• 한국환경보건학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.280-292
• /
• 2016

Objectives: The objective of this study was to build COD regression models for the Han River and evaluate water quality. Methods: Water quality data sets for the dry season (as of January) during a four-year period (2012-2015) were collected from the database of the Han River automatic water quality monitoring stations. Statistical techniques, including combined genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR) were used to build five-descriptor COD models. Multivariate statistical techniques such as principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA) are useful tools for extracting meaningful information. Results: The $r^2$ of the best COD models provided significant high values (> 0.8) between 2012 and 2015. Total organic carbon (TOC) was a surrogate indicator for COD (as COD/TOC) with high reliability ($r^2=0.63$ in 2012, $r^2=0.75$ for 2013, $r^2=0.79$ for 2014 and $r^2=0.85$ for 2015). The ratios of COD/TOC were calculated as 2.08 in 2012, 1.79 in 2013, 1.52 and 1.45 in 2015, indicating that biodegradability in the water body of the Han River was being sustained, thereby further improving water quality. The BOD/COD ratio supported these findings. The cluster analysis revealed higher annual levels of microorganisms and phosphorous at stations along the Hangang-Seoul and Hantangang areas. Nevertheless, the overall water quality over the last four years showed an observable trend toward continuous improvement. These findings also suggest that non-point pollution control strategies should consider the influence of upstreams and downstreams to protect water quality in the Han River. Conclusion: This data analysis procedure provided an efficient and comprehensive tool to interpret complex water quality data matrices. Results from a trend analysis provided much important information about sources and parameters for Han River water quality management.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권4호
• /
• pp.45-50
• /
• 2004

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 PCA 기반 LDA 혼합 알고리즘을 제안한다. 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, color filtering, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 PCA와 LDA를 혼합하여 적용하였다. 기존의 PCA만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 입력 영상에 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 정규화 된 영상에 PCA를 적용하여 차원을 축소한 후 LDA를 사용하여 실시간 인식을 가능하게 하였으며, 인식률 또한 향상시킬 수 있었다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface의 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, 그리고 ICA 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.774-779
• /
• 2018

디지털 도메인에서 이미지나 비디오의 수정 및 합성은 매우 용이하다. 경우에 따라 주어진 이미지나 비디오가 진품인지를 확인해야 하는데, 전문가들의 경우 눈으로도 확인 할 수 있는 길이 있지만 그리 쉬운 것은 아니다. 게다가 손상된 부분을 정확히 찾아 복구해야 하는 일은 전문가에게도 불가능한 일이다. 이러한 응용분야에 적용할 수 있는 것이 연성 워터마킹(Fragile Watermarking) 기술로 원본이 어떠한 형태로든 변형된 경우 워터마크(Watermark)를 검출 할 수 없게 하는 방법이다. 즉, 워터마크가 검출 되었다는 것은 워터마크가 삽입된 후 아무 손상이 가지 않은 독착성(originality)이라 할 수 있을 것이다. 실제 응용분야에서 JPEG과 같은 손실 압축은 종종 허용 또는 필요함으로 인증방법은 이미지 Shifting, Cropping, Filtering 그리고 Replacement 등의 악의적인 변형과 구분되어야 한다. 따라서 제안하는 알고리즘은 JPEG 압축에는 강인한 이미지 인증을 보이며, 다른 악의적인 변형에는 워터마크가 쉽게 깨지는 Fragile Watermarking 알고리즘을 구현한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제29권3호
• /
• pp.179-186
• /
• 2004

