• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.137-147
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• 2023

Shoushili was the official calendrical method promulgated in 1280 CE by the Yuan dynasty. It contains a list of the angular spans in right ascensions for the 28 lunar lodges. They are known to have been measured by Guo Shoujing with his advanced instruments with an unprecedented precision or reading error of 5'. Such precise data are useful to determine their observational epoch with an error range which is narrow enough to pinpoint on which historical occasion they were observed. Using the precise SIMBAD data based on eDR3 of GAIA and carefully identified determinative stars and considering the precession of equinoxes and proper motions, we apply linear regression methods to those data and obtain the observational epoch of 1271 ± 16 CE and the measurement error of 4.1'. We also have polar distances corresponding to declinations written in another manuscript of the Ming dynasty. Since the two data sets have similar significant digits, they were suggested to have the same origin. However, we obtain their observational epoch of 1364±5 CE and the measurement error of 5.7'. They must have been measured with different instruments and on a different occasion from the observations related to Shoushili. We review the history of the calendrical reform during the 13th century in the Yuan dynasty. We conclude that the observational epoch obtained from lodge spans in Shoushili agrees with the period of observations led by Guo Shoujing or 1276-1279 CE, which is also supported by the fact that the ecliptic lodge span values listed in Shoushili were calculated from the equatorial lodge spans.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.127-142
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• 2023

양식장에서 양식어의 생육 정보인 크기 및 무게의 관리는 가장 기본적인 목표이다. 본 연구에서는 육상 양식장에서 입식 또는 분조 시점부터 출하 시점까지를 epoch로 정의하고, 총 3 epoch에 대하여 생육데이터를 시계열 관점에서 분석하고자 한다. 양식장에서 시간 흐름에 따라 발생하는 양식어의 크기 및 무게 등의 생육 정보를 수질 환경 정보, 급이 정보와 비교 분석하고, 분석 결과를 이용하여 모델을 제시한다. 본 연구에서는 현장에서 획득된 데이터를 이용하여 크기 및 무게에 대하여 Box-Jenkins 방법을 이용하여 선형, 지수, 로그 회귀분석 모델을 제시한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제9권1호
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• pp.27-44
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• 2000

The structure of neural networks is represented by a weighted directed graph with nodes representing units and links representing connections. Each link is assigned a numerical value representing the weight of the connection. In learning process, the values of weights are adjusted by errors. Following experiment results, the interval of adjusting weights, that is, epoch size influenced neural networks＇ performance. As epoch size is larger than a certain size, neural networks＇performance decreased drastically. And the number of hidden layer＇s node also influenced neural networks＇performance. The networks＇performance decreased as hidden layers have more nodes and then increased at some number of hidden layer＇s node. So, in implementing of neural networks the epoch size and the number of hidden layer＇s node should be decided by systematic methods, not empirical or heuristic methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.594-596
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• 2021

Future healthcare systems will heavily rely on ill-labeled data due to scarcity of the experts who are trained enough to label the data. Considering the contamination of the dataset, it is not desirable to make the neural network being overconfident to the dataset, but rather giving them some margins for the prediction is preferable. In this paper, we propose a novel epoch-wise decaying label-smoothing function to alleviate the model over-confidency, and it outperforms the neural network trained with conventional cross entropy by 6.0%.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.193-200
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• 2022

본 연구에서는 진해만의 DO 농도 재현을 목표로 LSTM 모형의 최적 매개변수 조건과 예측변수를 선별하기 위한 Case study를 진행하였다. 모형 매개변수 Case study 결과, 가장 적은 Hidden node와 Epoch인 Hidden node=10, Epoch=100에서 가장 낮은 정확도를 보였다. 이는 모형이 과소적합(Underfitting) 상태인 것으로 판단된다. Hidden node=80, Epoch=1200에서 R² 값은 0.99로 가장 높은 정확도를 보였다. 예측변수 Case study 결과, 1개의 환경변수만을 예측변수로 사용한 Step 1에서 수온을 예측변수로 했을 때 저층 DO 농도 재현의 R² 값은 0.81로 가장 높은 정확도를 보였다. 이후 2개의 환경변수를 사용한 Step 2에서는 수온과 SiO₂를 예측변수로 했을 때 R² 값은 0.92로 수온만 사용했을 때보다 정확도가 급격히 증가하였다. 이는 저층 DO 농도와 SiO₂ 농도간의 높은 상관성$({\mid}R{\mid}=0.70)$에 기인한 것으로 판단된다. 상기 결과로부터 진해만의 DO 농도 재현에 적합한 LSTM 모형의 매개변수와 예측변수를 찾을 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.299-304
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• 2005

