Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.3
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pp.27-36
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2004
Detection and recognition of human faces in images can be considered as an important aspect for applications that involve interaction between human and computer. In this paper, we propose a face recognition method using eigenfaces and fuzzy neural networks. The Principal Components Analysis (PCA) is one of the most successful technique that have been used to recognize faces in images. In this technique the eigenvectors (eigenfaces) and eigenvalues of an image is extracted from a covariance matrix which is constructed form image database. Face recognition is Performed by projecting an unknown image into the subspace spanned by the eigenfaces and by comparing its position in the face space with the positions of known indivisuals. Based on this technique, we propose a new algorithm for face recognition consisting of 5 steps including preprocessing, eigenfaces generation, design of fuzzy membership function, training of neural network, and recognition. First, each face image in the face database is preprocessed and eigenfaces are created. Fuzzy membership degrees are assigned to 135 eigenface weights, and these membership degrees are then inputted to a neural network to be trained. After training, the output value of the neural network is intupreted as the degree of face closeness to each face in the training database.
Kim, Young-Sun;Kong, Jong-Pil;Heo, Haeng-Pal;Park, Jong-Euk
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.3
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pp.29-33
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2007
All pixels of image sensor do not react uniformly even if the light of same radiance enters into the camera. This non-uniformity comes from the sensor pixel non-uniformity and non-uniformity induced by the changing transmission of the telescope over the field. The first contribution to the non-uniformity has high spatial frequency nature and has an influence on the result and quality of the data compression. The second source of non-uniformity has low frequency nature and has no influence of the compression result. As the contribution resulting from the sensor PRNU(Photo Response Non-Uniformity) is corrected inside the camera electronics, the effect of the remaining non-uniformity to the compression result will be negligible. The non-uniformity correction result shall have big difference according to the sensor modeling and the calculation method to get correction coefficient. Usually, the sensor can be modeled with one dimensional coefficients which are a gain and a offset for each pixel. Only two measurements are necessary theoretically to get coefficients. However, these are not the optimized value over the whole illumination level. This paper proposes the algorithm to calculate the optimized non-uniformity correction coefficients over whole illumination radiance. The proposed algorithm uses several measurements and the least square method to get the optimum coefficients. The proposed algorithm is verified using the own camera electronics including sensor, electrical test equipment and optical test equipment such as the integrating sphere.
This paper describes a GIS-based geohydrologic methodology, called YSGWF (YonSei GroundWater Flow) for predicting the rainfall infiltration-groundwater flow of slopes. This physical-based model was developed by the combination of modified Green-Ampt model that considers the unsaturated soil parameters and GIS-based raster model using Darcy's law that reflects the groundwater flow. In the model, raster data are used to simulate the three dimensional inclination of bedrock surface as actual topographic data, and the groundwater flow is governed by the slope. Also, soil profile is ideally subdivided into three zones, i.e., the wetting band zone, partially saturated zone, and fully saturated zone. In the wetting band and partially saturated zones the vertical infiltration of water (rainfall) from surface into ground is modeled. When the infiltrated water recharges into the fully saturated zone, the horizontal flow of groundwater is introduced. A comparison between the numerical calculation and real landslide data shows a reasonable agreement, which indicate that the model can be used to simulate real rainfall infiltration-groundwater flow.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.16
no.4
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pp.19-26
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2012
For a seismic design or performance evaluation of a structure, an experimental investigation on a scale model of the structure or numerical analysis based on the finite element model is considered. Regarding the numerical analysis, a three-dimensional finite element analysis is performed if a high accuracy of the results is required, while a sensitivity or fragility analysis which uses huge seismic ground motions leads to the use of a lumped-mass stick model. The conventional modeling technique to build the lumped-mass stick model calculates the amount of the lumped mass by considering the geometric shape of the structure, like a tributary area. However, the eigenvalues of the conventional model obtained through such a calculation are normally not the same as those of the actual structure. In order to overcome such a deficiency, in this study, a new lumped mass stick model is proposed. The model is named the "frequency adaptive-lumped-mass stick model." It provides the same eigenvalues and similar dynamic responses as the actual structure. A non-prismatic column is considered as an example, and its natural frequencies as well as the dynamic performance of the new lumped model are compared to those of the full-finite element model. To investigate the damping effect on the new model, 1% to 5% of the critical damping ratio is applied to the model and the corresponding results are also compared to those of the finite element model.
