• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.129-129
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• 2016

기후변화의 영향으로 인한 자연재해의 대규모화에 따라 가뭄재해가 농촌지역에 중대한 피해를 끼칠 수 있는 여지가 확대되고 있다. 그러나 4대강 살리기 사업으로 인하여 대하천의 정비가 강화되었지만 농촌지역 주변의 중소하천은 여전히 기후변화에 취약한 현실이다. 농촌지역의 가뭄재해에 대하여 국가 및 지방자치단체, 공공기관이 효과적으로 대처하기 위해서는 농촌의 특성을 충분히 고려한 대응책을 마련하는 것이 중요하며, 이에 본 연구에서는 "자연재해대책법 시행규칙" 및 "재난 및 안전관리 기본법 시행령", 그리고 "농어업재해대책법 시행규칙"에 있어서 가뭄관련 조항의 개정을 제안하였다. "자연재해대책법" 제2장(자연재해의 예방 및 대비)에서는 풍수해(제2절), 설해(제4절) 에 이어 가뭄에 대한 예방 및 대비를 규정(제5절 29조-33조)하고 있다. 제29조는 가뭄방재를 위하여 필요한 조사 및 연구를 수행하여야 함을 규정하고 있는데, 여기서 '필요한' 조사 및 연구는 시행령 혹은 시행규칙 등을 통해 명확히 할 필요가 있으며, 제30조는 가뭄재해 극복을 위해 제한 급수 및 제한 발전 등의 조치를 취할 수 있다고 규정하고 있으나, 조치를 취함으로써 발생하는 손해 배상 규정의 삽입이 필요하다. "재난 및 안전관리 기본법" 제8조(다른 법률과의 관계 등) 2호에서 제3조1호 가목의 규정에 해당하는 재난(가뭄 포함)의 예방 복구 등에 관해서는 '자연재해대책법'이 정한 바에 따르도록 규정하고 있기는 하지만, 자연재해로 인한 재난에 대해서는 소극적 규정으로 판단된다. 그리고, 제4장(재난의 예방)에 있어서 재난은 제3조1호의 가목(자연현상으로 발생하는 재해), 나목(사회적 재해), 다목(국가기반체계와 관련된 재해) 각각의 경우에 따른 예방대책의 수립이 필요하다. 각 조항의 개정은 농촌지역 가뭄재해에 대한 정책활용을 염두에 두고 개정안을 제시하지만, 법령 자체의 목적 및 타법과의 정합성 등 대한민국 법체제의 통일성 및 안정성을 최대한 반영하였다. 해당 조항의 개정으로 농촌 및 농업지역의 특성을 반영한 다양한 가뭄대응 정책의 활용을 도모하고 가뭄재해로부터 안전한 영농환경이 구축될 수 있을 것이 기대된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.4
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• pp.397-404
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• 2012

Jeju where concentrates on agriculture and tourism, conversion of outdoor culture into cultivation under structure happens actively for the purpose of increasing profit so continuous examination on house cultivation area is very important for this region. This paper is to suggest the effective image classification method using high resolution satellite image to detect the greenhouse. We carried out classification of greenhouse using the supervised classification and rule-based classification method about Formosat-2 images. Connecting result of two classification try to find accuracy improvement for greenhouse detection. Results about each classification method were calculated the accuracy by comparing with the result of visual detection. As a result, mahalanobis distance among the supervised methods was resulted in the highest detection. Also, it could be checked that detection accuracy was improved by tying with result of supervised method and result of rule-based classification. Therefore, it was expected that effective detection of greenhouse would be feasible if henceforward further study is performed in the process of connecting supervised classification and rule-based classification.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.5 no.4
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• pp.224-231
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• 2012

In this paper, we introduce a fuzzy inference systems based on fuzzy c-means clustering algorithm for fuzzy modeling of nonlinear process. Typically, the generation of fuzzy rules for nonlinear processes have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases. To solve this problem, the fuzzy rules of fuzzy model are generated by partitioning the input space in the scatter form using FCM clustering algorithm. The premise parameters of the fuzzy rules are determined by membership matrix by means of FCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is expressed in the form of polynomial functions and the coefficient parameters of each rule are determined by the standard least-squares method. And lastly, we evaluate the performance and the nonlinear characteristics using the data widely used in nonlinear process.

