• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.20 no.10
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• pp.1-9
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• 2006

The emergency lighting plan for underground space should be done with consideration of characteristics of the space. In terms of utilizing the Depthmap program from the Space Syntax theory, it is possible to analyze space quantitatively. Integration and intelligibility are major induces of this theory and we can use them as emergency lighting design parameters. For this study, human behaviors and survivor's evacuation routes in fire emergencies are analyzed through literature review. Based on those results, this study suggests the methodology of emergency lighting plan in underground space.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.59-62
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• 2006

본 논문에서는 CNN 모델과 WFMM 신경망의 특성을 상호 결합한 손동작 인식기법을 제안한다. 특징 추출 모듈로 사용된 CNN 모델은 움직임 정보에 기초한 특징지도상에서 특징의 위치 이동이나 왜곡에 의한 성능 저하를 개선시키는 계층간 연결구조를 갖는다. WFMM 신경망에 기반한 패턴 분류 모듈은 간결하고 강력한 학습기능을 지원하며, 학습된 신경망은 분류 능력을 그대로 유지한 상태에서 추가 학습이 가능하다는 장점을 지닌다. 또한 이 패턴 분류 모델은 학습패턴으로부터 특징의 상대적 중요도를 평가하는, 이른바 특징 선정 기법을 지원한다. 본 논문에서는 제안된 모델의 동작 특성과 학습 알고리즘을 소개하고, 손동작 인식문제에 적용한 실험을 통하여 이론의 타당성을 평가한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.6
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• pp.734-743
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• 2017

In this paper, we introduce a technique to detect the video forgery using coding pattern analysis. In the proposed method, the recently developed standard HEVC codec, which is expected to be widely used in the future, is used. First, HEVC coding patterns of the forged and the original videos are analyzed to select the discriminative features, and the selected feature vectors are learned through the machine learning technique to model the classification criteria between two groups. Experimental results show that the proposed method is more effective to detect frame deletions for HEVC-coded videos than existing works.

• 산림경영
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• s.193
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• pp.14-14
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• 2009

산림청 국립수목원(원장 김용하)은 9월의 곤충으로 "유지매미"를 선정한다고 밝혔다. 유지매미는 비교적 큰 매미로 다른 매미와 달리 날개가 불투명한 것이 특징이며 한여름에 출현하는 매미류 중 개체수가 많은 종의 하나이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.275-275
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• 2015

최근 기후변화에 따른 극한 강우사상의 증가로 인하여 농업용 저수지의 재해 위험도가 증가하고 있는 추세이며, 사고가 발생할 때 마다 파손/붕괴된 시설물을 보수하는 대응형 유지관리체계에서 벗어나 기반시설의 성능과 생애주기 등을 고려하여 재해 발생을 사전에 예보 및 경보를 알릴 수 있는 예방적 관리체계로의 전환이 필요하다. 한국농어촌공사는 전국 1,500개 저수지에서 10분 단위 수위자료를 측정하고 있으며, 이를 분석하여 재해예방에 활용할 수 있는 기반이 조성되어 있으나 이에 대한 관리가 이루어지지 않고 있고 수집된 자료를 활용하여 재해 징후를 분석할 수 있는 재해 예방적 분석기술이 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 농업용 저수지 수위자료를 이용한 저수지 이상거동을 판별하기 위하여 전국 34개 한국농어촌공사 관할 저수의 시계열 수위자료의 특성(Feature)을 분석하고자 한다. 시계열 자료의 시계열 특성을 분석하기 위하여 한국농어촌공사 관할의 전국 34개 저수지를 선정하여 분석을 실시하였다. 대상저수지는 지역별, 저수용량, 안정등급, 붕괴발생, 1개 지사관할 저수지로 각각 구분하여 선정하였으며, 각 저수지의 수위 측정기간(최소 5개년)에 대한 자료를 수집하였다. 농업용 저수지의 시계열 수위 자료의 특성을 분석하기 위하여 자료의 전처리를 수행하였다. 자료의 전처리는 시계열 수위자료의 잡음 특성, 기상자료 관련 변동특성 등 분류(Classification)에 영향을 미치는 노이즈 요소를 제거하는 과정이다. 전처리과정을 거친 자료는 특징(Feature) 추출 과정을 거치게 되고, 추출된 특징의 적합성에 따라 분류 알고리듬 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 시계열 자료의 특성을 파악하고 특징을 추출하는 것은 이상치 탐지에 있어 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 시계열 자료 특징 추출 방법으로 물리적인 한계치, 확률적인 문턱값(Threshold), 시계열 패턴, 주변 저수지와의 시계열 상관분석 등을 적용하였으며, 이를 데이터베이스로 구축하여 이후 분류알고리듬 학습에 적용하여 정상치와 이상치를 판별하는데 이용될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구에서 제시되는 농업용 저수지의 시계열 특성은 다양한 분류알고리듬에 적용할 수 있으며, 이를 통하여 저수지 이상거동 판별을 위한 최적을 분류알고리듬의 선택에 도움이 될 것이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.28 no.4
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• pp.357-367
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• 2012

