• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1013-1017
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• 2008

이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Child Welfare
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• no.26
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• pp.61-86
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• 2008

This Study examines the relationship between Cumulative Risk and Behavioral Problem of children's in divorced family. The cumulative risk was Summed for each children to creative an cumulative scores. Scores on the index ranged from 0 to 12. Cumulative Risk was associated with Behavioral Problem. Moreover the analyses revealed positive, linear associated between Cumulative Risk and Behavioral Problem. Cumulative Risk predicted Problem Behavioral of Divorced Family's Children. Finding indicate that the amount of risk in Divorced Family's childrens lives was useful for determining the extent to which cumulative risk exposure plays an etiological role in Behavioral Problem. On the basis of these results, this article provided some suggestions for promoting of children welfare.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.24 no.1
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• pp.65-71
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• 2006

There has been equipped wireless network infrastructure making possible to contact mobile computing at buildings, university, airport etc. Due to increase of mobile user dramatically, it raises interest about application and importance of LBS. The purpose of this study is to develop an indoor positioning system which is position of mobile users using Wireless LAN signal strength. We present Euclidean distance model and Bayesian inference model for analyzing position determination. The experimental results showed that the positioning of Bayesian inference model is more accurate than that of Euclidean distance model. In case of static target, the positioning accuracy of Bayesian inference model is within 2 m and increases when the number of cumulative tracking points increase. We suppose, however, Bayesian inference model using 5- cumulative tracking points is the most optimized thing, to decrease operation rate of mobile instruments and distance error of tracking points by movement of mobile user.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.6
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• pp.137-143
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• 2010

A method for improving prediction accuracy through processing time series data has been studied in this research. We have designed techniques to model multiple similar time series data and avoided the shortcomings of single prediction model. We predicted the future changes by effective rules derived from these models. The methods for testing prediction accuracy consists of three types: fixed interval, sliding, and cumulative method. Among the three, cumulative method produced the highest accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1997.05a
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• pp.133-138
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• 1997

인간공학 및 생체공학을 근거한 종합적인 연구 모델 제시로, 산업체에 산재해있는 작업 중에 VDT Workstation과 관련된 근로자의 상지에 대한 직업성 누적적 질환의 연구로, 상지의 외상성 누적적 질환을 일으킬 수 있는 ergonomic stressor의 감지, 진단, 및 공학적 control를 이용 직업성 누적적 질환 예방을 궁극적 목적으로 하여, 근무 교대 및 일시적 보직 변경 등 근무 순환의 적절한 인사관리 및 누적적 피로를 극소화 할 수 있는 근무/휴식의 적절한 시간 안배를 제시하며, VDT 주변 환경과 근로자 사이의 적절한 운용에 대한 교육 program을 개발, 또한 휴식 시 stretch exercise (근육의 피로 이완을 목적) 방법 등을 제시하며, 누적적 질환의 조기 증상을 감지하여 업무의 적절한 순환을 통하여 직업성 질환으로서의 발전을 방지하고자 하는 것을 취지로 기초연구를 수행하고자 하였다. (중략)

• Korean journal of applied entomology
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• v.34 no.1
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• pp.33-39
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• 1995

본문은 가지의 포전시험자료에 근거하여 점박이응애붙이(Tetranichus cinabaruinus(Boisduval))의 밀도와 피해엄중도간의 관계를 검토하였는데 그 결과 응애밀도와 피해엄중도간의 농약을 살포하기전 혹은 응애가 확산하기 전에는 정상관성(r=${0.865}^{\ast}{\ast}$)을 나타냈으나 통상적인 수량적 관계는 나타내지 않았다. 계통적조사에 근거하여 실제피해엄중도(DI) 증가율 model과 실측피해엄중도 model을 작성한 후 그 두 model로 실제피해엄중도 측정 model을 구성하였다. 피해정도를 잘 반영할 수 있는 누적피해일(cumulative damage days, CDD) 개념을 제출하고 그 수학적 model을 세웠다. 누적피해일은 실제피해엄중도곡선아래의 면적으로서 적분으로 표할 수 있는데 그속에 피해의 점차적이며 누적적인 기본 과정이 뒷받침 되어 있지 않다. 여러 가지 피해정도 표기법을 서로 서로 비교한 결과 CDD가 가장 합리적이었고 또한 동일한 생태조건(동지)하에서는 CDD와 DI가 일정한 등가성이 있었다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.4
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• pp.13-15
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• 2014

