• 한국조경학회지
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• 제13권1호
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• pp.43-66
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• 1985

Korea needs proper and rational public policies on conservation and use of forest land and other natural resources because of the accelerating expansion of national land developments in recent years. Unfortunately, there is no systematic planning system to support the needs. Generally, forest land use planning needs suitability analysis based on efficient land classification system. The goal of this study was to classify a forest land using multivariate satistical methods. A case study was carried out in winter of 1983 on a mountainous area higher than 100m above sea level located at Mt. Kwanak in Anyang -city, Kyung-gi-do (province). The study area was 19.80 km$^2$wide and was divided into 1, 383 Operational Taxonomic Units (OTU's) by a 120m$\times$120m grid. Fourteen descriptors were identified and quantified for each OTU from existing national land data : elevation, slope, aspect, terrain form, geologic material, surface soil permeability, topsoil type, depth of the solum, soil acidity, forest cover type, stand size class, stand age class, stand density class, and simple forest soil capability class. For this study, a FORTRAN IV program was written for input and output map data, and the computer statistics packages, SPSS and BMD, were used to perform the multivariate statistical analysis. Fourteen variables were analyzed to investigate the characteristics of their fire quench distribution and to estimate the correlation coefficients among them. Principal component analysis was executed to find the dimensions of forest land characteristics, and factor scores were used for proper samples of OTU throughout the study area. In order to develop the classes of forest land classification based on 102 surrogates, cluster and discriminant analyses of principal descriptor variable matrix were undertaken. Results obtained through a series of multivariate statistical analyses were as follows ; 1) Principal component analysis was proved to be a useful tool for data selection and identification of principal descriptor variables which represented the characteristics of forest land and facilitated the selection of samples.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.640-654
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• 1996

본 논문에서는 BDD(Binary Decision Diagrams) 를 이용한 다단계 리드뮬러회로 합성 방법을 제시한다. 기존의 다단계 노리 합성 도구인 FACTOR에서는 논리 함수를 입력 분 할에 의해 맵 형태의 행렬로 표현하고 행렬 연산을 통해 다단계 회로를합성한다. 이 방법은 논리 합성의 입력으로 맵을 사용하기 때문에 입력 수에 따라 기억 공간이 지수 적으로 중가하고 이에 비례하는 연산 시간에 필요하게 되어 대규모 회로에서 잘 동작 되지 않는다. 이러한 단점을 해결하기 위해 기존의 방법과는 다른 새로운 시도로서 BDD 표현에 의해 최선의 패턴을 선택하므로 최소화된 다단계 리드뮬러회로를 구현한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용한 benchmark 회로의 실험 결과, 대부분의 회로에서 기존의 결과(2)에 비해 개선된 결과를 보인다. 특히, 대칭 함수에 대해서는 최적에 가까운 결과를 보인다. 대규모 회로에서 합성 결과를 개선하기 위해 최선의 입력 분할을 고려하므로 기존의 결과보다 개선된 결과를 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.35-44
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• 2007

본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 또한 원형 정합은 영상을 이진화(binarization)할 때 발생되는 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈에 취약하다. 이러한 랜덤 노이즈를 제거하기 위해 본 논문에서는 체인 코드 트리밍(chain code trimming)방법을 제안한다. 체인 코드 트리밍은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 특정 유형의 체인 코드를 제거, 교정함으로써 이루어진다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때와 체인 코드 트리밍을 한 후 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.

• 대한금속재료학회지
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• 제48권11호
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• pp.1021-1027
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• 2010

The charpy impact property was lower at the surface and middle regions than that at the root region in metal welded by Tandem EGW of 82 mm thick EH40-TM steel plates. Temperature distribution in the weld sample and the heating/cooling temperature throughout the various regions in the weld metal were estimated by the commercial weld simulation program SYSWELD. The microstructure of the weld metal consisted of acicular ferrite and grain boundary ferrite. Grain boundary ferrite in the acicular ferrite matrix was found more in the surface and middle regions than in the root region, and the acicular ferrite was also coarser in the surface and middle regions where the impact toughness was lower and the input temperature was higher. Our results indicated that the impact toughness property was related to the microstructure morphology, the distribution of grain boundary ferrite, and the acicular ferrite.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3917-3941
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• 2019

The recent interest in artificial intelligence and machine learning has partly contributed to an interest in the use of such approaches for hyperspectral remote sensing (HRS) imagery classification, as evidenced by the increasing number of deep framework with deep convolutional neural networks (CNN) structures proposed in the literature. In these approaches, the assumption of obtaining high quality deep features by using CNN is not always easy and efficient because of the complex data distribution and the limited sample size. In this paper, conventional handcrafted learning-based multi features based on expert knowledge are introduced as the input of a special designed CNN to improve the pixel description and classification performance of HRS imagery. The introduction of these handcrafted features can reduce the complexity of the original HRS data and reduce the sample requirements by eliminating redundant information and improving the starting point of deep feature training. It also provides some concise and effective features that are not readily available from direct training with CNN. Evaluations using three public HRS datasets demonstrate the utility of our proposed method in HRS classification.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제71권4호
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• pp.391-405
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• 2019

