• 제목/요약/키워드: 밀도기반

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표면 축소포장에 기반한 단층영상으로부터의 표면 재구성 (Shrink-wrapping based surface reconstruction from cross sectional images)

  • 박은진;최영규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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    • pp.133-135
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    • 2006
  • 단층촬영영상(Tomographic cross-section images)으로부터 임의의 등밀도 표면(iso-density surface)을 재구성하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 마칭큐브 알고리즘에 비해 정밀도는 떨어지지만 안정적인 표면을 생성하는 셀경계 알고리즘(Cell-Boundary Method)을 이용하여 초기메쉬를 구하고 이를 표면축소포장(Shrink-wrapping)처리를 통해 정밀한 등밀도 표면을 생성하게 된다. 이는 마칭큐브와 같이 단층영상에서 등밀도 표면을 직접 추출하는 것이 아니라 등밀도점(iso-density Point)을 먼저 추출하고 표면의 모호성이 없는 안정적인 초기메쉬를 이들 방향으로 축소하여 정확한 표면모델링을 가능하게 한다. 이를 통해 마칭큐브에서 발생하는 표면 결정의 모호성이 없이 보다 안정적인 표면을 정확하게 만들 수 있다.

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하도 식생에 의한 급만곡 사행하천의 발달 과정 수치모의 (Numerical simulation of the development of high meandering channel with riparian vegetation)

  • 장창래
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.56-56
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    • 2020
  • 하도식생은 흐름과 유사의 이송에 영향을 주고, 하도의 지형변화를 일으키는데 중요한 역할을 하다. 하도 식생의 밀도가 증가하면, 하안의 안정성이 증가하고 하안침식이 감소하며, 사주의 형상과 거동에 영향을 준다. 또한 하천의 사행발달 및 하천의 지형변화에 영향을 준다. 식생의 성장과 밀도는 홍수 및 하상변동에 의하여 영향을 받으며, 이는 흐름 및 하천의 지형에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 하도식생에 의한 사행하천의 발달과정을 2차원 수치모형을 적용하여 분석하였다. 하도식생의 생의 성장과 소멸과정을 고려하여 식생밀도를 고려하여 사행하천의 변화 과정을 분석하였다. 초기에 하안침식이 발생하고, 하폭이 증가하였다. 특히, 흐름이 집중되는 만곡부에서 하안침식이 증가하며, 하도의 사행도가 증가하였다(Fig.1(b)). 시간이 증가하면서 만곡부 내측에서 고정사주 내측에서 scroll bar가 발달하며, 만곡부 외측에서는 하안침식이 발생하고, 사행도가 증가하였다. 또한 식생의 침수시간이 감소하고 식생의 성장률은 증가하였다(Fig.1(c)). 식생의 밀도가 증가함에 따라 사행도는 증가하였다. 식생의 밀도가 증가함에 따라,

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다양한 벡터 패턴 시각화를 위한 밀도 제한 이동최소제곱 (Density-Constrained Moving Least Squares for Visualizing Various Vector Patterns)

  • 이수빈;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.577-580
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    • 2023
  • 물리 기반 시뮬레이션과 같이 연속적인 움직임을 표현하기 위해서 고차 보간(High-order interpolation)을 설계하는 것을 중요한 문제이다. 본 논문에서는 제약적인 벡터와 밀도 형태를 몬테카를로법을 사용하여 이동최소제곱(MLS, Moving least squares)을 제곱하여 이를 통해 속도 필드를 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 결과적으로 밀도의 형태를 고려하여 MLS의 가중치가 적용된 결과를 보여주며, 그 결과가 벡터 보간에 얼마나 큰 영향을 끼치는지를 다양한 실험을 통해 보여준다.

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네트워크 침입탐지를 위한 밀도함수 기반 아웃라이어 탐지 기법 (Density Function-based Outlier Detection Algorithm for Detecting Network Intrusion)

  • 박종명;김한준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.148-150
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    • 2005
  • 네트워크 기반 오용 탐지 시스템은 이미 알려진 공격기법만 탐지할 수 있기 때문에 새로운 공격에 대한 탐지를 하기 위해서는 수시로 새로운 침입패턴을 추가시켜야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 어려움을 해결하기 위해 네트워크 데이터를 분석하여 새로운 침입패턴을 생성해 내는 자동화 시스템과 제안된 시스템의 성능을 결정짓는 밀도 함수 기반의 아웃라이어 탐지 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 성능 평가는 정확도 재현율을 결합한 조화평균의 측정값을 이용하여 사용하여 평가했으며 기존 알고리즘보다 성능이 향상되었음을 보인다.

