• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제35권8호
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• pp.1092-1097
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• 2011

해상에서 데이터통신은 전통적으로 위성과 RF로 이루어진다. 그러나 전송률과 비용의 제약으로 새로운 통신체계를 필요로 한다. 최근 육상의 광대역 캐리어를 해상에서 활용하고자하는 노력이 경주되고 있다. 이 논문에서는 자율망 기반의 해상통신망 모델에서 다양한 육상의 캐리어를 해상에 적용한 경로배정방식을 새롭게 제안한다. 그것은 응용과 캐리어의 전송특성의 정규화된 값에 의한 최적 캐리어를 찾은 후 그 캐리어에 의한 최적경로를 선택하는(NTCR) 방식으로 기존의 최다승방식(MWR)과 성능을 비교하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제33권10호
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• pp.1119-1124
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• 2009

This paper deals with the variability analysis of short term creep rupture test data based on the previous creep rupture tests and the possibility of the creep life prediction. From creep tests performed by constant uniaxial stresses at 600, 650 and $700^{\circ}C$ elevated temperature, in order to investigate the variability of short-term creep rupture data, the creep curves were analyzed for normalized creep strain divided by initial strain. There are some variability in the creep rupture data. And, the difference between general creep curves and normalized creep curves were obtained. The effects of the creep rupture time (RT) and steady state creep rate (SSCR) on the Weibull distribution parameters were investigated. There were good relation between normal Weibull parameters and normalized Weibull parameters. Finally, the predicted creep life were compared with the Monkman-Grant model.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권1호
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• pp.79-90
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• 2010

A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. The continuous characteristic of streaming data necessitates the use of algorithms that require only one scan over the stream for knowledge discovery. Data mining over data streams should support the flexible trade-off between processing time and mining accuracy. In many application areas, mining frequent itemsets has been suggested to find important frequent itemsets by considering the weight of itemsets. In this paper, we present an efficient algorithm WSFI (Weighted Support Frequent Itemsets)-Mine with normalized weight over data streams. Moreover, we propose a novel tree structure, called the Weighted Support FP-Tree (WSFP-Tree), that stores compressed crucial information about frequent itemsets. Empirical results show that our algorithm outperforms comparative algorithms under the windowed streaming model.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.270_271
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• 2009

The identification of multiple bad data, especially when mutually interacting, may be difficult to handle, since the well known procedures based on the normalized or weighted residuals may become faulty. In such a case, successive elimination of the measurement with the largest normalized residual may result in the suppression of correct measurements instead of the bad data. Then the problem of identifying bad data is considered as a combinatorial decision procedure. In this paper, binary PSO is used for the identification of multiple bad data in the power system state estimation. The proposed binary PSO based procedures behave satisfactorily in the identifying multiple bad data. The test is carried out with reference to the IEEE-14 bus system.

• 지질공학
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• 제31권3호
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• pp.395-432
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• 2021

지하수함양은 시공간적으로 다양하여 직접적으로 측정하기 어렵기 때문에 함양추정을 위해 수치모델이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 지하수함양을 추정하기 위한 방법으로 기계학습법의 하나인 분류회귀트리(CART)모형을 적용하기 위해 수정된 수직식생지수(mPVI), 정규식생지수(NDVI), 정규경작지수(NDTI), 정규나지지수(NDRI) 같은 토양-식생관련 지수와 강우, 지형인자(고도, 경사, 경사방향)를 입력하고 김천지역 SWAT-MODFLOW의 함양량 결과를 추출 및 학습하여 함양량을 예측하였다. SWAT-MODFLOW의 함양량 분포에 대한 CART모형의 예측값의 전반적인 정확도는 0.5~0.7, 카파계수는 0.3~0.6으로 나타나 위성영상자료를 통해 토양-식생에 따른 함양량 변화를 합리적으로 예측할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.265-273
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• 2008

