• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.201-210
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• 2020

해군 잠수함은 여러 구성장비가 탑재된 복합 무기체계로 개발되기 때문에 이는 잠수함 정비의 어려움으로 직결된다. 또한, 잠수함 정비계획을 수립하는 방법은 인원수, 대상 함정의 수, 소비시간 등 통계적 접근에 의존하기 때문에 효율적인 정비에 제한적이다. 효율적인 정비를 위해서는 정비대상에 대한 이해를 바탕으로 주요 정비요소를 도출하여 정비하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 핵심 정비요소로 정비부하율을 정의하고, 분석 대상의 관계에 중점을 두어 현상을 식별하는 SNA 기법을 사용하여 잠수함 정비데이터를 분석한다. 이를 통해 기존에 정량적 분석에서 드러나지 않은 정비부하 특성을 도출하여 정비자 또는 정비계획자가 집중해야 하는 분야를 식별한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1188-1197
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• 2010

무선 애드혹 망에서 connected dominating set(CDS)를 활용한 라우팅 방식의 핵심은 dominating 노드로 동작할 최소 개수의 노드들을 선택하고, 이 노드들로 이루어진 백본 망을 구성하는 것이다. CDS 에서 장애 노드가 발생할 확률은 무시할 수 있는 수준은 아니다. 고장 감내가 중요한 비중을 차지하는 응용에서는 기존 CDS 기반 라우팅이 바람직하지 않을 수 있다. 따라서 메시지 플러딩에 따른 오버헤드로 인해 CDS 전체 재구성 시도를 최소화하는 것이 필요하다. 이를 위해 CDS 전체 재구성을 시도하는 대신, 장애가 발생한 노드를 중심으로 제한된 범위에 놓인 노드들에 대해서만 CDS를 부분 재구성할 수 있도록 대체 노드를 찾는 방안을 제안한다. 이러한 방식을 적용할 경우., CDS 부분 재구성시에도 dominating 노드 수가 전체 재구성을 시도했을 때와 같게 유지될 뿐만 아니라 전체 재구성 때보다 20~40% CDS 구성 시간을 단축시킬 수 있다. 고 이동성을 갖는 상황에서 기존 전체 재구성 알고리즘에 비해 패킷 수신율 및 에너지 소비 측면에서 유리한 결과를 얻었다.

• 대한인간공학회지
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• 제24권1호
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• pp.9-17
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• 2005

81.1% of traffic accidents is attributed to the drivers. In this regard, D/E model is a practical and effective method in terms of the cost and time in evaluating the road hazardousness. To examine the validity of the threshold values by the levels of demand We selected 10 subjects and collected their physiological signals while they were driving on Honam Highway (Jeonju ${\leftrighttarro}$ Hoideog section). Based on the collected data, the hazardous road condition was evaluated using the new threshold values of the effort level determined by cluster analysis. In applying the D/E model, a decision method based on the demand level was suggested, using a traffic accident prediction model. Additionally, the limit value of the effort level was determined using the drivers' physiological signal data collected at the highway. A comparison analysis of the two D/E models revealed no significant difference: The existing method and the clustering method determined 9 and 7 hazardous road zones, respectively, while actual traffic accidents were reported in 6 and 4 zones, respectively among the predicted road hazardous zones. However, the latter method suggested a more scientific and rational basis in determining the limit value of the Effort level. In conclusion, although D/E model has a great merit as a pioneering method to reflect human factors in evaluating the road hazardousness, it is believed that this method could be improved by a more dynamic method that considers the traffic conditions and the individual physiological signal of the drivers simultaneously in determining a better limit.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권10호
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• pp.801-807
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• 2013

WSN은 수백에서 수 만개에 달하는 SN들로 구성된다. WSN은 에너지 불균형 문제 해결을 위해 각 라운드마다 클러스터헤드를 새롭게 선택하고, 안전한 통신을 위해 노드 인증방식을 사용하고 있다. 그러나 이런 방법은 각 라운드마다 재-클러스터링을 수행함으로 SN의 오버헤드를 가중시키는 원인이 되고 안전한 통신을 제공하기 위한 인증단계는 빈번히 발생되는 AREQ/AREP 메시지 처리로 노드의 오버헤드를 더욱 가중시키고 있다. 라서 이 논문에서는 WSN 환경에서 에너지 효율적 운영과 신뢰성이 보장된 IDE-LEACH(Identity based Encryption : IDE) 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 기존 LEACH 기반의 프로토콜보다 통신에 평균적으로 20%까지 네트워크 수명을 연장하였고, 통신에 참여하는 모든 노드는 기지국으로부터 인증을 거친 신뢰할 수 있는 노드들로 구성된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1449-1466
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• 2014

