In opportunistic networks, each message is delivered to the destination by repeating, storing, carrying, and forwarding the message. Recently, with the vitalization of social networks, a large number of existing articles have shown performance improvement when delivering the message and considering its social relational networks. However, these works only deliver messages when they find nodes, assuming that every node cooperates with each other unconditionally. Moreover, they only consider the number of short-term contacts and local social relations, but have not considered each node's average relation with the destination node. In this paper, we propose novel message sending techniques for opportunistic networks using nodes' social network characteristics. In this scheme, each message is delivered to the destination node with fewer copies by delivering it mostly through nodes that have high intimacy with the destination node. We are showing that our proposed scheme presents a 20% performance increase compared to existing schemes.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.2016-2020
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2010
기존에 국내외에서 적용되는 지하수 함양량 추정방법인 기저유출 분리법, 연단위 물수지 분석법, 지하수위변동법 등은 집중형 개념을 기반으로 하거나 국지적인 규모로 다뤄지기 때문에 함양량의 시공간적 변동성을 나타내기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 시공간적으로 변하는 지하수 함양량을 정량적으로 추정할 수 있는 기법을 이용, 실제 유역에 적용하였다. 이를 위해 강우-유출 모형은 수문성분 해석 이론이 잘 정립된 SWAT모형과 SWAT모형의 지하수 부분을 MODFLOW모형으로 대체한 SWAT-MODFLOW모형을 선택하였고, 분석 대상유역인 정읍지역을 대상으로 각 소유역 및 수문학적 반응단위(Hydrologic Response Unit: HRU)별로 토지이용과 토양통 특성을 반영하여 지하수 함양량의 시공간적인 변화를 산정하였다. 2001년부터 2008년까지의 소유역별 일단위 지하수 함양량을 산정하였으며, 함양량의 시 공간적 변동성을 분석한 결과 월평균 함양량의 경우 대략 280mm 범위 내에서 유역의 토지이용 및 토양특성, 경사 등에 따라 매우 비 균질하게 분포하는 것을 확인할 수 있었다. 이렇게 산정한 함양량은 지역지하수 관리계획에 유연하고 합리적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
Segmentation of the anterior cruciate ligament (ACL) in knee MRI remains a challenging task due to its inhomogeneous signal intensity and low contrast with surrounding soft tissues. In this paper, we propose a multi-atlas-based segmentation of the ACL in knee MRI with locally-aligned probabilistic atlas (PA) in an iterative graph cuts framework. First, a novel PA generation method is proposed with global and local multi-atlas alignment by means of rigid registration. Second, with the generated PA, segmentation of the ACL is performed by maximum-aposteriori (MAP) estimation and then by graph cuts. Third, refinement of ACL segmentation is performed by improving shape prior through mask-based PA generation and iterative graph cuts. Experiments were performed with a Dice similarity coefficients of 75.0%, an average surface distance of 1.7 pixels, and a root mean squared distance of 2.7 pixels, which increased accuracy by 12.8%, 22.7%, and 22.9%, respectively, from the graph cuts with patient-specific shape constraints.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.17
no.4
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pp.331-337
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2011
We described for the production of cloud-free satellite sea surface temperature(SST) data around Northeast Asian using NOAA AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) SST data during 1990-2005. As a result of Markov model, it was found that the value of Markov coefficient in the strong current region such as Kuroshio region showed smaller than that in the weak current. The variations of average SST and regional difference of seasonal day-to-day SST in spring and fall were larger than those in summer and winter. In particular, the distribution of the regional difference appeared large in the vicinity of continental in spring and fall. The difference of seasonal day-to-day SST was also small in Kuroshio region and southern part of East Sea due to the heat advection by warm currents.
