• Journal of Bio-Environment Control
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.178-184
• /
• 2004

This study carried out to develope the vision system which automatically finds out a optimum transferring period of plants (Perilla, Platycodon grandifloums and Lactuca sativa) by using image process-ing. This system mearsured a height, long diameter and short diameter of the three plants with 20 replications. Following results were obtained on each plant. Compared with real data to be measured by hand with the vernier calipers, height, long diameter and short diameter of Perilla showed 0.5 mm average error rate with 1.7%, 4.7 mm average error rate with 3.9% and 5.5 mm average error rate with 6.9% respectively. Those of Platycodon grandifloums showed 2.4 mm with 8.1%, 3.4 mm with 7.2% and 4.0 mm with 10.4% respectively. Those of Lactuca sativa showed 4.0 mm with 9.1 %,3.4 mm with 7.2% and 3.6 mm with 9.4% respectively. The system could be used to transfer accurately the plant seedling, if the system were improved enough to reduce error rate for the optimum transferring period of a plant in the greenhouse.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1001-1005
• /
• 2010

본 연구는 식생지름에 따른 식생된 복단면 하천에서 수리특성에 관한 것이다. 또한 국외에서 개발된 모형들의 차이점과 적용가능성을 조사하는 것이다. 연구결과로써 주수로의 유속은 식생밀도 증가에 따라 증가하는 동안 경계면마찰계수는 감소하다가 어느 식생밀도 지점부터 일정하였다. 하상경사가 0.5 ‰와 식생직경이 12 mm일 경우 경계면마찰계수에 대한 Pasche 모형은 10.9 %, Bertram 모형은 12.4 %, Mertens 모형은 16.8 % 평균오차를 발생시켰다. 그러나 식생밀도가 증가할수록 Nuding 모형의 오차가 증가함을 볼 수 있으며, 평균오차가 60.5 % 발생되었다. 주수로의 실측된 유속에 대한 Pasche 모형의 평균오차는 2.8 %, Mertens 모형의 평균오차는 8.3 %, Bertram 모형의 평균오차는 14.7 %, Nuding 모형의 평균오차는 11.8 %이다. 그러므로 Pasche 모형은 실제 복단면 하천에 적용하기 위해 더 유용하다. Strickler 계수를 사용한 Bertram 모형은 다른 모형보다 계산이 복잡하지 않고 측정된 마찰계수 및 유속값과 잘 일치한다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
• /
• 2002.03a
• /
• pp.27-33
• /
• 2002

최근 들어 다항식비례모형(RFM: Rational Function Model)은 비전문가에게 있어서 지형보정을 위한 정확도 문제를 해결함과 동시에 센서 종류에 상관없이 적용 가능한 범용적인 센서모델링 기법으로 각광을 받고 있다. 그러나 엄밀(physical) 모델이 없는 센서 혹은 위성의 궤도력 자료를 제공하지 않는 센서의 경우 다항식비례모형의 적용을 위해서는 다수의 매개변수 사용으로 인한 계수들 간의 상관성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 2차 다항식비례모형에 기초하여 전방 다항식비례모형(Forward RFM)과 상관도 분석을 통한 전방 다항식비례모형의 이른 및 위치정확도에 관한 연구를 수행하였다. 대상연구지역은 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)과 SPOT으로 촬영한 대전광역시와 그 주변지역으로 SPOT과 KOMPSAT 모두 상관성 분석 전에는 대략 50% 정도의 검사점에 대해 과대오차(>100m)가 얻어졌으며, 이 점들을 제외한 검사점에 대해서도 SPOT은 평균수평오차 20-24m, 평균표고오차 25m, KOMPSAT은 평균수평오차 15-24m, 평균표고오차 30m를 나타내었다. 전방 다항식비례모형에 대하여 상관성 분석을 수행한 후에는 검사점에 대한 모든 과대오차 조정결과가 소거되었고 검사점에 대해서 SPOT은 평균수평오차 8.8m, 평균표고오차 25.2m, KOMPSAT은 평균수평오차 8.4m, 평균표고오차 14.5m를 나타내었다. 최종적으로 연구지역에 대한 수치표고모형의 제작을 통해 상관도 분석을 통한 다항식비례모형의 실제 적용 가능성을 보여주었다.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.107-113
• /
• 2011

