• 한국환경생태학회지
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• 제22권1호
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• pp.43-58
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• 2008

하천식물의 자연환경조건을 규명하기 위하여 국내 중소규모의 10개 하천(한강수계의 문산천, 곡릉천, 낙동강 수계의 미천, 쌍계천, 남천, 북한강 수계의 가평천, 조종천, 남한강 수계의 청미천, 양화천, 복하천)을 선별한 다음에 각 하천의 전 유로연장에서 가장 자연성이 높은 구간 1km를 중점조사구로 결정하였다. 그리고 그 구간에 대하여 $2004\sim2007$년 여름에 식물조사를 belt transect 방법으로 실시하였다. 그 결과 총 296종이 출현하였는데, 그 중에서 출현빈도가 높은 121종과 대상지의 환경인자(저수로 물로 부터의 거리, 하상재료의 크기, 사주의 개수, 대상지의 고도, 하상경사, 저수로의 폭, 하천수질측정값)간의 RDA (Redundancy analysis) 및 피어슨의 상관성 분석을 실시하였다. 그 결과 대입된 식물종들은 대상지의 고도, 하상경사, 사주의 개수의 인자와는 유의성이 없었으나, 하상재료의 크기, 저수로의 폭, 전기전도도와 인산염인$(PO_4-P)$의 농도와는 상관성이 “매우 높은$\sim$보통”으로 분석되었다. 그리고 이 식물들은 현재의 그들의 수환경 조건을 그대로 반영하고 있기 때문에 분석방법의 신뢰성에 큰 무리가 없으나, 사례의 다양성 부족으로 다른 사례하천으로의 확대해석은 어려울 것이다. 그러나 본 자료는 앞으로 하천특성에 따른 식물연구나 하천식물 선정을 위한 기초 자료로는 이용할 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권5호
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• pp.486-493
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• 2002

본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 각 부밴드에 대한 영역별 대역간 양방향 예측과 확장된 SPIHT (set partition in hierarchical trees)를 이용한 효율적인 인공위성 다분광 화상데이터의 압축 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 가시광선 영역과 적외선 영역에서 다른 대역과 분광적 상관성이 큰 대역을 기준대역 (feature band)으로 각각 결정하고, 이 대역들에 대해 웨이블릿 변환 (wavelet transform, WT)을 행한 후 SPIHT를 행하여 부호화함으로써 대역내 (intraband) 중복성을 제거한다. 기준대역과 대역간 상관성이 큰 예측대역 (prediction band)들에 대해서는 웨이블릿 변환을 행한 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역분류를 하고, 각 부밴드에 대한 영역별 대역간 양방향 예측 (classified interband bidirec- tional prediction)을 행함으로써 대역간 (interband) 중복성을 제거하여 압축 효율을 향상시킨다. 또한 확장된 SPIHT의 부호화 효율을 높이기 위해 예측오차의 최대값에 따라 재배열된 대역들에 대해 확장된 SPIHT를 행하여 예측오차를 부호화함으로써, 예측에 따른 오차를 보상하여 화질을 향상시킨다. 실제 다분광 화상데이터에 대한 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 부호화 효율이 기존의 방법에 비하여 우수함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.307-315
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• 2014

차세대 영상압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에 적용 가능한 무손실 인트라 예측 방법 CR-DPCM(Cross-Residual Difference Pulse Code Modulation)을 제안한다. HEVC는 공간상의 중복성을 줄이기 위해 다양한 방향의 예측을 하도록 만들어졌으며, 이를 위해 부호화 하려는 블록의 주변 화소들을 사용하고 있다. 본 논문에서 제안하는 HEVC 적용 가능한 무손실 인트라 예측 방법은, 예측을 위해 화소 단위 DPCM을 수행하면서도 잔차 변환과, 잔차 변환의 결과로 얻어지는 잔차 신호에 대해 2차로 진행하는 잔차 변환을 예측 방향에 맞추어 교차시키는 CR-DPCM 방법을 사용하며, 이는 기존 제안한 방법인 제 2차 잔차 변환(Secondary Residual Transform)보다 높은 성능 향상을 가진다. 제안하는 무손실 인트라 코딩 방식인 CR-DPCM 방법은 기존의 HEVC 표준 방법과 비교 하였을 때 bit-rate 평균 약 8.43%정도 감소시키며, JPEG2000 무손실 압축 방법과 비교해서도 높은 성능 향상을 가진다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.80-87
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• 2010

함수합성법은 주어진 입출력 데이터 쌍으로부터 입출력관계를 충족하는 함수를 예측하는 것으로, 특성을 알 수 없는 시스템을 제어할 때에 필수적이다. 일반적으로 시스템은 비선형인 성질을 갖는 경우가 많고, 함수 합성에 취급하는 변수, 정수, 제약 등으로 조합된 문제가 발생하기가 쉽다. 그 함수를 합성하는 방법 중 한 가지로 유전적 프로그래밍이 제안되고 있다. 이것은 함수를 트리구조로 표시한 함수 트리에 유전적 조작을 적용하여, 입출력 관계를 충족하는 함수 트리를 탐색하는 방법이다. 본 논문에서는 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법의 문제점을 지적하고, 새로운 4종류의 개선법을 제안한다. 즉, 함수 트리를 탐색할 때에 함수가 복잡하게 되는 것을 방지하기 위하여 함수 트리의 성장 억제, 조기 수렴을 목표로 하는 국소 탐색법의 채택, 함수 트리 내의 필요 없이 길어지는 요소의 효과적인 삭제, 대상으로 하는 문제의 특성을 이용하는 방법이다. 이러한 개선법을 이용할 경우, 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법보다도 짧은 시간에 우수한 구조의 함수 트리가 구해지는 것을 2-spirals 문제에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.495-502
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• 2013