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이중채널 잡음음성인식을 위한 공간정보를 이용한 통계모델 기반 음성구간 검출 (Statistical Model-Based Voice Activity Detection Using Spatial Cues for Dual-Channel Noisy Speech Recognition)

  • 신민화;박지훈;김홍국
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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    • pp.150-151
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    • 2010
  • 본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.

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3차원 지형모델링의 효율적 기법에 관한 연구 (A Study on Efficient Technique of 3-D Terrain Modelling)

  • 윤철규;신봉호;양승룡;엄재구
    • 한국측량학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.207-213
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    • 1997
  • 본 연구는 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 수치지형도를 제작하는데 있어 시간적, 경제적 측면을 포함하는 효율성과 정밀도 측면에서 각각의 수치지형도 제작기법을 비교 분석하여 향후 지형정보시스템의 구축에 있어서 저밀도의 제한된 지형정보를 이용하여 지형분석과 같은 많은 응용분야에 유용하게 이용될 수 있는 3차원 지형모델링의 효율적 기법을 제시하는 연구로써 다음과 같은 결론을 얻었다. 수치지형도를 제작함에 있어 A, B지역 모두 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 TIN기반의 지형모델링 기법으로 수치지형도를 제작하는 기법이 가장 신속하면서도 양호한 결과를 가져왔으며 TIN과 GRID기반의 지형모델링 기법으로 제작한 수치지형도를 시각적으로 분석한 결과 A, B지역모두 거의 홉사한 결과를 가져왔으나 DXF 파일로 저장한 데이터의 크기는 TIN기반의 지형모델링 기법이 GRID기반보다 상대적으로 적은 저장용량을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 Grid기반의 지형모델링 기법에 의해 제작한 수치지형도에 있어서 저밀도 임의지점의 원형 데이터와 Gridding방법에 의해 보간된 데이터의 표준편차는 A, B지역 모두 Radial basis function 보간기법이 가장 정밀한 보간 결과를 제시하였다.

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딥러닝에 기반한 우리나라 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료 생산 (Development of long-term daily high-resolution gridded meteorological data based on deep learning)

  • 정유경;변규현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.198-198
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    • 2023
  • 유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

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다중 클래스 아다부스트를 이용한 엘리베이터 내 군집 밀도 추정 (Crowd Density Estimation with Multi-class Adaboost in elevator)

  • 김대훈;이영현;구본화;고한석
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.45-52
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    • 2012
  • 본 논문에서는 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 이용하여 엘리베이터 내 군집 밀도를 추정하는 방법을 제안한다. SOM을 사용하는 기존의 방법은 재현성이 떨어지며 충분한 성능을 내지 못한다. 제안한 방법은 GLDM(Grey-Level Dependency Matrix)과 GGDM(Grey-Gradient Dependency Matrix)의 텍스처 특징과 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 통해 실내 군집 밀도를 추정한다. 다중 클래스를 분류하기 위해 기존의 아다부스트 알고리즘에서 웨이트 업데이트 식을 변형하여 더 높은 성능의 약한 분류기를 생성하도록 하였다. 군집 밀도는 인원수에 따라 0명, 1~2명, 3~4명, 5명 이상 등 네 가지 클래스로 구분하였다. 엘리베이터 내 영상을 이용한 모의 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 약 20% 정도의 검출률 향상을 나타내었다.

충격성 잡음이 있는 수중 통신 채널의 적응 등화를 위한 확률밀도함수 정합 알고리듬 (Adaptive Equalization using PDP Matching Algorithms for Underwater Communication Channels with Impulsive Noise)

  • 김남용
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권10B호
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    • pp.1210-1215
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    • 2011
  • 이 논문에서는 다중경로 특성과 충격성 잡음이 있는 수중 통신 채널에 대해 확률밀도함수 정합 방법에 근거한 적응등화 알고리듬을 소개하고 결정 궤환을 적용한 확률밀도함수 정함 알고리듬을 제안하였다. 기존의 제곱평균오차 기반의 최소평균제곱 (LMS) 알고리듬은 수중통신 채널의 충격성 잡음과 다중경로 채널을 보상하지 못하는 현상을 보였다. 충격성 잡음에 효과적인 면역성을 보인 선형 확률밀도함수 정합 알고리듬도 열악한 다중경로 환경에서는 만족스럽지 못한 성능을 나타났다. 한편, 제안한 결정 궤환 구조의 비선형 확률밀도함수 정합 알고리듬은 수중 통신 채널의 다중경로 특성과 충격성 잡음에 대해 탁월한 강인성을 가짐을 모의실험을 통해 입증되었다.