• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 농촌계획
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• 제18권3호
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• pp.149-164
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• 2012

The purpose of the present study is to construct a rural development strategy from the nexus between spatial changes in specialized crops and suitable cultivation area of the crops. This paper pays particular attention to identify product life cycle of specialized crops in rural areas and estimate the impact of climate change on alterations in spatial distribution of the crops. In order to do so, first of all, this study applies multi-level model (Random coefficient model) to estimate the regional coefficient of five orchard crops. It utilizes the data 1995 to 2010 Korea Agricultural Census. Futhermore, it also adopts overlay analysis by ArcGIS to identify the development path of the crops and the relationship with climate change. Based on the results, it suggests a mechanism activating regional agriculture. The findings propose re-searching and relocating specialized regions of the crops. Especially, it proves each rural area can drive the new agricultural strategy to strengthen regional agriculture by estimating the relationship between development of specialized crops and suitable cultivation areas. For instance, shifting specialized crops in particular regions and enriching genetic or species varieties can be primary measures and it will contribute to improve the reliable base for income sources in the rural communities. This paper also offers specific policy implications regarding rural development plans in response to crops' life cycle and climate changes.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.923-932
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• 2008

우리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다. 예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의 관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관 구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산 등의 타당한 추론을 위해서 중요하다 관측값들 간에 종속성을 두는 표준 방법으로는 관측 값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고 가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을 고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적 접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합 EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1706-1727
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• 2023

Under Water Sensor Networks (UWSN) has gained attraction among various communities for its potential applications like acoustic monitoring, 3D mapping, tsunami detection, oil spill monitoring, and target tracking. Unlike terrestrial sensor networks, it performs an acoustic mode of communication to carry out collaborative tasks. Typically, surface sink nodes are deployed for aggregating acoustic phenomena collected from the underwater sensors through the multi-hop path. In this context, UWSN is constrained by factors such as lower bandwidth, high propagation delay, and limited battery power. Also, the vulnerabilities to compromise the aquatic environment are in growing numbers. The paper proposes an Energy-Efficient standalone Intrusion Detection System (EEIDS) to entail the acoustic environment against malicious attacks and improve the network lifetime. In EEIDS, attributes such as node ID, residual energy, and depth value are verified for forwarding the data packets in a secured path and stabilizing the nodes' energy levels. Initially, for each node, three agents are modeled to perform the assigned responsibilities. For instance, ID agent verifies the node's authentication of the node, EN agent checks for the residual energy of the node, and D agent substantiates the depth value of each node. Next, the classification of normal and malevolent nodes is performed by determining the score for each node. Furthermore, the proposed system utilizes the sheep-flock heredity algorithm to validate the input attributes using the optimized probability values stored in the training dataset. This assists in finding out the best-fit motes in the UWSN. Significantly, the proposed system detects and isolates the malicious nodes with tampered credentials and nodes with lower residual energy in minimal time. The parameters such as the time taken for malicious node detection, network lifetime, energy consumption, and delivery ratio are investigated using simulation tools. Comparison results show that the proposed EEIDS outperforms the existing acoustic security systems.

• 한국가스학회지
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• 제21권2호
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• pp.32-40
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• 2017

