• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.169-172
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• 2006

Most studies using state-space models have been conducted under the assumption of independently distributed noises in measurement and state equation without adequate verification of the assumption. To avoid the improper use of state-space model, testing the assumption prior to the parameter estimation of state-space model is very important. The purpose of this paper is to investigate the general relationship between parameters of state-space models and those of ARIMA processes. Under the assumption, we derive restricted parameter spaces of ARIMA(p,0,p-1) models with mutually different AR roots where $p\;{\le}\;5$. In addition, the results of ARIMA(p,0,p-1) case can be expanded to more general ARIMA models, such as ARIMA(p-1,0,p-1), ARIMA(p-1,1,p-1), ARIMA(p,0,p-2) and ARIMA(p-1,1,p-2).

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.04a
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• pp.83-88
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• 2011

워터스크린(이하 W/S)에 의한 화재방화시스템은 도로터널에 화재가 발생시, 공간에 수막을 사용하여 구획화하고, 열 연기의 확산을 억제하며 유해 부유입자를 세정함으로서 인간의 안전을 확보 및 구조물의 피해를 극소화 하는 시스템이다. 이 W/S에 의한 구획의 성능을 평가하기 위해, 1/2의 터널 모형에 의한 공간 내 열 성장 파악을 위한 화재 실험을 분석하였고, 그 결과, 천정 근방 온도 및 방사수열량으로서는 발열 속도의 크기, 풍속의 대소에 의하지 않고 약 80%의 저감율을 나타냈다. 또, 발생한 유해 부유입자 농도에 대해서는 약 60%, 화원 성질과 상태로서 발열 속도는 약30%의 W/S에 의한 저감 효과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.11-14
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• 2003

The dynamics of unobservable short rate are frequently estimated directly by using a proxy. We estimate the biases resulting from this practice ("proxy problem"). To solve this problem, State-Space models have been proposed by many researchers. State-Space models have been used to estimate the unobservable variables from the observable variables in econometrics. However, applications of State-Space models often result in a misleading interpretation of the underlying processes especially when the absorbability of the State-Space model and the assumption of noise processes in the state vector are not properly considered. In this study, we propose the exact State-Space model that properly considers the faults of previous researchers to solve the proxy problem.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.24 no.4
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• pp.485-492
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• 1998

Most forecasting models often fail to produce appropriate forecasts because we build a model based on the assumption of the data being generated from the only one stochastic process. However, in many real problems, the time series data are generated from one stochastic process for a while and then abruptly undergo certain structural changes. In this paper, we assume the basic underlying process is the simple state-space model with random level and deterministic drift but interrupted by three types of exogenous shocks: level shift, drift change, outlier. A Bayesian procedure to detect, estimate and adapt to the structural changes is developed and compared with simple, double and adaptive exponential smoothing using simulated data and the U.S. leading composite index.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2009.04a
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• pp.423-430
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• 2009

본 논문에서는 ISO-9705 공간의 2/5 스케일 축소모형에 대한 화재 실험에서 측정된 고온 상층부의 연소가스 농도를 혼합분율 개념을 도입하여 분석함으로써 환기부족 상태의 실내화재에서 발생되는 연소생성물의 특성을 파악하고자 한다. 화재실 내부 고온 상층부의 두 지점에서 측정된 잔존 탄화수소, 일산화탄소, 이산화탄소, 산소, 수트(soot) 등의 성분비를 혼합분율의 함수로 내어 분석하였다. 또한 탄화수소 연료의 이상적인 반응에 근거한 상태 관계식과 비교함으로써 환기부족 화재에서 혼합분율 모델의 적용성을 분석하였다. 혼합분율 분석을 이용함으로써 측정된 수많은 데이터들을 화재 크기나 측정 위치에 상관없이 하나의 파라미터에 대해서 정리하여 전체적으로 분석할 수 있었다. 또한 혼합분율 분석에서 수트를 고려하는 것이 분석의 정확성을 크게 향상시킴을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.200-203
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• 2006

