• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.225-234
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• 2015

가상발전소(Virtual Power Plant)는 비상발전(DG), 열병합발전(CHP), 에너지 저장 장치(ESS), 부하(Load)등과 같은 분산 에너지 자원을 ICT기반의 기술로 연계하여 하나의 단일 발전소와 같이 운영하는 기술이다. 지금까지의 가상발전소는 하나의 가상발전 플랫폼을 통하여 광범위하게 산재해 있는 다양한 분산 에너지 자원을 네트워크로 연결하는 구조를 기반으로 개발되고 실증되었다. 그러나 분산 에너지 자원 종류 및 수가 지속적으로 증가할 경우 이러한 분산 에너지 자원과 관련된 데이터 또한 기하급수적으로 증가할 수밖에 없으며 분산 에너지 자원의 분포가 광범위한 지역에 분포되어 있는 경우 하나의 가상발전 플랫폼으로 이들 모든 자원에 대한 네트워크를 중앙 집중형으로 가져가는 것은 네트워크 구성을 위한 기술적, 비용적 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 광범위한 지역에 분포되어 있는 분산 에너지 자원을 효율적으로 관리함으로써 시스템 부하에 따른 오류 확률을 낮추고, 분산 에너지 자원과의 데이터 교환의 견고성과 가상발전소의 확장성을 확보할 수 있는 대단위 가상 발전소 구성 방법을 제안한다. 또한 대단위 가상 발전소 구성 시 분산 에너지 자원을 직접적으로 제어하고 모니터링하는 소단위 가상발전 플랫폼에서 가변 및 민감성 부하를 고려한 최적의 자원 스케줄링 방법 또한 시뮬레이션을 통해 그 결과의 유효성을 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권8호
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• pp.22-30
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• 2009

네트워크 온 칩 (Network-on-Chip, NoC) 기술은 기존 시스템-온-칩(System-on-Chip, SoC) 설계에서 IP 블록 수 증가와 이에 수반된 상호 연결 네트워크 복잡화 및 데이터 대역폭 제한 등의 문제점을 해결하기 위한 새로운 설계 패러다임이다. 더불어 동작 주파수 증가에 따른 급격한 전력 소모 클럭 신호의 분배와 동기화 문제 역시 중요한 이슈이며, 이에 대한 대안으로 광역적으로는 비동기, 국부적으로는 동기식 (Globally Asynchronous Locally Synchronous, GALS) 인 시스템 설계 방법론이 저전력 기술과 결합되어 에너지 소모를 줄이고 모듈적인 설계를 위해서 고려되어 왔다 GALS 방식의 설계 스타일은 정밀한 시스템 수준 전력 관리를 적용하기 위해 최근 소개되고 있는 전압 주파수 구역 (Voltage-Frequency-Island, VFI) 의 개념과 매우 잘 어울린다. 본 논문에서는 VFI를 적용한 NoC 시스템에서 최적의 전압선택을 통해 에너지 소모를 최소화하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 최적의 코어(또는 처리 소자) 전압과 VFI를 찾기 위해 통신량을 고려한 코어 그래프 분할, 통신-경쟁 시간을 고려한 타일 매핑, 전력 변화량을 고려한 코어의 동적 전압 조절 그리고 효율적인 VFI 병합 및 VFI 동적 전압 재 조절을 포함한다. 본 논문에서 제안한 설계 방법론은 기존 연구결과 대비 평균적으로 10.3%의 에너지 효율 향상이 있다는 것을 실험 결과를 통해 보여준다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권2호
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• pp.6-14
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• 2007

본 논문에서는 V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space Time) 복호 알고리즘의 ordering과 slicing 과정에 MAP(Maximum A Posteriori) 디코더의 외부 정보 (extrinsic information)를 이용한 최적의 터보 부호화된 (Optimal Turbo Coded) V-BLAST 적응 변조 시스템을 제안 후 성능을 관찰한다. 외부정보는 ordering과 slicing에 사전 확률 (a priori probability) 로서 사용되며 시스템 복호 과정은 주 반복 (Main Iteration) 및 부 반복 (Sub Iteration) 과정으로 이루어진다. 채널 상태에 따라 변조 방식을 달리하는 적응 변조 시스템을 기존의 터보 부호화 (Turbo Coding) 된 V-BLAST 시스템과 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 시스템에 각각 적용하고 전송률 (throughput) 을 비교하여 제안된 시스템을 적용할 경우 어느 정도의 성능 개선이 있는가를 살펴본다. 또한, 제안된 시스템에 선택적 전송 다이버시티 (STD : Selection Transmit Diversity) 기법을 적용한 후 성능의 향상을 관찰한다. 모의 실험결과, 적응 변조 시스템에서 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우가 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우에 비하여 11 dB의 SNR (Signal to Noise Ratio) 영역에서 최대 약 350 kbps의 전송률 향상이 나타났다. 특히, 제안된 시스템에 선택적 전송 다이버시티가 적용된 경우에는 송수신 안테나가 각각 2개인 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 시스템의 경우에 비하여 같은 SNR 영역에서 최대 약 1.77 Mbps의 전송률이 개선됨을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.39-47
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• 2017