At frequencies above 10 GHz, rain is a dominant propagation phenomenon on satellite link attenuation. The prediction of rain attenuation is based on the point rainfall rate for 0.01 % of an average year with one minute integration time. Most of available rain data have been measured with 60 minutes integration time, and many researchers have been studying on converting the rainfall rate data from various integration times to one minute integration time. This paper proposes a new Multiple Regression model for the conversion, and the proposed schemes show better performance than the existing schemes.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.8
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• pp.818-822
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• 2008

The purpose of this study is to develop realistic painting simulation in real-time as well as to represent the thickness of the deposited paint on the surface. The Gaussian model is used for a painting deposition model to calculate the thickness of paints. For a painting simulation, rather than implementing particle systems, we propose a new heuristic algorithm for painting process based on a few number of rays. After we find the collision points of the rays with an environment, we compute the painted area using flood-fill searching method on the texture map and visualize paint effects. We analyzed time complexity of our method to verify that our system is suitable for real-time VR applications.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2004.06a
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• pp.249-269
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• 2004

현재 국내 원자력 발전산업은 상당한 기술자립을 이루었고, 외국으로의 기술 수출을 시도하고 있을 정도로 상당한 경쟁력을 갖고 있다는 의견이 지배적이다. 실제 한국전력, 원자력 연구소 등에서는 원자력 기술을 해외에 수출하고자 노력하고 있다. 원자력 발전기술의 해외 수출이나 연구개발 사업에서 가장 중요한 지표 중의 하나가 원자력 발전산업의 기술수준 또는 기술경쟁력이다. 또한 국외 뿐 아니라 국내에서도 발전원별 경쟁체재 도입으로 인해 원자력 발전의 경쟁력 평가는 원자력의 타 발전원 대비 경쟁력 확보 측면에서 중요한 사항이 되었다. 본 연구에서는 원자력 발전산업의 효율적인 기술개발 전략 수립을 지원하기 위한 모델을 System Dynamics 방법론을 사용하여 개발하였다. 이를 위하여 우선 원자력 발전산업의 기술경쟁력 평가를 위한 변수 및 평가범위를 선정하고, 선정된 변수들의 인과관계를 정성적으로 평가할수 있도록 인과지도(Casual Loop Diagram)를 개발하였으며, 이를 정량화하여 평가할 수 있도록 흐름도(Stock Flow Diagram)를 개발하였다. 개발된 모델을 사용하여 총 연구비 등의 정책관련 변수들을 변화시키면서 시뮬레이션을 수행해보았다. 본 연구의 한 결과로서 기준 시나리오에 대한 분석 결과 2004년 이후의 원자력발전산업 순편익 누적 결과는 다음과 같다. 순편익 누적(억원) : 2015(년도) 19,169, 2025(년도) 61,396, 2035(년도) 106,598, 2045(년도) 143,813, 발전 비용 감소분 누적(억원) : 2015(년도) 9,370, 2025(년도) 39,182, 2035(년도) 73,409, 2045(년도) 103,212, 국산화율 증가로 인한 수입액 감소분 누적(억원) : 2015(년도) 6,388, 2025(년도) 13,367, 2035(년도) 18,756, 2045(년도) 22,595, 시장점유율 증가로 인한 수출액 증가분 누적(억원) : 2015(년도) 3,411, 2025(년도) 8,847, 2035(년도) 14,433, 2045(년도) 18,005 또한 시나리오 비교평가를 실시하여 본 결과, 본 연구에서 정의한 순편익 누적(Cumulative Net Profit) 변수를 적용하면 현재 연구비 추세 대비 $30\%$ 까지 연구비를 증가 시키는 것이 효율적임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.29 no.3
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• pp.85-92
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• 2023

Recently, interest in artificial intelligence has increased due to the development of artificial intelligence fields such as ChatGPT and self-driving cars. However, there are still many unknown elements in training process of artificial intelligence, so that optimizing the model requires more time and effort than it needs. Therefore, there is a need for a tool or methodology that can analyze the weight changes during the training process of artificial intelligence and help out understatnding those changes. In this research, I propose a visualization system which helps people to understand the accumulated weight changes. The system calculates the weights for each training period to accumulates weight changes and stores accumulated weight changes to plot them in 3D space. This research will allow us to explore different aspect of artificial intelligence learning process, such as understanding how the model get trained and providing us an indicator on which hyperparameters should be changed for better performance. These attempts are expected to explore better in artificial intelligence learning process that is still considered as unknown and contribute to the development and application of artificial intelligence models.