본 연구에서는 과거의 교통패턴과 실시간 교통데이터와의 차이값을 이용하여 돌발상황을 판정하는 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 통해 운영자의 측면에서 이해하기 쉽고 운영 및 수정 보완이 용이한 돌발상황 감지알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통패턴 구축을 위하여 30초 주기 원시데이터를 바탕으로 동일한 지점의 동일한 요일 및 시간대의 교통량과 속도를 이용한 가중이동평균법을 사용하였다. 모형은 오류자료 보정처리, 소통상황 판정, 패턴자료와의 비교, 돌발상황 판정, 지속성 검사의 단계로 이루어졌으며, 적정 파라메타 선정을 위하여 다양한 파라메타값을 적용하였다. 알고리즘의 적용 결과 검지율은 평균 94.7%, 오보율은 0.8%, 평균 검지시간은 1.6분으로 기존 모형과의 비교분석 결과에서도 우수한 편에 속하는 것을 확인할 수 있다. 교통패턴이라는 개념을 사용하여 복잡하지 않은 과정을 통해 우수한 결과를 얻었으며, 운영자의 측면에서 실제 운영자들이 돌발상황을 판단하는 과정을 알고리즘으로 완성하였다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.
본 연구를 통해서 대 면적, 저 전력 AMOLED 용용에 적합한 고 개구율 픽셀 보상회로와 이에 대한 구동회로를 제안하였다. 균일도는 다소 떨어지지만 안정성과 이동도가 뛰어난 저온 다결정 실리콘(LTPS) 박막 트랜지스터(TFT)를 기반으로 설계했다. 픽셀의 불량률을 낮추고 배면발광방식에 적합하도록 픽셀 보상회로를 보다 간단하게 개선하여 고 개구율 특성을 갖도록 했다. 제안하는 고 개구율 픽셀 보상회로는 일반적인 구동방식을 사용할 경우 명암비에서 큰 손해를 볼 수가 있으므로, 명암비를 높게 유지하기 위한 구동방식 및 구동회로를 제안하여 검증하였다. 이와 더불어 동영상 특성을 개선하기 위해 black data insertion 방식을 구현할 수 있도록 설계했다. 배면발광방식의 19.6" WXGA AMOLED 패널에 대해 설계했으며, 픽셀의 평균 개구율은 41.9%로 기존에 비해 8.9% 증가했다. TFT의 $V_{TH}$ 편차가 ${\pm}0.2\;V$일 때, 패널의 불균일도와 명암비는 각각 6% 이하와 10만:1 이상으로 예측되었다.
Many industrial accidents have occurred continuously in the manufacturing industries, construction industries, and service industries of Korea. Fatal accidents have occurred most frequently in the construction industries of Korea. Especially, the trend analysis of the accident rate and fatal accident rate is very important in order to prevent industrial accidents in the construction industries systematically. This paper considers forecasting of the accident rate and fatal accident rate with static and dynamic time series analysis methods in the construction industries. Therefore, this paper describes the optimal accident rate and fatal accident rate by minimization of the sum of square errors (SSE) among regression analysis method (RAM), exponential smoothing method (ESM), double exponential smoothing method (DESM), auto-regressive integrated moving average (ARIMA) model, proposed analytic function model (PAFM), and kalman filtering model (KFM) with existing accident data in construction industries. In this paper, microsoft foundation class (MFC) soft of Visual Studio 2008 was used to predict the accident rate and fatal accident rate. Zero Accident Program developed in this paper is defined as the predicted accident rate and fatal accident rate, the zero accident target time, and the zero accident time based on the achievement probability calculated rationally and practically. The minimum value for minimizing SSE in the construction industries was found in 0.1666 and 1.4579 in the accident rate and fatal accident rate, respectively. Accordingly, RAM and ARIMA model are ideally applied in the accident rate and fatal accident rate, respectively. Finally, the trend analysis of this paper provides decisive information in order to prevent industrial accidents in construction industries very systematically.
