• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.1C
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• pp.1-5
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• 2008

Optical code division multiple access(OCDMA) systems make the active users to share the bandwidth by simply assigning distinct optical orthogonal codeword to each active user. An optical orthogonal code(OOC) is a collection of binary sequences with good correlation properties which are important factors of determining the capacity of OCDMA systems. Recently, 2-D OOC construction method is frequently researched which is able to support more users than 1-D OOC. In this paper, a combinatorial construction of simple multi-weight 2-D OOC with autocorrelation 0 and crosscorrelation 1 is proposed and the bound on the size of these codes is derived.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.93-93
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• 2023

최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.401-408
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• 2006

In this paper, we propose a new class of segmentation technique for feature extraction based on the statistical and regional classification at each vertical or horizontal line of digital image data. Data is processed and clustered at each line, different from the point or space process. They are designed to segment gray-scale sectional images using a horizontal and vertical line process due to their statistical and property differences, and to extract the feature. The techniques presented here show efficient results in case of the gray level overlap and not having threshold image. Such images are also not easy to be segmented by the global or local threshold methods. Line pixels inform us the sectionable data, and can be set according to cluster quality due to the differences of histogram and statistical data. The total segmentation on line clusters can be obtained by adaptive extension onto the horizontal axis. Each processed region has its own pixel value, resulting in feature extraction. The advantage and effectiveness of the line-cluster approach are both shown theoretically and demonstrated through the region-segmental carotid artery medical image processing.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.117-117
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• 2022

범지구적인 기후변화로 인하여 도시유역의 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 기상이변 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 하수관로 수위 예측을 확인해 보았다. 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료로, 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 2012년 ~ 2020년 25개 구 데이터 중 가장 누락데이터가 적은 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 하수관로 수위 예측에 앞서 1분 단위로 수집된 수위 데이터를 5분 평균, 5분 스킵자료, 10분 평균, 10분 스킵 등 비교를 위해 데이터를 구분하여 학습에 활용하였으며, 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.10
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• pp.1386-1399
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• 2004

This paper presents correlation-based automatic image captioning. Given a training set of annotated images, we want to discover correlations between visual features and textual features, so that we can automatically generate descriptive textual features for a new unseen image. We develop models with multiple design alternatives such as 1) adaptively clustering visual features, 2) weighting visual features and textual features, and 3) reducing dimensionality for noise sup-Pression. We experiment thoroughly on 10 data sets of various content styles from the Corel image database, about 680MB. The major contributions of this work are: (a) we show that careful weighting visual and textual features, as well as clustering visual features adaptively leads to consistent performance improvements, and (b) our proposed methods achieve a relative improvement of up to 45% on annotation accuracy over the state-of-the-art, EM approach.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.12
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• pp.1926-1933
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• 2022

Parameterized multichannel Wiener filter (PMWF) is a linear filter that can control the trade-off between residual noise and signal distortion using the embedded parameter. To apply the PMWF to noisy inputs, accurate noise estimation is important and multichannel minima-controlled recursive averaging (MMCRA) is widely used. However, in the case of the MMCRA, the accuracy of noise estimation decreases when a directional interference is involved into the array inputs. Consequently, the performance of the PMWF is degraded. Therefore, we propose a noise power spectral density (PSD) estimation method for the PMWF in this paper. The proposed method is based on a consecutive process of eigenvalue decomposition on noisy input PSD, estimation of the target component contribution using directional information, and exponential weighting for improved estimation of the target contribution. For evaluation, four objective measures were compared with the MMCRA and we verify that the PMWF with the proposed noise estimation method can improve performance in environments where directional interfereces exist.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 1991.11a
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• pp.134-143
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• 1991

