• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권9호
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• pp.836-841
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• 2016

Wi-Fi를 이용한 실내 위치인식 시스템은 2차원 이상의 실내 공간 정보와 노드 위치정보 등이 결합된 무선 신호 지도의 제작이 필수적이다. 이를 구성하기 위한 과정인 Wi-Fi 노드의 RSSI 측정 및 배치 정보 확인에 시간 비용이 크게 발생한다. 특히 기존의 무선 환경이 변하거나 새로운 공간이 만들어질 경우 실내 위치기반의 서비스를 제공하기 위해 노드의 재설치 및 새로운 실내 무선 지도 제작이 필요하다. 이러한 문제로 인해 발생되는 시간 소비를 줄이기 위하여 본 논문에서는 3 m 간격으로 설치된 Cable형 Wi-Fi를 사용하여 정확한 노드의 배치 위치를 판별 및 공간 분석이 가능한 RSSI 가시화 및 Sobel 필터 기반 경계선 검출을 통해 복도 구간의 직선과 곡선을 구분하는 알고리즘을 제안한다. Cable형 Wi-Fi는 동일한 전력선으로 연결되어 있으므로 노드가 일정한 간격으로 설치된 순서를 알 수 있다는 장점이 있다. 이를 기반으로, 공간의 특정 구간을 분석이 가능하도록 측정된 RSSI 기반 가시화과정을 통해 신호의 분포를 확인하고 이를 Sobel 필터 기반 경계선 검출 및 Total RSSI Distribution(TRD) 연산을 통하여 분석한다. Raw data와 제안하는 알고리즘 신호강도를 비교해본 결과 제안하는 알고리즘의 신호 세기는 곡선 구간에서 경계선 특성이 평균 13.73 % 증가하였다. 또한 직선 구간 신호의 세기를 평균 34.16 % 감소시켜 직선구간과 곡선구간의 특성이 개선되었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제7권2호
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• pp.108-115
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• 2003

목적 : MRI를 촬영하면서 동시에 측정한 뇌전도 신호에 가장 크게 영향을 미치는 것은 경사자계 유발 잡음이다. MRI와 동시에 측정한 뇌전도 신호에서 전류원 국지화를 수행할 때, 경사자계 유발 잡음이 미치는 영향을 분석하고자 한다. 대상 및 방법 : 사람의 머리와 유사하게 만든 뇌전도 팬텀과 MR compatible 뇌전도 측정시스템, 그리고 3.0 Tesla MRI 시스템을 실험에 사용하였다. 3.0 Tesla MRI 시스템 안에 전류원이 설치되어 있는 뇌전도 팬텀을 놓고, EPI 촬영을 하는 동안 뇌전도 신호를 측정하였다. 경사자계의 세기와 전류원의 위치를 조절하면서 뇌전도 신호 측정을 하였고, 측정된 뇌전도 신호에 대하여 전류원 국지화를 수행할 때 나타나는 국지화 오차를 평가하였다. 결과 : 경사자계 유발잡음에 의한 국지화 오차는 경사자계의 세기와 전류원의 위치에 따라 변화하는 것을 관찰하였다. 또한 경사자계 유발잡음이 Gaussian 잡음보다 전류원 국지화에 미치는 영향이 큰 것을 관찰하였으며, 경사자계 유발 잡음의 전력이 뇌전도 신호 전력의 $10\%$ 이하일 때는 전류원 국지화에 미치는 영향이 미미함을 관찰하였다. 결론 : 경사자계 유발 잡음 전력을 뇌전도 신호 전력의 $10\%$ 이하로 줄인다면 MRI를 하면서 동시에 측정한 뇌전도 신호로도 전류원 국지화를 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국자기학회지
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• 제22권2호
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• pp.49-57
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• 2012

