• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.1
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• pp.56-63
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• 2007

A color gamut mapping has been known to be one of promising methods to enhance display quality of various types of color display device. However, it is required to handle this mapping in real time for display or digital TV application. If carefully arranged, the tetrahedral interpolation can be computed with simpler operations compared to a cubic interpolation in the conventional reduced resolution look-up table which is devised to process the gamut mapping in real time. Based on the tetrahedral interpolation, a new type hardware architecture for real-time gamut mapping is proposed in this paper. The proposed hardware architecture shows better processing speed and reduces the hardware cost.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.155-159
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• 2008

In this thesis, in order to develop a new classification model of Sasang Constitutional medical types, which is helpful for improving the accuracy of diagnosis of medical types. various data-mining classification models such as discriminant analysis. decision trees analysis, neural networks analysis, logistics regression analysis, clustering analysis which are main classification methods were applied to the questionnaires of medical type classification. In this manner, a model which scientifically classifies constitutional medical types in the field of Sasang Constitutional Medicine, one of a traditional Korean medicine, has been developed. Also, the above-mentioned analysis models were systematically compared and analyzed. In this study, a classification of Sasang constitutional medical types was developed based on the discriminate analysis model and decision trees analysis model of which accuracy is relatively high, of which analysis procedure is easy to understand and to explain and which are easy to implement. Also, a diagnosis system of Sasang constitution was implemented applying the two analysis models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.202-202
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• 2020

산지 및 도시에서 발생하는 돌발홍수가 대상인 예경보는 홍수 도달시간이 짧고, 수위가 급격하게 상승하는 특성 때문에 1시간 선행시간 확보를 목표로 한다(MOLIT, 2016). 그러나 현재 돌발홍수 예경보 process에 소요되는 시간은 그 이상으로 확인되고 있다. 또한, 돌발홍수 예경보시스템으로부터 출력된 예측 결과를 사람이 직접 확인해야 한다는 단점도 있다. 본 연구에서는 돌발홍수 예경보 선행시간 1시간 확보를 목표로 backward-forward tracking 기법 기반 예측강우 편의보정기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 현재 시점보다 이전에 보정계수를 결정함으로써 돌발홍수 예경보 소요시간을 크게 줄여 돌발홍수 대피시간을 확보할 수 있게 한다. 또한, 보정계수의 결정과 적용이 연속적으로 이루어짐에 따라 10분 간격으로 생성되는 MAPLE의 지속적인 편의보정이 가능하다. 예측강우에 대한 보정계수는 현재보다 10분 이전에 결정한다. 즉, 10분 이전 시점에 생성된 10분, 70분 선행 예측강우에 backward tracking을 적용하여 현재 시점의 호우 위치인 target window를 찾는다. 그리고 target window에서 보정계수를 결정한다. 결정된 보정계수는 돌발홍수발령 대상지역인 correction window의 현재 생성된 60분 선행 예측강우에 적용한다. 이 과정에서 과거 시점 10분 선행 예측강우와 현재 시점에 생성된 60분 선행 예측강우와의 forward tracking이 수행된다. Storm tracking 기법으로는 두 예측강우의 호우패턴에 대한 유사성을 정량화한 패턴상관계수를 이용하였다. 대상 호우사상으로는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 적용하고, 편의보정 결과를 기존 편의보정기법 적용 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.18-18
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• 2017

우리나라뿐만 아니라 세계의 여러 국가에서 과거 발생 했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번 하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나로서 지구온난화가 원인으로 고려되고 있으며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 우리나라는 과거 발생패턴과는 다른 극치 강우 사상이 빈번하게 관측되고 있으며 이로 인한 피해도 증가되고 있는 상황이다. 이러한 점에서 기존의 연구에서 개발한 계절강수량을 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter(4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 본 연구에서는 기상인자를 이용하여 모형 내에서 계절강수량을 직접적으로 예측할 수 있는 알고리즘을 추가하여, 이를 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하고자 하며, 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.36 no.5
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• pp.791-803
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• 2016

Recently, frequency of extreme rainfall events in South Korea has been substantially increased due to the enhanced climate variability. Korea is prone to flooding due to being surrounded by mountains, along with high rainfall intensity during a short period. In the past three decades, an increase in the frequency of heavy rainfall events has been observed due to enhanced climate variability and climate change. This study aimed to analyze extreme rainfalls informed by their frequency of occurrences using a long-term rainfall data. In this respect, we developed a Poisson-Generalized Pareto Distribution (Poisson-GPD) based rainfall frequency method which allows us to simultaneously explore changes in the amount and exceedance probability of the extreme rainfall events defined by different thresholds. Additionally, this study utilized a Bayesian approach to better estimate both parameters and their uncertainties. We also investigated the synoptic patterns associated with the extreme events considered in this study. The results showed that the Poisson-GPD based design rainfalls were rather larger than those of based on the Gumbel distribution. It seems that the Poisson-GPD model offers a more reasonable explanation in the context of flood safety issue, by explicitly considering the changes in the frequency. Also, this study confirmed that low and high pressure system in the East China Sea and the central North Pacific, respectively, plays crucial roles in the development of the extreme rainfall in South Korea.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.505-509
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• 2004