코드분할 다중통신(Code Division Multiple Access Communication)은 Spread Spectrum 통신의 발전된 형태로서 군사목적상 이동 무선통신(Combat Multiple Communication)을 위해서 최근들어 급속도로 중요시 되고있다. 잘 알려진 바와 같이 두 가지 가장 일반적인 다중통신 방식은 주파수 분할 다중통신방식과 시분할 다중 통신 방식이다. 주파수 분할 다중통신 방식에서는 모든 사용자가 각각 다른 주파수를 사용하여 동시에 신호를 보내고 시분할 다중통신에서는 같은 주파수를 사용하되 시간대를 달리하고 있다. 이 두가지 방식을 결합하여 모든 사용자가 같은 시각과 같은 주파수를 공유하여 통신을 가능케 할 수 있는 방식이 코드분할 다중통신이다. 여기에서 사용자는 각각 고유한 코드를 부여받는다. 이때 각 코드간에는 낮은 상관계수(Cross-correlation )를 가져야 하며, 이러한 성질을 만족하는 코드 집합을 구하기 위한 노력이 경주되었으며 현재까지 2진법 코드 집합으로서 Gold, Kasami, No 코드가 알려져 있으며, 복잡성(Complexity)을 증가시키기 위한 노력으로서 (군사목적에 중요) 다진법 코드에 대한 연구가 활발해지고 있으나 공개된 것은 없었다. 최근에 (1990), 다진법 코드로서 Kumar 코드가 발표되었다. 그러나 이러한 코드들은 복잡성(Complexity or Linear Span)을 증가시키지는 못하였다. 본 논문은 복잡성(Complexity)이 증가한 새로운 다진법 코드의 집합을 제안하였다. 각 집합은 $P^{n}$ 개의 코드로 구성되며, 최대 상관계수 값은 $f^{m}$ (p-1)-1 이다. (n=2m)

• Journal of Animal Environmental Science
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• v.9 no.1
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• pp.1-8
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• 2003

This study was conducted to calculate the amount of $N_2O$ emission from livestock manure management in Korea. $N_2O$ is considered a greenhouse gas emitted from livestock manure treatment. In order to calculate $N_2O$ emission, a percentage of nitrogen from livestock manure, livestock manure treatment facilities, and the number of livestock were collected. The amount of annual N excretion from beef cattle, dairy cattle, pigs, laying hen, and broiler were 37.00, 20.42, 12.37, 0.56, and 0.29kg, respectively Calculated $N_2O$ emission in 1990, 2005, 2010, 2015, and 2020 were 3.71, 5.84, 6.07, 6.23, and 6.53Gg, respectively. Increased $N_2O$ percentage in 2005, 2010, 2015, and 2020 compared to 1990 were 57.4, 63.6, 67.9, and 76.0%, respectively.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.5_2
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• pp.737-746
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• 2022

Utilizing weather independent SAR images along with machine learning based object detector is effective in robust vessel monitoring. While conventional SAR images often applied amplitude data from Single Look Complex, exploitation of polarimetric parameters acquired from multiple polarimetric SAR images was yet to be implemented to vessel detection utilizing machine learning. Hence, this study used four polarimetric parameters (H, p₁, DoP, DPRVI) retrieved from eigen-decomposition and two backscattering coefficients (γ₀, _VV, γ₀, _VH) from radiometric calibration; six bands in total were respectively exploited from 52 Sentinel-1 SAR images, accompanied by vessel training data extracted from AIS information which corresponds to acquisition time span of the SAR image. Evaluating different cases of combination, the use of polarimetric indexes along with amplitude values derived enhanced vessel detection performances than that of utilizing amplitude values exclusively.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.493-496
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• 2001

본 논문에서는 선박에서 사용하는 유수 경계면 및 온도 검출기 센싱 모듈을 설계하였다. 설계된 모듈들은 구체적으로 세부분으로 나눌 수 있다. 첫째는 유수 경계면 검출부분이고, 둘째는 온도 건출부분, 셋째는 전체를 제어하는 제어부분으로 나눌 수 있다. 처음으로 유수 경계면 검출부분은 각 물질의 고유한 유전율을 이용하여 설계하였다. 이것을 이용하여 추출된 경계면의 값은 제어부에서 스피커를 통해 사람이 들을 수 있는 신호음으로 나타난다. 두 번째는 온도 검출부분이다. 기름이나, 가스는 온도에 따라 부피가 변하게 된다. 이러한 온도를 측정함으로써 실제 부피를 정확하게 계산할 수 있다. 마지막으로 전체를 제어하는 제어부분이다. 위에서 언급한 것처럼 제어부는 PIC16F84를 사용하여 유수면 경계검출부분과 온도 검출부분을 통합적으로 제어한다. 설계된 모듈들의 결과를 보면 우선 유수 경계면 검출을 오차 $\pm$2mm 내에서 거리 측정이 이루어지며, 온도 검출은 0.2$^{\circ}C$의 정확도를 가지는 성능을 보였다.