• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• 제11권4호
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• pp.29-35
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• 2008

In this paper, a new guidance law to reduce sensitivity to the initial heading errors is proposed. In order for shaping the input weights over the flight, we introduce the distribution functions expressed in terms of time-to-go and its inverse term. By applying the optimal control theory with the synthesized weights, the homing guidance law is derived. Also the characteristics of the proposed law are examined. Various computer simulations show the good performance of the proposed guidance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.310-310
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• 2012

확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2016

강우는 시 공간적 변동성이 크고 지형특성으로 인한 지역 편차가 큰 특성을 가지고 있다. 따라서 강우 발생을 분석하는 경우, 강우의 시 공간적 변동성과 지역특성을 고려해야한다. 본 연구에서는 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다. 강우의 지역특성을 고려하기 위해 2010~2015년 동안 발생한 강우사상 중 서울지역을 통과하는 대류성 강우사상 30개를 선정하였다. 지역특성 고려하기 위한 매개변수로 강우강도와 풍향을 선정하고, 매개변수의 가중인자를 결정하였다. 또한 매개변수의 정량화를 위해 강우강도의 경우 대수정규분포, 풍향의 경우 Von mises분포를 매개변수의 확률분포로 선정하고, 선정된 두 확률분포에 Copula함수를 적용하여 결합확률분포를 추정하였다. 아울러 추정된 결합확률분포에 Monte-Carlo Simulation기법을 적용하여 매개변수에 대한 난수를 발생시키고, 이를 이용하여 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.572-575
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• 2012

본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 변형된 Census 변환과 적응적 윈도우를 이용한 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 영역 기반 기법으로 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위해 탐색 화소 주변 영역의 기울기를 계산하여 윈도우의 크기 및 모양을 적응적으로 결정하고, 윈도우 영역의 정합 비용 함수는 변형된 Census 변환과 AD 연산 결과의 가중합으로 구한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• 제11권6호
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• pp.136-142
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• 1994

This study presents an algorithm and related techniques which could satisfy the important properties of check weighers and conveyor scales. The algorithm of Recursive Least Squares Regression is described for te weighing system simulated as a dynamic model of the second order. Using the model and the algorithm, model parameters and then the mass being weighed can be determined from the step input. The performance of the algorithm is illustrated in digital simulation. Discussions are extended to the development of fast converging algorithm. It turns out that the algorithm shows several desirable features suitable for microcomputer assisted real-time signal processing, which are high precision and stability in noisy environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.500-501
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• 2024

야구 기록을 과학적으로 해석하고 개별 선수를 설명할 수 있는 다양한 지표가 존재한다. 하지만, 각 지표는 복잡하고 때로는 난해하다. 본 논문은 야구 지표를 이해하고자 하는 야구 팬의 니즈를 충족하기 위해 직관적으로 이해할 수 있는 지표와 이를 기반으로 게임을 직접 웹 상에서 시뮬레이션할 수 있는 서비스를 제안한다. 게임과 분석 기능을 위해 가중 평균, 최대-최소 정규화 및 로지스틱 함수와 같은 수학적 및 통계적 방법을 적용한 지표를 정의하고, 사용자 친화적인 UX/UI 를 통해 게임 시뮬레이션의 가독성을 높여 기존 플랫폼과 차별화했다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• 제53권4호
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• pp.285-291
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• 2020

The Noah 3.3 Land Surface Model (LSM) was used to estimate the global soil moisture in this study and these soil moisture datasets were assessed against satellite-based and reanalysis soil moisture products. The Noah 3.3 LSM simulated soil moistures in four soil layers and root-zone soil moistures defined as a depth-weighted average in the first three soil layers (i.e., up to 1.0 m deep). The Noah LSM soil moisture products were then compared with a satellite-based soil moisture dataset (European Space Agency Climate Change Initiatives (ESA CCI) SM v04.4) and reanalysis soil moisture datasets (ERA-interim). In addition, the five major basins (Yangtze, Mekong, Mississippi, Murray-Darling, Amazon) were selected for the assesment with the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE)-based Total Water Storage Anomaly (TWSA) and TWS Change (TWSC). The results revealed that high anomaly correlations were found in most of the Asia-Pacific regions including East Asia, South Asia, Australia, and Noth and South America. While the anomaly correlations in the Murray-Darling basin were somewhat low, relatively higher anomaly correlations in the other basins were found. It is concluded that this study can be useful for the development of soil moisture based drought indices and subsequently can be helpful to reduce damages from drought by timely providing an efficacious strategy.

• Journal of Internet Computing and Services
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• 제15권3호
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• pp.109-116
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• 2014

This study proposed new instance selection using neural network with weighted fuzzy membership functions(NEWFM) based on Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model to improve the classification performance. The proposed instance selection adopted weighted average defuzzification of the T-S fuzzy model and an interval selection, same as the confidence interval in a normal distribution used in statistics. In order to evaluate the classification performance of the proposed instance selection, the results were compared with depending on whether to use instance selection from the case study. The classification performances of depending on whether to use instance selection show 77.33% and 78.19%, respectively. Also, to show the difference between the classification performance of depending on whether to use instance selection, a statistics methodology, McNemar test, was used. The test results showed that the instance selection was superior to no instance selection as the significance level was lower than 0.05.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• 제9권8호
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• pp.1030-1036
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• 2006

The rapid proliferation of wireless networks and mobile computing applications has changed the landscape of network security. Anomaly detection is a pattern recognition task whose goal is to report the occurrence of abnormal or unknown behavior in a given system being monitored. This paper presents an efficient rough set based anomaly detection method that can effectively identify a group of especially harmful internal masqueraders in cellular mobile networks. Our scheme uses the trace data of wireless application layer by a user as feature value. Based on the feature values, the use pattern of a mobile's user can be captured by rough sets, and the abnormal behavior of the mobile can be also detected effectively by applying a roughness membership function considering weighted feature values. The performance of our scheme is evaluated by a simulation. Simulation results demonstrate that the anomalies are well detected by the method that assigns different weighted values to feature attributes depending on importance.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• 제27권2호
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• pp.155-161
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• 2017

When a military vehicle is driven on a cross-country road, the occupants are exposed to vibration at a body resonance. In case that the exposure continues for too long period, the attention ability of the occupant could be affected by the vibration exposure. In the study, it was experimentally tried to find if there is a correlation between degradation of attention and vibration exposure. Two kinds of test among various psychological attention tests were employed, which were selected with considering a situation of carrying out military mission on vehicle. At the result, the searching test for controlled attention showed significant degradation in the accuracy and performance time in case of exposure at the vibration. And the attention degradation appeared to be greater when the vibration exposure increases. The dual task test for divided attention showed the difference between vibration and non-vibration condition, but showed it is insignificant for the attention to degrade by increasing exposure time.