MFL PIG는 배관의 단면적이 변화할 때 발생하는 누설 자기장을 검출하고, 검출 된 누설 자속 신호의 분포 및 크기를 이용하여 배관 내 외벽에 결함의 발생 유무를 검사하는 방법이다. 기존의 MFL PIG는 금속 손실이나 균열, 부식과 같은 결함을 검출하는데 효과적이었으나 배관 내 외부의 압력차로 인하여 발생하는 가로축 방향의 가늘고 긴 미소결함을 검출하기 위하여 원주 방향으로 자기장 누설을 최대화 할 수 있는 CMFL(Circumferencial MFL) PIG의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 자계 해석 기법 및 3차원 비선형 유한요소법을 이용하여 CMFL PIG를 설계하고 배관의 결함 유무에 따른 누설 자계 분포를 분석하였다. 또한 CMFL PIG와 함께 결함 검출 성능 검증을 위한 모의시험 배관과 결함 및 고정 구조물을 제작하고, 이를 이용한 실험으로 누설 자계 신호를 측정하여 결함의 형상변화가 검출 신호에 미치는 영향을 비교 및 검토하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.119-125
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• 2015

정수장, 하수처리장, 폐수처리장의 배출수 처리공정에서 고 농도의 슬러지 선별, 이송 및 약품 투입량 조절을 위한 기준으로 슬러지 농도계가 사용되고 있다. 그러나 슬러지에 함유된 이물질이 혼입될 경우 감쇄량이 증가하거나 초음파가 수신부에 전달되지 않아 실제 농도값 보다 높은 값을 출력하거나 헌팅현상이 발생한다. 또한 단일 센서에 슬러지 포착 또는 고장 등의 문제로 배출수 공정 자동화에 어려움이 많았다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 초음파 다중빔 농도계를 개발하여 사용하고 있으나 특정 초음파 빔의 농도 측정값에 오류가 발생할 경우 전체 농도시스템의 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초음파 다중빔 농도계 간의 신뢰성을 판단하고, 신뢰성이 높은 다중빔 농도계만을 사용하여 슬러지 농도 예측값의 성능 향상방안을 제시하였다. 예측 알고리즘으로는 뉴로-퍼지모델을 적용하였으며 다양한 실험을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권2호
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• pp.229-236
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• 2009

다목적실용위성-5호는 2010년 발사를 목표로 고도 550km의 저궤도에 위치하게 될 것이다. 다목적실용위성-5호의 임무인 고정밀 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 처리하기 위해서는 정확한 위성의 위치(20cm) 와 속도(0.03cm/s)가 결정되어야 한다. 이러한 요구 조건은 한국 전자통신연구원에서 개발한 ETRI GNSS Precise Orbit Determination(EGPOD) 소프트웨어로 검증하였다. 0.1Hz 수신 주기의 SAC-C 위성 반송파위상 데이터로 정밀궤도결정을 수행하였다. 이중 주파수 GPS 데이터를 사용하여 수신 선호의 전리층 오차를 대부분 제거하고 이중 차분된 데이터를 생성함으로써 GPS 위성과 수신기의 공통된 시계 오차를 없앴다. 동역학 모델 접근 방법을 이용하였고, Batch Least Square Estimator(BLSE) 필터로 각 데이터 아크(arc) 에 해당하는 위성의 위치와 속도, 대기저항 계수, 태양풍 계수를 추정하였다. 또한 정밀한 동역학 모델을 위하여 모델 되지 않은 부정확한 가속도 항을 보충하는 경험 가속도를 추가하였다. 경험 가속도는 위성의 공전 주기(revolution) 당 한번씩 시선방향(radial), 진행방향(along-track), 수직방향(cross-track)으로 추정하고, 수직방향의 상수 항에 대해서는 해당 데이터 아크에 관하여 부가적으로 추정하였다. 정밀궤도결정 결과 검증을 위하여 EGPOD 소프트웨어에서 얻어진 결과와 JPL에서 제공하는 정밀궤도력(Precise Orbit Ephemeris)을 비교하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.593-599
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• 2013

본 논문은 차량 환경에서 GPS 반송파 기반 위치 결정을 위한 반송파 불연속 측정치 검출에 대한 내용을 다룬다. 반송파 기반 위치 결정 방식에 있어서 위치 정확도의 신뢰도를 확보하기 위해서는 반송파 불연속 측정치를 검출해야 한다. 반송파 불연속 측정치를 검출하는 방식에는 여러 연구가 있지만 본 연구에서는 차분된 반송파 측정치와 저가의 관성센서를 이용해 추정한 차분된 반송파의 차이를 모니터링 값으로 설정함으로써 GPS 불연속 측정치를 검출한다. 저가의 불연속 측정치 검출 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 설계된 불연속 측정치 검출 성능 만족을 위한 관성센서 성능 범위를 도출한다. 이를 통해 적절한 가격과 성능의 관성센서 선택이 가능하다. 선정된 관성센서가 설계치를 만족하는지를 검증하기 위하여 회전 테이블 실험을 진행하였다. 결과적으로 실험치가 설계된 불연속 측정치 검출 성능을 보수적으로 만족하는 검출 성능을 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.57-65
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• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제17권1호
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• pp.43-53
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• 2019

