• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.881-881
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• 2012

낙동강유역에는 4대강 사업으로 8개의 보가 낙동강 본류에 새롭게 설치되었으며, 따라서 상류로부터 유입되는 유사가 보상류에 퇴적되어 하천제방이나 하천구조물의 안전을 위협할 수 있다. 또한 홍수시에는 농경지의 매몰과 저수지의 퇴적현상이 발생하는 등 유역유사에 의한 다양한 문제가 발생할 수 있으며, 강우로부터 유출되는 유사는 강우사상에 따라 빠르게 변할 수 있으나 수체에 즉각적인 영향을 유발하지 않을 경우 만성적인 특성으로 인해 침전물을 계속 이동시키며 축적되는 문제가 발생한다. 따라서 이러한 문제를 사전에 예측하고 낙동강유역에 대한 유역유사관리 대책마련을 마련하기 위해 유역유출과 유사의 이송 및 퇴적양상을 분석하여 유역관리를 위한 자료를 구축할 필요가 있다. 이러한 기초자료 분석을 위해 활용되는 유역모형 중 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형은 장기간 유역 유출로 인한 유사 모의를 수행하는데 가장 많이 활용되는 모형이며, 미국 농무성 농업연구소(USDA Agricultural Research Service, ARS)의 Jeff Amold 등에 의해 개발된 모형이다. SWAT 모형은 장기유출 및 유사 발생에 대한 시 공간적 변화를 모의하는 모형으로 넓은 범위의 유역에 대해 일단위 모의 간격으로 최대 100년까지 모의가 가능한 장기유역 모의에 최적화된 모형이다. 본 논문에서는 SWAT 모형을 이용하여 낙동강유역의 장기 유역 유출 및 유사 모의를 수행하기위해 2004년에서 2009년까지의 유출량 자료와 유량-유사량관계곡선 등을 이용하여 본류 및 지류 유출구 주요지점에 대해 검보정을 수행하고자 한다. 모의의 정확도 향상을 위해 안동댐, 임하댐, 영천댐, 합천댐, 남강댐, 밀양댐 및 낙동강 본류 등 총 7개 유역으로 구분하여 SWAT 모형을 구축하였으며, 각 유역별로 유출량과 유사량에 대하여 각각 보정 및 검증을 수행하였다. 낙동강 본류유역 총 7개의 댐 방류량자료와 20개의 대형하수종말처리장 방류량자료를 이용한 낙동강유역의 유출량 보정 및 검증 결과, 모의치가 실측치를 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 또한 총 11개 지점의 수위관측소에 대해 유사량 측정 성과를 이용한 유사량 보정 및 검증 결과, 강우시 유사량 모의값은 유출량-유사량관계곡선 식을 잘 반영하였으나, 비강우시에는 모의값이 관계곡선 식의 결과값보다 대체적으로 높게 나타났다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.13 no.4
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• pp.12-31
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• 2010

The objective of this study is to evaluate the applicability of GIS based multi-directional flow allocation model. In order to evaluate the suggested model in this study, it was applied to real watersheds, Pyeongchang and Soyang river basin. The simulation results were compared with observed values, and showed good agreements. The improvement of accuracy and reduction of simulation time were carried out by applying multi-directional flow allocation. Accordingly, the applied methodologies presented in this study will be used to predict accurate runoff, which plays a major role in integrated flood management. If this model is combined with the techniques of rainfall forecasting, it will contribute to the real-time flood forecasting and warning in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.300-300
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• 2019

