• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5955-5977
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• 2018

Performance of the interpolation algorithm used in the technique of bi-dimensional empirical mode decomposition directly affects its popularization and application, so that the researchers pay more attention to the algorithm reasonable, accurate and fast. However, it has been a lack of an adaptive interpolation algorithm that is relatively satisfactory for the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) and is derived from the image characteristics. In view of this, this paper proposes an image interpolation algorithm based on the particle swarm and fractal. Its procedure includes: to analyze the given image by using the fractal brown function, to pick up the feature quantity from the image, and then to operate the adaptive image interpolation in terms of the obtained feature quantity. All parameters involved in the interpolation process are determined by using the particle swarm optimization algorithm. The presented interpolation algorithm can solve those problems of low efficiency and poor precision in the interpolation operation of bi-dimensional empirical mode decomposition and can also result in accurate and reliable bi-dimensional intrinsic modal functions with higher speed in the decomposition of the image. It lays the foundation for the further popularization and application of the bi-dimensional empirical mode decomposition algorithm.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.207-208
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• 2021

The non-destructive method using ultrasonic waves has been applied in many studies due to its low damage to the structure and its simple evaluation method and high precision. On the other hand, if the concrete is subjected to a high-temperature, the mechanical properties may be deteriorated due to the micro-crack network and the damage may be severe depending on the strength of the concrete. Therefore, this study attempts to evaluate the fundamental wave behavior of different strength ranges using the ultrasonic non-destructive method for concrete that has been subjected to high-temperature. As a result, the relative power of the fundamental wave was decreased as temperature increase. And it was confirmed that the 2nd and 3rd harmonics were generated at 110 MPa. However, to check the 2nd, 3rd harmonics 110 MPa or less, there is a need for further research considering the ultrasonic output, the output of the sender and receiver, and the appropriate frequency accordingly.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.348-353
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• 2008

무선센서 네트워크 기술의 응용이 크게 증가함에 따라 저전력 IEEE 802.15.4 호환 무선방식을 활용하는 실내 위치추적기술이 최근에 큰 관심을 모으고 있다. 기존의 실내 위치감지 정보는 2D 영상 기준으로서 정보의 실질적인 전달에 제한적인 기능을 나타내었다. 본 논문에서는 PDA에 대화형 가상현실기술에 바탕을 둔 고정밀 3차원 RSSI 기반의 화면 구성에 초점을 두고있다. 개발된 시스템은 관심영역에서 RF신호의 감쇄를 계산하여 위치정보를 얻은 다음, 이를 3D 실내 가상맵에서의 사용자의 위치로 나타내도록 설계되었다. 이 연구에서는 3차원 모델링을 위해 개발된 VRML(가상현실 모델링 언어)이 3D 실내환경을 설계하는데 활용되었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권6호
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• pp.668-675
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• 2005

최근 무선 통신의 발달과 함께 임베디드 시스템의 성능 향상 및 보급률 증가로 기존의 분산 시스템 환경에 무선 임베디드 시스템들이 포함되기 시작하였다. 분산 시스템을 구성하늘 요소들 간의 동기화, 순서화, 그리고 일관성 유지를 위하여 시간 동기화는 반드시 필요하고, 지난 20여 년간 분산 시스템에서의 시간 동기화에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 하지만 무선 임베디드 시스템에서의 시간 동기화는 메시지 지연과 손실이 많다는 점과 풍부하지 않은 시스템 자원을 고려해야 하므로, 기존 유선 환경에서 사용되었던 시간 동기화 알고리즘을 그대로 적용하기에는 어려운 점이 많다. 이에 본 논문에서는 IEEE 802.11 표준을 확장하여 무선 임베디드 환경에 적합한 시간 동기화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 브로드캐스트 통신의 특성을 활용하여 무선 임베디드 환경에서의 제약 조건을 완화함으로써 높은 정확성을 제공하면서 메시지 손실을 감내하여 연속적인 시간 동기화를 제공할 수 있다. 이를 위해 마스터/슬레이브 방식의 구조에서 마스터는 시간 동기화를 위한 시간 정보를 브로드캐스트하고, 슬레이브는 편차와 편차율을 계산하여 마스터의 시간을 추정하고 동기화된 시간인 가상 시간을 계산하였다. 실험을 통해 제안된 시간 동기화 알고리즘을 사용하는 경우 200${\mu}s$ 정도의 표준 편차 범위로 동기화할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.510-518
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• 2014

본 연구에서는 유체 속에서의 로봇의 방향전환 메커니즘의 성능을 개선하고 최적화하기 위하여 물 속 자연환경에 최적화되어 있는 물고기의 CST(CST:C-shape sharp turn) 패턴을 모방하여 물고기 로봇의 꼬리 관절 궤적을 신경회로망(neural network)을 사용하여 제안하였다. 물고기의 CST 패턴을 모방하기 위해 CST 패턴을 순차적으로 기록한 정보를 수치적으로 변환하여 좌표 데이터를 생성하고 함수화하였다. 함수화된 모션 함수를 물고기 로봇의 상대 관절각으로 변환하였으나, 구해진 상대 관절 궤적은 잉어의 순차적 기록에 의해 구해진 각도이므로 분해능이 떨어져 실제 물고기 로봇의 제어에 적용하기 어렵다. 그러므로 상대 관절 궤적을 일반화 기능이 뛰어난 신경회로망을 사용하여 보간하고 물고기 로봇에 적용하였다. 모의실험을 통하여 신경회로망을 이용한 상대 관절 궤적 함수가 고차의 다항식 궤적 함수에 비하여 물고기 로봇의 CST 모션에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권4호
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• pp.611-624
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• 2018