In this article, data mining simulation is applied to find a proper approach and results of analysis for study of variables related to organization. Also, turnover intention and organizational commitment are used as target (dependent) variables in this simulation. Classification and regression tree (CART) with ensemble methods are used in this study for simulation. Human capital corporate panel data of Korea Research Institute for Vocation Education & Training (KRIVET) is used. The panel data is collected in 2005, 2007, and 2009. Organizational commitment variables are analyzed with combined measure variables which are created after investigation of reliability and single dimensionality for multiple-item measurement details. The results of this study are as follows. First, major determinants of turnover intention are trust, communication, and talent management-oriented trend. Second, the main determining factors for organizational commitment are trust, the number of years worked, innovation, communication. CART with ensemble methods has two ensemble CART methods which are CART with Bagging and CART with Arcing. Comparing two methods, CART with Arcing (Arc-x4) extracted scenarios with very high coefficients of determination. In this study, a scenario with maximum coefficient of determinant and minimum error is obtained and practical implications are presented. Using one of data mining methods, CART with ensemble method. Also, the limitation and future research are discussed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1429-1433
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2010
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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1999.07a
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pp.44-44
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1999
저진공(1 kPa~ 100 kPa)은 대기압 측정, 비행고도, 기체의 온도 측정, 질량의 부력 보정, 레이저의 굴절률 측정등에 사용되는 영역으로 과학적 중요성을 갖고 있다. 또한 대기압 이상의 압력 측정과 고진공 측정의 경계적 역할도 수행하고 있어 압력 표준기의 국제 비교에 필수적으로 권장되는 역역이다. 이 영역에 주로 사용되는 압력 표준기는 수은 압력계(Mercury manometer)와 분동식 압력계(Deadweight piston gauge or Pressure)가 있다. 이들은 이동이 불편하거나 불가능하므로 표준기의 국제 비교에 사용되는 전달 표준기로는 보다 이동이 간편한 탄성 압력계인 CDG(Capacitance diaphragm Gauge)가 있다. 이 게이지는 반도체 산업의 공정 제어용으로도 많이 사용되고 있다. 그러나 게이지와 함께 사용되는 컨트롤러의 부피가 크고 무거우며 영점 이동이 커서 측정때 마다 재조정하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 극복하기 위해 수정빔 진동형 진공 센서를 잔달 표준기로 사용하는 것에 대한 연구를 수행하였다. 수정빔 진동형 압력 센서는 수정빔으 공진주파수가 스트레인에 비례하는 것을 이용하여 제작된 센서로 주로 대기압 이상의 고압 측정에 많이 사용되고 있다. 먼저 수정빔의 압력과 주파수간의 관계를 측정하고 또한 내장된 수정 온도센서의 공진 주파수를 측정하여 온도 보상을 위한 자료로 사용하였다. 규격에 나와 있는 수정빔의 기하학적 형상으로부터 거동에 관한 이론 모델식을 구하고 압력교정 자료로부터 얻어진 데이터를 이 식과 비교 분석하여 적합한 특성식과 인자를 구하였으며 게이지의 불확도를 추정하였다.모델은 길이가 유한한 0-차원 실린더 모델로 가정하였고, 이에 대한 기하학적 성질 및 열역학적 성질은 유효계수를 고려하여 산출하였다. 진공용기 이중 벽 내부로 흐르는 질소가스의 유량과 온도의 계산은 진공용기 내벽과 외벽을 각각 독립적인 열전달 요소로 가정하여 구성한 모델을 이용하였다. 전체 해석에서 각 열전달 요소의 비열 값은 온도에 따라 변화하는 비열의 특성을 반영하였으며. 진공용기와 플라즈마 대향 부품의 방사율(emissivity)은 앞서 가정했던 각 온도 상승 곡선에 대해서 각각 0.1, 0.2, 1.3의 경우를 가정하여 계산하였다. 직선적으로 증가하는 온도 상승 곡선중 2$0^{\circ}C$/hr의 온도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실
Kim, Hyun-Jung;Moon, Bo-Ram;Bae, Sung-Hwan;Han, Kun-Yeun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.608-608
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2012
현재 기후변화의 기상변동성이 커짐에 따라 태풍 및 집중호우 등의 이상기후 현상이 전 지구상에 걸쳐 광역적으로 나타나고 있다. IPCC에서는 이러한 기후변화가 기온 상승에 따른 증발산량의 증가, 강수량 및 유출량의 시공간적 분포의 변동 등을 초래하여 수자원의 효율적 관리 및 안정적인 공급에 어려움을 증대시킬 것으로 전망하였다. 뿐만 아니라 현재 국내 전반에 걸쳐 4대강 사업이 진행되고 있고, 낙동강에서도 낙동강 살리기 사업이 실시되어 주변 지형들의 변화가 진행되고 있다. 이러한 지형의 변화는 현재까지 구축되어 있는 기존자료의 대폭적인 변화를 의미하므로 홍수관련 연구결과에도 변화를 의미하고 있다. 이에 따라 4대강 사업 이후의 기후 변화에 따른 낙동강유역에서의 유출량의 증가를 분석하여 극한홍수의 발생가능성을 제시하고 이러한 극한홍수발생에 따른 위험지역도 과거에 의해 변경될 것으로 판단되어 국내외적으로 하천의 수리검토에 널리 사용되고 있는 1차원 수리해석 프로그램인 FLDWAV를 이용하여 취약지점을 분석하고 위험도를 분석하고자 한다. 