• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.4
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• pp.759-768
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• 2015

The ground motions of large dimensional structures such as long span bridges at different stations during an earthquake, are inevitably different, which is known as the ground motion spatial variation effect. There are many causes that may result in the spatial variability in seismic ground motion, e.g., the wave passage effect due to the different arrival times of waves at different locations; the loss of coherency due to seismic waves scattering in the heterogeneous medium of the ground; the site amplification effect owing to different local soil properties. In previous researches, the site amplification effects have not been considered or considered by a single-layered soil model only. In this study, however, the ground motion amplification and filtering effects are evaluated by multi-layered soil model. Spatially varying ground motion at the sites with different number of layers, depths, and soil characteristics are generated and the variation characteristics of ground motion time histories according to the correlation of coherency loss function and soil conditions are evaluated. For the bridge system composed of two unit bridges, seismic behavior characteristics are analyzed using the generated seismic waves as input ground motion. Especially, relative displacement due to coherency loss and site effect which can cause the unseating and pounding between girders are evaluated. As a result, considering the soil conditions of each site are always important and should not be neglected for an accurate structural response analysis.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.712-715
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• 2023

딥러닝 기술의 발전은 고품질의 대규모 데이터에 크게 의존한다. 그러나, 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서 최소한의 비용으로 최대의 성능을 추구하는 액티브 러닝(active learning) 기법이 주목받고 있는데, 액티브 러닝은 모델 관점에서 불확실성(uncertainty)이 높은 데이터들을 샘플링 하는데 중점을 둔다. 하지만, 레이블 생성에 있어서 여전히 많은 시간적, 자원적 비용이 불가피한 점을 고려할 때 보완이 불가피 하다. 본 논문에서는 의사-라벨링(pseudo labeling)을 활용한 준지도학습(semi-supervised learning) 방식과 학습 손실을 동시에 사용하여 모델의 불확실성(uncertainty)을 측정하는 방법론을 제안한다. 제안 방식은 레이블의 신뢰도(confidence)와 학습 손실의 최적화를 통해 비용 효율적인 데이터 레이블 생성 방식을 제안한다. 특히, 레이블 데이터의 품질(quality) 및 일관성(consistency) 측면에서 딥러닝 모델의 정확도 성능을 높임과 동시에 적은 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능할 수 있는 메커니즘을 제안한다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.1
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• pp.7-14
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• 2015

Storage Class Memory(SCM) has been considered as a next-generation storage device because it has positive advantages to be used both as a memory and storage. However, there are significant problems of data consistency in recently proposed file systems for SCM such as insufficient data consistency or excessive data consistency-control overhead. This paper proposes a novel data consistency-control scheme, which changes the write mode for log data depending on the modified data ratio in a block, using a rollback-recovery scheme instead of the Write Ahead Logging (WAL) scheme. The proposed scheme reduces the log data size and the synchronization cost for data consistency. In order to evaluate the proposed scheme, we implemented our scheme on a Linux 3.10.2-based system and measured its performance. The experimental results show that our scheme enhances the write throughput by 9 times on average when compared to the legacy data consistency control scheme.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.6
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• pp.1321-1330
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• 2023

This study attempts to address the problem of 3D pose estimation for multiple human objects through a single image generated during the character development process that can be used in augmented reality. In the existing top-down method, all objects in the image are first detected, and then each is reconstructed independently. The problem is that inconsistent results may occur due to overlap or depth order mismatch between the reconstructed objects. The goal of this study is to solve these problems and develop a single network that provides consistent 3D reconstruction of all humans in a scene. Integrating a human body model based on the SMPL parametric system into a top-down framework became an important choice. Through this, two types of collision loss based on distance field and loss that considers depth order were introduced. The first loss prevents overlap between reconstructed people, and the second loss adjusts the depth ordering of people to render occlusion inference and annotated instance segmentation consistently. This method allows depth information to be provided to the network without explicit 3D annotation of the image. Experimental results show that this study's methodology performs better than existing methods on standard 3D pose benchmarks, and the proposed losses enable more consistent reconstruction from natural images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1405-1408
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• 2008

개인정보 노출 위험을 최소화하면서 데이터 유용성을 최대화하기 위한 기법 중의 하나인 k-익명성 개념과 연관된 다양한 측도(measure)들을 비교 분석한다. 원본 데이터와 변형된 데이터가 주어졌을 때, 각각 다른 k-익명성 알고리즘들에서 제안된 높이(height), 정확도(precision), 손실측도(loss metric), 비용(cost), 점수(score) 등의 측도들이 데이터의 정확성(accuracy)을 측정하는 데에 대한 일관성과 개별성을 조사하고, 그 측도들의 특징에 따른 의미와 효율성을 비교분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.158-160
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• 1998

