• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1892-1912
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• 2022

With the massive demand and growth of cloud computing, virtualization plays an important role in providing services to end-users efficiently. However, with the increase in services over Cloud Computing, it is becoming more challenging to manage and run multiple Virtual Machines (VMs) in Cloud Computing because of excessive power consumption. It is thus important to overcome these challenges by adopting an efficient technique to manage and monitor the status of VMs in a cloud environment. Reduction of power/energy consumption can be done by managing VMs more effectively in the datacenters of the cloud environment by switching between the active and inactive states of a VM. As a result, energy consumption reduces carbon emissions, leading to green cloud computing. The proposed Efficient Dynamic VM Scheduling approach minimizes Service Level Agreement (SLA) violations and manages VM migration by lowering the energy consumption effectively along with the balanced load. In the proposed work, VM Scheduling for Efficient Dynamically Migrated VM (VMS-EDMVM) approach first detects the over-utilized host using the Modified Weighted Linear Regression (MWLR) algorithm and along with the dynamic utilization model for an underutilized host. Maximum Power Reduction and Reduced Time (MPRRT) approach has been developed for the VM selection followed by a two-phase Best-Fit CPU, BW (BFCB) VM Scheduling mechanism which is simulated in CloudSim based on the adaptive utilization threshold base. The proposed work achieved a Power consumption of 108.45 kWh, and the total SLA violation was 0.1%. The VM migration count was reduced to 2,202 times, revealing better performance as compared to other methods mentioned in this paper.

• 스마트미디어저널
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• 제11권8호
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• pp.21-28
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• 2022

오늘날 우리 사회는 21세기에 접어들면서 사회, 문화, 경제, 과학의 수준과 관심이 급속도로 발전하고 있지만, 과학교육은 아직 어려움을 겪고 있다. 과학교육의 효율을 높이기 위해서는 무엇보다 기초과학을 바탕으로 한 초등교육에 집중하는 것이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 현재 우리나라의 과학관이 단순한 과학체험관, 과학테마파크 등의 체험과 흥미, 재미 위주의 박물관으로 퇴행하고 있는 주요 원인이 무엇인지 분석해 보고자 한다. 이를 위해 지난 5년간 국내에 준공되어 운영 중인 과학관의 전시공간과 전시 동선의 데이터를 토대로 행위자 기반모형의 알고리즘을 적용하여 영향요인을 파악하였으며, 전시공간에서 나타나고 있는 관람객 동선에 대한 문제점을 공간체계를 통해 분석해 내었다. 본 연구에서는 전시공간의 체계를 박물관 전시 내러티브 이론에서 말하고 있는 직선적 플롯의 동선체계와 피칼레스크 플롯을 동시에 적용하였을 때 전시환경이 가장 우수하게 나타나는 것을 확인할 수 있었고, 효과적인 전시를 방해하는 주요 요인으로 주요 전시공간의 배치, 전시공간의 폭, 전시목적을 통한 공간 분리 등이 도출되었다.

• Current Photovoltaic Research
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• 제11권1호
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• pp.27-33
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• 2023

In this paper, a machine learning model by using a regression algorithm is proposed to estimate the power generation performance of the BIPV system. The physical model formula for estimating the generation performance and the proposed model were compared and analyzed. For the physical model formula, simple efficiency model, temperature correction model, and regressive physics model for changing an irradiance were used. As a result, when comparing the regressive physics model for changing an irradiance and the proposed model with the actual generation measured data, the respective RMSE values are 0.1497 kW, 0.0451 kW and the accuracy values are 86.44%, and 96.56%. Therefore, the proposed model implemented in this experiment can be useful in estimating power generation.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.255-265
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• 2024