지역의 공간 분포가 내포된 고해상도의 지상강우량을 추정하기 위해서 강수와 구름 입자(고체와 액체)의 양과 성질을 반영한 기상레이더의 반사도(reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 방법이 널리 이용된다. 반사도 (reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 핵심은 Z-R 관계식으로, 이 Z-R 관계식의 매개변수 a와 b의 결정이 중요하다. 그러나, 지상우량 관측소에서 측정되는 강우량 자료는 지상에서 관측된 강우자료이나, 레이더에서 추정되는 강우량은 상공 (이 연구에서는1.5km)에서 관측한 반사도로 추정되는 값으로 이에 상응하는 오차를 줄이기 위하여 보정하는 기법이 이용된다. 수계내의 정확한 유출량을 모의계산하기 위하여 수문수치모형이 이용되며, 이의 보다 정확한 수치결과를 모의하기 위해서 레이더 강우추정을 사용하여 정확도를 높이고자 하는 연구가 진행 중이다. 이 연구에서는 기상청에서 운영하는 레이더 반사도 자료를 사용하여 용담/남강유역 내에서 2002-2004년의 집중호우에 대해 Z-R 관계식을 추정하고, 유역 내 평균 강우량과 지상관측 강우량의 비 (G-R비)를 이용한 공간적 특성을 고려한 보정을 함으로써 추정된 평균 강우량의 정확도를 향상시켰다. 이렇게 추정된 레이더 강우는 지상관측지점 강우만으로 보간 된 강우(gauge-only interpolation)와 비교 되어, 레이더강우의 정확성과 적용성이 수문모형에 적합한가를 평가해 보았다. 공간적 분포의 특성을 내포하며 강우예측 (Quantitative Precipitation Forecasting)에 이용될 수 있다는 잇점은 있으나, 레이더 강우 추정은 정확성과 적용성에 많은 의문점을 남긴다.리 전도도 값을 Gardner 식에 적용하여 1, 3, 5, 7kPa에서의 불포화수리 전도도 값을 17개 토양통을 대상으로 하여 구했다. 토양수분 potential이 3kPa에서는 물의 이동이 거의 없는 토양들이 있었는데 반해 남계통을 비롯한 학곡통, 회곡통, 백산통, 상주통, 석천통, 예산통 등 7개의 토양은 3kPa에서도 약간의 물의 이동이 있었다. 이는 모암이 화강 편마암인 관계로 토양 내에 물의 이동에 영향을 미치는 자갈의 함량이 높았기 때문일 것으로 생각되고 추후의 연구에서는 이 부분에 대한 내용도 검토되어야 할 것이다. 또한, 1kPa에서 물의 이동은 삼각통에서 35.21 cm/day로 이동 속도가 가장 컸으며 그 뒤로 예산통, 화봉통, 학곡통, 백산통 등이 토양에서 빠른 속도로 이동하였다. 가천통이나 석천통 및 우곡통은 1kPa에서의 이동 속도가 아주 느린 토양으로 판단되었다. 또한, 포화되지 않은 상태인 1kPa에서 물의 이동 속도를 VGM 모형에 의해 예측된 값과 측정된 값으로 비교하였을 때 불포화 수리 전도도가 예측되지 않은 토양(석천통, 지곡통, 풍천통)이 존재하여 불포화 수리 전도도 특성평가에 대한 VGM 모형의 적용성에 문제를 보였다. 이는 결과적으로 논이라는 영농형태가 존재하는 우리나라에서 토양의 수리적 특성해석을 위한 VGM 모형의 적용성에 한계가 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.429-434
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• 2008

최근 하천의 복원과 자연형 하천 조성 사업 등이 활발하게 진행되고 있으며, 하천의 정상적인 상태를 유지하기위한 최소유량의 개념인 하천유지유량의 산정도 정부차원의 사업으로 진행되고 있다. 우리나라 하천복원사업의 주목적은 변형된 수로의 복원, 오염하천의 정화, 생태서식처 조성, 자연 구조물 재료를 이용한 친수공간 확보 등이나, 해외 관련연구사례는 자연상태 혹은 자연상태와 가까운 상태로 하천을 복원, 유지하기 위해서는 과거의 유량 흐름 특성을 복원하는 것이 이에 못지않게 중요함을 시사하고 있다. 본 연구에서는 하천의 유황특성을 세분하여 이들 특성이 하천생태계에 줄 수 있는 영향을 외국의 사례를 통해 고찰하였으며, 금강유역의 유황변동에 가장 큰 영향을 주는 대청댐 및 용담댐의 건설 전 후의 유황특성 변동을 분석하였다. 또한, 과거 관측자료가 부족한 경우, 모형을 통해 산정된 자연유량자료의 활용 가능성을 평가하여 본 연구에 이용하였다. 본 연구의 유황특성 변동 분석은 향후, 하천유지유량의 산정, 자연형 하천 복원 및 하천관리 시 유황의 특성을 복원하기 위한 노력이 필요하다는 방향성을 제시한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.1_2
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• pp.77-89
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• 2001

