Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.2
no.1
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pp.19-29
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1999
This paper treats the implementation of concurrent engineering principles for ROC development of a future infantry fighting vehicle. Based on the acquisition process of weapon systems and operational requirements provided by users, Quality Function Deployment(QFD) is used to translate the requirements of the user into specific trade-off analysis. Results of these studies and the use of concurrent engineering principles are presented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.1C
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pp.109-117
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2012
Studying the major wars of the past seventy years, the most fundamental change is the transition of weapon systems to one of convergence and cutting edge / state of the arts technology. Such transition is creating a need for drastic reforms of the weapon systems development process especially in areas of / in regards to effective utilization of IT, reduction of development period, precise establishing of operational concept and, management of required operational capability(ROC). In particular, establishing an accurate operational concept for a new weapon system and efficient management of ROC based on this operational concept is a prerequisite for a low-cost and high-efficiency weapon systems development and in the end, a successful construction of military forces. This paper examines the current management procedure of the ROC of the Korean military and proposes improvements to the procedure while taking into consideration issues of elicitation, analysis and validation of requirements engineering.
Color is a sense signal for human to perceive being through light, and the color is divided into chromatic color and achromatic color. Chromatic color has hue, intensity, and saturation, but achromatic color has only intensity among the properties of chromatic color and doesn't have hue and saturation. Therefore it is important to split colors of image into area for human to perceive colors and not to perceive ones based on vision of human being. In this paper, we find a function to split colors of image into chromatic region of chromatic color region and achromatic region of achromatic color region. First, the input image of RGB color space is converted into the image of HSI color space in consideration of human vision and get a binary image from the converted image. After then, a function to split colors into ROC(ROC: Region of chromatic.) and ROA(ROA:Region of achromatic) is yield. It is difficult to split color of a general image into ROC and ROA. Therefore, to get the chromatic area and achromatic area, we make gradient images to have all range of intensity and range of saturation and to have a little range of hue and yield the function. The evaluation is tested using subjective-quality by 50 non-experts for result images of test images and general images. The results of the proposed method get better 27.5~32.96% than these of the conventional method
Recently, as local heavy rains occur frequently in a short period of time, economic and social impacts are increasing beyond the simple primary damage. In advanced meteorologically advanced countries, realistic and reliable impact forecasts are conducted by analyzing socio-economic impacts, not information transmission as simple weather forecasts. In this paper, the degree of flooding was derived using the Spatial Runoff Assessment Tool (S-RAT) and FLO-2D models to calculate the threshold rainfall that can affect human walking, and the threshold rainfall of the concept of Grid to Grid (G2G) was calculated. In addition, although it was used a lot in the medical field in the past, a quantitative accuracy analysis was performed through the ROC analysis technique, which is widely used in natural phenomena such as drought or flood and machine learning. As a result of the analysis, the results of the time period similar to that of the actual and simulated immersion were obtained, and as a result of the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve, the adequacy of the fair stage was secured with more than 0.7.
The objective of this study is to derive and evaluate the drought threshold level based on hydro-meteorological data using historical drought events. After collecting the drought events during 1991 to 2009 year, the observed meteorological data and estimated hydrological component from LSM are used as input for the percentile analysis that is drought analysis data. The drought threshold level that precipitation and runoff of 3 month duration are less than 35%, soil moisture of 2 month duration is less than 35% and evapotranspiration of 3 month duration is more than 65% is derived using ROC analysis that are objective test method. ROC analysis with SPI (3) is performed to evaluate the applicability of threshold level in the domestic. As a result, it can be concluded that the derived drought threshold level show better performance to reflect the historical drought events than SPI (3) and it reasonably explain the spatial drought situation through the spatial analysis.