지도 제작에 있어서, 기존의 구축된 대축척의 원천 데이터로부터 소축척의 목적 데이터를 추출해 냄으로 데이터 구축을 중복되지 않고 효율적으로 할 수 있게 하는 것을 지도 일반화라고 한다. 초기의 선을 단순화하는 알고리즘 개발과 향상에 대한 연구로부터, 최근에는 자동화를 위한 지식 기반 일반화 및 데이터 품질에 대한 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 최근에 지리 정보 시스템의 발전으로 다양한 공간 분석이 필요하고, 그 성능 향상을 위하여 위상 정보를 구축하게 된다. 그러므로, 본 논문에서는 위상 정보를 가진 원천 데이터 베이스에서, 일반화 연산자가 적용됨으로 발생하게 되는 위상 데이터의 손실과 불일치를 해결하기 위하여 일반화 연산자들이 위상 정보에 미치는 영향과 이를 해결하기 위한 규칙들을 제시한다. 그리고, 지도 일반화 과정에서 위상 정보의 일관성을 유지한 목적 데이터 베이스를 구축하는 시스템을 구현하는 것이 본 논문의 목적이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.49 no.1
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• pp.74-79
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• 2012

Scalar quantification of the angular prediction error covariance matrix is considered for characterizing tracking performances in phased array radar tracking. Specifically, the maximum eigenvalue and the trace of the covariance matrix are examined in terms of consistency in parameterizing the probability of detection, taking antenna beam-pointing losses into account, and it is shown numerically that the latter is more consistent.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.134-138
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• 2021

3 차원 휴먼 자세 추정 모델은 다시점 모델과 단시점 모델로 분류될 수 있다. 일반적으로 다시점 모델은 단시점 모델에 비하여 뛰어난 자세 추정 성능을 보인다. 단시점 모델의 경우 3 차원 자세 추정 성능의 향상은 많은 양의 학습 데이터를 필요로 한다. 하지만 3 차원 자세에 대한 참값을 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 다루기 위해, 우리는 다시점 모델로부터 다시점 휴먼 자세 데이터에 대한 의사 참값을 생성하고, 이를 단시점 모델의 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 또한, 우리는 각각의 다시점 영상으로부터 추정된 자세의 일관성을 고려하는 다시점 일관성 손실함수를 제안하여, 이것이 단시점 모델의 효과적인 학습에 도움을 준다는 것을 보인다.

• Health Policy and Management
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• v.4 no.2
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• pp.126-147
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• 1994

Lyme 질환은 미국 코넷티컷주의 라임지방에서 관절염증상을 보이는 소아과환자에게서 1975년 처음 발견되었다, 사슴, 누루, 개 등에 기생하는 진드기에 의해 전염되며, 발병초기에는 감기증상을 수반한 황소의 눈과 비슷한 붉은 반점이 생긴다. 적기에 치료하지 않으면, 관절염, 심장질환, 안면신경마비 등으로 악화될 수 있다. 본 논문의 목적은 두가지로 나누어 볼 수 있다. 먼저, 진단초기의 Lyme질환과 관련된 의료 및 기타 경제적 비용을 저렴하게 계측할 수 있는 방법론을 개발하고 그 유효성을 검증하는 것이다. 둘째로 lyme질환의 비용에 대한 여러종류의 총괄적 계측치를 제공하고 발병의 위험요인을 색출하는 것이다. 본 논문에서는 차트분석이나 임상연구 등 고가의 비용이 수반되는 분석기법 대신에 Lyme질환 다발지역에 대한 설문조사를 실시하고 그 유효성을 재설문조사를 통해서 검증하는 방법을 사용하였다. 자료분석상의 난점은 조사대상자마다 응답하지 않은 항목(Missing Value)이 다르기 때문에, 총 비용을 계산할 때 모든 항목에 응답한 조사대상자만을 사용한다면 표본의 크기가 너무 작아지는 것이었다. 이에 대한 대안으로 총비용 및 부분별 비용의 합을 계산할 때 표본의 일부가 응답하지 않은 항목에 대해서는 그 항목에 응답한 나머지 조사대상자의 응답치 평균을 대체하는 방법을 사용하였다. 통계적 분석결과, 질환의 증상시작부터 설문조사시기까지 Lyme질환과 관련된 사회적 총비용은 US$ 6400으로 추정되었다. 이중에 200가량은 환자의 보호자와 관련된 비용이고 나머지는 환자와 관련되 것이다. 총의료비용의 평균은 계산방법에 따라서 US$ 3000-4200의 범위를 보였다. 응답되지 않은 항목을 해당항목에 대한 응답치평균으로 대체하였을 때 총의료비평균은 US$ 4108이었다. 시간비용을 생산성손실에 대한 사회적 가치와 실제임금 손실의 두가지 방법에 의해 계산되었다. 실제임금손실은 생산손실의 사회적 가치의 약 30%에 불과하였다. 본 논문의 결과는 의료비용 및 비용과 생산성손실에 대한 정보가 지역보건담당자에 의한 전화설문조사에 의해 경제적이고도 일관성 있게 수집될 수 있다는 근거로 해석될 수 있다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.35 no.12
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• pp.1383-1389
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• 2011

The current study focuses on the consistent analysis of heat transfer in multichannel volumetric solar receivers used for concentrating solar power. Changes in the properties of the absorbing material and channel dimensions are considered in an optical model based on the Monte Carlo ray-tracing method and in a one-dimensional heat transfer model that includes conduction, convection, and radiation. The optical model results show that most of the solar radiation energy is absorbed within a very small channel length of around 15 mm because of the large length-to-radius ratio. Classification of radiation losses reveals that at low absorptivity, increased reflection losses cause reduction of the receiver efficiency, notwithstanding the decrease in the emission loss. As the average temperature increases because of the large channel radius or small mass flow rate, both emission and reflection losses increase but the effect of emission losses prevails.