• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.354-365
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• 2013

무선 센서 네트워크의 QoS (Quality of Service)에 큰 영향을 미치는 요소들 중 하나는 센서 노드의 배치이다. 본 연구는 감시정찰 센서 네트워크에서 센서 필드 설계시에 사용자의 의사결정을 효과적으로 지원하기 위하여 다양한 변수들을 고려한 배치 결과를 제공하고, 정량적인 분석을 실시하며, 또한 세밀한 센서 배치 시뮬레이션을 제공하는 시스템을 개발하는 것이다. 배치 형태를 영역 채우기, 경로 감시, 그리고 장벽 감시의 3가지 형태로 분류하여 격자 기반의 초기 배치 알고리즘을 제공하고, 배치 영역의 비정형성과 센서들의 감지 범위의 상이성을 고려하여 초기 배치를 수정하는 알고리즘을 제공한다. 배치된 노드들에 대해서 경로 커버리지와 장벽 커버리지를 분석하는 기능과 네트워크 시뮬레이션을 제공한다. 제안된 시뮬레이터는 감시 정찰용 센서네트워크 시스템의 개발 환경의 일부로 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.93-115
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• 2019

The availability of high-resolution laser scanning data and advanced machine learning algorithms has enabled an accurate potential rockfall source identification. However, the presence of other mass movements, such as landslides within the same region of interest, poses additional challenges to this task. Thus, this research presents a method based on an integration of Gaussian mixture model (GMM) and ensemble artificial neural network (bagging ANN [BANN]) for automatic detection of potential rockfall sources at Kinta Valley area, Malaysia. The GMM was utilised to determine slope angle thresholds of various geomorphological units. Different algorithms(ANN, support vector machine [SVM] and k nearest neighbour [kNN]) were individually tested with various ensemble models (bagging, voting and boosting). Grid search method was adopted to optimise the hyperparameters of the investigated base models. The proposed model achieves excellent results with success and prediction accuracies at 95% and 94%, respectively. In addition, this technique has achieved excellent accuracies (ROC = 95%) over other methods used. Moreover, the proposed model has achieved the optimal prediction accuracies (92%) on the basis of testing data, thereby indicating that the model can be generalised and replicated in different regions, and the proposed method can be applied to various landslide studies.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.285-291
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• 2022

The number of people enrolling in universities is rising due to the simplicity of applying and the benefit of earning a bachelor's degree. However, the on-time graduation rate has declined since plenty of students fail to complete their courses and take longer to get their diplomas. Even though there are various reasons leading to the aforementioned problem, it is crucial to emphasize the cause originating from the management and care of learners. In fact, understanding students' difficult situations and offering timely Number of Test data and advice would help prevent college dropouts or graduate delays. In this study, we present a machine learning-based method for early detection at-risk students, using data obtained from graduates of the Faculty of Information Technology, Dainam University, Vietnam. We experiment with several fundamental machine learning methods before implementing the parameter optimization techniques. In comparison to the other strategies, Random Forest and Grid Search (RF&GS) and Random Forest and Random Search (RF&RS) provided more accurate predictions for identifying at-risk students.

• Geomechanics and Engineering
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• 제34권1호
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• pp.29-41
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• 2023

The 3D geospatial modeling of geotechnical information can aid in understanding the geotechnical characteristic values of the continuous subsurface at construction sites. In this study, a geostatistical optimization model for the three-dimensional (3D) mapping of subsurface stratification and the SPT-N value based on a trial-and-error rule was developed and applied to a dam emergency spillway site in South Korea. Geospatial database development for a geotechnical investigation, reconstitution of the target grid volume, and detection of outliers in the borehole dataset were implemented prior to the 3D modeling. For the site-specific subsurface stratification of the engineering geo-layer, we developed an integration method for the borehole and geophysical survey datasets based on the geostatistical optimization procedure of ordinary kriging and sequential Gaussian simulation (SGS) by comparing their cross-validation-based prediction residuals. We also developed an optimization technique based on SGS for estimating the 3D geometry of the SPT-N value. This method involves quantitatively testing the reliability of SGS and selecting the realizations with a high estimation accuracy. Boring tests were performed for validation, and the proposed method yielded more accurate prediction results and reproduced the spatial distribution of geotechnical information more effectively than the conventional geostatistical approach.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권1호
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• pp.30-37
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• 2024

