• 대한교통학회지
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• 제34권2호
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• pp.158-167
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• 2016

본 연구는 실시간 자료를 기반으로 k-NN을 활용한 단기 교통상황 예측 시 각 단계별 세부절차 및 변수결정, 입력자료 구축 등의 각 단계별 잠재적 예측오차에 대한 원인분석 및 시사점 도출을 목적으로 한다. 다양한 단기 예측모형에 대한 선행연구 검토를 통하여 k-NN 모형의 유용성을 검토하였고 이에 대한 적용가능성을 분석하였다. 본 연구의 k-NN 모형은 이력자료 평활화 및 패턴DB 구축의 입력자료 부분, 실시간 자료와 과거 이력자료와의 유사성 측정 및 k 근접이웃 결정 등의 k-NN 알고리즘 부분, 그리고 예측 시간간격에 따른 출력결과 부분 등으로 구성되며 올림픽대로 김포방향 한강대교 남단~여의상류IC 구간을 대상으로 분석을 실시하였다. 교통자료의 불규칙 잡음으로 인하여 정확한 패턴매칭을 위해서 이력자료의 평활화를 실시하였으며, 이력자료 패턴 DB는 일반 및 이벤트 상황으로 구분하여 활용하였다. 최적의 시계열 자료 및 k 근접이웃 결정을 위해서 시행착오 방법을 적용하였으며, 단기 교통상황 예측 시 예측 시간간격이 증가할수록 예측오차가 증가하는 패턴, 그리고 교통상태가 급변하는 시점에서도 예측오차가 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 k-NN 모형에 대한 각 단계별 예측오차에 대한 원인을 분석하여 개선방향을 제시함으로써 향후 신뢰성 있는 단기 교통상황예측 정보제공 및 시스템에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 감성과학
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• 제8권3호
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• pp.221-229
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• 2005

남자와 여자는 여러 가지 관점에서 많은 차이점을 가지고 있다 그 중에서도 남녀의 인지행동과 관련된 차이는 많은 관심 대상이 되어 왔다 지금까지 많은 연구자들이 남자와 여자 사이에는 인지행동적 차이가 존재함을 주장하며 그에 대한 과학적인 근거와 통계들을 제시하였다. 그러나 현재 디자이너들이 제품이나 웹사이트의 정보구조나 네비게이션을 설계하는 과정에서 남녀 사이의 인지 행동적 차이점은 거의 고려되고 있지 않고 있다. 평가 과정에서도 조사 대상을 남녀로 구분하기는 하지만, 구분 목적도 뚜렷하지 않으며 평가 데이터에서 나타나는 남녀의 차이에 대해서도 이를 설명할 수 있는 근거나 이론이 마련되지 않은 실정이다. 본 연구는 웹 네비게이션을 설계하는 데 있어서 남녀의 차이를 반영하기 위하여 관련된 기초 지식과 근거를 마련하고자 하였다. 특히 네비게이션의 정보 구조에 있어서의 남녀의 선호도를 중심으로 논의를 전개하였다. 우선 다양한 문헌 조사를 통하여 남녀의 일반적인 인지행동적 차이에 대해서 조사하였으며 이를 통해 남자의 인지적 사고방식은 일반적으로 순차적(sequence)이며 단계적인 반면 여자의 인지적 사고방식은 동시적(parallel)이며 임의적인 특성을 보임을 제시하였다. 다음으로 이러한 차이가 실제로 웹 네비게이션의 사용 과정에도 적용됨을 보이기 위하여 관련된 실험을 실시하였다. 우선 동일한 컨텐츠를 가지는 상이한 구조의 웹 네비게이션들을 디자인하였고 이를 남녀로 구성된 실험 대상자들로 하여금 사용하고 평가하도록 하였다. 그 결과 분석을 통하여 남자 실험 대상자들은 여자 실험 대상자들에 비해 좁고 깊은(narrow & deep) 정보 구조의 네비게이션에 대한 선호도가 상대적으로 높으며 반면에 여자 실험자들은 넓고 얕은(broad & shallow) 정보 구조의 네비게이션을 상대적으로 더 선호함을 알 수 있었다. 이와 같은 파악된 남녀 사이의 인지적 차이는 향후에 주사용자 그룹에 따른 보다 적절한 웹 네비게이션을 디자인하는 데 있어서 중요한 지침과 근거로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.143-148
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• 2020

