• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.347-347
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• 2022

최근 데이터 사이언스의 비약적인 발전과 함께 다양한 형태의 딥러닝 알고리즘이 개발되어 수자원 분야에도 적용되고 있다. 이 연구에서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크와 BO-LSTM이라는 베이지안 최적화(BO) 기술을 결합하여 일단위 앙상블 미래 댐유입량을 projection하는 딥 러닝 모델을 제안하였다. BO-LSTM 하이퍼파라미터 및 손실 함수는 베이지안 최적화 기법을 통해 훈련 및 최적화되며, BO 접근법은 모델의 하이퍼파라미터와 손실 함수를 높은 정확도로 빠르게 최적화할 수 있었다(R=0.92 및 NSE=0.85). 또한 미래 댐 유입량을 예측하기 위한 LSTM의 구조는 Forecasting 모형과 Proiection 모형으로 구분하여 두 모형의 장단점을 분석하였으며, 본 연구의 결과로부터 데이터 처리 단계가 모델 훈련의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적이고 미래 예측에 있어 LSTM 구조에 따른 영향을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소양강 유역, 2020-2100년 기간 동안의 미래 예측에 적용되었다. 전반적으로, CIMIP6 데이터에 따르면 10%에서 50%의 미래 유입량 증가가 발생하는 것으로 확인되었으며, 이는 미래 강수량의 증가의 폭과 유사함을 확인하였다. 유입량 산정에 있어 신뢰할 수 있는 예측은 저수지 운영, 계획 및 관리에 있어 정책 입안자와 운영자에게 도움이 될 것입니다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.188-188
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• 2022

선박의 운용 효율을 높일 수 있는 방법인 무인 운용체계는 근래에 많은 관심을 받고 연구되어 왔다. 특히 무인수상선과 무인수중체의(USV-AUV)의 복합 운용 분야는 그 동안 어려움이 있었던 심해저 탐사 및 특수 임무 활용에 용이하여 많은 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 쌍동선 형태인 무인수상선이 모선이 되고 무인수중체가 결합하여 충전하고 다시 진수하여 원거리 및 심해저 조건에서 무인수중체가 운용 가능하도록 하는 시스템의 일부인 USV-AUV의 docking을 위한 DP 시스템을 개발하고 선박해양플랜트연구소 해양공학수조에서 모형시험을 통해 이를 검증하였다. 또한, 실제 제작된 무인쌍동선과 추진 시스템을 활용하여 모형시험을 통해 검증한 DP 알고리즘을 적용하여 화성 제부도 앞바다에서 실선 DP 테스트를 수행하였다. 실 해역에서의 DP 시스템 테스트는 정확한 환경 조건의 계측 및 구현이 어려워 모형시험과 같은 정량적인 평가는 어렵지만, 정성적으로 DP 시스템이 작동하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.374-376
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• 2023

최근 환율 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 추세에 대응하여 본 연구에서는 Pearson 상관 계수 및 상호 정보를 사용하여 외환 시장의 환율 변동을 분석하는 다중 연결 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서는 이러한 구성된 환율 변화에 대한 시공간 의존성 네트워크를 만들고 그래프 기계 학습의 잠재력을 조사하여 예측 정확도를 향상시키려고 노력하였다. 본 연구 결과는 선형 및 비선형 종속 네트워크 모두에 대해 그래프 신경망을 활용한 임베딩을 활용하여 기존의 기계 학습 알고리즘과 결합시킬 경우 환율 변화의 예측력이 향상될 수 있음을 경험적으로 확인하였다. 특히, 이러한 결과는 통화 간 상호 의존성에만 의존하여 추가 데이터 없이 달성되었다. 이 접근 방식은 데이터 효율성을 강화하고 그래프 시각화를 통해 설명력 있는 통찰력을 제공하며 주어진 데이터 세트 내에서 효과적인 데이터를 생성하여 예측력을 높이는 결과로 해석할 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.26 no.6
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• pp.243-249
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• 2007

We propose an effective voice-based gender identification using group delay(GD) Generally, features for speech recognition are composed of magnitude information rather than phase information. In our approach, we address a difference between male and female for GD which is a derivative of the Fourier transform phase. Also, we propose a novel way to incorporate the features fusion scheme based on a combination of GD and magnitude information such as mel-frequency cepstral coefficients(MFCC), linear predictive coding (LPC) coefficients, reflection coefficients and formant. The experimental results indicate that GD is effective in discriminating gender and the performance is significantly improved when the proposed feature fusion technique is applied.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.1
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• pp.155-161
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• 2024

