• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권5_3호
• /
• pp.1373-1387
• /
• 2021

산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Plant Biotechnology
• /
• 제38권1호
• /
• pp.9-14
• /
• 2011

To determine whether pattern recognition based on metabolite fingerprinting for whole cell extracts can be used to discriminate cultivars metabolically, leaves of nine commercial Orostachys plants were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). FT-IR spectral data from leaves were analyzed by principal component analysis (PCA) and Partial least square discriminant analysis (PLS-DA). The dendrogram based on hierarchical clustering analysis of these PLS-DA data separated the nine Orostachys species into five major groups. The first group consisted of O. iwarenge 'Yimge', 'Jeju', 'Jeongsun' and O. margaritifolius 'Jinju' whereas in the second group, 'Sacheon' was clustered with 'Busan,' both of which belong to O. malacophylla species. However, 'Samchuk', belong to O. malacophylla was not clustered with the other O. malacophylla species. In addition, O. minuta and O. japonica were separated to the other Orostachys plants. Thus we suggested that the hierarchical dendrogram based on PLS-DA of FT-IR spectral data from leaves represented the most probable chemotaxonomical relationship between commercial Orostachys plants. Furthermore these metabolic discrimination systems could be applied for reestablishment of precise taxonomic classification of commercial Orostachys plants.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권5호
• /
• pp.13-18
• /
• 2016

LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)에서는 비용 효율적 방법으로 급증하는 무선 데이터 서비스를 대처하고 사용자의 QoS(Quality of Service)를 만족시키기 위해 SCE(Small Cell Enhancement)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 수많은 소형셀이 밀집하여 불규칙하게 배치되기 때문에 전송품질 저하 등 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 밀집한 소형셀 네트워크에서 클러스터링 기반 간섭 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 UE(User Equipment)로부터 받은 RSRP(Reference Signal Received Power)를 비교하여 소형셀의 클러스터를 구성한다. 클러스터 내에서 ABS를 적용하여 소형셀 간 간섭을 완화시킨다. 또한, 전력제어를 적용하여 클러스터 간 간섭을 줄인다. 모의실험 결과, 제안한 기법에서 소형셀 사용자의 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio), 전송률 및 스펙트럼 효율이 향상되어 전체적인 셀 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제13C권2호
• /
• pp.185-194
• /
• 2006

단 논문에서 먼저 LEACH (Low-Energy Adaptive Hierarchy)를 사용한 무선센서네트워크에서 하나의 센서 노드가 다른 두 센서노드의 클러스터 헤드를 향한 데이터 전송을 도와주는 전력 및 대역폭에 효율성있는 협력 통신 프로토콜을 제안하고, 제안한 프로토콜의 closed-form BER(Bit Error Ratio)을 유도한다. 또한 이것이 복호 후 전송 프로토콜의 일반적인 BER 임을 보이고, 제안한 시스템이 기존의 복호 후 전송 프로토콜보다 더 높은 주파수 효율을 가지면서 동일한 성능을 나타내는 것을 보인다. 많은 수학적인 결과를 통해 직접 전송일 경우 BER이 $10^{-3}$에서 11dB까지 네트워크의 전력이 절약되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제16권1호
• /
• pp.27-33
• /
• 2006

Fault diagnosis and condition monitoring for rotating machines are important for efficiency and accident prevention. The process of fault diagnosis is to extract the feature of signals and to classify each state. Conventionally, fault diagnosis has been developed by combining signal processing techniques for spectral analysis and pattern recognition, however these methods are not able to diagnose correctly for certain rotating machines and some faulty phenomena. In this paper, we add a minimum detection error algorithm to the previous method to reduce detection error rate. Vibration signals of the induction motor are measured and divided into subband signals. Each subband signal is processed to obtain the RMS, standard deviation and the statistic data for constructing the feature extraction vectors. We make a study of the fault diagnosis system that the feature extraction vectors are applied to K-means clustering algorithm and minimum detection error algorithm.

