• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권5호
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• pp.451-460
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• 2005

본 논문은 ffGA상에서 에너지 효율이 높은 데이터 경로 설계 방법론을 제안한다. 에너지, 처리시간, 그리고 면적간의 트레이드오프를 이해하기 위하여, 도메인 특성 모델링, coarse-grained 성능평가, 설계공간 조사, 그리고 로우-레벨 시뮬레이션 과정들을 통합한다. 도메인 특성 모델링 기술은 도메인의 특성에 따른 시스템 전체의 에너지 모에 영향을 미치는 여러 가지 구성요소와 파라미터들을 식별함으로써 하이-레벨 모델을 명시한다. 도메인이란 주어진 어플리케이션 커널의 알고리즘에 대응하는 아키텍쳐 패밀리이다. 하이-레벨 모델 또한 에너지, 처리시간 그리고 면적을 예측하는 함수들로 구성되어 트레이드오프 분석을 용이하게 한다. 설계 공간 조사(DSE)는 도메인에 명시된 설계 공간을 분석하여 설계 셋을 선택하도록 한다. 로우-레벨 시뮬레이션은 설계 공간 조사(DSE)에 의해 선택된 설계와 최종 선택된 설계의 정확한 성능평가를 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 설계 방법은 매트릭스 곱셈에 대응하는 알고리즘과 아키텍쳐 패밀리를 사용한다. 제안된 방법에 의해 검증된 설계는 에너지, 처리시간과 면적간의 트레이드오프를 보인다. 제안된 설계 방법의 효율성을 보이기 위하여 Xilinx에서 제공되는 매트릭스 곱셈 커널과 비교하였다. 성능 비교 메트릭으로 평균 전력 밀도(E/AT)와 에너지 대 (면적 x 처리시간)비를 사용하였다. 다양한 문제의 크기에 대하여 Xilinx설계들과 비교하였을 때 제안한 설계 방법이 전력밀도(E/AT)에서 평균 $25\%$우수하였다. 또한 본 논문에 제안한 설계의 방법을 MILAN 프레임워크를 이용하여 구현하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.29-33
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• 2010

항공레이저측량을 통한 지형 분류작업은 분류 정확도의 확보와 세밀한 지형 표현의 두 목표를 동시에 만족해야 한다. 이 두 목표를 달성하기 위한 자동분류 처리에 연구로서 노이즈가 많은 지형분류 결과로부터 필터링을 통한 품질향상 연구가 다수 있었으나 한국과 같이 삼림이 울창하고 지표면 투과율이 낮은 환경에서의 항공레이저측량 결과 적용 시 관목 및 교목 하층이 지면으로 분류되는 오류가 많았다. 이에 본 연구는 정확도가 높고 점밀도가 낮은 1차 지형분류 결과를 기반으로 아직 지형으로 등록되지 않은 LiDAR 지형 분류 후보 점군들로부터 세밀 지형 표현에 필요한 점들을 추출하는 기법으로 점분류 처리절차를 개선하였다. 주변 지형 포인트의 가중치를 부여하여 경사 (gradient) 계산을 통해 미추출 LiDAR 점군들로부터 지형 표현 점들을 분류하는 본 알고리즘은 특히 능선부분의 사라진 특징을 찾아내거나 무너진 논둑을 복원하는 등 최소의 점들로 중요한 지형 요소점(terrain model key points)을 놓치지 않고 세밀하게 표현하는데 효과적이다. 이 알고리즘을 통해 추출한 점들과 1차 지형분류 결과를 결합하여 지형분류최적화 방법을 제안하였다.

• 한국약용작물학회지
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• 제3권3호
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• pp.200-206
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• 1995

