• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.12
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• pp.1581-1587
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• 2020

With the emergence of convolutional neural network in the field of machine learning, the model for solving image processing problems has seen rapid development. However, the computing resources required are also rising, making it difficult to learn from a typical environment. Attention mechanism is originally proposed to prevent the gradient vanishing problem of the recurrent neural network, but this can also be used in a direction favorable to learning of the convolutional neural network. In this paper, attention mechanism is applied to convolutional neural network, and the excellence of the proposed method is demonstrated through the comparison of learning time and performance difference at this time. The proposed model showed that both learning time and performance were superior in object detection based on YOLO compared to models without attention mechanism, and experimentally demonstrated that learning time could be significantly reduced. In addition, this is expected to increase accessibility to machine learning by end users.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.13 no.3
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• pp.1-6
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• 2007

Anticipation effect has been used as a traditional skill to enhance the dynamic motion of the traditional 2D animation. Basically, anticipation means the action of opposite direction which performs before the real action step. In this paper, we propose the perception-based video anticipation method to guide a user's visual attention to the important region. Using the image based attention map, we calculate the visual attention region and then combine this map with temporal saliency of video. We apply the anticipation effect in these saliency regions using the blur kernel. Using our method, we can generate the dynamic video motion which has attentive guidance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.541-543
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• 2004

배터리의 용량이 제한적인 핸드헬드 시스템에서의 주요 전력소비원인 프로세서의 전력소비를 절감시키기 위한 동적전압변경 기법에 관련한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 프로세서에 집중된 DVS는 MPEG클립 재생과 같은 멀티미디어 응용프로그램에 있어서 빈번히 발생하는 프로세서와 주 메모리간의 상호작용은 충분히 설명하지 못하고 있다. 본 연구에서는 주 메모리와 프로세서간의 상호작용을 반영한 동적 전압변경을 제시하고 실제 시스템에서의 구현 결과를 제시함으로써 메모리인지 동적전압변경 기법이 멀티미디어 응용에 있어서 고전적 DVS방법보다 QoS를 유지하면서 부가적인 전력 절감을 할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.171-175
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• 2007

기대효과란 행동이 시작하기 전에 반대반향으로 일어나는 행동을 위한 준비단계로 주로 이차원 애니메이션에서 행동을 강조하기 위해 사용되어 왔다. 본 논문은 영상을 매개로 하여 인식기반의 기대효과를 자동 생성함으로써 시청자의 주의를 임의의 정보에 집중시키는 방법을 제안한다. 이미지 기반의 집중점을 찾는 문제와 영상 속의 움직임을 찾는 방법을 바탕으로 집중성 강화 알고리즘을 역으로 풀어 기대효과를 생성하는 방법을 제시한다. 주요점에 정보를 반대로 약화시키는 기대효과를 통해 주요점을 더욱 역동적으로 강조 할 수 있다. 본 논문의 알고리즘을 통해 광고 등의 전보전달을 위한 영상 또는 역동적 표현이 필요한 영상의 보정이 가능해진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.379-383
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• 2007

무선 센서 네트워크에서는 네트워크 부하를 줄이기 위해 다수의 소스 노드가 전송한 데이터를 중간 노드에서 병합하여 전송하는 라우팅 기법을 사용한다. 기존의 DD-G(Directed Diffusion-Greedy) 데이터 병합 라우팅 기법은 데이터 병합 노드의 에너지 효율을 고려하여 단일 경로를 구축함으로써 에너지 소모를 줄일 수 있었다. 하지만 싱크 노드에 근접할수록 에너지 소모가 집중되거나 통신 지연이 증가하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 부하 분산을 고려하여 다중 데이터 병합 경로를 구축하는 새로운 데이터 병합 라우팅 기법을 제안한다. 이 기법은 싱크 노드 주변의 네트워크 부하집중을 분산시키고, 데이터 손실에 대한 재전송 비용을 감소시키기 위해 다중 경로를 이용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.817-819
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• 2005

본 논문은 사람이나 로봇이 자율보행을 하기 위해서 시각적으로 한 곳을 집중적으로 선택하도록 하기 위한 논문이다. 동물들이 효율적인 시각 정보 수집을 위해 사용하는 선택적 주의 처리 기법을 기본으로, 깊이정보를 이용하여 여러 개의 주의시선 중 한 곳을 선택하도록 하는 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 실험 결과 깊이정보를 이용한 선택적 주의 처리 기법이 유용함을 알 수 있었다. 향후 연구과제는 보행하는데 필요한 정보를 한 번의 계산으로 깊이에 따라 차례대로 정할 수 있는 3차원 맵을 만드는 것이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1533-1536
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• 2009