한국 문화의 역사, 전통과 관련된 디지털 웹 문서가 증가하게 되었다. 하지만 창작자 또는 전통 문화와 관련된 소재를 찾는 사용자들은 정보를 검색해도 결과가 충분하지 않았으며 원하는 정보를 얻지 못하는 경우가 나타나고 있다. 이런 효과적인 정보를 접하기 위해서는 문서 분류가 필요하다. 과거에 문서 분류는 작업자가 수작업으로 문서 분류하여 시간과 비용이 많이 소비하는 어려움이 있었지만, 최근 기계학습 기반으로 한 자동 문서 분류를 통해 효율적인 문서 분류가 이루어진다. 이에 본 논문은 전통문화 콘텐츠를 체계적인 분류체계로 구성한 한민족정보문화마당 데이터를 기반으로 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발한다. 본 연구는 한민족정보문화마당 텍스트 데이터에 대해 단어 빈도수를 추출하기 위해 TF-IDF모델, Bag-of-Words 모델, TF-IDF/Bag-of-Words를 결합한 모델을 적용하여 각각 SVM 분류 알고리즘을 사용하여 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발하여 성능평가를 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.157-172
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• 2011

최근 분산 OLAP은 분산 환경에 적용하기 위하여 DHT기반의 P2P OLAP과 그리드 OLAP연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하기 위하여 P2P OLAP은 structured P2P 특성 때문에 다차원 범위 질의에 문제점이 있고, Grid OLAP은 인접성 및 시계열 고려가 없기 때문에 쿼리 자체의 서브 �V 조회 알고리즘 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅에 적합한 환경 제공을 위해 사용자의 조회 결과가 시계열적 특성으로 여러 사용자에 의해 재사용이 가능하고, 서버상의 휘발성 조회 큐브가 사용자 로컬 메모리에서 직접 분석 질의 시 효율이 좋다는 것에 초점을 두어 중앙관리 P2P방식을 제안하였다. 또한 빠른 질의 결과 및 다차원 범위질의를 위한 다단계 Hybrid P2P방식에 인덱스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 클라우드 시스템을 접목하여 Cloud P2P OLAP을 제안하였다. 이를 위한 인덱스 구조로는 큐브 위상관계 트리와 인접성 2차원 Quadtree에, 시계열 Interval-트리를 접목하였으며, 이는 조회나 갱신 시에 일반 OLAP에 비해 큰 효율성을 보였다.

• 분석과학
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• 제24권6호
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• pp.533-543
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• 2011

hERG (human ether-a-go-go related gene) 이온채널은 심장 재분극의 중요 요소이며 이 채널의 저해제는 부정맥과 돌연사를 유발할 수 있다. 따라서, 신약개발과정에서 후보물질이 hERG 이온채널의 잠재적인 저해제일 경우에는 심장독성 부작용을 유발하므로, 이를 최소화하고자 많은 노력이 집중되고 있다. 본 연구는 HEK(인간 배아 신장)세포에서 얻은 202개 유기화합물의 $IC_{50}$ 데이터를 이용하여 2차원 구조-활성의 정량적 관계(2D-QSAR)방법으로 예측하는 모델을 개발하였다. hERG이온채널 저해제의 기계 학습방법으로는 다중선형회귀(Multiple Linear Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM)방법과 인공신경망(Artificial Neural Network)방법이며, 교차검증을 적용한 모집단 기반 전진선택(forward selection)방법과 결합하여 각 학습모델에 적합한 최적의 표현자들을 결정하였다. 가장 우수한 방법은 14종의 표현자를 사용한 인공신경망방법($R^2_{CV}$=0.617, RMSECV=0.762, MAECV=0.583)이었고, 다중선형회귀방법을 통해서 hERG이온채널 저해물질의 구조적 특징과 수용체와의 상호작용을 설명할 수 있다. QSAR모델의 검증은 교차검증과 Y-scrambling test방법으로 수행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권5호
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• pp.395-401
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• 2018

Recently, most of mobile devices are equipped with GNSS (Global Navigation Satellite System). When the GNSS signal is available, it is easy to obtain position information. However, GNSS is not suitable solution for indoor localization, since the signals are normally not reachable inside buildings. A wide varieties of technology have been developed as a solution for indoor localization such as Wi-Fi, beacons, and inertial sensor. With the increased sensor combinations in mobile devices, mobile devices also became feasible to provide a solution, which based on PDR (Pedestrian Dead Reckoning) method. In this study, we utilized the combination of three sensors equipped in mobile devices including accelerometer, digital compass, and gyroscope and applied three representative PDR methods. The proposed methods are done in three stages; step detection, step length estimation, and heading determination and the final indoor localization result was evaluated with terrestrial LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained in the same test site. By using terrestrial LiDAR data as reference ground truth for PDR in two differently designed experiments, the inaccuracy of PDR methods that could not be found by existing evaluation method could be revealed. The firstexperiment included extreme direction change and combined with similar pace size. Second experiment included smooth direction change and irregular step length. In using existing evaluation method which only checks traveled distance, The results of two experiments showed the mean percentage error of traveled distance estimation resulted from three different algorithms ranging from 0.028 % to 2.825% in the first experiment and 0.035% to 2.282% in second experiment, which makes it to be seen accurately estimated. However, by using the evaluation method utilizing terrestrial LiDAR data, the performance of PDR methods emerged to be inaccurate. In the firstexperiment, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of x direction and y direction were 0.48 m and 0.41 m with combination of the best available algorithm. However, the RMSEs of x direction and y direction were 1.29 m and 3.13 m in the second experiment. The new evaluation result reveals that the PDR methods were not effective enough to find out exact pedestrian position information opposed to the result from existing evaluation method.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1181-1196
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• 2011