Compared to the ambient vibration test mainly identifying the structural modal parameters, such as frequency, damping and mode shapes, the impact testing, which benefits from measuring both impacting forces and structural responses, has the merit to identify not only the structural modal parameters but also more detailed structural parameters, in particular flexibility. However, in traditional impact tests, an impacting hammer or artificial excitation device is employed, which restricts the efficiency of tests on various bridge structures. To resolve this problem, we propose a new method whereby a moving vehicle is taken as a continuous exciter and develop a corresponding flexibility identification theory, in which the continuous wheel forces induced by the moving vehicle is considered as structural input and the acceleration response of the bridge as the output, thus a structural flexibility matrix can be identified and then structural deflections of the bridge under arbitrary static loads can be predicted. The proposed method is more convenient, time-saving and cost-effective compared with traditional impact tests. However, because the proposed test produces a spatially continuous force while classical impact forces are spatially discrete, a new flexibility identification theory is required, and a novel structural identification method involving with equivalent load distribution, the enhanced Frequency Response Function (eFRFs) construction and modal scaling factor identification is proposed to make use of the continuous excitation force to identify the basic modal parameters as well as the structural flexibility. Laboratory and numerical examples are given, which validate the effectiveness of the proposed method. Furthermore, parametric analysis including road roughness, vehicle speed, vehicle weight, vehicle's stiffness and damping are conducted and the results obtained demonstrate that the developed method has strong robustness except that the relative error increases with the increase of measurement noise.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.217-223
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• 2019

자동차 분야에서 저항 점용접의 결함 및 품질을 실시간으로 예측할 수 있는 연구는 원가절감과 고품질 생산을 위한 필수 불가결한 연구 분야라 할 수 있다. 용접 품질은 전단강도와 너깃의 크기에 의해서 결정되며 여러 가지 독립변수에 따라 결과가 달라진다. 실시간 예측시스템을 개발하기 위하여 다중 회귀분석을 실시하여 3개의 독립변수로 두 가지 종속변수를 충분한 통계적 결과로 구하였으나 회귀식에 의한 품질 예측은 정확도를 보장할 수 없었다. 본 연구에서는 다층 신경망 회로를 구축하였다. 10가지의 동저항 변수에 의한 신경망은 3개의 은닉층을 구축하여 실행 함수와 가중치 행렬을 구하였다. 그러나 이 경우, 입력 변수가 너무 많아 실시간 제어에 어려움이 있을 수 있으므로 회귀분석에 의한 3개의 독립변수로 신경망을 구축하였다. 그 결과 모든 시험데이터를 불량, 부분 불량, 양품으로 구분하는데 성공하였다. 따라서 다중 회귀분석에 의해서 구한 3개의 독립변수에 의한 실시간 용접 품질 판정 시스템을 완성할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.213-218
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• 2021

입력과 출력에 동시에 잡음이 존재하는 경우 최소 자승법 보다는 완전 최소 자승법이 더 우수한 추정 성능을 보인다는 것이 알려져 있다. 완전 최소 자승법을 시계열 특성을 가지는 데이터에 적용할 경우 보다 실시간 성을 더하기 위해서 Recursive Total Least Squares(RTS) 알고리즘이 제안되어 있다. RTLS는 알고리즘 내에 존재하는 역행렬 계산에서 수치적인 불안정성을 지닌다. 본 논문에서는 RTLS와 유사한 수렴성을 지닐 뿐만 아니라 수치적 불안정성을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 위해서 Iterative Wiener Filter(IWF)를 적용한 새로운 RTLS를 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 수렴성이 기존의 RTLS와 유사할 뿐만 아니라 수치적 견실성이 기존 RTLS보다 향상되었다는 것을 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.762-765
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• 2021

본 논문에서는 자동차의 위치 및 자세 추정에 사용되는 칼만 필터 가속기를 내장한 차량용 ECU(electronic control unit)를 설계하고 구현하였다. 프로세서 코어는 RISC-V를 사용하였으며 칼만 필터의 행렬 연산을 수행하는 가속기, 차량 내 통신에 사용되는 CAN(controller area network) 제어기, 센서 연결에 사용되는 LIN(local interconnect network) 제어기를 내장하였다. 칼만 필터 연산은 시간 업데이트와 측정 업데이트의 두 단계로 나뉘며 시간 업데이트 단계에서는 현재 상태변수와 오차 공분산을 예측하고 측정 업데이트 단계에서는 입력값을 받아 칼만 이득을 계산하여 값을 보정한다. 보통 소프트웨어에서는 곱셈에 부동소숫점 연산을 사용하지만 본 논문에서는 하드웨어 면적을 줄이기 위해 정밀도 분석을 고려한 고정소숫점 곱셈기를 사용하였다. 설계된 ECU는 Verilog HDL을 이용하여 검증하였으며 28nm 실리콘 공정으로 구현하였다. 28nm 실리콘 공정으로 구현하였을 때 동작 주파수는 100MHz, 면적은 0.37mm², 게이트 수는 76만 게이트였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.49-55
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• 2022

차세대 이동통신시스템에서 RF 체인의 개수를 증가시키지 않으면서 달성 가능 데이터 전송률을 크게 증가시킬 수 있는 방법은 하이브리드 대용량 MIMO 기법을 사용하는 것이다. 최근에 하이브리드 프리코더에 대한 계산량을 줄이기 위하여 SIC 기반의 설계 방식이 제안되었다. 그러나 기저대역 프리코딩을 위해 단순히 대각 행렬을 사용함으로써 동시에 전송되는 스트림 간에 존재하는 간섭 문제를 해결할 수 없고, 아날로그 프리코딩을 위해서는 1개의 위상변환기를 사용함으로써 데이터 전송률 성능 향상에 한계가 있었다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 유효 채널에 대한 SVD 기반의 디지털 프리코딩을 적용하고 두 개의 위상 변환기를 사용하는 아날로그 프리코딩 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안하는 기법이 기존 기법보다 더 높은 달성 가능 데이터 전송률 성능과 SINR 성능을 갖는다는 것을 보인다.