GPS 기술의 빠른 발전에 힘입어 정밀 측위 분야에도 GPS의 활용은 증가하고 있다. GPS로부터 정밀한 좌표를 획득하기 위해서 GPS 신호에서 모호 정수 값을 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 이를 위해 기존에는 다중시점(multi-epoch) 데이터를 사용한 방법이 일반적이었으나 최근에 단일시점(single-epoch) 데이터를 이용한 방법이 개발되었다. 이에 본 연구는 각각의 방법이 구현된 세 가지 소프트웨어를 활용하여 GPS 기선해석과 관련된 다양한 실험을 수행하여 결과를 분석하였다. 이를 통해 실시간 정밀 측위에 대한 이용 가능성을 검증하였다.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.55.2-55.2
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• 2017

We present a numerical code for the random scattering histories of Lyman alpha photons in the intergalactic medium. The numerical code calculates the radiative transfer under generic three dimensional density, ionization fraction, and peculiar velocity fields based on N-body + radiation transfer simulations of the epoch of reionization. The code is tested with models having analytical solutions, which have idealized geometry and simplified velocity fields. The emergent line profiles can give constraints to the ionization structure around Lyman alpha sources in the early universe.

• 한국측량학회지
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• 제30권3호
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• pp.249-258
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• 2012

본 연구에서는 정적 측지기준계를 채택하고 있는 우리나라에서 GPS 정밀단독측위 해석 결과에 정적 측지기준계의 기준시점으로부터 지진이나 지각변동에 의해 발생한 위치의 변동량을 보정함으로써 위치정확도를 향상시키기 위한 기준시점 조정모델을 개발하였다. 이를 위하여 우리나라 GPS상시관측소 중 14개소를 선정하여 2000년부터 2011년까지 약 10년간의 일별 GPS데이터에 대하여 GIPSY-OASIS II를 이용한 정밀단독측위 해석을 실시하고 이로부터 GPS상시관측소의 지각변동량을 결정하였다. 이로부터 SOPAC에서 채택하고 있는 지각변동모델식의 파라미터를 계산함으로써 기준시점 조정모델을 구하였다. 본 연구에서 구하여진 기준시점 조정모델을 적용한 결과 GPS상시관측소의 위치는 약 12mm의 정확도로 결정할 수 있었으며, 일반 측량점의 위치는 약 16mm의 정확도로 결정할 수 있다. 향후 보다 많은 GPS상시관측소의 데이터 처리를 통하여 기준시점 조정모델을 결정할 경우 지진이나 지각변동에 의하여 변동된 측량점의 위치를 실용적인 정확도 범위 내에서 GPS 정밀단독측위에 의하여 정적 측지계 기준의 좌표로 추정할 수 있을 것이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제46권6호
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• pp.535-542
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• 2023

This study aimed to implement a deep learning model that can perform quantitative quality control through ACTS software used for quantitative evaluation of ACR phantom in CT quality control and evaluate its usefulness. By changing the scanning conditions, images of three modules of the ACR phantom's slice thickness (ST), low contrast resolution (LC), and high contrast resolution (HC) were obtained and classified as ACTS software. The deep learning model used ResNet18, implementing three models in which ST, HC, and LC were learned with epoch 50 and an integrated model in which three modules were learned with Epoch 10, 30, and 50 at once. The performance of each model was evaluated through Accuracy and Loss. When comparing and evaluating the accuracy and loss function values of the deep learning models by ST, LC, and HC modules, the Accuracy and Loss of the HC model were the best with 100% and 0.0081, and in the integrated model according to the Epoch value, Accuracy and Loss with epoch 50 were the best with 96.29% and 0.1856. This paper showed that quantitative quality control is possible through a deep learning model, and it can be used as a basis and evidence for applying deep learning to the CT quality control.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제20권1호
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• pp.1-10
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• 2003

A precise kinematic orbit determination (P-KOD) procedure for Low Earth Orbiter(LEO) using the GPS ion-free triple differenced carrier phases is presented. Because the triple differenced observables provide only relative information, the first epoch's positions of the orbit should be held fixed. Then, both forward and backward filtering was executed to mitigate the effect of biases of the first epoch's position. p-KOD utilizes the precise GPS orbits and ground stations data from International GPS Service (IGS) so that the only unknown parameters to be solved are positions of the satellite at each epoch. Currently, the 3-D accuracy off-KOD applied to CHAMP (CHAllenging Min-isatellite Payload) shows better than 35 cm compared to the published rapid scientific orbit (RSO) solution from GFZ (GeoForschungsZentrum Potsdam). The data screening for cycle slips is a particularly challenging procedure for LEO, which moves very fast in the middle of the ionospheric layer. It was found that data screening using SNR (signal to noise ratio) generates best results based on the residual analysis using RSO. It is expected that much better accuracy are achievable with refined prescreening procedure and optimized geometry of the satellites and ground stations.