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오늘 본 자료
시계열 자료의 단변량 웨이블릿 분석을 위한 모 웨이블릿의 선정
이현욱,이진욱,유철상,Lee, Hyunwook,Lee, Jinwook,Yoo, Chulsang 한국수자원학회 2019 한국수자원학회논문집 Vol.52 No.8
본 연구에서는 모 웨이블릿(mother wavelet)이 웨이블릿 분석에 미치는 영향을 파악하기 위해 먼저 백색잡음과 사인함수를 다양하게 결합한 시계열의 분석을 수행하고 그 결과를 각각 단기기억특성과 장기기억특성을 보이는 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)에 대한 적용하였다. 본 연구에서는 기존 연구가 하나 또는 두 개의 모 웨이블릿 평가에 제한된 것과는 달리 총 4가지의 웨이블릿에 대한 비교 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정한 웨이블릿은 기존 연구에 많이 사용된 바 있는 총 4가지의 모 웨이블릿(Bump, Morlet, Paul, Mexican Hat)이다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Bump 모 웨이블릿을 적용한 결과는 주기성분의 비정상성을 나타내는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 그 결과는 스펙트럼 분석결과와 매우 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이에 반해 Morlet과 Paul 모 웨이블릿은 주기성분의 비정상성을 상대적으로 잘 나타내 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 Mexican Hat 모 웨이블릿의 경우에는 그 결과의 해석이 까다로운 것으로 나타났다. 추가로, Paul 모 웨이블릿의 적용 결과가 시계열에 따라 일관적이지 않게 나타날 수 있음도 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿은 본 연구에서 고려한 모 웨이블릿 중 그 적용상 안정성이 가장 높은 것으로 확인되었으며, 이러한 결과는 최근 웨이블릿 관련 연구에서 Morlet 모 웨이블릿이 가장 많이 사용되는 추세와도 일치하는 것이다. This study evaluated the effect of a mother wavelet in the wavelet analysis of various times series made by combining white noise and/or sine function. The result derived is also applied to short-memory arctic oscillation index (AOI) and long-memory southern oscillation index (SOI). This study, different from previous studies evaluating one or two mother wavelets, considers a total of four generally-used mother wavelets, Bump, Morlet, Paul, and Mexican Hat. Summarizing the results is as follows. First, the Bump mother wavelet is found to have some limitations to represent the unstationary behavior of the periodic components. Its application results are more or less the same as the spectrum analysis. On the other hand, the Morlet and Paul mother wavelets are found to represent the non-stationary behavior of the periodic components. Finally, the Mexican Hat mother wavelet is found to be too complicated to interpret. Additionally, it is also found that the application result of Paul mother wavelet can be inconsistent for some specific time series. As a result, the Morlet mother wavelet seems to be the most stable one for general applications, which is also assured by the recent trend that the Morlet mother wavelet is most frequently used in the wavelet analysis research.
무선 주파수 신호와 단말 내장 센서를 이용한 심층 신경망 기반 융합 측위 기법
이현욱(Hyunwook Lee),임채훈(Chaehun Im),장수환(Suhwan Jang),이충용(Chungyong Lee) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
We propose an enhanced pedestrian localization based on a deep neural network. The input of DNN comprises estimated positioning parameters from built in sensors of mobile devices and radio frequency signal, such as step information, heading, and distances between device and access points (APs). By adopting DNN, the limitations of existing probability-based method, computation complexity and noise variance knowledge requirement, can be releaved. Moreover, simulation results show that the proposed localization method is more precise than the comparative method.
지하철 실내 공기 질 개선을 위한 철도차량 휠-레일 접촉 미세마모입자 발생 연구 소개
이현욱 ( Hyunwook Lee ) 한국공업화학회 2020 공업화학전망 Vol.23 No.4
최근 미세먼지가 사회적 이슈가 됨에 따라 지하철 시스템의 공기 질에도 많은 관심이 쏠리고 있다. 지하철 미세먼지는 지상과 달리 폐쇄적인 환경이라는 특징이 있는데, 이로 인해 발생 및 유입된 미세먼지는 지하철 시스템에 축적된다. 지하철 미세먼지의 대부분을 차지하는 미세마모입자들은 철 성분을 주축으로 다양한 중금속 성분을 포함하므로 인체에 해롭다. 본 기고문에서는 이러한 지하철 미세먼지 및 미세마모입자에 대한 기본 지식과 미세마모입자의 주된 발생원인 휠-레일접촉 미세먼지발생 연구에 대해 소개하고자 한다. 연구 결과들은 지하철 공기 질 향상을 위해 미세마모입자 발생 저감에 기여할 것으로 기대된다.