• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.107-116
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• 2012

본 논문에서는 과거 발생했던 범죄 빈도수가 적용된 해당 지역의 도시 공간 정보를 구성하고 있는 객체를 바탕으로 육안으로 판별이 가능한 특징들을 판독키로 정하고, 위험도를 계량화하였으며, 미래 예측 기법인 마코프 체인 방식을 적용하여 래스터 형태의 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안한다. 이때 객체 판독키는 일정 크기의 셀로 나누어 셀에 해당하는 계량화된 위험지수를 적용하고, 여러 계층의 범죄 예측 확률지도를 통합하여 통합된 위험도 확률지도를 생성한다. 이는 정적인 정보가 아닌 시간에 따라 위험도 확률지도가 변화될 수 있고, 객체 판독키의 추가 적용에 따라 달라질 수 있는 위험도 확률지도를 생성하여 범죄의 예방에 적용될 수 있는 모델 구성 방법을 제시한 것으로, 순찰 경로 및 감시 장비의 최적 배치에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.211-218
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• 1998

본 논문에서는 광선 추적법을 이용한 마이크로셀 전파 환경 예측 모텔에서의 여러 가지 오차들에 관하여 해석 하였다. 반사 및 회절 계수의 부정확성 및 계산 과정에서 이들의 횟수 제한이 예측 결과에 미치는 영향올 분석하 였으며, 특히 건물 지도의 유한한 해상도에 의한 건물 데이터베이스의 오차가 전파 환경 예측 결과에 미칠 수 있는 영향에 대하여 자세히 분석하였다. 빠르고 정확한 예측 결과를 얻기 위해서는 각 건물들에 대하여 적절한 전기적 상수들의 선정과 반사 및 회절 횟수의 적절한 제한이 필요함을 보였다. 또한, 건물 지도의 해상도가 나빠질 수록 예측 결과의 오차가 증가함을 보였으며, LOS 구간과 NLOS 구간을 구분하여 그 오차의 크기를 분석하였다. 본 논문에서의 결과를 바탕으로 건물 지도의 해상도에 따른 예측 결과의 최대 오차 한계를 6 dB이하로 제한 할 경우 적절한 건물 지도의 해상도는 5m정도가 됨을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.283-294
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• 2022

딥 러닝 네트워크에서 사용되는 특징 맵은 일반적으로 영상보다 데이터가 크며 특징 맵을 전송하기 위해서는 영상의 압축률보다 더 높은 압축률이 요구된다. 본 논문은 딥러닝 기반의 영상처리에서 객체의 크기에 대한 강인성을 가지는 FPN 구조의 네트워크에서 사용되는 피라미드 특징 맵을 높은 압축률로 전송하기 위해 제안한 복원-예측 네트워크를 통해 전송된 일부 계층의 피라미드 특징 맵으로 전송하지 않은 계층의 피라미드 특징 맵을 예측하며, 압축으로 인한 손상을 복원하는 구조를 제안한다. 제안한 방법의 COCO 데이터셋 2017 Train images에 대한 객체 탐지의 성능은 rate-precision 그래프에서 VTM12.0을 통해 특징 맵을 압축한 결과 대비 BD-rate 31.25%의 성능향상을 보였고, PCA와 DeepCABAC을 통한 압축을 수행한 방법 대비 BD-rate 57.79%의 성능향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.63-68
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• 2017

In this paper, we propose a bounding box prediction algorithm using multiple probability maps to improve object detection result of object detector. Although the performance of object detectors has been significantly improved, it is still not perfect due to technical problems and lack of learning data. Therefore, we use the result correction method to obtain more accurate object detection results. In the proposed algorithm, the preprocessed bounding box created as a result of object detection by the object detector is clustered in various form, and a conditional probability is given to each cluster to make multiple probability map. Finally, multiple probability map create new bounding box of object using morphological elements. Experiment results show that the newly predicted bounding box reduces the error in ground truth more than 45% on average compared to the previous bounding box.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.3-6
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• 2002

