• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.49 no.7
• /
• pp.601-608
• /
• 2021

Launch Acceptability Region of Air-to-Surface Guided Bomb is defined as the set of release points in order to reach a target successfully. LAR is consisted of fixed target area and moving target area whether the target maneuvers or not. In this paper, the computational algorithm of LAR is studied for fixed and moving target. First, multi-simulations are performed varying platform, target, and atmospheric environment to attain Min/Max DB. Second, the LAR functions are obtained using regression and classification algorithm. For operational suitability, the algorithm for display of LAR is studied to obtain appropriate LAR. In this progress, the results of LAR are suitable to apply air-to-ground guided bomb for moving target.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.80-85
• /
• 2023

기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.35 no.6_4
• /
• pp.1341-1350
• /
• 2019

This research deals with algorithm for forest fire severity classification using multi-temporal KOMPSAT-3A image to mapping forest fire areas. The recent satellite of the KOMPSAT series, KOMPSAT-3A, demonstrates high resolution and multi-spectral imagery with infrared and high resolution electro-optical bands. However, there is a lack of research to classify forest fire severity using KOMPSAT-3A. Therefore, the purpose of this study is to analyze forest fire severity using KOMPSAT-3A images. In addition, this research used pre-fire and post-fire Sentinel-2 with differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) to taking for burn severity distribution map. To test the effectiveness of the proposed procedure on April 4, 2019, Gangneung wildfires were considered as a case study. This research used the probability density function for the classification of forest fire damage severity based on R software, a free software environment of statistical computing and graphics. The burn severities were estimated by changing NDVI before and after forest fire. Furthermore, standard deviation of probability density function was used to calculate the size of each class interval. A total of five distribution of forest fire severity were effectively classified.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.2064-2068
• /
• 2007

합류식 하수도는 오수와 우수를 동시에 배제하는 하수관거 시스템으로 시공이 쉽고 건설비용이 저렴한 반면에 강우시 차집되지 않고 월류되는 유출량으로 인해 수체에 악영향을 초래한다. 관거에서 유출되는 유출수는 강우 초기에 유역에서 집중적으로 유출되는 비점오염원과 하수 및 관거내 오염물질 등을 동반하여 수질 개선을 어렵게 하고 수질 악화를 가중시킨다. 본 연구에서는 기존 유역에 설치된 합류식 하수관거를 분류식으로 개선하고 강우시 초기 세척에 의해 유입하는 비점오염원을 삭감하기 위한 초기우수 처리시설 설치에 따른 M 저수지 수질개선 효과를 수치모델을 사용하여 모의하였다. 저수지의 수질예측은 횡방향 평균 2차원 저수지 수리 및 수질모델인 CE-QUAL-W2를 사용하였다. 저수지 유입량은 군산기상대에서 관측한 일별 강우량 자료를 이용하여 일별 유출량을 산정하였고, 댐 방류량 자료는 M저수지의 2006년 일별 관측수위를 이용하여 유입량과 수위-체적 곡선으로부터 산정하였다. 모델의 보정은 2005년 5월과 8월에 측정한 수질자료를 이용하여 수행하였으며, 저수지의 관측값과 모의결과는 저수지 중앙부 대표지점에서 이루어졌으며, 모델은 관측값을 잘 반영하였다. 모의 결과 M 저수지의 연평균 BOD농도는 합류식(1.25 mg/L)에 비해 분류식 하수 관거(0.91 mg/L)를 도입할 경우 27.2% 개선되었으며, 초기우수 처리시설(0.84 mg/L)을 추가 할 경우 32.8%까지 개선효과가 상승하였다. 기존 합류식 하수관거의 경우 연간 유출부하량은 7,713 kg/yr이었으며, 분류식으로 전환할 경우 2,256 kg/yr, 초기우수처리시설을 추가할 경우 902 kg/yr로 삭감되는 것으로 예측되었다. 분류식하수관거와 초기우수처리를 모두 이행할 경우, BOD와 COD 기준이 호수 수질 기준 II등급 이내로 유지되며, T-P 농도는 0.02mg/L 이하로 유지되어 6월 이후 여름철에 저수지내 조류성장 억제에 효과가 클 것으로 예측되었다. 하수관거 정비사업을 통해 M 저수지는 기존의 농업용 저수지의 목표수질뿐만 아니라, 친수공간으로써 적합한 II등급 수질을 유지할 수 있을 것으로 판단되었다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
• /
• v.30 no.3
• /
• pp.94-101
• /
• 2002