교류 전압의 위상을 검출하여 제어하는 시스템의 경우 아날로그 제어방식에서는 검출한 위상에 대해 필터링에 의한 위상 offset 부분을 보상하여 제어에 응용하고 있다. 그러나, 디지털 제어방식에서는 이러한 위상 검출을 이용하여 제어할 경우 마이크로프로세서 혹은 마이크로 컨트롤러의 동작 주파수와 입력 위상 시간과의 오차로 인하여 정밀한 제어를 이룰 수가 없다. 일반적으로 사용하는 방식이 일정한 시간이 되면 누적된 오차를 임의로 보상하여 맞추어주는 방식인데 이러한 경우 보상하기 전까지는 오차를 지속적으로 가지고 갈 수밖에 없는 상황이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 실시간으로 영점을 검출하여 마이크로프로세서의 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법이 필요하게 된다. 따라서 이러한 오차를 줄이면서 정밀한 디지털 제어에 응용하기 위해 본 논문에서 수행하고자 하는 연구는 다음과 같다. 1) 시뮬레이션 모델링을 통해 Zero Crossing Detection 알고리즘을 구현하여 영점을 검출을 통하여 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법에 관해 연구. 2) Microcontroller를 이용한 Zero Crossing Detection 설계를 통하여 실시간으로 영점을 검출하여 마이크로프로세서의 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법에 관해 연구. 3) Zero Crossing Detection 회로를 활용하여 BLDC 전동기의 회전자 위치 추정 연구.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권4호
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• pp.241-251
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• 2007

본격적인 지진관측 이래 최대 규모의 내륙 지진으로 기록된 오대산지진의 관측 스펙트럼을 이용하여, 점지진원 스펙트럼 모델의 지진원 크기 및 오차의 공간적인 특성을 평가하였다. 먼저 지진원 스펙트럼을 추정하기 위해, 최근까지 국내에 축적된 지진자료를 기반으로 비교적 상세하게 추정된 추계학적 지진동모델(Boore, 2003)의 지진파 전달, 부지특성(연관희, 2007)을 이용하여 관측 자료를 보정하였다. 추정된 오대산지진의 지진원 스펙트럼을 $1-f_c$(1개의 코너주파수) Brune의 ${\omega}^2$ 지진원모델에 적합한 결과, 기존에 제시된 지진규모-응력강하량 대표모델(연관희 등, 2006)에 의해 잘 예측되었으며, 오대산지진의 지진원 스펙트럼은 최근까지 한반도 인근에서 발생한 중규모 이상의 지진원 스펙트럼으로부터 추정된 $2-f_c$(2개의 코너주파수)의 경험적인 지진원모델에 보다 잘 부합되었다. 또한 일반적으로 무작위 잡음으로 취급되는 점지진원 지진파 스펙트럼 모델링 오차에 대해 방위각에 따른 방향성과 지역별 전달특성을 평가한 결과, 오차가 완전한 무작위 특성이 아님을 확인할 수 있었다. 이러한 모델링 오차의 방향성은 이론적으로 추정된 방사패턴과도 매우 유사한 관측된 방사패턴을 나타내었으며, 지역별로는 지질학적인 경계 혹은 지진파전달의 불연속적 특성과 밀접한 관계가 있는 것으로 판단되는 주파수별로 상이한 공간적인 분포 특성을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권1호
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• pp.9-18
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• 2018

최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.

