• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.203-203
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• 2016

The linkage between climate change and water security, i.e., the response of water resource to the future climate change, have been of great concern to both scientific community and policy makers. In this study, the impact of future climate on water resources in Yellow River Basin in North of China has been investigated using the Coupled Land surface and Hydrology Model System (CLHMS) and IPCC AR5 projected future climate change in the basin. Firstly, the performances of 14 IPCC AR5 models in reproducing the observed precipitation and temperature in China, especially in North of China, have been evaluated, and it's suggested most climate models do show systematic bias compared with the observation, however, CNRM-CM5、HadCM5 and IPSL-CM5 model are generally the best models among those 14 models. Taking the daily projection results from the CNRM-CM5, along with the bias-correction technique, the response of water resources in Yellow river basin to the future climate change in different emission scenarios have been investigated. All the simulation results indicate a reduction in water resources. The current situation of water shortage since 1980s will keep continue, the water resources reduction varies between 28 and 23% for RCP 2.6 and 4.5 scenarios. RCP 8.5 scenario simulation shows a decrease of water resources in the early and mid 21th century, but after 2080, with the increase of rainfall, the extreme flood events tends to increase.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2991-3007
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• 2022

Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.368-391
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• 2018

Face recognition (FR) with a single sample per person (SSPP) is common in real-world face recognition applications. In this scenario, it is hard to predict intra-class variations of query samples by gallery samples due to the lack of sufficient training samples. Inspired by the fact that similar faces have similar intra-class variations, we propose a virtual sample generating algorithm called k nearest neighbors based virtual sample generating (kNNVSG) to enrich intra-class variation information for training samples. Furthermore, in order to use the intra-class variation information of the virtual samples generated by kNNVSG algorithm, we propose image set based multimanifold discriminant learning (ISMMDL) algorithm. For ISMMDL algorithm, it learns a projection matrix for each manifold modeled by the local patches of the images of each class, which aims to minimize the margins of intra-manifold and maximize the margins of inter-manifold simultaneously in low-dimensional feature space. Finally, by comprehensively using kNNVSG and ISMMDL algorithms, we propose k nearest neighbor virtual image set based multimanifold discriminant learning (kNNMMDL) approach for single sample face recognition (SSFR) tasks. Experimental results on AR, Multi-PIE and LFW face datasets demonstrate that our approach has promising abilities for SSFR with expression, illumination and disguise variations.

• 대기
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• 제22권3호
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• pp.331-344
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• 2012

The changes in the Hadley circulation during the second half of the 20th century were examined using observations and the 20C3M (Twentieth Century Climate in Coupled Models) simulations by the 21 IPCC AR4 models. Multi-model ensemble (MME) mean shows that the mean features of the Hadley circulation, such as the intensity, magnitude, and the seasonal variations, are very realistically reproduced, compared to the ERA40 reanalysis. But the long-term trends of the Hadley circulation in 20C3M MME are quite different to those of observations. The observed intensity of the Hadley cell is persistently enhanced, particularly during boreal winter. In comparison, the meridional overturning circulations reproduced in the MME mean remains invariant in time, and even weakened in boreal summer. This discrepancy between the ERA40 and 20C3M MME is consistently shown in the overall structure of the Hadley circulations, such as mass streamfunction, the velocity potential, the vertical shear of meridional wind, and the vertical velocity in the tropical region. This results indicate that the current climate models are skill-less to capture the long-term trend of Hadley circulation yet, and should be improved in simulation of the large-scale features to enhance the confidence level of future climate change projection.

• 한국HCI학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.21-27
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• 2013

