correct the augmented data in the incremental strategy, which reduces the cumulative error generated during the algorithm localization. The analysis through simulation experiments demonstrates that our proposed algorithm has strong robustness and has obvious advantages in localization performance compared with other algorithms.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2023

최근 금융 분야는 예측 모델의 복잡성으로 인한 블랙박스 문제와 금융 규제에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 금융 업계는 신뢰성과 투명성을 강조하며, 특히 신용평가 분야에서 설명 가능한 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 해당 분야에서 소수 클래스에 대해 충분히 학습하지 못하고 다수 클래스에 과적합 될 수 있는 데이터 불균형 문제 역시 강조되고 있다. 이는 제 2종 오류(Type 2 Error)를 최소화해야 하는 상황에서 더욱 부각되며, 대출 상환 능력이 낮은 고객을 최대한 식별해야 하는 개인 신용평가 문제에서 매우 중요한 화두로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 어텐션 메커니즘을 활용하여 모델의 설명 가능성을 개선하고, 분석 결과를 해석하는 데 도움이 되고자 한다. 더 나아가, SMOTE, GAN, ADASYN 등 총 다섯 가지 데이터 증강 기법을 실험하여, 이를 앙상블 하였을 때 소수 클래스 레이블에 대한 분류 정확도를 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.31-39
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• 2015

본 연구는 NTRIP 기반 보정서비스를 활용한 저가 GPS 수신기의 실시간 측량방법별 정적 및 동적 측위 정확도를 제시한 내용이다. 이를 위해 u-blox사의 LEA 6T GPS 수신 자료와 GNSS 상시관측소의 보정 정보를 NTRIP 캐스터를 매개로 RTKNAVI 공개용 GNSS 해석 툴에 실시간 연계하여 6가지 측량방법(Single, SBAS, DGPS, PPP, RTK, TCP/IP_RTK)으로 위치 정확도를 비교하였다. 정적 실험모형의 적용결과, GPS L1 RTK 측량의 위치오차 평균 및 표준편차는 $N=0.002m{\pm}0.001m$, $E=0.004m{\pm}0.001m$, $h=-0.116m{\pm}0.003m$로서 정밀상대측위 좌표에 근접한 성과를 구현할 수 있었다. 특히, 동적 실험모형에서도 도로 주변 장애물의 영향은 있지만, 모호정수가 고정된 구간의 경우, VRS Network RTK 측량 궤적에 근접한 주행궤적을 보였다. 또한, TCP/IP_RTK 측량용 기준국을 구성하고 정적측량의 활용성을 검토하였다.