• 한국인구학
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• 제31권1호
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• pp.99-125
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• 2008

본 논문에서는 자기 기입식 질문법에 의한 평가 노동시간과, 시간일지법에 의한 일기 노동시간 간에, 노동시간의 길이에 의한 체계적인 편차가 존재하는지 밝히고자 하였다. 노동시간의 길이의 측정 및 계산에 있어서, 자기 기입식 질문법은 그 측정의 용이성 등의 장점에 의해 주로 사용되어 온 반면, 시간일지법은 응답자의 행동들을 그 연속성 하에서 기록함으로써 보다 실제에 가까운 생활시간을 구할 수 있다는 장점에 의해 사용되어 왔다. 2004년도 생활시간조사 자료를 이용해 분석한 결과, 평가 노동시간을 기준으로 했을 때에는 평가 노동시간이 증가함에 따라 노동시간의 과대평가의 경향이 강해진다는 결론이 나오는 반면, 일기 노동시간을 기준으로 했을때에는 일기 노동시간이 증가함에 따라 노동시간의 과소평가의 경향이 강해진다는 결론이 나오는, 모순으로 보이는 결과가 나왔다. 공통된 조사에서 나온 자료임에도 불구하고 서로 정반대의 결과를 나타내는 이유는 평균에의 회귀 현상에 의해 무작위 오차가 서로 반대의 방향으로 작용 하기 때문이다. 따라서 평가 노동시간을 기준으로 한 결과만을 근거로 장시간 노동을 하는 사람 일수록 자신의 노동시간을 과대평가하는 경향이 강하다고 주장할 수는 없다. 즉, 노동시간의 증가에 따른 체계적인 편차는 존재하지 않는다는 사실이 확인되었으며, 따라서 이러한 편차의 존재를 근거로 자기 기입식 질문법에 의한 평가 노동시간을 통해 구해진 자료들의 신뢰성에 의문을 제기하는 것 역시 불가능하다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.155-164
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• 2021

자연환경에 대한 국민들의 관심 증가로 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 이용한 수목 동정의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 외국에서는 수목 인식 분야에의 적용이 활발하게 이루어지고 있다. 수목의 분류를 위해 꽃, 잎 등 다양한 형질들을 대상으로 연구가 진행되고 있지만, 접근성을 비롯한 여러 장점을 가진 수피의 경우 복잡도가 높고 자료가 부족하여 연구가 제한적이었다. 본 연구에서는 국내에서 흔히 관찰 가능한 수목 54종의 사진자료를 약 7,000 여장 수집 및 공개하였고, 이를 해외의 20 수종에 대한 BarkNet 1.0의 자료와 결합하여 학습에 충분한 수의 사진 수를 가지는 53종을 선정하고, 사진들을 7:3의 비율로 나누어 훈련과 평가에 활용하였다. 분류 모델의 경우, 딥러닝 기법의 일종인 합성곱 신경망을 활용하였는데, 가장 널리 쓰이는 VGGNet (Visual Geometry Group Network) 16층, 19층 모델 두 가지를 학습시키고 성능을 비교하였다. 또한 본 모형의 활용성 및 한계점을 확인하기 위하여 학습에 사용하지 않은 수종과 덩굴식물과 같은 방해 요소가 있는 사진들에 대한 모델의 정확도를 확인하였다. 학습 결과 VGG16과 VGG19는 각각 90.41%와 92.62%의 높은 정확도를 보였으며, 더 복잡도가 높은 모델인 VGG19가 조금 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 학습에 활용되지 않은 수목을 동정한 결과 80% 이상의 경우에서 같은 속 또는 같은 과에 속한 수종으로 예측하는 것으로 드러났다. 반면, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 방해요소가 자치하는 비중에 따라 정확도가 떨어지는 것이 확인되어 실제 현장에서 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.43-51
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• 2009