This paper presents a two-stage methodology for anomaly detection from hyperspectral imagery that consists of transform-based feature extraction and selection, and computation of a local spatial auto-correlation statistic. First, principal component transform and 3D wavelet transform are applied to reduce redundant spectral information from hyperspectral imagery. Then feature selection based on global skewness and the portion of highly skewed sub-areas is followed to find optimal features for anomaly detection. Finally, a local indicator of spatial association (LISA) statistic is computed to account for both spectral and spatial information unlike traditional anomaly detection methodology based only on spectral information. An experiment using airborne CASI imagery is carried out to illustrate the applicability of the proposed anomaly detection methodology. From the experiments, anomaly detection based on the LISA statistic linked with the selection of optimal features outperformed both the traditional RX detector which uses only spectral information, and the case using major principal components with large eigen-values. The combination of low- and high-frequency components by 3D wavelet transform showed the best detection capability, compared with the case using optimal features selected from principal components.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.4
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• pp.121-130
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• 2009

In this paper, feature extraction methods, which is one field of reducing dimensions of high-dimensional data, are empirically investigated. We selected the traditional PCA(Principal Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non-negative Matrix Factorization), and sNMF(Sparse NMF) for comparisons. ICA has a similar feature with the simple cell of V1. NMF implemented a "parts-based representation in the brain" and sNMF is a improved version of NMF. In order to visually investigate the extracted features, handwritten digits are handled. Also, the extracted features are used to train multi-layer perceptrons for recognition test. The characteristic of each feature extraction method will be useful when applying feature extraction methods to many real-world problems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.633-637
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• 2007

하천환경 복원사업이나 자연형하천 정비사업의 근본 목표는 그 하천 고유의 하천경관이나 생태계 등 특성을 회복(Rehabilitation)시키거나 복원(Restoration)하는 것이다. 현재 이 치수기능 확보를 위한 댐 보의 건설, 하천정비 및 골재채취 등 하천의 인공화가 계속되고 있으며, 이에 따른 하천 및 하도의 물리, 화학, 생물에 미치는 영향은 심각한 수준이다. 이러한 하천의 인위적 교란은 요인, 규모, 빈도 및 강도는 다르지만 하천생태 서식처의 물리적, 화학적 특성이 변형, 변질되어 하천생태계가 변화, 단절, 절멸되는 심각한 상태가 빈발하고 있다. 하천교란(River disturbance)은 요인에 따라 유량 및 유사량 변화, 하상변동, 하도준설, 인공호안, 생태통로 차단 등 하천의 물리적 환경 변화를 초래하고, 그에 따른 영향으로 생물종의 감소 및 단순화, 개체수 감소 등과 같이 하천 생태계가 변화하게 된다. 그러나 하천의 교란평가에 대한 연구가 미흡하고, 또한 표준화된 평가체제가 구축되어 있지 않을 뿐 만 아니라 하천환경의 복원에 대한 의식 보급도 부족한 것이 현실이다. 따라서, 본 연구에서는 하천의 교란정도를 파악하기 위한 하천교란평가기법 개발을 위한 전단계로서 일본의 하천수변 국세조사, 영국의 River Habitat Survey, 호주의 River Assessment System, 미국의 Stream Corridor Restoration 등에서 제시하는 하천모니터링 및 평가체제를 비교, 분석하였다. 외국사례 분석 결과를 토대로 하천교란 요인을 하천정비, 댐건설, 골재채취로 유형화하고 교란요인별 조사해야 할 물리적 인자로서 유량, 유사량, 하도 제원, 특징적 내용, 하도형상, 여울과 소, 점사주, 인공구조물, 제방 호안의 재료 및 특징 등으로 선정, 검토하였으며, 생태계 인자로서는 제방 마루의 토지이용 및 식생구조, 하도의 식생유형, 하도주변 토지이용, 하안(bank) 형상 및 구조, 수종 및 구조, 하도 및 하안 특징 및 구조 등으로 선정, 검토하였다. 이상의 하천교란과 관계되는 지표를 선정하여 물리적, 생태적 조사 및 교란평가기법(안)을 개발, 제시하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.2
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• pp.152-157
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• 2010

The development of computer and internet has introduced various types of media - such as, image, audio, video, and voice - to the traditional text-based information. However, most of the information retrieval systems are based only on text, which results in the absence of ability to use available information. By utilizing the available media, one can improve the performance of search system, which is commonly called content-based retrieval and content-based image retrieval system specifically tries to incorporate the analysis of images into search systems. In this paper, a content-based image retrieval system using HSI color space, ART2 algorithm, and SOM algorithm is introduced. First, images are analyzed in the HSI color space to generate several sets of features describing the images and an SOM algorithm is used to provide candidates of training features to a user. The features that are selected by a user are fed to the training part of a search system, which uses an ART2 algorithm. The proposed system can handle the case in which an image belongs to several groups and showed better performance than other systems.

• Convergence Security Journal
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• v.20 no.1
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• pp.3-8
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• 2020

Blockchain can enhance data transparency and security through decentralized data management that is out of the centralized system. permissioned blockchain of the blockchain platform, only trust-based authorized nodes can participate in the distributed network. Considering the characteristics of the permissioned blockchain, it is necessary to consider the network communication speed, transaction finality agreement, and stability as a condition for selecting the consensus algorithm. The consensus algorithms of the permissioned blockchain environment are diverse such as PoA, PBFT, Raft, etc., but there are no various evaluation factors for selecting consensus algorithms. In this paper, various performance evaluation factors are proposed to analyze the characteristics of each consensus algorithm of the permissioned blockchain and to select an efficient consensus algorithm considering the characteristics of the user environment that composes the network. The proposed performance evaluation factor can consider the network speed, stability, and consensus of the finality agreement between nodes under the premise of trust. Through this, a more efficient blockchain network environment can be constructed.