• Journal of Power Electronics
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• 제18권1호
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• pp.185-194
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• 2018

Interaction among multiple grid-connected inverters has a negative impact on the stable operations and power quality of a power grid. The interrelated influences of inverter inductor-capacitor-inductor filters constitute a high-order power network, and consequently, excite complex resonances at various frequencies. This study first establishes a micro-grid admittance matrix, in which inverters use deadbeat control. Multiple resonances can then be evaluated via modal analysis. For the active damping method applied to deadbeat control, the sampling frequency and the stable domain of the virtual damping ratio are also presented by analyzing system stability in the discrete domain. Simulation and experimental results confirm the efficiency of modal analysis and stable domain calculation in multi-inverter grid-connected systems.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.167-178
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• 2019

In this paper, we study the multi-objectives vehicle and drone routing problem with time windows, MOVDRPTW for short, which is defined in an urban delivery network. We consider the dual modal delivery system consisting of drones and vehicles. Drones are used as a complement to the vehicle and operate in a point to point manner between the depot and the customer. Customers make various requests. They prefer to receive delivery services within the predetermined time range and some customers require fast delivery. The purpose of this paper is to investigate the effectiveness of the delivery strategy of using drones and vehicles together with a multi-objective measures. As experiment datasets, we use the instances generated based on actual courier delivery data. We propose a hybrid multi-objective evolutionary algorithm for solving MOVDRPTW. Our results confirm that the vehicle-drone mixed strategy has 30% cost advantage over vehicle only strategy.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권1호
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• pp.72-76
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• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 유비쿼터스 환경에서의 서비스를 위한 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 특히 인간의 행동을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 영상기반 연구와는 달리 모바일 환경에 적합하도록 가속도 센서, 생리신호 센서 등 다양한 센서들을 활용하여 사용자의 행동을 인식하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 멀티모달 센서들을 통합하고 동적 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크로 전반적인 사용자 행동을 추론하고 획득된 각 행동의 확률순으로 동적 베이지안 네트워크를 구성한다. 동적 베이지안 네트워크는 OVR(One-Versus-Rest) 전략으로 학습되며, 확률순으로 행동이 검증되어 임계치를 넘는 경우 선택된 행동보다 낮은 확률의 행동에 대한 동적 베이지안 네트워크를 검증하지 않아 추론 연산량을 줄인다. 본 논문에서는 가속도 센서와 생리적 신호 센서를 기반으로 총 8가지의 행동을 인식하는 문제에 제안하는 방법을 적용하여 평균적으로 97.4%의 분류 정확률을 얻었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.526-534
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• 2019

전파 신호를 이용한 위치 추정 방법은 3개 이상의 앵커로부터 거리 측정치를 획득하여야 한다. 하지만 일반적인 건물은 좁고 기다란 복도와 모퉁이로 구성되어 있어 3개 이상의 가시 앵커를 확보하기 쉽지 않으며, 이로 인해 멀티 모달 솔루션이 발생하여 사용자의 위치를 추정하기가 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하면 멀티 모달 솔루션이 발생하더라도 축적된 거리 측정치를 기반으로 사용자 이동 패턴 정보를 획득하여 위치를 추정할 수 있다. 해당 방법은 추가적인 장비나 센서가 필요치 않으며 오직 앵커 기반의 거리 측정치만으로 위치를 추정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위해 건물 내에 충분하지 않은 수의 앵커를 설치하여 멀티 모달 솔루션을 발생시킨 상황에서 위치 추정 테스트를 수행하였다. 그 결과 앵커의 수가 충분치 않은 상황에서도 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.34-39
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• 2009

사람의 감정은 주관적인 인식 작용으로서 충동적인 성향을 띄고 있으며 무의식중의 사람의 욕구와 의도를 표현하고 있다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 지능형 로봇의 사용자가 처한 환경의 상황정보 중에서 사용자의 의도를 가장 많이 포함하고 있는 정보라고 할 수 있다. 이러한 사용자의 감정을 파악할 수 있는 지표는 사람의 얼굴 영상에서의 표정과 음성신호에서의 Spectrum 통계치 및 생체신호(근전위, 뇌파, 등)등 이다. 본 논문에서는 감정인식 활용의 편의와 효율성 향상을 주목적으로 하여 사용자의 얼굴 영상과 음성을 이용한 감정인식에 대하여 개별 결과물만을 산출하고 그 인식률을 검토한다. 또한 임의의 상황에서의 인식률 향상을 위하여 영상과 음성의 특징을 기반으로 최적의 특징 정보들을 구별해 내고, 각각의 개별 감정 특징에 대한 융합을 시도하는 특징 융합 기반의 Multi-Modal 감정인식 기법을 구현한다. 최종적으로 감정인식 결과를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 상황 설정 시나리오와 베이지만 네트워크를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 확률 추론 가능성을 제시하고자 한다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.101-104
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• 2000

본 연구는 우편물의 효율적인 수송을 위해 복합연계수송 개념을 도입한 Multi-commodity, Multi-modal Network Model과 이를 토대로 정식화하고 이를 적용 한 LHGO programming Model를 제안하고자 한다. 구축된 LINGO Model은 응용 Application내에 장착되어지는 Module로 구성가능하며 이를 GIS Tool인 GEOmania를 이용한 우편물 수송 DSS을 위한 Application 개발에 활용하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권1호
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• pp.9-15
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• 2014