With advancements in technology of virtual reality, it is used for various purposes in many fields such as medical care and healthcare, but as the same time there are also increasing reports of nausea, eye fatigue, dizziness, and headache from users. These symptoms of motion sickness are referred to as cybersickness, and various researches are under way to solve the cybersickness problem because it can cause inconvenience to the user and cause adverse effects such as discomfort or stress. However, there is no official standard for the causes and solutions of cybersickness at present. This is also related to the absence of tools to quantitatively measure the cybersickness. In order to overcome these limitations, this study proposed quantitative and objective cybersickness evaluation method. We measured 128-channel EEG waves from ten participants experiencing visually stimulated virtual reality. We calculated the relative power of delta and alpha in 11 regions (left, middle, right frontal, parietal, occipital and left, right temporal lobe). Multiple regression models were obtained in a stepwise manner with the motion sickness susceptibility questionnaire (MSSQ) scores indicating the susceptibility of the subject to the motion sickness. A multiple regression model with the highest under the area ROC curve (AUC) was derived. In the multiple regression model derived from this study, it was possible to distinguish cybersickness by accuracy of 95.1% with 11 explanatory variables (PD.MF, PD.LP, PD.MP, PD.RP, PD.MO, PA.LF, PA.MF, PA.RF, PA.LP, PA.RP, PA.MO). In summary, in this study, objective response to cybersickness was confirmed through 128 channels of EEG. The analysis results showed that there was a clearly distinguished reaction at a specific part of the brain. Using the results and analytical methods of this study, it is expected that it will be useful for the future studies related to the cybersickness.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.8
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pp.3602-3610
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2013
The risk of failure in the development of modern weapon systems has been increasing as the demand on the capability and the resulting complexity of the weapons on the war fields are increasing drastically. The analysis of failure has indicated that the main causes can be the following: one is attributed to the unsatisfaction of the system operation concept; and the other is the use of premature technology. As such, DAPA in Korea is urging that the weapons systems development should meet the required operational capability (ROC) as a critical performance requirement. On the other hand, an approach to risk management is to use the technology readiness level (TRL) assessed for each individual technology alone. However, the method of TRL cannot assess the effect of integration between technologies and cannot be performed at system level, which is crucial to systems development. In order to improve the shortfalls, a concept of system readiness level (SRL) has been studied by introducing the technologies integration and also some forms of analysis of advanced degree of difficulty studied separately, but no model considering both of two reported yet. In this paper, under the framework of meeting the ROC, an improved SRL assessment model is presented, which is also considering the advanced degree of difficulty simultaneously. The application of the improved assessment method is discussed in connection with the life cycle of the weapon systems development in conformance with the ROC of DAPA.
Recently, the spatiotemporal patterns of flood disasters have become more complex and unpredictable due to climate change. Flood hazard map including information on flood risk level has been widely used as an unstructured measure against flooding damages. In order to product a high-precision flood hazard map by combination of hydrologic and hydraulic modeling, huge digital information such as topography, geology, climate, landuse and various database related to social economic are required. However, in some areas, especially in developing countries, flood hazard mapping is difficult or impossible and its accuracy is insufficient because such data is lacking or inaccessible. Therefore, this study suggests a method to delineate large scale flood-prone area based on topographic factors produced by linear binary classifier and ROC (Receiver Operation Characteristics) using globally-available geographic data such as ASTER or SRTM. We applied the proposed methodology to five different countries: North Korea Bangladesh, Indonesia, Thailand and Myanmar. The results show that model performances on flood area detection ranges from 38% (Bangladesh) to 78% (Thailand). The flood-prone area detection based on the topographical factors has a great advantage in order to easily distinguish the large-scale inundation-potent area using only digital elevation model (DEM) for ungauged watersheds.
Shin, Ji Yae;Kim, Ji-Eun;Lee, Joo-Heon;Kim, Tae-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.52
no.4
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pp.279-289
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2019
Unlike other natural disasters, drought is a reoccurring and region-wide phenomenon after being triggered by a prolonged precipitation deficiency. Considering that remote sensing products provide consistent temporal and spatial measurements of precipitation, this study developed a remote sensing data-based drought outlook model. The meteorological drought was defined by the Standardized Precipitation Index (SPI) achieved from PERSIANN_CDR, TRMM 3B42 and GPM IMERG images. Bayesian networks were employed in this study to combine the historical drought information and dynamical prediction products in advance of drought outlook. Drought outlook was determined through a decision-making model considering the current drought condition and forecasted condition from the Bayesian networks. Drought outlook condition was classified by four states such as no drought, drought occurrence, drought persistence, and drought removal. The receiver operating characteristics (ROC) curve analysis were employed to measure the relative outlook performance with the dynamical prediction production, Multi-Model Ensemble (MME). The ROC analysis indicated that the proposed outlook model showed better performance than the MME, especially for drought occurrence and persistence of 2- and 3-month outlook.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.3
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pp.19-34
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2018
The purpose of this study is to estimate monthly agricultural reservoir storage with multiple linear regression model(MLRM) based on reservoir storage and meteorological data. The regression model was developed using 15 years(2002 to 2016) of 3,067 reservoirs by KRC(Korea Rural Community) and 63 meteorological stations by KMA (Korean Meteorological Administration), and the MLRM showed the determination coefficient($R^2$) of 0.51~0.95. The MLRM was applied to 9 selected reservoirs among the whole reservoirs and validated with $R^2$ of 0.44~0.81. The ROC(Receiver Operating Characteristics) analysis of Reservoir Drought Index(RDI) classified by comparing the present reservoir storage with normal year(1976~2005 average) reservoir storage showed average value of 0.64 for 2 years(2015~2016) with the highest value of 0.70 for winter period, lowest value of 0.58 for summer period. If 1 to 3 months weather forecasting data such as Glosea5 produced by KMA are applied, the predicted monthly reservoir storage from the MLRM can be a useful information for agricultural drought pre-preparation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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