• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.857-865
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• 2013

집중 호우로 인한 피해가 증가하면서 다양한 기법들을 이용하여 강우량 예측에 대한 관심이 높아졌다. 최근에는 극단분포를 활용하여 강우량을 예측하려는 시도가 늘고 있다. 본 연구에서는 일반화 극단 분포를 활용하여 실제 서울시의 1973년부터 2010년까지 7월달의 사후예측분포를 생성하고, 수치적인 계산을 위해서 MCMC (Markov chain Monte Carlo)알고리즘을 활용하였다. 이 연구를 통해서 사후예측분포의 점추정값들을 비교하였고 2011년 7월달의 자료와 비교해 봤을 때 집중 호우의 확률이 증가한 것을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.496-500
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• 1998

Not merely running at the designated constant speed as the classical cruise control, the adaptive cruise control (ACC) maintains safe headway distance when the front is blocked by other vehicles. One of the most essential part of ACC System is the range sensor which can measure the position and speed of all objects in front continuously, ignore all irrelevant objects, distinguish vehicles in different lanes and lock on to the closest vehicle in the same lane. In this paper, the hierarchical object recognition algorithm (HORA) is proposed to process raw scanning laser data and acquire valid distance to target vehicle. HORA contains two principal concepts. First, the concept of life quantifies the reliability of range data to filter off the spurious detection and preserve the missing target position. Second, the concept of conformation checks the mobility of each obstacle and tracks the position shift. To estimate and predict the vehicle position Kalman filter is used. Repeatedly updated covariance matrix determines the bound of valid data. The algorithm is emulated on computer and tested on-line with our ACC vehicle.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.15-20
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• 2010

본 논문은 무선 브로드캐스트 환경에서 인접한 노드들로부터의 정보를 활용하여 질의접근시간과 에너지소모를 줄이기 위한 인덱스 기법을 소개한다. 우리는 정보의 선별적 청취를 위해 HLBS라 불리는 3-계층 위치기반 순차적 접근방식의 인덱스를 제안한다. HLBS는 객체들의 위치를 참고한 순차적인 접근탐색 구조를 통해 포인터 없이 모든 객체의 인덱스를 구성한다. HLBS는 단순하고 적은 크기의 인덱스 구조로 무선 브로드캐스트 채널에서 효율적인 정보탐색을 지원한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 효율적인 정보검색의 성능을 증명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권3호
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• pp.263-270
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• 2009

Noise band removal is a crucial step before spectral matching since the noise bands can distort the typical shape of spectral reflectance, leading to degradation on the matching results. This paper proposes a statistical noise band removal method for hyperspectral data using the correlation coefficient between two bands. The correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. Considering each band of the hyperspectral data as a random variable, the correlation between two signal bands is high; existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirected ness. The unsupervised k-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID in order to evaluate the validation of the proposed method. This paper also proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures. The experimental results conducted on a 228-band hyperspectral data show that while the SAM measure is rather resistant, the performance of SID measure is more sensitive to noise.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제1권1호
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• pp.31-62
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• 1994

Information systems for application areas like office automation, customer service or computer aided manufacturing are usually highly interactive and deal with complex document structures composed of multiple media formats. For the realization of these systems, nonstandard database systems, which we call document databases, need to handle different types of coarse-and fine-grained document objects(like full-text documents, graphics and images), hierarchical and non-hierarchical relationships between objects(like composition-links and cross-references using hypertext structures) and document attributes of different types such as formatting/presentation information and access control. In this paper, we present the underlying data model for document databases based on descriptive markup languages that provide mechanisms for specifying the logical structure(or schema) of individual documents stored in the database. We then describe extensions to the data model for supporting notion of composite structures("join" operators for documents) --composition and hyperlinking mechanisms for representing compound documents and inter-linked documents as unique entites separate from their components. Furthermore, due to the interactive nature of the application domains, the database system in conjunction with clients(or browsers) has to support visual navigation and graphical query mechanisms. We describe the functionality of a new user interface paradigm called HyBrow for meeting the above mentioned requirements. The underlying implementation strategy is also discussed.discussed.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권2호
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• pp.75-87
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• 2017

최근 기후변화에 따른 기상변동성 증가로 기존 한반도의 기상패턴과 다른 이상강우 현상이 증가하고 있다. 이상강우현상에 따른 수문패턴의 변화는 수자원 계획을 수립하는데 있어 불확실성을 가중시키기고 있다. 이러한 점에서 수문 시계열의 변화양상을 효과적으로 인지할 수 있으며, 유역단위에서 일관된 변화를 평가할 수 있는 변동점 분석 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존 변동점 분석방법에 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian) 기법을 연계하여 유역단위에서 계층적 변동점 분석이 가능한 모형을 개발하였다. 우리나라에 40년 이상 관측된 기상청 강수자료를 활용하여 연강수량 자료를 구축하였으며, 본 연구를 통해 개발된 모형의 적합성을 평가하였다. 분석결과, 1990년대의 강수자료의 변화 양상을 정량적으로 확인할 수 있었으며, 과거에 비해 강수의 증가 특성을 확인할 수 있었다. 최종적으로 추정된 수문자료의 변화시점 전후의 재해석자료를 이용하여 한반도 주변의 강수량과 해수면기압의 Anomaly를 분석해본 결과 변동점을 기준으로 강수량과 해수면기압의 명확한 차이를 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11A호
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• pp.903-911
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• 2011