본 논문에서는 에지를 사용한 관측 모델과 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 먼저, 초기 프레임에서 추적하고자 하는 객체를 지정한다. 지정된 객체에 대해 에지 관측 모델과 N개의 파티클 필터 집합을 생성한다. 에지 관측 모델과 파티클의 8방향 에지 모델의 중간 거리 평균을 비교하여 가중치를 계산하고, 계산된 값으로 가중치를 업데이트한다. 업데이트된 가중치를 이용해 파티클들을 리샘플링한 후, 추적 객체의 상태인 현재 위치를 추정할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 방법은 여러 실험 데이터를 이용하여 기존의 방법과의 비교분석을 통해 안정적인 추적에 대한 성능을 입증한다.
근래에 생명과학과 의료기술의 발전으로 인공장 기의 설용화와 더불어 생체에 이용되는 새로운 소재의 개발이 매우 활발하다. 생체의료용 재료는 독성 이 없고, 생체適合性(biocompatibility)이 우수하며, 생체의료기능과 생체內 내구성이 뛰어나 야한다. 재료의 생체적합성은 생체와 접촉시에 부작용을 일으키지 않는 성질이다. 재료가 혈액과 접촉하면 혈액이 응고되며, 응혈형성이 억제되는 혈액적합 성(blood compatibility)재료의 개 발은 혈관, 인공 심장, 인공신장 및 인공섬폐기등의 순환계 인공장 기개발에 펄수적이다. 또한 재료가 생체조직과 접 촉시에 발열, 염증, 조직폐사플 야기하지 않는 조직융화성(tissue compatibility)이 필요하다. 생체 적합성 재료를 개발하기 위하여 생체에 자극을 일 으키지 않는 생체不活性(bioinert) 재료에 대한 연구가 활발하지만, 끈래에는 생체와 강한 친화력 을 가져서 조직과 결합될 수 있는 생체親和(bi- oadhesive)재료가 많이 개발되고 있으며, 체내에서 분해되는 생체분해성(biodegradable) 재료를 이용 하는 사례도 많이 발표되고 있다. 현재 인공신장을 위시한 인공장기와 인공뼈, 인공관절용 이식재료등에 다양한 금속, 요업재료 및 고분자재료가 활용되고 있으나 보다 우수한 생체 적합성과 생체의료기능을 가지는 재료개발에 많은 연구가 이루어지고 있다.
본 연구에서는 오존 예측 시스템의 개발에 있어서 쌍일차 모델의 성능 및 효용성을 확인하기 위하여 쌍일차 모델 및 선형 모델을 이용한 오존 형성의 모델인식 모사실험을 하였으며 또한 쌍일차 모델을 이용한 오존 형성의 예측결과를 서울시의 측정자료 및 선형모델의 예측결과와 비교하였다. 모델인식에 있어서는 ARMA 모델을 사용하였으며 모델의 파라미터를 평가하기 위하여 방정식 오차법에 근거한 연속 파라미터 평가 알고리즘을 적용하였다. 모델인식 실험결과로부터 쌍일차 모델을 이용한 오존 형성량과 모사기로부터 얻은 오존 형성량이 거의 일치함을 알 수 있었으며 또한 예측결과와 서울시 측정자료와의 비교로부터 오존예보시스템을 위한 실시간 및 단시간 오존 형성량의 예측방법 개발에 있어서 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 확인할 수 있었다.
최근 안정적인 전력수급과 급증하는 전력수요를 예측하는 수요예측 기술에 대한 관심과 실시간 전력측정을 가능하게 하는 스마트 미터기의 보급의 증대로 인해 수요예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 측정된 가정의 전력 사용량 데이터를 학습하여 예측결과를 출력하는 딥 러닝 예측모델 실험을 진행한다. 그리고 본 연구에서는 데이터 전처리 기법으로써 이동평균법을 도입하였다. 실제로 측정된 데이터를 학습한 모델의 예측량과 실제 전력 측정량을 비교한다. 이 예측량을 통해서 전력공급 예비율을 낮춰 사용되지 않고 낭비되는 예비전력을 줄일 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 본 논문에서는 같은 데이터, 같은 실험 파라미터를 토대로 세 종류의 기법: 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP), 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN), Long Short Term Memory(LSTM)에 대해 실험을 진행하여 성능을 평가한다. 성능평가는 MSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error)의 기준으로 성능평가를 진행했다.