Implemented at the Geochang Observatory in South Korea, our slope detection and ranging (SLO-DAR) system features a 508 mm Cassegrain telescope (f /7.8), incorporating two Shack-Hartmann wave-front sensors (WFS) for precise measurements of atmospheric phase distortions, particularly from nearby binary or double stars, utilizing an 8 × 8 grid of sampling points. With an ability to reconstruct eight-layer vertical atmospheric profiles, the system quantifies the refractive index structure function (C_n²) through the crossed-beam method. Adaptable in vertical profiling altitude, ranging from a few hundred meters to several kilometers, contingent on the separation angle of binary stars, the system operates in both wide (2.5 to 12.5 arcminute separation angle) and narrow modes (11 to 15 arcsecond separation angle), covering altitudes from 122.3 to 611.5 meters and 6.1 to 8.3 kilometers, respectively. Initial measurements at the Geochang Observatory indicated C_n² values up to 181.7 meters with a Fried parameter (r₀) of 8.4 centimeters in wide mode and up to 7.8 kilometers with an r₀ of 8.0 centimeters in narrow mode, suggesting similar seeing conditions to the Bohyun Observatory and aligning with a comparable 2014-2015 seeing profiling campaign in South Korea.

• Spatial Information Research
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• 제20권3호
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• pp.27-38
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• 2012

산림의 보존과 관리에 대한 필요성이 점차 증가하면서 항공 라이다데이터를 이용한 산림연구가 활발히 수행되고 있다. 이러한 산림연구에서 수목고도는 정량적인 산림측정을 위한 중요한 변수로 이용된다. 이에 본 연구는 항공 라이다데이터로부터 수목고도 추정을 위한 대표적인 두 종류의 방법을 적용하고 그 결과를 비교분석한다. Local maximum 필터링에 기반한 개별수목탐지 방법으로 개별수목의 수, 위치, 높이 및 평균수고를, 수목고도모델 또는 히스토그램을 이용한 평균수고 추정방법으로 개별격자 또는 전체영역에 대한 최대, 평균수고, 평균 수관고를 추정한다. 현장에서 실측한 검증데이터와 비교한 결과 개별 수목은 76.6%의 정확도로 탐지되었으며 개별수고는 전체 수종의 경우 1.91m, 침엽수종에 대해서는 0.75m의 RMSE로 추정되었다. 반면 수목고도모델을 이용하여 추정된 평균수고는 약 1~2m의 RMSE를 보였으며, 히스토그램을 이용하여 추정된 평균수고는 약 0.6m 과소 추정되었다. 정확하고 다양한 산림정보 추출을 위해 수종 및 추정인자에 따라 적합한 상호보완적인 방법을 선택하고 융합하는 것이 필요하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권3호
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• pp.639-648
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• 2017

위협의 핵심정보 추출을 위해 활용되는 전자전 지원시스템은 경로손실 등의 환경 상 제약으로 인해 수신신호의 전력이 낮은 미약신호 환경 하에서 운용될 수 있다. 이러한 상황에서 위협신호를 신속하고 정확하게 검출하기 위해서는 기존의 단일 샘플 에너지 검출 기법이 아닌 수신 신호의 전체 에너지를 최대한 활용함으로써 검출 성능을 향상시키는 기법이 요구된다. 하지만 신호원에 대한 사전정보가 존재하지 않는 전자전 환경에서 신호의 전체 에너지를 활용하기 위해서는 모든 신호원의 길이를 고려할 수 있도록 크기가 다양한 다수의 윈도우를 가지는 검출기를 설계해야 하므로 연산량이 과도하게 증가하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 현실적으로 해결하기 위해 적은 수의 대표 윈도우를 사용하여 윈도우의 수를 줄이는 방법이 활용되지만 결과적으로 하나의 윈도우가 일정 구간의 미상신호를 고려해야 하므로 수신되는 신호의 길이와 검출기의 윈도우 크기의 불일치로 인해 검출 성능이 저하되는 문제점이 여전히 존재한다. 따라서 본 논문에서는 수신신호의 길이와 검출기의 윈도우 길이가 일치하지 않을 경우의 성능 저하를 분석하고, 성능향상이 가능한 상황인 수신신호의 길이가 검출기의 윈도우 길이보다 작은 경우에는 검출성능을 향상시킬 수 있고, 이외의 상황에는 기존의 에너지 검출기의 성능과 유사한 가중에너지 검출기를 제안하고 그 성능을 분석한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.55-63
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• 2017