SIS는 공정안전시스템 분야에서 폭넓게 활용될 수 있는 계장안전시스템이다. SIS는 유해화학물질 누출 사고로부터 인간, 물질적 자산 그리고 환경에 미치는 피해를 줄이기 위해 필수적이다. 현재 전기, 전자 그리고 프로그래밍 가능한 전자 (E / E/ PE) 장치가 기계, 공압 및 유압 시스템과 상호 작용하는 통합 안전 시스템은 IEC 61508과 같은 국제 안전 표준을 따르도록 되어있다. IEC 61508은 안전 수명주기의 모든 사항을 규정한다. SIS 지원 도구 없이 안전 수명주기에 따라 IEC 61508의 요구 사항을 충족시키는 것은 복잡한 일이다. 본 연구에서는, 사용자가 보다 쉽게 안전 수명주기의 설계 단계를 구현할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 On-Line SIS 지원 도구를 제시하였다. On-Line SIS 지원 도구는 데이터 읽기 및 수정 시스템과 통합될 수 있는 안드로이드 응용 프로그램의 형태로 되어있다. 이 도구는 안전 수명주기의 설계 단계에서 소요되는 계산 시간을 줄이고 계산 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄인다. 또한 On-Line SIS 지원 도구는 비용 요소에 근거한 최적화 접근법을 제시할 수 있으며, multi-objective GA를 사용하여 최적의 솔루션 조합을 찾을 수 있도록 하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권1호
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• pp.1-10
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• 2020

The image analysis is an important and predominant task for classifying the different parts of the image. The analysis of complex image analysis like histopathological define a crucial factor in oncology due to its ability to help pathologists for interpretation of images and therefore various feature extraction techniques have been evolved from time to time for such analysis. Although deep reinforcement learning is a new and emerging technique but very less effort has been made to compare the deep learning and deep reinforcement learning for image analysis. The paper highlights how both techniques differ in feature extraction from complex images and discusses the potential pros and cons. The use of Convolution Neural Network (CNN) in image segmentation, detection and diagnosis of tumour, feature extraction is important but there are several challenges that need to be overcome before Deep Learning can be applied to digital pathology. The one being is the availability of sufficient training examples for medical image datasets, feature extraction from whole area of the image, ground truth localized annotations, adversarial effects of input representations and extremely large size of the digital pathological slides (in gigabytes).Even though formulating Histopathological Image Analysis (HIA) as Multi Instance Learning (MIL) problem is a remarkable step where histopathological image is divided into high resolution patches to make predictions for the patch and then combining them for overall slide predictions but it suffers from loss of contextual and spatial information. In such cases the deep reinforcement learning techniques can be used to learn feature from the limited data without losing contextual and spatial information.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.342-345
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• 2014

기계학습을 이용한 네트워크 침입탐지시스템은 선택된 특징 조합에 따라 정확성 및 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 일반적으로 사용되는 침입탐지용 특징들로부터 최적의 조합을 찾아내는 일은 많은 계산량을 요구한다. 예를 들어 n개로 구성된 특징들로부터 가능한 특징조합은 $2^n-1$ 개이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 최적화 문제 해결을 위한 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘인 지역탐색 알고리즘에 기반 한다. 또한 특징 조합을 평가를 위해 선택된 특징 요소와 k-means 군집화 알고리즘을 이용해 구해진 군집화의 정확성을 비용함수로 사용한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 평가를 위해 NSL-KDD 데이터와 인공 신경망을 사용해 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.182-182
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• 2023

Since China adopted Public Private Partnerships (PPPs) in the 1980s, China has relied on water PPPs to expand appropriate water facilities.. According to the World Bank data from 1994 to 2020, the top five provinces hosted over 40 percent of total PPPs, with four of them located in the Huadong area and one in the Henan area. A vast gap exists between the group attracting the most PPPs and the group hosting the least. This study explores Guangdong and Shandong provinces, which have led most PPPs in China. Coincidently, these areas are also famous for the typical areas to show the Chinese economic policy after the open-door policy. They have achieved economic development and rapid urbanization rates based on the large scale of Foreign Direct Investment inflow and export-oriented manufacturing industry, as well as their active participation in PPPs over the last thirty years. An economic approach can provide valuable insights into the development of water infrastructure. Adequate urban infrastructure has been shown to impact local economic development positively. Water infrastructure also provides a basic and sustainable environment for economic activities by satisfying more water usage, improving the efficiency of the water supply, and reducing water pollution caused by industrial activities. However, it remains only partially understood without inclusive research on the issues related to water resources in each province. For instance, existing studies have been limited to explaining slightly different patterns of water PPPs between Guangdong and Shandong at the beginning of the PPP era. This study aims to elucidate the development pattern of water PPPs in each province from multi-dimensional aspects. Therefore, the study will help understand why China boosted the development of the private water market.

