• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1-10
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• 2021

과거에 설계자는 주로 과거의 경험과 설계 공간에 대한 산업 표준 임계값에 대한 참조에 의존했습니다. 이러한 설계는 종종 사용자의 요구를 충족하지 않는 공간을 초래합니다. 공간설계를 위한 BP신경망 알고리즘을 구축해 설계 매개변수를 생성하는 과정과 방법을 조사하는 것이 목적이다. 그런 관점에서. 본 논문은 공간 내 복잡한 욕구가 많은 유치원을 연구 대상으로 삼고 있으며, 기계학습의 BP신경망 알고리즘을 통해 환경행동변수와 공간설계변수의 상관관계를 각인하고 있다. 공간 설계 매개변수를 생성하는 방법을 연구합니다. 미래에는 특정 환경행동영향요소를 대체하여 해당 공간설계 매개변수를 도출할 수 있어 보다 광범위한 시나리오에 적용할 수 있고 설계자의 효율성을 높일 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권2호
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• pp.263-274
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• 2016

The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권4호
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• pp.285-290
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• 2012

e-Navigation strategy IMO promotes is defined as it is necessary for network and information standard to provide various maritime safety informations to in land and on board users, and it is expected to provide a large amount and diverse kinds of maritime spatial information services to them. However, as there are some limits to transmit that by current mobile maritime communication technologies, it is required to simplify and optimize the information. In this study, tree node method is applied to ENC using Douglas-Peucker algorithm and we arranged the effect of simplified spatial information through CALS method which compensates the defect of basic tree node method.

• Spatial Information Research
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• 제17권2호
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• pp.213-222
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• 2009

배타적 최근접 쌍 검색 방법은 가까이 있는 승객과 택시 간에 쌍을 맺어주는 것과 같은 실 생활 응용 분야에 유용하게 쓰일 수 있으나, 그 중요성에 비해 많은 연구가 진행되지 않았다. 두 이동 객체가 배타적으로 최근접 쌍이 되기 위해서는 객체는 반드시 하나의 결과 쌍에 속해야 한다. 하지만, 이동 객체는 위치가 빈번하게 변하기 때문에 초기의 배타적 최근접 쌍 결과를 모니터링 해 줄 필요가 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크를 기반으로 k 개의 배타적 최근접 쌍을 구하고 그 결과를 모니터링 하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모든 객체에 대해 배타적 최근접 쌍 검색을 재수행하지 않고, 결과가 갱신되는 범위를 제한하여 부분적인 재수행을 함으로써 모니터링 수행 시간을 줄였다. 다양한 실제 도로 네트워크를 이용한 실험들을 통해 본 논문에서 제안하는 모니터링 방법의 성능을 측정하였다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 모니터링 방법의 정확도가 일반적인 일괄처리 방법들에 비해 뛰어남을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.107-118
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• 2006

본 논문에서는 GIS와 네트웍 알고리듬을 이용하여 통신관망의 설계를 최적화하였다. 구체적이고 계량적인 분석을 위해 신규로 조성되는 대규모의 도시개발지역을 대상으로 하여 기존의 설계방식에 의해 산출된 통신관망과 최적경로 알고리듬을 이용한 통신관망과의 건설비용을 비교하였다. 본 연구의 결과 GIS와 최적경로 알고리듬을 적용한 설계 결과가 기존의 설계방법에 비해 상당한 비용절감 효과가 있음을 보여준다. 연구 대상지역에서 기존설계에 의해 산출된 통신관로의 거리는 5,267m이며 최적경로를 적용한 결과는 4,807m로 460m(9.5%)의 차이를 보였다. 결과를 비용으로 산정했을 경우 약 19,469천원(8.7%)의 비용절감 효과를 보였다. 본 연구에서 제시된 최적화 기법은 기존 설계기법에 비해 통신관망의 공사비의 절감 이외에 설계과정의 표준화 및 자동화가 가능하므로 이를 이용한 자동설계 시스템 개발로 설계비용과 인력이동에 따른 설계업무 적응기간 단축과 인건비 절감이 가능하며, 또한 설계 결과에 대한 객관적 검증이 가능할 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• 제2권2호
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• pp.175-188
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• 1994