잇꽃의 안전다수확(安全多收穫) 재배기술(栽培技術) 확립(確立) 일환(一環)으로 경기도농촌진흥원특용작물시험국장(京畿道農村振興院特用作物試驗國場)에서 중북부지역(中北部地域) 파종기(播種期) 설정(設定)과 P.E. 피복(被覆) 재배(栽培) 및 적정(適正) 재식거리(栽植距離) 를 구명(究明)코자 시험(試驗)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1, 파종기(播種期)가 10일 빠를수록 출아소요일수(出芽所要日數)는 $3{\sim}4$일(日), 개화기(開花期)는 2일(日), 성숙기(成熟期) $1{\sim}2$일(日) 빨랐고 주당화두교(株當花頭敎)와 화두당립수(花頭當粒數)가 많았으며 100립중(粒重)도 무거웠다. 2. 파종기별(播種期別) 종실수양(種實收量)은 조파(早播)할수록 많아 파종적기(播種適期)는 해빙직후(播種適期)인 3월(月)20일(日)경(頃)으로 10a당(當) 종실수양(種實收量)은 86.0kg이었다. 3. P.E.피복(被覆) 재배(栽培)는 무피복(無被覆)에 비(比)하여 출아기(出芽期), 개화기(開花期)가 $2{\sim}3$일(日)빠르며, 주경장(主莖長), 분지장(分枝長)이 길고 주당분지수(株當分枝數)도 많은 경향(傾向)이었다. 4. P.E.피복(被覆)이 무피복(無被覆)보다 $m^2$당(當) 주수(株數)와 주당화두수(株當花頭數)는 많아 통계적(統計的) 유의차(有意差)가 인정(認定)되었고 재식거리간(栽植距離間)에는 모든 수양구성요소(收量構成要素)가 유의차(有意差)를 보였다. 5. 10a당(當) 종보수양(種寶收量)은 P.E.피복(被覆)이 무피복(無被覆)(177,9kg/10a)에 비(比)하여 20% 증수(增收)되어 P E.피복재배(被覆栽培)가 유리(有利)하였고, 조간거리(條間距離) 70+30cm 2열(列)로 할때 주간거리(株間距離)는 무피복(無被覆) 재배시(栽培時) 10cm (20천주(千株)/10a) , P.E.피복 재배시(被覆 栽培時) 15cm (13.3천주(千株)/10a)가 적정(適正) 재식거리(栽植距離)로 생각된다.

• 대한수학회지
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• 제53권3호
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• pp.709-723
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• 2016

Let C[0, t] denote a generalized Wiener space, the space of real-valued continuous functions on the interval [0, t] and define a random vector $Z_n:C[0,t]{\rightarrow}{\mathbb{R}}^n$ by $Zn(x)=(\int_{0}^{t_1}h(s)dx(s),{\cdots},\int_{0}^{t_n}h(s)dx(s))$, where 0 < $t_1$ < ${\cdots}$ < $t_n$ < t is a partition of [0, t] and $h{\in}L_2[0,t]$ with $h{\neq}0$ a.e. In this paper we will introduce a simple formula for a generalized conditional Wiener integral on C[0, t] with the conditioning function $Z_n$ and then evaluate the generalized analytic conditional Wiener and Feynman integrals of the cylinder function $F(x)=f(\int_{0}^{t}e(s)dx(s))$ for $x{\in}C[0,t]$, where $f{\in}L_p(\mathbb{R})(1{\leq}p{\leq}{\infty})$ and e is a unit element in $L_2[0,t]$. Finally we express the generalized analytic conditional Feynman integral of F as two kinds of limits of non-conditional generalized Wiener integrals of polygonal functions and of cylinder functions using a change of scale transformation for which a normal density is the kernel. The choice of a complete orthonormal subset of $L_2[0,t]$ used in the transformation is independent of e and the conditioning function $Z_n$ does not contain the present positions of the generalized Wiener paths.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.271-278
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• 2011

최근 급증하는 기상이변 및 기후온난화 현상은 풍수로 인한 피해를 더욱 가속시키고 있어 풍수해 발생가능성을 미리 예측하여 선제적으로 대응할 방안 마련이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석은 주로 확률 통계기법에 기반한 수식모델 연구가 주류를 이루고 있고 소방방재청 국립방재연구소에서 구축한 태풍위원회 재해정보시스템(TCDIS: Typhoon Committee Disaster Information System) 또한 지역별 풍수해 위험성 분석에 확률모델을 활용하고 있다. 본 논문에서는 경험적 패턴인식에 탁월한 성능을 가진 신경망 알고리즘을 활용하여 개발한 풍수해 예측모델을 소개하고 이 모델과 TCDIS의 KDF 확률밀도함수를 이용한 풍수해 예측모델의 성능 비교 결과를 제시하여 기존 TCDIS의 위험성 분석기능에 신경망 모델을 적용함으로써 시스템의 강건성과 예측 정확도 향상이 가능함을 보이고자 한다.

• 수산경영론집
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• 제43권2호
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• pp.79-94
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• 2012

The purpose of this study is to investigate the production efficiencies of the Korean aquaculture fishery with respect to species and methods using a Data Envelopment Analysis. The study extracted the 8 fishes in each of the sea cage culture, aquarium basin, and enclosed aquaculture for the analytical purposes. First, the study estimated the technical, pure technical, and scale efficiencies of the total of 24 aquaculture fishes based on the traditional DEA under the assumptions of both CRS and VRS. 2 fishes were identified as the efficient DMUs under the CCR-model, and 6 fishes under the BCC-model. Second, we tested to see if there was any difference in production efficiencies regarding those three different methods of aquaculture. we could not find any evidence of the differences in efficiency using a rank sum test based on the traditional DEA. However, we could do find that the pure technical efficiency in the sea cage culture was lower than others at 1% level of significance and the pure technical efficiency in enclosed aquaculture was also lower than others at 5% level of significance using Bilateral-DEA, which could explicitly consider the heterogeneity in the 3 production methods of aquaculture. Finally, the study obtained the 95% confidence intervals of the efficiency scores for the 24 fishes under our study using the smoothed bootstraping method in the process of the re-sampling in cooperation with both a kernel density estimation and a reflection method. At the same time, we could estimate the bias-corrected efficiency scores while the traditionally estimated efficiency scores suffered from the biases in the process of solving a linear programming with the deterministic nature of a production frontier. And hence, we could distinguish the differences in production efficiencies of the 8 fishes with respect to those 3 methods of aquaculture.

