• Journal of the Korean earth science society
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• v.27 no.2
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• pp.159-176
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• 2006

Geographic factors and mathmatical location of the Korean Peninsula have great influences on the variation patterns and appearances over a period of ten days of summer precipitation. In order to clarify the influence of several climate factors on precise climate classification in the middle part region of the Korea, weather entropy and the information ratio were calculated on the basis of information theory and of the data of 25 site observations. The data used for this study are the daily precipitation phenomenon over a period of ten days of summer during the recent thirteen years (1991-2003) at the 25 stations in the middle part region of the Korea. It is divided into four classes of no rain, $0.1{\sim}10.0mm/day,\;10.1{\sim}30.0mm/day$, 30.1mm over/day. Their temporal and spatial change were also analyzed. The results are as follows: the maximum and minimum value of calculated weather entropy are 1.870 bits at Chuncheon in the latter ten days of July and 0.960 bits at Ganghwa during mid September, respectively. And weather entropy in each observation sites tends to be larger in the beginning of August and smaller towards the end of September. The largest and smallest values of weather representative ness based on information ratio were observed at Chungju in the beginning of June and at Deagwallyeong towards the end of July. However, the largest values of weather representativeness came out during the middle or later part of September when 15 sites were adopted as the center of weather forecasting. The representative core region of weather forecasting and climate classification in the middle part region of the Korea are inside of the triangle region of the Buyeo, Incheon, and Gangneung.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.235-240
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• 2003

본 논문에서는 영한 자동번역 시스템에 한국어 스타일 생성 패턴을 적용함으로써 영한 번역 품질을 향상하고자 하는 것이 목표이다. 이러한 목표는 기존의 원문에 대한 번역문의 정보 전달 정확성을 측정하는 1차원적인 번역률 평가 방법에서 벗어나 번역문의 정보 정확성뿐만 아니라 자연스러움도 평가할 수 있는 2차원적인 번역률 평가방법으로써 정확성과 스타일을 동시에 평가하는 방법을 제안한다. 2차원적인 번역률 평가 방법에 따라 스타일 생성 패턴이 적용되기 전과 적용된 후의 평가 결과는 100문자의 샘플문을 대상으로 하였을 때, 스타일 생성 패턴에 의해서만 0.5%의 번역률이 향상되는 것을 관찰하였다. 본 논문에서의 스타일 생성 패턴은 단순히 언어간 스타일 차이만 적용한 것이며 향후에는 신문, 일기예보, 기술 매뉴얼과 같은 특정 그룹을 위한 스타일 생성 패턴을 적용할 계획이다.

• MALSORI
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• no.51
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• pp.137-149
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• 2004

A weather forecast service with speech recognition is described. This service allows users to get the weather information of all the cities by saying the city names with just one phone call, which was not provided in the previous weather forecast service. Speech recognition is implemented in the intelligent peripheral (IP) of the advanced intelligent network (AIN). The AIN is a telephone network architecture that separates service logic from switching equipment, allowing new services to be added without having to redesign switches to support new services. Experiments in speech recognition show that the recognition accuracy is 90.06% for the general users' speech database. For the laboratory members' speech database, the accuracies are 95.04% and 93.81%, respectively in simulation and in the test on the developed system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1127-1130
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• 2001

국내에서도 본격적으로 디지털 방송이 시작되면서 주로 가정에서만 사용되어 오던 TV 의 디지털화로 컴퓨터와 통신에 가전이 결합되면서 새로운 개념의 양방향 멀티미디어시대를 맞이하게 되었다. 디지털 방송은 디지털 기술을 응용해서 음성과 영상뿐만 아니라 부호나 데이터의 형태로 되어 있는 정보를 양방향에서 제어할 수 있는 환경을 제공하여 디지털 방송을 통해 가정에서 TV 를 시청하면서 뉴스 및 일기예보 검색, 프로그램 안내, 온라인 퀴즈, 온라인 쇼핑, 인터넷 메일 검색 등의 각종 데이터들을 검색하는 기능을 제공할 수 있는 데이터 방송을 가능하게 한다. 본 논문에서는 기존의 아날로그 방식에 비해 다채널의 프로그램과 다양한 부가 서비스를 제공하는 ATSC A/65 표준의 PSIP 파서를 구현하고 이를 통해 EPG(Electronic Program Guide)를 구현한다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.11
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• pp.107-126
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• 2001

