• 제목/요약/키워드: 의세종

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Bayesian 4P-Beta 모형을 이용한 극치 강수량 전망 기법 개발 (A Development of Extreme Rainfall Outlook Using Bayesian 4P-Beta Model)

  • 김용탁;김호준;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.312-312
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    • 2019
  • 지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.

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GWB (Global Water Bank) 시스템 설계 및 개발 (Design and development of GWB (Global Water Bank) system)

  • 김민국;김정배;박종표;정의석;배덕효
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.468-468
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    • 2017
  • 최근 기후변화로 인해 수자원 위험요소인 가뭄 및 홍수피해가 증가하고 있으며, 인구증가에 따른 수량감소로 수자원관리가 더욱 어려워지고 있는 실정이다. 효율적인 수자원관리 및 기후변화 대응을 위해 세계 물시장은 점점 증가하고 있으며, 이에 따라 국내기업 또한 해외사업 진출을 추진하고 있으나, 사업에 필수적인 기상, 수문 등 기초자료의 부재로 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국내기업의 해외사업 진출 시 필요한 기상, 지형, 수문, 인문 사회 등 기초자료를 제공하는 글로벌 수자원정보제공시스템(Global Water Bank, GWB)을 설계 및 개발하고자 한다. 국내 외 예비타당성보고서 및 국내에서 수집 가능한 국외 정보현황을 분석하여 자료 제공인자를 도출하였으며, 이를 토대로 시스템 내 제공항목을 기상, 지형, 수문해석, 인문 사회, 기후변화 자료로 구분하였다. 해외시장 진출범위를 고려하여 자료의 공간적인 범위를 전지구로 설정하였으며, 전지구 자료의 가용성을 검토하여 제공자료를 구축하였다. 기상자료는 NCDC (National Climate Data Center)의 관측 지점자료와 APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) 격자자료를 수집하였으며, 오 결측 자료는 품질검토를 수행하여 보정하였다. 지형자료의 경우 USGS (U.S. Geological Survey)의 DEM, FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations)의 토양도, UMD (University of Maryland)의 토지피복도를 구축하였다. 수문자료는 GRDC(Global Runoff Data Centre)의 관측 지점자료를 수집하였으며, 미계측 지역의 수문자료 구축을 위해 VIC(Variable Infiltration Capacity) 수문모형을 활용하여 $0.5^{\circ}$ 공간해상도의 격자 유출량 자료를 생산하였다. 인문 사회자료로 World Bank의 국가별 통계자료를 수집하였으며, 구축된 각 자료는 GWB 시스템을 통해 제공된다. 시스템의 시범운영을 위해 아시아 지역을 대상으로 GWB- 버전을 개발하였으며, 시범지역 내 관측자료와 비교분석하여 자료의 활용성을 검증하였다. 추후 GWB 시스템은 해외진출 사업 우선지역 선정 근거로 활용될 수 있는 가상수 및 물산업지수 등의 추가정보를 제공하고 타 지역으로 확대적용 예정이다.

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치매환자를 위한 스마트 시계 및 모니터링 시스템 개발 (Smart Watch and Monitoring System for Dementia Patients)

  • 신동민;신동일;신동규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.731-734
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    • 2013
  • 치매 환자들은 안전한 생활과 건강한 삶을 위해 행동 정보에 대한 모니터링이 필요하다. 이러한 서비스를 위해 휴대가 간편하면서 항상 착용 가능한 모니터링 도구가 필요하며, 기억과 인지장애로 인한 배회 활동과 넘어짐과 같은 응급상황에 빠르게 대처하기 위한 다양한 센서기술의 적용이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 현재 개발 중인 치매환자를 위한 시계형 장치(스마트 시계)와 서버시스템의 구조 및 기능에 대해서 서술하면서, 3 축 가속도 센서 기반의 개선된 걸음 수 검출 알고리즘을 제안한다. 개선된 걸음 수 검출 알고리즘은 일반적인 걸음 수를 96%의 정확도로 검출함을 확인했다.