남북공유하천인 북한강 및 임진강 유역 남측에는 평화의 댐, 군남댐이 치수목적으로 건설되어 운영되고 있으나 북측의 기상 및 수문정보 획득이 불가하여 홍수대응에 불확실성이 높으며 공유하천상류 북측댐 방류패턴에 많은 영향을 받고 있다. 특히 접경지역 남측에 위치한 군남댐은 상류에 있는 황강댐에 비해 저수용량이 작고 우리나라 최북측 수위관측지점(필승교)에서 군남댐까지의 홍수도달시간은 1시간 이내로 예 경보 등 사전 대응에 한계가 있어 북측의 정보가 무엇보다 중요하다. 북측 강우상황 파악 및 위기대응 능력 강화를 위하여 실제 K-water는 기상청 관할 레이더(광덕산)를 활용한 접경지역 댐 유역 강우추정 및 홍수분석 체계를 구축하여 현업에 활용 중이나 실제 관측 강우량 대비 정량적인 차이를 보임에 따라 황강댐 방류 규모 및 군남댐 유입량 예측에 많은 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 보다 정확한 임진강 상류 북측 강수량 추정을 위하여 기상청 관할 광덕산 레이더에서 얻어지는 군남댐 유역의 추정 강수량(Radar-AWS Rainrate; RAR)에 대하여 통계적 편의보정을 수행하였다. 본 연구에서 적용한 통계적 편의보정기법은 '확률분포형을 활용한 기법', '매개변수적 기법', '비매개변수적 기법' 등 크게 3가지로 구분할 수 있으며 세부적으로 총 11가지 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 일부 기법을 제외하고는 보정 전에 비해 정량적으로 레이더 강수량의 정확도가 향상된 것으로 나타났으며 특히 매개변수적 편의보정기법이 우수한 결과(결정계수: 0.9898)를 보였다. 비매개변수적 편의보정기법은 상대적으로 관측자료가 적어 과거기간에 발생하지 않은 이상치가 발생할 경우 비현실적인 강수로 편의보정되므로 충분한 자료가 축적된 이후 활용가능할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 북한댐 수문 운영패턴 예측, 접경지역 홍수모의 및 홍수대응 등 치수적인 측면에서 활용도가 높을 것으로 판단된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.5
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• pp.221-226
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• 2021

Collaborative filtering based recommender systems recommend user-preferrable items based on rating history and are essential function for the current various commercial purposes. In order to determine items to recommend, prediction of preference score for unrated items is estimated based on similar rating history. Previous studies usually employ two methods individually, i.e., similar user based or similar item based ones. These methods have drawbacks of degrading prediction accuracy in case of sparse user ratings data or when having difficulty with finding similar users or items. This study suggests a new rating prediction method by integrating the two previous methods. The proposed method has the advantage of consulting more similar ratings, thus improving the recommendation quality. The experimental results reveal that our method significantly improve the performance of previous methods, in terms of prediction accuracy, relevance level of recommended items, and that of recommended item ranks with a sparse dataset. With a rather dense dataset, it outperforms the previous methods in terms of prediction accuracy and shows comparable results in other metrics.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.970-972
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• 2005

유전자 데이터베이스의 서열의 길이가 수백만에서 수백억 정도의 대용량 텍스트이기 때문에 기존의 Smith-waterman 알고리즘으로 정확한 서열의 유사성을 검색하는 것은 매우 비효율적이다. 따라서 빠른 유사성 검색을 위해 데이터베이스에 저장된 문자열에 대해 특정 길이의 모든 부분문자열에 나타나는 문자의 출현 빈도를 이용한 휴리스틱 방법들이 제안되었다. 이러한 방법들은 질의 서열과 일치될 가능성이 높은 후보들만을 추출한 후 이들 각각에 대하여 질의 서열과의 일치 여부를 조사하므로 빠르게 유사성 검색을 할 수 있다. 그러나 이 방법은 문자의 출현 빈도만을 사용하므로 서로 다른 서열을 같은 서열로 취급하는 단점이 있어 정확도가 Smith-Waterman 알고리즘에 비해 떨어진다. 본 논문에서는 문자가 부분문자열에 나타나는 위치 정보를 포함하여 문자의 출현빈도를 인덱싱함으로써 질의 처리를 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 알고리즘은 문자 빈도만을 사용하는 알고리즘에 비해 $5\~15\%$정도 정확성이 향상되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1044-1049
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• 2006

얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.275-278
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• 2013

