• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.67-70
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• 2022

최근 딥러닝 방법의 발전하면서 영상처리 및 컴퓨터 비전의 다양한 분야에서 딥러닝 기반의 알고리즘들이 그 이전의 방법들에 비하여 큰 성능 향상을 보이고 있다. 손실 영상 압축의 경우 최근 encoder-decoder 형태의 네트웍이 영상 압축에서 사용되는 transform을 대체하고 있고, transform 결과들의 엔트로피 코딩을 위한 추가적인 encoder-decoder 네트웍을 사용하여 HEVC 수준에 버금가는 성능을 내고 있다. 무손실 압축의 경우에도 매 픽셀 예측을 CNN으로 수행하는 경우, 기존의 예측방법들에 비하여 예측성능이 크게 향상되어 JPEG-2000 Lossless, FLIF, JEPG-XL 등의 딥러닝을 사용하지 않는 방법들에 비하여 우수한 성능을 내는 것으로 보고되고 있다. 그러나 모든 픽셀에 대하여 예측값을 CNN을 통하여 계산하는 방법은, 영상의 픽셀 수 만큼 CNN을 수행해야 하므로 HD 크기 영상에 대하여 지금까지 알려진 가장 빠른 방법이 한 시간 이상 소요되는 등 비현실적인 것으로 알려져 있다. 따라서 최근에는 성능은 이보다 떨어지지만 속도를 현실적으로 줄인 방법들이 제안되고 있다. 이러한 방법들은 초기에는 FLIF나 JPEG-XL에 비하여 성능이 떨어져서, GPU를 사용하면서도 기존의 방법보다 좋지 않은 성능을 보인다는 면에서 여전히 비현실적이었다. 최근에는 신호의 특성을 더 잘 활용하는 방법들이 제안되면서 매 픽셀마다 CNN을 수행하는 방법보다는 성능이 떨어지지만, 짧은 시간 내에 FLIF나 JPEG-XL보다는 좋은 성능을 내는 현실적인 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 이러한 최근의 몇 가지 방법들을 살펴보고 이들보다 성능을 더 좋게 할 수 있는 보조적인 방법들과 raw image에 대한 성능을 평가한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.1
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• pp.1-19
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• 2023

The purpose of this study was to find out what attributes are valid for the edge between students through longitudinal network analysis, and the results of TERGM (temporal exponential random graph model) and SAOM (stochastic actor-oriented model) statistical models were compared. The TERGM model interprets the research results based on the edge formation of the entire network, and the SAOM model interprets the research results on the surrounding networks formed by specific actors. The TERGM model expressed the influence of a previous time through a time term, and the SAOM model considered temporal dependence by implementing a network that evolves by an actor's opportunity as a ratio function.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.70-70
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• 2021

강수의 변동성 중 특히 가뭄과 홍수의 급격한 연간 변화는 기후변화로 인하여 근래에 많이 발생하고 있다. 가뭄이 발생한 이후 홍수가 발생하거나 그와 반대의 현상이 발생하는 것을 날씨 편달(weather whiplash)라고 한다. 이러한 현상은 토양에 매설되어 수분을 저감하는 배수시설로 인하여 토양 수분 변동 및 무기질소 손실에 지배적은 영향을 준다. 이러한 질소 손실은 부영양화를 일으켜 생태계에 막대한 영향을 미치게 된다. 하지만, 토양 무기질소는 토양에서 체류시간이 길기 때문에 강우 변동성에 의해 발생하는 상호작용을 특정하고 분석하기에는 많은 어려움이 따른다. 이 문제를 해결하고자 이번 연구에서는 생태수문모형과 생물지질모형을 결함한 3차원 모델인 Dhara를 이용하여 토양 배수시설에서 유출되는 무기 질소의 농도 및 나이를 분석하였다. 여기서 나이란 화합물이 발생 하여 다른 형태로 변화하는데 걸리는 시간을 의미한다. 집중적으로 관리되는 경작지에 Dhara 모형을 적용하여 본 연구를 수행하였다. 토양 수분과 질소의 나이를 분석한 결과 반응 화합물인 질소의 경우 토양 수분(비반응 화합물)과 비교하여 이전의 강우상태에 많은 영향을 받는 것으로 분석이 되었다. 가뭄이후 홍수가 발생할 때 배수시설에서 발생하는 질소의 유출이 그 반대 기상 환경인 홍수 이후 가뭄이 발생할 때 보다 더 많이 발생한 것으로 나타났다. 하지만 배수 흐름의 경우 질소의 거동과 반대하는 현상을 보였다. 이러한 결과는 질소유출 저감하여 강 및 바다에서 부영양화를 감소하기 위해 강수의 변동성과 연계하여 분석한다면 새로운 질소유출 저감 대책을 수립할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.289-289
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• 2022