This paper presents the cutting simulation system for prediction and regulation of cutting force in CNC machining. The cutting simulation system includes geometric model, cutting force model, and off-line fred rate scheduling model. ME Z-map(Moving Edge node Z-map) is constructed for cutting configuration calculation. The cutting force models using cutting-condition-independent coefficients are developed for flat-end milling and ball-end milling. The off-line feed rate scheduling model is derived from the developed cutting force model. The scheduled feed rates are automatically added to a given set of NC code, which regulates the maximum resultant cutting force to the reference force preset by an operator. The cutting simulation system can be used as an effective tool for improvement of productivity in CNC machining.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 추계학술대회 초록집
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• pp.56.1-56.1
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• 2011

The solar and meteorological resources map is calculated using by one-layer solar radiation model (GWNU model), satellites data and numerical model output on the Korean peninsula. The Meteorological input data to perform the GWNU model are retrieved aerosol optical thickness from MODIS (TERA/AQUA), total ozone amount from OMI (AURA), cloud fraction from geostationary satellites (MTSAT-1R) and temperature, pressure and total precipitable water from output of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) and KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) model operated by KMA (Korea Meteorological Administration). The model is carried out every hour using by the meteorological data (total ozone amount, aerosol optical thickness, temperature, pressure and cloud amount) and the basic data (surface albedo and DEM). And the result is analyzed the distribution in time and space and validated with 22 meteorological solar observations. The solar resources map is used to the solar energy-related industries and assessment of the potential resources for solar plant. The National Institute of Meteorological Research in KMA released $4km{\times}4km$ solar map in 2008 and updated solar map with $1km{\times}1km$ resolution and topological effect in 2010. The meteorological resources map homepage (http://www.greenmap.go.kr) is provided the various information and result for the meteorological-solar resources map.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.635-642
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• 2003

강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.33-40
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• 2011

본 연구에서는 제주지역의 산사태가능성을 분석하기 위하여 사람의 발길이 많은 사라봉, 별도봉 지역과 송악산 지역의 지형 및 토질공학적 사면 붕괴 유발 인자들을 이용하여 로지스틱회귀분석기법과 인공신경망기법을 GIS기법과 결합하여 예측지도를 작성하고 비교분석하였다. 산사태 예측지도를 작성하기 위해서 산사태 발생에 영향을 주는 사면경사, 고도, 건조밀도, 투수계수, 간극율을 선택하였으며 선정된 지역을 대상으로 실시한 야외조사와 토양물성시험 결과를 정리한 후 이를 토대로 GIS기법을 적용하여 각 레이어별 주제도를 작성하였다. 생성된 주제도를 각각 로지스틱회귀분석기법과 인공신경망기법으로 작성하여 비교분석한 결과 사면경사와 간극율의 경중률이 가장 높게 나타났고, 예측지도는 로지스틱회귀분석기법이 더욱 정확한 결과를 나타내었으며, 도로변과 산책로를 중심으로 산사태 발생가능성이 높게 분포하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2010년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.184.1-184.1
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• 2010

In order to research the way to evaluate wind resource without actual Met Mast data, this paper has been carried out on the southeastern region of Jeju island, Korea. Although wind turbine has been an economical alternative energy resource, misjudging the prediction of lifetime or payback period occurs because of the inaccurate assessment of wind resource and the location of wind turbine. Using WindPRO(Ver. 2.7), a software for wind farm design developed by EMD from Denmark, wind resources for the southeastern region of Jeju island was analyzed, and the performance of WindPRO prediction was evaluated in detail. Met Mast data in Su-san 5.5Km far from Samdal wind farm, AWS in Sung-san 4.5km far from Samdal wind farm, and Korea Wind Map data had been collected for this work.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 춘계학술대회논문집
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• pp.527-534
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• 2004

This study is a paper relating to between road traffic noise(RTN) and sound power level(PWL). At present to prediction of RTN is used to many experimental models and prediction methods. RTN is computed PWL using existing experimental models and prediction methods. Then, computed PWL is compared with it of measurement value, in them, it is selected model most similar to measurement value. And then, this results will watch for make Noise Map, as application field applied to computed results.