• Journal of KIISE
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• v.44 no.5
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• pp.503-509
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• 2017

In this paper, the copy mechanism and input feeding are applied to recurrent neural network(RNN)-search model in a Korean-document summarization in an end-to-end manner. In addition, the performances of the document summarizations are compared according to the model and the tokenization format; accordingly, the syllable-unit, morpheme-unit, and hybrid-unit tokenization formats are compared. For the experiments, Internet newspaper articles were collected to construct a Korean-document summary data set (train set: 30291 documents; development set: 3786 documents; test set: 3705 documents). When the format was tokenized as the morpheme-unit, the models with the input feeding and the copy mechanism showed the highest performances of ROUGE-1 35.92, ROUGE-2 15.37, and ROUGE-L 29.45.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.6A
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• pp.631-639
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• 2004

In this paper, we presented a new interference suppression method based on code grouping and groupwise decorrelation for multirate DS-CDMA downlink. The code grouping is accomplished according to the correlation property between the mother code and the child codes in OVSF code tree. Using groupwise decorrelation, the proposed receiver has relatively low computational complexity and does not require any information about interference users, such as code, data, and amplitude. From the simulation results in multipath channels, the proposed receiver is to provide significant performance enhancement.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.5
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• pp.322-331
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• 2003

Advances of high-definition television(HDTV) and personal computers call for the mutual conversion between interlaced signal and progressive signal. Especially, deinterlacing which is known as an interlaced to progressive conversion has been recently required and investigated. In this paper, we propose new deinterlacing algorithm considering sub-pixel motion information. In order to reduce the error of motion estimation, we analyze the effect of inaccurate sub-pixel motion information and model it as zero-mean Gaussian noises added respectively to each low resolution image(field). The error caused by inaccurate motion information is reduced by determining regularization parameter according to the error of motion estimation in each channel. The validity of the proposed algorithm is demonstrated both theoretically and experimentally in this paper.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.6
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• pp.909-922
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• 2019

In this paper, we study the adaptive least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) for the unstable autoregressive (AR) model. To identify the existence of the unit root, we apply the adaptive LASSO to the augmented Dickey-Fuller regression model, not the original AR model. We illustrate our method with simulations and a real data analysis. Simulation results show that the adaptive LASSO obtained by minimizing the Bayesian information criterion selects the order of the autoregressive model as well as the degree of differencing with high accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.403-403
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• 2017

기후변화에 따라 도시의 홍수유출이 어떻게 변화할 것인가를 살펴보는 것은 안전한 도시를 설계하는데 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 도시홍수유출의 변화를 살펴보고자 하였다. 하지만 기후변화 시나리오 자료는 물리적인 계산량의 한계로 인해 월이나 일 단위의 결과를 갖고 있어 도시홍수유출의 모의에 직접 적용하기 곤란하다. 이를 위해 시단위까지 자료의 상세화가 필요한데 본 연구에서는 기존에 개발된 "K번째 최근접 표본 재추출 방법에 의한 일 강우량의 추계학적 분해" 방법을 기상청의 RCP 기후변화 시나리오에 적용하였다. 이와 같이 추계학적인 방법을 이용해 강우를 시간단위로 분해하면 일단위 강우량은 보존되면서 다양한 시단위의 강우 시나리오를 얻을 수 있으므로 기후변화 시나리오 자료를 시단위로 상세화 하는 동시에 동일한 일단위 강우량을 갖는 많은 시단위 자료를 생성해 낼 수 있다. 본 연구에서는 이러한 방법을 통해 확장된 기후변화 시나리오 자료를 이용해 호우사상을 추출하고 SWMM을 이용하여 도시 홍수유출을 모의함으로써 많은 가상의 홍수유출 자료를 확보할 수 있으며, 이를 통계적으로 분석하여 각 기후변화 시나리오에 따른 도시홍수유출의 변화를 살펴보았다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.8
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• pp.1604-1611
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• 2007

In a process of insect footprint recognition, basic footprint segments should be extracted from a whole insect footprint image in order to find out appropriate features for classification. In this paper, we used a clustering method as a preprocessing stage for extraction of basic insect footprint segments. In general, sizes and strides of footprints may be different according to type and sire of an insect for recognition. Therefore we proposed an improved ART2 algorithm for extraction or basic insect footprint segments regardless of size and stride or footprint pattern. In the proposed ART2 algorithm, threshold value for clustering is determined automatically using contour shape of the graph created by accumulating distances between all the spots of footprint pattern. In the experimental results applying the proposed method to two kinds of insect footprint patterns, we could see that all the clustering results were accomplished correctly.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.413-413
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• 2022

본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.220-220
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• 2022