낙동강 살리기 사업으로 낙동강에 건설된 8개의 보를 고려한 본류 및 지류에서의 제내지 및 제외지 지형데이터를 구축하고 구축된 자료을 이용해 낙동강 본류 및 지류에 대해서 극한홍수시 200년 빈도, 500년 빈도 홍수량 및 홍수위를 FLDWAV를 통해 정상류로 계산해서 예측하고 500년 빈도 홍수량과 홍수위를 부정류로 계산하여 제방고와 홍수위를 비교하여 범람위험지역을 선정하였다. 그리고 그 결과를 통해 GIS를 통하여 범람위험지역 제내지의 주요도심 구간 포함, 범람 범위를 분석함과 동시에 극한홍수에 따른 도심구간, 비도시구간 등의 범람범위를 분석하였다. 또한 선정한 범람위험지역의 범람 피해규모를 산정하고 피해범위의 현황을 파악하였다. 연구의 결과는 다음과 같이 나타났다. 500년 빈도 홍수시 범람위험지역은 낙동강 본류의 하류부에서 각각 154.7km, 123.2km, 12.9km에 위치한 지점이 선정되었으며 각 지점의 피해규모는 제내지에 범람된 유출량의 수위는 각각 21.7m, 24.3m, 2.11m로 계산되었고 이때의 피해면적은 각각 $2.68km^2$, $2.64km^2$, $1.25km^2$로 나타났다. 이 결과는 기후변화로 인한 극한홍수 발생 가능성과 취약지점의 분석을 통한 지역의 홍수피해 저감과 정책개발에 기본 자료로 활용될 것이며 낙동강 살리기 사업으로 인한 하천주변 지형의 변화를 제공함으로서 앞으로 진행될 연구의 기본 자료로서 이용가능 할 것으로 판단된다. 또한 이전의 홍수방어계획을 개선한 새로운 홍수방어계획의 수립을 통하여 향후 발생될 홍수의 예방 및 대응방안 수립의 참고자료로 이용될 것이며 제내지 및 제외지의 공간확보 연구를 통해 해당 지자체의 토지매수계획의 참고자료로 이용 가능할 것으로 기대된다.
This study aims to understand what aspects among perceived environmental cues affect on satisfaction and behavior intention of visitors with the object of Gwangju Chungjang Festival 2008, which is a city festival. The survey was performed in the festival period, from October 7 through, 12 2008 with 300 visitors who finished the touring of the Festival. All the 300 questionnaires were returned, but only 270 out of 300 were used, except for the unfaithful responses, for the analysis. For statistical process of the collected data, frequency analysis, reliability analysis, factor analysis and multiple regression were performed by using SPSS 12.0 for Windows via the process of data coding. As the result, first, the factor, environmental cues of city festival were shown differently in three dimensions of satisfaction. In other words, 'food factor' is an important factor for festival satisfaction. Second, for re-visit intention, which is the consequence variable and behavior intention of satisfaction regarding the environmental cue factor, 'convenient facility factor' and 'accessibility and promotion factor' were significant and 'promotion and guidance factor' for the recommendation factor was significant. On the contrary, 'food factor' did not have significant impact. Third and finally, as the analysis result of impact of festival satisfaction on re-visit intention and recommendation intention, which are the behavior intentions, festival satisfaction was significant. This study aims suggestion of development strategies for Gwangju Chungjang Festival 2008. It is appropriate time for this study at the point of promoting city festivals. Also, suggestions in this study can help promotion of development direction.
In the case of oil spill accident at sea, information concerning the movement of spilled oil is important in making response strategies. Aircrafts and the satellites have been utilized for monitoring of spilled oil. In these days, numerical models are using to predict the movement of the spilled oil. In the future a coupling method of modeling and remote sensing data should be needed to predict more correctly the spilled oil. The purpose of this paper is to present an application of satellite image data to an oil spill prediction model as an initial condition. Environmental Fluid Dynamics Computer Code (EFDC) was used to predict the movement of the oil spilled from Hebei Spirit incident occurred in Taean coastal area on December 7,2007. In order to make the model initial condition and to compare the model results, two satellite images, KOMPSAT-2 MSC and ENVISAT ASAR obtained on December 8 and 11, were used during the period of the oil spill incident. The model results showed an improvement for the prediction of the spilled oil by using the initial condition deduced from satellite image data than the initial condition specified at the oil spill incident site in the respects of the distributed spilled area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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