• 한국해양공학회지
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• 제27권4호
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• pp.90-97
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• 2013

Oil booms are one of the most widely used types of equipment for the protection of coastal areas against oil spills. In some situations, however, there are several types of oil leaks from the oil boom. Important factors regarding these phenomena include the surrounding ocean environment, such as waves, the density and viscosity of oil, the length of the oil boom skirt, etc. To estimate the performance of the oil boom, it is necessary to predict the behavior of the spilled oil and oil boom. In the present study, the prediction of oil boom performance in waves was carried out using the Pusan-National-University-modified Moving Particle Semi-implicit (PNU-MPS) method, which is an improved version of the original MPS proposed by Koshizuka and Oka (1996). The governing equations, which consist of continuity and Navier-Stokes equations, are solved by Lagrangian moving particles, and all terms expressed by differential operators in the governing equations are replaced by the particle interaction models based on a kernel function. The simulation results were validated through a comparison with the results of Violeau et al. (2007)..

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권11호
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• pp.1011-1020
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• 2018

본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 기법을 개발하기 위해 256개의 국가지하수관측망 관측 자료를 이용하여 관측소별, 월별 수위분포를 핵밀도함수로 추정하였다. 추정된 누적분포함수를 이용하여 월별 지하수위의 분위수를 구하고, 분위수를 정규화 하여 표준지하수지수(SGI)를 산정하였다. 관측소별로 산정된 SGI는 티센망을 이용하여 167개 시군별 SGI로 변환하였다. SGI의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 시군별 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 통해 계측이 이루어지지 않는 미급수지역의 지하수가뭄상황을 국가지하수관측망을 활용해 간접적으로 판단할 수 있도록 하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.525-534
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• 2017

열린 집합 인식 방법론은 테스트 데이터의 클래스를 학습 시에 모두 파악할 수 없는 경우에 대한 인식 방법론이다. 따라서 열린 집합 인식 방법론은 분류와 유효성 검증의 절차를 필요로 한다. 이러한 연구는 얼굴 인식 모듈의 상용화를 위해 필수적이지만 지금까지 국내에서 연구 결과들이 거의 발표되지 않았다. 우리는 두 개의 검증 단계를 가지는 열린 집합 얼굴 인식 방법론을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 학습 클래스 외에 더미 클래스들을 설정하고 희소표현 기반 분류를 수행한다. 이 때 테스트 데이터가 더미 클래스로 분류되면 무효 데이터로 판별하고, 유효한 클래스로 분류되면 다음 유효성 검증 단계로 넘어간다. 두 번째 단계에서 제안하는 네 가지 특징을 추출하고, 확률분포에 기반을 둔 판별함수를 통해 유효성 검증을 수행한다. 우리는 실험을 통해 열린 집합 인식 방법론의 시뮬레이션 방법을 제안하였고 제안하는 방법론의 성능을 제시하고, 희소기반 분류 방식에서 널리 사용되는 SCI 지표를 이용한 유효성 테스트보다 높은 성능을 보임을 입증할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.251-264
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• 2008

본 연구에서는 비동질성 Markov 모형을 이용한 시간강수량의 모의발생을 수행하였다. 즉, 대상유역을 선정하고 시간강수량을 모의하여, 모의된 시간강수량을 이용한 확률강수량 및 확률홍수량을 산정하여 관측자료와 비교함으로써 비동질성 Markov 모형의 적용성을 평가하였다. 모의발생된 강수자료와 관측강수자료의 통계적 특성은 매우 유사한 것으로 나타났으며, 특히 모의년수가 증가할수록 극치값이 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 모의자료를 이용해 산정한 확률홍수량은 관측강수량을 이용해 산정한 결과보다 큰 재현기간에서 관측유입량 자료를 빈도해석하여 산정한 확률홍수량과 더 근사한 결과를 보였다. 따라서, 비동질성 Markov 모형을 이용하여 보다 신뢰성 있는 수공구조물의 설계수문량 산정 등에 많이 활용될 수 있을 것으로 판단되며 수자원 개발시 불확실성 분석을 위한 입력 자료인 강수자료로도 활용이 가능할 것으로 판단된다.