Edge detection is an base research task in the field of image processing. Edge detection can be regarded as a technique for locating pixels of abrupt gray-level change. So with Gradient method, it can be computed easily. But it can't satisfy human naked eye. so in this paper, new algorithm based on the NLM(Non Local Means) is proposed for good performance for human naked eye.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2001.11a
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pp.15-19
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2001
80년대 골드랫 박사에 의해 이론이 소개된 이후, 북미와 유럽 지역에서 많은 학자와 기업가들에 의해 연구, 현장에 적용되면서 오늘날 경영혁신 기법들을 주도하는 이론으로 자리잡은 제약이론(Theory of Constraints)은 최근에야 비로소 국내에 소개되고 있는 실정이다. 하지만 소개된 대부분의 연구가 TOC를 구성하는 여러 엔진 중 DBR에 국한된 것들이며, DBR 스케줄링 역시 아직은 이론적 연구에 그치고 있다. 본 연구에서는 기존의 여러 DBR 스케줄링 연구에서 보여진 한계, 즉 제약자원을 선정하는 데 있어, 자원이 가진 부하비율(부하/능력)만을 선정의 기준으로 고려하는 것에서 벗어나 실제 생산현장에 존재할 수 있는 여러 요소를 고려한 스케줄링 방법을 제시하였다. 각 제약자원들의 중요도를 고려하는데 있어서, 객관적 요소와 주관적 요소를 분류한 후 여러 전문가가 각각의 주관적 요소에 부여된 값을 다구찌 기법에서 이용하는 SN비로 계산하고 그 값들을 정규화 하였고, 주관적 요소와 객관적 요소를 위한 가중치 또한 SN비로 계산하고 그 값들을 정규화하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 여러 요소들을 고려한 제약자원의 결정에 있어서 다른 요소들에 대한 다수의 전문가의 의견 통합을 시도하였고, 동시에 제약자원 결정에 있어서 임의의 요소에 전문가들이 부여한 값들의 평균이 크고 그 값들이 차이가 적은 즉, 거의 일치한 평가를 내리는 자원을 제약으로 선정하고 스케줄링하는 방법을 시도하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.18-18
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2019
역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.59-59
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2019
최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 강우 특성은 산지지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 돌발홍수 예경보시스템에 예측강우 자료는 예측 선행시간의 한계를 가진다. 즉, 예측강우 자료자체가 가지는 편의와 불확실성으로 인해 예측 선행시간이 3시간을 초과하면 신뢰도가 급격히 하락하게 된다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 지상관측치와의 편의를 보정하거나 예측강우자료 자체의 품질을 개선하려는 노력을 지속하고 있다. 본 연구에서는 예측 선행시간을 확장하고자 순차적으로 생산되는 예측강우를 가중평균하여 앙상블 예측치를 모의하는 기법을 개발하였다. 각 선행시간별 예측강우자료를 앙상블 멤버로 인식하여 이들의 공분산 구조를 파악하고, 분산과 공분산 수치를 이용하여 가중치를 결정하였다. 1, 2, 3시간 예측 선행시간에 대한 확장 가능성을 확인하고자 하였고, 최적의 앙상블 멤버 개수를 결정하여 적용 및 평가하였다. 본 연구에서는 2016년과 2017년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 예측강우 앙상블 생성 방법론을 적용하였다. 그 결과, 가중평균 앙상블의 예측치가 예측강우장 1개, 단순평균 앙상블 예측치에 비해 좋은 품질의 예측 성능을 보였으며, 예측치의 분산 또한 감소하여 예측에 대한 불확실성이 줄어듦을 확인하였다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.19
no.2
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pp.128-135
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2007
In response to anthropogenic global warming due to a buildup greenhouse gas, the effect of the air temperature on water temperature has been noticed. Therefore, effects have been made to build an air/water temperature relationship at three study regions using the data collected by the Ministry of the Maritime Affairs and Fisheries (MOMAF). The air/water relationship varies with time-scale and weekly time-scale was chosen for the study. The data were fitted to the S-shaped non-linear relationship, and the parameters for the S-curve were derived using a single-criteria multi-parameter optimization scheme. Separate regression curves were fitted to consider seasonal hysteresis at the Masan site. The study results support the S-shaped non-linear relationship is the best fit for the air/water relationship at the Korean coastal zone. This study will contribute to determine the future policy regarding water quality and ecosystem for the decision-driving organization.
The objective of this study is to evaluate the hybrid downscaling method combined Step-Wise Scaling (SWS) method with Regional Climate Model (RCM) simulation data for climate change impact study on hydrology area. The SWS method is divided by 3 categories (extreme event, dry event and the others). The extreme events, wet-dry days and the others are corrected by using regression method, quantile mapping method, mean & variance scaling method. The application and evaluation of SWS method with 3 existing and popular statistical techniques (linear scaling method, quantile mapping method and weather generator method) were performed at the 61 weather stations. At the results, the accuracy of corrected simulation data by using SWS are higher than existing 3 statistical techniques. It is expected that the usability of SWS method will grow up on climate change study when the use of RCM simulation data are increasing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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