• 한국수산과학회지
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• 제39권spc1호
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• pp.223-230
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• 2006

We investigated the spring and summer community structure of meiobenthos in a tidal-falt near Iwon, Korea, in 2002 and 2003. In total, 12 meiofaunal groups were found in the study area among which nematodes were the most dominant. Benthic foraminiferans, harpacticoid copepods, polychaetes, and crustacean nauplli were also dominant groups at all sites. The total density of meiobenthos at each station was be 246-2,177 ind./$10cm^2$. As the depth of sediment increased, the density of meiobenthos at each station gradually decreased. Changes in the vertical distribution of meiobenthos in the study area occurred mainly near the sediment surface (0-1 cm). Generally, between spring and summer the density of nematodes increased, and the density of other dominant meiofaunal groups (benthic harpacticoids, crustacean nauplii, benthic foraminiferans) decreased near the sediment trap the control site of sediment traps compared to that at the control site. The results of cluster and multidimensional scaling plots indicate that the meiofaunal community changed following construction of a low artificial wood groin structure.

• 한국수산과학회지
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• 제39권spc1호
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• pp.203-213
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• 2006

The spatial patterns of meiobenthic communities in deep-sea sediment were examined. Sediment samples for analyzing of meiobenthic community structure were collected using a remote operated vehicle (ROV), multiple corer TV grab at 20 stations at five sites. In all, 15 meiofauna groups were recorded. Nematodes were the most abundant taxon. Benthic foraminiferans, harpacticoid copepods, polychaetes, and crustacean naupii were also dominant groups at all sites. The total meiofauna density at the study sites varied from 49 to 419 ind./$10cm^2$. The maximum density was recorded at a site located in Challenger Deep in the Mariana trench where simple benthic foraminifera with organic walls flourish. These distinctive taxa seem to be characteristic of the deepest ocean depths. Active hydrothermal sediments contain up to 150 harpacticoid copepods per $10cm^2$ of sediment. In a inactive ridge sediments, devoid of macrofaunal organisms:, the abundance of harpacticoid copepods never exceeded 15 ind./$10cm^2$. Multivariate analysis (multidimensional scaling) revealed significant differences in community structure among the three regions; near an active hydrothermal vent, in the deepest ocean depths and at typical deep-sea bed sites.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.23-32
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• 2011

본 논문에서는 공간 영역과 정수 DCT 영역을 결합하는 hybrid 영역에서 thumbnail 영상을 생성하는 기법을 제안하다. 제안하는 hybrid domain 방법은 잔여 영상 스펙트럼의 DC 값과 복원된 예측 블록의 평균값을 더하여 thumbnail 영상의 화소 값을 구한다. 또한 본 논문에서는 효율적으로 예측 블록의 평균값을 구하기 위하여 블록의 경계화소만을 복원하는 기법을 제안한다. Bit-stream을 복호한 영상을 축소하여 thumbnail 영상을 생성하는 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법은 동일한 thumbnail 영상을 생성하면서 복잡도를 60% 이상 줄인다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.221-225
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• 2007

산림은 탄소저장능력이 있어 대표적인 온실가스인 이산화탄소를 저감시킨다. 따라서 산림의 탄소저장능력 특성을 규명하고 그것을 산림경영에 반영함으로써 온실가스 저감이라는 국제적 노력에 동참하는 수단으로 활용할 수 있다. 일반적으로 임분에서의 탄소저장능력(Carbon Storage, CS)은 식생탄소저장능력(Vegetation Carbon Storage, VCS)과 토양탄소저장능력(Soil Carbon Storage, SCS)의 합으로 볼 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 대표적인 자생수종인 소나무림 VCS의 공간분포를 지엽적 범위(spot level)에서 광역적 범위(regional level)로 확대하여 그 특성을 규명하는 방법을 제시하고자 한다. 지엽적 범위의 조사 및 연구에서 VCS는 임목의 흉고직경(Diameter at Breast Height)과 밀접한 관계가 있는 것으로 확인되었다. 이러한 관계와 Quickbird 고해상도 위성영상에서 추출한 소나무림 공간분포도를 이용해 경관범위(landscape level)에서 소나무림 탄소저장능력의 공간분포를 추정할 수 있었으며,그 결과를GIS 및 RS를 통해 광역적 범위로 확대하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권6호
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• pp.382-390
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• 2021

The present study suggests the application of a depth camera for wave height field measurement, focusing on the calibration procedure and test setup. Azure Kinect system is used to measure the water surface elevation, with a field of view of 800 mm × 800 mm and repetition rate of 30 Hz. In the optimal optical setup, the spatial resolution of the field of view is 288 × 320 pixels. To detect the water surface by the depth camera, tracer particles that float on the water and reflects infrared is added. The calibration consists of wave height scaling and correction of the barrel distortion. A polynomial regression model of image correction is established using machine learning. The measurement results by the depth camera are compared with capacitance type wave height gauge measurement, to show good agreement.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권8호
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• pp.2898-2914
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• 2022