환경 문제와 에너지 효율성을 향상시키기 위하여 전기자동차를 도입함으로서 이에 따른 연구가 급증하고 있다. 그러나 전기 자동차 분야의 연구 동향을 전체적으로 파악기 위해서는 방대한 데이터를 체계적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 SCIE 데이터베이스에서 수집한 36,519편의 전기 자동차 관련 논문을 바탕으로 LDA주제 모델링을 수행하여 전기 자동차 분야의 연구 동향을 체계적으로 분석하고 주요 연구 주제를 파악하였다. 데이터 분석 결과, 총 10개의 주요 주제가 도출되었으며, 이 중 3개 주제는 상승 추세를 보이는 핫 토픽으로 확인되었으며 그 분야는 Electric Vehicle Charging Infrastructure, Energy and Environmental Policy, Optimization and Algorithms이었다. 그러나, 5개 주제는 하락 추세를 보이는 콜드 토픽으로 분류되었으며 그 분야는 Battery Temperature and Cooling, Battery Materials and Chemistry, Motor and Mechanical Design, Control Strategies and Systems, Battery Components and Materials이었다. 본 연구에서는 전기 자동차 분야의 최신 연구 동향을 이해하는 데 중요한 기초 자료를 제공하였으며, 전기자동차 관련 연구자가 연구 주제 선정에 필요한 유용한 정보를 제공하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.185-194
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• 2014

한국에서 만성위염은 10명당 한 명 꼴로 발생하는 질병이다. 만성위염을 진단하기 위해서 일반적으로 내시경 검사를 하지만 이는 환자에게 고통을 주고 비용이 비싸다는 단점을 가지고 있다. 한편 비침습적이고 저비용인 전통한방의학의 맥진에 따르면, 오른쪽 손목의 '관' 위치에서 비위의 기능적 이상을 진단할 수 있다. 본 연구에서는, 전통한방의학의 견해에 따라 오른쪽 손목 '관' 부위의 맥파를 분석하여 만성위염 판별모델을 개발하였다. 모델의 판별률을 비교하기 위해, 피크-밸리 검출법과 가우시안 모델을 적용한 상이한 방법의 특징점 추출방법에 대해 선형판별분석 기법과 로지스틱 회귀분석법을 적용해 보았다. 그 결과, 판별모델과 특징점 추출 방법에 따라 77%~89%의 민감도와 72%~83%의 특이도를 보였고 각 모델의 평균 판별률은 약 80% 내외로 얻어졌다. 구체적으로, 가우시안 모델이 상대적으로 우수한 민감도(89.1%와 87.5%)를 보인 반면, 피크-밸리 검출법은 우수한 특이도(82.8%와 81.3%)를 보였고, 평균적인 판별률에 있어서는 가우시안 모델이 1.2% 정로 앞섰다(80.9% vs 79.7%). 결론적으로, 전통의학적 맥진원리에 기반한 요골동맥 맥파의 특성을 이용하여 유의미한 만성위염 판별모델을 얻을 수 있었고, 민감도에 있어서 가우시안 모델이 더 우수하였고, 특이도에 있어서 피크-밸리 검출법이 더 우수하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.289-307
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• 2010

The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.

• 생물환경조절학회지
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• 제24권3호
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• pp.210-216
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• 2015

본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피폴라 선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직(Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국기후변화학회지
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• 제1권2호
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• pp.109-120
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• 2010

극단적 폭염은 온대지역의 여름철 사망률과 유병률을 증가시키는 기상재해이다. 기후모델의 예측결과에 따르면 미래 폭염의 강도와 빈도는 더욱 증가할 것으로 보고되고 있다. 이 연구는 국내 7개 대도시의 폭염유발기단과 일 사망률의 증가와의 연관성을 제시하며, 이를 기반으로 운영 중인 고온건강경보시스템을 소개한다. 1982년에서 2007년까지 관측된 기후자료로부터 종관기단분류기법이 적용되어 각 도시의 여름철의 각 날에 대한 기단분류가 수행되었다. 폭염유발기단과 일 사망률 증가와의 연관성 연구 결과, 고온건조(DT) 기단과 고온다습+(MT+) 기단의 두 기단에서 가장 높은 사망률 증가 연관성이 관찰되었다. 따라서 DT와 MT+ 기단 내의 기상요소들을 이용하여 초과사망자수를 종속변수로 하는 중회귀 분석을 통한 초과사망자수 예측알고리즘이 제작되었다. 또한, 각 대도시들마다 다르게 나타나는 지역적인 기후순응 특성에 입각하여 각 도시별 예측알고리즘에서 사용되는 독립변수가 선정되고, 고온건강경보시스템의 고온건강주의보 및 경보 기준인 초과사망자수 기준이 설정되었다. 지구온난화 추세 하의 고온건강경보시스템은 대규모 건강이상을 야기할 수 있는 폭염에 대한 효과적인 정보를 대도시 시민들에게 제공할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1141-1180
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• 2022

