• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.961-973
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• 2020

본 논문에서는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 영상융합 기법을 제안하고자 하였다. 딥러닝 구조의 성능을 향상시키기 위하여, CNN 기법에서 대표적인 합성곱(convolution) 방법으로 알려진 팽창된 합성곱(dilated convolution) 모델을 활용하여 모델의 깊이와 복잡성을 증대시키고자 하였다. 팽창된 합성곱을 기반으로 하여 학습과정에서의 효율을 향상시키기 위하여 잔차 네트워크(residual network)도 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 모델학습을 위하여 전통적인 L1 노름(norm) 기반의 손실함수와 함께, 공간 상관도를 활용하였다. 본 연구에서는 전정색 영상만을 이용하거나 전정색 영상과 다중분광 영상을 모두 활용하여 구조에 적용한 DRNet을 개발하여 실험을 수행하였다. KOMPSAT-3A를 활용한 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용한 DRNet은 융합영상의 분광특성에 과적합되는 결과를 나타냈으며, 전정색 영상만을 이용한 DRNet이 기존 기법들과 비교하여 융합영상의 공간적 특성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.221-230
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• 2021

전역 최적화 문제의 해를 유전 알고리즘을 사용하여 얻어 완전파형역산을 수행하고 층상 반무한체의 물성치를 추정하는 기법을 제안한다. 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 동적 응답을 측정하고, 이를 추정 물성치를 사용하여 계산된 응답과 비교한다. 응답의 추정치는 mid-point integrated finite element와 perfectly matched discrete layer를 사용하여 구성된 thin-layer model로부터 얻는다. 전역 최적화 문제의 목적 함수는 응답의 관측치와 추정치의 차이에 대한 L2-norm으로 계산된다. 유전 알고리즘을 사용하여 전역 최적화 문제의 해를 구하여 완전파형역산을 수행한다. 제안된 기법을 기본 진동 모드 뿐만이 아니라 고차 진동 모드도 우세한 다양한 층상 반무한 매질에 적용하여, 측정치가 잡음을 포함하지 않는 경우와 포함하는 경우 모두에 대해서 제안된 완전파형역산 기법은 층상 반무한체의 재료 특성을 추정하는데 적합함을 확인할 수 있다.

• 지역사회간호학회지
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• 제18권2호
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• pp.232-241
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• 2007

Purpose: The aim of this study was to explore the health-related quality of life of caregivers for demented elders. Method: The subjects of this study were 170 pairs of demented elders and their caregivers. Socio-demographic characteristics of the demented elders and the caregivers, Barthel index and SF-36 were used in this study. Data analysis procedure included t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, and hierarchical multiple regression. Results: The score of overall health-related quality of life (HRQoL) was 288.62 in norm-based scoring. The major factors that affect HRQoL of the demented elders' caregivers were burden, the age of the caregiver, ADL and gender of the demented elder, and these factors explained 34.5% of HRQoL. Conclusion: The factors significantly affecting the caregivers' HRQoL were burden, the age of the caregiver and ADL. The effective social support system should be considered in respective nursing interventions to decrease the level of burden and to increase HRQoL in demented elders' caregivers. Further studies and efforts will be needed to investigate preceding factors of burden and HRQoL.

• Asia Marketing Journal
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• 제17권1호
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• pp.69-95
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• 2015

This paper examines a highly used social networking site (SNS) by studying the behavior of more than 11 million members over a 20 month period. The importance of the most highly active members to the overall network is demonstrated by the significant fraction of total visits by extremely active members in a given period but such members have surprisingly short lifespans (an average of only 2.5 months) as social hubs. We form and test a number of hypotheses concerning these social hubs and the determinants of their lifespan. We find that the speed of achieving social hub status increases the lifespan of a social hub. The norm of reciprocity is strongly confirmed to be present in the social hub population as visits are reciprocated. We also find that increasing local dominance in terms of activities over neighboring agents leads to a longer lifespan of a social hub. Contrary to expectations, local clustering in the vicinity of social hubs is smaller (rather than larger) than overall clustering. We discuss managerial implications in the paper.

• 전기학회논문지
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• 제56권10호
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• pp.1859-1864
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• 2007

Existing barcode signal restoration algorithms are not robust to unmodeled outliers that may exist in scanned barcode images due to scratches, dirts, etc. In this paper, we describe a robust barcode signal restoration algorithm that uses the hybrid $L_1-L_2$ norm as a similarity measure. To optimze the similarity measure, we propose a modified iterative reweighted least squares algorithm based on the one step minimization of a quadratic surrogate function. In the simulations and experiments with barcode images, the proposed method showed better robustness than the conventional MSE based method. In addition, the proposed method converged quickly during optimization process.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.797-800
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• 2005