본 연구의 목적은 이용자의 스마트폰 무선신호를 이용하여 이용자가 공공도서관 공간을 어떻게 이용하는지에 대한 이용행태를 분석하는 것이다. 공간이용 데이터를 수집하는 방법으로 이용자의 스마트폰 무선신호를 감지하여 이용자의 동선을 추적하였고 수집된 데이터를 로데이터로 하여 추가적인 분석을 진행하였다. 서울시내 한 구립도서관에서 4개월 동안 수집된 이용자 공간이용 데이터를 분석한 결과, 전월 대비 평균 37.9%의 이용자들이 익월에도 이용을 하는 것으로 나타났고 이용자 중의 50%는 7분 미만으로 도서관에 머무는 것으로 나타났다. 또한 도서관을 이용하는 시간을 분석한 결과, 오후 2-3시 사이에 이용자들이 가장 많았으며 주말 오후 5시 이후에는 이용자가 매우 적게 나타났다. 층간 공간이동을 분석한 결과, 서가가 위치한 3층과 4층 사이의 공간이동이 유사하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 스마트폰 무선신호를 이용한 도서관 공간이용행태를 분석하는 방법론이 기존에 주로 사용되었던 관찰을 통한 분석보다 효과적임을 제시하고 있다. 따라서 향후 도서관 공간이용 분석에 적극 활용된다면 도서관 공간운영의 활용성을 높일 것으로 기대된다.
Frame rate up-conversion (FRUC) 알고리즘은 동영상의 프레임율을 향상시키는 영상 보간 기술이다. 이는 고화질 디지털 비디오 시스템에서 저프레임율 동영상으로 인한 화면 떨림이나 흐릿한 움직임 등의 문제를 해소하고 시청자에게 보다 자유롭고 매끄러운 시각 경험을 제공한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 FRUC 알고리즘을 이용하여 동영상을 압축하는 기술을 제안한다. 제안 방법은 원시 동영상에서 일부 영상을 제외한 후 압축 및 전송하고, 복호화 과정에서 딥러닝 기반의 보간 방법을 이용하여 제외된 영상을 복원함으로써 고효율로 압축한다. 실험에서는 동영상을 1, 3장 단위로 건너뛰며 부호화한 후 복호된 영상과 FRUC 알고리즘에 의해 복원한 영상으로 압축 성능을 평가했다. 1장 및 3장씩 제외했을 때 실험결과는 평균 81.22%, 27.80% BD-rate 감소를 보였다. 3 장씩 제외하는 것이 1장의 제외에 비해 부호화 효율이 낮은 이유는 FRUC 방법으로 복원한 영상의 PSNR이 낮기 때문이다.
In the agricultural machinery field, load analysis is mostly done through field tests. However, field tests are time-consuming and costly. There are also limitations in test conditions due to weather conditions. To overcome these environmental limitations, research on load analysis through simulation in a virtual environment is actively being conducted. This study aimed to select the most appropriate soil particle size for modeling by analyzing the effect of soil particle size on the prediction of draft force of the implement using simulation and soil particle modeling in a virtual environment with the discrete element method (DEM) software. The accuracy was verified by simulating the draft force for the same moving speed by soil particle size. For soil particle modeling, DEM soil modeling was performed by designing soil property measurement procedure. Soil particle correction was performed with a virtual vane shear test. Average DEM simulation results showed an error of 27.39% (19.43~40.66%) compared to actual measured data. The possibility of improvement was confirmed through additional research. Results of this study provide useful information for selecting soil particle size in soil modeling using DEM from the perspective of agricultural machinery research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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