영상 융합은 특징이 다른 두 개 이상의 영상에 대하여 각 영상의 특징을 모두 갖는 하나의 영상으로 재구성하는 기술로 의료 분야, 군사 분야, 원격 탐사 분야 등 여러 분야에 활용되고 있다. 지금까지 웨이블렛 기반 영상 융합은 주로 이산 웨이블렛 변환 하에서 고주파 영역에서는 표준편차와 같은 액티비티(activity) 측도를 사용하고 저주파 영역에서는 두 영상의 픽셀값의 평균을 취함으로써 이루어져 왔다. 그러나, 이산 웨이블렛 변환은 이동불변(translation-invariance)하지 않으므로 융합 영상에 블록 인공물이 생기곤 한다. 본 논문에서는 이산 웨이블렛 변환의 단점을 보완한 정상 웨이블렛 변환을 이용하여 고주파 영역에서는 영상 특징에 민감하지 않은 사분위수 범위를 사용하고 저주파 영역에서는 고주파 영역의 사분위수 범위 정보를 이용하여 영상을 융합하고자 한다. 영상 실험 결과, 제안된 방법은 정성적이고 정량적인 평가에서 입력 영상의 종류에 관계없이 로버스트한 결과를 낳음을 알 수 있었다.

• 한국한의학연구원논문집
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• 제13권2호통권20호
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• pp.47-52
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• 2007

In Oriental medicine, the status of tongue is the important indicator to diagnose one's health, because it represents physiological and clinicopathological changes of inner parts of the body. The method of tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive, therefore, tongue diagnosis is one of the most widely used in Oriental medicine. But tongue diagnosis is affected by examination circumstances a lot. It depends on a light source, degrees of an angle, doctor's condition and so on. So it is not easy to make an objective and standardized tongue diagnosis. As part of way to solve this problem, in this study, we tried to design a discriminant function for white and yellow coating with multi-dimensional color vectors. There were 62 subjects involved in this study, among them 48 subjects diagnosed as white-coated tongue and 14 subjects diagnosed as yellow-coated tongue by oriental doctors. And their tongue images were acquired by a well-made Digital Tongue Diagnosis System. From those acquired tongue images, each coating section were extracted by oriental doctors, and then mean values of multi -dimensional color vectors in each coating section were calculated. By statistical analysis, two significant vectors, R in RGB space and H in HSV space, were found that they were able to describe the difference between white coating section and yellow coating section very well. Using these two values, we designed the discriminant function for coating classification and examined how good it works. As a result, the overall accuracy of coating classification was 98.4%. We can expect that the discriminant function for other coatings can be obtained in a similar way. Furthermore, if an automated segmentation algorithm of tongue coating is combined with these discriminant functions, an automated tongue coating diagnosis can be accomplished.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2329-2334
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• 2006

본 논문에서는 기존의 conting 구성 프로그램의 단점인 단편들 간의 결합 실패를 보완하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 매우 긴 DNA의 염기 서열을 자동 서열 분석기로 한번에 분석 가능한 약 700개의 단편들을 한 주형으로 만들어 PCR 방법으로 클론 3을 생성 후, $600\sim700$개의 길이로 단편화하여 기준 주형과 비교하여 일치율을 계산한다. 이때 Compute Agreement 알고리즘을 이용하여 일치율을 계산하는 시간을 단축시킨다. 계산된 단편 쌍들의 중첩 정도를 기준으로 주형마다 2개의 결합 후보 단편을 추출하여 추출된 각 단편들의 일치율과 각 DNA 염기의 A,G,C,T 소속도 및 각 A,G,C,T 이 전 빈도수를 퍼지 추론 규칙을 이용하여 결합 여부를 판단한다. 본 논문에서는 결정된 최 적의 비교 단편을 결합하고, 더 이상 단편이 없을 때까지 반복하여 서열 결합을 완성한다. 실험을 위해 완성된 단백질 지놈인 'Synechocystis PCC6803'을 각각 1만개, 10만개씩 추출하여 $600{\sim}700$개의 길이를 가진 단편을 생성하였으며, 이 단편을 임 의의 mutation을 유발하여 실험한 결과, FAP 프로그램보다 속도가 줄어들었으며, conting 구성 프로그램의 단점 인 결합 실패가 발생하지 않았다.