• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.3
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• pp.117-127
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• 1995

In this paper, we suggest a motion analysis method using ART-I1 competitive learning neural network and fuzzy reasoning by matching the same objects through the consecutive image sequence. we use the size and mean intensity of the region obtained from image segmentation for the region matching by the region and use a ART-I1 competitive learning neural network wh~ch has a learning ability to reflect the topology of the input patterns in order to select characteristic points to describe the shape of a region. Motion vectors for each regions are obtained by matching selected characteristic points. However, the two dimensional image, the projection of the the three dimensional real world, produces fuzziness in motion analysis due to its incompleteness by nature and the error from image segmentation used for extracting information about objects. Therefore, the belief degrees for each regions are calculated using fuzzy reasoning to l-nanipulate uncertainty in motion estimation.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.6
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• pp.229-235
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• 2013

This paper proposed the method to reduce and manage the amount of using power by using the Self-Learning of inference engine that evolves through learning increasingly smart ways for each spaces with in the Space-Based Energy Management System (SEMS, Space-based Energy Management System) that is defined as smallest unit space with constant size and similar characteristics by using the collectible Big Data from the various information networks and the informations of various sensors from the existing Energy Management System(EMS), mostly including such as the Energy Management Systems for the Factory (FEMS, Factory Energy Management System), the Energy Management Systems for Buildings (BEMS, Building Energy Management System), and Energy Management Systems for Residential (HEMS, Home Energy Management System), that is monitoring and controlling the power of systems through various sensors and administrators by measuring the temperature and illumination.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.16 no.11
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• pp.1-9
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• 2018

Drug repositioning is to discover new uses of drugs. Text mining derives knowledge from unstructured text. We propose a method to predict new drug-disease relationships by taking into account the rate of frequency of genes simultaneously measured in disease-gene and gene-drug. Co-occurrence of drug-gene and gene-disease in the biological literature is counted and calculate the rate of the gene for each drug and disease. Weights of drug-disease relationships are calculated using the average of the rates of genes that are measured and used to measure the accuracy for each disease. In measuring drug-disease relationships, a more accurate identification of relationships was shown by measuring the frequency on a sentence and considering multiple relationships than existing method.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.6
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• pp.842-849
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• 2022

With the development of deep learning technology, there are many cases of using DNNs in embedded systems such as unmanned vehicles, drones, and robotics. Typically, in the case of an autonomous driving system, it is crucial to run several DNNs which have high accuracy results and large computation amount at the same time. However, running multiple DNNs simultaneously in an embedded system with relatively low performance increases the time required for the inference. This phenomenon may cause a problem of performing an abnormal function because the operation according to the inference result is not performed in time. To solve this problem, the solution proposed in this paper first reduces the computation by applying the Tucker decomposition to DNN models with big computation amount, and then, make DNN models run in parallel as much as possible in the unit of hidden layer inside the GPU. The experimental result shows that the DNN inference time decreases by up to 75.6% compared to the case before applying the proposed technique.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1924-1928
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• 2008

우리나라 지하수 관리 정책의 기조는 지속가능한 미래 청정 지하수의 체계적인 보전 및 관리 기반을 강화하는 것이다. 이를 위해 지하수의 지속적인 조사, 관측 및 체계적인 개발, 이용이 이루어지도록 추진중에 있다. 한편, 현재 우리나라의 지하수 개발가능량은 10년빈도 갈수시 소유역의 연간 함양량으로 정하고 있으며 이와 같은 기준은 1996년 지하수 관리 기본계획시 정해진 기준이다. 현재 우리나라의 지하수 함양량 산정은 기저유출분리법, 물수지 분석법, 지하수위 강하곡선법, 분포형 수문모형기법 중 한 가지를 사용하도록 기초조사 지침에 명기되어 있으며 함양량으로부터 개발가능량을 추론하고 있는 실정이다. 그러나 대부분의 결과는 주로 유역 규모의 연단위 대표 함양량을 추정하는 데 주안점을 두고 있어 개정지하수법 6조 2항에 의해 시군구 단위에서 수행하는 지역 지하수 관리 계획 수립과 같은 세부계획에는 활용이 어려운 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 분포형 지표수-지하수 결합모형인 SWAT-MODFLOW 모형을 이용하여 10년 빈도 갈수년에 해당하는 함양량으로부터 시군구별 개발가능량을 산정하고 이를 지역의 이용수량과 비교하여 과부족을 평가할 수 있는 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.296-296
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• 2011