The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제41권4호
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• pp.353-361
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• 2017

선박을 통한 관광 수요가 증가함에 따라 선박 사고에 대비한 안전한 운항 및 대처가 필요하다. 해상에서는 외부구조 지원을 신속하게 받을 수 없으므로, 자체적으로 피해 최소화를 위한 초기 대응이 매우 중요하다. 따라서, 2차 피해 방지를 위해 신속하고 정확하게 선박 내 승객 위치 파악이 필요하다. 본 연구에서는 선박의 특성을 고려하여 저전력, 초소형 등의 장점을 가진 지그비(Zigbee) 무선측위기술(PDT, Position determination technology)을 향상시킨 e-Zigbee(enhanced-Zigbee) 무선 측위 기술을 적용하였고 사용자 니즈(needs)에 맞게 측위 정밀도를 고려한 저가형과 고정밀 승객 위치 태그(tag) 및 액세스포인트(AP, Access point)를 제공하였으며 특성조사를 통해 측위정밀도를 향상시킨 실선 테스트베드를 구축하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.780-789
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• 2018

전 세계적으로 총기 사고는 인적이 드문 장소뿐만 아니라 사람들이 많이 모여 있는 공공장소에서도 빈번하게 일어난다. 특히, 권총과 같은 소형 총기 사고의 빈도수가 매우 높다. 그러므로 사람에 비해 상대적으로 매우 작은 크기의 객체인 권총을 가진 사람을 탐지하는 것은 사고의 피해를 최소화하는데 핵심적이다. '권총 든 사람'을 탐지하는 연구가 수행되고 있지만, 사람보다 권총은 상대적으로 크기가 작기 때문에 단일 객체만을 탐지하는 기존 객체 탐지 방법으로 '권총 든 사람'을 탐지하면 오류 발생 빈도수가 매우 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 권총으로 무장한 사람을 탐지하는 방법으로 APDA(Armed Person Detection Algorithm)를 제안한다. APDA는 입력 영상에서 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 인체 특징점 탐지 모델과 객체 탐지 모델을 병행하여 획득한 양 손목과 권총의 위치를 후처리 작업에서 이용하여 '권총 든 사람'을 탐지한다. APDA는 기존 방식보다 객관적 평가에서 재현율이 46.3% 향상되었고, 정밀도는 14.04% 향상되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1777-1788
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• 2022

저수지는 국내 영농환경에서 주요한 용수 공급처이며, 저수지의 저수량 파악은 농업용수의 활용 및 관리차원에서 중요하다. 위성영상을 활용한 원격탐사는 저수지와 같이 광역적으로 분포하는 객체에 대하여 정기적인 모니터링을 할 수 있는 효과적인 수단으로, 본 연구에서는 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 통해 영상분류 및 영상분할 알고리즘을 적용하여 국내 저수지 53개소의 수표면적 탐지를 수행하였다. 사용한 알고리즘은 Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), Chan-Vese (CV)로 총 6가지이며, 드론으로 촬영한 실측 정사영상으로 수표면적 탐지 결과를 평가하였다. 각 알고리즘으로부터 산출된 수표면적과 실측 수표면적간의 상관성은 NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, CV 0.9736로 나타났으며, 저수지 유효저수량의 규모가 클수록 더 높은 선형 상관관계를 보였다. 혼동 행렬로부터 산출한 정확도, 정밀도, 재현율을 통해 알고리즘간 수표면적 탐지 정확도와 탐지 경향을 분석하였다. 정확도의 경우 각 10만 m³ 미만 저수지에서 WS가 0.8752, 10만~30만 m³에서 Otsu가 0.8845, 30만~50만 m³에서 RF가 0.9100, 50만 m³ 이상에서 Otsu와 CV가 0.9400으로 가장 높은 수치를 보였다. WS의 경우 수표면적을 미탐지하는 경향으로 인해 낮은 재현율을 보였고, NN, SVM, RF의 경우 과대 탐지로 인한 낮은 정밀도를 보였다. SAR 영상을 통한 수표면적 탐지 시 저수지 수표면의 수생식물 및 인공건축물이 미탐지를 발생시키는 오차 요소로 작용함을 분석결과 및 실측영상을 통해 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.31-37
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• 2016

거리 추정기법은 노드간 글로벌 동기화의 유무에 따라 동기방식과 비동기방식으로 나뉜다. 일반적으로 비동기 측위 기법이 동기 측위 기법에 비해 글로벌 동기와 고가의 정밀한 오실레이터를 요구하지 않기 때문에 선호되고 있다. 그러나 기존의 비동기 추정기법은 대규모의 인프라로 구성되는 위치 인식시스템에서 각 노드마다 발생되는 패킷에 의해 각 기준 노드들은 위치 파악을 위한 상당한 패킷을 전송해야 하며, 이것은 노드의 수가 증가될수록 네트워크 내의 트래픽의 양이 상당히 증가하게 된다. 이러한 네트워크 트래픽의 증가는 전체 네트워크의 처리량의 감소로 이어지며, 이로 인해 상당한 에너지 손실이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제를 해결하기 위하여 다수의 노드들이 분산적으로 랜덤하게 선택한 가상 슬롯을 사용하여 전송함으로써 노드간의 동기를 맞추는데 필요한 오버헤드를 줄이고, 가상슬롯을 기반으로 비동기로 거리를 추정함으로써 네트워크 트래픽을 낮출 수 있는 기법을 제안하였다. 또한 성능 평가를 통해 매우 낮은 트래픽의 강도에도 불구하고 제안된 거리추정 기법은 TWR과 SDS-TWR보다 오차 범위에 대해 더 강력하다는 것을 입증하였다.