To evaluate the performance of the hydrodynamic model, we introduced 10 skill assessments that are assorted by two groups: quantitative skill assessments (Absolute Average Error or AAE, Root Mean Squared Error or RMSE, Relative Absolute Average Error or RAAE, Percentage Model Error or PME) and qualitative skill assessments (Correlation Coefficient or CC, Reliability Index or RI, Index of Agreement or IA, Modeling Efficiency or MEF, Cost Function or CF, Coefficient of Residual Mass or CRM). These skill assessments were applied and calculated to evaluate the hydrodynamic modeling at one of Florida estuaries for water level, current, and salinity as comparing measured and simulated values. We found that AAE, RMSE, RAAE, CC, IA, MEF, CF, and CRM are suitable for the error assessment of water level and current, and AAE, RMSE, RAAE, PME, CC, RI, IA, CF, and CRM are good at the salinity error assessment. Quantitative and qualitative skill assessments showed the similar trend in terms of the classification for good and bad performance of model. Furthermore, this paper suggested the criteria of the "good" model performance for water level, current, and salinity. The criteria are RAAE < 10%, CC > 0.95, IA > 0.98, MEF > 0.93, CF < 0.21 for water level, RAAE < 20%, CC > 0.7, IA > 0.8, MEF > 0.5, CF < 0.5 for current, and RAAE < 10%, PME < 10%, CC > 0.9, RI < 1.15, CF < 0.1 for salinity.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.255-264
• /
• 2008

It is common in practice to use mean squared error(MSE) for prediction. Recently, Park and Shin (2005) and Jones et al. (2007) studied prediction based on mean squared relative error(MSRE). We proposed a new nonparametric way of prediction based on MSRE substituting Jones et al. (2007) and provided a small simulation study which highly supports the proposed method.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.11A no.5
• /
• pp.401-406
• /
• 2004

Among many algorithms for the integration problems in which one wants to compute the approximation to the definite integral in the average case setting, we study the average case errors of numerical integration rules using interpolation. In particular, we choose the composite Newton-Cotes quadratures and the function values at equally spaced sample points on the given interval as information. We compute the average case error of composite Newton-Cotes quadratures and show that it is minimal(modulo a multiplicative constant).

• The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.144-146
• /
• 2000

삼차원 입체조형치료는 정상조직의 장해를 최소화하고 종양부위에 집중적으로 조사할 수 있는 장점을 가지고 있어 임상 적용범위가 넓어지고 있다. 일반적으로 정상조직의 장해를 줄이기 위해 다양한 방사선 조사방향이 사용되며 특히 비 동일면상에서의 조사가 많이 이루어진다. 따라서 couch 회전이 동반되며 couch는 선형가속기의 다른 기계적 오차보다 많은 오차를 유발할 수 있는 잠재적인 위험을 안고 있다. 저자는 이러한 오차의 정도를 파악하고 이를 개선할 수 있는 방법에 대해 알아보고자 했다. couch 회전에 따른 Isocenter의 변화를 평가하기 위해 3대(Primus, Simens, USA/CL600c & 2100c, Varian, USA)의 선형가속기를 이용하였으며 이중 1대의 장비에는 couch 회전시 오차를 줄이기 위해 고안된 couch 고정장치를 장착하였다. 환자가 테이블에 부하를 주지 않은 상태에서 회전을 실시하여 Isocenter의 변화를 측정하고 환자가 테이블에 누워있는 상황을 재현하기 위해 human phantom을 위치시킨 후 동일한 회전검사를 실시하여 각각의 오차를 비교 분석하였다. 각 실험은 10회씩 반복 측정하여 평균치를 얻었으며 오차의 분석은 AAPM 권고안인 오차중심의 반경으로 표현했다. 3대의 선형가속기를 이용하여 얻은 결과 테이블에 부하를 주지 않은 상태의 회전오차는 평균 2mm, 3.2mm, 2mm로 측정되었으며 휴먼 phantom을 올려놓고 부하를 준 상태에서의 오차는 평균 2.1mm, 4mm, 2.1 mm이였다. 또한 고정장치를 이용한 상태에서의 평균오차는 1.9mm로 나타났다. 삼차원 입체조형치료 시 couch 회전에 따른 Isocenter 오차는 장비의 종류 및 작업자의 사용방법에 따라 다르게 나타났으며 테이블의 부하가 클수록 많은 오차를 보였다. 또한 couch 고정장치를 부착한 장비에서의 결과치 만이 AAPM에서 권고하는 오차의 한계에(${\le}2mm$) 들어감을 알 수 있었다. 따라서 정기적인 QA가 필수적이며 Couch Locking System과 같이 오차를 줄일 수 있는 보조장치의 부착이 많은 도움을 줄 것으로 생각된다. 아울러 이러한 오차를 보정할 수 있는 방법이 강구되어야 할 것으로 사료된다.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.45-53
• /
• 1996

