• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1222-1230
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• 2022

다양한 변조 기법을 사용하여 저피탐 능력을 갖춘 신호원들이 증가하면서, 신호의 변조 방식을 분류하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 최근 신호 간섭이나 잡음 환경에서 수신 신호 분류의 성능 개선을 위하여 전처리 과정으로 FFT를 이용하는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법이 제안되었다. 하지만 윈도우가 고정되는 FFT의 특성상 탐지 신호의 시간에 따른 변화를 정확히 분류해내지 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 높은 해상도를 가지고 또한 다양한 유형의 신호를 시간 및 주파수 영역에서 동시에 표현할 수 있는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 전처리 과정으로 사용하는 CNN 모델을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 웨이블릿 변환 방식이 FFT 변환 방식에 비해 정확도와 학습 속도 측면에서 SNR 변화에 무관하게 우수한 성능을 보이고, 특히 낮은 SNR일 때 더욱 큰 차이를 보임을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1619-1626
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• 2021

증분형 아날로그 디지털 변환기는 전통적인 델타 시그마 아날로그 디지털 컨버터와 달리 리셋 동작을 통한 입력과 출력의 1:1 매핑이 가능하며 이는 멀티플렉싱에 매우 용이하게 사용될 수 있다. 또한, 증분형 아날로그 디지털 변화기는 전통적인 델타 시그마 변환기에 비해 간단한 디지털 필터 설계가 가능하다. 따라서, 본 논문에서는 아날로그 디지털 컨버터 설계에 기본이 되는 딜레이가 있는 적분기와 딜레이가 없는 적분기의 시간 영역에서의 분석을 시작으로 2차 입력 피드 포워드, 확장된 카운팅, 2+1 매쉬, 2+2 매쉬 구조를 갖는 증분형 아날로그 디지털 변환기의 설계 방정식을 유도한다. 이를 통해 설계 이전에 증분형 아날로그 디지털 변환기의 성능을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 각각의 아날로그 디지털 변화기에 적합한 디지털 필터를 설계할 수 있다. 또한, 아날로그 디지털 변환기의 정확도를 향상 시키기 위한 확장된 카운팅, MASH의 설계 기술들을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1608-1614
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• 2022

최근 학생 수 감소로 인한 대학 간 경쟁이 심화되면서 성과부진학생을 조기에 예측하고, 중도이탈을 예방하기 위해 다양한 노력을 기울이는 것은 대학의 필수 업무로 인식되고 있다. 이를 위해서는 학생의 성과를 정밀하게 예측하는 우수한 성능의 모델이 필수적이다. 본 논문은 성과부진학생을 식별하기 위한 분류 예측 모델에서 이상 데이터를 제거하거나 증폭을 통해 예측 성능을 향상시키는 방법에 대해 제안한다. 기존 이상데이터 처리방법은 주로 데이터를 삭제하거나 무시하는데 집중되었지만 이 논문에서는 잡음과 변화지표를 구분하는 기준을 제시하고, 데이터를 삭제하거나 증폭함으로써 예측 모델의 성능을 높이는데 기여한다. 제안 방법의 검증을 위해 공개된 학습 성과 데이터를 활용한 실험에서 기존 방법에 비해 제안방법이 분류 성능을 향상시킬 수 있는 다수의 사례를 발견할 수 있었다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권6호
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• pp.81-89
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• 2022

큐브위성 관제를 위해 국제전기통신연합(ITU, International Telecommunication Union)에서 할당하고 있는 아마추어 주파수 가운데 3개의 주파수 대역(VHF/UHF/S-band)에 대하여, 큐브위성 지상국을 보유하고 있는 국내 10개 기관 사이트의 전파환경을 24시간 동안 각각 측정하였다. 측정된 결과를 바탕으로 큐브위성의 하향 교신주파수에서의 지상국 주변 전파잡음과 큐브위성 RF 통신링크에서 허용가능한 지상국 주변의 간섭잡음 요구조건을 비교하여 영향성을 분석하였다. 분석 결과 S 대역 환경은 다양한 무선 기기의 주파수가 혼재되어 사용되므로 지상국 주변 전파환경을 고려하여 큐브위성의 하향 교신주파수를 선정하여야 하고 아울러 RF 통신링크 설계나 지상국 시스템을 구성하여야 함을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.330-336
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• 2023

