• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2249-2253
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• 2008

본 연구에서는 지점빈도분석과 지역빈도분석을 이용하여 확률홍수량을 산정 하였다. 지점빈도 분석은 Annual Maximum Series(AMS) 및 Partial Duration Series(PDS)를 이용하여 자료를 추출하고 각 자료에 적합한 확률분포를 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 그러나 AMS를 이용한 확률홍수량의 산정은 표본의 개수가 부족하면 이에 따른 변동성(variability)이 커지게 되는 단점이 존재하며, PDS를 사용하면 임계값(threshold)에 따른 주관적 영향이 결과에 반영되는 단점이 존재하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 PDS를 사용하는 경우의 단점을 해결하기 위해 연 1.7회의 발생횟수를 갖는 자료를 추출하고 몬테카를로 모의시험을 통하여 주관적 영향을 제거하였다. 또한 두 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량의 비교검토를 위해 지역빈도분석을 수행하였다. 유역의 면적과 일평균강우량으로부터 확률홍수량을 산정할 수 있는 것으로 알려진 Bayesian-Generalized Least Square(B-GLS) 방법을 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 최종적으로 안양천 유역의 13개 소유역에 대한 세 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량을 비교 검토한 결과, 특정한 방법이 항상 우수하다는 결론은 얻을 수 없었으나 각 유역별로 AMS가 가장 크고 B-GLS가 가장 작은 확률홍수량을 갖는 경향을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.601-601
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• 2015

비홍수기 하천유량관리는 정해진 기준 이상으로 유량을 유지하는 데 목적을 두며 유량관리를 위한 기준유량으로는 하천유지유량이나 하천관리유량이 주로 사용되고 있다. 이들 기준유량과 함께 최근에는 하천 유량 변화를 효과적으로 파악하고 유량변화에 따른 갈수상황을 객관적으로 판단하기 위한 의사결정 도구로 갈수지표가 활용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강 주요 홍수예보지점의 하나인 진동지점을 대상으로 유량자료를 수집하고 갈수지표를 이용한 유량평가를 실시하였다. 다양한 갈수지표 중 특정기간을 대상으로 일정시간 가장 낮은 유량을 갈수지표로 활용하는 기법과 동일기간 유량자료의 저유량백분위 기준을 적용하여 이를 갈수임계값으로 활용하는 기법을 적용하였다. 전자는 7Q10(Singh, 1974)이 대표적이며 이는 10년 중 가장 낮은 값을 갖는 7일의 유량이 갈수의 기준이 된다. 본 연구에서는 7Q10의 기간을 20년으로 확대한 7Q20을 적용하였다. 후자는 WMO(2008)에서 적용된 바 있으며 본 연구에서는 1~12월의 월별 저유량90분위(Q90)를 갈수임계값으로 선정하였다. 신뢰할 수 있는 장기유량자료의 활용을 위해 "장기 수문자료 검증 및 평가연구"(한강홍수통제소, 2011)를 통해 수정, 보완된 진동지점의 과거 20년간(1994~2013) 유량자료를 활용하였으며 갈수지표와 함께 유량관리를 위한 기준유량으로 활용되는 하천유지유량(2006년 고시)과 하천관리유량(2013년 기준)의 유량만족도를 비교하였다. 과거 가뭄발생 및 제한급수시기, 강수량 등과 비교했을 때 월별 갈수임계값(Q90)을 갈수지표로 활용한 경우가 갈수관리에 효과적이라 판단되었다. 해당 기법은 통계학적 유의성을 갖기 위해서 장기수문자료의 활용이 필요하나 유량의 시계열 변동특성 반영이 가능하므로 우리나라와 같이 갈수기와 홍수기의 구분이 명확하고 하상계수가 큰 지역에서는 장점을 갖는 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.490-495
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• 1999

In this paper. a learning method VoD-EBP for neural networks is proposed, which learn patterns by error back propagation. Based on Voronoi diagram, the method initializes the weights of the neural networks systematically, wh~ch results in faster learning speed and alleviated local optimum problem. The method also shows better the reliability of the design of neural network because proper number of hidden nodes are determined from the analysis of Voronoi diagram. For testing the performance, this paper shows the results of solving the XOR problem and the parity problem. The results were showed faster learning speed than ordinary error back propagation algorithm. In solving the problem, local optimum problems have not been observed.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.131-137
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• 2004

This study presents the application of multi-temporal aerial photographs in detecting change in a small urban area. For the panchromatic aerial images of the scale of 1/20000 and 1/37500 photographed in 1987, 1996 and 2000, image geometric correction and registration were carried out before performing change detection in a common reference system and then image mosaicking. The image differencing technigue was employed to detect urban features and landcover change and then the results were compared to those of image ratioing techniques. Also threshold values were suggested in applying image differencing for change detection.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.1
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• pp.58-64
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• 2016

