• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.119-131
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• 2011

In this paper, we explore the application of 2-D dual-tree discrete wavelet transform (DDWT), which is a directional and redundant transform, for image coding. DDWT main property is a more computationally efficient approach to shift invariance. Also, the DDWT gives much better directional selectivity when filtering multidimensional signals. The dual-tree DWT of a signal is implemented using two critically-sampled DWTs in parallel on the same data. The transform is 2-times expansive because for an N-point signal it gives 2N DWT coefficients. If the filters are designed is a specific way, then the sub-band signals of the upper DWT can be interpreted as the real part of a complex wavelet transform, and sub-band signals of the lower DWT can be interpreted as the imaginary part. The quincunx lattice is a sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously than the separable two dimensional schemes. Quincunx lattice yields a non separable 2D-wavelet transform, which is also symmetric in both horizontal and vertical direction. And non-separable wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. Therefore, non-separable image processing using DDWT services good performance.

• 유통과학연구
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• 제11권7호
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• pp.39-45
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• 2013

Purpose - The paper aims at testing the moderating effect of individualism dimension of culture on consumer behavioural intention about bank services in Nigeria. Research design, data, and methodology - A survey was conducted with a sample of five hundred and fifty five bank customers drawn from various retails banks. Using Statistical Package for Social Sciences and Analysis of Moment Structure, combinations of descriptive and inferential statistics were performed. Invariance test and multiple-group analysis were conducted in order to assess the moderating effect. The invariance test was necessary to confirm the equivalence of constructs so that any difference detected thereafter could be related to moderating effect. Results - The results show that individualism has a significant moderating effect on the relationship between technical quality, perceived value and corporate image on the one hand, and behavioural intention on the other. However, individualism does not moderate the association between functional quality and behavioral intention. Conclusions - It is recommended that the bank policy makers should take necessary step to enhance the customer perception of technical quality, perceived value and corporate image with respect the retail bank services.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.423-428
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• 2005

This paper proposes a new edge detection method using a $3{\times}3$ ideal binary pattern and lookup table (LUT) for the mobile robot localization without any parameter adjustments. We take the mean of the pixels within the $3{\times}3$ block as a threshold by which the pixels are divided into two groups. The edge magnitude and orientation are calculated by taking the difference of average intensities of the two groups and by searching directional code in the LUT, respectively. And also the input image is not only partitioned into multiple groups according to their intensity similarities by the histogram, but also the threshold of each group is determined by fuzzy reasoning automatically. Finally, the edges are determined through non-maximum suppression using edge confidence measure and edge linking. Applying this edge detection method to the mobile robot localization using projective invariance of the cross ratio. we demonstrate the robustness of the proposed method to the illumination changes in a corridor environment.

• Advances in robotics research
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• 제2권1호
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• pp.33-44
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• 2018

This paper presents a novel feature detection algorithm called depth-hybrid speeded-up robust features (DH-SURF) augmented by depth information in the speeded-up robust features (SURF) algorithm. In the keypoint detection part of classical SURF, the standard deviation of the Gaussian kernel is varied for its scale-invariance property, resulting in increased computational complexity. We propose a keypoint detection method with less variation of the standard deviation by using depth data from a red-green-blue depth (RGB-D) sensor. Our approach maintains a scale-invariance property while reducing computation time. An RGB-D simultaneous localization and mapping (SLAM) system uses a feature extraction method and depth data concurrently; thus, the system is well-suited for showing the performance of the DH-SURF method. DH-SURF was implemented on a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU), respectively, and was validated through the real-time RGB-D SLAM.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.323-323
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.234-234
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• 2016

본 연구에서는 기상청 RCM으로부터 생산된 미래 이슬점자료를 이용하여 편의보정 및 시간적인 규모내림방법의 적용에 있어서 그동안 간과하고 있었던 사항들을 살펴보고, 그러한 부분들에 대한 보완방법을 100년 빈도 12-시간 지속 이슬점 산출과정을 대상으로 제안하고자 한다. 우선 기후모델로부터 도출된 자료와, 관측된 자료 사이의 일치성 여부를 먼저 확인하기 위해 기후모델로부터 도출된 자료를 이용하여 과거 관측자료와의 재현성을 평가한다. 또한 기후모델의 여러 가지 한계로 인해 생기는 불일치성을 극복하기 위해 편의보정이라는 절차를 수행하여 모델로 부터 도출된 미래 기후자료를 보정하게 된다.본 연구의 경우 5월부터 10월까지의 자료를 대상으로 매월 1-15일 시기와 16-말일로 나누어 총 12개의 시기별, 지점별(62개 지점)별로 편의보정을 수행하였다. 또한 편의보정 되어진 이슬점 자료를 바탕으로 scale-invariance 기법을 적용하여 일-단위 이슬점자료로부터 시간-단위 이슬점 정보를 추출하였다. 먼저 62개 지점별로 1981-1997년(보정기간) 17년 동안의 과거관측자료를 이용하여 시기별 일 이슬점자료로부터 시기별 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 산출하는 함수관계를 구축한 후 이를 이용하여 1998-2014년(검증기간) 17년 동안의 시기별 일 이슬점 자료로부터 시기별 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점을 산출하여, 실제 검증기간의 시간자료를 이용한 12-시간 지속 100년 빈도 이슬점과 비교해 보았다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.129-135
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• 2024

