• 한국환경복원기술학회지
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• 제18권2호
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• pp.19-32
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• 2015

In Korea, significant riparian areas have been developed due to river maintenance projects. Introduction of new riparian facilities can negatively affect wildlife in the riparian areas. This study focuses on selecting core conservation areas for Eurasian Otter(Lutra lutra) to support decision making process for development of riparian areas. For the study, first of all, field data of study site were collected by field surveys. Secondly, stream naturalness was assessed to understand physical environments of the study sites. Thirdly, habitat suitability was assessed using occurrence data of Eurasian Otter and environmental data. Lastly, core areas for conservation was selected by comparing and synthesizing stream naturalness map and habitat suitability map. The selected core areas showed several characteristics. The number of artificial facilities is low in the core areas. Rocks which are preferred by Eurasian Otter to eat and excrete are plentiful in the core areas. Also, the ratio of adjacent farmland is high. Based on the analyses, it is expected that this study can contribute to decision making process for environmental spatial plans to better conserve habitats of Eurasian Otter.

• 경영정보학연구
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• 제12권2호
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• pp.75-88
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• 2010

정보기술의 발전과 더불어 기업과 고객간의 대부분의 정보가 축적되면서 기업은 거래고객의 자세한 정보를 활용하여 차별화된 마케팅을 제공할 수 있다. 본 연구는 기업이 제공하는 마케팅 전략을 보다 효과적으로 실행하기 위해 고객을 세분화하고, 세분화된 고객집단별 마케팅 프로모션에 대한 반응을 예측하는 모형을 제시하였다. 고객세분화에는 데이터마이닝 기법 중 SOM(Self-organizing Map)을 적용하였으며, 세분화된 집단별 프로모션 반응예측에는 로짓모형, 신경망 등의 단일모형과 k-최근접이웃법을 이용한 단일모형들의 통합모형을 적용하였다. 제시된 방법론으로 기업은 프로모션에 대한 고객반응을 예측할 뿐만 아니라 프로모션에 대한 반응을 쉽게 예측할 수 있는 고객집단과 반응예측이 어려운 고객집단으로 구분하여 프로모션의 효과를 극대화하고 각 집단에 맞는 프로모션 전략을 수립할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1B호
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• pp.37-45
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• 2011

본 연구에서는 비선형 카오스 계열에 대한 잡음의 영향 분석을 위하여 대표적인 비선형 카오스 특성을 보이는 것으로 알려진 Logistic Map 자료계열을 이용하여 연구를 수행하였다. 잡음을 임의로 추가하여 잡음 수준에 따라 자료계열을 재생성 하였으며 비선형 자료의 분석 방법으로 활용되고 있는 상태공간 재건, 상관차원 추정, BDS 통계, DVS 알고리즘 분석을 실시하였다. 분석 결과 자료계열은 잡음의 수준이 높아짐에 따라 비선형 카오스적 특성을 보이는 원시자료의 특성이 사라지고 무작위한 추계학적 특성을 보이는 자료로 변화하였다. 그리고 잡음의 영향을 받고 있는 자료에 대한 잡음제거 방법으로 Low Pass Filter와 Kalman Filter 기법을 적용하였다. 전통적인 비모수 통계기법은 비선형 무작위 시계열 또는 비선형 시계열을 구분하는데 어려움이 있지만 비선형 통계기법인 BDS 통계는 비선형 시계열을 구분할 수 있는 것으로 알려져 있다. 분석을 수행한 결과 잡음 수준이 높을 경우 Low Pass Filter는 잡음을 효과적으로 제거하지 못하여 비선형 자료를 선형자료로 판정하였지만 Kalman Filter의 경우 잡음을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 적용성이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국전통조경학회지
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• 제28권1호
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• pp.59-65
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• 2010

본 연구는 산불로 부터 안전한 천장산 일대 의릉 문화재 방재대책 수립을 목적으로 임상과 지형인자를 고려하여 산불위험성 분석을 실시하였다. 천장산과 의릉 문화재의 방재대책 수립을 위해 공간특성자료($100m{\times}100m$)를 이용하여 각 지점별 산불발생확률모형(logistic regression)을 통해 천장산 일대의 산불발생위험성 평가와 임상에 따른 산불위험성 및 산불확산 위험성을 평가하였다. 천장산 일대에서 산불 발생에 영향을 주는 공간특성으로는 경급, 남동향, 남서향, 남향, 침엽수, 활엽수, 혼효림으로 나타났으며, 이들 인자를 이용하여 각 지점별 산불발생확률[1+exp{-(-4.8081-(0.02453*경급)+(0.6608*남동향)+(0.507*남서향)+(0.7943*남향)+(0.29498*침엽수)+(0.28897*활엽수)+(0.17788*혼효림))}]$^{-1}$을 추정하였다. 산불 발생 후의 산불 대형화 위험지역 구분을 위해 침엽수림, 활엽수림, 혼효림에 대한 주제도를 작성하여 문화재 보호를 위한 방재대책 수립을 위한 기초자료를 작성하였다. 향후 본 연구의 결과를 활용하여 산불 등 재해관리에 있어서 산불발생위험이 높은 지역과 대형화 위험지역을 사전에 예측하여 효율적인 예방대책을 수립은 물론 진화자원의 효율적 운용을 통해 산불로 인한 문화재 소실을 피해를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2209-2211
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• 2004