최근 기후변화의 영향으로 인해 가뭄과 같은 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있다. 가뭄은 지속 기간이 길고 정량적인 피해 규모 및 심도 파악이 어려우며, 사회, 경제적 피해와 함께 농업 시스템 전반에 심각한 영향을 줄 수 있는 재해이다. 국내 가뭄 발생 경향은 2000년 이후 급증하고 있으며, 2015년 및 2017년의 경우 이례적인 극심한 가뭄이 발생하는 등 2000년 이전과는 다른 경향을 보이고 있다. 따라서, 미래 기후변화에 따른 국내 가뭄 발생에 대비하기 위해서는 장기적인 가뭄 전망이 요구된다. CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project 6)에 의해 개발된 공통사회경제경로 SSP (Shared Socio-economic Pathways) 시나리오는 사회 및 경제적 요소를 내포하여 미래의 완화 및 적응 기반 기후변화 시나리오로 정의된다. 본 연구에서는 SSP 시나리오를 활용하여 미래 강수자료를 구축하여 기상학적 가뭄지수, SPI (Standaridzed Precipitation Index)를 산정하고 가뭄 특성을 분석하고자 한다. 강수자료의 경우 국내 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소 기준 56개소를 대상으로 1973년부터 2021년까지 49개년 자료를 수집하였으며, SSP 시나리오와 SPI를 활용하여 국내 지역을 대상으로 미래 기후변화에 따른 가뭄 전망을 수행하고자 한다. SPI는 시간척도에 따라 3개월, 6개월, 9개월, 12개월 시간척도를 적용하고, SSP 시나리오의 경우 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5 시나리오를 적용하여 미래 기후변화 시나리오별 가뭄을 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.357-357
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• 2022

도심지 하천의 수위예측을 위해서는 일반적으로 수리-수문모형을 기반으로한 홍수위 모형을 사용하고 있다. 하지만 이러한 모형들은 매개변수 추정방법 및 모형구축을 행한 사용자의 숙련도에 따라 불확실성이 매우 크다 이러한 문제점을 개선하기 위해 데이터 기반의 딥러닝기법을 이용한 하천수위 예측이 많이 연구되고 있으나 수문기상자료와 같이 이전 시간 값과의 상관성이 큰 자료를 활용하면서 발생하는 자기 예측(self Prediction) 현상이 발생한다. 또한 도심지 하천의 데이터 품질관리의 문제로 입력자료 구축에 어려움이 있다. 본 연구는 중랑천 유역을 중심으로 2015년 ~ 2020년 사이의 강우 및 수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며 하천의 수위 예측을 수행함에 있어 학습입력자료 구축시 강우사상의 구분 방법에 따른 예측결과 비교 및 지연시간 및 Embedding Dimension을 이용한 전처리를 통해 자기 예측 현상을 비교해 보았다. 본 연구를 통해 도심지 하천 수위예측의 학습입력자료 구성을 위한 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.109-110
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• 2023

자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)은 4수준으로 구분되는데, 현재 세계적으로 수준 2-3 사이의 원격제어 자율운항선박이 상용화를 시작할 것으로 조사되었다. 원격제어 자율운항선박은 3 주요요소(MASS, 해상위성통신, 원격제어자)로 구성되는데, 주요한 문제는 통신 손실이다. 자율운항선박의 원격제어는 해사 위성통신을 이용할 수밖에 없는데, 이러한 해사 위성통신은 통신두절, 대용량 데이터 송수신에 의한 지연 등이 문제로 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 제어 데이터 송수신 과정에서 발생하는 지연시간이 충돌사고에 미치는 영향을 식별하기 위한 것으로, 우선하여 이러한 영향을 식별할 수 있는 실험방법을 고찰하고자 한다. 실험방법은 선박조종시뮬레이터를 이용할 것인데, 그 이전에 제어지연이 발생하는 메카니즘을 구현하고, 이러한 메카니즘에 의해서 정량적 및 정성적 분석이 가능한 방법론을 검토하였다. 본 연구는 자율운항선박에서 발생할 수 있는 제어지연이 항해안전에 미치는 영향의 과학적 식별과 평가에 관한 하나의 기반이될 것으로 기대된다.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.4
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• pp.86-93
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• 2024