국립공원의 뛰어난 경승지와 생태적으로 보존가치가 높은 지역은 다음 세대에게 물려줄 국가의 귀중한 자원으로서 잘 보존되고 관리되어야 하나 한국의 국립공원에서는 공원의 자연환경을 해치는 개발행위가 이뤄졌거나 제안되고 있다. 이러한 개발행위를 효과적으로 평가하기 위해서는 관련 환경자원의 활용이 필요하고 특히 토지이용변화의 파악이 요구되나 한국의 국립공원은 적절한 토지이용도가 결여되어 있다. 그러므로, 본 연구의 목표는 토지이용변화도를 제작하여 향후 국립공원에서 제안되는 개발행위가 해당국립공원의 토지이용변화에 미친 영향을 파악함으로써 국립공원의 환경 및 경관 관리에 기여하는 데에 있다. 본 연구는 계룡산국립공원을 대상으로 1988년도부터 1998년까지의 토지이용변화를 파악하기 위해 원격탐사 자료를 이용하여 2개년도의 Landsat TM 영상을 기하보정하여 토지피복분류를 추출하였다. 이를 바탕으로 항공사진과 현지조사를 통해 확인하여 작성한 토지이용현황도와 토지이용변화도를 GIS에 입력하였으며 GIS의 분석기능을 이용하여 10년간의 토지이용변화에 대해 파악하였다. 토지이용변화 파악 결과, 농지와 나대지가 계룡산국림공원 전체에서 43.7ha, 102.2ha 각각 감소하였고 산림과 개발지는 121.Oha, 24.8ha. 각각 증가하였다. 산림의 증가는 1988년 영상분류당시 산림의 가장자리 유령림이 농경지로 분류되었던 것이 10년 뒤 영상에서는 산림으로 분류된 결과로 파악되며 개발지의 증가는 계룡산국립공원 동학사 제2집단시설지구의 개발로 기존 농경지가 감소, 전용되었고 나대지는 개발로 인해 감소되었다. 개발지의 증가는 취락지구와 집단시설지구에서 두드러졌으며 이들 두 지구에서 산림, 농경지, 나대지 모두 감소하고 대신 개발지가 증가하였다. 본 연구를 수행한 결과 계룡산 국립공원의 가장 큰 토지이용변화는 건물 신축이었으며 이는 집단시설지구의 신설에 기인하고 있다. 취락지구도 개발 행위가 증가하고 있어 집단시설지구와 취락지구의 이용후 평가가 이뤄져야 한다고 생각한다. 본 연구에서 작성한 토지이용변화도는 향후 국립공원의 경관 변화를 파악하는 데에 효과적으로 이용될 수 있다고 판단된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.97-102
• /
• 2019

There are many difficulties to define because there is no systematic classification and analysis method using accurate criteria or numerical values for creative people. In order to solve this problem, this study attempts to analyze how to distinguish creative people and what kind of personality they have when distinguishing creative people. In this study, I first survey the Big 5 personality trait, classify and analyze the data set using the data mining tool WEKA, and then analyze the data set related to the creativity The goal is to analyze the features using various machine learning techniques. I use seven feature selection algorithms, select feature groups classified by feature selection algorithms, apply them to machine learning algorithms to find out the accuracy, and derive the results.

