• 지적과 국토정보
• /
• 제46권2호
• /
• pp.43-55
• /
• 2016

본 연구는 사례 기반 학습(instance-based learning)의 논리를 활용하여 지가를 추정하였다. 다양한 사례 기반 학습 기법 중 k-최근린법을 이용하였으며, k-최근린법 적용시 유사성을 측정하는 거리척도는 유클리디안 거리를 비롯해 문헌에 비교적 자주 등장하는 10개의 거리척도를 사용하였다. 본 연구에서는 k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값 중 가장 우수한 성능을 보이는 1개의 예측값을 최종 가격으로 선택하는 대신, 이들 예측값들을 병합하는 앙상블(ensemble) 기법의 논리를 적용하여 최종 예측값을 결정하였다. 앙상블 기법 중 일종의 잔차 적합 모형인 경사 부스팅 앨고리듬을 적용하여 최종 가격을 정하였다. 본 연구에서는 이러한 사례 기반 학습과 앙상블 기법의 이점을 실증적으로 제시하기 위해 전라남도 해남군 소재 농지를 사례로 하여 가격을 추정하였으며, k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값보다 앙상블 기법에 의한 가격이 보다 정확한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.83-94
• /
• 2016

최근 클라우드, 빅데이터, 인공지능 등 다양한 분야의 서버 플랫폼이 가상화 기술을 사용하고 있지만 지속적으로 발생하는 구조적인 보안 취약성이 이슈화 되고 있다. 또한 대부분 가상화 보안 기술은 종류가 제한적이고 플랫폼 제공자에 의존적인 것으로 알려져 있다. 본 논문은 가상화 환경의 안전한 데이터 공유를 위한 다중 인스턴스간 상호인증 기법에 대해 제안한다. 제안하는 기법은 다중 인스턴스 간에 독립적인 상호인증을 고려하여 보안 구조를 설계하고 키 체인 기법을 적용하여 데이터 공유에 보안 프로토콜의 안전성을 강화 시켰다. 성능분석 결과 기존 보안 구조와는 다른 방식의 안전한 가상화 인스턴스 세션을 생성하고, 상호인증 과정의 각 인스턴스에 대한 효율성이 우수 하다는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.601-616
• /
• 2004

구조적 문서들에 대한 검색시스템은 구조 기반 검색 질의를 지원하여 다양한 수준의 검색 기능을 제공한다. 완전한 구조 기반 질의를 처리하기 위해서는 구조적 문서가 가지는 엘리먼트 간의 구조적 포함관계나 순서에 관한 정보를 유지되어야 한다. 본 논문에서는 엘리먼트와 엘리먼트 사이의 구조적 상관관계와 엘리먼트의 발생순서에 관련된 질의 등 여러 유형의 순수 구조 질의를 처리할 수 있는 네 가지 색인구조를 제시하고 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 알고리즘은 전체 문서 인스턴스 트리 개념에 바탕을 두고 있다.

• Journal of Trauma and Injury
• /
• 제37권2호
• /
• pp.158-160
• /
• 2024

Arterial thoracic outlet syndrome (TOS) resulting from thoracic trauma is an exceedingly rare condition, typically caused by a fracture of the first rib or clavicle. In this report, the author presents a case of traumatic arterial TOS precipitated by multiple left rib fractures, notably excluding the first rib, following a fall from a 2-m high stepladder. The patient was treated successfully with first rib resection via a transaxillary approach, and the postoperative course was uneventful. The literature includes no known reports of traumatic arterial TOS in patients with multiple fractures that spare the first rib, making this the first documented case of its kind. In this instance, the patient sustained fractures to the fourth and fifth ribs. The TOS was likely not a direct result of the multiple rib fractures, which were located some distance from the thoracic outlet. Rather, it is hypothesized that the trauma from these fractures caused a soft tissue injury within the thoracic outlet, which ultimately led to the development of TOS.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제14권4호
• /
• pp.434-442
• /
• 2012