이 논문에서는 무선 센서네트워크의 한정된 에너지 사용의 문제점을 해결하기 위해 노드 적응적 데이터 병합 및 전달 기법을 제안한다. 기존 무선 센서네트워크 환경에서 에너지 효율을 위해 사용되었던 계층적 구조 방식의 LEACH나 TEEN 방식을 기반으로 제안된 방법은 모든 라운드에서 전송 데이터가 있는 멤버노드(Member Node:MN)이나 전송 데이터가 없는 MN 모두에게 프레임을 할당하여 전송데이터가 없는 MN도 활성상태 모드(Active Mode)로 에너지를 소비한다. 또한 수집 데이터가 있다해도 이전 전송 데이터와 동일한 경우에도 데이터를 전송함으로 MN의 에너지 소비를 가중시킨다. 대부분의 계층적 방식은 LEACH를 기반으로 제안되었다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 센싱 데이터가 있는 MN에게만 프레임을 할당한다. 또한 센싱 데이터가 있는 MN 중 이전 전송 데이터와 통일한 데이터를 센싱한 MN는 휴지상태 모드(Sleep Mode)로 전환하여 중복 데이터 전송을 피해 클러스터헤드(Cluster Head:CH)의 데이터전송 에너지를 감소하고 CH에서 데이터 병합 에너지를 감소하여 네트워크 전체 에너지 효율성을 제공한다.

• Coupled systems mechanics
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• 제7권5호
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• pp.509-524
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• 2018

A hierarchical multi-scale modeling strategy devoted to the study of a Bitumen-Bound Gravel (BBG) is presented in this paper. More precisely, the paper investigates the temperature-dependent linear viscoelastic of the material when submitted to low deformations levels and moderate number of cycles. In such a hierarchical approach, 3D digital Representative Elementary Volumes are built and the outcomes at a scale (here, the sub-mesoscale) are used as input data at the next higher scale (here, the mesoscale). The viscoelastic behavior of the bituminous phases at each scale is taken into account by means of a generalized Maxwell model: the bulk part of the behavior is separated from the deviatoric one and bulk and shear moduli are expanded into Prony series. Furthermore, the viscoelastic phases are considered to be thermorheologically simple: time and temperature are not independent. This behavior is reproduced by the Williams-Landel-Ferry law. By means of the FE simulations of stress relaxation tests, the parameters of the various features of this temperature-dependent viscoelastic behavior are identified.

• 한국주거학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.39-47
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• 2014

The background of this study is to examine the structure of housing price of which characteristics are not equal but hierarchical in the apartment complexes. So, the purpose of this study is to analyze the influences of apartment complex characteristics on the housing price within the same regional boundary by HLM. The data used as dependent variables were the market prices of 938 units from 29 apartment complexes by stratified sampling. The 2nd level independent variables is the Housing complex characteristics which are composed of the housing complex & locational variables and the 1st level independent variables are the unit characteristics. The results are as follows. First, the first model shows that the 2nd level variables explains 68% of the housing prices. Second, the influential variables of the 1st level unit variable are 'dwelling exclusive area', 'floor of dwelling' and 'direction of dwelling'. Third, the influential variables of the housing complex variables in the 2nd level are 'lot area', 'the building-to-land ratio', 'the number of unit', 'the number of parking lots per unit', 'Green space area' and 'open space area per unit'. The last, the influential variables of the housing locational variables in the 2nd level are 'distance to subway and park' and the number of school and park within a radius of 1km.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.744-748
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• 2008

본 논문에서는 주어진 예제 멜로디 데이터를 이용하여 효과적으로 새로운 곡을 작곡하는 시스템을 제안한다. 우리가 제안하는 기법은 k-차원 마르코프 체인을 이용하여 마디 단위의 음악 블록을 합성한다. 한마디 단위를 하나의 마르코프 체인의 상태로 취급할 경우 매우 많은 상태를 고려해야 하므로, 이를 계층적 클러스터링 기법을 통하여 학습이 용이한 정도로 상태를 줄인다. 예제 데이터의 각 음악 블록은 소속된 클러스터 번호의 시퀀스로 대체되어 학습 데이터로 사용된다. 학습된 마르코프 체인의 상태를 전이하면서 각 상태에 해당되는 클러스터의 음악 블록을 랜덤하게 선택하여 합성한다. 학습된 마르코프 체인은 효과적으로 예제 음악과 비슷하면서 새로운 곡을 생성할 수 있었다.