• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.3
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• pp.197-205
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• 2016

Recently, natural hazards have occurred frequently due to climate change. The research need for predicting variability and tendency of precipitation and temperature has been increased. However, it is difficult to determine the characteristics of precipitation and temperature within a confidence range since they change due to complex factors with choppy and too many components. If their characteristics having more than one component are decomposed, then it can be useful for determining the variation of such characteristics more accurately. In this study, Korean precipitation and temperature were decomposed and their Intrinsic Mode Function (IMF) were extracted from Empirical Mode Decomposition (EMD). Finally, the characteristics of Korean precipitation and temperature data were analyzed in terms of periodicity and tendency.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1155-1168
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• 2016

This paper considers a probability density estimation problem of climate values. In particular, we focus on estimating probability densities of summer extreme temperature over South Korea. It is known that the probability density of climate values at one location is similar to those at near by locations and one doesn't follow well known parametric distributions. To accommodate these properties, we use a mixture of conditional autoregressive species sampling model, which is a nonparametric Bayesian model with a spatial dependency. We apply the model to a dataset consisting of summer maximum temperature and minimum temperature over South Korea. The dataset is obtained from University of East Anglia.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.4
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• pp.380-388
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• 2000

In computing the optical flow, Horn and Schunck's method which is a representative algorithm is based on differentiation. Therefore it is difficult to estimate the velocity for a large displacement by this algorithm. In this paper, we propose a method for estimating nonuniform motion from sequential images which is based on integral brightness constancy constraints. The equations which transform a source image to a target image are expressed as a function of the displacement field. If marginal effects can be neglected, the form of the transformation integral transform or orthogonal expansion can be determined from the expansion coefficients of the two images. The apparent displacement field is then computed iteratively by a projection method which utilities the functional derivatives of the linearized moment equations. We demonstrate that the performance of the orthogonal function transform on the data set of large motion.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.5
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• pp.461-470
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• 2009

We investigate and analyze the problems encountered in frame-based estimation of TDOA (Time Difference of Arrival) using CPSP function. Spectral leakage occurring in framing of a speech signal by a rectangular window could make estimation of CPSP spectrum inaccurate. Framing with other windows to reduce the spectral leakage distorts the signal due to the asynchronous weighting around the frame specifically both ends of the frame. These problems degrade the performance of the CPSP-based TDOA estimation. In this paper, we propose a method to alleviate those problems by pre-emphasis of the speech signal. It reduces the influence of the spectral leakage by reducing dynamic range of the spectrum of a speech signal with pre-emphasis. To validate the proposed method of pre-emphasis, we carry out TDOA estimation experiments in various noise and reverberation conditions, Experimental results have shown that the framing of pre-emphasized microphone output by a rectangular window achieves higher success rate of TDOA estimation than any other framing methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.73-75
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• 2014

본 논문에서는 원본 초음파 영상에서 스케일을 측정한 후, 영상의 확대 비율을 분석하여 충수염 객체의 크기에 대한 범위를 설정한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, 사다리꼴 타입의 소속 함수를 이용한 Fuzzy 이진화와 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 잡음을 제거한 후에 근막을 추출한다. 추출된 복부 근육의 근막 하단 경계선을 Cubic Spline 보간법을 이용하여 근막의 하단 영역을 추출한다. 초음파 영상의 근막을 기준으로 근막 영역을 제거한 후, SOM(Self-Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 충수염의 후보 영역을 추출한다. 추출된 충수염의 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적기법을 적용하여 충수염을 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존의 충수염 추출 방법보다 충수염 영역이 비교적 정확히 추출되고 충수염의 크기를 측정할 수 있는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.889-904
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• 2021

This study is a follow-up study of Kang and Kim (2020). In this study, we derive the sample influence functions of the t-statistic which were not directly derived in previous researches. Throughout these results, we both mathematically examine the relationship between the empirical influence function and the sample influence function, and consider a method to approximate the sample influence function by the empirical influence function. Also, the validity of the relationship between an approximated sample influence function and the empirical influence function is verified by a simulation of a random sample of size 300 from normal distribution. As a result of the simulation, the relationship between the sample influence function which is derived from the t-statistic and the empirical influence function, and the method of approximating the sample influence function through the empirical influence function were verified. This research has significance in proposing both a method which reduces errors in approximation of the empirical influence function and an effective and practical method that evolves from previous research which approximates the sample influence function directly through the empirical influence function by constant revision.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2002.04a
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• pp.191-194
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• 2002

