• School Mathematics
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• v.10 no.4
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• pp.573-581
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• 2008

School geometry takes various approaches such as deductive, analytic, and vector methods. Especially, the mathematical connections between these methods are closely related to the mathematical connections between geometry and algebra. This article analysed the geometric consequences of vector algebra from the viewpoint of teacher's subject-matter knowledge and investigated the connections between the geometric proof and the algebraic proof with vector and inner product.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.12 no.1
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• pp.17-26
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• 2009

On Aogashima Island, a volcanic island located in the southernmost part of the Izu Seven Islands Chain, vector magnetic anomalies were obtained in a helicopter-borne magnetic survey. The purpose of this study was to understand the volcanic structure of Aogashima Island in order to mitigate future disasters. Commonly, to obtain the magnetic structure of a volcanic island, total intensity anomalies (TIA) have been used, even though they have intrinsic errors that have not been evaluated correctly. Because the total intensity magnetic anomaly (TIA) is not a physical value, it does not satisfy Maxwell's Equations, Laplace's Equation, etc., and so TIA is not suitable for any physical analyses. In addition, it has been conventionally assumed that TIA is the same as the projected total intensity anomaly vector (PTA) for analyses of TIA. However, the effect of the intrinsic error ($\varepsilon_T$ = TIA.PTA) on the analysis results has not been taken into account. To avoid such an effect, vector magnetic anomalies were measured so that a reliable analysis of Aogashima Island magnetization could be carried out. In this study, we evaluated the error in TIA and used vector anomalies to avoid this erroneous effect, in the process obtaining reliable analysis results for 3D, vector magnetization distributions. An area of less than 1 A/m magnetization was found in the south-west part of Aogashima Island at the depth of 1.2 km. Taking the location of fumarolic activity into consideration, the lower-magnetization area was expected to be the source of that fumarolic activity of Aogashima Island.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.3
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• pp.44-52
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• 2002

In this paper, we present an analytical method for decision boundary feature extraction for neural networks. It has been shown that all the features necessary to achieve the same classification accuracy xxxas in the original space can be obtained from the vectors normal to decision boundaries. However, the vector normal to the decision boundary of a neural network has been calculated numerically using a gradient approximation. This process is time-consuming and the normal vector may be inaccurately estimated. In this paper, we propose a method to improve the performance of the previous decision boundary feature extraction for neural networks by accurately calculating the normal vector When the normal vectors are computed analytically, it is possible to reduce the processing time significantly and improve the performance of the previous implementation that employs numerical approximation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.370-370
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• 2021

태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.685-688
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• 2001

본 논문은 MPEG 비디오에서 나타나는 여러 예측 형태의 움직임 벡터를 프레임 타입에 관계없이 단일 예측방향만을 갖도록 새롭게 추정하여 비디오 영상물의 분석에 직접적으로 활용하는 방안에 대해 제시하고 있다. 또한 재 추정된 각 프레임에서의 움직임 벡터를 이용한 비디오 시퀀스 내에서의 객체 추출 및 추적 기법 등에 대해서도 함께 제안하였다. 제안된 알고리즘은 영상에 대한 복원과정을 거치지 않고, 압축 비디오 영역으로부터 쉽게 추출될 수 있는 매크로 블록 영역 상에서 수행되었으며, 실험 결과는 제안된 방법의 높은 성능을 잘 나타내어 주고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.173-176
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• 2001

본 논문은 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 손가락으로 커서를 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하기 위하여 영상에서 손 영역에만 해당하는 최대 원을 여러 개 그린 후 가장 큰 원의 중심점을 무게 중심점으로 사용하였으며, 무게 중심점에서 손의 외곽까지의 거리를 구하여 가리키는 손가락을 찾도록 하였다. 화면상의 커서의 수평 방향은 가리키는 손가락 방향을 이용하여 평면 좌표로 해석하여 제어하였고, 수직 방향은 모니터 중앙 상단에 한대의 카메라를 사용하였기 때문에 손가락 길이를 이용하여 불연속적으로 상-중-하의 세 영역으로 제어하였다. 수직 방향의 커서이동이 불연속적이기 때문에, 구축한 인터페이스 화면의 범위를 축소한 후 축소된 범위를 전체 화면으로 확대해 나감으로써 사용자가 원하는 목표지점으로 커서를 이동시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Magnestics Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.108-109
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• 2001

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.8 no.4
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• pp.43-52
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• 1998

본 논문에서는 블럭 암호를 벡터 부울함수로 해석하여 블럭 암호의 주 공격 방법인 DC및 LC 특성에 관한 제반 사항을 분석한다. 특히, 벡터 부울함수가 일대일, 균형 또는 치환인 경우에DC 및 LC특성의 결과를 블력 암호에 적용하여 이들 두 공격에 대한 안전성을 명확하게 분석하고자 한다. 본 논문의 결과는 DC 및 LS 에의 안전성이 증명되는 블럭 암호 설계시 유용하게 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.597-599
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• 2022

영아는 울음이라는 비언어적 의사 소통 방식을 사용하여 모든 욕구를 표현한다. 하지만 영아의 울음소리를 파악하는 것에는 어려움이 따른다. 영아의 울음소리를 해석하기 위해 많은 연구가 진행되었다. 이에 본 논문에서는 3D 특징 벡터를 이용한 영아의 울음소리 분류를 제안한다. Donate-a-corpus-cry 데이터 세트는 복통, 트림, 불편, 배고픔, 피곤으로 총 5 개의 클래스로 분류된 데이터를 사용한다. 데이터들은 원래 속도의 90%와 110%로 수정하는 방법인 템포조절을 통해 증강한다. Spectrogram, Mel-Spectrogram, MFCC 로 특징 벡터화를 시켜준 후, 각각의 2 차원 특징벡터를 묶어 3차원 특징벡터로 구성한다. 이후 3 차원 특징 벡터를 ResNet 과 EfficientNet 모델로 학습을 진행한다. 그 결과 2 차원 특징 벡터는 0.89(F1) 3 차원 특징 벡터의 경우 0.98(F1)으로 0.09 의 성능 향상을 보여주었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.09a
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• pp.78-80
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• 2008

본 논문에서는 현재 한전에서 사용 중인 고압 '기록형 전자식전력량계'에 대한 오결선 분석을 하였다. 금년도에 준공된 전력계량시험센터 내의 특고압 수전설비를 이용하여 한전 베전사업소에서 전자식전력량계 결시에 실수로 발생할 수 있는 오결선 실험을 하였다. 그리고 계량값이 기존에 알고 있는 기계식 전력량계 오결선 해석 때 사용하던 벡터해석과는 약간 다르다는 것을 알 수 있다. 그 이유는 현재 기록형 전자식전력량계 구매 규격서의 계량방식이 단방향으로 정의되어 있어, 수전방향이 아닌 송진방향일 경우에는 계량오차가 발생한다. 현장 담당자들이 계량오차 해석 및 판단시 도움이 되도록 오결선 사례별로 실험을 하여 백터도와 비교분석 하였다.