• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.5
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• pp.385-392
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• 2002

Collaborative filtering method for personalization can suggest new items and information which a user hasn t expected. But there are some problems. Not only the steps for calculating similarity value between each user is complex but also it doesn t reflect user s interest dynamically when a user input a query. In this paper, classifying users by their interest makes calculating similarity simple. We propose the a1gorithm for readjusting user s interest dynamically using the profile and Bayesian learning. When a user input a keyword searching for a item, his new interest is readjusted. And the user s profile that consists of used key words and the presence frequency of key words is designed and used to reflect the recent interest of users. Our methods of adjusting user s interest using the profile and Bayesian learning can improve the real satisfaction of users through the experiment with data set, collected in University s library. It recommends a user items which he would be interested in.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.1
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• pp.1-8
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• 2016

In the recently, violent crime and accidental crime has been generated continuously. Consequently, people anxiety has been heightened. The Closed Circuit Television (CCTV) has been used to ensure the security and evidence for the crimes. However, the video captured from CCTV has being used in the post-processing to apply to the evidence. In this paper, we propose a flexible multi-level models for estimating whether dangerous behavior and the environment and context for pedestrians. The situation analysis builds the knowledge for the pedestrians tracking. Finally, the decision step decides and notifies the threat situation when the behavior observed object is determined to abnormal behavior. Thereby, tracking the behavior of objects in a multi-region, it can be seen that the risk of the object behavior. It can be predicted by the behavior prediction of crime.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.6-9
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• 2003

In this paper, we studied on the difference of speaker adaptation according to the phoneme classification for Korean Speech recognition. In order to study of speech adaptation according to the weight of difference of phoneme as recognition unit, we used SCHMM as recognition system. And Speaker adaptation method used in this paper was MAPE(Maximum A Posteriori Probability Estimation), Linear Spectral Estimation. In order to evaluate the performance of these methods, we used 10 Korean isolated numbers as the experimental data. It is possible for the first and the second methods to be carried out unsupervised learning and used in on-line system. And the first method was shown performance improvement over the second method, and hybrid adaptation showed the better recognition results than those which performed each method. And the result of Speaker adaptation using the variable weight according to the phoneme had better than the result using fixed weight.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.847-858
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• 2015

Deep-sea fishery in the Antarctic Ocean has been actively progressed by the developed countries including Korea. In order to prevent the environmental destruction of the Antarctic Ocean, related countries have established the Commission for the Conservation of Antarctic Marine Living Resources (CCAMLR) and have monitored any illegal unreported or unregulated fishing. Fishing of tooth fish, an expensive fish, in the Antarctic Ocean has increased recently and high catches per unit effort (CPUE) of fishing boats, which is suspicious for an illegal activity, have been frequently reported. The data of CPUEs in a fishing area of the Antarctic Ocean often show an extreme Distribution or a mixture of two extreme distributions. This paper proposes an algorithm to detect an outlier of CPUEs by using the mixture of two extreme distributions. The parameters of the mixture distribution are estimated by the EM algorithm. Log likelihood value and posterior probabilities are used to detect an outlier. Experiments show that the proposed algorithm to detect outlier of the data can be adopted instead of simple criteria such as a CPUE is greater than 1.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.5
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• pp.455-464
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• 2009

Lee(2009) proposed the boundary-adaptive despeckling method using a Bayesian model which is based on the lognormal distribution for image intensity and a Markov random field(MRF) for image texture. This method employs the Point-Jacobian iteration to obtain a maximum a posteriori(MAP) estimate of despeckled imagery. The boundary-adaptive algorithm is designed to use less information from more distant neighbors as the pixel is closer to boundary. It can reduce the possibility to involve the pixel values of adjacent region with different characteristics. The boundary-adaptive scheme was comprehensively evaluated using simulation data and the effectiveness of boundary adaption was proved in Lee(2009). This study, as an extension of Lee(2009), has suggested a modified iteration algorithm of MAP estimation to enhance computational efficiency and to combine classification. The experiment of simulation data shows that the boundary-adaption results in yielding clear boundary as well as reducing error in classification. The boundary-adaptive scheme has also been applied to high resolution Terra-SAR data acquired from the west coast of Youngjong-do, and the results imply that it can improve analytical accuracy in SAR application.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.20 no.6
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• pp.74-80
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• 2019

In domestic construction industry, CM companies perform overall project management tasks such as planning, designing, construction management, evaluation, maintenance for construction projects. However, even with these tasks, as competition becomes more fierce and probability dependence is high, lots of CM companies are experiencing difficulties of securing and preparing indicators for order competence reinforcement. This study examines domestic business condition and task analysis. Also Competence factors are derived through institutional and legal investigation, and review of existing literature. The derived competence factors are focused on practical factors by interviewing with experts. competence factors for each type were classified into BSC's four perspectives(Finance / Customers / Internal processes / Learning and Growth) and surveyed. Based on the results of the survey, the priorities of competence factors that companies should focus on were derived. The purpose of this study is to contribute on making an indicator that can be utilized on business activities through priority analysis of competence factors for order competitiveness reinforcement of CM companies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.256-256
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• 2017