기후변화에 따른 빈번한 태풍과 집중호우로 인해 지속적으로 피해규모가 증가하고 있으며 점차 다양한 지역에서 피해가 나타나고 있다. 과거 태풍 루사나 매미의 경우 도시유역에서 주요 피해가 발생하여 대규모 피해를 야기하였으나 2006년 발생한 태풍 에위니아의 경우 집중호우로 인한 배수문제, 산사태로 인한 토석류 발생과 이에 따른 도로 및 하천 유입으로 피해가 나타났다. 이러한 피해는 남해안 및 영남지방, 강원 영서지방에서 주로 발생한 것으로 과거 피해 유형과 차이가 난다. 기존 하천 중심의 치수대책만으로는 다양한 지역특성을 고려한 치수계획을 종합적으로 수립할 수 있는 한계가 발생하며 이에 따라 국토해양부(2001)는 수자원 장기종합계획에서 하도와 유역 시스템을 함께 고려하는 유역종합치수정책을 제안하였다. 홍수피해잠재능은 수자원장기종합계획(2001)에서 처음 제시된 개념으로 면 개념을 도입하여 공간적 비교가 가능하고, 단위구역의 치수특성 및 사회경제적 가치를 평가할 수 있도록 개발된 지수(이승종, 2006)이며, 치수안전도 설정을 위한 가장 중요한 개념으로 활용되고 있다. 그러나 최근에 제시된 개념으로 아직 이론적 기반이 미흡하며 지속적인 연구를 통해 수정된 개념이 제시되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 유역종합치수계획 등 국가 치수정책을 수립하기 위해 중요한 개념인 홍수피해잠재능과 치수안전도의 치수계획 활용 사례를 조사하여 지역특성별로 유역분할기법을 조사 정리하였으며 국외 사례를 분석하여 유역분할기법의 발전 방향을 제시함으로써 유역단위 맞춤형 치수계획 수립을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2002.11a
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• pp.245-248
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• 2002

시스템의 안전에 대한 인적오류(Human Error)의 영향은 심각하지만 구체적인 평가는 매우 어렵다. 주로 사용되는 인간신뢰도분석(HRA : Human Reliability Analysis)은 전체 시스템의 위험도에 대한 정량적 평가를 지원하는 데 집중되고 있고, 세부적인 평가는 개별적인 실험이나 사례에 의존하고 있다. 세부적인 평가나 설계 의사결정 과정을 지원하기가 어렵기 때문에, 종합적인 차원에서 인간공학적 확인 및 검증의 실무가 원활하지 않았다. 이러한 문제의 원인은 인적오류 평가에 활용된 HRA기법의 낙후성과 인적오류 평가가 MMI 설계과정과 잘 연결되지 않은 것이 주된 원인으로 보인다.(중략)

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.16 no.3
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• pp.409-416
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• 2013

Attention is one of important cognitive functions in human affecting on the selectional concentration of relevant events and ignorance of irrelevant events. The discrimination of attentional and inattentional status is the first step to manage human's attentional capability using computer assisted device. In this paper, we newly combine the non-linear recurrence pattern analysis and spectrum analysis to effectively extract features(total number of 13) from the electroencephalographic signal used in the input to classifiers. The performance of diverse types of attention-inattention classifiers, including supporting vector machine, back-propagation algorithm, linear discrimination, gradient decent, and logistic regression classifiers were evaluated. Among them, the support vector machine classifier shows the best performance with the classification accuracy of 81 %. The use of spectral band feature set alone(accuracy of 76 %) shows better performance than that of non-linear recurrence pattern feature set alone(accuracy of 67 %). The support vector machine classifier with hybrid combination of non-linear and spectral analysis can be used in later designing attention-related devices.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.397-397
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• 2023

기상이변에 따른 국지성 호우 및 태풍내습으로 인해 재해위험지구에서의 인명 및 재산피해가 지속적으로 발생하고 있다. 특히, 한국의 경우 대부분의 강우가 여름철에 단기간으로 집중되어 하천으로 유출량이 집중되므로 하천수위의 급상승 및 급하강을 일으키게 된다. 하천수위의 빠른 변화는 하천 제방의 국부적인 피해를 주거나 내구성을 저하시키는 요인이 된다. 또한 하천 제방의 붕괴는 제내지에 위치한 도시의 홍수 및 인명피해를 야기할 수 있으므로 하천제방의 안정성 평가를 통한 유지관리의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 홍수취약성지수를 개량한 제방홍수취약성지수를 적용하여 기후변화를 고려한 강우적용시 하천 제방의 안정성평가를 진행하였다. 제방홍수취약성지수는 홍수취약성지수의 형식을 차용하여 하천 제방에 알맞은 인자들로 구성하여 개발된 새로운 기법으로 7개의 인자들의 값들을 기반으로 엔트로피 기법을 사용하여 가중치를 산정하여 취약성지수를 산정하는 방법이다. 다양한 강우시나리오를 적용하여 하천 제방들의 제방홍수취약성지수를 분석하였으며 산정된 취약성 지수들을 이용하여 제방의 안정성을 평가하였다. 또한 저수지 제방의 안전성 평가를 위한 방안으로 제방홍수취약성지수를 적용하기 위한 방안을 제시하고자 한다.