1998년 Kocher 등이 블록암호에 대한 차분전력공격(Differential Power Attack, DPA)을 발표하였는데 이 공격으로 스마트 카드와 같이 위조방지가 되어있는 장비에서도 암호알고리즘 연산에 사용된 암호키를 추출할 수 있다. 2003년 Akkar와 Goubin은 DES와 같은 블록암호의 전 후반 $3{\sim}4$ 라운드의 중간값을 마스킹 값으로 랜덤화해서 전력분석을 불가능하게 하는 마스킹 방법을 소개하였다. 그 후, Handschuh 등이 차분분석을 이용해서 Akkar의 마스킹 방법을 공격할 수 있는 방법을 발표하였다. 본 논문에서는 부정차분 분석을 이용해서 공격에 필요한 평문수를 Handschuh 등이 제안한 공격방법 보다 효과적으로 감소시켰으며 키를 찾는 마지막 절차를 개선하여 공격에 사용되는 옳은 입력쌍을 선별하기 위한 해밍웨이트 측정시 발생할 수 있는 오류에 대해서도 효율적인 공격이 가능함을 증명하였다.

• 경제분석
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• 제27권1호
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• pp.67-90
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• 2021

본 연구는 투자자의 거래행태를 민감하게 반영하는 비트코인(BTC) 시장 자료를 이용한 실증분석을 통해 COVID-19 팬데믹이 발생하기 전과 후에 변동성과 거래량의 비선형 관계가 바뀌었다는 흥미로운 사실을 발견하였다. 즉, COVID-19 팬데믹 이전의 안정적 시장 상태에서는 정보 유입 패러다임에 근거한 이론처럼 두 변수의 관계가 양(+)으로 나타났지만 COVID-19 팬데믹 기간에 발생한 극단적 시장 스트레스 상태에서는 두 변수의 의존관계 구조가 달라지고 심지어 음(-)의 관계가 나타났다. 이는 행태경제학적 관점에서 COVID-19 팬데믹 기간의 시장 스트레스 증가가 투자자의 거래 행태(behavior)를 변화시켜 자산시장에 구조변화를 일으켰으며, 변동성과 거래량의 비선형 의존관계(특히, 극단적 분위수(quantiles)의 의존성)에 중대한 영향을 미친 결과라고 추론해 볼 수 있다. 따라서 정보 유입 외에 시장 스트레스로 인한 행태적 편의나 군집행동(herding)과 같은 심리현상이 두 변수의 의존관계 구조를 변화시키는 주요인이 될 수 있다는 전제하에 이를 검정해보았다. 본 연구는 실증분석을 위해 Ross (2015)의 구조변화 탐지 검정을 수행하였으며, 독립적이고 동일하게 분포하는(i.i.d.) 임의변수 가정 없이 비선형 관계구조와 분포 꼬리 부분의 비대칭적 의존관계를 면밀히 파악할 수 있는 Copula 회귀분위수(CRQ) 접근법을 제안하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권2호
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• pp.139-146
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• 2023

양식장 부표 등과 같은 해상의 소형 장애물을 탐지하고 거리와 방위를 시각화시켜 주는 해상물체탐지시스템은 선체운동으로 인한 오차를 보정하기 위해 3축 짐벌이 장착되어 있지만, 파도 등에 의한 카메라와 해상물체의 상하운동으로 발생하는 거리오차를 보정하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 외부환경에 따른 수면의 움직임으로 발생하는 해상물체탐지시스템의 거리오차를 분석하고, 이를 평균필터와 이동평균필터로 보정하고자 한다. 가우시안 표준정규분포를 따르는 난수를 이미지 좌표에 가감하여 불규칙파에 의한 부표의 상승 또는 하강을 재현하였다. 이미지 좌표의 변화에 따른 계산거리, 평균필터와 이동평균필터를 통한 예측거리 그리고 레이저 거리측정기에 의한 실측거리를 비교하였다. phase 1,2에서 불규칙파에 의한 이미지 좌표의 변화로 오차율이 최대 98.5%로 증가하였지만, 이동평균필터를 사용함으로써 오차율은 16.3%로 감소하였다. 오차보정 능력은 평균필터가 더 좋았지만 거리변화에 반응하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 해상물체탐지시스템 거리오차 보정을 위해 이동평균필터를 사용함으로써 실시간 거리변화에 반응하고 오차율을 크게 개선할 수 있을 것으로 판단된다.