• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.473-478
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• 2015

최근, 축산 농가에서 돈사 내 개별 돼지들의 자동 영상 모니터링 기법이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 소개되어 왔지만, 아직도 추가적인 연구 노력이 요구된다. 특히, 혼잡한 돈방에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 연구가 영상처리 분야 입장에서 요구된다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 해법으로써 시공간 정보와 영역 확장 기법을 이용한 효율적인 영상 분할 방법론을 새롭게 제안한다. 실제로 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.138-150
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• 2012

본 연구는 시공간분석을 이용하여 주요 만성질환인 고혈압, 당뇨병, 관절증과 총의료이용에 있어 지역별 외래의료이용 차이를 살펴보았다. 분석자료는 보건복지부와 한국보건사회연구원에서 발간하는 1996, 1999, 2002, 2005, 2008년 환자조사 자료를 이용하였으며 분석방법으로는 베이지안 계층적 시공간모형(bayesian hierarchial spatio-temporal model)을 이용하였다. 이때 지역의 공간적 상관성은 convolution CAR 모형을, 시간적 상관성은 Ornstein-Uhlenbeck 방법을 적용하여 분석하였다. 분석결과 질환별로 의료이용에 있어 지역적 차이가 존재하였다. 총의료 이용의 경우 시 군지역보다 대도시인 구지역에서 높은 상대위험비를 보인반면, 만성질환인 고혈압, 당뇨병, 관절증은 총의료이용과는 달리 강원도, 충청남북도, 전라남북도, 제주도 등 농어촌 지역에서 전국평균보다 높은 의료이용(상대위험비)을 보였다. 특히 고혈압은 부산경남 해안가 지역과 강원, 경기, 경북, 충청남도, 전북 등에서 높은 의료이용을 보였고, 관절증은 경기, 강원 일부와 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남지역 등에서, 당뇨병은 경기, 서울, 부산, 전라남북, 충청일부 지역에서 상대적으로 높은 의료이용을 보였다. 본 연구는 기존 연구와는 달리 공간적, 시간적 상관성을 고려함으로써 지역단위 분석시 공간적, 시간적 상관성을 고려하지 않음으로써 발생하는 통계적 오류를 최소화하였다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.417-426
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• 2019

이 연구에서는 미세먼지 시공간 변화 표현의 단점을 개선하고자 미세먼지를 흐름으로 시각화하였다. 일반적으로 미세먼지 흐름 시각화는 농도 분포와 바람장을 중첩해 표현하지만 도시 단위 이하 국지적 이동의 경우 바람과 미세먼지 이동이 다를 수 있으므로 바람장을 사용하는 것이 적합하지 않을 수 있다. 제시하는 시각화 방법론은 미세먼지 자료에서 직접 흐름 정보를 추출한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 공간 상호작용을 설명하는 중력모델을 확장한 흐름 추출 방법을 미세먼지 자료에 적용하여 미세먼지 분포 변화에서 흐름 정보를 추출하였다. 이를 위해 공간보간법을 이용하여 미세먼지 분포도를 작성하였으며 추출된 미세먼지 흐름 정보를 물방울 모양의 움직이는 입자를 이용해 동적으로 시각화하였다. 산업 및 교통 활동이 시작하는 오전 5~7시 시간대를 대상으로 서울시 미세먼지 평균 흐름을 시각화하였으며 미세먼지 요인 중 하나인 교통정보와 연계하여 시각적으로 관련성을 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3598-3614
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• 2020

With the increase of motor vehicles and tourism demand, some traffic problems gradually appear, such as traffic congestion, safety accidents and insufficient allocation of traffic resources. Facing these challenges, a model of Spatio-Temporal Dilated Convolutional Network (STDGCN) is proposed for assistance of extracting highly nonlinear and complex characteristics to accurately predict the future traffic flow. In particular, we model the traffic as undirected graphs, on which graph convolutions are built to extract spatial feature informations. Furthermore, a dilated convolution is deployed into graph convolution for capturing multi-scale contextual messages. The proposed STDGCN integrates the dilated convolution into the graph convolution, which realizes the extraction of the spatial and temporal characteristics of traffic flow data, as well as features of road occupancy. To observe the performance of the proposed model, we compare with it with four rivals. We also employ four indicators for evaluation. The experimental results show STDGCN's effectiveness. The prediction accuracy is improved by 17% in comparison with the traditional prediction methods on various real-world traffic datasets.

• 전기학회논문지
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• 제57권11호
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• pp.1910-1915
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• 2008

The load analysis for the distribution system and facilities has relied on measurement equipment. Moreover, load monitoring incurs huge costs in terms of installation and maintenance. This paper presents a new model to analyze wherein facilities load under a feeder every 15 minutes using meter reading data that can be obtained from a power consumer every 15 minute or a month even without setting up any measuring equipment. After the data warehouse is constructed by interfacing the legacy system required for the load calculation, the relationship between the distribution system and the power consumer is established. Once the load pattern is forecasted by applying clustering and classification algorithm of temporal data mining techniques for the power customer who is not involved in Automatic Meter Reading(AMR), a single-line diagram per feeder is created, and power flow calculation is executed. The calculation result is analyzed using various temporal and spatial analysis methods such as Internet Geographic Information System(GIS), single-line diagram, and Online Analytical Processing (OLAP).