인체의 전면에 착용하는 단일선량계는 비균질 방사선장에서 작업자의 피폭을 대표하지 못할 수 있으며 특히 방사선이 인체의 후면에서 입사되는 경우 유효선량을 심각하게 저평가 하는 것으로 알려져 있다. 몇몇의 선행연구자들은 비균질 방사선장에서 인체의 후면에 추가의 선량계를 착용하는 복수의 선량계를 이용하는 선량평가를 제안하고 있으나 복수의 선량계를 이용한 선량평가는 과대평가 내지 작업의 효율성 저하 및 비용부담의 문제를 안고 있다. 본 연구는 AP와 PA 방향으로 입사하는 방사선에 대하여 두 개의 TL 소자가 서로 상반되는 반응도를 보이도록 필터를 설계함으로써 단일선량계 사용의 결점을 보완하고 그 활용도를 높이고자 하였다. 즉 빔의 방향에 대한 정보를 제공하는 필터를 몬테칼로 계산과 실험을 통해 도입하고 이 결과를 기반으로 PA 입사에 대한 새로운 선량평가 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 광자의 유효에너지가 100keV이상으로 입사방사선의 인체투과율이 상당한 경우에 적용 가능하다. 또한 정확히 후방입사가 아닌 기타 방향의 후방피폭의 경우에도 본 연구에서 수립된 알고리즘의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제98권3호
• /
• pp.215-224
• /
• 2009

최근 10여년간(1997-2008년) 국내 식물 형태관련 연구논문중 주요 3개 학회지(한국임학회지, 한국식물분류학회지, 한국육종학회지)와 기타학회지(한국자원식물학회지, 생명과학학회지, 약용작물학회지, 한국양봉학회지, 원예과학기술지, 원예학회지) 등에 발표된 다변량 분석 54개 논문을 재검토하였다. 이들 논문에서 주성분 분석(PCA), 유집분석(CA)이 가장 많이 사용되었는데 본 연구는 이와 관련된 분석방법과 기초 통계 분석의 문제점을 검토하였다. 주성분 분석의 문제점은 기존 표본에 추출과 자료의 정규분포성에 대한 가설을 무시하는 것으로서 분산과 공분산을 구할 수 없는 정성형질을 섞어 사용하여 주성분 분석의 결과를 왜곡하여 분석하는 것이었다. 또한, 유집분석은 분석방법론에 따라 상당한 차이를 보여 정량적 형질 보다는 정성적 형질로 계수화하여 분석함을 권장하지만 대부분 정량적 형질로 분석하여 실제 상호 분석 대상군 간의 관계가 형성되지 않는 계단상 모양을 보였다. 또한, 일부 연구논문에서는 통계적 가설을 무시하고 임의로 자료를 해석하는 것도 자주 발견되는 문제점 중 하나였다. 주성분분석에서 주의해야 할 점은 주로 정량적 형질 사용이 권장되며, 이외 일정 수 이상의 변량(20여개 이상)과 적절한 개체수(40-50개 이상)가 필요하다는 것이다. 유집분석(혹은 군집분석)은 분석 대상을 강제로 유집시키는 성향이 있어 통계적 검증 방법을 사용하지 않고 단순히 거리 계산법 혹은 알고리즘 분석 방법에 의해 결과에 상당한 차이를 보이기 때문에 정량적 형질만을 근간으로 한 유집분석은 자제할 필요가 있다. 모든 자료를 쉽게 분석하기 위해서 단순히 통계적 방법론에 의존하기 보다는 연구목적과 일치한 분석 방법론을 적용하고자 하는 노력이 필수적이다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.178-181
• /
• 2005

Support vector machines is a powerful learning algorithm and attempt to separate belonging to two given sets in N-dimensional real space by a nonlinear surface, often only implicitly dened by a kernel function. We described breast tissue images analyses using texture features from Haar wavelet transformed images to classify breast lesion of ductal organ Benign, DCIS and CA. The approach for creating a classifier is composed of 2 steps: feature extraction and classification. Therefore, in the feature extraction step, we extracted texture features from wavelet transformed images with $10{\times}$ magnification. In the classification step, we created four classifiers from each image of extracted features using SVM(Support Vector Machines). In this study, we conclude that the best classifier in histological sections of breast tissue in the texture features from second-level wavelet transformed images used in Polynomial function.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.65-71
• /
• 2012