In this paper, we propose a new model by adding landmark information as a feature vector to the existing CNN-based facial emotion classification model. Facial emotion classification research using CNN-based models is being studied in various ways, but the recognition rate is very low. In order to improve the CNN-based models, we propose algorithms that improves facial expression classification accuracy by combining the CNN model with a landmark-based fully connected network obtained by ASM. By including landmarks in the CNN model, the recognition rate was improved by several percent, and experiments confirmed that further improved results could be obtained by adding FACS-based action units to the landmarks.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.480-482
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• 1998

최근, 멀티캐스트 기법을 사용하는 멀티미디어 응용 프로그램들이 인터넷에 등장하고 있다. 이들 응용 프로그램들의 성공 여부는 수신자들에게 전송되는 음성/영상의 품질에 의해 좌우된다. 인터넷은 응용프로그램의 QoS(Quality of Service) 에 대한 요구를 보장할 수 없기 때문에 멀티케스트 트래픽(multicast traffic)을 위하여 인터넷의 성능을 최대한 효율적으로 이용할 수 있도록 흐름제어에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 IVS(INRIA Video conferencing System)에서 제안한 멀티캐스트 트래픽 흐름제어 알고리즘은 수신자가 주기적으로 전달하는 RTCP 의 패킷손실 정보에 의해 송신자가 전송율을 조절하는 것이다. 그러나 이 알고리즘은 네트워크 상태가 무부하(unload)임에도 불구하고 느린 피드백으로 인하여 가용 네트워크 대역폭을 빠르게 파악하지 못하기 때문에, TCP트래픽과 경쟁 상태에서 네트워크 대역폭을 불공정(unfairness)하게 사용하게 되고 네트워크 상태에 알맞는 전송율을 결정하지 못한다. 본 논문에서는 더욱 공정하게 대역폭을 공유할 수 있고 전체 링크 이용율을 높이는 두 가지 기법을 제안한다. 첫째, 측정된 네트워크 혼잡상태에 따라 RTCP 피드백의 전송 빈도를 동적으로 조절하는 것이다. 둘째, TCP와 같이 전송율을 증가/감소시킴으로써 공정하게 네트워크를 공유하도록 하는 것이다. 본 논문에서는 이 두 가지 기법들이 TCP 트래픽에 영향을 주지 않고 또한 RTCP피드백의 양을 증가시키지 않으면서도 공정하게 네트워크 대역폭을 공유함으로써 링크의 이용율을 높일 수 있다는 것을 시뮬레이션을 통하여 보여준다.안 모니터링 기 능 등으로 조사되었다.도 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, K-L계수를 사용한 경우 75.3%로 7.8%의 향상된 인식률을 보였으며 K-L계수와 회귀계수를 결합한 경우에서도 비교적 높은 인식률을 보여 숫자음에 대해서도 K-L계수의 유효성을 확인할 수 있었다..rc$ 구입할 때 중점적으로 살펴보는 사항은 신선도와 순수재래종 여부, 위생상태였다. 한편 소비자가 언제나 구입할 수 없다는 의견이 85.2%나 되어 원활한 공급과 시장조성이 아직 정착되지 않고 있었다. $\bigcirc$ 현재 유통되고 있는 재래종닭은 소비자 대부분이 잡종으로 인식하고 있었으며, 재래종과 일반육계와의 구별은 깃털색, 피부색, 정강이색등 외관상으로 구별하고 있었다. 체중에 대한 반응은 너무 작다는 의견이었고, 식품으로의 인식도는 비교적 고급식품으로 인식하고 있다. $\bigcirc$ 재래종닭고기의 브랜드화에 대한 견해는 젊고 소득이 높은 계층에서 브랜드화의 필요성을 강조하고 있다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 소비형태는 대부분의 소비자가 좋아하였으나 아직 먹어보지 못한 응답자가 많았다. 재래종달걀의 맛에 대해서는 고소하고 독특하여 차별성을 느끼고 있었다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 구입장소는 계란판매점(축협.농협), 슈퍼, 백화점, 재래닭 사육 농장등 다양하였으며 포장단위는 10개를 가장 선호하였고, 포장재료는 종이, 플라스틱, 짚의 순으로 좋아하였다. $\bigcirc$ 달걀의 가격은 200원정도를 적정하다고 하였으며, 크기는 (평균 52g)는 가장 적당하다고