Applying perceptual hierarchy of facial feature points, a neural network model for recognizing facial expressions was designed. Input data were convolution values of 150 facial expression pictures by Gabor-filters of 5 different sizes and 8 different orientations for each of 39 mesh points defined by MPEG-4 SNHC (Synthetic/Natural Hybrid Coding). A set of multiple regression analyses was performed with the rating value of the affective states for each facial expression and the Gabor-filtered values of 39 feature points. The results show that the pleasure-displeasure dimension of affective states is mainly related to the feature points around the mouth and the eyebrows, while a arousal-sleep dimension is closely related to the feature points around eyes. For the filter sizes. the affective states were found to be mostly related to the low spatial frequency. and for the filter orientations. the oblique orientations. An optimized neural network model was designed on the basis of these results by reducing original 1560(39x5x8) input elements to 400(25x2x8) The optimized model could predict human affective rating values. up to the correlation value of 0.886 for the pleasure-displeasure, and 0.631 for the arousal-sleep. Mapping the results of the optimized model to the six basic emotional categories (happy, sad, fear, angry, surprised, disgusted) fit 74% of human responses. Results of this study imply that, using human principles of recognizing facial expressions, a system for recognizing facial expressions can be optimized even with a a relatively little amount of information.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.4
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• pp.97-108
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• 2001

A dynamic transportation management should be applied specially in AM peak because AM peak is more critical than PM peak in traffic volume and demand. AM peak trip can be characterized by commuting and schooling. which have the high level of usage on public transportation, and constraint on arrival time. So transportation management applied in AM peak could deal with a mode choice and an arrival time constrain. Researchers were involved in the dynamic transportation assignment models for management of congested traffic network. But, there were no models which considered a mode choice and an arrival time constrain should be included in management of AM peak. So there are limits to use exist models to control and analyze AM peak traffic. In this study, it is proposed the combined dynamic transportation model, considering a mode choice and the start time selection with arrival time constrains, based on Ran and Boyce's model. The proposed model is verified the compatibility by applying to the newly designed time space expanded network. The result shows that proposed model consistent with dynamic user optimal travel pattern. From this we certificate the applicability of the proposed model to control and analyze AM peak traffic.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.18 no.1
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• pp.39-57
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• 2012

Recently, due to the introduction of high-tech equipment in interactive exhibits, many people's attention has been concentrated on Interactive exhibits that can double the exhibition effect through the interaction with the audience. In addition, it is also possible to measure a variety of audience reaction in the interactive exhibition. Among various audience reactions, this research uses the change of the facial features that can be collected in an interactive exhibition space. This research develops an artificial neural network-based prediction model to predict the response of the audience by measuring the change of the facial features when the audience is given stimulation from the non-excited state. To present the emotion state of the audience, this research uses a Valence-Arousal model. So, this research suggests an overall framework composed of the following six steps. The first step is a step of collecting data for modeling. The data was collected from people participated in the 2012 Seoul DMC Culture Open, and the collected data was used for the experiments. The second step extracts 64 facial features from the collected data and compensates the facial feature values. The third step generates independent and dependent variables of an artificial neural network model. The fourth step extracts the independent variable that affects the dependent variable using the statistical technique. The fifth step builds an artificial neural network model and performs a learning process using train set and test set. Finally the last sixth step is to validate the prediction performance of artificial neural network model using the validation data set. The proposed model is compared with statistical predictive model to see whether it had better performance or not. As a result, although the data set in this experiment had much noise, the proposed model showed better results when the model was compared with multiple regression analysis model. If the prediction model of audience reaction was used in the real exhibition, it will be able to provide countermeasures and services appropriate to the audience's reaction viewing the exhibits. Specifically, if the arousal of audience about Exhibits is low, Action to increase arousal of the audience will be taken. For instance, we recommend the audience another preferred contents or using a light or sound to focus on these exhibits. In other words, when planning future exhibitions, planning the exhibition to satisfy various audience preferences would be possible. And it is expected to foster a personalized environment to concentrate on the exhibits. But, the proposed model in this research still shows the low prediction accuracy. The cause is in some parts as follows : First, the data covers diverse visitors of real exhibitions, so it was difficult to control the optimized experimental environment. So, the collected data has much noise, and it would results a lower accuracy. In further research, the data collection will be conducted in a more optimized experimental environment. The further research to increase the accuracy of the predictions of the model will be conducted. Second, using changes of facial expression only is thought to be not enough to extract audience emotions. If facial expression is combined with other responses, such as the sound, audience behavior, it would result a better result.