오늘날 온라인 소셜 네트워크 서비스가 대중화 되면서, 메시지 전송 연구에 있어 소셜 네트워크에 대한 역할을 이해하는 것은 중요한 문제가 되었다. 기존의 온라인 소셜 네트워크상의 메시지 전송에 대한 연구들은 주로 메시지의 확산 범위와 이를 최대화할 수 있는 방법에 대해 다루었다. 하지만 기존의 연구들에서는 구별된 전송 특성을 가지는 다양한 채널들과 서로 다른 채널선호도 및 재전송 특성을 가지는 소셜 네트워크 사용자의 분포가 메시지 전송에 미치는 영향에 대해서는 많이 고려하지 못했다. 이 논문에서는 이러한 다중-형태 다중 -채널을 가지는 소셜 네트워크상의 메시지 전송 프로세스를 모델링하기 위해 Delay Weighted Independent Cascade 모델을 제안한다. 이 모델에서는 소셜 네트워크상의 다양한 채널들(온라인 소셜 네트워크, 이메일, SMS, 전화, 구두전달)을 고려하고 각 채널들은 서로 다른 메시지 전송 시간을 가질 수 있음을 고려하였다. 그리고, 소셜 네트워크의 각 사용자의 특성을 고려하기 위해 사용자 타입에 따라 메시지 재전송 확률 및 채널 선호도를 서로 다르게 설정하였다. 또한, 사용자의 지역 분포를 고려함으로써 다양한 상황에서의 메시지 전송 특성을 분석할 수 있도록 하였다. 제안된 모델을 기반으로 작성된 시뮬레이터를 통해, 다양한 상황의 소셜 네트워크 메시지 전송에 대해 분석하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권4호
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• pp.109-126
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• 2016

본 연구는 최근까지 이루어진 북극해 항로 관련 선행연구에 대한 고찰을 바탕으로 강원권 항만의 이니셔티브에 대한 분석을 통해 북극해 항로시대에 유라시아에서 한반도 전체의 물류효율화를 위한 강원권 항만의 복합운송 물류네트워크 구축 전략을 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 본 연구의 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 강원권 지역의 철도 중심의 교통인프라 확충 노력을 지속적으로 시도해야 할 것이다. 둘째, 강원도 항만들의 기능을 1항 1특화 기능으로 분담하고 철도중심의 배후 교통망을 이용하여 항만들 간의 연계성을 강화시킬 필요성이 있다. 셋째, 강원도 동해안에 지정된 EFEZ의 산업개발과 북한 극동러시아, 북극해의 자원을 연결하는 전략을 지속적으로 추진해야 할 것이다. 넷째, 국내 극지 탐사선인'아라온 호'의 출항 기지를 유치하여 강원도 항만들이 북극해 항로에 대한 선제적 역할을 수행할 수 있는 기회를 만들어야 할 것이다. 다섯째, 현재 건설 중인 삼척 LNG 기지의 역할을 지속적으로 강화시켜 나가야 할 것이다. 여섯째, 탄소배출을 최소화 할 수 있는 친환경 수송기술 도입에 대해서도 적극적인 검토가 요구되어 진다. 마지막으로, 이상의 연구 결과를 바탕으로 수도권(광역 경제권) ${\leftrightarrow}$ 강원권 도로, 철도 ${\leftrightarrow}$ 강원권 항만 ${\leftrightarrow}$ TSR, 북극해 항로 ${\leftrightarrow}$ 유럽을 연결하는 최적의 북방 물류 루트를 개척하는 것이 가까운 장래 국가 무역경쟁력을 강화 시키는 지름길이라 생각되어진다.

• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.163-178
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• 1999

교통분야에서 이용되는 최단경로 알고리듬은 분할탐색 기법에 기초를 두고 있다. 분할탐색 기법이란 기점으로부터 일정 영역을 분할하여 경로를 탐색, 종점가지의 경로를 구축하는 방법으로써 수형망(Tree Building)알고리듬이나 덩굴망(Vine Building) 알고리듬 등이 여기에 속한다. 그러나 이러한 분할탐색기법의 경우 교통망내에서 복수 수단간의 환승비용이 고려될 경우나 동적 최단경로를 탐색하는 경우에는 교통망을 확장하지 않으면 기종점간의 올바른 최단경로를 찾을 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 본 연구에서는 탐색 영역 문제(Searching Area Problem)라고 정의하였다. 본 연구에서는 탐색영역문제를 교통망 확장없이 해결할 수 있는 전역 탐색기법으로 유전 알고리듬을 이용하여 개발하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권7호
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• pp.667-675
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• 2012

A damage estimation method for support structure of offshore wind turbine using modal parameters is presented for effective structural health monitoring. Natural frequencies and mode shapes for a support structure with monopile of an offshore wind turbine were calculated considering soil condition and added mass. A neural network was learned based on training patterns generated by the changes of natural frequency and mode shape due to various damages. Natural frequencies and mode shapes for 10 prospective damage cases were input to the trained neural network for damage estimation. The identified damage locations and severities agreed reasonably well with the accurate damages. Multi-damage cases could also be successfully estimated. Enhancement of estimation result using another parameters as input to neural network will be carried out by further study. Proposed method could be applied to other type of support structure of offshore wind turbine for structural health monitoring.