순서통계에 근거한 CFAR(Constant False Alarm) 검파기(이하 OS-CFAR)는 다중 타깃(Target) 환경의 차량용 레이더에 아주 유용 사용되는 알고리즘이다. 그러나 정렬 알고리즘을 사용하기 때문에 일반적인 셀-평균 CFAR 검파기(이하 CA-CFAR)에 비해 계산량이 많아 실시간 구현에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 보다 낮은 계산량을 가지는 OS-CFAR 구조를 제안하였다. 제안된 방법에서는 정렬 알고리즘이 단 한번 만 수행되기 때문에 이를 통해 많은 계산량을 줄일 수 있다. 특히 고속 정렬 알고리즘을 사용하는 경우 통상적인 OS-CFAR 구조와 비교하여 데이터양에 상관없이 항상 계산속도가 빠름을 확인 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 실제 레이더 수신 데이터를 이용하여 제안된 방법에 적용한 결과도 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권9호
• /
• pp.4259-4271
• /
• 2016

With the increased popularity of IEEE 802.11 WLAN, the density of the WLAN devices per access point has also increased, resulting in throughput performance degradation. One of the solutions to the problem is improving the protocol efficiency by a using multi-round contention scheme. This paper first discusses how to estimate the number of contending stations in a WLAN network by using minimum elapsed backoff counter values that can be easily monitored by each station. An approximate closed form expression is derived for the number of active contending stations using the smallest backoff counter value in the network. We then apply this result to adapt the number of contending rounds according to the network loading level to enhance the throughput performance of a multi-round contention scheme. Through simulation, we show that the accuracy of the estimation algorithm depends on the contention parameters of W and the number of backoff counter observing samples, and found a reasonable value for each parameter. We clearly show that our adaptive multi-round contention scheme outperforms the standard contention scheme that uses a fixed number of rounds.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
• /
• pp.69-71
• /
• 2007

최근 들어 전력 계통은 점차 복잡해지고 계통의 규모 역시 빠른 속도로 성장하고 있다. 한국전력거래소는 전력계통의 안정적, 경제적 운영을 담당하고 있는 기관으로 '01년 현재의 에너지관리시스템(EMS)를 도입하여 실시간 전력계통에 대한 정확한 판단을 기반으로 전력계통의 안정성과 경제성 확보에 주력하고 있다. EMS의 대표적인 기능은 계통데이터의 수집(SCADA), 자동발전제어(AGC), 계통해석(NA) 등으로 대별되며, 이중 계통해석 기능은 프로그램 규모면에서 가장 큰 부분을 차지하고 있다. 계통해석 기능은 또다시 상태추정(SE), 상정사고분석(CA), 안전도해석(SENH), 고장해석(SCT) 등의 프로그램으로 구성되어 다양한 실시간 계통해석을 수행하게 된다. 전력계통 해석은 먼저 대상계통을 수학적 모델로 정식화하기 전에 계통망의 기하학적 구조를 기술하는 단계가 필요한데 이를 토폴로지 처리라고 하며, 보통 그래프이론인 노트(Node)와 마디(Branch)를 사용하여 전력계통망을 구성하는 요소들의 연결관계를 정의하게 된다. 본고는 이론적 수준을 넘어 EMS의 계통해석 기능에서 실계통을 해석하기 위해 쓰이고 있는 토폴로지 처리의 기본 알고리즘을 분석하여 국내 전력산업 기술 선진화에 기여하고자 한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제8권1호
• /
• pp.40-44
• /
• 2010

opportunistic spectrum access (OSA) allows unlicensed users to share licensed spectrum in space and time with no or little interference to primary users, with bring new research challenges in MAC design. We propose a cognitive MAC protocol using statistical channel information and selecting appropriate idle channel for transmission. The protocol based on the CSMA/CA, exploits statistics of spectrum usage for decision making on channel access. Idle channel availability, spectrum hole sufficiency and available channel condition will be included in algorithm statistical information. The model include the control channel and data channel, the transmitter negotiates with receiver on transmission parameters through control channel, statistical decision results (successful rate of transmission) from exchanged transmission parameters of control channel should pass the threshold and decide the data transmission with spectrum hole on data channel. A dynamical sensing range as a important parameter introduced to maintain the our protocol performance. The proposed protocol's simulation will show that proposed protocol does improve the throughput performance via traditional opportunistic spectrum access MAC protocol.