최근 수문 및 수자원 분야에서 위성영상의 활용성이 높아짐에 따라 관련 전용 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성을 기반으로 증발산량 및 토양수분량의 국내 연구현황과 그 산정 방법론을 조사하여 현재까지의 연구동향을 파악하고자 하였다. 국내 연구현황을 세부 방법론 별로 살펴본 결과 일반적으로 증발산량의 경우는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration (METRIC)과 같은 에너지수지 기반 모형과 Penman-Monteith (PM) 및 Priestley-Taylor (PT) 산출식을 기반으로 산정되었으며, 토양수분량의 경우 능동형(AMSR-E, AMSR2, MIRAS, SMAP) 및 수동형(ASCAT, SAR)와 같은 마이크로파 센서를 통한 산정이 주를 이루었다. 통계적 측면에서는 증발산량 및 토양수분량 공통적으로 회귀식 및 인공지능을 이용한 산출사례를 찾을 수 있었다. 또한 위성기반 자료들을 이용한 Evaporative Stress Index (ESI), Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), Soil Moisture Deficit Index (SMDI) 등의 다양한 지표를 산정하여 가뭄 특성파악에 적용한 연구 사례도 다수 있었으며, 지표모형(Land Surface Model, LSM)을 기반으로 하여 위성 다중센서에서 얻을 수 있는 주요 자료들을 활용해 증발산량과 토양수분량의 수문순환인자를 산출하기도 하였다. 본 논문에서는 이렇게 기존 연구사례 조사 및 내용파악 과정을 통해 위성을 활용한 주요 세부 방법론을 비교·검토 제시함으로써 관련 연구분야 기준 참고자료로의 활용 및 향후 위성기반 관련 수문순환 자료 산출 고도화 연구의 초석을 다지고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.52-68
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• 2014

지난 10년(2000-2010)간 촬영된 Landsat-7 ETM+ 영상을 이용하여 동해남부에 위치한 고리원자력발전소 주변해역의 해표면 온도와 온배수의 계절 변동을 조사하였다. 그리고 조류와 조석 자료를 분석하여 온배수의 확산범위를 살펴보았다. 먼저 Landsat-7 ETM+ DN값과 NOAA AVHRR 해표면 수온을 이용한 1차 선형회귀분석을 통해 산출된 해표면 수온을 관측 수온과 비교 검증하였다. 그 결과 결정계수는 약 0.97 이상으로 높게 나타났으며, 평균제곱근 오차는 약 $1.05{\sim}1.24^{\circ}C$로 나타났다. 선형회귀분석식을 통해 산출된 Landsat-7 영상의 해표면 수온은 겨울철 $12{\sim}13^{\circ}C$, 봄철에는 $13{\sim}19^{\circ}C$, 여름과 가을철에는 $24{\sim}29^{\circ}C$, $16{\sim}24^{\circ}C$의 분포를 나타내었다. 방류 초기 온배수와 주변 해역과의 해표면 온도 차는 여름철을 제외하고는 $6{\sim}8^{\circ}C$의 차이를 보였으며, 여름철 8월에는 최대 $2^{\circ}C$정도 차이를 나타내었다. 온배수의 확산범위는 해표면 수온 $1^{\circ}C$ 이상의 상승 범위는 동서로 최대 7.56km, 남북으로는 8.43km로 나타났다. 확산면적은 최대 $11.65km^2$로 나타났다. 본 연구의 결과는 원자력 발전소 주변지역의 해양환경 모니터링을 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.