• Convergence Security Journal
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• v.15 no.4
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• pp.83-90
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• 2015

Recent, Cyber attacks such as hacking and malicious code techniques are evolving very rapidly changing cyber a ttacks are increasing, the number of malicious code techniques vary accordingly become intelligent. In the case of m alware because of the ambiguity in the number of malware have increased rapidly by name or classified as maliciou s code may have difficulty coping with. This paper investigated the naming convention of the vaccine manufacturer s in Korea to solve this problem, the analysis and offers a naming convention for security control event detection r ule analysis to compare the pattern of the detection rule out based on this current.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.1
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• pp.129-135
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• 2008

This paper presents a methodology to forecast KOSPI index by extracting fuzzy rules based on the neural network with weighted fuzzy membership functions (NEWFM) and the minimized number of input features using the distributed non-overlap area measurement method. NEWFM classifies upward and downward cases of KOSPI using the recent 32 days of CPPn,m (Current Price Position of day n for n-1 to n-m days) of KOSPI. The five most important input features among CPPn,m and 38 wavelet transformed coefficients produced by the recent 32 days of CPPn,m are selected by the non-overlap area distribution measurement method. For the data sets, from 1991 to 1998, the proposed method shows that the average of forecast rate is 67.62%.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.1
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• pp.15-19
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• 2004

Ant Colony System(ACS) is a meta heuristic approach based on biology in order to solve combinatorial optimization problem. It is based on the tracing action of real ants which accumulate pheromone on the passed path and uses as communication medium. In order to search the optimal path, ACS requires to explore various edges. In existing ACS, the local updating rule assigns the same pheromone to visited edge. In this paper, our local updating rule gives the pheromone according to the number of visiting times and the distance between visited cities. Our approach can have less local optima than existing ACS and find better solution by taking advantage of more informations during searching.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.11
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• pp.5379-5388
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• 2012

In fuzzy modeling for nonlinear process, the fuzzy rules are typically formed by selection of the input variables, the number of space division and membership functions. The Generation of fuzzy rules for nonlinear processes have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases. To solve this problem, complex nonlinear process can be modeled by generating the fuzzy rules by means of fuzzy division of input space. Therefore, in this paper, rules of non-fuzzy inference systems are generated by partitioning the input space in the scatter form using HCM clustering algorithm. The premise parameters of the rules are determined by membership matrix by means of HCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is represented in the form of polynomial functions and the consequence parameters of each rule are identified by the standard least-squares method. And lastly, we evaluate the performance and the nonlinear characteristics using the data widely used in nonlinear process. Through this experiment, we showed that high-dimensional nonlinear systems can be modeled by a very small number of rules.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.897-900
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• 2003

본 논문에서는 SCORM 기반 시퀀싱 모델을 기반으로 학습객체의 구조에 대한 정보, 학습자에게 학습 객체를 어떻게 전달할 지를 결정하는 규칙 등을 포함하고 있는 컨텐츠 구조를 제시하고 학습 컨텐츠의 재사용과 공유가 가능하고 동일한 학습 컨텐츠에 서로 다른 교수법을 적용하여 교육의 효과를 달리할 수 있도록 시퀀싱을 위한 컨텐츠 패키지 메타데이터 생성기를 개발한다. 또한 학습자 정보 트래킹을 위한 SCO(Sharable Content Object)함수를 부착하여 학습 객체가 SCORM RTE(Run-Time Environment)와 통신 할 수 있도록 PIF(Package Interchange File)로 자동 패키징 시킨다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.7 no.4
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• pp.151-158
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• 2014

In this paper, we introduce an inference system using hard scatter partition method and model the nonlinear process. To do this, we use the hard scatter partition method that partition the input space in the scatter form with the value of the membership degree of 0 or 1. The proposed method is implemented by C-Means clustering algorithm. and is used for the initial center values by means of binary split. by applying the LBG algorithm to compensate for shortcomings in the sensitive initial center value. Hard-scatter-partitioned input space forms the rules in the rule-based system modeling. The premise parameters of the rules are determined by membership matrix by means of C-Means clustering algorithm. The consequence part of the rules is expressed in the form of polynomial functions and the coefficient parameters of each rule are determined by the standard least-squares method. The data widely used in nonlinear process is used to model the nonlinear process and evaluate the characteristics of nonlinear process.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.208-209
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• 2019

본 논문에서는 ESS를 이용한 전력 계통의 Peak-Shaving 제어 알고리즘 수립에 대한 연구 결과를 제시한다. 과거의 요일별 전력수요 데이터를 이용하는 경우 ESS가 포함된 전력 시스템의 연결점(PCC)에서 전력 및 에너지 평형 방정식을 수립할 수 있고, ESS의 전력 및 에너지 용량에 따른 전기요금 최소화를 목적 함수로 한 선형 계획법 문제를 정식화할 수 있다. 선형 계획법 문제 해결을 통해 ESS가 추가되는 경우에 대한 경제성을 분석할 수 있고, 이로부터 ESS의 적합한 용량도 선정할 수 있다. 또한 부하 크기 및 시간대별 ESS 최적 전력 이용 패턴을 확인할 수 있기 때문에 실 운용 로직 설계를 위한 가이드로 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 방법을 설명하기 위한 일 예시로서, 시간대별 전력 부하 패턴의 기존 연구 결과로부터 도출한 부하 전력 곡선을 이용하여 선형 계획법을 이용한 Peak-Shaving 최적 제어 결과를 제시하고, 이를 기반으로 실시간 운전 가능한 규칙 기반 알고리즘을 설계하여 ESS의 적용에 따른 요금 절감 효과를 제시한다.