• 대한토목학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.25-33
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• 2020

가뭄사상은 지속기간, 심도, 피해면적 등으로 특성화 할 수 있다. 일반적으로 가뭄사상은 관측소별로 구축된 시계열 자료를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후, 연속이론에 따라 가뭄의 시작과 종료 시점을 파악하여 정의된다. 하지만 이와 같은 1차원적 분석방법은 가뭄의 시공간적인 발생특성 및 이동경로를 분석하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 단순 클러스터링 알고리즘을 활용하여 3차원(경도, 위도, 시간)적 가뭄사상을 정의하고, 가뭄의 시공간적 확장에 따른 가뭄상황을 파악할 수 있는 가뭄지도를 개발하였다. 이러한 가뭄지도는 가뭄지수를 공간적으로 표출하는 2차원적 가뭄 모니터링 정보와 비교하여 3차원적 가뭄사상에 대한 특성(지속기간, 공간적 누적심도, 가뭄의 중심)을 모두 표출하는 것이다. 그 결과 가뭄 지속기간 내 가뭄 발생면적이 최소 10 % 미만인 국소면적인 경우도 있는 반면, 최대 90 % 이상으로 확장되는 비율도 44%(25개 사상 중 11개 사상)로 확인되었다. 이는 3차원적으로 해석한 다양한 가뭄 지속기간 변화에 따른 공간적인 가뭄의 면적 변화와 심도(강도) 변화에 대한 관계는 매우 중요하다는 것을 재확인 하는 것이다. 3차원 시공간적 가뭄분석을 통한 가뭄지도 개발을 위한 연구는 미래 극한가뭄 대응 방안을 마련함에 있어서는 지역적 가뭄의 시공간적 발생특성 및 패턴을 해석하는 데 활용가능성이 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1694-1701
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• 2013

낮은 채널 전송율을 갖거나 낮은 부호화 자원을 지원하는 응용을 위해 분산 비디오 부호화 기법이 요구된다. 그러나 기존의 분산 비디오 부호화 기법에 대한 성능제약을 갖고 있으며, 이를 극복하고 부호화 효율을 개선하기 위한 방법으로서 복호화기에서 보조정보의 움직임 정보를 부호화기측으로 전송하는 방법을 시도하고 있다. 본 논문에서는 기존에 움직임 정보를 부호화기측으로 전송하는 방식을 갖는 시스템에서 부호화 효율을 개선하기 위해 보조정보의 비신뢰 블록을 추출하고 이 추출된 블록들에 대한 위치정보를 전송하는 방식을 제안한다. 이를 위해 보조정보를 구성하는 블록단위에 대하여 효과적인 비신뢰성을 측정하는 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 기존의 방식에 비해 더욱 부호화 효율을 개선시킬 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.36-40
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• 2008

SIMS는 지역 정보 관리 환경을 지원하기 위한 통합 관리 시스템으로써 다양한 지역 및 비지역 자료를 관리하고 여러 응용작업을 지원한다. 본 논문에서는 지역데이터에 대한 질의를 처리하기 위해서 기존에 개발된 지역데이터 마이닝 질의 언어에 대한 모델과 지역 서술자를 기반으로 SQL형태의 객체 질의어를 새로이 정의한다. 또한 자동 데이터 수집, 인공위성 측위 서비스, 원격탐사, GPS, 모바일 컴퓨팅 등의 다양한 자료와 시지역(Spatio-Temporal)자료로부터 유용한 정보를 발견 할 수 있도록 SIMS를 기반으로 한 지역 데이터 마이닝 질의 언어를 설계하였다.

• ETRI Journal
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• 제30권6호
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• pp.765-773
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• 2008

Spatial correlation is a result of insufficient antenna spacing among multiple antenna elements, while temporal correlation is caused by Doppler spread. This paper compares the effect of spatial and temporal correlation in order to investigate the performance of multiuser scheduling algorithms in multiple-input multiple-output (MIMO) broadcast channels. This comparison includes the effect on the ergodic capacity, on fairness among users, and on the sum-rate capacity of a multiuser scheduling algorithm utilizing statistical channel state information in spatio-temporally correlated MIMO broadcast channels. Numerical results demonstrate that temporal correlation is more meaningful than spatial correlation in view of the multiuser scheduling algorithm in MIMO broadcast channels. Indeed, the multiuser scheduling algorithm can reduce the effect of the Doppler spread if it exploits the information of temporal correlation appropriately. However, the effect of spatial correlation can be minimized if the antenna spacing is sufficient in rich scattering MIMO channels regardless of the multiuser scheduling algorithm used.

• 방송공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.873-882
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• 2011

본 논문에서는 시공간 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과를 가중합하여 주사선을 보간하는 효율적인 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 공간적 보간에서는 에지 방향성 보정 기능을 포함한 새로운 에지기반 공간적 보간 기법을 적용한다. 일반적으로 기존의 에지를 고려한 공간적 디인터레이싱 알고리즘은 에지의 방향을 잘못 추정할 경우 보간된 영상에서 심각한 화질저하가 발생한다. 이를 보완하고 정확한 에지의 방향을 찾아내기 위해 밝기 차만을 이용한 기존 방법들과는 달리 제안된 방법은 에지 방향성을 검출하고 그 정보에 따라 가중최대빈도수 필터를 이용하여 보간될 화소의 에지의 방향성을 보정한다. 또한, 시간적 변화량 검출 오류를 줄이기 위해 미디언 필터를 적용하여 움직임 검출 성능을 향상시키고, 최종 화소 보간과정에서 시공간적인 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과값의 가중합을 사용하여 움직임이 적은 영역에서의 화질을 향상시킨다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 디인터레이싱 방법들에 비하여 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.