물관리 일원화, 물관리기본법 제정·시행 등 우리나라 물관리 체계의 혁신기에 정책의 구심점 역할을 수행할 통합 물관리 전략 마련이 요구됨에 따라, 최근 관계부처 합동으로 「제1차 국가물관기본계획(2021~2030)」을 수립하여 공표·발간되었다. 국가물관리기본계획에서는 유역단위의 물관리를 원칙(12대 기본원칙 중(中))로 하며, 물관리 3대분야(수질·수생태, 이수, 치수)에 대한 추진전략을 수립하였다. 또한, 지속가능한 물관리 체계를 구축하기 위해 추진전략별 주요 관리지표를 설정하였으며, 이를 통해 물관리 방향을 정립하고 분야별 관련 및 하위계획과의 일관성·정합성을 유지하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 추진전략별 주요 관리지표 중, 유역 재해안전도와 관련하여 하천범람에 대한 기존의 치수안전도의 한계점을 검토하고 유역단위의 치수관리 현황을 평가 할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 과거 유역종합치수계획에서의 치수안전도는 홍수피해잠재능(PFD)을 적용하여 등급별 홍수방어대책 수립방향 및 하천의 설계빈도 조정을 검토하였으며, 홍수피해잠재능(PFD)의 실무적 적용 어려움(산정인자 다(多)), 설계빈도와의 연계성 부족, 치수단위구역의 공간적 정확성 미흡 등에 대한 개선·보완의 의견이 제기되어 왔다. 또한, 유역내 전체하천이 아닌 주요 하천을 대상으로만 치수안전도 설정하여 유역단위의 치수관리에 한계가 있으며, 하천 전체구간의 설계빈도 상향에 따른 홍수방어대책이 비경제적인 것으로 판단된다. 따라서, 기존의 치수안전도의 한계점을 개선하기 위하여 홍수피해잠재능(PFD)의 산정인자 단순화, 홍수위험지도를 활용을 통한 치수단위구역의 공간적 정확도 향상 및 치수단위구역별 설계빈도 조정 가능 등의 개선방안을 검토하였으며, 빈도별 치수단위구역의 홍수피해잠재능(PFD)의 통계적 특성 분석을 통해 등급 설정 및 설계빈도 조정 기준을 제시하였다. 그리고 유역내 전체하천에 대한 치수단위구역별 치수안전도를 설정하고, 중권역 단위의 치수안전도를 평가하여 유역단위의 치수관리 현황을 정량적으로 제시함에 유역 재해안전도로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.4
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• pp.380-386
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• 2002

Conventional post-processing as like confidence measure (CM) proposed by Rahim calculates phones' CM using the likelihood between phoneme model and anti-model, and then word's CM is obtained by averaging phone-level CMs[1]. In conventional method, CMs of some specific keywords are tory low and they are usually rejected. The reason is that statistics of phone-level CMs are not consistent. In other words, phone-level CMs have different probability density functions (pdf) for each phone, especially sri-phone. To overcome this problem, in this paper, we propose normalized confidence measure. Our approach is to transform CM pdf of each tri-phone to the same pdf under the assumption that CM pdfs are Gaussian. For evaluating our method we use common keyword spotting system. In that system context-dependent HMM models are used for modeling keyword utterance and contort-independent HMM models are applied to non-keyword utterance. The experiment results show that the proposed NCM reduced FAR (false alarm rate) from 0.44 to 0.33 FA/KW/HR (false alarm/keyword/hour) when MDR is about 8%. It achieves 25% improvement of FAR.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.1 no.2
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• pp.213-225
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• 1995

3 차원 볼륨 데이터를 시각화(visualization)하기 위해서는 많은 계산 량과 메모리 량을 필요로 한다. 단일컴퓨터에서 순차 알고리즘을 이용하여 데이터를 시각화하고 분석하는 것은 실시간 응용 프로그램에는 부적합하다. 기존의 병렬 볼륨 렌더링에서의 데이터 분할 방법은 대부분 정적 로드 밸런싱(static load balancing)에 기반하고 있다. 동적 로드 밸런싱에 기반한 기존의 방법들은 불륨 데이터의 정규성(regularity)을 이용할 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 3 차원 볼륨 데이터에 대하여 로컬 태스크 큐(local task queue) 기법에 기반한 새로운 로드밸런싱 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 계산에 참여할 노드(node)들을 PVM(parallel virtual machine)의 동적 프로세스 그룹(dynamic process group: DPG)을 이용하여 정적으로 그룹화(grouping)한다. 각각의 DPG들은 로컬 태스크 큐를 기반으로 단위 서브-블록에 대하여 동적 로드 밸런싱을 수행한다. 최적화된 레이 캐스팅 알고리즘들을 분산 환경에 새롭게 적용함으로써 로드 밸런싱으로 생길 수 있는 오버 헤드를 최소화하였다.