• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.11
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• pp.931-940
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• 2019

In hydrologic models, parameters are mainly used to reflect hydrologic elements or to supplement the simplified models. In this process, the proper selection of the parameters in the model can reduce the uncertainty. Accordingly, this study attempted to quantify the uncertainty of SWAT parameters using the General Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE). Uncertainty analysis on SWAT parameters was conducted by using the formal and informal likelihood measures. The Lognormal function and Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) were used for formal and informal likelihood, respectively. Subjective factors are included in the selection of the likelihood function and the threshold, but the behavioral models were created by selecting top 30% lognormal for formal likelihood and NSE above 0.5 for informal likelihood. Despite the subjectivity in the selection of the likelihood and the threshold, there was a small difference between the formal and informal likelihoods. In addition, among the SWAT parameters, ALPHA_BF which reflects baseflow characteristics is the most sensitive. Based on this study, if the range of SWAT model parameters satisfying a certain threshold for each watershed is classified, it is expected that users will have more practical or academic access to the SWAT model.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.1
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• pp.11-20
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• 1999

Because conventional spatial databases process the spatial information that is valid at current time, it is difficult to manage historical information efficiently which has been changed from the past to current. Recently, there are rapid increasing of interest to solve this problem so that makes databases to support historical information as well as spatial management at the same time. It can be eventually used in a various application areas. The formal semantics in a database is used to represent database structures and operations in order to prove the correctiveness of them in terms or mathematics. It also plays an important role in database to design a database and database management system. So in this paper, we suggest spatiotemporal domain, object, data, and spatiotemporal geometric/topological operations. And we not only formalize relational algebra/calculus using formal semantics for a spatiotemporal data model, but also show the example of real orld with them.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1986.07a
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• pp.385-388
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• 1986

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1984.07a
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• pp.89-91
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• 1984

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.489-491
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• 2000

본 논문은 ATM(Abstract Timed Machine)으로 명세된 실시간 시스템을 검증하기 위한 방법을 기술한다. ATM은 임무 위급 시스템인 실시간 시스템을 명세, 분석, 검증하기 위한 정형기법이다. ATM은 모드와 전이, 포트로 구성된다. 다른 정형기법과 비교하여 ATM은 소프트웨어의 순환공학 과정에서 사용하기 위해 설계되었다. 역공학 과정에서 ATM은 계산 논리 뿐만 아니라 실시간 시스템의 실제 소스코드에 있는 설계나 환경정보를 표현할 수 있다. 이러한 목적을 위해 ATM은 다양한 모드를 사용한다. ATM을 사용한 실시간 시스템의 검증은 도달성 그래프를 생성함으로써 수행한다. 도달성 그래프는 상태와 시간을 추상화되고 압축된 형태로 표현할 수 있으며 그 결과 시간 속성을 지닌 상태 공간을 감소시킬 수 있다. 또한 시스템의 교착상태를 쉽게 발견할 수 있다. 본 논문은 ATM과 실행 모델, 도달성 그래프, 검증을 위한 속성 등을 기술하며 이들을 다른 정형 기법들과 예제를 통하여 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1030-1032
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• 2019

형태소 분석을 통하여 한국어 문장을 형태소 단위의 임베딩 및 학습 관련 연구가 되었으나 최근 비정형적인 텍스트 데이터의 증가에 따라 음소 단위의 임베딩을 통한 신경망 학습에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문은 비정형적인 텍스트 감성 분석 성능 향상을 위해 음소 단위의 토큰을 생성하고 이를 CNN 모형을 기반으로 다차원 임베딩을 수행하고 감성분석을 위하여 양방향 순환신경망 모델을 사용하여 유튜브의 비정형 텍스트를 학습시켰다. 그 결과 텍스트의 긍정 부정 판별에 있어 90%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.803-808
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• 2000

OMG 에 의해 표준화되어 객체지향 방법론으로 널리 쓰이고 있는 UML 을 이용하여 보안 기술중의 하나인 일회용 패스워드(One-Time Password) 기술을 모델링한다. UML 은 전체적인 시스템을 이해하는데 도움을 준다. 그러나 그래픽컬한 UML 모델링 기술만으로는 불가능한 일관성 및 refinement 체크를 위해 각 다이어그램 특성에 맞게 정형명세나 정형검증을 도구를 적용하는 것이 필요하다. 클래스 다이어그램의 클래스와 정형명세 언어인 Z 스키마(schema)의 유사성을 이용하여 모델링의 정확성을 확인하는데 Z를 이용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.283-286
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• 2010

안전중요 소프트웨어 코드의 검증은 1%의 잠재적 가능성을 가진 오류조차 허용하지 않는 철저한 검증방식을 요구한다. 이러한 요구에 부응하여 최근 수학적 모델을 사용한 정형검증 기법이 코드검증에 활발하게 적용되고 있으나, 코드의 복잡도와 크기의 증가에 따른 검증비용의 기하급수적 증가가 해결과제로 부각되어왔다. 본 연구에서는 검증하고자 하는 특성을 중심으로 검증대상 코드를 추출, 정형검증의 대상을 자동으로 축소하는 코드추출기를 개발하였다. 개발된 코드추출기는 자동차 전장용 운영체제의 검증에 보조적으로 활용되어 검증비용을 90% 이상 절감하고 검증 사용성을 높이는데 기여하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.7
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• pp.14-20
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• 2021

Most accidents caused by road icing in winter lead to major accidents. Because it is difficult for the driver to detect the road icing in advance. In this work, we study how to accurately detect road traffic emerging risk using AutoML and CNN's ensemble model that use both structured and unstructured data. We train CNN-based road traffic emerging risk classification model using images that are unstructured data and AutoML-based road traffic emerging risk classification model using weather data that is structured data, respectively. After that the ensemble model is designed to complement the CNN-based classification model by inputting probability values derived from of each models. Through this, improves road traffic emerging risk classification performance and alerts drivers more accurately and quickly to enable safe driving.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.2
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• pp.364-373
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• 2022

Purpose: The purpose of this paper is to develope smoke detection using AI model for detecting the initial fire in underground utility tunnels using CCTV Method: To improve detection performance of smoke which is high irregular, a deep learning model for fire detection was trained to optimize smoke detection. Also, several approaches such as dataset cleansing and gradient exploding release were applied to enhance model, and compared with results of those. Result: Results show the proposed approaches can improve the model performance, and the final model has good prediction capability according to several indexes such as mAP. However, the final model has low false negative but high false positive capacities. Conclusion: The present model can apply to smoke detection in underground utility tunnel, fixing the defect by linking between the model and the utility tunnel control system.