• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.548-548
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• 2016

수위-유량관계 곡선식은 시계열 수위자료를 유량자료로 변환해줄 수 있는 회귀식으로 측정단면의 형태, 단면 상 하류의 지형요인 등으로 인하여 영향을 고려하기 위하여 기간분할 혹은 구간분할을 수행한다. 구간분할을 위하여 측정단면의 변화를 고려한 관계자의 주관적인 판단이 주요 근거로 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존에 개발된 수위-유량관계 곡선식의 자동구 구간분할방법에 대한 적용성 검토를 수행하였다. 객관화된 분할근거의 제시를 위하여 주관성을 배제하고 관측데이터를 기반으로 수위 증가에 따른 변동계수를 계산하였고, 변동계수가 정규분포를 따르는 것으로 가정 하에 계산된 변동계수가 전 단계에서 계산된 95% 신뢰구간 이내에 존재하지 않는 경우 구간을 분할하였다. 즉, 변동계수를 이용하여 집단 간의 특성을 비교하였으며, 변동 계수의 분포를 이용하여 분할을 위한 기준 값을 제시하였다. 방법론의 추정능력 검토를 위하여 가상의 곡선으로부터 생성된 데이터에 제안된 방법론을 적용하였고, 실제 유역에 적용성 검토를 위하여 금강에 위치한 무주 및 산계교 수위관측소 지점에 적용하였다. 결과적으로 자동으로 분할된 관계곡선식을 사용하여 추정의 정확도를 높일 수 있을 뿐만 아니라 외삽을 하는 경우 역시 그 정확도를 향상할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실측값을 활용한 수위-유량관계 곡선식의 구축 시 구간 분할 전 후의 잔차데이터에 대하여 Shapiro-wilk 정규성 검정을 수행하였으며, 구간분할 후 잔차가 정규성을 갖게 되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.875-877
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• 2003

그래프 분할문제에서 대량의 그래프 데이터를 처리하는 것은 계산에서 걸리는 시간보다 파일 입출력을 수행하는 데 걸리는 시간의 비중이 크다. 본 논문은 수행 속도와 분할 성능에 있어서 우수한 그래프 분할 알고리즘 중 하나인 Multilevel Graph Partitioning에 대해 입출력 효율을 높일 수 있도록 확장하는 기법을 제안하고 그 구현에 대해 기술한다. 그래프를 컴퓨터의 가용 메모리를 기준으로 서브 그래프로 나누어 메모리 참조의 지역성이 향상되도록 기존의 Multilevel Graph Partitioning을 확장 하였다. 기존의 방식과 제안된 방식을 테스트 그래프들에 적용하여 그 수행시간을 비교한 결과 그래프 데이터의 크기가 컴퓨터의 주 메모리의 용량에 비해 어느 수준 이상으로 커지면서 제안된 알고리즘이 기존의 방식보다 수행시간에 있어서 좋은 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1641-1644
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• 2004

3차원 볼륨데이터에서 분할 대상영역의 밝기 값이 다양하면서 밝기 값이 유사한 영역과 인접한 경우 3차원 영역확장(region growing) 방법을 사용하여 영역을 분할하기 위해서는 영역확장의 중요한 요인인 동질성 기준 값의 적절한 선택이 요구된다. 본 논문에서는 영역 복셀(voxel)의 1차 미분 값의 크기인 기울기 크기(gradient magnitude)만으로 영역의 경계를 찾기가 쉽지않은 대상의 분할을 위해 볼륨데이터의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 복셀의 2차 미분(second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치(eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 문턱치의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 3차원 영역확장의 단점을 보완하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.5
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• pp.75-82
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• 2021

The number of traffic accidents is about 230,000, and due to non-recurring congestion and high driving speed, the number of deaths per traffic accident on freeways is more than twice compared to other roads. Currently, traffic information is provided based on nodes and links using the centerline of the road, but it does not provide detailed speed information. Recently, installing sensors for vehicles to monitor obstacles and measure location is becoming common not only for autonomous vehicles but also for ordinary vehicles as well. The analysis using large-capacity location-based data from such sensors enables real time service according to processing speed. This study presents an mapping method for individual vehicle data analysis based on space. The processing speed of large-capacity data was increased by using method which applied a quaternary notation basis partition method that splits into two directions of longitude and latitude respectively. As the space partition was processed, the average speed was similar, but the speed standard deviation gradually decreased, and decrease range became smaller after 9th partition.