In this paper presents Robust k-means clustering-based high-speed bar code decoding method to blur and lighting. for fast operation speed and robust decoding to blur, proposed method uses adaptive local threshold binarization methods that calculate threshold value by dividing blur region and a non-blurred region. Also, in order to prevent decoding fail from the noise, decoder based on k-means clustering algorithm is implemented using area data summed pixel width line of the same number of element. Results of simulation using samples taken at various worst case environment, the average success rate of proposed method is 98.47%. it showed the highest decoding success rate among the three comparison programs.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.15 no.4
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• pp.29-39
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• 2006

Sensor networks consist of small nodes with sensing, computation, and wireless communications capabilities. A number of routing protocols to transmit the data between the base station and sensor nodes have been proposed. Intanagonwiwat et al. proposed the directed diffusion in which the base station sends interest messages and waits for data from the nodes in the specific regions. Since the directed diffusion propagates every interest message to whole nodes in the network, it causes energy dissipation of nodes. In this paper, we propose a novel data propagation method, which limits the data transmission area according to a threshold value for reducing the energy consumption in the network. A fuzzy logic is exploited to determine the threshold value by considering the energy and density of all the deployed nodes. The simulation models are designed and implemented based on DEVS formalism which is theoretically well grounded means of expressing discrete event simulation models.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.45 no.12
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• pp.120-127
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• 2008

HMIPv6 draws lots of attentions in recent years for providing an efficient handover and reducing the signaling overhead. HMIPv6 employs MAP(Mobility Anchor Point) in order to minimize a signaling overhead and a local mobility management. MAP completes an efficient mobility management in HMIPv6 network environment with frequent handover. However, HMIPv6 causes load concentration at a paricular MAP and may have unnecessary latency between HN(Mobile Node) and CN(Correspondent Node) within the same network. A MAP may also disturb the route optimization in HMIPv6 network because all packets must be transmitted through a MAP. In this paper, we propose a scheme to optimize the route in HMIPv6 networks according to MAP load. We configure a threshold in order to support the better service into MAP domain. The packets do not pass through MAP and are directly transmitted to AR(Access Router) if the number of current MNs attached to the MAP exceed the desired threshold. We simulate the performance of the proposed scheme and compare with HMIPv6. Resultly, the proposed scheme reduces signaling costs and mitigates concentration of a paticular MAP as well.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.31 no.4
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• pp.269-275
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• 2013

Recently, importance of pedestrian road network is getting emphasized as it is possible to provide mobile device users with both route guidance services and surrounding spatial information. However, it costs a tremendous amount of budget for generating and renovating pedestrian road network nationally, which hinder further advances of these services. Hence, algorithms extracting pedestrian road network automatically based on raster data are needed. On the other hand, road dataset generated from raster data usually has unnecessary vertices which lead to maintenance disutility such as excessive turns and increase in data memory. Therefore, this study proposed a method of selecting a proper threshold automatically for separate road entity using not only Douglas-Peucker algorithm but also road attribute data of digital map in order to remove redundant vertices, which maximizes line simplification efficiency and minimizes distortion of shape of roads simultaneously. As a result of the test, proposed method was suitable for automatic line simplification in terms of reduction ratio of vertices and accuracy of position.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.9
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• pp.1165-1171
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• 2018

CNN requires a large amount of computation and memory in the process of extracting the feature of the object. Also, It is trained from the network that the user has configured, and because the structure of the network is fixed, it can not be modified during training and it is also difficult to use it in a mobile device with low computing power. To solve these problems, we apply a pruning method to the pre-trained weight file to reduce computation and memory requirements. This method consists of three steps. First, all the weights of the pre-trained network file are retrieved for each layer. Second, take an absolute value for the weight of each layer and obtain the average. After setting the average to a threshold, remove the weight below the threshold. Finally, the network file applied the pruning method is re-trained. We experimented with LeNet-5 and AlexNet, achieved 31x on LeNet-5 and 12x on AlexNet.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.689-692
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• 2006

본 논문에서는 그림 영역에서 단어 영상을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 문자 성분과 그래픽 성분을 분류하기 위하여 구성 원소들의 통계값을 이용하는 상자그림 분석을 응용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 문자열 및 단어 영상을 추출하는 방법은 투영 히스토그램 분석 등을 적용한다. 제안 방법은 임계치 대신에 그림 영역의 통계값을 이용하였기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다.