Journal of the korean veterinary medical association
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v.37
no.11
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pp.1001-1022
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2001
수의사의 의사결정 과정에는 모든 의료행위에 내재된 본질적인 특성인 불확실성 (uncertainty)이라는 문제가 필연적으로 개입되는데 특히 진단검사와 관련된 신뢰도와 정확도 측면에서는 더욱 그러하다. 기존의 진단방법에 대체할만한 새로운 검사법이 개발되었을 때 실제로 이를 임상적 진단에 활용하기 위해서는 이 검사의 민감도와 특이도를 추정하는 작업은 필수적이다. 예컨대 표준검사법 (gold standard)이 제시되어 잇을 경우 비교적 간단한 계산으로 추정이 가능하지만 대부분의 질병에서와 같이 표준검사법이 없을 경우에는 상당한 통계적 지식을 요구한다. 또한 소위 표준검사법이라고 하는 검사도 실제로 질병에 이환된 집단과 이환되지 않은 집단을 완벽히 이분해주는 (dichotomize) 능력을 가진 것이라고는 볼 수 없기 때문에 추정과정에 신중을 기해야 한다. 본 원고에서는 다양한 상황에서의 진단검사의 민감도와 특이도를 추정하는 방법에 대하여 기술하며 본 원고에서 설명한 내용과 유사한 자료에 대하여 분석을 원하는 독자는 저자에게 연락을 주면 자세한 분석절차에 대하여 논의가 가능하다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.952-955
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2021
사람의 자세는 구면 파노라마에서 다양한 형태로 왜곡되어 나타날 수 있다. 따라서 구면 파노라마에서의 자세 추정은 평면 이미지에서의 경우보다 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 인식률이 높은 얼굴 인식 기법을 도입하여 구면 파노라마 영상에서 안정적으로 사람의 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 먼저 구면 파노라마에서 얼굴을 인식한 후에 이에 기반하여 사람의 전신 영역을 추정하고 전신 영역을 포함하는 평면 영상을 획득한다. 획득된 평면 영상에서 자세를 추정하여 스켈레톤을 얻고 이를 캐릭터 모델에 적용한다. 제안 방법을 실영상에 적용하여 실험한 결과 평면 이미지에서와 동일한 수준의 정확도를 보임을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.600-602
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2022
2차원 이미지 또는 영상을 통한 자세 추정의 경우, 영상 내에서 발생할 수 있는 탐지 오류, 피사체 잘림, 폐색(Occlusion) 등으로 인해 자세 추정 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 4장 이상의 다양한 각도로 촬영한 이미지를 NeRF(Neural Radiance Fields)를 통해 이미지 합성(Image synthesis)을 진행하여 3차원 모델을 생성한다. 이후 DeepLabCut을 사용하여 관절 좌표와 골격(Skeleton)을 구축한다. 구축한 골격을 인공지능에 학습시킨 뒤 2차원 영상에서의 관절 좌표 인식, 골격 구축, 자세 추정을 진행한다. 2차원 영상 테스트 데이터를 통해, 3차원 모델을 사전 학습한 인공지능 모델과 기존 2차원 이미지를 사용하여 학습한 인공지능 모델의 자세 추정 정확도를 비교한다.
The projection approximation subspace tracking (PAST) is one of the attractive subspace tracking algorithms, because it estimates the signal subspace adaptively and continuously. Furthermore, the computational complexity is relatively low. However, the algorithm still has room for improvement in the subspace estimation accuracy. FE-PAST (Forward-Backward PAST) is one of the results from the improvement studies. In this paper, we propose a new algorithm to improve the orthogonality of the FB-PAST (Forward-Backward PAST).
