• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.6
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• pp.716-721
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• 2003

This paper deals with the iris recognition as one of biometric techniques which are applied to identify a person using his/her behavior or congenital characteristics. The iris of a human eye has a texture that is unique and time invariant for each individual. First, we obtain the feature vector from the 2D iris pattern having a property of size invariant and divide it into 24 sectors which are further through three types of 2D Gabor filters. At the recognition process, we compute the similarity measure based on the correlation values. Here, since we use three different matching values obtained from three different directional Gabor filters and select the maximum value among them, it is possible to minimize the recognition error rate. To show the usefulness of the proposed algorithm, we applied it to a biometric database consisting of 50 iris patterns extracted from 10 subjects and finally get more higher than 90% recognition rate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.929-929
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• 2012

제주도는 연평균 강우량이 1,975mm에 달하는 우리나라 최다우 지역이지만 하천은 주로 한라산 정상을 중심으로 남 북사면 방향으로 급한 경사를 이루며 발달하고 있으며 하천연장은 대부분 15km 내외로 내륙지역의 하천에 비하여 매우 짧은 특성을 보이고 있다. 투수성이 높은 지질학적 특성으로 인하여 집중 호우시 짧은 기간 동안만 유출이 발생하고 평상시 대부분의 하천은 건천의 상태로 유지되고 있다. 향후 기후변화에 의하여 강우량 및 강우강도의 증가로 인한 강우패턴 변화로 집중호우 및 강력한 태풍의 가능성이 지속적으로 증가할 것으로 예측되고 있으나 제주도에서는 기초 수문자료의 확보조차 어려운 실정이며 강우사상에 따른 하천유출 특성 해석 연구는 거의 전무한 실정이다. 본 연구에서는 제주도 도심부에 위치한 화북천 유역을 대상으로 SWAT 모델 및 WMS(HEC-HMS) 모델을 이용하여 장단기 강우에 따른 유출 특성을 해석하고자 한다. 유역 내 수문 기상 자료는 기상청 관할 AWS 및 기상관측지점 자료를 수집하여 사용하였으며 DEM(미국 USGS), 토지피복도(국가수자원 종합정보시스템), 토양통도(농업과학기술원)의 자료를 각각 구축하여 모델의 입력자료로 사용하였다. 또한 제주특별자치도 수자원본부에서 운영하는 화북천 하류지점의 실 관측자료를 이용하여 모델의 결과치를 검 보정 하였으며, 모의결과의 적합성을 판단하기 위하여 상관계수의 제곱( ), 평균 제곱근 오차(RMSE), 모형 효율성계수(ME)를 이용하였다. 모델링 기법을 이용하여 장기간(2008.1.1~2010.12.31) 동안의 유출량을 산정한 결과 2008년에는 전체 유역 평균 강우량 중에서 5.66%가 유출되었으며, 2009년도에는 3.47%, 2010년도에는 8.12%가 유출되었다. 화북천 유역은 단일강우 40~50mm 발생시에도 유출은 발생하지 않으나 선행강우가 발생시에는 20mm의 강우에도 반응을 하고 50mm 이상에서 급격한 유출이 발생하는 특징을 도출하였다. 향후 유역 내의 많은 실측 유출량 관측자료를 구축하고 모델 개선을 통하여 모델링 기법을 적용한다면 보다 정밀한 하천유출량 산정 및 유출특성 해석이 가능할 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.5B
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• pp.603-614
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• 2008

End-uses of household water have been changed by a life style, housing type, weather, water rate and water supply facilities etc. and those variables can be considered as an internal and exogenous factors to estimate long-term demand forecasts. Analysis of influential factors on water consumption in households would give an explanation to cause on the change of trend and would help predicting the water demand of end-use in household. The purpose of this study is to analyze the demand trends and patterns of household water uses by metering and questionnaire such as occupation, revenue, numbers of family member, housing types, age, floor area and installation of water saving device, etc. The peak water uses were shown at Saturday among weekdays and July in a year based on the analysis results of water use pattern. A steep increase of total water volume can be found in the analysis of water demand trend according to temperature from $-14^{\circ}C$ to $0^{\circ}C$, while there are no significant variations in the phase of more than $0^{\circ}C$, with an almost stable demand. Washbowl water shows the highest and toilet water shows the lowest relation with temperature in correlation analysis results. In the results of ANOVA to find the significant difference in each unit water use by exogenous factors such as housing type, occupation, number of generation, residential area and income et al., difference was shown in bathtub water by housing type and shown in kitchen, toilet and miscellaneous water by numbers of resident. Especially, definite differences in components except washbowl and bathtub water, could be found by numbers of resident. Based on the result, average residents in a house should be carefully considered and the results can be applied as reference information, in decision making process for predicting water demand and establishing water conservation policy. It is expected that these can be used as design factors in planning stage for water and wastewater facilities.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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• v.25 no.2
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• pp.205-213
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• 1996