본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용하여 얼굴영상의 인수부호를 찾아 얼굴을 인식하는 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 특징추출을 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 계수로 구성된 인수부호를 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $324{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 기저영상의 개수에 따른 압축성능과 L1- 및 L2-norm의 거리척도에 따른 분류에서 우수한 인식성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제22권3호
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• pp.285-298
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• 2015

In [41], Th.M. Rassias proved that the norm defined over a real vector space V is induced by an inner product if and only if for a fixed positive integer l holds for all x₁, ⋯ , x_2l ∈ V . For the above equality, we can define the following functional equation Using the fixed point method, we prove the Hyers-Ulam stability of the functional equation (0.1) in fuzzy Banach spaces.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.963-969
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• 2000

본 논문에서는, 선형 주기적 시변 시스템에 대해서, 두 개의 입출력 이득을 정의한다. 그 하나는 단위 크기의 ι$_2$노름을 갖는 모든 입력에 대한 최악의 $\iota_2$ 노름의 출력의 비로서, G($\iota_2,\iota_2$ 로 표기한다. 또 다른 하나는 단위 크기의 RMS 값을 갖는 모든 입력에 대한 최악의 RMS 값의 출력의 비로서, G(RMS, RMS)로 표기한다. 선형 시불변 시스템에 대해서는 이 두 개의 이득은 등가라는 사실이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 선형 주기적 시변 시스템에 대해서도 이 두 개의 이득이 등가라는 것을 증명한다. 또한, 선형 주기적 시변 시스템에 대한 주파수 응답을 얻는 두 가지 방법 사이의 관계를 유도한다. 이렇게 정의된 입출력 이득은 M-채널 필터 뱅크에 적용한다. 필터 뱅크는 음성 압축 등에 사용되는 대표적인 다중비 신호처리 시스템이다. 이러한 필터뱅크에는 일반적으로 에일리어징 왜곡, 진폭 왜곡 및 위상 왜곡이 존재한다. 본 논문에서는 오차 시스템의 G($\iota_2,\iota_2$ 이득을 최적화 하는 방법에 의해 필터 뱅크를 설계함으로써, 필터 뱅크에서 일반적으로 존재하는 왜곡을 작게할 수 있음을 보인다.

• Current Optics and Photonics
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• 제5권3호
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• pp.270-277
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• 2021

The adaptive sparse representation (ASR) can effectively combine the structure information of a sample dictionary and the sparsity of coding coefficients. This algorithm can effectively consider the correlation between training samples and convert between sparse representation-based classifier (SRC) and collaborative representation classification (CRC) under different training samples. Unlike SRC and CRC which use fixed norm constraints, ASR can adaptively adjust the constraints based on the correlation between different training samples, seeking a balance between l₁ and l₂ norm, greatly strengthening the robustness and adaptability of the classification algorithm. The correlation coefficients (CC) can better identify the pixels with strong correlation. Therefore, this article proposes a hyperspectral image classification method called correlation coefficients and adaptive sparse representation (CCASR), based on ASR and CC. This method is divided into three steps. In the first step, we determine the pixel to be measured and calculate the CC value between the pixel to be tested and various training samples. Then we represent the pixel using ASR and calculate the reconstruction error corresponding to each category. Finally, the target pixels are classified according to the reconstruction error and the CC value. In this article, a new hyperspectral image classification method is proposed by fusing CC and ASR. The method in this paper is verified through two sets of experimental data. In the hyperspectral image (Indian Pines), the overall accuracy of CCASR has reached 0.9596. In the hyperspectral images taken by HIS-300, the classification results show that the classification accuracy of the proposed method achieves 0.9354, which is better than other commonly used methods.

• 대한수학회지
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• 제55권2호
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• pp.373-390
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• 2018

In this paper we study the small-data scattering of the d dimensional fractional $Schr{\ddot{o}}dinger$ equations with d = 2, 3, $L{\acute{e}}vy$ index 1 < ${\alpha}$ < 2 and Hartree type nonlinearity $F(u)={\mu}({\mid}x{\mid}^{-{\gamma}}{\ast}{\mid}u{\mid}^2)u$ with max(${\alpha}$, ${\frac{2d}{2d-1}}$) < ${\gamma}{\leq}2$, ${\gamma}$ < d. This equation is scaling-critical in ${\dot{H}}^{s_c}$, $s_c={\frac{{\gamma}-{\alpha}}{2}}$. We show that the solution scatters in $H^{s,1}$ for any s > $s_c$, where $H^{s,1}$ is a space of Sobolev type taking in angular regularity with norm defined by ${\parallel}{\varphi}{\parallel}_{H^{s,1}}={\parallel}{\varphi}{\parallel}_{H^s}+{\parallel}{\nabla}_{{\mathbb{S}}{\varphi}}{\parallel}_{H^s}$. For this purpose we use the recently developed Strichartz estimate which is $L^2$-averaged on the unit sphere ${\mathbb{S}}^{d-1}$ and utilize $U^p-V^p$ space argument.