유역의 폭 함수는 출구를 기준으로 동일한 거리에 위치한 link의 개수로 정의된다. 하천망을 구성하는 기본 성분 중의 하나인 link는 동일한 유역의 경우 유사한 평균길이와 직접배수면적을 갖는 것으로 알려져 있다. 이는 폭 함수가 흐름방향 축을 따라 정의되는 지점별 배수면적의 기여도와 동일함을 의미하는 것으로 유역의 형태학적 특성에 따라 조직되는 초기유량분포함수로 해석할 수 있다. 따라서 DEM을 기반으로 원점으로부터 동일한 거리에 위치한 pixel의 수를 계량할 경우 비교적 쉽게 유역의 폭 함수를 유도할 수 있게 된다. 또한 물 입자의 동적특성에 따라 폭 함수의 흐름방향 축을 시간 축으로 재조정할 경우 대상 유역에 대한 수문학적 응답함수로의 변환이 가능해 진다. 본 연구에서는 보청천 시험유역의 탄부수위표 지점을 출구로 하여 DEM으로부터 폭 함수를 작성하고 지면과 하천유속의 차에 따른 운동학적 확산효과만을 고려하여 재조정된 폭 함수를 다음 그림과 같이 유도하여 보았다. Figs 1, 2에서 주목되는 사항은 왜곡도의 반전으로 부왜도의 형태를 갖던 폭 함수가 정왜도의 형태를 갖는 수문학적 응답함수(순간단위도)로 변환되어 가는 과정을 시각적으로 확인할 수 있다. 이는 Mod-Clark 방법에 따른 준분포형 순간단위도의 유도과정과 유사한 것으로 이에 따라 선형저수지의 저류효과는 지면과 하천유속의 차에 따른 운동학적 확산효과와 동일한 거동을 보일 수 있음이 추론된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.173-177
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• 2021

분절을 통한 양질의 입력 자질을 구성하는 것은 언어모델의 문장에 대한 이해도를 높이기 위한 필수적인 단계이다. 분절은 문장의 의미를 이해하는 데 있어 중요한 역할을 하기 때문이다. 따라서, 한국어 문장 분류 태스크를 수행함에 있어 한국어의 특징에 맞는 분절 기법을 선택하는 것은 필수적이다. 명확한 판단 기준 마련을 위해, 우리는 한국어 문장 분류 태스크에서 가장 효과적인 분절 기법이 무엇인지 감성 분석, 자연어 추론, 텍스트 간 의미적 유사성 판단 태스크를 통해 검증한다. 이 때 비교할 분절 기법의 유형 분류 기준은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 설정하며, 분절 기법 외의 다른 실험 환경들은 동일하게 설정하여 분절 기법이 문장 분류 성능에 미치는 영향만을 측정하도록 한다. 실험 결과에 따르면 자모 단위의 분절 기법을 적용한 모델이 평균적으로 가장 높은 성능을 보여주며, 반복 실험 간 편차가 적어 일관적인 성능 결과를 기록함을 확인할 수 있다.

• Korean Journal of Plant Resources
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• v.20 no.2
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• pp.193-200
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• 2007

Pollen grains of seven taxa on the family Pyrolaceae, known to be distributed in Korea (Pyrola dahurica(Andreses) Kom., P. incarnata (DC.) Fisch. ex Kom., P. japonica Klenze ex Alefeld, P. minor L., P. renifolia Max., Orthilia secunda (L.) House, Chimaphila japonica Miq.), were examined by the light and the scanning electron microscope in order to evaluate their taxonomic significances. The pollen units of genus Pyrola, Orthilia, Chimaphila were tetrad, monad, polyad respectively. This characteristics was good character for delimiting the genus, and Orthilia secunda (L.) House was more proper scientific name than Pyrola secunda L. based upon this character. Pollen size, tricolporate length, surface sculpturing pattern were different slightly among the treated taxa, and surface sculpturing patterns of Pyrola dahurica, P. incarnate, P. renifolia, Chimaphiza japonica were different from previous reports. Evolutionary trends of pollen grains in Pyrolaceae were inferred from the pollen units and aperture shapes.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.2 s.95
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• pp.145-155
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• 2007

The objectives of this study aye to develop an on-line departure time-based travel time estimation method and to determine an optimal link length for the estimation. This study developed a link-based rolling horizon logic as the travel time estimation method. In order to determine an optimal link length, the information error of the travel time provision from the user's perspective was defined and employed as a selection criterion. It was found that, when the travel time aggregation size was set as five minutes, a link length of four kilometers gave the most accurate result.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.4
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• pp.689-699
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• 2013

This paper studies the partial credibility application method by assuming the empirical prior or noninformative prior informations in auto insurnace business where intensive rating segmentation is expanded because of premium competition. Expanding of rating factor segmetation brings the increase of pricing cells, as a result, the number of cells for partial credibility application will increase correspondingly. This study is trying to suggest more accurate estimation method by considering the Bayesian framework. By using empirically well-known or noninformative information, inducing the proper posterior distribution and applying the Bayes estimate which is minimizing the error loss into the credibility method, we will show the advantage of Bayesian inference by comparison with current approaches. The comparison is implemented with square root rule which is a widely accepted method in insurance business. The convergence level towarding to the true risk will be compared among various approaches. This study introduces the alternative way of redcuing the error to the auto insurance business fields in need of various methods because of more segmentations.