• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1-6
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• 2007

In this study, tests of brain waves were carried out to investigate the physiological characteristics of drivers during a change of headlight brightness. The participants were 20 males in their 20s. Twenty-three different conditions combining the waveform of light, voltage, and alteration time were used. The measurement of brain waves was performed by an internationally standardized 10-20 method using LXE3232-RF. The results were as follows. 1. From the results of the brain wave map analysis, it was suggested that waveform A increases mental stress and waveform B affects mental and visual stress. The longer the stimulation time, the more stress level was detected. 2. The voltage alteration time of the B waveform should be kept to less than 1500msec, while the voltage should not fall below 11.5[V].

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.671-674
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• 2007

유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Networks)는 각종 센서에서 수집한 정보를 무선으로 수집할 수 있도록 구성한 네트워크를 말한다. 이러한 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 전송 거리의 극복과 최적의 경로 설정으로 안정적인 데이터 전송이 중요하다. 이에 본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Networks)를 이용한 센서 노드의 한정된 전송거리를 극복하고자 한다. 따라서 u-farm을 위한 환경감시 시스템은 무선 메쉬 네트워크의 MAP을 적용시켜 안정적인 데이터 전송이 이루어지도록 제안한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권4호
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• pp.452-460
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• 1994

정보의 다양화와 고도화에 따라 지도정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두 되고 있다. 본 논문에서는 생체 시각신경계(Opitcal Neural Field)의 처리과정에서 시 각영역의 특징추출 기구인 수용영역 즉, RF(Receptive Field) 모델을 이용하여 지도도 형의 도로정보를 추출하는 방법을 제안한다. 지형도에는 각종화상 정보가 다양하게 중 첩 포함되어 있는데 대한 복잡한 정보의 분리추출과 계층화 및 데이터베이스화등 시각 적으로 더욱 명백한 처리과정이 필요하다. 본 기법의 특징은 일반적인 처리과정에서 사용한 평행선 추출수법과 윤곽선 추출방법과는 달리 새로운 접근에 의한 특징추출방 법으로 국소적인 처리에서 얻어진 도로정보를 대국적인 처리로 통합 추출하는 것으 로서 실제 국립 지리원에서 발생한 1/25000 지도에 적용하여 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.125-130
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• 2006

In this study, tests of brain waves were carried out to investigate the driver's physiological characteristics by the change of the headlight. The participants were 20 men in their 20s and twenty-three different conditions in combinations of waveform of light, voltage, and alteration time were used. The measurement of the brain waves was performed by internationally standardized 10-20 method using LXE3232-RF. The results were analyzed by Power Spectrum Analysis using alpha-, and beta-wave and by the analysis of different brain domains using Brain wave Map. The results were as follows. 1. From the results of the Brain wave Map analysis, it was suggested that A waveform increases mental stress and B waveform affects mental and visual stress. The longer the stimulation time, the more stress level was detected. 2 The voltage alteration time of B waveform should be kept less than 1500msec, and the voltage should not fall below 11.5V.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.771-783
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• 2023

This study aims to compare the performance of each machine learning model for preparing a grid-based disaster risk map related to flooding in Jung-gu, Ulsan, for Typhoon Chaba which occurred in 2016. Dynamic data such as rainfall and river height, and static data such as building, population, and land cover data were used to conduct a risk analysis of flooding disasters. The data were constructed as 10 m-sized grid data based on the national point number, and a sample dataset was constructed using the risk value calculated for each grid as a dependent variable and the value of five influencing factors as an independent variable. The total number of sample datasets is 15,910, and the training, verification, and test datasets are randomly extracted at a 6:2:2 ratio to build a machine-learning model. Machine learning used random forest (RF), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbor (KNN) techniques, and prediction accuracy by the model was found to be excellent in the order of SVM (91.05%), RF (83.08%), and KNN (76.52%). As a result of deriving the priority of influencing factors through the RF model, it was confirmed that rainfall and river water levels greatly influenced the risk.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권4호
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• pp.494-502
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• 2007