급격한 도시화는 전 세계적으로 도시화가 빠르게 진행되면서 교통 혼잡 및 환경오염, 소음 공해 등의 도시문제가 대두하고 있으며, 이러한 도시 집중화 현상으로 시간 낭비와 이로 인한 경제적 손실이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위한 도심 항공 모빌리티(UAM; Urban Air Mobility)는 3차원 미래형 도시 교통수단으로, 도로·철도·개인교통수단과 연계한(Seamless) 교통서비스(MaaS; Mobility as a Service)로 스마트시티의 중요한 교통축으로 자리 잡을 전망이다. 그러나 2023년 7월 현재, UAM 운용을 위한 공역체계, 버티포트 설계, 항법, 통신 등과 관련된 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 조종사 교육·훈련에 대한 개념 정립, 교육·훈련 프로그램에 대한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 미국과 유럽의 수직이·착륙(VTOL) 조종사 교육·훈련 프로그램을 SWOT 분석 방법을 통해, 국내 조종사 양성체계에 적합한 방안을 제시하고자 한다.

• Safety and Health at Work
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• 제13권4호
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• pp.429-439
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• 2022

Background: The risk observatory (RO) of the German Social Accident Insurance (DGUV) provides strategic support to the German Social Accident Insurance Institutions (GSAII) in proactive prevention. It does so by identifying future challenges and opportunities for occupational safety and health (OSH) resulting from new trends and developments that affect employees as well as children in elementary education, pupils, and students. Methods: The core of the RO is an online survey that relies on a pool of new trends and developments identified via internet and literature research. 865 prevention experts of the GSAII and the DGUV participated in the survey. They rated trends and developments regarding their sector-specific risks and opportunities for OSH in the 5 years to come. Results: Sector-specific and over-all results show that besides well-known OSH risks such as musculoskeletal stress and noise, developments relevant for OSH come to the fore that do not have their origin in work itself, but are strongly influenced by political, social, economic, environmental, or technical developments that accident insurance can only peripherally influence. Shortage of skilled staff was identified as a threat to OSH in almost all sectors. Conclusions: Prevention must find ways to address repercussions of such OSH risks. Cooperation and political awareness are therefore gaining in importance. Also, implementing a prevention culture in society and strengthening individuals' health and safety literacy, e.g., by target-group-specific communication and sensitization, as well as early safety and health education, help to counteract those OSH risks.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1660-1665
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• 2022

최근 많은 산업체에서 3차원 스캐닝 기술을 활용하고 있다. 3D 스캐너의 성능이 향상됨에 따라 점데이터를 획득하면 후처리를 통해서 일정 비율만큼 줄이는 샘플링 단계를 수행하거나, 잡음이라고 판단되는 부분을 제거한다. 하지만, 이와 같은 추가과정 수행에도 불구하고 오랜 시간 동안 스캐닝하면 점데이터들을 한꺼번에 처리할 수 없다. 일반적으로 멀티스레드 환경을 이용하여 기획득된 점데이터를 먼저 처리하는 방식을 이용하지만, 스캐닝 프로세스 작업 시간이 증가함에 따라 다양한 환경 조건과 누적된 연산으로 인하여 점차 처리 성능이 낮아진다. 본 연구에서는 3D 스캐너로부터 실시간으로 들어오는 점데이터를 누적된 고속 특징점 히스토그램 계산을 이용하여 불필요하다고 판단되는 점데이터를 초기에 제거하는 방식을 제안한다. 이 방법을 이용하면 전체 3D 스캐닝 프로세스의 속도 향상을 가져온다.

