• Geotechnical Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.67-76
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• 1993

Korea being composed of a number of mountains has been damaged and destroyed in lives and properties by the occurrence of many landslides during the wet seasons. Therefore, it is necessary to study the forecast system and risk analysis for the occurrence of landslides : the rise of groundwater levels due to rainfall is the main cause of landslides. In this paper, the autoregressive models are used to predict the grondwater levls using cases of both time invariant and time -varing autoregressive coefficients. In the former case, AR(1), AR(2), and AR(3) models are selected and their single-valued parameters are estimated to fit them to the observed groundwater level series. In the latter case, modified AR(1) and typical AR(2) models are used as process model and a discrete Kalman Filtering technique is utilized to estimate the parameters which are themselves a function of time. The results show that the real time forecast system using the time-varying autoregressive coefficinets as well as time -invariant AR model is good to predict the groundwater level in hillside slopes and we might get better result if we use the time-hourly rainfall intensity as well as the observed groundwater level.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.287-287
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• 2020

2016년말 우리나라의 지하수 관측망은 국가지하수관측망, 지역지하수관측망, 수질전용측정망, 해수침투 관측망 등 다양한 목적하에 약 5,790개가 운영되고 있으며, 평균적으로 약 10년 정도의 관측 기간을 보유하고 있다. 이들 중에서 일 1회 이상 자동관측이 이루어지는 679개를 대상으로 지하수위 시계열자료의 특성을 분석하였다. ARIMA 분석 결과, AR(p) 모델은 전체의 56.8%인 386개, MA(q) 모델은 90.7%인 616개, Integration(d) 모델은 96.5%인 655개로 나타났다. AR(p) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 AR(1), AR(2), AR(3) 등의 순이며, MA(q) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 MA(2), MA(1), MA(3) 등의 순이며, Integration(d) 모델은 I(1), I(2)의 순으로 나타났다. AR(1) 모델이 가장 많은 것은 강우에 대한 지하수위의 교차상관의 lag time이 1 ~ 2일인 경우가 가장 많으므로 이전 시점의 지하수위에 의하여 현재 지하수위가 결정된다는 점을 의미한다. Integration이 많이 나타난 이유는 주기적 또는 지속적인 변동성이 지하수위에 나타나고 있음을 보여준다. 지하수위의 시계열 특성의 분류 및 그 원인을 평가하여 각 관측소별 지하수위 변동성을 정의함으로써 추후 지하수위 시계열자료의 분석 목적에 부합하는 자료 선별에 기여하고자 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.2 no.4
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• pp.49-54
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• 2016

Development of AR/VR has expanded computer games from indoor static contents to outdoor dynamic contents. The syndrome of 'Pokemon Go' which is a representative AR game was born, and Nintendo's stock price shot up a massive 120%. Although some people gained profits, new damages are emerging including illegal intrusion or road accidents because it is a type of game to visit real locations. There are reported about 114 thousand road accidents related to the game. This study aims to examine the trends of AR game in 2016 and analyze damages and positive cases to suggest a method for preventing accidents due to the AR game, and a business model.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.13 no.4
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• pp.405-415
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• 2000

Time series of wind-induced pressure on a structure are modeled using autoregressive moving average (ARMA) model. In an AR process, the current value of the time series is expressed in terms of a finite, linear combination of the previous values and a white noise. In a MA process, the value of the time series is linearly dependent on a finite number of the previous white noises. The ARMA process is a combination of the AR and MA processes. In this paper, the ARMA models with several different combinations of the AR and MA orders are fitted to the wind-induced pressure time series, and the procedure to select the most appropriate ARMA model to represent the data is described. The maximum likelihood method is used to estimate the model parameters, and the AICC model selection criterion is employed in the optimization of the model order, which is assumed to be a measure of the temporal complexity of the pressure time series. The goodness of fit of the model is examined using the LBP test. It is shown that AR processes adequately fit wind pressure time series.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.289-292
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• 2000

선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 HRV 파워 스펙트럼해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 단구간(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호로부터 시계열 HRV의 파워스펙트럼을 추정한다. 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 재구성하였으며, AR모델 계수는 Burg법에 의해 계산하였다. AR모델을 적용한 단구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수(LF)와 고주파수(HF)에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 동일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 동일한 모양을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.474-477
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• 2013