우리는 흔히 21C를 정보화 시대라고 하며 우리에게 주어지는 정보들 또한 일기예보와 같은 일상적인 분야에서 여론 조사와 같은 전문적인 분야에 이르기까지 아주 다양하다. 이런 정보들은 통계영역과 아주 밀접하며 이런 정보들을 통계적으로 바르게 해석하고 추론하여 일반화하는 등 일련의 과정들을 요구한다. 이런 상황아래 본 연구에서는 6차 초등학교 수학 교과서에서 여러 통계학 영역 중 그래프 형태로 가장 먼저 도입되는 막대그래프에 중점을 두어 현행 교과서에서 학습 내용과 학습 과정의 문제점에는 어떤 것이 있으며 아울러 그래프 이해력에 필요한 요소나 인지적 사고 능력, 그래프 이해력의 수준을 알아보고, 이를 바탕으로 여러 문헌을 통해 본 연구자가 나름대로 구안한 통계적 기법을 사용한 교수 ${\cdot}$ 학습 과정을 실험반에 적용한 후 그래프 이해력 사전 ${\cdot}$ 사후 검사를 비교함으로써 통계적 기법을 사용한 교수 ${\cdot}$ 학습 과정이 그래프 이해력에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.170-172
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• 2021

현재 일상색활에서 다양한 사물들에 IT 기술이 접목되고 있다. 그 중 대표적인 제품으로 스마트미러가 있다. 스마트미러는 높은 접근성을 이용하여 사용자에게 일기예보, 뉴스피드, 캘린더, 개인맞춤정보 등 일상생활에 밀접한 다양한 정보를 제공한다. 본 논문은 영상처리 기반 얼굴인식을 이용한 스마트 미러 시스템을 제안한다. 그리고 실제 프로토타입을 제작함으로써 실제 사용가능 여부를 판단하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.459-460
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• 2020

한국수화언어가 2016년 2월 제정된 한국수화언어법(약칭, 한국수어법)을 통해 한국어와 동일한 대한민국 공식 언어로 인정받았지만, 사회적 인식 부족과 서비스 비용 문제로 널리 사용되지 못하고 있다. 그리고 일상생활에서 접하는 많은 한국어 정보들 조차도 농인들은 쉽게 이해하기 어렵기 때문에 정보 접근에 대한 차별성 문제가 지속적으로 언급되고 있다. 이를 해결하기 위한 대안으로 아바타를 이용한 수어 서비스가 대두되고 있지만, 한국어-한국수어 번역을 위한 자연어처리 기술의 한계로 인해 일기예보와 같이 탬플릿 기반의 서비스에 국한되거나 비수지신호 표현에 대한 기술 부족으로 인해서 서비스 상용화까지 도달하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반으로 한국어에서 한국수어로 변환하기 위한 병렬 말뭉치 데이터 전사 및 변환 시스템 설계 방법을 제안하고자 한다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2010.04a
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• pp.95-97
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• 2010

최근 겨울철 온난화 경향이 뚜렷해지면서 강수형태가 비로 내리는 경우가 잦아지고 있다. 또한 대륙고기압이 확장할 때는 기압골의 영향으로 강우에서 강설로 변하는 예가 종종 나타나고 있다. 강수유형의 판단은 겨울철 중요한 예보요소 중 하나로 본 연구는 중서부지방의 2010년 2월 4일부터 12일까지의 사례기간동안 일기도, AWS관측자료, 위성, KLAPS(층후, 빙결고도, 상당온위) 자료를 바탕으로 하여 강우에서 강설로 변하는 강수형태를 분석한 것이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.15 no.1
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• pp.21-30
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• 1999

The CLW (Cloud Liquid Water) is a parameter of vital interest in both modeling and forecasting weather. In mesoscale models, the magnitude of latent heat effects corresponds to the amount of CLW, which is important in the development of a certain weather system. The goal of this study is the estimation of CLW by GMS-5 data which is compared with that of SSM/I data and GMR(Grounded Microwave Radiometer)data. First of all, we found out the relationship of cloud albedo to cloud thickness, and caculated the CLW using the result of the relationship. The CLW amount of SSM/I or GMR and that of GMS-5 were compared, respectively. The correlation coefficient was about 0.86 and RMSE was 9.23 mg/$cm^2$ between GMS-5 data and GMR data. And also the correlation coefficient was 0.84 and RMSE was 14.02 mg/$cm^2$ between GMS-5 data and SSM/I data.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.21 no.6
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• pp.643-650
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• 2017

Photovoltaic generation which has unlimited energy sources are very intermittent because they depend on the weather. Therefore, it is necessary to get accurate generation prediction with reducing the uncertainty of photovoltaic generation and improvement of the economics. The Meteorological Agency predicts weather factors for three days, but doesn't predict the sunshine and solar radiation that are most correlated with the prediction of photovoltaic generation. In this study, we predict sunshine and solar radiation using weather, precipitation, wind direction, wind speed, humidity, and cloudiness which is forecasted for three days at Meteorological Agency. The photovoltaic generation forecasting model is proposed by using predicted solar radiation and sunshine. As a result, the proposed model showed better results in the error rate indexes such as MAE, RMSE, and MAPE than the model that predicts photovoltaic generation without radiation and sunshine. In addition, DNN showed a lower error rate index than using SVM, which is a type of machine learning.