본 논문에서는 비디오 스트림 서버에서 의미 기반 검색을 가능하게 하기 위하여 대용량 스트림 데이터를 효과적으로 표현하고 저장하는 기법을 제시한다. 비디오 스트림 내의 각 프레임을 다차원 공간상의 점으로 사상함으로써 비디오 스트림은 다차원 시퀀스(multidimensional sequence)로 표현되고, 이 시퀀스는 다시 비디오 세그먼트로 분할된다. 분할된 세그먼트로부터 정적인 특성과 연속된 프레임의 움직임을 나타내는 트랜드 벡터(trend vector)등의 의미 정보를 추출하여 모델링 함으로서 스트림 데이터를 효과적으로 표현한다. 또한 제안된 기법은 효율적인 검색을 위하여 비디오 세그먼트를 인덱싱하고 저장하는 방법을 제공함으로써 공간 사용의 효율성을 높이고 신속한 검색을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.67-67
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• 2011

지구 온난화 등에 의한 이상기후 현상으로 인해 야기되는 대규모 호우 등의 기상이변 현상은 댐 및 제방 붕괴와 같은 비상상황을 발생시키고 있고, 실제로 최근 10년간 태풍 등의 기상이변 현상으로 인해 낙동강의 여러 지류하천의 제방이 붕괴되는 피해가 발생했으며, 잇따른 피해들은 이 분야에 대한 종합적인 연구의 필요성을 증대시켰다. 본 연구의 목적은 이상홍수 및 국지성 호우에 의해서 하천 제방의 붕괴로 인한 제내지에서의 비상상황 발생에 대비하기 위해, 제내지에서의 범람홍수 해석결과를 통한 홍수위험지도 제작을 위한 tool로 활용함으로써 피해예상지역 내 주민 등의 신속한 대처를 통해 주민의 생명과 재산을 보호하기 위함에 있다. 이러한 하도 및 제내지에서의 범람홍수 양상을 효율적으로 계산하기 위해 실제 제방붕괴사례를 포함하는 사상에 대해 1차원 하천흐름 해석을 실시하였으며, 이를 통해 산정되는 제방붕괴 유출유량을 통해 제내지에 대한 2차원 범람홍수해석을 실시하였다. 1차원 제방붕괴 해석을 위해 FLDWAV 모형을 적용하였으며, 2차원 범람해석 모형으로 흐름의 전파양상을 정확하게 반영할 수 있는 상류이송기법인 Godunov 기법과 수치적인 계산 이전에 인접자료의 값을 이용하여 자료를 재구성하는 MUSCL(Monotone Upstream-centered Schemes for Conservation Laws) 기법을 사용하여 개발된 고정확도 유한체적모형을 적용하였다. 실제 제방붕괴 사상을 적용하기 위해 남강의 제방붕괴 사례를 고려하였으며, 2003년과 2006년에 각각 발생한 태풍 매미와 에위니아 사상에 대해 1차원 하천흐름해석 및 2차원 홍수범람해석을 실시하였다. 1차원 하천흐름해석에 대해서 하천 내에 위치한 수위표에서 관측된 실측수위를 통해 검증을 실시하였으며, 2차원 범람홍수모형에 의해 산정된 홍수범람범위는 침수흔적도를 통해 검증하였다. 본 연구에서 개발되어 적용된 2차원 범람해석 모형을 국가홍수위험지도 제작에 대해 활용할 수 있다면, 정확도 높은 통합홍수방재시스템 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.4
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• pp.739-746
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• 2017

Orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) systems have many advantages. However, OFDM systems are much affected by a nonlinear distortion because those systems have a high peak to average power ratio(PAPR) value. A selected mapping technology was suggested to reduce a PAPR value. The technology does not have data loss but receivers need side information to know modified phase sequence. Therefore, side information causes decreased a transmission efficiency. In this paper, we suggest a blind SLM receiver using a cross correlation technology. This receiver does not require side information. The proposed blind SLM receiver calculates sums of cross-correlation between transmitted pilot signals multiplied by each phase sequence and received pilot signals. So, this receiver detects side information which has a maximum sum cross-correlation value. We compared our proposed SLM receiver to a conventional blind SLM receiver through bit error rate(BER) and side information error rate(SIER) performances. Simulation results show that the proposed SLM receiver has improved BER and SIER performances than the conventional SLM receiver.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.20 no.4
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• pp.482-490
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• 2017

This study is a railway accident investigation statistic study with the purpose of prediction and classification of accident severity. Linear regression models have some difficulties in classifying accident severity, but a logistic regression model can be used to overcome the weaknesses of linear regression models. The logistic regression model is applied to escalator (E/S) accidents in all stations on 5~8 lines of the Seoul Metro, using data mining techniques such as logistic regression analysis. The forecasting variables of E/S accidents in urban railway stations are considered, such as passenger age, drinking, overall situation, behavior, and handrail grip. In the overall accuracy analysis, the logistic regression accuracy is explained 76.7%. According to the results of this analysis, it has been confirmed that the accuracy and the level of significance of the logistic regression analysis make it a useful data mining technique to establish an accident severity prediction model for urban railway casualty accidents.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.4B
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• pp.367-377
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• 2010

In this study, we considered annual maximum rainfall data from 56 weather stations for rainfall frequency analysis using SIR(Sampling Important Resampling) algorithm and Bootstrap method. SIR algorithm is resampling method considering weight in extreme rainfall sample and Bootstrap method is resampling method without considering weight in rainfall sample. Therefore we can consider the difference between SIR and Bootstrap method may be due to the climate change. After the frequency analysis, we compared the results. Then we derived the results which the frequency based rainfall obtained using the data from SIR algorithm has the values of -10%~60% of the rainfall obtained using the data from Bootstrap method.