최근 플로팅 방식의 홀로그램이 전시, 교육, 광고 등에 많이 활용되고 있다. 그중에 하프 미러 방식은 플로팅 홀로그램 중 가장 널리 쓰이는 방식 중 하나이다. 하지만 하프 미러 방식은 완벽한 3차원 홀로그램의 경험을 주지는 못한다. 이미지가 공중에 떠 있는 것처럼 보이기는 하나, 홀로그램의 궁극적 목표인 공간상에 가상 이미지를 표현하지는 못한다. 더욱이 하프 미러 후면에 실제 오브젝트를 두고 가상의 이미지와 결합하여 함께 보여주고자 할 때, 두 객체가 공간상에서 불일치되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 스테레오 증강현실 홀로그래피에서의 삼차원 공간감 비교를 위한 연구를 진행하였다. 3차원 공간에서의 정확하고 효율적인 증강현실 구현을 위하여 하프 미러 기반 홀로그래픽 시스템에 입체 영상기법을 적용하였다. 이는 하프 미러 필름 후면에 위치한 실제 오브젝트와 하프 미러를 통해 반사된 가상 이미지가 같은 공간상에 함께 어우러져 있는 것처럼 표현할 수 있다. 또한, 뎁스 카메라를 사용하여 사용자의 움직임에 맞게 가상 카메라를 조절함으로써 자연스러운 패러럭스 표현이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 별도의 추가 장치 없이, 단지 하프 미러 필름을 통해서 비교적 간단하고 정확하게 실제 객체의 위치와 같은 공간상에 증강된 시각 정보를 표현한다. 제안한 증강현실 홀로그래피에서의 삼차원 공간감에 대해 비교 실험을 한 결과, 2D 이미지를 적용한 경우 보다 3D 이미지 혹은, 3D 이미지와 사용자 인터랙션을 함께 적용한 경우, 사용자에게 3차원 공간감, 현실감(realism)을 더 정확하고 효과적으로 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.807-819
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• 2013

본 연구에서는 기존의 기후변화를 고려한 물수급 분석 방법론의 문제점을 개선하기 위해 GCM 미래 유량 시나리오를 물수급 모형에 직접 입력하는 대신 과거 유량 시나리오의 가중값(재현확률)을 부여하는 새로운 물수급 전망기법을 제안하고자 한다. GCM 미래 기후자료를 TANK 모형에 입력하여 중권역별 미래 유량을 모의하였으며 모의결과에 대한 편이보정을 위해 Quantile Mapping 기법을 적용하였다. 이러한 미래 유량 전망결과를 반영하여 각각의 입력자료에 대한 가중값(재현확률)을 새롭게 산정함으로써 미래 목표 전망구간에 대한 물부족량을 산정하였다. 물수급 모형의 입력자료에 대한 가중값 산정을 위해K-nn 알고리즘을 적용하였으며 비홍수기(10~6월) 유량을 가중값 산정을 위한 기준유량으로 결정하였다. 기후 변화의 불확실성을 고려하고자 4개의 GCM과 3개의 AR4 SRES 온실가스 배출 시나리오를 앙상블 조합하여 생성한 기후변화 시나리오를 활용하였다. 본 연구에서제시한 방법론을 한반도 4대강 유역에 적용한 결과, 기후변화를 고려한 한반도 미래 평균 물부족량은 2020s (2010~2039년)에는 과거에 비해 10~32% 정도 증가할 것으로 전망되었다. 또한, 한반도 4대강 유역의 경우 먼 미래로 갈수록 비홍수기 유량이 점차 감소할 것으로 전망됨에 따라 2080s (2070~2099년)에는 과거 대비 평균 물부족량이 최대 97%(약 516.5백만 $m^3$/년) 증가할 것으로 전망되었다. 기존의 기후변화 연구 방법론의 전망결과를 비교분석한 결과, 기존 방법론은 매우 극적인 물부족량 증가를 전망하고 있는 반면 본 연구에서 제안한 기법은 상대적으로 보수적인 변화를 전망하였다. 본 연구는 물수급 분석시기 후 변화를 고려하되 기존 국가계획 방법론의 틀을 최대한 유지하고 있다는 점에서 국가수자원계획 수립에 있어 정책결정권자들의 혼돈을 줄여줄 수 있는 방법론이 될 수 있다고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권4호
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• pp.249-258
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• 2020

많은 기후 연구에서는 General Circulation Model (GCM)을 사용하여 연구를 수행하고 있는데, 현재는 5^th Assessment Report (AR5)를 기반으로 한 60개 이상의 GCM이 생성되어 있다. 다양한 GCM을 사용하여 기후 연구를 수행하는 데 있어서 여러 종류의 불확실성이 존재한다. 현재 GCM에 의해 발생되는 불확실성을 줄이기 위해 다양한 연구들이 수행되고 있는데, 그 중에서 GCM의 모의값과 관측값의 차이를 줄이기 위해 사용되는 통계학적 편이보정방법이 적용되는 과정에서 발생하는 불확실성도 중요한 요인으로 분류되고 있다. 따라서 본 연구에서는 과거기간(1970년-2005년)의 지점별로 9개의 GCM과 9개의 분위사상법을 사용하여 산정된 결과를 토대로 RCP 4.5를 사용하여 전망기간(2011-2100년)의 월 강수량을 산정하였다. 산정된 강수량을 토대로 표준 편차와 1분위와 3분위의 변위값(inter-quartile range, IQR)을 산정하여 GCM과 편이보정방법으로 기준을 나누어 변동성을 정량화하여 불확실성을 비교하였다. 분석 결과로 표준편차와 IQR은 전망 기간이 뒤로 갈수록 GCM을 기준으로 계산된 결과가 점차 크게 산정되었다. 이를 통해 GCM의 선정과 편이보정 방법 선택이 미래 기후예측에 어느 정도 영향을 미치는지 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.39-44
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• 2008