평균조도 계산법 중에서 국내에서 주로 사용되는 3배광법과 ZCM의 정확도를 비교하고, 그 적용한계를 파악하였다. 비교방법은 전반확산형 조명기구와 직접식 조명기구에 대하여 3배광법과 ZCM에 의한 조명률을 계산하고, 이 값들을 이용하여 여러 상황하에서의 평균조도를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션으로 동일상황에서의 조도값을 구하고, 이 값과 3배광법과 ZCM의 조도값을 각각 비교하였다. MCS법의 정확도는 Moon위 해석적인 방법과 비교하여 입증하였다. 연구결과는 다음과 같다. 1. 방의 크기에 따른 평균조도 비교에서 전반확　형 조명기구와 직접식 조명기구의 경우 3배광법 보다 ZCM이 평균조도 오차가 적었다. 2. 광원의 수 변화에 따른 평균조도 비교에서 직접식 조명기구의 경우 3배광법은 광원의 수가 증가할수록 평균조도 오차가 감소하다가 다시 증가하였고 ZCM 은 점차적으로 감소하였다. 3. 실내면 반사율 변화에 따른 비교에서 직접식 조명기구의 경우 오차 범의가 3배광법에서 크고 ZCM에서 적게 나타냈다. 4. 방의 형태 변화에 따른 평균조도 비교에서 직접식 조명기구의 경우 방의 폭이 좁고 길이가 긴 공간에서 3배광법과 ZCM모두 오차가 크게 낱났다. 또 정방형에서 가까울수록 오차는 작아지면서 3배광법 보다 ZCM의 오차가 적었다. 그러므로 우리나라에서 혼용되고 있는 3배광법과 ZCM중에서 정확도가 높은 ZCM선택이 바람직하다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.19 no.12
• /
• pp.339-345
• /
• 2021

In this paper, estimation angle performance analysis of amplitude-comparison monopulse radar under additive noise effect is dealt with. When uncorrelated white noises are added to the squinted beams, the angle estimation performance is analyzed through the mean square error(MSE). The numerical integration-based mean square error result completely overlaps the Monte Carlo-based mean square error result, which corresponds to 99.8% of the Monte Carlo-based mean square error result. In addition, the mean square error analysis method based on numerical integration has a much faster operation time than the mean square error method based on Monte Carlo. the angle estimation performance of the amplitude comparison monopulse radar can be efficiently analyzed in various noise environments through the proposed numerical integration-based mean square error method.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.20 no.6
• /
• pp.26-36
• /
• 2021

In this study, a deep learning model for predicting the queue length was developed using the information collected from the image detector. Then, a multiple regression analysis model, a statistical technique, was derived and compared using two indices of mean absolute error(MAE) and root mean square error(RMSE). From the results of multiple regression analysis, time, day of the week, occupancy, and bus traffic were found to be statistically significant variables. Occupancy showed the most strong impact on the queue length among the variables. For the optimal deep learning model, 4 hidden layers and 6 lookback were determined, and MAE and RMSE were 6.34 and 8.99. As a result of evaluating the two models, the MAE of the multiple regression model and the deep learning model were 13.65 and 6.44, respectively, and the RMSE were 19.10 and 9.11, respectively. The deep learning model reduced the MAE by 52.8% and the RMSE by 52.3% compared to the multiple regression model.