비디오 코딩을 위한 선형성을 이용한 역변환 방법 (Inverse Transform Using Linearity for Video Coding)

  • 송현주;김명준;이영렬
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.37-40
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    • 2021
  • 비디오 압축 시 변환(transform)은 예측을 통해 만들어진 공간 영역에서의 잔차신호를 주파수 영역으로 변환함으로써 낮은 주파수 대역으로 에너지를 이동시켜 비디오 압축에서 중요한 역할을 수행한다. VVC(Versatile Video Coding)에서는 DCT-II(Discrete Cosine Transform-II), DST-VII(Discrete Sine Transform-VII), DCTVIII(Discrete Cosine Transform-VIII)를 이용하여 잔차신호 변환을 수행한다. 본 논문에서는 DCT-II, DST-VII, DCT-VIII 가 모두 선형 변환(linear transform)이라는 점에서 착안하여 변환의 선형성을 이용하여 계산량을 감소시키는 역변환을 제안한다. 실험결과 변환 수행 시 약 12.7%의 시간이 감소되는 것을 확인하였다.

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Graph-cut 과 주성분 분석을 이용한 Mesh 의 Edge 추출 알고리즘 (Edge Extraction Algorithm for Mesh Data Based on Graph-cut Method and Principal Component Analysis)

  • 한현덕;김해광;한종기
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.204-207
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    • 2021
  • LiDAR 장비 및 SfM 과 MVS 방법을 이용하여 생성된 point cloud 와 mesh 에는 항상 노이즈가 포함되어 있다. 이러한 노이즈를 제거하기 위해선 노이즈와 edge 를 효과적으로 구분해낼 수 있어야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 mesh 로부터 edge 를 먼저 구분해낸 후 edge 에 해당하는 영역과 평면에 해당하는 영역에 서로 다른 필터를 사용하는 많은 연구들이 있지만 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서는 edge를 잘 구분해내지 못하는 문제가 존재한다. 이러한 방법들은 mesh 로부터 edge 를 구분해내는 알고리즘의 성능이 노이즈를 제거하는 전체 알고리즘의 성능에 큰 영향을 주기 때문에 강한 노이즈에서도 edge 를 잘 구분해낼 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 PCA 와 graph-cut 을 이용하여 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서 edge 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다.

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색좌표 변환을 통한 JPEG 부호화 성능 개선 (An Improvement of the JPEG Coding Performance using Color Coordinate Tuning)

  • ;최승철;권오진
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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    • pp.318-320
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    • 2020
  • JPEG 은 현재의 디지털 이미지 시장에서 가장 널리 사용되는 형식 중의 하나로 대부분 디지털 이미징 응용에서 많이 사용되고 있다. 이와 같은 환경에서 새로운 이미지 부호화 표준의 적용이 없이 현재의 디지털 시장에 쉽게 적용할 수 있는 부호화 방법을 제안한다. 논문에서는 JPEG 의 부호화에 사용되는 YCbCr 색 공간에서 YCbCr 성분의 좌표축을 변환하여 밝기 성분 (Y 성분)이 보다 많은 정보를 가지도록 하는 CCT (Color Coordinate Tuning) 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 블록별로 동적으로 CCT 알고리즘을 적용함으로써 기존 JPEG 부호화의 성능이 개선됨을 보였다.

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Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 네트워크 침입 탐지 모델 (Network intrusion detection Model through Hybrid Feature Selection and Data Balancing)

  • 민병준;신동규;신동일
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.526-529
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    • 2020
  • 최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1 Score 지표를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 모델은 Random Forest 및 기본 심층 신경망 모델과 비교해 F1 Score를 기준으로 7~9%의 성능 향상을 이루었다.