본 논문에서는 변형한 가능 곡면에 가상의 텍스쳐를 투영하기 위한 프로젝터 기반의 실시간 기하 보정 시스템을 제안한다. 다수의 대응점들의 위치를 추적하기 위하여 사용되는 마커들은 프로젝터의 영상이 투영되더라도 그 흔적이 남아있어서 투영 영상을 훼손한다. 또한 출력 영상의 사전 기하 보정 과정에서 병목 현상이 발생하기 때문에 실시간 기하 보정 시스템의 구현이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 마커 인식 과정에서 마커에 의해 투영 영상이 훼손되는 현상을 막기 위해 눈에 보이지 않는 적외선 마커를 사용하며, NVIDIA의 Cg ToolKit을 이용하여 고속의 GPU 연산을 수행함으로서 자연스러운 실시간 보정 영상의 출력이 가능하다. 본 논문의 실험 결과에서는 눈에 보이지 않는 마커가 그려진 종이 위에서 사용자와의 상호 작용이 가능한 디지털 영상을 투영한다. 이를 통해 증강 현실 기반의 다양한 디지털 콘텐츠 제작이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.377-387
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• 2006

디지털 문서가 가진 동적인 컨텐츠의 사용을 통한 높은 정보 전달성과 공유 용이성 등의 장점으로 인해 점차적으로 디지털 문서가 종이 문서의 역할을 대신하고 있다. 하지만 종이 문서가 가진 높은 가독성과 휴대성, 저렴한 가격 등의 장점 때문에 사용자들은 여전히 종이 문서를 선호한다. 이와 같이, 종이 문서를 선호하는 사람들에게 디지털 문서의 장점을 제공하기 위해서, 종이 문서에 디지털 정보를 담는 것에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자가 직접 펜을 이용하여 종이 문서에 디지털 정보들을 삽입, 삭제, 수정할 수 있는 Hybrid Documents Authoring Tool(HDAT) 을 제안한다. 제안된 시스템은 읽기와 쓰기 기능을 모두 지원하는 통합형 저작 도구 시스템이다. 또한 문서의 인식을 위해 마커나 패턴 등과 같은 부수적인 장치의 도움 없이 컴퓨터 비전 기술만을 이용함으로써 사용자에게 최대한 자연스러운 환경을 제공한다. 실험을 통해 우리는 제안된 시스템의 효용성을 확인하고, 카메라에 의해 발생하는 제약 아래에서 영상 기반 문서 검색을 위한 카메라 해상도, 입력 영상의 크기, 비교할 샘플의 개수 등의 최저 한계를 측정함으로써 시스템이 실생활 에 적용되었을 때 발생할 수 있는 다양한 상황에서 만족할 만한 성능을 낼 수 있음을 확인하였다.

• 천문학회보
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• 제39권2호
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• pp.98-98
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• 2014

Due to the simple vertical structure of magnetic field, pores can be exploited to study the transport of mechanical energy by waves along the magnetic field to the chromosphere and corona. For a better understanding of physics of pores, we have investigated chromospheric traveling features running across two merged pores from their centers at the speed about 55 km s-1, in the active region AR 11828. The pores were observed on 2013 August 24 by using high time, spatial, and spectral resolution data from the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) of the 1.6 meter New Solar Telescope (NST). We infer a LOS velocity by applying the bisector method to the Ca II $8542{\AA}$ band and $H{\alpha}$ band, and investigate intensity and the line-of-sight velocity changes at different wavelengths and different positions at the pores. We find that they have 3 minutes oscillations, and the intensity oscillation from the line center is preceded by that from the core ($-0.3{\AA}$) of the bands. There is no phase difference between the intensity and the LOS velocity oscillations at a given wavelength. The amplitude of LOS velocity from near the core spectra is greater than that from the far core spectra. These results support the interpretation of the observed wave as a slow magnetoacoustic wave propagating along the magnetic field lines in the pores. The apparent horizontal motion and a sudden decrease of its speed beyond the pores can be explained by the projection effect caused by inclination of the magnetic field with a canopy.