기존의 전기 에너지 및 관리에 필요한 정보를 취득하기 위해 적용하였던 계측방식은 공간적인 문제와 시스템의 크기로 인해 신규 건축물 또는 교체가 가능한 지역에만 한정되었었다. 이러한 전기 부하관리 방법은 취약지구나 기존 기 구축되어 있는 가정 또는 사무실의 에너지 및 안전관리에 적용하기에 문제가 있다. 즉, 모든 분기마다 계측 모듈을 설치하는 문제로 인해, 그 시스템의 크기가 너무 크고, 계측모듈을 설치하더라도 부하의 종류를 인식하지 못해 효율적 관리가 이루어지지 않으며 많은 비용이 발생하고 있어서 보급에 어려움을 겪고 있다. 특히, 한국의 전통 재래시장 및 낙후된 시설 등에는 적용하기 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 NIALM 기술과 아크 감지기술을 적용하여, 정상적인 아크발생에 대한 NIALM의 적용가능성을 검증하고자 한다. 또한, 검증 결과를 기반으로 재래시장 및 기존 가정내 안전관리장치에 적용할 수 있는 효율적인 전기안전관리가 가능한 새로운 개념의 스마트 홈 안전관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존에 적용된 안전관리시스템과의 비교 성능 시험을 진행하였고, 기존 시스템 대비 40%의 공간내에서 기존 시스템에서는 불가능하였던 4가지 부하에 대한 부하인식을 95%이상 달성하였고, 또한 기존 시스템과 같은 아크 감지기능을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제23권1호
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• pp.17-28
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• 2020

관찰자의 조망 높이의 감소는 시각장면 내의 사물들 간 중첩의 증가를 초래해 해당 사물들의 정체 파악을 어렵게 만들 가능성이 있다. 본 연구는 이러한 가능성에 기초해 조망 높이를 달리한 시야 상에 기억이 요구되는 자극들을 제시하고 해당 자극에 대한 시각단기기억 수행을 조사했다. 실험 1에서는 관찰자의 조망 높이(고, 중, 저) 차이를 반영한 격자무늬 배경과 기억 자극을 구성해 해당 자극들의 위치와 색상을 파지하는 단기기억 과제가 실시되었다. 기억 자극의 개수 증감(3 vs. 6)을 통해 기억부담의 수준을 달리해 가면서 기억 수행을 조사한 결과, 조망 높이가 가장 낮은 경우 기억부담의 증가에 따른 기억수행의 저하가 가장 분명한 것이 관찰되었다. 실험 2에서는 선형조망을 제공하는 격자무늬 배경의 유무에 따른 기억 수행을 관찰한 결과 실험 1과 동일하게 조망 높이가 가장 낮은 경우 수행이 역시 저하되는 것이 관찰되었다. 이러한 결과는 조망 높이의 차이가 시야 상의 사물들 간 중첩 단서량의 변화를 초래하며 더 나아가 이러한 변화가 초래하는 감각적 간섭이 시각단기기억 수행에 영향을 줄 가능성을 시사한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.7176-7181
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• 2015

본 논문은 방초, 방림, 로드킬 등이 적용된 고기능 가드레일 지주에 태양광 모듈을 부착하여 자체 전력을 생산하고 USN을 이용하여 야생동물의 출현과 자동차 도로의 상황을 통합 관제 및 상시 감시할 수 있는 시스템에 관한 것이다. 전체 시스템은 태양광 발전 모듈, 감지 센서부(초전형), 제어부(동작 선택부 및 동작 센서부), USN시스템, DB(응향 및 섬광), 음향 및 섬광 출력부, 로드킬 방지 및 자동차 안전유도 제어 시스템으로 구성된다. 따라서, 도로환경의 개선과 로드킬을 방지하여 동물들을 보호할 수 있고 자동차를 안전하게 유도하며 신재생에너지와 IT융합 기술이 접목된 USN을 이용한 다목적 가드레일의 원격제어 및 모니터링 시스템에 관한 연구이다. USN을 이용한 원격제어 및 모니터링 시스템의 실험결과 무인 감지 시스템의 동작시간은 5.1 ms 이내, 소비전류는 0.328 mA이며 원격제어 시스템의 데이터 전송 속도는 250 kbps, 소비전류는 0.283 mA로 구현됨을 확인할 수 있었다.