합성 데이터셋과 딥러닝 모델을 이용한 식물 엽면적 추정 (Plant leaf area estimation using synthetic dataset and deep learning model)

  • 서현권;안주연;박현지
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.90-92
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    • 2022
  • 이 논문에서는 합성된 애기장대 데이터셋을 활용하여 딸기의 엽면적을 추정할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 개별 잎 검출을 위하여 합성 데이터셋으로 학습된 Mask R-CNN 의 객체 검출 모델을 사용하였고, 이어 이미지 후처리 작업에 해당되는 모폴로지 연산의 침식 및 팽창, 픽셀 카운터를 통해 엽면적을 추정하였다. 각기 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 어텐션 메커니즘 적용하여 검출 성능의 향상과 검출 시간을 단축하였다. 제안된 모델은 딸기 데이터셋을 사용하지 않는 합성된 데이터셋만으로도 실제 온실에서 획득한 다양한 이미지에서의 딸기 엽면적을 추정하는 데에 우수한 성능을 보여준다.

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대기 복사 모형에 의한 세종기지에서의 복사학적 특징: 복사 대류 평형 모형을 이용한 기후 변화 연구 (Radiative Properties of King Sejong Station in West Antarctica with the Radiative Transfer Model: Climate Change using Radiative Convective Equilibrium Model)

  • 이규태;이방용;지준범;윤영준;이원학
    • 지구물리
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    • 제9권1호
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    • pp.27-36
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    • 2006
  • 연직 공기 기둥에 대한 복사 및 대류 과정이 포함된 일차원 복사-대류 평형 모형을 구축하였고, 이 모형을 이용하여 남극 세종기지에서 복사-대류 평형 온도를 계산 하고 분석하였다. 이 모형의 반응도에서 지표면 알베도와 태양 천정각의 코사인 및 이산화탄소 증가는 지표면에서의 복사-대류 평형 온도를 감소시켰다. 그리고 구름 광학두께가 비교적 큰 하층운은 지표면 온도를 감소시키나, 구름 광학두께가 작은 상층운은 온실효과 때문에 지표면 온도를 증가시켰다. 남극 세종기지의 44년 (1958∼2001)의 기간에 대하여 계산된 지표면에서의 복사-대류 평형 온도의 연변화는 0.012oC/년이었다. 마찬가지로 13년 동안(1989∼2001)의 자료에 대한 복사-평형 온도 변화는 0.01oC/월이었으며, 동일한 기간의 관측 자료 분석 결과로는 0.005oC/월의 변화를 나타내었다.

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디지털 문화콘텐츠의 고객만족도 및 구매의도에 영향을 미치는 요인들에 관한 연구 (A Study on Factors Affecting Customer Satisfaction and Purchase Intention of Digital Cultural Contents )

  • 왕루;짱신단;방기위;배기형
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.333-346
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    • 2021
  • 본 연구는 중국 소비자들을 대상으로 디지털 문화콘텐츠의 특성, 지각된 가치와 위험이 고객만족도 및 구매 의도에 미치는 영향을 분석하여 향후 디지털 문화콘텐츠 발전에 일조하는데 있다. 온라인 설문조사를 통해 총 328부 설문지를 수집하여 실증분석을 실시하였다. 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 문화콘텐츠의 특성인 창작성을 제외하여 오락성과 상호작용성은 고객만족도와 구매의도에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미친다. 둘째, 지각된 가치는 고객만족도와 구매의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 반면에 지각된 위험은 고객만족도와 구매의도에 영향을 미치지 않는다. 셋째, 오락성, 상호작용성, 지각된 가치 3가지 요인과 구매의도 간에 고객만족도는 부분 매개효과를 미친다. 따라서 디지털문화콘텐츠의 발전을 촉진하기 위해 내용 오락성, 내용 생산자 및 서비스 제공자 간의 의사소통 개선, 그리고 고객의 소비과정 중에서 실제 느끼는 효용 및 가치를 높임을 통해 만족도를 향상시켜서 구매행동을 추진하게 되는 것이다.