The development of functional magnetic resonance imaging (fMRI) has significantly contributed to mapping brain functions and understanding brain networks during rest. This paper proposes a CNN-LSTM-based classification model to classify the progression stages of Alzheimer's disease. Firstly, four preprocessing steps are performed to remove noise from the fMRI data before feature extraction. Secondly, the U-Net architecture is utilized to extract spatial features once preprocessing is completed. Thirdly, the extracted spatial features undergo LSTM processing to extract temporal features, ultimately leading to classification. Experiments were conducted by adjusting the temporal dimension of the data. Using 5-fold cross-validation, an average accuracy of 96.4% was achieved, indicating that the proposed method has high potential for identifying the progression of Alzheimer's disease by analyzing fMRI data.

• Atmosphere
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• v.23 no.3
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• pp.283-291
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• 2013

This study investigates the changes in the atmosphere-ocean interactions over the South China Sea (SCS) by analyzing their variables in the period of 1979~2011 during the boreal summer (June-July-August). It is found that a simultaneous correlation coefficient between sea surface temperature (SST) and precipitation over SCS during summer is significantly changed before and after the late-1990s. That is, the variation of precipitation over SCS is negatively (positively) correlated with the SST variations before (after) the late-1990s. Our further correlation analysis indicates that the atmospheric forcing of the SST is dominant before the late-1990s accompanying with wind-evaporation feedback and cloud-radiation feedback. After the late-1990s, in contrast, the SST forcing of the atmosphere through the latent heat flux from the ocean to the atmosphere is dominant. It is found that the change in the relationship of atmosphere-ocean interactions over SCS are associated with the changes in the relationship with Northeast Asian summer precipitation. In particular, a simultaneous correlation coefficient between the precipitation over SCS and Northeast Asia becomes stronger during after the late-1990s than before the late-1990s. We argue that the increase of the SST forcing of the atmosphere over SCS may lead a direct relationship of precipitation variations between SCS and Northeast Asia after the late-1990s.

• Applied Biological Chemistry
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• v.8
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• pp.11-20
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• 1967

In order to study the change of nitrogeneous compounds during the "Natto" preparation, the contents of insoluble protein, water soluble protein and amino nitrogen were determined and the pattern of peptides and amino acids was investigated by paper chromatography for the fractions resulting from molecular sieving. The results are summarized as follows: 1. Insoluble protein nitrogen which was increased to 84% by autoclaving the native soybean decreased to 44%, whereas the trichloroacetic acid soluble nitrogen increased from 8% to 45% during Natto preparation, But the soluble protein nitrogen showed a slight increase. 2. Fractionation of the peptides using Dowex-50 resins showed that they consisted mostly of lower molecular weight peptides which increased in accordance with the progress of fermentation, especially after 30-hour period. 3. Sixteen known and two unknown amino acids, and three peptides with different Rf values were identified during the Natto preparation. Their appearance showed some difference in that phenylalanine appeared after 10 hours, methionine, after 20 hours and proline, after 30 hours, respectively. The three peptides appeared at the different stage of fermentation.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.7 no.9
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• pp.219-226
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• 2018

One of the systematic ways to generate the number of all cases is a combination to construct a combination tree, and its time complexity is O($2^n$). A combination tree is used for various purposes such as the graph homogeneity problem, the initial model for calculating frequent item sets, and so on. However, algorithms that must search the number of all cases of a combination are difficult to use realistically due to high time complexity. Nevertheless, as the amount of data becomes large and various studies are being carried out to utilize the data, the number of cases of searching all cases is increasing. Recently, as the GPU environment becomes popular and can be easily accessed, various attempts have been made to reduce time by parallelizing algorithms having high time complexity in a serial environment. Because the method of generating the number of all cases in combination is sequential and the size of sub-task is biased, it is not suitable for parallel implementation. The efficiency of parallel algorithms can be maximized when all threads have tasks with similar size. In this paper, we propose a method to efficiently collaborate between CPU and GPU to parallelize the problem of finding the number of all cases. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, we analyze the time complexity in the theoretical aspect, and compare the experimental time of the proposed algorithm with other algorithms in CPU and GPU environment. Experimental results show that the proposed CPU and GPU collaboration algorithm maintains a balance between the execution time of the CPU and GPU compared to the previous algorithms, and the execution time is improved remarkable as the number of elements increases.