• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.371-371
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• 2011

본 연구에서는 한강유역 내 관측기간이 충분한 기상청 지상관측소 10개소를 선정하고 CCCma(Canadian Century for Climate modeling and analysis)에서 제공하는 자료에 대한 인공신경망기법 상세화 적용을 실시하였다. 인공신경망의 학습을 위해 CGCM3.1/T63 20C3M시나리오(reference scenario)의 22개 2D변수 중 물리적으로 민감도가 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 선정하였으며 인공신경망 학습기간은 1991년~1995년, 검증기간은 1996년~2000년, 예측기간은 2011년~2100년으로 A1B, A2 B1 시나리오 등 다양한 기후변화 시나리오를 통해 예측band를 제시하고자 하였다. 하지만 공간상관을 고려하기 위하여 각 관측소에 대하여 인공신경망 학습을 하는 경우 관측소간 spatial correlation 및 spatial cluster구현이 어렵기 때문에 Spatial Rectangular Pulse모형을 이용하고자 하였으나, 강수면적에 대한 scale의 결정이 어렵다는 단점을 확인 하고 본 연구에서는 Random Cascade 모형을 이용하여 ${\beta}$를 통한 강수면적 scale(rainy area fraction)을 결정하고자 하였다. Random Cascade모형의 기법은 격자단위의 downscaling기법으로 강수대의 공간적 형상을 재현하며 스케일에 비종속적인(scale-invariant)프랙탈 특성을 이용하여 매개변수를 최소화 할 수 있는 장점을 가진 기법으로 한강유역 1Km내외 강우장을 만들어 topographic effect를 첨가하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.945-952
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• 2007

얼굴 검출은 얼굴 인식을 위한 첫번째 단계로써, 입력 영상에서의 얼굴의 존재 유무와 얼굴의 위치 및 크기를 알아내야 한다. 얼굴의 위치를 찾아내는 것은 크기변화, 조명변화, 회전과 같은 다양한 상황이 발생하기 때문에 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 문제 중 얼굴이 회전되었을 때 얼굴을 검출하는 방법에 초점을 맞추었다. 먼저, 다인종 얼굴 데이타로부터 얼굴의 존재 유무와 얼굴의 위치 및 크기를 알아낸 뒤, 후보영역에서 두 눈을 검출하다. 두 눈을 이용하여 회전각도를 찾아내고 베이지안 분류기를 이용하여 정면얼굴이 되도록 다시 회전시키는 방법을 이용하였다. 다인종에 데이타를 이용한 회전된 얼굴에 대해서 얼굴검출 알고리즘을 실험하여 결과를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1619-1622
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• 2005

본 논문에서는 로봇이 작업을 계획하기 위해 필요한 3차원 작업 공간을 세 가지의 컨텍스트(context)들을 이해함으로써 빠르게 모델링하는 새로운 기법을 소개 하고 있다. 로봇이 사람과 비슷한 속도와 정확도로 작업 공간을 이해하고 모델링하는 것에 초점을 두고 있으며 이를 위해 작업 공간상의 특징적인 세 가지의 컨텍스트(작업공간의 간략화를 위한 전체 공간상의 평면특징, 데이터베이스에 미리 정의된 물체 그리고 로봇의 주어진 작업에 따라 다양한 상세함을 갖는 그 외의 장애물)를 정의하였고, 그것들을 빠르게 이해함으로써 어떻게 3차원 작업 공간을 형성하는지 설명하고 있다. 본 논문에서 3 차원 정보를 갖는 scale invariant feature transformation(SIFT)를 stereo-sis SIFT 로 간주했으며 이를 이용하여 위에서 언급한 컨텍스트들을 이해하였고 다양한 카메라의 위치로부터 얻어지는 여러 개의 장면들을 정합하였다. 또한, 실험을 통해 제안한 방법의 타당성도 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권10호
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• pp.929-937
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• 2012

본 논문에서는 시불변 채널 계수를 가지는 다중 셀 상향링크 네트워크에서 세 가지 종류의 기회적 간섭 관리 기술을 소개한다. 첫째, 각 기지국에서 다른 기지국에게 최소한의 간섭을 발생시키는 사용자 집합을 기회적으로 선택하는 두 가지 기회적 간섭 관리 완화 기술을 제안하고, 자유도 측면에서 성능을 분석한다. 둘째, 각 기지국에서 두 개의 임계값을 기반으로 설계된 스케줄러로 사용자를 기회적으로 선택하는 분산 기회적 스케줄링을 제안하고, 용량 스케일링 측면에서 성능을 분석한다. 마지막으로, 모의실험을 통해 제안하는 기술을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.268-273
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• 2009

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 국부적 방향 히스토그램을 이용해 조명의 변화나 홍채의 회전에 강인한 홍채인식 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.