When evaluating energy balance and temperature in reduced-scale fire experiments, which are conducted as an alternative to full-scale fire experiments, it is important to consider the similarity in the scale among these experiments. In this paper, a method considering the similarity of energy balance is proposed for setting the conditions for reduced-scale experiments of mechanically ventilated compartment fires. A small-scale fire experiment consisting of various cases with different compartment geometries (aspect ratios between 0.2 and 4.7) and heights of vents and fire sources was conducted under mechanical ventilation, and the energy balance in the quasi-steady state was evaluated. The results indicate the following: (1) although the compartment geometry varies the energy balance in a mechanically ventilated compartment, the variation in the energy balance can be evaluated irrespective of the compartment size and geometry by considering scaling factor F (∝h_effA_wR_T, where h_eff is the effective heat transfer coefficient, A_w is the total wall area, and R_T is the ratio of the spatial mean gas temperature to the exhaust temperature); (2) the value of R_T, which is a part of F, reflects the effects of the compartment geometry and corresponds to the distributions of the gas temperature and wall heat loss.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.575-586
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• 2022

Uneven light in real-world causes visual degradation for underexposed regions. For these regions, insufficient consideration during enhancement procedure will result in over-/under-exposure, loss of details and color distortion. Confronting such challenges, an unsupervised low-light image enhancement network is proposed in this paper based on the guidance of the unpaired low-/normal-light images. The key components in our network include super-resolution module (SRM), a GAN-based low-light image enhancement network (LLIEN), and denoising-scaling module (DSM). The SRM improves the resolution of the low-light input images before illumination enhancement. Such design philosophy improves the effectiveness of texture details preservation by operating in high-resolution space. Subsequently, local lightness attention module in LLIEN effectively distinguishes unevenly illuminated areas and puts emphasis on low-light areas, ensuring the spatial consistency of illumination for locally underexposed images. Then, multiple discriminators, i.e., global discriminator, local region discriminator, and color discriminator performs assessment from different perspectives to avoid over-/under-exposure and color distortion, which guides the network to generate images that in line with human aesthetic perception. Finally, the DSM performs noise removal and obtains high-quality enhanced images. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate that our approach achieves favorable results, which indicates its superior capacity on illumination and texture details restoration.

• 융합경영연구
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• 제5권2호
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• pp.1-9
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• 2017

This study has reviewed the "A survey on the relation between the employees' viewpoint with knowledge management and cultural intelligence among the employees working in Social Security Organization of Ardabil". The present study is functional in terms of objective and the method is descriptive and survey. This has asked the others' ideas and viewpoints concerning a specific subject and has analyzed them. About the nature and the method used, the present research is of correlation research. The population applied in this research includes all employees working in Social Security Organization of Ardabil consisting of 400. The method used for sampling is simple random sampling. To collect the information in the first step of the research the library method has been used. In this research the data has been collected through standard questionnaires. Then, via descriptive and inferential statistics the research data has been characterized and regarding the spatial scaling of the measurement to test the hypothesis the, correlation analysis of Pearson has been used and also to specify the reliability of the questionnaire the Chronbach's Alpha has been taken in use and the SPSS software to analyze the data also. The findings resulted from the study showed that there is a significant relation between the factors concerning employees' efficiency with knowledge management and the cultural intelligence and all hypotheses was confirmed.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.825-840
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• 2015

적응 비트 레이트 (ABR) 스트리밍은, 이를 사용하는 넷플릭스나 아마존과 같은 콘텐츠 제공자와 더불어 대역폭 효율을 증가시키고, 채널 상태가 좋지 않은 경우에서도 최고의 사용자 실감을 제공한다는 측면에서, 많은 멀티미디어 전달 시스템 중에서 매우 중요한 기능이 되었다. 이러한 시스템에 의하여 대역폭 이용 효율의 개선이 이루어지는 분야는, 실시간 영상전송을 위한 인지형 폐루프 제어가 가능한 비디오 인코딩 분야이다. 본 연구에서는, 지능적으로 해상도를 결정하기 위하여, 사용자 선호도를 학습함으로써, 공간 및 시간적으로 채널 상태에 적응된 비디오 스트림을 제공하는 스트리밍 카메라 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 비디오 압축을 위하여 하드웨어 H.264 / AVC 인코더를 사용한다. 대역폭이 변동할 때 인코딩 매개변수는 사용자 또는 사용자를 대신할 수 있는 인지형 시스템에 의해 구성될 수 있다. 본 연구에서 개발된 인지형 비디오 클라이언트는, 시간이 지남에 따라 프레임 전송률 대비 비디오 크기와 같은 사용자 선호도를 학습하고, 채널 상태가 변동할 때 지능적으로 인코딩 매개변수를 적응 구성하게 된다. 개발된 인지형 해상도 결정 시스템에서는, 공간 및 시간적 해상도를 적절히 선택하여 비디오 대역폭을 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 학습을 통하여 그 해상도를 적응적으로 결정할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.