영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제74권6호
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• pp.821-832
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• 2020

The fundamental period is an important parameter for seismic design and seismic risk assessment of building structures. In this paper, a simplified theoretical method to predict the fundamental period of masonry infilled reinforced concrete (RC) frame is developed based on the basic theory of engineering mechanics. The different configurations of the RC frame as well as masonry walls were taken into account in the developed method. The fundamental period of the infilled structure is calculated according to the integration of the lateral stiffness of the RC frame and masonry walls along the height. A correction coefficient is considered to control the error for the period estimation, and it is determined according to the multiple linear regression analysis. The corrected formula is verified by shaking table tests on two masonry infilled RC frame models, and the errors between the estimated and test period are 2.3% and 23.2%. Finally, a probability-based method is proposed for the corrected formula, and it allows the structural engineers to select an appropriate fundamental period with a certain safety redundancy. The proposed method can be quickly and flexibly used for prediction, and it can be hand-calculated and easily understood. Thus it would be a good choice in determining the fundamental period of RC frames infilled with masonry wall structures in engineering practice instead of the existing methods.

• 한국음향학회지
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• 제14권5호
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• pp.89-93
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• 1995

균일표본화에서 나타나는 샘플간의 잉여정보를 더욱 줄임으로써, 요구되는 데이타량을 크게 줄일 수 있는 방법으로 비균일표본화 방법이 고려된다 그러나, 음성신호의 경우 이러한 비균일표본화 방법을 바로 적용하면, 필요한 데이타량이 균일표본화에 견주어 크게 줄어들지 않게 된다. 특히, 잡음환경하에서는 오히려 균일표본화의 경우보다도 데이타량이 커질 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서, 먼저 음성신호를 적당히 저대역 필터링을 한 후 비균일표본화를 적용하고, 고대역성분에서의 오차는 잡음신호로 보완하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 비균일표본화 방법보다 약1.8배의 데이타압축효과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권7호
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• pp.30-36
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• 2011

많은 반도체 회사들이 메모리 층 사이에서 수직 버스의 역할을 하는 TSV를 사용한 3차원 메모리를 개발하고 있다. 3차원 메모리는 KGD로 이루어지며, 만약 추가 고장이 접합 공정 중에 발생한다면, 반드시 수리되어야 한다. 공유 예비 셀을 가지는 3차원 메모리의 수율을 증진시키기 위해서, 3차원 메모리 내의 메모리 다이를 효과적으로 적층하는 다이 매칭 방법이 필요하다. 본 논문에서는 공유 예비 셀을 가지는 3차원 메모리의 수율 증진을 위해 접합 공정에서 추가 고장이 발생하는 경우를 고려한 다이 매칭 방법을 제안한다. 세 가지 경계 제한 조건이 제안하는 다이 매칭 방법에서 사용된다. 이 조건은 3차원 메모리를 제작하기 위해 선택하는 메모리 다이의 검색 범위를 제한한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 다이 매칭 방법이 3차원 메모리의 수율을 크게 향상 시킬 수 있음을 보여 준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.869-882
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• 2004

본 논문에서는 정형방법론의 일관성 검사방법을 유스케이스 모델링에 적용함으로써 논리적으로 일관되고 구조화된 요구사항 모델을 생성할 수 있는 방안을 제안하였다. 제안된 방안을 통해 서로 중복되거나 충돌할 수 있는 다중 사용자관점의 부분적인 요구사항들을 구조화된 요구사항 모델로 통합할 수 있다. 요구사항 모델의 구조는 문맥목표와 관심영역의 중복구조를 통하여 분석되며, 요구사항의 모델의 일관성은 요구사항 통합의 수단으로 요구사항 명세의 중복관계에 기반한 일관성 검사방법을 사용함으로써 획득된다. 제시된 방법을 사례분석에 적용한 결과 제안된 방안이 요구사항의 중복관계 및 불일치를 도출할 수 있을 뿐만 아니라 다중 사용자관점의 부분적인 요구사항들을 일관성을 갖는 통합된 요구사항 모델로 전환함으로써 소프트웨어의 행위와 기능을 명확하게 규명할 수 있음을 보여 주었다. 제안된 방안을 통하여 개발 초기단계의 유스케이스 모델링에 있어서 요구사항 불일치 도출능력을 강화할 수 있으며, 고객만족을 위해 사용자와 개발자간의 의사소통을 촉진할 수 있다.

• 품질경영학회지
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• 제47권3호
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• pp.537-552
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• 2019

Purpose: The development of information technology makes it easy to utilize high-dimensional categorical data. In this regard, the purpose of this study is to propose a novel method to select the proper categorical variables in high-dimensional categorical data. Methods: The proposed feature selection method consists of three steps: (1) The first step defines the goodness-to-pick measure. In this paper, a categorical variable is relevant if it has relationships among other variables. According to the above definition of relevant variables, the goodness-to-pick measure calculates the normalized conditional entropy with other variables. (2) The second step finds the relevant feature subset from the original variables set. This step decides whether a variable is relevant or not. (3) The third step eliminates redundancy variables from the relevant feature subset. Results: Our experimental results showed that the proposed feature selection method generally yielded better classification performance than without feature selection in high-dimensional categorical data, especially as the number of irrelevant categorical variables increase. Besides, as the number of irrelevant categorical variables that have imbalanced categorical values is increasing, the difference in accuracy between the proposed method and the existing methods being compared increases. Conclusion: According to experimental results, we confirmed that the proposed method makes it possible to consistently produce high classification accuracy rates in high-dimensional categorical data. Therefore, the proposed method is promising to be used effectively in high-dimensional situation.