Zoom motion estimation of video sequence is very complicated for implementation. In this paper, we propose a method to implement the zoom motion estimation using together the depth camera and color camera. Depth camera obtains the distance information between current block and reference block, then zoom ratio between both blocks is calculated from this distance information. As the reference block is appropriately zoomed by the zoom ratio, the motion estimated difference signal can be reduced. Therefore, the proposed method is possible to increase the accuracy of motion estimation with keeping zoom motion estimation complexity not greater. Simulation was to measure the motion estimation accuracy of the proposed method, we can see the motion estimation error was decreased significantly compared to conventional block matching method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.5C
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pp.472-478
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2010
In the environment of wireless communication system of IEEE 802.15.3a UWB standard, the angle of arrival(AOA) estimation technique for the indoor wireless positioning algorithms, based on the AOA parameter estimation which fits well for the wireless communication channel and shows high estimation accuracy, is proposed. After the UWB signal model, based on the IEEE 802.1.3a standard, is constructed, the average weighted MUSIC technique is proposed, which shows better estimation accuracy than those of conventional estimation technique. Through the simulation studies, the environment of the indoor wireless positioning system including the IEEE 802.15.3a channel is configured and we demonstrate better estimation results by the proposed AOA estimation technique than those from the conventional method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.6
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pp.640-651
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2016
We propose an effective ToA-based localization method considering accuracy in indoor environments. The purpose of the localization system is to estimate the coordinates of the geographic location of target device. In indoor environments, accurately estimating the location of a target device is not easy due to various errors. The accuracy of wireless localization is influenced by NLOS errors. ToA-based localization measures the location of a target device using the distances between a mobile device and three or more base stations. However, each of the NLOS errors along a distance estimated from a target device to a base station is different because of dissimilar obstacles. To accurately estimate the target's location, an optimized localization process is needed in indoor environments. In this paper, effective ToA-based localization method process is proposed for improving accuracy in wireless sensor networks. Performance evaluations are presented, and the experimental localization system results are proved through comparisons of various localization methods with the proposed methods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.400-400
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2023
급격한 기후변화로 인해 일사량, 지표면 온도 및 이산화탄소 농도가 꾸준히 상승함에 따라 수문 순환의 불균형을 초래함과 하천 및 호소 내 수질 또한 악화되고 있는 추세이다. 특히, 국내의 경우, 기후변화 및 인위적 요인에 의해 하천 및 호소에서의 수위 감소 및 수온 증가로 인해 부영양화가 증가되고 있고, 이로 인한 유해 녹조의 발생빈도를 높이는 결과를 초래한다. 현재 국내에서는 유인 수질 관측 및 자동 수질관측 시스템을 통해 주요 수질인자를 모니터링 하고 있으나 시·공간적인 변동성을 파악하는데 제한점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 국·내외에서 광학위성을 이용한 수질인자 추정 알고리즘 개발과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 NASA에서 제공하는 Landsat-8 위성과 ESA에서 제공하는 Sentinel-2자료가 동화된 Harmonized Landsat Sentinel-2 위성자료를 활용한 클로로필-a (Chl-a)를 추정하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 1) 단순 회귀 분석, 2) Akaike information criteria (AIC) 기반 최적화 회귀 분석 및 3) Random forest (RF)를 활용하였다. 또한, HLS 위성 자료의 적용성을 평가하기 위해 미국 오하이오 주에 위치하고 있는 130여개의 중규모 및 대규모 호소에서 2000년부터 2021년까지 수집된 클로로필-a 관측치를 활용하였다. 두 가지 수질 추정 모형에 대한 정확도 검증에 앞서 오하이오 주 내에서의 클로로필-a의 시계열적 변동성에 대하여 분석하였다. 전반적으로, 2000년부터 2016년까지는 Chl-a가 꾸준히 증가하는 경향성을 나타내었으나, 그 이후로는 감소하는 추세를 나타내었다. 이를 기반으로, 각 방법론을 통해서 나온 Chl-a 추정치에 대해서 통계적 검증을 수행하였다. 결과, 단순 회귀 분석을 통해 추청된 Chl-a값의 결정계수는 0.34였지만, AIC 기반 모델과 RF모형을 사용한 결과 결정계수가 각각 0.82와 0.92로 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이와 더불어, spatial 및 temporal window와 더불어 호소의 크기에 따른 정확도 분석 또한 수행하였다. 그 결과, temporal window 가 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 호소의 크기가 작을수록 정확도가 낮아지는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 추후 국내 호소에 대해 상기 모형들의 적용성 평가를 수행하여 효율적인 수질 모니터링 시스템 구축으로 이어질 수 있을 것으로 기대된다.
The k-Nearest Neighbor (kNN) technique is popularly applied to assess forest resources at the county level and to provide its spatial information by combining large area forest inventory data and remote sensing data. In this study, two approaches such as distance-weighting and stratification of training dataset, were compared to improve kNN-based forest growing stock estimates. When compared with five distance weights (0 to 2 by 0.5), the accuracy of kNN-based estimates was very similar ranged ${\pm}0.6m^3/ha$ in mean deviation. The training dataset were stratified by horizontal reference area (HRA) and forest cover type, which were applied by separately and combined. Even though the accuracy of estimates by combining forest cover type and HRA- 100 km was slightly improved, that by forest cover type was more efficient with sufficient number of training data. The mean of forest growing stock based kNN with HRA-100 and stratification by forest cover type when k=7 were somewhat underestimated ($5m^3/ha$) compared to statistical yearbook of forestry at 2011.
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2002.11a
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pp.93-96
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2002
산림생산력을 추정할 수 있는 방법은 매우 다양하다. 그러나 토지의 생산력을 추정하는 보편적이며 세계적인 추정법은 지위지수이다. 특히 지위지수는 지력뿐만 아니라 임목 생장을 함께 추정 할 수 있으므로 연구자는 물론 산림 종사자에게도 매우 편리한 추정법으로서 이용되고 있다. 우리나라는 지위를 추정하는 방법으로 수령과 수고의 비로 나타내는 지위지수 분류곡선식을 조제하여 사용하고 있으며, 지위추정 방법과 추정의 정확도가 높아 범용되고 있다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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