본 논문에서는 Kim (2001a)에서 제안한 지수분포에서의 수정된 Shapiro와 Wilk (1972) $W_E$-통계량을 중도절단자료에 적용하였다. 검정통계량은 Samanta와 Schwarz (1988)에서 $W_E$-통계량을 중도절단자료에 대해 수정한 것과 같은 방법으로 정규화 등간격(normalized spacings)을 이용하여 수정하였다. 그 결과 제안된 통계량은 귀무가설에서 중도절단이 없는 경 우와 같은 분포를 갖고 표본크기만 변하게 된다. 제안된 통계량의 검정력을 Samanta와 Schwarz (1988)의 통계량과 비교한 결과, 중도절단이 없는 경우와 마찬가지로 중도절단이 있는 경우에도 변동계수가 1보다 크거나 같은 대립가설에서 제안된 통계량은 더 좋은 검정력을 나타내었다.

• 물과 미래
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• 제28권1호
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• pp.71-80
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• 1995

본 연구의 목적은 NOAA-AVHRR data 를 이용하여 광역 지표면에서의 증발산량과 그 공간적인 분포를 추정하는 것이다. 증발산을 지배하는 많은 인자들은 그 점의 식생조건에 의해 잘 반영된다고 생각할 수 있으며, 그점의 식생의 량과 활성도를 정량적으로 표현할 수 있는 지표로서 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 NOAA data로부터 구한다. 본 연구에서는 이 NDVI의 계절변화로부터 한반도의 개략적인 피복상황을 분류하고, NDVI의 histogram과 증발산량과의 상관관계로부터 한강유역에 있어서의 증발산량과 그의 공간분포를 구하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권4호
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• pp.627-635
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• 2020

With the increasing severity of climate change, intense torrential rains are occurring more frequently globally. Flooding due to torrential rain not only causes substantial damage directly, but also via secondary events such as landslides. Therefore, accurate and prompt flood detection is required. Because it is difficult to directly access flooded areas, previous studies have largely used satellite images. Traditionally, water indices such asthe normalized difference water index (NDWI) and modified normalized difference water index (MNDWI) which are based on different optical bands acquired by satellites, are used to detect floods. In addition, as flooding likelihood is greatly influenced by the weather, synthetic aperture radar (SAR) images have also been used, because these are less influenced by weather conditions. In this study, we compared flood areas calculated from SAR images and water indices derived from Landsat-8 images, where the images were acquired at similar times. The flooded area was calculated from Landsat-8 and Sentinel-1 images taken between the end of May and August 2019 at Lijiazhou Island, China, which is located in the Changjiang (Yangtze) River basin and experiences annual floods. As a result, the flooded area calculated using the MNDWI was approximately 21% larger on average than that calculated using the NDWI. In a comparison of flood areas calculated using water indices and SAR intensity images, the flood areas calculated using SAR images tended to be smaller, regardless of the order in which the images were acquired. Because the images were acquired by the two satellites on different dates, we could not directly compare the accuracy of the water-index and SAR data. Nevertheless, this study demonstrates that floods can be detected using both optical and SAR satellite data.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.120-126
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• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• 한국환경과학회지
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• 제31권10호
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• pp.815-824
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• 2022

It is necessary to understand the amount of snowfall and area of snow cover of Mt. Halla to ensure the safety of mountaineers and to protect the ecosystem of Mt. Halla against climate change. However, there are not enough related studies and observation posts for monitoring snow load. Therefore, to supplement the insufficient data, this study proposes an analysis of snow load and snow cover using normalized-difference snow index. Using the images obtained from the Sentinel2 satellite, the normalized-difference snow index image of Mt. Halla could be acquired. This was examined together with the meteorological data obtained from the existing observatory to analyze the change in snow cover for the years 2020 and 2021. The normalized-difference snow index images showed a smaller snow pixel number in 2021 than that in 2020. This study concluded that 2021 may have been warmer than 2020. In the future, it will be necessary to continuously monitor the amount of snow and the snow-covered area of Mt. Halla using the normalized-difference snow index image analysis method.