영화의 흥행 요소를 파악하여 영화의 흥행 여부를 예측하는 것은 영화의 수익성 부분에서 아주 중요하다. 영화 시장이 과거와는 다르게 증가함에 따라, 다양한 영화 흥행에 관한 예측 연구들이 개발되었다. 본 논문에서는 영화 흥행 요소들을 수집하고 다중회귀 분석을 통해서 유의수준을 만족하는 흥행 요소들을 선택한다. 그 후, 이러한 요소들을 예측 방법들의 입력값으로 사용하여 영화 흥행을 예측한다. 성능을 비교하기 위해 본 논문에서 제안한 방법과 현재 개발된 영화 흥행 예측 방법(다중회귀, 의사결정트리, 인공신경망)들을 정확도와 평균제곱근오차를 통해 예측 모형의 성능을 비교한다. 그 결과, 다중 회귀 분석을 통해 유의한 흥행요소들만을 고려한 예측 방법의 정확도가 모든 흥행 요소들을 고려한 예측 방법보다 평균 8.2% 향상되었고, 현재까지 개발된 영화 흥행 예측 방법보다 더 높은 예측 성능을 보여준다.

• Review of KIISC
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• v.22 no.4
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• pp.21-28
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• 2012

최근 스마트폰을 이용한 모바일 금융 서비스 시장이 증대되고 있으나 개방된 무선인터넷을 사용하며 도난 및 분실의 위험이 큰 모바일 환경의 특성으로 인하여 안전한 인증 기술의 필요성이 대두되고 있다. 최근 모든 플랫폼에서 사용할 수 있는 오픈 뱅킹에 대한 수요와 편의성에 대한 요구로 기존의 공개키 기반의 인증 방식인 공인인증서를 대체할 수 있는 새로운 인식 기술이 요구되고 있다. 사용자의 생체 특성을 이용하는 바이오 인식 기술은 모바일에 탑재되어 있는 기본입력 장치를 이용하여 바이오 정보를 인식하는 것이 가능하며 별도의 소지 없이 간단히 인식이 가능하기 때문에 모바일 지급 결제에 공인인증서를 대체할 수단으호 사용될 수 있다. 아직 모바일 지급결재에 바이오인식 기술을 적용하기에는 인식률의 정확도 향상이 필요한 상태이나 이를 위한 소프트웨어 및 하드웨어적인 개선이 이루어진다면 안전한 모바일 지급결제 환경을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.559-564
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• 2004

최근들어 광범위한 지역의 삼차원 국토정보 취득을 위한 고해상도 위성영상의 센서모형화 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. IKONOS나 SPOT 5호와 같은 고해상도 위성영상의 모형화에 앞서 본 연구에서는 각종 응용분야에서 광범위하게 활용되고 있는 SPOT 3호 위성영상을 대상으로 지상기준점을 이용하여 경사촬영(off-nadir viewing)각을 추정하는 기법을 개발하였다. 추정된 경사촬영각은 영상좌표를 보정하는데 사용되었으며 2차원 부등각사상변환을 이용하여 기존의 모형화 방법 보다 간결하고 정확도가 향상된 모형화 기법을 제안하였다. 또한, 기존의 엄밀 센서 모형화 방법을 대체하고 있는 위성영상의 센서모형화를 위한 다양한 방법들이 제안되고 있기 때문에, 2차원 부등각사상변환, 직접선형변환(DLT), 자체검정-DLT(SDLT)등의 추상화된 모형화 방법을 SPOT 위성영상에 대해 기준점 수의 변화에 따라 검사점을 이용하여 수평성분, 수직성분으로 나누어 정확도를 비교 분석하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.206.2-206.2
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• 2012

남극 40km 상공에서 고에너지우주선을 관측하는 CREAM(Cosmic Ray Energetics And Mass)실험은 2004년 CREAM I의 발사 및 운영을 시작으로 2010년 겨울 CREAM VI까지 성공적으로 그 관측 임무를 수행해 왔다. 이미 지난 모든 실험에서 검증된 두 개 층의 실리콘 입자 전하량 검출기(SCD)와 더불어 보다 정확하고 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해, CREAM 검출기 최상단에 전 검출 영역을 커버하는 대면적의 Large-SCD를 추가로 장착하고자 한다. 이를 위해 2년간 420개 실리콘 센서, 5040채널로 이루어진 대면적 Large-SCD의 제작을 완료 하였으며, CERN 가속기 연구소에서 Beam 테스트를 마친 후 이미 메릴랜드 대학에서 최종 테스트 중이다. 이번 발표에서는 제작 된 Large-SCD와 이를 통해 기대되는 CREAM 실험에서의 우주선 성분 관측 정확도의 향상에 관하여 이야기 하고자 한다.