• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권2호
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• pp.199-215
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• 2018

Interest in $PM_{10}$ concentrations have increased greatly in Korea due to recent increases in air pollution levels. Therefore, we consider a forecasting model for next day $PM_{10}$ concentration based on the principal elements of air pollution, weather information and Beijing $PM_{2.5}$. If we can forecast the next day $PM_{10}$ concentration level accurately, we believe that this forecasting can be useful for policy makers and public. This paper is intended to help forecast a daily mean $PM_{10}$, a daily max $PM_{10}$ and four stages of $PM_{10}$ provided by the Ministry of Environment using various data mining techniques. We use seven models to forecast the daily $PM_{10}$, which include five regression models (linear regression, Randomforest, gradient boosting, support vector machine, neural network), and two time series models (ARIMA, ARFIMA). As a result, the linear regression model performs the best in the $PM_{10}$ concentration forecast and the linear regression and Randomforest model performs the best in the $PM_{10}$ class forecast. The results also indicate that the $PM_{10}$ in Seoul is influenced by Beijing $PM_{2.5}$ and air pollution from power stations in the west coast.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1256-1265
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• 1996

연판정 검출기는 시스템의 비트오류율과 처리율을 높이기 위해서 많은 순방향 에러정정(FEC) 방식과 자동반복요구(ARQ) 방식에서 사용되고 있다. 또한 FEC 방식과 ARQ 방식을 결합한 복합-ARQ 방식은 시스템의 전체적인 성능을 높이기 위해 매우 효율적인 방식이다. 본 논문에서는 연판정 검출기를 사용하고 채널부호로는 1차 Reed-Muller 부호를 사용한 복합-ARQ 방식을 제시한다. Reed-Muller 부호는 다른 부호에 비하여 매우 간단하면서 빠른 Green machine 복호기를 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 시스템의 성능을 평가하기 위하여 비트오류율과 처리율을 구하고 다른 시스템과 비교하였다. 그 결과 제안된 시스템이 복잡도면에서의 큰 손실없이 성능면에서 높은 개선을 보임을 알 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1243-1249
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• 2019

특정한 이벤트나 콘텐츠를 즐기기 위해 모인 사람들을 관중 또는 관객이라고 하고, 모임의 특성에 따라 다양한 성향을 나타낸다. 그러한 차이점은 있지만, 일반적으로 관중 수는 경영적인 측면과 직결되는 요소로써, 관람료부터 다른 시설의 이용료 등 다양한 수입을 통해 콘텐츠 판매를 위한 안정적인 재정 운영을 가능케 한다. 따라서 관중 수에 대한 예측은 마케팅과 예산 전략 수립에 주요한 요소로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 관중 수에 대한 예측을 위한 여러 가지 기존 모델을 검토하고, 그 중에서 효율적인 머신러닝 모델을 제안하고자 한다. 또한 딥러닝과 랜덤포레스트 모델을 혼용하여 일별 관중 수 예측과 비정상적 관중 수 예측에 대한 연구를 진행하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.74-79
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• 2017

본 논문에서는 머신러닝 알고리즘 중 하나인 다층 퍼셉트론을 기반으로 전력선통신 시스템에서의 수신 신호를 이용하여 송신단에서 전송한 원신호를 예측하는 시스템 모델을 제안한다. 전력망을 활용한 통신 방식을 사용하는 전력선통신 시스템은 일반적인 통신설로를 활용하는 통신 방식에 비해 잡음이 많다. 이 때문에 전력선통신 시스템의 성능이 저하가 되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서 제안하는 통신 시스템 모델을 이용하면 원신호 예측을 통해 잡음의 영향이 최소화되어 전력선통신 시스템의 성능저하를 완화시킨다. 본 논문에서는 제안한 통신 시스템 모델을 백색 잡음 환경에 적용하여 시뮬레이션을 해봄으로써 원신호가 예측 되는지를 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.241-249
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• 1997

본 논문은 통신 프로토콜의 적합성 시험시 외부 동기와 입출력 시험 항목의 비용이 고려되어야 할 분산 시험 환경에서 적용될 수 있는 동기적 시험 항목 생성을 위한 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 유한 상태 기계로 표현된 프로토콜의 명세로 부터 이중 방향 그래프를 구성한 후 최소 길이의 동기적 시험 항목을 생성하기 위해 rural Chinese postman tour(RCPT) 알고리듬을 적용한다. 또한 시험시 주어진 유한 상태 기계의 각 상태에 대한 상태 식별 항목으로써 synchronizable distinguishing sequence(SDS)들을 사용한다. 본 논문의 방법은 원거리 시험기들을 사용하는 프로토콜 시험 구조에서 기 결정된 시험 항목을 적용할 때 시험 대상과 이들 시험기들간에 발생할 수 있는 동기화 문제에 대한 해결책으로 제시될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.398-411
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• 2016

기계학습 방법의 하나인 SVM은 뛰어난 일반화 성능으로 영상처리 분야에서 많이 사용하고 있다. 하지만 SVM을 이용한 시스템에서 미리 학습된 데이터가 아닌 다른 데이터를 이용하려하면 새로 학습을 시켜야 하는 경우가 생긴다. 특히, 임베디드 환경에서는 이러한 상황에서 학습 시간이 오래 걸려 SVM을 적절히 이용하지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SVM의 학습 및 분류를 모두 수행할 수 있도록 하나의 FPGA로 구현하였다. SVM 연산의 복잡성으로 인해 생기는 반복연산을 병렬처리를 통하여 해결하고 커널 사용으로 생기는 지수 연산을 변형하여 고정 소수점 연산이 가능하도록 하였다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx사의 ZC 706보드에 구현하였고, 구현한 FPGA의 검증을 위하여 TSR 알고리즘을 이용하였다. 구현한 하드웨어는 100 MHz의 주파수로 동작하며, 2천개의 데이터를 이용한 학습 시 약 5sec가 소요되고 $1360{\times}800$ 해상도에서 분류 시 약 16.54msec가 소요됨을 확인했다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.129-137
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• 2013