본 연구에서는 남자대학생 80명을 대상으로 총 식이섬유 및 조섬유와 영양소 섭취상태를 비교 분석하였다. 남자대학생들의 평균 총 식이섬유 섭취량은 $20.54\pm5.82g으로$ 외국의 잠정적 권장량의 범위(20~30g)에는 들었으나 권장량의 하한치를 약간 상회하는데 그쳤다. 조섬유의 1일 평균 섭취량은 $8.43\pm5.56g으로$ 1일 식이섬유 섭취량의 약 41%에 해당하였으며 그 외 열량 및 다른 영양소의 평균 섭취량은 한국인 영양권장량과 비슷하거나 다소 더 높은 것으로 나타났다. 총 식이섬유 섭취량과 에너지 및 단백질, 당질, 그리고 조섬유의 섭취량 간에는 유의적인 상관관계를 보였으며, 당질이 가장 높은 상관계수(r=0.7232, p<0.001)를 보였다. 또한 조사 대학생들의 총 식이섬유 섭취량과 식품군별 섭취량과의 상관관계수를 보인 것은 채소류 (r=0.6548, p<0.001)였으며 그 다음은 곡류(0.5913, p<0.001)였으며 그 다음은 곡류(0.5913, p<0.001), 해조류(0.3300, p<0.01)였다. 조사 대학생들의 식이섬유 섭취량 중 총식이섬유 급원으로 가장 많이 섭취한 식품은 쌀과 김치였으며, 각각 총 식이섬유 섭취량의 11.98%와 7.64%에 기여하였다. 그 외 학생들이 많이 섭취한 라면, 고춧가루, 냉면, 빵, 콩나물, 밀가루, 깍두기, 무 등이 주요한 식이섬유 급원으로 나타났다. 본 연구의 남자대학생들의 식이섬유 섭취량은 외국의 잠정적 권장량의 범위(20~30g)에 속하였으나 충분한 양을 섭취하고 있는 것은 아니었으며, 오히려 경제수준의 향상으로 인한 식습관의 변화에 민감하게 반응하는 젊은 세대들인 조사대학생들의 장래 식이섬유 소비량은 더욱 감소할 것으로 추정된다. 그러므로 식이섬유 급원식품의 섭취를 증가시키는 방안이 모색될 필요가 있다. 따라서 성인기에 식이섬유 부족으로 나타나는 각종 질병의 위험을 예방하기 위해 정백비 위주의 식사를 지양하고 총 식이섬유 함량이 높은 해조류의 섭취를 널리 교육시키는 것이 바람직할 것으로 사료된다. 또한 보다 광범위하고 체계적인 대상자 선정을 통하여 식이섭취조사가 이루어져 식이섬유 섭취패턴을 연구할 필요가 있다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.13 no.1
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• pp.6-19
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• 2003

This study has for its object to increase an objectivity of the observation result in the face mapping of tunnel and to suggest the reasonable support and reinforcement methods to be considered the rock properties. It was developed in this study to the tunnel stability evaluation system(Prototype NFEST) to be used fuzzy set theory and neuro-fuzzy techniques, and this system was verified according to the reliability evaluation between the 36 learning data and the inferred results. When it summarized the results; (1) 12 evaluation items and ranges were proposed to be modified basis on the RMR which are well known to the domestic workers. (2) It was shown that correlation coefficient(│R│) between $RMR_{inf}$ inferred by 12 items and $RMR_{org}$ due to arithmetic total, $RMR_{chk}$ due to subjective judgement of observer are relatively high relationship with each 0.83 and 0.79. (3) Inferred result of the total tunnel safety shows also a good relationship with $RMR_{inf}$ (│R│=0.7) and the rock weathering(│R│=0.84).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.370-370
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• 2021

태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.85 no.2
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• pp.381-393
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• 2024