• Journal of Acupuncture Research
• /
• 제38권4호
• /
• pp.300-311
• /
• 2021

Background: So far there is no confidence in the basics of acupoint/meridian phenomena, specifically in spatial and temporal electrical manifestations in the skin. Methods: Using the skin electrodynamic introscopy, the skin areas of 32 × 64 mm² were monitored for spectral electrical impedance landscape with spatial resolution of 1 mm, at 2 kHz and 1 MHz frequencies. The detailed baseline and 2D test-induced 2 kHz-impedance phase dynamics and the 4-parameter time plots of dozens of individual points in the St32-34 regions were examined in a healthy participant and a patient with mild gastritis. Non-thermal stimuli were used: (1) (for the sick subject), microwaves and ultraviolet radiation applied alternately from opposite directions of the meridian; and (2) (for the healthy one) microwaves to St17, and cathodic/anodic stimulation of the outermost St45, alternately. Results: In both cases, the following phenomena have been observed: emergence of in-phase and/or antiphase coherent structures, exceeding the acupoint conditional size of 1 cm; collective movement along the meridian; reversible with a reversed stimulus; counter-directional dynamics of both whole structures and adjacent points; local abnormalities in sensitivity and dynamics of the 1 MHz and 2 kHz parameters indicating existence of different waveguide paths. Conclusion: It is assumed that these findings necessitate reconsideration of some basic methodological issues regarding neurogenic/acupuncture points as spatial and temporal phenomena; this requires development of an appropriate approach for identifying the acuzones patterns. These findings may be used for developing new approaches to personalized/controlled therapy/treatment.

• ETRI Journal
• /
• 제44권3호
• /
• pp.426-437
• /
• 2022

To understand the multilateral characteristics of human behavior and physiological markers related to physical, emotional, and environmental states, extensive lifelog data collection in a real-world environment is essential. Here, we propose a data collection method using multimodal mobile sensing and present a long-term dataset from 22 subjects and 616 days of experimental sessions. The dataset contains over 10 000 hours of data, including physiological, data such as photoplethysmography, electrodermal activity, and skin temperature in addition to the multivariate behavioral data. Furthermore, it consists of 10 372 user labels with emotional states and 590 days of sleep quality data. To demonstrate feasibility, human activity recognition was applied on the sensor data using a convolutional neural network-based deep learning model with 92.78% recognition accuracy. From the activity recognition result, we extracted the daily behavior pattern and discovered five representative models by applying spectral clustering. This demonstrates that the dataset contributed toward understanding human behavior using multimodal data accumulated throughout daily lives under natural conditions.

• Journal of Plant Biotechnology
• /
• 제43권3호
• /
• pp.383-390
• /
• 2016

본 연구에서는 국내에서 재배중인 배추 전세포 추출물의 FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 다변량 통계분석(PCA, PLS-DA, HCA)을 이용하여 신속하고 간편한 계통 구분체계를 확립하였다. 다변량 통계분석 결과 대사체 수준에서 배추의 부계, 모계, $F_1$ 계통들이 계통에 따라 유연관계가 높음을 알 수 있었다. 아울러 본 연구에서 얻어진 대사체 정보의 유연관계분석은 $F_1$ 계통의 부계와 모계에 대한 유연관계가 교배에 따라 달라질 수 있음을 보여주었다. 따라서 FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량 통계분석 기술은 대사체 정보를 기반으로 한 신품종 선발방법의 간편성과 신속성을 고려할 때 배추의 계통이나 품종의 신속한 식별 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.111-124
• /
• 2010

지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.

• Journal of Plant Biotechnology
• /
• 제39권3호
• /
• pp.121-126
• /
• 2012

본 연구에서는 국내에서 재배중인 대표적인 두과작물(대두, 완두, 강낭콩, 팥, 녹두, 동부)종자로부터 전세포추출물의 FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 다변량통계분석(PCA, PLS-DA, HCA)을 이용하여 신속하고 간편한 종 구분체계를 확립하였다. 대사체수준에서 팥, 녹두, 동부는 유연관계가 높음을 알 수 있었으며 대두, 완두, 강낭콩은 비록 두과작물이지만 차이가 매우 큼을 알 수 있었다. 아울러 본 연구에서 얻어진 대사체 정보의 다변량통계분석에 의한 유연관계분석은 흥미롭게도 두과작물의 계통분류학적 유연관계와 밀접한 상관관계를 나타내었다. 따라서 FT-IR 스펙트럼 데이터의 다변량통계분석은 방법의 간편성과 신속성을 고려할 때 두과작물의 계통이나 품종의 신속한 식별 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다. 또한 두과작물의 기능성 성분 함량 정보가 성공적으로 연계된다면 본 연구에서 확립된 대사체 기반 신속식별체계는 기능성 성분의 함량이 높은 계통이나 품종의 조기 선발수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.