• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.331-338
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• 2011

In this paper, we propose a visual fatigue prediction metric which considers individual fusional characteristics for stereoscopic video. It predicts the visual fatigue level by examining the disparity and motion characteristics of 3D videos. In addition, we classified the viewers into 2 groups according to fusional limit and the slope of fusional response which are acquired from random dot stereogram test. Then, Pearson's and Spearman's correlation coefficient was measured between the proposed metrics and the subjective results, acquiring 80% and 79%.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.444-449
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• 2002

1. 시료의 흡광도는 입도가 커짐에 따라 전체 파장 영역에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다. 가시광 영역에서는 입도 보다도 색상의 영향이 큰 것으로 나타났다. 2. 시료의 함수율과 각 파장에서의 흡광도 사이의 상관관계는 550~950nm 영역에서는 상관계수가 0.53이하로 작았으며, 물의 흡수파장대역인 1430 nm 부근에서는 0.85~0.87로 높게 나타났다. 3. 각 시료들의 반사 스펙트럼을 이용하여 세 가지 파장 영역에 대해 PLS회귀모델과 MLR 모델에 의한 함수율 예측 모델을 개발하였다. 모든 시료에서 PLS회귀모델이 MLR 회귀 모델보다 예측성능이 우수하였다. 4. PLS회귀 모델에서 전처리 효과를 분석한 결과, 시료의 입도에 따른 흡광도의 차이를 보정하기 위해 평활화, 미분, MSC, SNV 등의 전처리가 필요한 것으로 판단되었다. 5. 전체시료에 대해 함수율 예측을 위한 PLS회귀모델을 개발한 결과 400~2500nm영역에서의 개발된 모델의 예측성능은 $R^2$=0.9986, SEP=0.2166, 900~1700nm영역에서의 모델은 $R^2$=0.9985, SEP=0.2233이었으며 550~950nm 영역에서의 모델은 $R^2$=0.9838, SEP=0.7405로 나타났다. 각 시료의 종류별로 회귀모델을 개발할 경우 상기 결과보다 SEP가 더욱 작게 나타났다. 6. 이 연구 결과에 의하면 현재 시판되고 있는 실시간 분광기를 이용할 경우 시료의 입도에 무관한 온라인 함수율 측정장치의 개발이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.114-119
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• 2009

본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.80-85
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• 1998

본 논문에서는 음성합성기에서 합성음의 자연성을 향상시키기 위한 한 방법으로 운 율 제어요소중 세기 제어 모델을 통계적인 방법을 이용하여 제안하였다. 세기 제어 모델을 구성하기 위하여, 음성의 세기는 피치에 비례한다는 사실에 기반하여, 녹음된 음성 데이터에 서 음절의 각 모음에 대한 평균파워와 평균피치를 구하고, 피치를 종속변수로 하는 모음의 세기 예측식을 만들었다. 예측식에 의하여 얻어진 세기값과 실제 측정된 세기값과의 상관도 는 전체모음에 대하여 약 0.63으로 나타났다. 본 논문에서는 예측 세기와 실제 세기와의 상 관도를 향상시키기 위하여 피치만을 고려하여 예측된 세기값을 음운환경을 고려하여 선형 오차를 보정하는 방법을 제안하였고, 이 방법을 이용하여 얻어진 세기값은 전체모음에 대하 여 실제 세기값과 0.71의 상관도로 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.358-360
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• 2023

뱀장어는 내수면 양식어종으로 뱀장어 양식에서 널리 쓰이는 지수식 양식에 있어서 가장 중요하고 가장 어려운 것은 수질관리다. 수질을 구성하는 요소와 공급된 사료량은 서로 상관관계를 가지며, 이 상관관계에 이상 현상이 발생하면 먹이 섭취 불량과 폐사로 이어질 수 있다. 그래서 본 연구에서는 센서로 측정한 양식장 데이터와 인공지능 모델을 이용하여 수조 속 DO 를 예측하는 모델을 새롭게 제안하여, 적절한 사료 공급 시점과 적절한 공급량을 결정하는 방안에 적절히 사용할 수 있다는 것을 검증하였다. 사료 공급과 공급량에 따른 변화를 가미한 3 시간 후의 DO 를 합당한 이벤트 처리를 통해 예측하였다. 이를 활용하면 사료로 인해 떨어지는 DO 수치를 예측하고, DO 수치가 낮아 회복이 필요한 시점에 투입하는 사료량을 조절하여 질식으로 인해 발생하는 폐사로부터 양식어를 지키며 보다 안정적으로 양식을 위해 활용할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.128-128
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• 2011