목적 : 본 연구는 주의력결핍과잉행동장애아동(Attention Deficit Hyperactivity disorder; ADHD)을 대상으로 국내에서 제공되는 중재 방법을 체계적으로 고찰하여 최신의 국내 치료 경향을 제시하고자 하였다. 연구방법 : 2004년 1월부터 2018년 12월까지 최근 15년간 국내 학회지에 게재된 연구를 대상으로 하였다. 누리미디어(DBpia), 스콜라(Scholar), 학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS)에서 '주의력결핍과잉행동', '아동', '중재'를 키워드로 검색하였다. 연구대상으로 선정된 연구는 총 14개로, 각 연구는 근거의 질적 수준과 방법론적 질적 수준으로 분석한 후 그 결과를 대상자, 중재, 대조, 결과의 순으로 제시하였다. 결과 : 분석 결과 근거기반 실행의 질적 수준은 수준 IV의 연구가 가장 많았고, 방법론적 질적 수준은 '보통'의 연구가 가장 많았다. 중재는 상호작용식 메트로놈 중재(Interactive metronome; IM)의 빈도가 가장 높았고, 측정된 평가도구는 상호작용식 메트로놈 전체형 검사(Long form assessment of IM), 아동 청소년 행동평가척도(Korean behavior child checklist; K-CBCL)의 사용이 높았다. 중재결과 ADHD아동의 집중력, 과잉행동, 과제 수행, 과다언어 사용, 그리고 타이밍 등에서 유의한 효과가 나타났다. 결론 : 국내 ADHD아동을 대상으로 다양한 중재방법이 제공되었고, 그 결과 ADHD증상에서 효과적인 결과가 나타났다. 따라서 본 연구결과는 임상에서 근거기반 실행을 위한 기초자료로 사용할 수 있다. 앞으로 ADHD아동을 대상으로 한 지속적인 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 국제지역연구
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• 제22권2호
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• pp.61-91
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• 2018

본 연구는 신용보증제도가 효과성 높은 중소기업지원 수단의 하나로서, 그 성과를 업무성격이 다른 국내 공공기관들과 비교하는 것보다 매우 유사한 형태로 운영되고 있는 일본, 대만 신용보증기관과의 글로벌 효율성 비교가 훨씬 유용할 수 있다는 측면에서 3개국 70개 기관의 2016년도 효율성을 DEA모형과 초효율성 모형을 통해 분석하였다. 분석결과, 우리나라 신용보증기관들의 효율성이 일본에 비해 다소 높은 것으로 나타났으며, 효율적으로 운영되고 있는 DMU의 숫자도 비교적 적정한 것으로 분석되었다. 초효율성점수는 히로시마, 대만SMEG, 부산, 지바, 시즈오카, 울산, 기보 순으로 나타났다. 또한, 대부분의 신용보증기관들은 규모수익상태가 체증규모수익상태에 있는 것으로 분석되어 적정수준의 투입 증가전략을 추진하는 것이 효율적일 수 있는 것으로 판단된다. 또한, 우리나라와 일본간 효율성 격차는 통계적으로도 유의한 차이를 보였다. 정책적 시사점으로는 첫째, 일본 신용보증제도의 동향에 대한 주기적 분석이 필요하며, 둘째, 신용보증규모가 국가경제 및 중소기업정책에 미치는 영향을 파악하여야 하고, 셋째, 효율성 결정요인에 관한 분석이 필요하며, 넷째, 비효율의 원인을 고려하여 효율성 개선전략의 방향성을 정립하여야 하고, 다섯째, 다각적인 측면에서 효율성 측정이 이루어질 필요가 있음을 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-104
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• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.