• 한국광학회지
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• 제34권4호
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• pp.151-156
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• 2023

파장당 200 Gb/s급 신호를 전송하는 고속 근거리 광통신 시스템을 비용 효율적으로 구축하기 위한 방안으로서 캐리어 억제 펄스 기반의 2채널 광학적 시분할 다중화 시스템을 제안한다. 캐리어 억제 펄스는 널 바이어스가 인가된 마하 젠더 변조기로 생성되며, 이는 시분할 다중화 신호를 색분산에 강인하게 만든다. 송신부에서는 캐리어 억제 펄스를 둘로 분기하고, 각각을 100 Gb/s의 4레벨 진폭 변조 신호로 변조한 후, 광학적 시분할 다중화를 통해 200 Gb/s의 신호를 생성한다. 다중화된 광 신호는 광섬유로 전송된 후, 반도체 광 증폭기로 증폭되며, 한 개의 광 검출기로 검출된다. 증폭기에 의해 발생한 잡음은 광학 필터로 제거된다. 시분할 다중화 과정에서 발생하는 누화는 다중 입력-다중 출력 이퀄라이저로 보상한다. 본 연구에서는 200 Gb/s의 고속 신호를 40 ps/nm의 색분산을 갖는 광섬유로 전송하여도 3.8×10^-3 이하의 비트 오율을 확보할 수 있음을 시뮬레이션으로 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1773-1793
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• 2023

Automated machine learning, often referred to as "AutoML," is the process of automating the time-consuming and iterative procedures that are associated with the building of machine learning models. There have been significant contributions in this area across a number of different stages of accomplishing a data-mining task, including model selection, hyper-parameter optimization, and preprocessing method selection. Among them, preprocessing method selection is a relatively new and fast growing research area. The current work is focused on the recommendation of preprocessing methods, i.e., feature subset selection (FSS) algorithms. One limitation in the existing studies regarding FSS algorithm recommendation is the use of a single learner for meta-modeling, which restricts its capabilities in the metamodeling. Moreover, the meta-modeling in the existing studies is typically based on a single group of data characterization measures (DCMs). Nonetheless, there are a number of complementary DCM groups, and their combination will allow them to leverage their diversity, resulting in improved meta-modeling. This study aims to address these limitations by proposing an architecture for preprocess method selection that uses ensemble learning for meta-modeling, namely AutoFE-Sel. To evaluate the proposed method, we performed an extensive experimental evaluation involving 8 FSS algorithms, 3 groups of DCMs, and 125 datasets. Results show that the proposed method achieves better performance compared to three baseline methods. The proposed architecture can also be easily extended to other preprocessing method selections, e.g., noise-filter selection and imbalance handling method selection.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.82-89
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• 2023

선박 구조 특성상 격실 구조는 복잡하고 협소하여 작업 과정에서 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 사고의 주된 원인은 구조물 충돌, 낙하물, 독성물질 누출, 화재, 폭발, 질식 등이 존재한다. 사고 발생 시 작업자의 현장 상황을 파악하는 것이 피해를 완화하는 요소 중 하나이다. 이에 안전성을 확보하기 위해 선박 내 CCTV로 현장 상황을 모니터링하고 있으나, 기존의 방식으로는 사고를 예방하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 안전 기술로 위치 식별, 음성/영상 통신 기능이 탑재되는 스마트 안전모가 개발 중에 있다. 또한, 작업 구역 내 환경 정보 수집 및 저장기능을 포함한 온도, 습도, 진동, 소음, 기울기(자이로 센서), 가스 센서를 사용하여 스마트 안전모를 착용한 작업자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 이를 통해 스마트 안전모 및 환경 센서의 사용으로 선박 내 작업자의 안전성을 강화할 수 있을 것이다.