최근 기후변화가 가속화되면서 집중호우가 급증하고 계획홍수량을 초과하는 홍수재해가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 주요 선진국들은 홍수대응을 위한 새로운 패러다임을 도입하고 있다. 구조적 측면에서는 기존 제방 위주의 홍수방어에서 벗어나 유역에서 홍수 방어구획 설정, 대심도 터널 등 다원적 홍수방어체계로 전환하고 있다. 또한 ICT를 활용하여 다양한 수문정보를 실시간으로 관측하고 홍수상황을 신속하게 전파 대응할 수 있는 비구조적 대책도 적극적으로 개발하고 있다. 미국의 경우, 홍수량과 발생 확률을 예측한 정보를 시민들에게 조기에 제공함으로써 선제적으로 대응할 수 있도록 지원하고 있다. 그러나 우리나라의 홍수대응은 여전히 구조적 대책과 사후복구에 집중되어 있는 안타까운 상황이다. 세계 최고수준인 우리나라의 ICT 인프라를 이용하여 실시간 수문자료를 공유하고 이를 홍수대응에 활용하면 재난을 미연에 방지하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 홍수관련 유관기관 자료를 연계한 실시간 수문상황 모니터링 시스템을 구축하는 것만으로는 지자체 홍수피해 저감에 한계가 있을 수 있다. 이를 보완하기 위해 수집된 실시간 수문정보를 활용한 홍수분석 및 하천수위별 대응기준 수립을 통한 예방적 재난대응 체계를 마련해야 한다. 이에 본 연구에서는 A지자체를 대상으로 홍수분석 모형을 구축하고, 구축된 모형의 계산결과를 활용하여 예상강우별 도달시간, 수위상승 등을 예측하고, 하천수위별 대응기준을 수립하는 연구를 진행하였다. 수위별 대응기준은 현장에서 계측되는 수위값을 기준으로 홍수예보기준, 하천기본계획의 제방고 및 주변 제약 사항을 고려하여 직접알람 기준으로 활용하였다. 또한 대상 수위국에 대하여는 2~3년간의 관측자료 확보 및 유량측정을 통해 대응기준의 보완을 진행할 예정이다. 재난관련 골든타임을 확보하고 홍수피해 최소화를 위한 홍수재해 통합관리 체계 구축은 이제 선택이 아닌 필수라 할 수 있다. 특히 본 연구로 산정된 홍수대응기준과 함께 물관리 유관기관의 실시간 수문자료 공유체계 구축, 홍수통제기관 또는 기술력을 보유한 재해대책 책임기관과의 유기적인 기술교류 등을 통해 지자체 홍수피해 저감을 위한 능동적인 홍수대응 체계 구축이 수행되어야 할 것이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.37 no.6
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• pp.506-511
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• 2018

This paper proposes an GMM(Gaussian Mixture Model)-DNN(Deep Neural Network) hybrid-based feature compensation method for effective speech recognition in noisy environments. In the proposed algorithm, the posterior probability for the conventional GMM-based feature compensation method is calculated using DNN. The experimental results using the Aurora 2.0 framework and database demonstrate that the proposed GMM-DNN hybrid-based feature compensation method shows more effective in Known and Unknown noisy environments compared to the GMM-based method. In particular, the experiments of the Unknown environments show 9.13 % of relative improvement in the average of WER (Word Error Rate) and considerable improvements in lower SNR (Signal to Noise Ratio) conditions such as 0 and 5 dB SNR.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.110-110
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• 2016

도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2021.04a
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• pp.79-83
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• 2021

2020년 2월 중순 이루 코로나 바이러스 2019(Covid-19)로 인하여 정부의 기술창업기업 지원 방식도 전반적으로 기존의 대면 방식에서 비대면 방식으로 전환하여 현재까지 대부분 진행되어 오고 있다. 창업기업에 대한 멘토링은 특히 멘티인 창업자와 멘토가 기존에 알고 있는 관계가 아닌 대부분 처음 만나는 관계의 확률이 높음에 따라 사전에 상호간에 라포(Rapport)가 형성되지 않은 상태에서 멘토링이 이루어진다. 이로 인해 Rapport가 형성이 안된 상태에서는 서로 호감을 느끼거나, 나아가 공감대 형성, 그리고 터놓고 이야기 하여, 서로 간의 대화가 충분히 감정적으로나 이성적으로 이해하기가 어려운 경우가 대부분이다. 이러한 경우에는 충분한 멘토링이 어려울 것으로 예상할 수 있다. 따라서 본 연구는 창업 멘토링의 특수성을 감안해 볼 때 정부 기술창업지원 방식 중 기업의 성과를 높이기 위한 멘토링 과정에서 대면 또는 비대면 방식의 방법 차이가 멘토링 만족도에 영향을 주는 것을 그 목적으로 한다. 본 연구는 창업 기업의 성과를 높이기 위한 중소벤처기업부의 도약패키지 사업 중 2019년과 2020년의 제품 아카데미 사업에 참여한 283명을 대면 방식이었던 2019년 211명과 비대면 방식이었던 2020년 72명의 창업 기업 멘티들의 학습 과정에서 발생하는 배운 내용을 실천하고자 하는 학습 전이 효과 경로에 차이가 발생하는 지에 대하여 분석하였다. 자기 기입 설문 방식으로 인해 발생할 수 있는 동일방법편의를 해결하고자 구조화된 설문지 구성할 때부터 응답자의 일관성 동기를 줄이려고 하였고, 통계분석 단계에서도 다수이 방법으로 측정하는 일반 CFA 모형을 활용하였다. 실증 분석결과 비대면 방식의 창업 멘토링 방식을 학습 전이 효과 경로 결과에 있어서 조절효과가 있음을 유의한 통계적 결과고 확인하고, 사후 검증을 통해 볼 때 등분산 가정이 되지 않은 상황에서 차이가 있음을 통계적으로 유의하게 나타났다.