본 연구에서는 최근 많은 분야데서 패턴인식을 위한 효과적인 기법으로 이용되고 있는 신경망 기법을 원격탐사자료의 군집화 기법으로서 적용하고자 하였다. 이를 위해 선택된 신경망 모델은 경쟁학습 신경망이며 이를 구성하는 각종 변수들을 재구성하여 원격탐사자료의 군집화를 위한 신경망모델을 설정하였다. 본 신경망을 이용한 군집화 기법은 항공기를 이용하여 획득된 원격탐사자료를 이용하여 순차적(sequential)군집화 기법 K 평균 군집화 기법과 비교되었다. 계산시간은 순차적 기법이나 K 평균기법에 비하여 더 많이 소요되나 정확도면에 있어서는 비교적 우수한 결과를 나타냈다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.653-669
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• 2024

Dynamic scene deblurring is a complex computer vision problem owing to its difficulty to model mathematically. In this paper, we present a novel approach for image deblurring with the help of the sharp reference image, which utilizes the reference image for high-quality and high-frequency detail results. To better utilize the clear reference image, we develop an encoder-decoder network and two novel modules are designed to guide the network for better image restoration. The proposed Reference Extraction and Aggregation Module can effectively establish the correspondence between blurry image and reference image and explore the most relevant features for better blur removal and the proposed Spatial Feature Fusion Module enables the encoder to perceive blur information at different spatial scales. In the final, the multi-scale feature maps from the encoder and cascaded Reference Extraction and Aggregation Modules are integrated into the decoder for a global fusion and representation. Extensive quantitative and qualitative experimental results from the different benchmarks show the effectiveness of our proposed method.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권9호
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• pp.3571-3584
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• 2024

Reactor core transient calculation is very important for the reactor safety analysis, in which the kernel is neutron kinetics calculation by simulating the variation of neutron density or thermal power over time. Compared with the point kinetics method, the time-space neutron kinetics calculation can provide accurate variation of neutron density in both space and time domain. But it consumes a lot of resources. It is necessary to develop a surrogate model that can quickly obtain the temporal and spatial variation information of neutron density or power with acceptable calculation accuracy. This paper uses the time-varying characteristics of power to construct a time function, parameterizes the time-varying characteristics which contains the information about the spatial change of power. Thereby, the amount of targets to predict in the space domain is compressed. A surrogate method using the machine learning is proposed in this paper. In the construction of a neural network, the input is processed by a convolutional layer, followed by a fully connected layer or a deconvolution layer. For the problem of time sequence disturbance, a structure combining convolutional neural network and recurrent neural network is used. It is verified in the tests of a series of 1D, 2D and 3D reactor models. The predicted values obtained using the constructed neural network models in these tests are in good agreement with the reference values, showing the powerful potential of the surrogate models.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.213-225
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• 2018

3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제17권1호
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• pp.64-72
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• 2016

The coverage area of a GNSS regional ionospheric delay model is mainly determined by the distribution of GNSS ground monitoring stations. Extrapolation of the ionospheric model data can extend the coverage area. An extrapolation algorithm, which combines observed ionospheric delay with the environmental parameters, is proposed. Neural network and least square regression algorithms are developed to utilize the combined input data. The bi-harmonic spline method is also tested for comparison. The IGS ionosphere map data is used to simulate the delays and to compute the extrapolation error statistics. The neural network method outperforms the other methods and demonstrates a high extrapolation accuracy. In order to determine the directional characteristics, the estimation error is classified into four direction components. The South extrapolation area yields the largest estimation error followed by North area, which yields the second-largest error.