Ubiquitous location based services (u-LBS) will be interested to an important services. They can easily recognize object position at anytime, anywhere. At present, many researchers are making a study of the position recognition and tracking. This paper consists of postion recognition and user identification system. The position recognition is based on location under services (LBS) using a signal strength map, a database is previously made use of empirical measured received signal strength indicator (RSSI). The user identification system automatically controls instruments which is located in home. Moreover users are able to measures body signal freely. We implemented the multi-hop routing method using the Star-Mesh networks. Also, we use the sensor devices which are satisfied with the IEEE 802.15.4 specification. The used devices are the Nano-24 modules in Octacomm Co. Ltd. A RSSI is very important factor in position recognition analysis. It makes use of the way that decides position recognition and user identification in narrow indoor space. In experiments, we can analyze properties of the RSSI, draw the parameter about position recognition. The experimental result is that RSSI value is attenuated according to increasing distances. It also derives property of the radio frequency (RF) signal. Moreover, we express the monitoring program using the Microsoft C#. Finally, the proposed methods are expected to protect a sudden death and an accident in home.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제10권2호
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• pp.108-116
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• 2006

목적 : 3.0 Tesla 고 자장에서 고 해상도 나선주사영상을 수행하였다. 나선주사영상은 초고속 영상기법의 하나로서, Echo Planar Imaging(EPI)에 비하여 eddy current 가 작게 발생하고, 경사자계 파형의 기울기가 완만하여 상대적으로 낮은 slew rate 를 가진 경사자계시스템으로 구현이 가능한 장점이 있다. 또한 고 자장 영상에서 고속스핀에코(Fast Spin Echo: FSE) 등의 rf 에코 기반의 고속영상방법에서 심각하게 대두되는 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않는 장점이 있어 고 자장에서의 초고속영상방법으로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 3.0 Tesla 에서 나선주사방식으로 고 해상도 영상을 얻어 고 자장 MRI에서 나선주사영상기법의 다양한 응용 가능성을 살펴보고자 한다. 대상 및 방법 : 3 Tesla 전신 자기 공명 영상 시스템에서 다양한 해상도의 나선주사영상 방법을 개발하였다. 고차(higher-order) shimming 을 통하여 영상의 화질을 개선하였고, 해상도에 맞게 interleaves 수를 조절하였다. 스핀에코 와 gradient에코 기반 나선주사영상방법을 구현하였고, 에코 time 과 repetition time, rf 회전 각도를 조절하여 영상의 대조도(contrast)와 신호대잡음비를 조절하였다. 결과 : 3 Tesla 전신 자기 공명 영상 시스템에서 나선 주사 방법을 이용하여 다양한 해상도의 영상을 얻었다. 고 자장에서 주 자장의 불균일도(inhomogeneity) 의 절대 크기가 커지기 때문에 이를 줄이기 위한 shimming 이 더욱 중요해진다. 한번의 스캔으로 axial, sagittal, coronal 방향의 불균일도 map을 구하여 spherical harmonics 분석으로 고차 shimming을 하였다. 팬텀과 in-vivo 두부 영상에서 single shot 나선주사 영상으로 $100{\times}100$ 정도의 영상과 6-12 정도의 interleaves 를 적용하여 $256{\times}256$ 의 고 해상도 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 신호대잡음비의 향상과 스펙트럼의 분리, 뇌기능영상에서 BOLD 효과 향상 등으로 고자장 영상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 고 자장 영상에서의 rf field 에 의한 SAR 증가는 중요한 제한 요소로 부각되고 있다. 나선주사영상은 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않고, EPI에 비하여 하드웨어 요구 조건이 낮아 고 자장에서의 고속영상방법으로 적합하다. 본 논문에서는 고차 shimming 을 통하여 불균일도를 개선하고, single shot 과 interleaving 을 적용한 multi-shot 나선주사영상 기법으로 $100{\times}100$에서 $256{\times}256$의 고해상도 영상을 얻어 고 자장에서 초고속영상기법으로 다양한 적용 가능성을 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.34-45
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• 2021