• 대기
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• 제22권3호
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• pp.331-344
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• 2012

The changes in the Hadley circulation during the second half of the 20th century were examined using observations and the 20C3M (Twentieth Century Climate in Coupled Models) simulations by the 21 IPCC AR4 models. Multi-model ensemble (MME) mean shows that the mean features of the Hadley circulation, such as the intensity, magnitude, and the seasonal variations, are very realistically reproduced, compared to the ERA40 reanalysis. But the long-term trends of the Hadley circulation in 20C3M MME are quite different to those of observations. The observed intensity of the Hadley cell is persistently enhanced, particularly during boreal winter. In comparison, the meridional overturning circulations reproduced in the MME mean remains invariant in time, and even weakened in boreal summer. This discrepancy between the ERA40 and 20C3M MME is consistently shown in the overall structure of the Hadley circulations, such as mass streamfunction, the velocity potential, the vertical shear of meridional wind, and the vertical velocity in the tropical region. This results indicate that the current climate models are skill-less to capture the long-term trend of Hadley circulation yet, and should be improved in simulation of the large-scale features to enhance the confidence level of future climate change projection.

• 로봇학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.185-191
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• 2009

This paper presents a new shape-based algorithm using affine category shape model for object category recognition and model learning. Affine category shape model is a graph of interconnected nodes whose geometric interactions are modeled using pairwise potentials. In its learning phase, it can efficiently handle large pose variations of objects in training images by estimating 2-D homography transformation between the model and the training images. Since the pairwise potentials are defined on only relative geometric relationship betweenfeatures, the proposed matching algorithm is translation and in-plane rotation invariant and robust to affine transformation. We apply spectral matching algorithm to find feature correspondences, which are then used as initial correspondences for RANSAC algorithm. The 2-D homography transformation and the inlier correspondences which are consistent with this estimate can be efficiently estimated through RANSAC, and new correspondences also can be detected by using the estimated 2-D homography transformation. Experimental results on object category database show that the proposed algorithm is robust to pose variation of objects and provides good recognition performance.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권5호
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• pp.291-304
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• 2020

This paper examines the factors that drive temporal income diversification in rural areas of the Mekong River Delta in Vietnam, based on a framework that conceptualized diversification as a function of a household's capacity to diversify and incentives (both push and pull factors) to diversify. Drawing from five rounds of the Vietnam Living Standard Measurement Surveys covering a 13-year span (1993-2006), two panel datasets made from five cross-sectional samples are used for the analyses. The data are drawn from the Vietnam General Statistics Office. Both tobit model and Ordinary Least Squares model with random and fixed effects are applied. The main points emerging from the analysis is that income diversification is strongly influenced by household labor capacity. The relationship between household labor capacity and increasing insertion in non-farming wage activities is not driven by unobserved time-invariant factors such as household ability and motivation, but is instead driven by the higher labor capacity of households. In terms of the other household capacity variables, the effect of farm size is much larger in terms of retaining households in traditional occupations as compared to pushing them towards non-farm wage employment. Other variables such as household access to financial capital do not play an important role.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.131-143
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• 2012

This paper introduces the double-density discrete wavelet transform using 3 direction separable processing method, which is a discrete wavelet transform that combines the double-density discrete wavelet transform and quincunx sampling method, each of which has its own characteristics and advantages. The double-density discrete wavelet transform is nearly shift-invariant. But there is room for improvement because not all of the wavelets are directional. That is, although the double-density DWT utilizes more wavelets, some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. The dual-tree discrete wavelet transform has a more computationally efficient approach to shift invariance. Also, the dual-tree discrete wavelet transform gives much better directional selectivity when filtering multidimensional signals. But this transformation has more cost complexity Because it needs eight digital filters. Therefor, we need to hybrid transform which has the more directional selection and the lower cost complexity. A solution to this problem is a the double-density discrete wavelet transform using 3 direction separable processing method. The proposed wavelet transformation services good performance in image and video processing fields.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.279-286
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• 2000

The objective of this research is to detect the papaya fruits on tree in an orchard. The detection of papaya on natural background is difficult because colors of fruits and background such as leaves are similarly green. We cannot separate it from leaves by color information. Therefore, this research will use shape information instead. First, we detect an interested object by detecting its boundary using edge detection technique. However, the edge detection will detect every objects boundary in the image. Therefore, shape description technique will be used to describe which one is the interested object boundary. The good shape description should be invariant in scaling, rotating, and translating. The successful concept is to use Fourier series, which is called "Fourier Descriptors". Elliptic Fourier Descriptors can completely represent any shape, which is selected to describe the shape of papaya. From the edge detection image, it takes a long time to match every boundary directly. The pre-processing task will reduce non-papaya edge to speed up matching time. The deformable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.