• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2001.09a
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• pp.172-175
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• 2001

이 연구에서는 5개의 시추공에 대한 양수시험을 실시하여 대수층의 수리학적 이방성과 지하수의 주 유동방향을 규명하고자 하였다. 코아검층 및 초음파주사검층을 통해 각각의 공에 대한 균열방향을 결정하고 이를 토대로 통합해본 결과 크게 세 방향의 균열군이 집중성을 보였다. 가장 빈도가 높은 균열의 방향은 N0$^{\circ}$~40$^{\circ}$E/30$^{\circ}$~50$^{\circ}$SE 그리고 N30$^{\circ}$~ 80 $^{\circ}$W/20$^{\circ}$~50$^{\circ}$ NE이 방향이 함께 나타났으며 두 번째 균열의 방향은 N0$^{\circ}$ ~50$^{\circ}$E/60$^{\circ}$ ~80$^{\circ}$NW로 나타났다. 세 번째 방향은 N30$^{\circ}$~50 $^{\circ}$W/70$^{\circ}$~80$^{\circ}$SW방향의 균열로 구성된다. 이처럼 지표하에서는 크게 세 방향의 균열이 다른 방향을 보이는 균열에 비해 상대적으로 큰 빈도를 가지며 발달하고 있음을 알 수 있다. 대수층이 이방성이고 균질하다는 가정하에 양수시험을 실시하여 각각의 공에 대한 최대 투수량계수 ( $T_{{\varepsilon}{\varepsilon}}$)와 최소 투수량계수 ( $T_{ηη}$)값을 산출하고 주 텐서방향 ($\theta$)을 결정하였다. 그 결과 BH-1, BH-4, BH=5공을 제외한 BH-2, BH-3호공에서의 이방성 투수량계수텐서값은 이 논문의 가정인 대수층이 이방성이고 균질하다는 가정에 일치하지 않았다. 따라서 원형좌표계에 도시하였을 때 다른 공에 비해서 비균질성이 심한 결과로 인해 이방성타원체 에서 많이 벗어남을 보였다. 이로인해 3개의 공 BH-1, BH-4, BH-5호공을 사용하여 대수층의 이방성을 분석하여 보았다. BH-1호공에서의 $T_{{\varepsilon}{\varepsilon}}$는 171.90 $m^2$/day, $T_{ηη}$는 71.0l $m^2$/day이고 주 텐서방향은 Nl5.39$^{\circ}$ E로 나타났다. BH-4호공의 $T_{{\varepsilon}{\varepsilon}}$는 268.20 $m^2$/day, $T_{ηη}$는 28.75 $m^2$/day이고 주 텐서방향은 N7.55$^{\circ}$E이며 BH-5호공에서의 $T_{{\varepsilon}{\varepsilon}}$는 168.40 $m^2$/day, $T_{ηη}$는 66.80 $m^2$/day이고 주 텐서방향은 N76.59$^{\circ}$E로 나타났다. 이처럼 연구지역에서의 각각의 공에 대한 투수량계수텐서는 서로 다르게 나타났으며 이에 따른 주 텐서방향도 서로 다름을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.414-416
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• 2012

고차 주성분 방법으로는 텐서 분석이 있었다. Electroencephalography(EEG) 데이터나 Social Network 데이터에 텐서 분석이 적용되어 주요한 성분들을 찾는 연구들이 있었다. 그러나 텐서 분석은 직관적으로 이해하기에 어려움이 있으며 중요한 노드를 찾는데에는 다소 어려움이 있다. 본 논문에서는 고차 하이퍼에지로 이차원 행렬을 만들고 주성분분석법을 이용하여 중요한 노드를 찾는 새로운 방법론을 제시한다. 데이터로는 Multimodal Memory Game(MMG) 수행시 촬영한 EEG 데이터를 사용하였다. MMG는 TV 드라마 기반의 기억인출게임이다. 베타파의 Power Spectrum Density(PSD)는 각 위치의 채널들의 활성도를 나타내는 지표이다. 우리는 Random Sampling을 바탕으로 PSD 상위 50%의 채널들간의 전이행렬을 구하였다. 그 후 고유치와 고유벡터를 구하였다. 가장 큰 고유치의 고유벡터는 주성분을 나타내며 고유벡터의 각 원소들은 중요도를 나타내는 centrality 이다. 세 명의 피험자에 대한 centrality 상위 30개의 중요한 채널들을 구하였고 세명에 공통적으로 포함되는 채널을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.8
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• pp.664-672
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• 2009