• Journal of Practical Engineering Education
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.117-123
• /
• 2019

The aim of this study was to investigate the priority partner countries for technical vocational education and training (TVET), using the cluster analysis. The partner countries were prioritized for finance supports and knowledge sharing. We had also redesigned the TVET assistance process as well as reflected the needs of recipient countries for TVET. Especially, by redesigning the methodological support process, we also increased the effectiveness and efficiency of TVET official development assistance. In research method, potential 24 priority partner countries have been designated by the international development cooperation committee and selection criteria of international cooperation agencies and banks. Then, we conducted the cluster analysis, using three main variables: economic factor, labor market factor, education factor. In results, we clustered four and three types of the priority partner countries for TVET. In future, we suggested the new approach for selecting the priority partner countries in terms of employment and labor as well as non-designated partner countries, which will need to cooperate for TVET.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.26 no.2
• /
• pp.175-183
• /
• 2021

The study of the fine grained classification of images continues to develop, but the study of object recognition for animals with polymorphic properties is proceeding slowly. Using only pet images corresponding to dogs and cats, this paper aims to compare methods using image processing and methods using deep learning among methods of classifying species of animals, which are fine grained classifications. In this paper, Grab-cut algorithm is used for object segmentation by method using image processing, and method using Fisher Vector for image encoding is proposed. Other methods used deep learning, which has achieved good results in various fields through machine learning, and among them, Convolutional Neural Network (CNN), which showed outstanding performance in image recognition, and Tensorflow, an open-source-based deep learning framework provided by Google. For each method proposed, 37 kinds of pet images, a total of 7,390 pages, were tested to verify and compare their effects.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.35 no.5
• /
• pp.593-601
• /
• 2022

We call "fruad" the cases that are not frequently occurring but cause significant losses. Fraud detection is commonly encountered in various applications, including wafer production in the semiconductor industry. It is not trivial to directly extend the standard binary classification methods to the fraud detection context because the misclassification cost is much higher than the normal class. In this article, we propose the functional fraud detection support vector machine (F²DSVM) that extends the fraud detection support vector machine (FDSVM) to handle functional covariates. The proposed method seeks a classifier for a function predictor that achieves optimal performance while achieving the desired sensitivity level. F²DSVM, like the conventional SVM, has piece-wise linear solution paths, allowing us to develop an efficient algorithm to recover entire solution paths, resulting in significantly improved computational efficiency. Finally, we apply the proposed F²DSVM to the defective wafer detection problem and assess its potential applicability.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.423-423
• /
• 2023

습지 생태계는 탄소저장고, 대기 온·습도 조절 등의 기능을 수행하는 만큼 면밀한 관리가 요구된다. 습지의 규모와 생태계는 밀접한 연관성을 가지므로 그 규모를 우선적으로 파악할 필요가 있으며, 이를 위해 지표면의 상태를 산지, 습지, 수역 등의 항목으로 구분한 토지피복지도가 고려될 수 있다. 현재, 환경부에서 운영 중인 환경공간정보서비스(https://egis.me.go.kr/)에서는 각각 30 m, 5 m, 1 m의 공간 해상도와 7, 22, 41가지 분류 항목을 갖는 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 토지피복지도를 제공하며 이러한 자료들은 모두 1년 이상의 시간 해상도를 갖는다. 습지의 경우, 계절에 따른 환경 변화로 인한 규모의 변동성이 크게 나타날 수 있기 때문에 1년 이하의 시간 해상도를 갖는 고품질 토지피복 분류 정보가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기존 자료의 낮은 시간 해상도 보완을 목표로, 1개월과 30 m의 시·공간 해상도를 갖는 토지피복지도를 구축하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 Landsat-8 등과 같은 다양한 인공위성 자료를 수집하고, Support Vector Machine 등과 같은 머신러닝 기법을 적용하였다. 최종적으로 습지보전법에서 지정한 습지보호지역 중 내륙습지 26개소를 대상으로, 본 연구로부터 산출된 토지피복지도를 기존 환경공간정보서비스 내 대분류 토지피복지도와 비교·평가하였다.