날씨는 밭작물의 가격 측정과 생산량 및 품질에 영향을 미치기 때문에 농산업에서 가장 많이 고려되는 요소이다. 특히, 밭작물의 경우 평지보다 산지에서 재배되는 등 외부 환경에 많이 노출되어 있다. 본 연구는 수치 산림입지토양도를 이용하여 산지를 구성하고 있는 12개의 토양의 특성 자료와 기상정보 간의 연관성을 파악하였다. 공간적 상관관계가 고려된 GAM, 크리깅, RF를 이용하였으며, 연구자료는 2009년 1월부터 2018년 12월까지의 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 일 단위 평균기온, 최고기온, 최저기온, 강우량 자료가 사용되었다. 분석결과 지리적 효과만 반영된 GAM이 상대적으로 추정성능이 우수하였고, 산림입지토양도는 밭작물 재배지 기상정보를 추정에 큰 도움이 되지 않았다. 이에 유의수준을 5%로 통계적 가설검정을 수행하여 중요 요인을 선택하였다. 산림입지토양도의 기후대코드(CLZN_CD)와 토양목본코드 B(SIBFLR_LAR)가 기상정보 추정에 상대적 유의미한 요인으로 선정되었다. 기후대코드를 추가한 모형의 경우 일 평균 기온과 일 최저기온의 공간 보간 성능이 향상되었다. 한반도의 국토는 70%가 산지이고 밭작물은 주로 산지에서 재배되고 있다. 따라서 산지의 기상정보를 추가 수집하여 연구를 수행한다면 생육시기별로 밭작물을 관리하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1119-1130
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• 2021

불안정한 기후와 함께 나타나는 국지적 집중호우로 인한 도시 침수는 끊임없이 발생하고 있으나, 강우량을 포함한 기상정보 현황 또는 예보정보를 활용하여 공간적인 도시홍수 예측정보를 제공할 수 있는 체계는 아직 마련되지 못한 상황이다. 공간적인 홍수정보는 하천의 제방, 도시 하수관거의 통수능, 저류지, 펌프시설과 같은 구조물적 대책에 어려움이 있을 시 발생할 수 있는 최악의 홍수상황을 미리 파악함으로써 피해를 최소화하는데 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 기상청에서 제공되는 강수량, 도시 유역에 대한 2차원 침수해석 결과, 그리고 기계학습 모형 중 하나인 랜덤포레스트 회귀모형을 활용하여 실시간으로 도시유역에 대한 침수지도를 예측할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 연구유역은 내수침수가 빈번하게 발생하는 울산시 우정태화지구로 선정하였다. 지속시간 6시간의 총강우량 50 mm, 80 mm 그리고 110 mm 대한 랜덤포레스트 회귀분석 예측 침수면적과 검보정된 2차원 물리모형의 침수해석 결과 비교시 각각 63%, 80%, 그리고 67%의 적합도를 보여주어, 빠른 시간안에 발생하는 도시 침수에 대한 대응, 대피를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Plant Breeding and Biotechnology
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• 제7권3호
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• pp.272-286
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• 2019

Developing elite hybrid rice varieties is one important objective of rice breeding programs. Several genes related to male sterilities, restores, and pollinators have been identified through map-based gene cloning within natural variations of rice. These identified genes are good targets for introducing genetic traits in molecular breeding. This study was conducted to breed elite hybrid lines with major genes related to hybrid traits and disease/insect resistance in 240 genetic resources and F₁ hybrid combinations of rice. Molecular markers were reset for three major hybrid genes (S5, Rf3, Rf4) and thirteen disease/insect resistant genes (rice bacterial blight resistance genes Xa3, Xa4, xa5, Xa7, xa13, Xa21; blast resistance genes Pita, Pib, Pi5, Pii; brown planthopper resistant genes Bph18(t) and tungro virus resistance gene tsv1). Genotypes were then analyzed using molecular marker-assisted selection (MAS). Biological assay was then performed at the Red River Delta region in Vietnam using eleven F₁ hybrid combinations and two control vatieties. Results showed that nine F₁ hybrid combinations were highly resistant to rice bacterial blight and blast. Finally, eight F₁ hybrid rice varieties with resistance to disease/insect were selected from eleven F₁ hybrid combinations. Their characteristics such as agricultural traits and yields were then investigated. These F₁ hybrid rice varieties developed with major genes related to hybrid traits and disease/insect resistant genes could be useful for hybrid breeding programs to achieve high yield with biotic and abiotic resistance.