이 연구에서는 MAP-Elites 알고리즘의 연속 최적화 성능을 향상한 새로운 접근법을 제안한다. 기존의 자기 참조 MAP-Elites 알고리즘은 차분 진화 알고리즘의 "DE/rand/1/bin" 연산자를 사용했는데, 이 연산자는 회전 불변이 아니라서 각 변수 간의 상관관계가 높은 경우 성능이 감소하는 문제가 존재한다. 제안하는 알고리즘은 "DE/rand/1/bin" 연산자 대신에 "DE/current-to-rand/1" 연산자를 사용한다. 이 연산자는 회전 불변성을 가지므로 각 변수 간의 상관관계가 높은 분리 불가능 최적화 문제에서도 강건한 성능을 보장할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘이 비교 알고리즘들에 비해 높은 성능을 발휘함을 확인했다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제28권3호
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• pp.108-119
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• 2024

The Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) simulations are commonly used in industrial applications due to their computational efficiency. However, the linear eddy viscosity model (LEVM) used in RANS often fails to accurately capture the anisotropy of Reynolds stress in complex flow conditions. To enhance RANS predictive accuracy, data-driven closure models, such as Tensor Basis Neural Network (TBNN) and Tensor Basis Random Forest (TBRF), have been proposed. However existing models, including TBNN and TBRF, have limitations in capturing the nonlocal patterns of turbulence models, resulting in irregular and unsmooth predictions. Convolutional neural networks (CNNs) are considered as an alternative approach, but their reliance on discretization poses challenges when dealing with arbitrarily designed meshes in RANS simulations. In this study, we propose a nonlinear convolutional neural operator as the RANS closure model. Our model satisfies Galilean invariance, can learn nonlocal physics, and recovers high-resolution physics even when trained on undersampled grids. The model outperforms existing TBNN and TBRF models, successfully predicting smooth fields of Reynolds stress in flows with adverse pressure gradients, separations, and streamline curvature, where existing models struggle or fail to provide accurate predictions.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제13권2호
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• pp.307-321
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• 2011

수학 학습과 성취에 있어서 인지적 영역뿐만 아리나 정의적 영역의 여러 요인이 영향을 주고 있다는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 교육 활동에 있어서 정의적 영역에 대한 중요성 인식은 국가수준의 교육과정 개정이나 학업성취도 평가, 국제비교평가 연구 등에서도 확인해 볼 수 있다. 이와 같이 수학 학습과 성취에 영향을 주는 요인으로서 정의적 요소를 살펴보기 위한 다양한 연구 방법 중에 대규모의 표집집단을 대상으로 하는 경우 가장 보편적이고 일반적으로 사용되는 것이 설문에 따른 반응을 분석하는 것이다. 이에 본 연구에서는 PISA 2003과 TIMSS 2007의 자료를 분석하여 수학 학업 성취도가 상대적으로 높은(상위 30%) 국가를 선정하고 각 국가의 정의적 영역 성취점수를 분석함으로써 국제비교평가의 결과를 바탕으로 한 우리나라 학생들의 정의적 특성을 잘 파악할 수 있는지를 알아보았다. 이 결과를 바탕으로 우리나라 학생들의 정의적 특성을 파악하기 위한 설문 문항 개발의 필요성을 확인하였고 대규모 국제비교평가의 설문문항이 우리나라 학생들을 대상으로 하는 설문 문항 개발에 어떤 시사점을 줄 수 있는지 고찰하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권4호
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• pp.304-314
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• 2007

내용 기반 영상 검색(CBIR)은 영상 내용의 특성 기술을 이용하여 영상을 저장하고 검색하는 기법이다. 좀더 정확한 영상 검색을 지원하기 위하여 영상 내용을 좀 더 효과적으로 기술할 수 있는 특성의 개발이 필요하게 되었다. 현재 주로 사용되고 있는 낮은 레벨의 색상, 질감, 형태 등의 특성은 인간의 인지와 직접적으로 연관이 되지 않으며, 여러 개의 객체가 포함되어 있는 영상은 잘 기술하지 못한다는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 영상 검색 분야의 연구는 높은 레벨의 특성에 대한 연구로 진행되게 되었다. 높은 레벨의 특성은 좀 더 인간의 인지와 유사한 형식으로 영상을 기술하며, 대표적인 특성으로는 객체간의 위치 관계 표현 등이 있다. 하지만 객체간의 위치 관계 표현에 대한 이전의 연구들은 회전된 영상은 검색하지 못한다는 단점이 있다. 하지만 회전 불변(rotation invariant)은 정확한 영상 검색을 위한 특성 기술에 있어 중요하다. 본 논문에서는 객체간의 위치 관계를 효과적으로 표현하기 위한 높은 레벨의 특성인 8AB(8 Angular Bin)라는 새로운 기법을 제안한다. 8AB 기법은 회전 불변을 지원한다. 제안한 기법을 이용한 유사도 계산 및 검색 기법 역시 제안되었다. 또한 본 논문에서는 검색 시간을 단축하기 위한 검색 공간 축소 기법을 제안하였다. 이러한 기법들을 이용하여 실제 데이타와 합성 데이타를 사용한 실험을 행하여 제안된 기법의 유효성 및 검색 공간 축소 기법의 성능을 보였다.