본 연구에서는 자동유량측정시설에 의하여 실시간으로 생산되는 자동유량측정 자료의 정상성 여부를 판단하는데 중요한 적정 측정 신뢰구간을 실시간으로 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 전세계적으로, 현대적인 유량측정이 시작된 이래 연속유량 산정을 위한 방법은 수위-유량관계곡선을 이용하는 방법 외에 실무적으로 활용 가능한 방법은 거의 전무한 실정이다. 수위-유량관계곡선을 이용하는 방법은 연속수위를 계측하여 이에 해당하는 연속유량을 산정하는 방법으로 수위와 유량간에 일정한 관계를 가지는 정상적인 흐름을 보이는 자연하천의 경우에 정확도가 매우 높다. 그러나 감조나 구조물 등에 의해 유량이 조절되는 경우에 유량산정의 정확도는 현저히 떨어지게 된다. 따라서 수위에서 유량을 환산하는 방법이 아닌 유량을 직접 연속으로 측정하는 방법이 꾸준히 연구되어 왔고, 이 중 가장 대표적인 방법이 자동유량측정 방법이다. 그러나 자동유량측정 방법은 유량을 연속으로 측정할 수 있다는 장점에 반해 측정된 유량의 정확도를 높이기가 매우 어렵다는 단점도 가지고 있다. 계측 자체의 기술적 한계는 주로 계측기기적인 문제로 이는 전자기, 통신 기술 등 첨단 기술의 발전과 함께 다양한 현장 시험을 통해 폭넓은 개선이 이루어지고 있다. 그러나 아직 기술적 완성도가 완전하지 못한 현실에서, 현재 설치되어 있는 자동유량측정 유량자료의 신뢰도를 높이기 위해서는 각각의 계측 시점에서 자료가 정상적으로 산정되고 있는지에 대한 검정이 필요하고, 이는 자동유량측정 자료의 정확도 확보에 매우 중요한 관건으로 작용할 수밖에 없다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 조석성분과 유출성분을 분리하여 예측하는 방법을 새롭게 개발 적용하였다. 자료는 자료의 시간해상도 증감에 따른 실제 예측의 정확도 증감을 고려하여 가장 적절하다고 판단되는 시자료를 사용하였으며, 자료간 상관을 분석하여 주 입력 자료로 팔당댐 방류량, 한강대교 지점 수위, 전류 수위를 이용하였다. 모형의 예측 능력을 극대화하기 위하여 조석 영향을 받는 자료의 경우는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 순수 유출성분과 조위성분을 분리하여 별도로 적용하였다. 그리고 예측을 위한 모형은 실시간 자료기반 모형으로 그 안정성이 인정된 서포트벡터머신(support vector machine)을 이용하였다. 이러한 과정을 통해 한강대교 지점의 순수 유출성분과 조위성분의 유량을 각각 예측한 후 두 결과를 합성하여 최종 한강 대교 지점의 유량을 산정하였다. 조석성분을 분리하여 한강대교 지점의 유량을 예측한 결과 대부분의 예측치가 95% 예측구간에 포함되었다. 그리고 조석성분을 분리하지 않은 모형과 조석성분을 분리한 모형의 예측 능력을 비교한 결과, 조석성분을 분리한 모형이 예측이 정확도가 높았다. RMSE의 경우 분리하지 않은 모형대비 23%의 예측오차가 감소하였고, NSC의 경우 0.92에서 0.95로 예측의 정확도가 증가하였다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.3
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• pp.315-321
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• 1999

The purpose of this study is to develop a mathematical model for system identification in order to predIct muscle force based on eledromyographic signal. Therefore, a finding of the relalionship between characteristics of electromyographic signal and the corre spondng muscle force should be necessiiry through dynamic, joint model. To develop the dynamic joint model, the upper limb mcludmg the wrist and elbow joint has been considered. The kinematic and dynamic data, such as joint angular displacement, velocity, deceleration along with the moment of inertla, required to establish the dynamic model has been obtained by electrical flexible goniometer which has two degree-of-frcedoms. ln this model, muscle force can be predicted only electromyographs through the relationship between the integrated lorce and the mtegrated electromyographic signal over the duration of muscle contraclion in this study.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.18 no.6
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• pp.582-587
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• 2014

This study have researched on feasibility of bioelectrical impedance analysis (BIA, which is simple useful evaluation tool for predictive factor of cardiovascular disease) to patients who have to travel along the sea for a long-period time and have difficulty in visiting medical institutions. We studied on the basis of total cholesterol value, which is nowadays widely used tool for predictive factor of cardiovascular disease, and also studied its association with BIA value via statistical analysis. Our result showed correlation with fat thickness of individual sites, and especially, fat thickness of left thigh showed high relation with total cholesterol value. This result shows that people who are in travel of long-period of time at sea are feasible of using BIA to evaluate changes of left thigh fat thickness as predictive factor for cardiovascular disease. Due to lack of advanced researches further studies should be done. And based on special circumstances in sea, more studies should be done to validity concerning this circumstances and accuracy of this evaluation tool.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• v.46 no.8
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• pp.751-757
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• 2003

Purpose : Obesity is a significant health problem with medical and psychological consequences for children and adolescents. The purpose of this study was to assess the correlation between body fat percent using bioelectrical impedance(BI) and other variable methods. Methods : We measured height, weight, body mass index(BMI) and body fat percent by skinfold thickness(ST) and BI in 1,035(496 male; 539 female) children from seven to 18 years of age. The correlation coefficients between BI and each of the other different methods were obtained. The sensitivity and specificity to predict obesity by these several methods were studied. Results : Fat percent estimated by BI analysis and BMI showed a strong correlation(r=0.749). Fat percent estimated by BI analysis and ST showed a very strong correlation(r=0.835). At the 95th percentile cut-off point for BI, ST showed a sensitivity of 57.7%, and a specificity of 97.6% for estimating body fat. At the 95th percentile cut-off point for BI, BMI showed a sensitivity of 84.9%, and a specificity of 99.3% for estimating body fat. Conclusion : The fat percent estimated by BI analysis correlated strongly with ST or BMI. BI analysis is an objective and accurate method for estimating body fat in childhood obesity.