최근 다양한 컴퓨터기반 장치들의 사용 확대에 따라 장애인에게도 정보접근의 용이성 확보가 요구되고 있다. 특히 사지를 움직일 수 없는 중증 장애인들을 위한 새로운 입력 인터페이스 기술의 개발이 절실히 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 중증 장애인이 활용 가능한 눈동자 움직임 및 깨물기를 통한 안전도(EOG)와 근전도(EMG)신호를 이용하여 아홉 가지의 명령이 가능한 인터페이스 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 하드웨어로 구성된 센서모듈과 특징추출 및 패턴분류를 포함하는 소프트웨어부로 구성된다. 개발된 기술은 사용자의 편의성을 극대화하기 위해 두 개의 전극만을 이마부위에 부착하여 안전도와 근전도를 동시에 측정하고, 이를 통해 아홉 가지의 명령전달이 가능하도록 하였다. 성능평가를 위한 java 기반 실시간 모니터링 프로그램의 실험결과 92.52%의 인식률을 보였다. 또한, 구현된 시스템의 실용성을 입증하기 위해 다섯 종류의 명령을 이용하여 ER1 로봇의 조종에 성공적으로 적용 가능함을 보임으로써 장애인을 위한 새로운 인터페이스로서의 가능성을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.667-677
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• 1990

본 논문에서는 2차원 Hopfield 신경회로망 모델에 근거한 새로운 광 연산 메모리 시스템을 구현하였다. 2차원 영상의 실시간 처리를 위하여 입력 공간광변조기와 메모리 마스크는 상용 LCTV를 사용하고 특히, 4차원 메모리 행렬은 2차원 부행렬 마스크의 2차원적 배열로 구성하였으며 임의의 이력 패턴과 메모리 행렬간의 내적 계산은 multifocus hololens를 사용하여 처리하였다. 출력 영상은 전자적으로 thresholding 된 후 2차원 CCD 카메라를 사용하여 다시 연상 메모리 시스템의 입력으로 궤환되도록 루프를 구성하였다. 본 시스템의 연상 기억 및 오류 정정 능력에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제시된 새로운 2차원 신경회로망 모델의 광학적 구현 시스템은 앞으로 패턴 인식, machine vision 등과 같은 분야에 실질적 응용이 가능하다.

• 정보와 통신
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• 제30권7호
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• pp.58-62
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• 2013

최근에 ICT 기반의 융합 서비스 분야로 인구 밀집지역인 메가 시티에서의 교통, 전력, 상/하수도, u-헬스, 안전/보안등의 문제들을 근본적으로 해결하기 위하여 ICT기반 개방형 플랫폼을 이용한 서비스 인프라 구축 및 개선을 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 이러한 ICT 기반의 융합 인프라 구축 서비스들은 M2M(Machine to Machine)과 D2D(Device to Device)를 기본 연결 수단으로 사용하고 있으며, 이들을 기반으로 서비스 정보 전달 및 제어 정보를 실시간으로 처리하기 위한 IP 기반의 플랫폼이 지원되어야만 융합 서비스가 지속적으로 제공 가능할 것이다. 이들 융합서비스 중에서 전력과 관련하여 한국의 스마트그리드 사업은 기후 변화 대응을 위하여CO2 배출을 줄이고, 에너지 효율을 향상하여 새로운 비즈니스 모델을 만들어 일자리와 신산업을 창출하기 위한 국가 프로젝트로 진행되었다. 그러나, 현재의 전력관련 국내 상황을 살펴보면 여름철과 겨울철에 반복적인 전력 수급 불안으로 인해 피크 전력에 대한 예비력이 부족하여 국가적인 재난인 블랙 아웃의 위기를 걱정하고 있는 실정이다. 본고에서는 한국의 스마트그리드 제주실증단지 사업과 관련하여 현황 및 개선 사항들을 알아보고, 향후 거점지구와 국가 단위의 서비스 확장을 위하여ICT 기반의 개방형 인프라 플랫폼 기술의 중요성을 강조하고자 한다. 이러한 M2M과 D2D를 기반으로 하는 융합 서비스의 성공적인 수행은ICT 기반의 개방형 플랫폼의 우선적인 개발이 필요하며, 플랫폼 기반의 디바이스 보급과 네트워크의 구축이 진행되어야 지속 가능한 융합 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
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• 제45권6호
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• pp.1065-1078
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• 2023

In vehicular networks, diverse safety information can be shared among vehicles through internet connections. In vehicle-to-internet communications, vehicles on the road are wirelessly connected to different cloud networks, thereby accelerating safety information exchange. Onboard sensors acquire traffic-related information, and reliable intermediate nodes and network services, such as navigational facilities, allow to transmit safety information to distant target vehicles and stations. Using vehicle-to-network communications, we minimize delays and achieve high accuracy through consistent connectivity links. Our proposed approach uses intermediate nodes with two-hop separation to forward information. Target vehicle detection and routing of safety information are performed using machine learning algorithms. Compared with existing vehicle-to-internet solutions, our approach provides substantial improvements by reducing latency, packet drop, and overhead.