Unlike the wavelet neural network, since a mother wavelet layer of the self-recurrent wavelet neural network (SRWNN) is composed of self-feedback neurons, it has the ability to store past information of the wavelet. Therefore we propose the prediction method for the nonlinear chaotic time series model using a SRWNN. The SRWNN model is learned for the modeling of a function such that the inputs arc known values of the time series and the output is the value in the future. The parameters of the network are tuned to minimize the difference between the nonlinear mapping of the chaotic time series and the output of SRWNN using the gradient-descent method for the adaptive backpropagation algorithm. Through the computer simulations, we demonstrate the feasibility and the effectiveness of our method for the prediction of the logistic map and the Mackey-Glass delay-differential equation as a nonlinear chaotic time series.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1248-1251
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• 2002

Logistics optimization problems related with vehicle routing such as warehouse locating, track scheduling, customer order delivery, wastage pickup etc. are very interesting and important issues to date. Many Vehicle Routing and Scheduling Systems (VRSS) have been developed/proposed to optimize the logistics problems. But majority of them are dedicated to a particular problem and are unable to handle the real world spatial data directly. The system developed for one problem may not be suitable for others due to inter-problem constraint variations. The constraints may include geographical, environmental and road traffic nature of the working region along with other constraints related with the problem. So the developer always needs to modify the original routing algorithm in order to fulfill the purpose. In our study, we propose a general-purpose platform by combining GIS road map and Database Management System (DBMS), so that VRSS can interact with real world spatial data directly to solve different kinds of vehicle routing problems. Using the features of our developed system, the developer can frequently modify the existing algorithm or create a new one to serve the purpose.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.1312-1322
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• 1999

The world of linearity, which is regular, predictable and irrelevant to time sequence in most natural phenomenon, is a very small part. In fact, signals generated from natural phenomenon with which we're in contact are showed only slight linearity. Therefore it is very difficult to understand and analyze natural phenomenon with only predictable and regular linear systems. Due to these reasons researches concerning non-linear signals that of analysis were excluded being regarded as noise are being actively carried out. Countless signals generated from nonlinear system have the information about itself, and analyzing those signals and get information from it, that will be able to be used effectively in so may fields. Hence, in this paper we used a higher order spectrum, especially the bispectrum. After we prove the validity applying bispectrum to logistic map, which is typical chaotic signal. Subsequently by showing the result applying for actual signal analysis of EEG according to auditory stimuli, we show that higher order spectra is a very useful parameter in analysis of non-linear signals and the result of EEG analysis according to auditory stimuli.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제13권2호
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• pp.163-171
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• 2014

Under amazing increase in markets and certain demand on qualified service in the delivery system, global logistic optimization is becoming a keen interest to provide an essential infrastructure coping with modern competitive prospects. As a key technology for such deployment, we have been engaged in the practical studies on vehicle routing problem (VRP) in terms of Weber model, and developed a hybrid approach of meta-heuristic methods and the graph algorithm of minimum cost flow problem. This paper extends such idea to multi-depot VRP so that we can give a more general framework available for various real world applications including those in green or low carbon logistics. We show the developed procedure can handle various types of problem, i.e., delivery, direct pickup, and drop by pickup problems in a common framework. Numerical experiments have been carried out to validate the effectiveness of the proposed method. Moreover, to enhance usability of the method, Google Maps API is applied to retrieve real distance data and visualize the numerical result on the map.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.666-679
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• 2018

The discrete wavelet transform (DWT) has good multi-resolution decomposition characteristic and its low frequency component contains the basic information of an image. Based on this, a fragile watermarking using the local binary pattern (LBP) and DWT is proposed for image authentication. In this method, the LBP pattern of low frequency wavelet coefficients is adopted as a feature watermark, and it is inserted into the least significant bit (LSB) of the maximum pixel value in each block of host image. To guarantee the safety of the proposed algorithm, the logistic map is applied to encrypt the watermark. In addition, the locations of the maximum pixel values are stored in advance, which will be used to extract watermark on the receiving side. Due to the use of DWT, the watermarked image generated by the proposed scheme has high visual quality. Compared with other state-of-the-art watermarking methods, experimental results manifest that the proposed algorithm not only has lower watermark payloads, but also achieves good performance in tamper identification and localization for various attacks.