본 논문에서는 모바일 AR 프로그래밍에 대한 지식이 없는 사용자가 쉽게 모바일 AR 콘텐츠 제작을 할 수 있도록 하기 위하여 마커와 가상모델 그리고 인터랙션의 형태와 가상모델의 반응형태를 인터랙티브하게 연결하는 인터랙티브 모바일 AR 콘텐츠 빌더 프로토타입을 설계 및 구현하였다. 우선, 모바일 AR 콘텐츠에서 인터랙션과 반응형태를 분석하기 위하여, 시중에 유통되고 있는 AR 앱들을 수집하여 앱의 특성에 따라 유형을 분류하고, 유형별 사용되는 인터랙션의 종류 및 반응형태를 조사하였다. 조사내용을 바탕으로 사용되는 모바일 AR 콘텐츠 빌더에 포함시킬 인터랙션의 종류 및 반응형태의 메뉴항목들을 설계하였고, 단위 AR 객체를 정의하기 위한 클래스와 이를 저장할 데이터베이스 테이블을 설계하였다. 또한, 정의된 단위 AR 객체의 내용을 다른 응용 프로그램들에서 쉽게 읽고, 가시화 시킬 수 있는 모바일 AR 가시화 클래스를 포함한 모바일 AR 콘텐츠 빌더 프로토타입을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.65-66
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• 2022

AR을 기반으로 하는 현실과 가상세계가 공존하는 콘텐츠들이 증가하고 있다. 이에 따라 AR 콘텐츠에 대한 체계적인 테스팅에 대한 필요성도 증가하고 있다. 소프트웨어 테스팅과 관련한 품질특성은 ISO/IEC 25010에서 정의하고 있다. 기존의 연구에서 ISO/IEC 25010을 기반으로 AR의 테스팅에 적용할 수 있는 품질특성을 제안하였다. 본 논문에서는 기존의 연구에서 제안한 AR 테스팅 품질특성에 신뢰성과 보안성을 보완할 것을 제안한다. 이러한 품질특성으로 고려하여 AR의 테스팅에 필요한 테스트 케이스를 개발하고 실행한다면 보다 체계적인 테스팅이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.157-159
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• 2012

바람이나 파도에 의해서 해상 부유체의 진동이 발생하는데, 이러한 진동은 부유체와 부유체에 접안시킨 이동체 사이에 접촉을 야기하기 때문에 부유체나 이동체에 손상이 발생한다. 이 논문에서는 AR(Autoregressive) 모델과 ARX(AR with eXogenous) 모델을 이용하여 부유체에 발생하는 진동 모델링에 관해서 기술한다. 연구 방법은, 기준 잡음신호를 생성하여 기준 모델 계수를 구하고, 모의 충격신호를 생성하여 충격 모델 계수를 구한 후, 충격 신호만을 추출하여 가해진 충격의 정도를 분석 평가하였다. 본 연구는 향후 요트와 요트계류장의 안전확보 시스템 개발을 위한 기초 연구로 활용할 예정이다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.11
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• pp.54-59
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• 1999

In this paper, a generalized auto-regressive(AR) model is proposed for linear prediction based on adaptive spatio-temporal support region(ASTSR). The conventional AR model suffers from the drawback that the prediction error increases in the edge region because the rectangular support region of the edge does not satisfy the stationary assumption. Thus, the proposed approach puts an emphasis on the formulation of a spatio-temporally adaptive support region for the AR model, called ASTSR. The ASTSR consists of two parts: the adaptive spatial support region(ASSR) connected with edges and the adaptive temporal support region(ATSR) related to temporal discontinuities. The AR model based on ASTSR not only produces more accurate model parameters but also reduces the computational complexity in the motion picture restoration.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.1 no.1
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• pp.15-22
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• 2000

The analysis of power spectrum based on linear AR model is applied widely to quantize the response of autonomic nerve noninvasively, In this paper, we estimate the power spectrum density for heartrate variability of the electrocadiogram and pulse wave for short term data(less than two minute), The time series of heart rate variability is obtained from the time interval(RRI, PPI) between the feature point of the electrocadiogram and pulse wave for normal person, The generated time series reconstructed into new time series through polynomial interpolation to apply to the AR mode. The power spectrum density for AR model is calculated by Burg algorithm, After applying AR model, the power spectrum density for heart rate variability of the electrocadiogram and the pulse wave is shown smooth spectrum power at the region of low frequence and high frequence, and that the power spectrum density of electrocadiogram and pulse wave has similar form for same subject.