• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.24-31
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• 2015

효소는 생명 현상을 구현하는 단백질 촉매인데 그 동안 효소의 촉매 반응 속도는 Michaelis-Menten(MM) 모델로 대부분 설명되어 왔다. 그러나 MM 모델은 실험으로 측정된 단일 효소 반응시간의 확률분포 모양을 설명할 수 없다. MM 모델에 반응계수의 정적 무질서 개념을 도입한 효소 반응 모델도 기질 농도에 따라 변화하는 효소 반응시간의 통계적 요동을 설명하지 못한다. 우리는 단일 효소 반응시간의 통계적 요동이 기질에 따라 변화하는 양상을 설명하기 위해 효소 반응을 구성하는 개별 화학반응을 단순히 푸아송 과정이 아닌 갱신과정(renewal process)으로 확장한 효소 반응 모델을 제안한다. 우리는 이 단일 효소 반응 모델과 기질에 따른 효소 반응시간 분산 변화 데이터를 비교하여 효소-기질 복합체의 지속시간 분포를 간단한 형태로 얻어내었다. 또한, 이 정보를 토대로 전산모사를 수행하여 효소 반응시간의 확률분포를 얻어내고, 실제 실험 결과 및 기존 이론들과 비교하였다. 뿐만 아니라 단일 효소 반응시간의 확률분포를 연속 시간 임의의 보행자(continuous time random walker)의 대기시간 확률분포(waiting time distribution)로 대응하면, 평균 제곱 변위가 시간에 따라 단순히 증가 하지 않는 고분자의 특이 수송(anomalous diffusion) 현상도 정량적으로 설명할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.631-634
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• 2005

Traditional database systems have been used models supported for the operations and relationships based on simple interval. video data models are required in order to provide supporting temporal paradigm, various object operations and temporal operations, efficient retrieval and browsing in video model. As video model is based on object-oriented paradigm, I present entire model structure for video data through the design of metadata which is used of logical schema of video, attribute and operation of object, and inheritance and annotation. by using temporal paradigm through the definition of time point and time interval in object-oriented based model, we can use video information more efficiently by time variation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.439-442
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• 2004

Traditional database systems have been used models supported for the operations and relationships based on simple interval. video data models are required in order to provide supporting temporal paradigm, various object operations and temporal operations, efficient retrieval and browsing in video model. As video model is based on object-oriented paradigm, 1 present entire model structure for video data through the design of metadata which is used of logical schema of video, attribute and operation of object, and inheritance and annotation. by using temporal paradigm through the definition of time point and time interval in object-oriented based model, we tan use video information more efficiently by me variation.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 1996.02a
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• pp.125-135
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• 1996

본 논문에서는 자연스러운 음성을 합성하기 위하여, 한국어 음운지속시간의 변화에 있어서 문절과 구내의 음절수와 음절의 위치에 의한 영향과 인접하는 음운의 영향에 대하여 통계적으로 분석하였고, 분석된 시간 특징을 제어 요소로 하는 회귀트리를 생성하여 음운 지속시간을 모델 화하였다. 또한, 제안된 음운 지속시간 모델에 의해 예측실험을 행하여, 측정치와 예측치간의 다중 상관계수가 0.74정도이고, 각 음운의 예측오차의 75%이상이 25ms이내로 제안된 모델의 타당성이 입증되었다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.196-205
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• 1998

교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.1 no.1
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• pp.15-26
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• 2000

To efficiently manage data varying over time and process event driven transactions, some of the various database applications recently emerged require database systems supporting both a temporal data model and active rule processing. There has been much progress in independent research on temporal databases and active databases, but studies on databases which support both functions, have been rare. In this paper, an active temporal rule model supporting both active rule processing and temporal data model is presented with its rule expression language. This active temporal rule model contributes to the active function extension of the temporal database, and to establishing the concept of data access events which refer temporal attributes of data in active rules.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.99-99
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• 2018

기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.305-306
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• 2015

과속차량 단속카메라에 촬영된 차량 전면 영상은 차량번호를 인식하여 과속차량에 과금하는 용도로 사용되나 범죄 용의자 차량을 추적하기 위한 용도로도 사용되어진다. 본 연구에서는 국소특징점의 정합을 이용하여 차량 모델을 찾는 방법을 넘어서 실시간으로 차량 모델을 찾기 위한 알고리즘을 제안한다. 입력된 영상에 대하여 차량의 모델을 특징지을 수 있는 헤드라이트를 포함한 차량의 그릴 영역을 관심영역으로 제한하고 관심영역에서 추출된 특징점들을 모델 특징벡터 데이터베이스의 자료와 비교하는 방법 을 사용하였다. 입력 영상의 크기 변화와 조명 변화에 강인한 SURF 국소특징점을 이용한 매칭 방법은 차량 모델을 찾는데 적합하나 선형적으로 탐색하는데 시간이 오래걸린다. 따라서 블러를 사용하여 차량 이미지에서 추출되는 특징점들의 수를 매칭이 가능한 수준으로 낮추는 방법으로 모델 자료로부터 탐색에 필요한 시간을 단축시켰다. 또한 모델 자료를 구조화하여 탐색시간을 줄이는 방법들을 비교하여 LSH 를 사용한 결과 차량 모델을 탐색하는데 필요한 시간이 단축됨을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.484-486
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• 1998

실시간 객체 지향 모델은 객체 지향 개념에 실시간 특성을 추가한 시스템 모델 개념이다. 이는 실시간 시스템에 적합한 모델을 제시하고 있다. 그러나, 대부분의 실시간 객체 지향 모델이 실시간 객체의 실시간 특성에 관련된 시간 명세를 전문자의 경험에 많이 의지하고 있다. 그리고, 실시간 자료, 메소드 및 메시지를 명확하게 구분하고 있지 않을 뿐 아니라 이들에 대한 시간 명세 표현도 부족한 형편이다. 따라서, 하나의 틀안에 실시간 객체의 실시간 특성을 모두 표현하고 이를 검증할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 객체의 실시간 특성을 표현하기 위해 실시간 자료 및 메소드 순차 차트와 시간 제약 사항 그래프를 제시하여 실시간 특성의 표현과 검증을 한다. 순차 차트는 실시간 객체의 실시간 자료, 메소드 및 메시지에 대한 시간 명세를 시간 구동 메소드 단위로 하나의 차트에 나타낸다. 시간 제약 사항 그래프는 순차 차트로부터 유추되어 실시간 메소드의 마감시간과 실시간 자료의 최대 유효 기간에 대한 시간 명세가 올바른지 그래프를 이용하여 검증할 수 있는 방법을 제시한다.