Purpose Metabolic abnormalities in hepatic encephalopathy (HE) cause brain edema or demyelinating disease, resulting in symmetric regional cerebral edema (SRCE) on MRI. This study aimed to investigate the usefulness of the clustering analysis of SRCE in predicting the development of brain failure. Materials and Methods MR findings and clinical data of 98 consecutive patients with HE were retrospectively analyzed. The correlation between the 12 regions of SRCE was calculated using the phi (φ) coefficient, and the pattern was classified using hierarchical clustering using the φ² distance measure and Ward's method. The classified patterns of SRCE were correlated with clinical parameters such as the model for end-stage liver disease (MELD) score and HE grade. Results Significant associations were found between 22 pairs of regions of interest, including the red nucleus and corpus callosum (φ = 0.81, p < 0.001), crus cerebri and red nucleus (φ = 0.72, p < 0.001), and red nucleus and dentate nucleus (φ = 0.66, p < 0.001). After hierarchical clustering, 24 cases were classified into Group I, 35 into Group II, and 39 into Group III. Group III had a higher MELD score (p = 0.04) and HE grade (p = 0.002) than Group I. Conclusion Our study demonstrates that the SRCE patterns can be useful in predicting hepatic preservation and the occurrence of cerebral failure in HE.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.5
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• pp.19-32
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• 1999

In this study, the trip characteristics of workers in the city are systematically analyzed. The trip behaviors and socioeconomic characteristics of workers are analyzed using Person Trip Survey Data of 1988 and 1992 in Taegu Metropolitan area. With the results of behavioral analyses, the daily travel pattern of workers is shown as one tour contained two trips and it is relatively simple and stable. Also the rate using the same mode in a day is Presented as high ratio. So, it can be explained that the choice of worker\`s first trip is fixed his/her travel mode for his/her daily travel mode. Based on these analyses, the mode choice model for workers is developed by applying the Multi-nominal Logit Model with the choice set of bus, taxi, and car. The explanatory variables of this model include sex, age, auto, travel time, and cost. Empirical tests of the model show encouraging results. After that, the temporal transferability of the model is examined by the Pairwise t-test and five indexes far the model of 1988 and 1992. The results of examination are satisfied with each significance level of the explanatory variables and five indexes. Therefore. it can be concluded that the temporal transferability of this model developed in this study is resonable.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.49 no.1
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• pp.45-56
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• 2014

Data composite methods have been typically applied to satellite-based vegetation index(VI) data to continuously acquire vegetation greenness over the land surface. Data composites are useful for construction of long-term archives of vegetation indices by minimizing missing data or contamination from noise. In addition, if multi-sensor vegetation indices that are acquired during the same composite periods are used interchangeably, data stability and continuity may be significantly enhanced. This study evaluated the influences of sensor geometry on MODIS vegetation indices and investigated data compatibility of two difference vegetation indices, the Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) and the Enhanced Vegetation Index(EVI), for potential improvement of long-term data construction. Relationships between NDVI and EVI turned out statistically significant with variations among vegetation covers. Due to their curvilinear relationships, NDVI became saturated and leveled off as EVI reached high ranges. Correlation coefficients between Terra- and Aqua-based vegetation indices ranged from 0.747 to 0.963 for EVI, and from 0.641 to 0.880 for NDVI, showing better compatibility for EVI compared to NDVI. In-depth analyses of VI outliers that deviated from regression equations constructed from the two different sensors remain as a future study to improve their compatibility.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.2
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• pp.87-95
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• 2016

This study examined the characteristics of the hourly demand of city gas in Korea and proposed multiple regression models to obtain precise estimates of the hourly demand of city gas. Forecasting the hourly demand of city gas with accuracy is essential in terms of safety and cost. If underestimated, the pipeline pressure needs to be increased sharply to meet the demand, when safety matters. In the opposite case, unnecessary inventory and operation costs are incurred. Data analysis showed that the hourly demand of city gas has a very high autocorrelation and that the 24-hour demand pattern of a day follows the previous 24-hour demand pattern of the same day. That is, there is a weekly cycle pattern. In addition, some conditions that temperature affects the hourly demand level were found. That is, the absolute value of the correlation coefficient between the hourly demand and temperature is about 0.853 on average, while the absolute value of the correlation coefficient on a specific day improves to 0.861 at worst and 0.965 at best. Based on this analysis, this paper proposes a multiple regression model incorporating the hourly demand ahead of 24 hours and the hourly demand ahead of 168 hours, and another multiple regression model with temperature as an additional independent variable. To show the performance of the proposed models, computational experiments were carried out using real data of the domestic city gas demand from 2009 to 2013. The test results showed that the first regression model exhibits a forecasting accuracy of MAPE (Mean Absolute Percentage Error) around 4.5% over the past five years from 2009 to 2013, while the second regression model exhibits 5.13% of MAPE for the same period.