본 논문에서는 기초자산의 선물을 이용하는 헷지 전략을 연구하였다. 최적헷지비율을 구하기 위한 전통적인 방법으로 회귀분석이 사용되고 있으나, 현물과 선물 사이에 존재하는 장기균형관계와 금융 시계열 자료의 분산에 존재하는 변동성 군집현상 등의 특징을 설명하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 코스피200 지수와 선물 자료에 대해 평균모형으로 벡터오차수정모형을 적합하고, 분산모형으로 다변량 GARCH 모형을 적합하여 분산-공분산 행렬을 추정하고, 이를 통해 최적헷지비율을 구하는 방법을 연구하였다. 실증분석 결과에 의하면 시장이 안정적일 때에는 회귀분석을 사용해도 큰 차이가 없지만, 시장이 불안정해지고 변동성이 커지는 구간에서는 벡터오차수정모형과 다변량 GARCH 모형을 이용하는 경우에 헷지성과가 월등히 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-62
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• 2006

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

• 한국재료학회지
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• 제22권7호
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• pp.329-334
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• 2012

Two types of nanoclusters, termed Cluster (1) and Cluster (2) here, both play an important role in the age-hardening behavior in Al-Mg-Si alloys. Small amounts of additions of Cu and Ag affect the formation of nanoclusters. Two exothermic peaks were clearly detected in differential scanning calorimetry(DSC) curves by means of peak separation by the Gaussian method in the base, Cu-added, Ag-added and Cu-Ag-added Al-Mg-Si alloys. The formation of nanoclusters in the initial stage of natural aging was suppressed in the Ag-added and Cu-Ag-added alloys, while the formation of nanoclusters was enhanced at an aging time longer than 259.2 ks(3 days) of natural aging with the addition Cu and Ag. The formation of nanoclusters while aging at $100^{\circ}C$ was accelerated in the Cu-added, Ag-added and Cu-Ag-added alloys due to the attractive interaction between the Cu and Ag atoms and the Mg atoms. The influence of additions of Cu and Ag on the clustering behavior during low-temperature aging was well characterized based on the interaction energies among solute atoms and on vacancies derived from the first-principle calculation of the full-potential Korrinaga-Kohn-Rostoker(FPKKR)-Green function method. The effects of low Cu and Ag additions on the formation of nanoclusters were also discussed based on the age-hardening phenomena.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.175-184
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• 2009

본 연구에서는 변화하고 있는 지표를 파악하기 위하여 기존황사발원지인 고비사막과 새로운 황사발원지로 주목받고 있는 만주에 대한 토지피복 비교 분석을 수행하였다. 이를 위해 1999년과 2007년의 SPOT VEGETATION(VGT) 센서로부터 취득된 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 10-day 자료를 사용하였다. 효율적으로 식물의 변화를 탐지하기 위해 NDVI패턴을 분석하고, 식생의 밀도에 따라 level로 분류하여 식생상태를 비교하였다. 그 결과 모든 level을 통해 황사발원지들의 동진추세를 확인할 수 있었다. 또한 기존의 황사발원지였던 고비사막과 황토고원은 positive한 변화를 보인 반면 새로운 황사발원지인 내몽골 고원과 만주는 negative한 변화를 보임을 관찰하였다. 특히 만주는 다른 황사발원지들과 다르게 사막이나 나지의 특성을 가지고 있지는 않으나 지속적으로 negative하게 변화함을 SPOT VGT의 1999년에서 2007년까지 9년 동안의 자료를 분석하여 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.317-324
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• 2010

In recent years, many automatic classification approaches have been employed. An automatic classification method can be effective, time-saving and can produce objective results due to the exclusion of operator intervention. This paper proposes a classification method based on automated training for high resolution multispectral images using ancillary data. Generally, it is problematic to automatically classify high resolution images using ancillary data, because of the scale difference between the high resolution image and the ancillary data. In order to overcome this problem, the proposed method utilizes the classification results of a Landsat image as a medium for automatic classification. For the classification of a Landsat image, a maximum likelihood classification is applied to the image, and the attributes of ancillary data are entered as the training data. In the case of a high resolution image, a K-means clustering algorithm, an unsupervised classification, was conducted and the result was compared to the classification results of the Landsat image. Subsequently, the training data of the high resolution image was automatically extracted using regular rules based on a RELATIONAL matrix that shows the relation between the two results. Finally, a high resolution image was classified and updated using the extracted training data. The proposed method was applied to QuickBird and SPOT-5 images of non-accessible areas. The result showed good performance in accuracy assessments. Therefore, we expect that the method can be effectively used to automatically construct thematic maps for non-accessible areas and update areas that do not have any attributes in geographic information system.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.11-16
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• 2019

사람들은 바쁜 현대사회 속에서 시간적 제재를 받고 있다. 이에 따라 사람들은 건강에 나쁜 영향을 미치는 간편한 인스턴트 식품을 섭취하고 간단한 운동조차하기 어려운 상황에 놓여있다. 또한 불필요한 정보과부화 현상으로 인해 개인의 특성에 적합하고 정확한 추론을 하는 것에 대한 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중상황의 군집분석과 연관규칙을 이용한 지식추론 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 상황정보에 따른 군집을 기반으로 연관규칙을 생성함으로써 사용자들에게 개인화된 헬스케어 방법을 제공한다. 이를 통해 각 질병에 대한 위험도를 추론함으로써 해당 질병에 대한 발병률을 낮출 수 있다. 또한 성능 평가를 통해 제안하는 모델이 비교 모델보다 수치상으로 F-measure 값이 0.027 더 높게 나타나며, 비교 모델 보다 우수하게 평가된다.