토양증기추출(Soil Vapor Extraction)법을 이용하여 대표적 휘발성 NAPL (Non-aqueous phase liquid)인 TCE (trichloroethylene)와 toluene을 토양으로부터 제거하는 칼럼 실험을 실시하였다. 토양특성 및 증기추출 조건들이 정화효율에 미치는 영향을 규명하는데, 균질한 Ottawa sand와 실제 오염지역의 토양들을 직경 2.5cm, 길이 30cm인 유리 칼럼이 충진시켰으며, 빨갛게 염색된 TCE 또는 toluene 4 g이 주입되었다 공기 유량계를 설치하여 0.03L/min의 일정한 속도로 공기가 주입되도록 하고, 퍼지장치를 설치하여 주입 공기의 습윤도를 99% 이상으로 유지하였다. 가스크로마토그래피로 유출 가스 농도를 분석하였다. Ottawa sand로 충진된 칼럼실험에서는 매질의 입자크기, 함수율, 토양 내 오염물 체류시간 등을 변화시켜 실험을 반복하였다. TCE로 오염된 세립질 Ottawa sand 칼럼실험에서 유출 공기의 최대 농도는 조립질 Ottawa sand 칼럼의 유출 농도보다 약 20% 정도 감소하였고, 오염지역의 실제토양 칼럼실험에서는 최대유출농도가 조립질 Ottawa sand 칼럼의 농도보다 약 50% 감소하였으나, 20 liter공기 주입 후부터는 모두 비슷한 농도감소 현상을 나타내었으며, 초기 주입량의 90 % 이상이 제거되었다. 함수율증가에 따른 유출공기의 농도 감소는 거의 나타나지 않았으며, TCE 주입 후 7일 동안 방치하였다가 SVE를 실시한 칼럼 실험에서도 잔류하는 TCE의 양이 약간 증가하였지만 20 liter 공기 추출 후에는 초기 주입량의 90% 가, 40 liter공기 추출 후에는 98% 이상이 제거되었다. Toluene으로 오염된 칼럼 실험에서도 TCE와 비슷한 제거 경향을 나타냈으며 200 liter 공기 추출 후에는 오염물 초기 주입량의 98% 이상이 제거되었다. 본 실험 결과로부터 증기추출법을 이용한 TCE, toluene 정화 효율성이 규명되었으며, 휘발성 NAPL로 오염된 실제 토양을 복원하기 위한 SVE법의 적용가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.168-173
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• 1997

시선의 추출을 통해 사용자의 관심 방향을 알고자하는 연구는 여러 분야에 응용될 수 있는데, 대표적인 것이 장애인의 컴퓨터 이용이나, 다중 윈도우에서 마우스의 기능 대용 및, VR에서의 위치 추적 장비의 대용 그리고 원격 회의 시스템에서의 view controlling등이다. 기존의 대부분의 연구들에서는 얼굴의 입력된 동영상으로부터 얼굴의 3차원 움직임량(rotation, translation)을 구하는데 중점을 두고 있으나 [1][2], 모니터, 카메라, 얼굴 좌표계간의 복잡한 변환 과정때문에 이를 바탕으로 사용자의 응시 위치를 파악하고자하는 연구는 거으 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 일반 사무실 환경에서 입력된 얼굴 동영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴내의 눈, 코, 입 영역 등을 추출함으로써 모니터의 일정 영역을 응시하는 순간 변화된 특징점들의 위치 및 특징점들이 형성하는 기하학적 모양의 변화를 바탕으로 응시 위치를 계산하였다. 이때 앞의 세 좌표계간의 복잡한 변환 관계를 해결하기 위하여, 신경망 구조(다층 퍼셉트론)을 이용하였다. 신경망의 학습 과정을 위해서는 모니터 화면을 15영역(가로 5등분, 세로 3등분)으로 분할하여 각 영역의 중심점을 응시할 때 추출된 특징점들을 사용하였다. 이때 학습된 15개의 응시 위치이외에 또 다른 응시 영역에 대한 출력값을 얻기 위해, 출력 함수로 연속적이고 미분가능한 함수(linear output function)를 사용하였다. 실험 결과 신경망을 이용한 응시위치 파악 결과가 선형 보간법[3]을 사용한 결과보다 정확한 성능을 나타냈다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.1-6
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• 1999

We propose a new algorithm for pattern classification by extracting feature vectors based on Gibbs distributions which are well suited for representing the characteristic of an images. The extracted feature vectors are comprised of 2-D moments which are invariant under translation rotation, and scale of the image less sensitive to noise. This implementation contains two puts: feature extraction and pattern classification First of all, we extract feature vector which consists of an improved 2-D moments on the basis of estimated Gibbs distribution Next, in the classification phase the minimization of the discrimination cost function for a specific pattern determines the corresponding template pattern. In order to evaluate the performance of the proposed scheme, classification experiments with training document sets of characters have been carried out on SUN ULTRA 10 Workstation Experiment results reveal that the proposed scheme had high classification rate over 98%.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.9
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• pp.1-9
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• 2008

In this paper, we proposed automatic face detection and tracking which is robustness in rotation. To detect a face image in complicated background and various illuminating conditions, we used face skin color detection. we used Harris corner detector for extract facial feature points. After that, we need to track these feature points. In traditional method, Lucas-Kanade feature tracker doesn't delete useless feature points by occlusion in current scene (face rotation or out of camera). So we proposed the estimation function, which delete useless feature points. The method of delete useless feature points is estimation value at each pyramidal level. When the face was occlusion, we deleted these feature points. This can be robustness to face rotation and out of camera. In experimental results, we assess that using estimation function is better than traditional feature tracker.