Recently, studies on utilizing tensor expression on image data analysis and processing have been attracting much interest. The purpose of this study is to develop an efficient system for classifying image patterns by using second order tensor expression. To achieve the goal, we propose a data generation model expressed by class factors and environment factors with second order tensor representation. Based on the data generation model, we define a function for measuring similarities between two images. The similarity function is obtained by estimating the probability density of environment factors using a matrix normal distribution. Through computational experiments on a number of benchmark data sets, we confirm that we can make improvement in classification rates by using second order tensor, and that the proposed similarity function is more appropriate for image data compared to conventional similarity measures.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.17 no.4
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• pp.673-680
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• 2007

The seismic source parameters of the Odaesan earthquake on 20 January 2007, including focal depth, focal mechanism, magnitude, and source characteristics, are analysed using seismic moment tensor inversion. The Green's function for different 3 crust models representing the southern Korean Peninsula are used. Final results show that the event, considering 6 seismic moment tensor elements, is caused by the typical strike slip fault with nearly NNE strike. The focal depth is estimated to be about 11km and 6 seismic moment tensor elements with 7.2% CLVD value shows typical double couple seismic source. The consistent characteristics of the strike and epicenter of the event with Odaesan fault imply that Odaesan earthquake is mainly caused by movement of the Odaesan fault.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.162-168
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• 2001

성인의 정서에 따른 심혈관계 반응의 변화에 대한 연구는 많이 있으나, 아동 정서에 따른 심혈관계 반응에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 본 연구실에서 개발한 자극을 이용하여 유발된 정서에 따른 심혈관계 반응의 차이를 규명하고자 한다. 복합자극으로 구성된 아동용 정서유발 프로토콜을 사용하여 아동에게 다섯가지 정서(기쁨, 슬픔, 분노, 스트레스, 무료함)를 유발시키는 동안 심혈관계 반응(ECG, PPG)을 측정하였다. 실험참여 아동은 만 5세에서 9세 사이의 아동으로 모두 141명이며, 분석에는 132명 (학령전 남: 30/ 학령전 여: 33/ 학령후 남:37, 학령후 여:32)의 데이터가 활용되었다. 분석에 사용하나 심혈관계 생리반응 변수는 심박률(HR), 호흡주기 관련 심박률변화 (RSA), 심박률분산(HRV), 심박률분산의 고주파수성분 (HFHRV)과 저주파수성분 (LF HRV), 혈류량 (FPV)이었다. 이 변수들 중 심박률, R파 간 간격을 기준으로 한 심박률변산의 고주파수 성분과 저주파수 성분, 그리고 혈류량에서 정서에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 심박률은 기쁨, 슬픔을 스트레스나 무료함과 구분할 수 있고, 분노를 다른 정서들과 구분하는 것으로 나타났다. 혈류량 역시 분노와 다른 정서들 간에 유의미한 차이를 보였다. 고주파수 성분은 무료함을 나머지 정서들과, 저주파수 성분은 슬픔, 스트레스를 무료함과 구별할 수 있었다. 정서에 따라서는, 기쁨과 분노 유발정서에서는 심박률과 혈류량이 감소하였고, 슬픔은 심박률과 저주파수성분이 감소하였으며, 스트레스는 독특하게 심박률이 감소하였다. 그리고 무료함에서는 고주파수성분과 저주파수성분은 증가하고 혈류량은 감소하는 특징적인 양상을 보였다. 결론적으로 본 연구는 심혈관계 반응을 이용하여 아동정서를 구분하는 것이 가능함을 밝혔다.공을 제외한 BH-2, BH-3호공에서의 이방성 투수량계수텐서값은 이 논문의 가정인 대수층이 이방성이고 균질하다는 가정에 일치하지 않았다. 따라서 원형좌표계에 도시하였을 때 다른 공에 비해서 비균질성이 심한 결과로 인해 이방성타원체 에서 많이 벗어남을 보였다. 이로인해 3개의 공 BH-1, BH-4, BH-5호공을 사용하여 대수층의 이방성을 분석하여 보았다. BH-1호공에서의 $T_{{\varepsilon}{\varepsilon}}$는 171.90 $m^2$/day, $T_{ηη}$는 71.0l $m^2$/day이고 주 텐서방향은 Nl5.39$^{\circ}$ E로 나타났다. BH-4호공의 $T_{{\varepsilon}{\varepsilon}}$는 268.20 $m^2$/day, $T_{ηη}$는 28.75 $m^2$/day이고 주 텐서방향은 N7.55$^{\circ}$E이며 BH-5호공에서의 $T_{{\varepsilon}{\varepsilon}}$는 168.40 $m^2$/day, $T_{ηη}$는 66.80 $m^2$/day이고 주 텐서방향은 N76.59$^{\circ}$E로 나타났다. 이처럼 연구지역에서의 각각의 공에 대한 투수량계수텐서는 서로 다르게 나타났으며 이에 따른 주 텐서방향도 서로 다름을 알 수 있다.. Targeting a 10% recycling rate for municipal waste in 2001. EPA plans to research and develop new rec