• Tunnel and Underground Space
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• v.34 no.3
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• pp.218-230
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• 2024

Recently, many studies have been conducted for safety management in construction sites by incorporating computer vision. Anchor box parameters are used in state-of-the-art deep learning-based object detection and segmentation, and the optimized parameters are critical in the training process to ensure consistent accuracy. Those parameters are generally tuned by fixing the shape and size by the user's heuristic method, and a single parameter controls the training rate in the model. However, the anchor box parameters are sensitive depending on the type of object and the size of the object, and as the number of training data increases. There is a limit to reflecting all the characteristics of the training data with a single parameter. Therefore, this paper suggests a method of applying multiple parameters optimized through data split to solve the above-mentioned problem. Criteria for efficiently segmenting integrated training data according to object size, number of objects, and shape of objects were established, and the effectiveness of the proposed data split method was verified through a comparative study of conventional scheme and proposed methods.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.33 no.4
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• pp.639-655
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• 2023

Recently, there has been a growing demand for underground space, leading to the utilization of earth retaining walls for deep excavations. Earth retaining walls are structures that are susceptible to displacement, and their measurement and management are carried out in accordance with the standards established by the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport. However, managing displacement through measurement can be considered similar to post-processing. Therefore, in this study, we not only predicted the horizontal displacement of a retaining wall with ground anchors installed using machine learning, but also analyzed the impact of the prediction model based on data scaling and data splitting methods while learning measurement data using machine learning. Custom splitting was the most suitable method for learning and outputting measurement data. Data scaling demonstrated excellent performance, with an error within 1 and an R-squared value of 0.77 when the anchor tensile force and water pressure were standardized. Additionally, it predicted a negative displacement compared to a model that without scaling.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.2
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• pp.135-144
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• 2003

A method for the automatic segmentation of speech signals is described. The method is dedicated to the construction of a large database for a Text-To-Speech (TTS) synthesis system. The main issue of the work involves the refinement of an initial estimation of phone boundaries which are provided by an alignment, based on a Hidden Market Model(HMM). Multi-layer perceptron (MLP) was used as a phone boundary detector. To increase the performance of segmentation, a technique which individually trains an MLP according to phonetic transition is proposed. The optimum partitioning of the entire phonetic transition space is constructed from the standpoint of minimizing the overall deviation from hand labelling positions. With single speaker stimuli, the experimental results showed that more than 95% of all phone boundaries have a boundary deviation from the reference position smaller than 20 ms, and the refinement of the boundaries reduces the root mean square error by about 25%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.903-906
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• 2021

인공지능 기술 발전으로, 의료영상 분야에서도 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 개발 시, 학습 데이터 품질은 모델의 성능과 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다. 그러나 의료 분야의 경우 도메인 지식에 대한 진입 장벽이 높아 개발자가 학습에 사용되는 의료영상 데이터의 품질을 평가하기 어렵다. 이로 인해, 많은 의료영상 분야에서는 각 분야의 특성(질병의 종류, 관찰 아나토미 등)에 따른 영상 품질 평가 방법을 제시해왔다. 그러나 기존의 방법은 특정 질병에 초점이 맞춰져, 일반화된 품질 평가 기준을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 흉부 질환을 진단하기 위한 흉부 X선 영상의 품질을 평가할 수 있는 기준을 제안한다. 우선, 흉부 X선 영상을 대상으로 관찰된 영역인 심장, 횡격막, 견갑골, 폐 등을 분할하여, 3D 히스토그램을 기반으로 각 영역별 통계적인 정밀 품질 평가 기준을 제안한다. 본 연구에서는 JSRT, Chest 14의 오픈 데이터셋을 활용하여 적용 실험을 수행하였으며, 민감도는 97.6%, 특이도는 92.8%의 우수한 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.530-533
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• 2010

다시점 영상 부호화에서는 시점 간의 공간적 중복성을 이용하여 데이터 중복성을 제거하는 것이 중요하다. 독립적으로 부호화하는 동시 부호화 방법(simulcast)보다 부호화 효율이 더욱 향상하였지만 계산 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 다시점 영상 부호화기의 계산 복잡도를 감소시키기 위한 빠른 모드 결정 방법을 제안한다. GOP 내의 양 끝에 위치하고 있는 기준 화면의 MAD를 계산하여 영역을 분할하고 영역 맵을 생성한다. 시점 간의 예측을 사용하는 시점의 경우 인접 시점의 기준 화면도 이용하여 영역을 분할한다. 생성된 맵은 비기준 화면의 부호화 시 적용되어 후보 모드를 조기에 판단한다. 이와 같은 방법을 적용한 후의 실험 결과, 화질의 손실이 거의 없으면서 부호화 시간은 평균 58.6% 감소하였고, 비트율은 평균 1.9% 증가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.515-517
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• 1999

본 논문에서는 내용 기반 검색을 위한 방법의 핵심 기술중의 하나인 효율적인 대표키 프레임 추출을 위해 동적인 분할 기법을 제안하고, 다양한 장르의 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 대표키 프레임 추출법은 기존의 균등 분할 방법에서 필요 이상의 분할이나 적은 분할로 인하여 중복 추출되거나 추출 대상에서 제외되었던 대표키를 효율적으로 검출할 수 있는 방법으로서 이는 분할 기준을 영상의 각 장르별 특징에 맞도록 동적으로 적용함으로써 획일적인 값을 적용한 기존의 연구와는 달리 차별을 가진다. 제안된 알고리즘으로 대표키 프레임을 추출하기 위하여 뉴스, 영화, 뮤직 드라마, 광고와 같은 다양한 장르별로 실험한 결과, 제안된 대표키 프레임 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.