• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.10 no.3
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• pp.221-228
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• 2016

In this paper, we introduce our simulation software for EEG signal accuracy improvement. Users can check and train own EEG signal accuracy using our simulation software. Subjects were shown emotional imagination condition with landscape photography and logical imagination condition with a mathematical problem to subject. We use that EEG signal data, and apply Independent Component Analysis algorithm for noise removal. So we can have beta waves(${\beta}$, 14-30Hz) data through Band Pass Filter. We extract feature using Root Mean Square algorithm and That features are classified through Support Vector Machine. The classification result is 78.21% before EEG signal accuracy improvement training. but after successive training, the result is 91.67%. So user can improve own EEG signal accuracy using our simulation software. And we are expecting efficient use of BCI system based EEG signal.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.507-509
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• 2012

심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron)으로 실험되지만 본 실험은 Decision Tree를 사용하여 정확도 향상을 추구하였다. 그리고 정확도 비교 분석을 위해 SVM과 MLP 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해 보았다. Decision Tree를 다른 분류기와 타 논문의 결과와 비교해 보니 정확도 부분에서는 Decision Tree가 가장 우수하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.1
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• pp.94-100
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• 2013

This study is to analyze the accuracy of position determination in cadastral surveying using VRS GNSS(GPS/GLONASS), and is to suggest a possibility to improvement of accuracy in decision making of cadastral surveying result based on this result. As a result of this study, the position accurate of this study, which decides position combining with GPS/GLONASS satellite data is about 3cm more accurate than using only GPS satellite data. Therefore, if GNSS integrated receiving method is to be applied on cadastration, it can be expected to improve to estimate the position accuracy.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.72-76
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• 2010

최근 들어 고해상도 항공영상을 활용한 공간정보의 구축 및 활용 사례가 증가하고 있으며, 기 구축된 공간정보의 정확도 향상을 위한 추가적인 노력이 필요시 되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 기존의 피해 전 후 항공영상을 이용한 피해지역 자동추출에 있어 결과물의 정확도 향상을 위하여 토지피복도와의 중첩을 통한 피해항목의 선택적 추출과 자동 추출된 결과물의 오차 제거가 가능하도록 하였다. 연구 대상지역은 2008년 7월 말 국지성 집중호우로 인하여 큰 피해를 입은 경상북도 봉화군 춘양면 일대를 선정하였으며, 집중호우에 상당히 취약하고 당시 사유시설 중 피해액이 가장 컸던 농경지에 대해 본 연구를 시범 적용하였다. 결과적으로 토지피복분류를 통해 피해 전 후 영상의 해상도 차이와 시계열적인 차이로 인해 발생하는 자동추출 결과물의 잡음 제거가 가능하였으며, 항공영상정보와 달리 육안으로 피해 항목의 선별이 어려운 자동추출 결과물에서 피해항목의 선별이 가능하였다. 이는 나아가 피해지역의 피해액 산출에 있어 보다 정확한 계산이 가능하게 하며, 추후 국가적 피해조사 사업에 있어 신뢰성 높은 피해정보 생산에 큰 기여를 할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.712-714
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• 2022

스테레오 정합을 통해 산출되는 초기 시차 영상의 정합 정확도는 고주파 및 잡음 성분에 의해 감소될 수 있다. 또한, 폐색 및 질감이 없는 영역에서 잘못된 정합 결과가 산출됨으로 인해 정합 정확도가 감소될 수 있다. 정합 정확도를 향상시키기 위해 시차 정제에 관한 선행 연구들이 수행되었지만 정제 과정을 통한 정합 정확도 성능과 처리 속도간 트레이드-오프가 존재한다. 이에 본 논문에서는 종래 시차 정제 방법 대비 향상된 처리 속도와 함께 높은 시차 정제 성능을 갖는 분리형 중앙-최댓값 필터를 제안한다. 제안하는 방법의 정제 성능 및 평균 처리 시간을 객관적으로 평가하기 위해 KITTI 2015 stereo benchmark 데이터셋을 사용하였다. 제안하는 방법의 평균 오차율은 비폐색 및 폐색 조건에서 종래 방법 대비 각각 최소 25.61% 및 23.68% 감소되었다. 또한, 제안하는 방법의 처리 속도는 종래 방법 대비 최소 13.29% 향상되었다. 따라서 제안하는 방법은 빠른 처리 속도 및 높은 정확도 성능을 요구하는 스테레오 비전 시스템에 활용될 수 있다.