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.3
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• pp.296-300
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• 2008

Nonnegative tensor factorization(NTF) is a recent multiway(multilineal) extension of nonnegative matrix factorization(NMF), where nonnegativity constraints are imposed on the CANDECOMP/PARAFAC model. In this paper we consider the Tucker model with nonnegativity constraints and develop a new tensor factorization method, referred to as nonnegative Tucker decomposition (NTD). We derive multiplicative updating algorithms for various discrepancy measures: least square error function, I-divergence, and $\alpha$-divergence.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.295-297
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• 2011

본 논문에서는 동적얼굴영상으로부터 감정인식을 위해 벡터 표현 보다는 직접적인 텐서 표현으로 특징들을 추출하는 텐서 기반 다선형 주성분분석(MPCA: Multilinear Principal Component Analysis) 기법을 사용한다. 사람 6가지의 얼굴 표정을 사용하는데 한 사람의 각 표정마다 5프레임으로 묶어서 텐서 형태로 취하여 특징을 추출하고 인식한다. 시스템의 성능 평가는 CNU 얼굴 감정인식 데이터베이스를 이용하여 특징점 개수와 성능척도에 따른 실험을 수행하여 제시된 방법의 유용성에 관해 살펴본다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.7
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• pp.176-185
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• 2019

Diffusion tensor images were obtained for middle-aged men according to the AUDIT-K scale. As a result of the fractional anisotropy (FA) value of the gyrus nerve fibers in the brain region measured and analyzed by the Tract-Based Spatial Statics, FA values of general drinkers were measured lower than those of estimated alcohol use disabled people. This was statistically significant. In other words, the use of alcohol significantly affects the anatomic microstructural changes measured in the Gyrus of the brain region, and it may damage the nerve fiber tract and affect the functional abnormalities associated with it.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.4
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• pp.701-706
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• 2019

The advent of the AI(: Artificial Intelligence) has applied to many industrial and general applications have havingact on our lives these days. Various types of machine learning methods are supported in this field. The supervised learning method of the machine learning has features and targets as an input in the learning process. There are many supervised learning methods as well and their performance varies depends on the characteristics and states of the big data type as an input data. Therefore, in this paper, in order to compare the performance of the various supervised learning method with a specific big data set, the supervised learning methods supported in the Tensorflow and the Sckit-Learn are simulated and analyzed in the Jupyter Notebook environment with python.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.17 no.2
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• pp.58-65
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• 2014

We studied the source mechanisms of very-long-period event recorded at seismic station WIZ near White Island Volcano, New Zealand on August 4, 2012. Since seismic data at only one station were available, we conducted moment tensor inversion using three simplified models (explosion, crack, and pipe models). To constrain the moment tensor solution of seismic event, we computed synthetic data for each model to compare with observed data. Type and orientation for the best model is a crack at a depth of 1600 m with a dip of $80^{\circ}NE$ and a strike of $N80^{\circ}W$. We interpret that a deep explosion may have opened a crack for gases to escape, and the upward gas flow triggered the surface explosions four hours later as confirmed by a webcam. The interpretation based on moment tensor inversion is consistent with previous studies of geochemical data of the volcanic island.