Several gateway selection schemes have been proposed that select gateway nodes based on a single Quality of Service (QoS) path parameter, for instance path availability period, link capacity or end-to-end delay, etc. or on multiple non-QoS parameters, for instance the combination of gateway node speed, residual energy, and number of hops, for Mobile Ad hoc NETworks (MANETs). Each scheme just focuses on the ment of improve only a single network performance, i.e., network throughput, packet delivery ratio, end-to-end delay, or packet drop ratio. However, none of these schemes improves the overall network performance because they focus on a single QoS path parameter or on set of non-QoS parameters. To improve the overall network performance, it is necessary to select a gateway with stable path, a path with themaximum residual load capacity and the minimum latency. In this paper, we propose a gateway selection scheme that considers multiple QoS path parameters such as path availability period, available capacity and latency, to select a potential gateway node. We improve the path availability computation accuracy, we introduce a feedback system to updated path dynamics to the traffic source node and we propose an efficient method to propagate QoS parameters in our scheme. Computer simulations show that our gateway selection scheme improves throughput and packet delivery ratio with less per node energy consumption. It also improves the end-to-end delay compared to single QoS path parameter gateway selection schemes. In addition, we simulate the proposed scheme by considering weighting factors to gateway selection parameters and results show that the weighting factors improve the throughput and end-to-end delay compared to the conventional schemes.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제24권8호
• /
• pp.1885-1898
• /
• 2000

Welding quality is closely related to the arc state. So, it is very important to estimate the arc state in real time. In the short circuit transfer region of CO2 are welding, the spatter , as it is well known, is mainly generated on an instance of short circuit or on an instance that the are is ignited after short circuit, or on the cases of an instantaneous short circuit. If the short circuit period or the arc time is irregular, the spatter is generated more than it is regular. Thus there is a close relationship of the amount of the spatter generation with the arc stability. In this paper, to develop the index for estimating the arc stability in short circuit transfer range Of CO2 arc welding, the welding current and are voltage waveforms were measured and the spatter generated was captured and measured. The correlation analysis of the measured amount of the spatter with the factors (the components and the standard deviations of the components) was performed, and the factors that have a considerable influence on the spatter generation among all factors were selected. And some cases of models consisted of the factors were presented, and a mathematical index model which can make an estimation the amount of the spatter from these models with multiple regression analysis. Also, it was compared how much the amount of the spatter generated under the selected welding conditions do these index models fit, and the index model to estimate the arc stability which represent the spatter generation most appropriately was developed

• 한국건축시공학회지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.397-408
• /
• 2021

건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제9권3호
• /
• pp.106-111
• /
• 2021

Multiple sales promotions for one product can be simultaneously offered. For instance, marketers can offer a premium along with a price discount. In the present research, we primarily focus on offers containing both a bonus pack and a price discount. In particular, this research examines whether consumer evaluations of offers containing both a bonus pack and a price discount (i.e., BP + PD offers) vary according to consumers' saving orientation. Specifically, we predict that for consumers with strong (vs. weak) saving orientation, offers containing the high PD but low extra amount of BP will be more favorably evaluated than offers with a high extra amount of BP but low PD. A series of two experimental results show that consumers' saving orientation moderates their evaluations of BP and PD offers, which supports the prediction. The findings imply that marketers can evoke more positive consumer responses to BP and PD offers, considering individual differences such as saving orientation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
• /
• pp.693-695
• /
• 1997

This paper deals with the tracking control problem of robotic manipulators with unknown or changing dynamics. The torque input applied to the joint actuators is determined at every instance by the identification model that best approximates the robot dynamics. The best of the identified model is chosen by the proposed switching mechanism with fuzzy inference of the manipulator in an indirect adaptive controller architecture. Simulation results are also included to demonstrate the improvement in the tracking performance when the proposed method is used.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.30-44
• /
• 2022

The advent of deep learning-based algorithms has facilitated researches on target detection from synthetic aperture radar(SAR) imagery. While most of them concentrate on detection tasks for ships with open SAR ship datasets and for aircraft from SAR scenes of airports, there is relatively scarce researches on the detection of SAR ground vehicle targets where several adverse factors such as high false alarm rates, low signal-to-clutter ratios, and multiple targets in close proximity are predicted to degrade the performances. In this paper, a dataset of ground vehicle targets acquired from TerraSAR-X(TSX) satellite SAR images is presented. Then, both detection and instance segmentation are simultaneously carried out on this dataset based on the deep learning-based Mask R-CNN. Finally, this paper shows the future research directions to further improve the performances of detecting the SAR ground vehicle targets.