• 정보관리학회지
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• 제19권1호
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• pp.23-46
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• 2002

폭발적인 디지털콘텐츠의 성장과 함께, 지식과 정보를 중계하고 유통시키는 조직으로서 도서관과 정보센터는 지식소유자와 이용자사이에서의 새로운 역할을 수행하여야 한다 정보화사회에서 무형의 정보와 지식에 경제적인 가치가 더하게 되므로서 전자지불시스템은 이러한 중계서비스를 수행하기 위하여 필수적으로 요구되고 있다. 그러나 네트웍상에서 디지털콘텐츠를 전자적으로 사고 팔기 위해서는 데이터와 사용자의 정보에 대한 보안이 필수적으로 요구된다. 지식중계시스템(전자도서관)은 이용자가 안전하고 편리하게 인터넷을 통하여 자신이 필요로 하는 디지털콘텐츠를 입수 및 구매할 수 있어야 한다. 그러나 정보의 공유와 개방을 목표로 개발된 인터넷이 갖고 있는 기본적인 취약성 때문에 거래내용, 신용카드정보, 은행계좌정보. 혹은 관련 비밀번호, 사용자 정보 등의 중요정보들이 쉽게 노출될 수 있다. 이러한 인터넷과 같은 개방망에서의 전자거래의 보안성을 높이기 위한 방법으로서 본 연구에서는 기존의 인증시스템과 관련된 암호관련 기술을 살펴보고 보다 보안성을 높일 수 있는 방법으로서 고려되고 있는 스마트카드가 가지고 있는 장점을 온라인상의 전자거래에 적용하는데 있어서의 사용자와 스마트카드에 대한 인증방법을 제안하고 있으며 특히 개방형 네트워크상에서 의 스마트카드를 기반으로 하는 전자중계시스템에서의 사용자 및 스마트카드에 대한 동시적 다중인증 및 암호통신에 대한 프로토콜을 설계하고 이를 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.440-450
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• 2010

본 연구는 2009년 7월부터 2010년 2월까지 실시된 부산대학교 체육영재센터의 체육영재양성 사업에 참가한 스포츠심리 분야의 현장사례 연구이다. 부산대 체육영재센터는 부산 울산 경남의 초등학교 1,2,3 학년 중 남 여 구분없이 학교장의 추천을 받아 3차에 걸친 운동능력 검사와 운동적합률 검사를 통해 60명(육상:40명, 수영:10명, 체조: 10명)의 체육영재를 선발하여 운영하였다. 하계 및 동계 캠프와 매주 토요일을 활용하여 종목별 전문훈련을 진행하였다. 스포츠 심리학 분야에서는 몇 가지 실험적인 현장적용을 시도하였고, 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있었다. 첫째, 초등학교 저학년들의 경우에는 보충설명을 제공하면 검사지를 통한 심리측정이 가능하고, 3학년의 경우는 추가 설명이 없어도 충분히 실시할 수 있었다. 둘째, 다중지능검사는 체육영재들의 지능을 검사하는 방법으로 유용하며, 심리상담 기초자료로써 효휼성이 높았다. 셋째, 체육영재들의 성격은 대체로 외향적이면서 직관과 감정을 선호하는 것으로 제시되었다. 넷째, FAIR 집중력 검사에서는 사후 측정 시 유의하게 향상된 것으로 제시되어, 체육영재 프로그램이 주의 집중력을 높이는데 긍정적으로 작용하였다. 다섯째, 자체 개발한 체육과제 집착력 검사지와 체육활동 자기관리 검사지는 추가적인 타당도와 신뢰도 검사과정을 거친다면 공식적인 심리측정 도구로 활용될 수 있다는 가능성을 발견하였다.