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.3
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• pp.89-97
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• 2012

In this paper, we propose a novel approach to noise power estimation for speech enhancement in noisy environments. The method based on IMCRA (improved minima controlled recursive averaging) which is widely used in speech enhancement utilizes a rough VAD (voice activity detection) algorithm which excludes speech components during speech periods in order to improves the performance of the noise power estimation by reducing the speech distortion caused by the conventional algorithm based on the minimum power spectrum derived from the noisy speech. However, since the VAD algorithm is not sufficient to distinguish speech from noise at non-stationary noise and low SNRs (signal-to-noise ratios), the speech distortion resulted from the minimum tracking during speech periods still remained. In the proposed method, minimum power estimate obtained by IMCRA is modified by SMT (spectral minima tracking) to reduce the speech distortion derived from the bias of the estimated minimum power. In addition, in order to effectively estimate minimum power by considering the distribution characteristic of the speech and noise spectrum, the presented method combines the minimum estimates provided by IMCRA and SMT depending on the weighting factor based on the subband. Performance of the proposed algorithm is evaluated by subjective and objective quality tests under various environments and better results compared with the conventional method are obtained.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.45 no.3
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• pp.360-369
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• 2012

Parent material, climate, topography, biological factors, and time are considered five soil forming factors. This study was conducted to elucidate the effects of several environment factors on soil distribution using quantitative analysis method, called soil series estimation algorithm in the soils of Jeju Island. We selected environment factors including mean temperature, annual precipitation, surface geology, altitude, slope, aspect, altitude difference within 1 $km^2$ area, topographic wetness index, distance from the shore, distance from the mountain peak, and landuse for a quantitative analysis. We analyzed the ranges of environment factors for each soil series and calculated probabilities of possible-soil series for certain locations using estimation algorithm. The algorithm can predicted exact soil series on the soil map with correctness of 33% on $1^{st}$ ranking, 62% within $2^{nd}$ ranking, 74% within $5^{th}$ ranking after estimating using randomly extracted environment factors. In predicted soil map, soil sequences of Entisols-Alfisols-Andisols on northern area and Alfisols-Ultisols-Andisols on western area can be suggested along increasing altitude. More modeling studies will be needed for the genesis process of soils in Jeju Island.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.12
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• pp.855-864
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• 2013

Decision tree classification is one of the important problems in data mining fields and data minings have been important tasks in the fields of large database technologies. Therefore the coupling efforts of data mining systems and database systems have led the developments of database primitives supporting data mining functions such as decision tree classification. These primitives consist of the special database operations which support the SQL implementation of decision tree classification algorithms. These primitives have become the consisting modules of database systems for the implementations of the specific algorithms. There are two aspects in the developments of database primitives which support the data mining functions. The first is the identification of database common primitives which support data mining functions by analysis. The other is the provision of the extended mechanism for the implementations of these primitives as an interface of database systems. In data mining, some primitives want be stored in DBMS is one of the difficult problems. In this paper, to solve of the problem, we describe the database primitives which construct and apply the optimized decision tree classifiers. Then we identify the useful operations for various classification algorithms and discuss the implementations of these primitives on the commercial DBMS. We implement these primitives on the commercial DBMS and present experimental results demonstrating the performance comparisons.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.42 no.7 s.337
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• pp.27-34
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• 2005

Iterative detection (ID) has proven to be a near-optimal solution for concatenated Finite State Machines (FSMs) with interleavers over an additive white Gaussian noise (AWGN) channel. When perfect channel state information (CSI) is not available at the receiver, an adaptive ID (AID) scheme is required to deal with the unknown, and possibly time-varying parameters. The basic building block for ID or AID is the soft-input soft-output (SISO) or adaptive SISO (A-SISO) module. In this paper, Reduced State SISO (RS-SISO) algorithms have been applied for complexity reduction of the A-SISO module. We show that serially concatenated CPM (SCCPM) with AID has turbo-like performance over fading ISI channels and also RS-A-SISO systems have large iteration gains. Various design options for RS-A-SISO algorithms are evaluated. Recently developed density evolution technique is used to analyze RS-A-SISO algorithms. We show that density evolution technique that is usually used for AWGN systems is also a good analysis tool for RS-A-SISO systems over frequency-selective fading channels.