• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.26-26
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• 2023

General circulation models (GCMs) are widely used in hydrological prediction, however their coarse grids make them unsuitable for regional analysis, therefore a downscaling method is required to utilize them in hydrological assessment. As one of the downscaling methods, convolutional neural network (CNN)-based downscaling has been proposed in recent years. The aim of this study is to generate the process of dynamic downscaling using CNNs by applying GCM output as input and RCM output as label data output. Prediction accuracy is compared between different input datasets, and model structures. Several input datasets with key atmospheric variables such as precipitation, temperature, and humidity were tested with two different formats; one is two-dimensional data and the other one is three-dimensional data. And in the model structure, the hyperparameters were tested to check the effect on model accuracy. The results of the experiments on the input dataset showed that the accuracy was higher for the input dataset without precipitation than with precipitation. The results of the experiments on the model structure showed that substantially increasing the number of convolutions resulted in higher accuracy, however increasing the size of the receptive field did not necessarily lead to higher accuracy. Though further investigation is required for the application, this paper can contribute to the development of efficient downscaling method with CNNs.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제30권2호
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• pp.224-234
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• 2023

We analyzed the major quality characteristics of red pepper powders from various regions and predicted these characteristics nondestructively using shortwave infrared hyperspectral imaging (HSI) technology. We conducted partial least squares regression analysis on 70% (n=71) of the acquired hyperspectral data of the red pepper powders to examine the major quality characteristics. R_c² values of ≥0.8 were obtained for the ASTA color value (0.9263) and capsaicinoid content (0.8310). The developed quality prediction model was validated using the remaining 30% (n=35) of the hyperspectral data; the highest accuracy was achieved for the ASTA color value (R_p²=0.8488), and similar validity levels were achieved for the capsaicinoid and moisture contents. To increase the accuracy of the quality prediction model, we conducted spectrum preprocessing using SNV, MSC, SG-1, and SG-2, and the model's accuracy was verified. The results indicated that the accuracy of the model was most significantly improved by the MSC method, and the prediction accuracy for the ASTA color value was the highest for all the spectrum preprocessing methods. Our findings suggest that the quality characteristics of red pepper powders, even powders that do not conform to specific variables such as particle size and moisture content, can be predicted via HSI.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제40권1호
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• pp.15-23
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• 2024

This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approx-imately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.

• 감성과학
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• 제16권3호
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• pp.409-416
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• 2013

집중은 관련된 사건을 선택적으로 주의하고, 관련 없는 사건을 무시하는 인간의 중요한 인지 기능중의 하나이다. 인간의 집중 능력을 관리 이용하는 컴퓨터 기반 장치에 있어서 집중과 비집중 상태를 구분하는 것은 필수적으로 요구되는 조건이다. 본 논문에서는, 뇌파신호로부터 분류기의 입력으로 사용되는 특징을 효율적으로 추출하기 위하여 비선형 반복 패턴 분석기법과 스펙트럼 분석 기법을 새로이 결합하였고(13개 특징 추출), 서포트벡터머신, 역전파 알고리즘, 선형분리, 로지스틱 회귀 분류 기반 분류기들을 포함하는 집중-비집중 분류기들의 성능을 분석하였다. 그중에서 81 %의 정확도를 보이는 서포트벡터머신 분류기가 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 스펙트럼 분석으로 추출한 특징만을 사용하였을 경우(76 % 정확도)가 비선형 분석 방법으로 추출한 특징만을 사용했을 경우(67 % 정확도)보다 좀 더 우수한 성능을 보였다. 비선형-스펙트럼 분석법을 복합 적용한 서포트벡터머신 분류기가 추후 집중 관련 장비 설계에 있어서 효율적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1797-1802
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• 2005

In this study, we were developed an accuracy of the proposed two dimensional statical inclinometer what used a position sensitive detector(PSD) by an error analysis. The inclinometer consists of a laser source, a mass, an optic-fiber, and a PSD. The gravity direction on a base platform of the inclinometer is changed by an unknown inclination angle. And a laser spot is moved from the origin to another position of a PSD following a variation of an optical path by the gravity. These processes enable the inclinometer to estimate the inclination angle from distance information of the moving spot. A design methodology on the basis of a sensitivity analysis was applied to improve the measurement performance such as a full measuring range and a resolution. But it still has error factors, so we analyze the uncertainty of the inclinometer to evaluate the systematic errors from alignments, assembly error and so on. The experimental performance evaluation about the design objectives as a measuring range and a resolution was performed. And the validity and the feasibility of the design process were certified by an experimental process. Systematic errors eliminated to improve the accuracy of the inclinometer by the corrected measuring model from the calibration process between the inclination angle and the PSD position instead of the nominal measuring model. The ANOVA(analysis of variance) confirmed the effect of eliminating the systematic errors in the inclinometer. From these methodologies, the proposed inclinometer was able to measure with a high resolution(35.14sec) and a wide range(from $-15^{\circ}\;to\;15^{\circ}$

• 한국도로학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.99-108
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• 2014

PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS : As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS : The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제25권4호
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• pp.445-458
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• 2008