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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• s.451
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• pp.66-72
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• 2014

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.7
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• pp.795-801
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• 2013

Recently, support vector machine has been widely used in various application fields due to its superiority of classification performance comparing with decision tree and neural network. Since support vector machine is basically designed for the binary classification problem, output coding method to analyze the classification result of multiclass binary classifier is used for the application of support vector machine into the multiclass problem. However, previous feature selection method for output coding based support vector machine found the features to improve the overall classification accuracy instead of improving each classification accuracy of each classifier. In this paper, we propose the novel feature selection method to find the features for maximizing the classification accuracy of each binary classifier in output coding based support vector machine. Experimental result showed that proposed method significantly improved the classification accuracy comparing with previous feature selection method.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.3
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• pp.42-52
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• 2022

Bus Information System (BIS) services are expanding nationwide to small and medium-sized cities, including large cities, and user satisfaction is continuously improving. In addition, technology development related to improving reliability of bus arrival time and improvement research to minimize errors continue, and above all, the importance of information accuracy is emerging. In this study, accuracy performance was evaluated using LSTM, a machine learning method, and compared with existing methodologies such as Kalman filter and neural network. As a result of analyzing the standard error for the actual travel time and predicted values, it was analyzed that the LSTM machine learning method has about 1% higher accuracy and the standard error is about 10 seconds lower than the existing algorithm. On the other hand, 109 out of 162 sections (67.3%) were analyzed to be excellent, indicating that the LSTM method was not entirely excellent. It is judged that further improved accuracy prediction will be possible when algorithms are fused through section characteristic analysis.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.175.2-175.2
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• 2012

위성 영상의 위치 정보를 확인하기 위해서는 위성 영상과 함께 위성 위치 및 위성 자세 정보가 필요하다. 위성 위치 정보는 GPS 수신기에서 제공하는 위성 위치 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 위성 자세 정보는 별센서에서 제공하는 위성 자세 정보 또는 제어 시스템에서 제공하는 위성 자세 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 이 때 위성 영상의 위치 정보를 정확하게 계산하기 위해서는 위성 위치 및 자세에 대한 정확한 시간 정보가 필요하다. 본 연구는 위성 영상의 위치 정확도 향상을 위해 위성 설계시 고려해야 할 사항과 위성에서 제공하는 위성 영상, 위성 위치 정보, 위성 자세 정보를 이용하여 위성 영상의 위치를 계산하는 방법을 기술하였다. 본 연구 결과는 위성 영상의 위치 정확도와 관련된 성능 지표를 가지고 있는 저궤도 위성의 설계 및 검보정에 유용할 것으로 예상된다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2011.04a
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• pp.25.5-26
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• 2011

이 연구에서는 네트워크 기반의 다중기준국을 이용하여 육상교통환경에서 항법위성의 궤도력에 따른 위치결정 성능향상의 정도를 분석하였다. 위성항법보정시스템(Differential Global Positioning System)을 활용하였을 경우 항법위성의 궤도력 오차정보가 소거되지 않는다는 가정 하에 방송궤도력이 아닌 International GNSS Service(IGS) 정밀궤도력중 신속궤도력(Ultra-Rapid)을 이용하여 궤도력 오차에 따라 위치결정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 일반적으로 사용하는 위성항법보정시스템을 활용한 위치결정 방법은 기준국과 사용자의 거리에 따라서 그 성능이 달라진다. 이는 궤도 오차, 대류층 및 전리층 오차 등이 거리에 의존적이기 때문이다. 다중기준국을 활용하는 방법은 거리가 멀어짐에 따라 소거되지 않는 오차등을 극복하기 위한 기술이며 사용자 주변을 둘러싼 기준국들의 측정값을 조합하여 보상을 하거나 정확하게 모델링하여 사용자에게 오차정보를 보정정보로 전송하여 위치결정의 성능을 향상시키는 방법이다. 분석된 결과는 네트워크 기반의 다중기준국 환경에서 사용자와 기준국간의 거리에 따른 공간이격 오차정보 보정정보 생성 연구에 활용하며 이를 통해 육상교통 사용자의 위치결정 정확도 성능을 향상하는데 기여할 것으로 기대된다.