레이더 영상의 품질은 영상레이더 탑재체 뿐만 아니라 위성 본체의 성능에 크게 좌우되기 때문에, 영상레이더 위성의 영상형성구조분석(Image Chain Analysis)은 위성체 설계단계에서 가장 중요한 해석들 중 하나이다. 특히, 위성체 지향 및 안정화 오차는 탑재체 고유 설계에서 유도되는 영상 품질에 가장 나쁜 영향을 끼친다. 이 연구에서는 위성체 지향 및 안정화 오차로 인한 레이더 영상 품질 저하를 분석하기 위한 영상형성구조분석 알고리즘이 개발되었다. 개발된 소프트웨어는 궤도 모델, 자세제어 모델, 영상레이더 탑재체 모델, 클러터 모델, 영상처리 모델로 구성된다. 이 해석을 위해, $5km{\times}5km$의 관측폭을 가지는 1m고해상도 모드 레이더 영상의 원시 데이터를 시뮬레이션하고, 영상처리를 수행하였다 영상 품질을 분석하기 위해 영상 내에 총 25개 점표적들을 생성하였다. 이 연구의 결과, 레이더 영상의 방사 정밀도는 위성체 지향오차에 가장 많은 영향을 받는 것으로 해석되었으며, 최고의 영상 품질을 만족시키기 위해서는 위성체 자세제어 시스템의 성공적인 설계가 가장 중요하다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권8호
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• pp.695-702
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• 2012

본 연구에서는 개념설계 단계에서의 해석 결과의 정확도를 높이기 위한 다정밀도 해석과 모든 분야의 요구도를 만족하기 위한 다분야통합 설계 최적화 기법을 적용하였다. 무인항공기의 해석을 위하여 경험식 기반의 저정밀도 해석도구들이 초기 사이징, 공력, 추진, 임무, 중량, 성능, 안정성 도구들로 모듈화되어 개발 및 검증되었다. 개발된 해석도구를 이용하여 설계통합 프로그램을 구성하고, 설계의 정확도를 증가시키기 위하여 다정밀도 해석에 와류 격자법을 이용하였다. 다분야통합 설계 최적화를 위하여 MDF 기법이 적용되었다. 또한 최적화 도구로는 구배기반 최적화 기법을 적용하였다. 제시한 방법의 타당성을 밝히기 위하여, 저정밀도 해석만을 적용한 방법과 다정밀도 해석을 적용한 두 가지 방법의 최적화 결과를 비교하여 본 연구에서 제안된 다정밀도 해석이 개념설계 단계에서 적용 가능함을 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.47-52
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• 2003

변화탐지 기법은 지표상의 중요하거나 시간에 따른 작은 변화에 대하여 효율적으로 인지를 할 수 있는 방법으로 원격탐사 기술을 이용하는 중요한 응용 분야 중에 하나이다. 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 복합적으로 활용을 하면 주기적이며 장기적인 관측을 보다 효과적으로 수행을 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화탐지 기법을 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 홍수지역의 침수에 따른 변화지역 인지에 적용하였다. 연구지역은 한반도 낙동강 하류 지역이며, 여러 가지 변화탐지 기법 중에 change vector analysis(CVA)를 중심으로 하여 주성분분석, 화상 대차법을 각각 적용하였으며, 이를 비교하였다. CVA는 영상의 여러 밴드를 이용하여 변화에 대한 크기와 방향의 정보를 제공한다는 장점이 있다. 각각의 변화탐지 기법을 정확도 평가를 통하여 비교한 결과, CVA에 의한 방법이 overall accuracy 97.27%, Kappa 계수 94.45%로 가장 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구를 통하여 홍수지역의 변화탐지에 대하여 효율적인 변화탐지 기법을 제안할 수 있다고 기대한다.

• 대한치과보철학회지
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• 제57권2호
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• pp.102-109
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• 2019

목적: 이 연구의 목적은 단일 수복물 지대치와 3본 고정성 수복물 지대치 모델에서 3종류의 구강 스캐너에 따른 정확도를 평가하는 것이다. 재료 및 방법: 본 연구에서는 단일 수복물 지대치와 제1대구치가 상실된 3본 고정성 수복물 지대치를 제작하고, 이를 주모형으로 설정하였다. 제작된 주 모형은 산업용 삼차원 스캐너로 스캔하였고, 이를 참조 스캔 데이터로 설정하였다. 3종류의 구강 스캐너(CS3600, CS3500, 그리고 EZIS PO)를 이용하여 주 모형을 5회 스캔 하였다. 이를 평가 스캔 데이터로 설정하였다. 삼차원 비교분석(Geomagic control X)에서 지대치의 스캔 정확도를 평가하기 위해 분할된 지대치를 선택하여 분석하였다. 통계분석은 SPSS 소프트웨어를 이용하여 분석하였다 (${\alpha}=.05$). 구강 스캐너 정확도는 kruskal-wallis test를 실시하여 비교하였고, pairwise test로 사후 검정을 실시하였다. 단일 수복물 지대치 모델과 3본 고정성 수복물 지대치 모델의 정확도 차이는 mann-whitney U test로 분석하였다. 결과: 구강 스캐너에 따른 정확도의 측정결과는 모두 유의한 차이를 보였다 (P < .05). 그리고 단일 수복물 지대치 모델과 3본 고정성 수복물 지대치 모델의 진도(trueness)는 통계적으로 유의한 차이를 보여주었으며, 단일 수복물 지대치에서 더 좋은 진도를 나타냈다 (P < .05). 정밀도(precision)에서는 유의미한 차이가 없었다 (P = .616). 결론: 단일 수복물과 3본 고정성 수복물 지대치의 정확도를 비교한 결과, 스캔 영역이 늘어날수록 지대치 스캔의 오류는 증가하였고, 3종류의 구강 스캐너에서 3본 고정성 수복물 지대치 모델의 스캔 정확도는 임상적으로 허용 가능하다.