• 한국물환경학회지
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• 제29권1호
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• pp.55-65
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• 2013

It is very difficult to apply stream flow data directly to the management of Total Maximum Daily Loads because there are some differences between the unit watershed and the stream flow monitoring network in their characteristics such as monitoring locations and its intervals. Flow duration curve can be developed by linking the daily flow data of stream monitoring network to 8 day interval flow data of the unit watershed. This study investigated the current operating conditions of the stream flow monitoring network and the flow relationships between the unit watershed and the stream flow monitoring network. Criteria such as missing and zero value data, and correlation coefficients were applied to select the stream flow reference sites. The reference sites were selected in 112 areas out of 142 unit watersheds in 4 river basins, where the stream flow observations were carried out in relatively normal operating conditions. These reference sites could be utilized in various ways such as flow variation analysis, flow duration curve development and so on for the management of Total Maximum Daily Loads.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.59-66
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• 2008

GeoSensor 네트워크란 지리공간상에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 특정형태의 센서네트워크 인프라 및 관련 소프트웨어를 의미한다. 그리고 이러한 GeoSensor 네트워크는 데이터스트림과 공간 속성의 데이터를 가진 스트림, 또는 공간 릴레이션과의 조합으로 구현될 수 있다. 하지만, 최근까지 연구된 센서 네트워크 시스템은 공간 정보를 배제한 센서 데이터스트림에 대한 저장 및 검색 방안 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 GeoSensor 네트워크에서 데이터스트림과 공간 데이터가 결합된 형태의 공간 데이터스트림의 정의 및 그들 간의 조인 전략들을 제안한다. 본 논문에서 정의하고 있는 공간 데이터스 트림에는 이동 객체 형태의 동적 공간 데이터스트림과 고정된 형태의 정적 공간 데이터스트림이 있다. 동적공간 데이터스트림은 GPS와 같이 동적으로 이동하는 센서에 의해 전송되는 데이터스트림을 말한다. 반면, 정적 공간 데이터스트림은 일반 센서 형태의 데이터스트림과 이러한 센서들의 위치 값을 가지고 있는 릴레이션과의 조인으로 만들어 진다. 본 논문은 동적 공간 데이터스트림과 정적 공간 데이터스트림의 조인 및 조인 비용을 추정하는 모델을 제안하고 있다. 또한, 실험을 통해 제안하는 비용 모델의 검증 및 조인 전략에 따른 조인 성능을 보이고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권5호
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• pp.444-460
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• 2009

In this paper, we propose an expanded patching technique in order to reduce the server network bandwidth requirements to support true VoD services in VoD Systems. Double Patching, which is a typical multicast technique, ensures that a long patching stream delivers not only essential video data for the current client but also extra video data for future clients. Since the extra data may include useless data, it results in server network bandwidth wastage. In order to prevent a server from transmitting useless data, the proposed patching technique uses a new kind of stream called a linking stream. A linking stream is transmitted to clients that have received short patching streams, and it plays a linking role between a patching stream and a regular stream. The linking stream enables a server to avoid transmitting unnecessary data delivered by a long patching stream in Double Patching, so the server never wastes its network bandwidth. Mathematical analysis shows that the proposed technique requires less server network bandwidth to support true VoD services than Double Patching. Moreover, simulation results show that it has better average service latency and client defection rate compared with Double Patching.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.161-172
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• 2003

본 연구에서는 주어진 수위관측망이 유역의 유출특성을 효과적으로 잡아낼 수 있느냐 하는 것에 초점을 맞추어 수위관측망을 평가하였다. 어떤 특수한 목적의 수위관측이나, 댐과 같은 구조물의 영향은 고려하지 알았으며, 단지 현존하는 수위관측소가 자연유량을 관측한다는 전제 하에 주어진 관측망의 최적화를 시도하였다. 본 연구는 남한강유역 내 총 31개의 수위관측소를 대상으로 수행하였으며, 수위관측망의 최적화에는 엔트로피의 개념을 이용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 유역의 응답특성을 나타내는 대표단위도는 확률밀도함수로 변환하여 엔트로피의 개념에 효과적으로 적용할 수 있다. (2) 각 수위관측지점 대표단위도의 정확한 유도가 수위관측망의 평가 과정에서 가장 중요한 역할을 하였으며, 본 연구에서는 관측된 강우-유출 기록을 이용하여 유도한 단위도와의 비교를 통해 지형특성자료를 이용한 합성단위도의 이를 확인하였다. (3) 본 연구의 대상인 남한강 유역에는 대략 28개 이상의 수위관측소가 필요한 것으로 판단되며, 이 수는 단위도의 형상 및 유량의 크기를 모두 고려한 결과이다. 단위도의 형상만을 고려하는 경우에는 이보다 적은 23개의 수위관측소가 필요한 것으로 나타났다.

• 한국습지학회지
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• 제5권1호
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• pp.15-27
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• 2003

The fractal study in river basin has been performed for the sinuosity of an individual stream and bifurcation of the stream network. The previous studies has suggested many methods or equations for the fractal dimension estimation in a river network. This study used those many equations for the estimation of fractal dimensions on the streams such as Bokha, Gonjiam, and Pocheon streams. The estimated dimensions are in the range of 1 to 1.359 for the individual stream and 1.634 to 2 for the stream network. The most of equations were suggested based on the assumption of self-similarity of a river basin for the individual stream and stream network. However, the real river basin could be characterized by self-affinity rather than self-similarity. Even though we estimate the dimensions by using many equations, we could not recommend which one is better equation for the estimation of fractal dimension. This might be from the self-similarity assumption of equations. Therefore, the assumption and research work of self-affinity will be needed for the appropriate estimation of fractal dimension in river basin.

• 한국물환경학회지
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• 제27권5호
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• pp.661-669
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• 2011

The purpose of this study is quantitative analysis of the effects of the interactions between stream network and hillslope to hydrologic response functions. To this end general formulation of hydrologic response function is performed based on width function and grid framework. Target basins are Ipyeong and Tanbu basins. From the results of width function estimation even similar sized and closely located basins could have very different hydrologic response function. It is found out that the interactions between stream network and hillslope are essential factors of rainfall-runoff processes because their difference can make the hydrologic response function with positive skewness. The change of velocities of stream network and hillslope might influence the magnitude of peak but time to peak tends to more sensitively respond to velocities of stream network. Lag time of basin would be the result of complex interaction between drainage structures and dynamic properties of river basin.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권4_1호
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• pp.97-106
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• 1992

하천 수로망(水路網)의 수로길이와 본류(本流) 수로길이는 사용된 지형도(地形圖) 축척(縮尺)에 따라 각각 다른 값을 나타내며, 이와 같은 지형도상(地形圖上)의 수로길이는 Fractal로 간주할 수 있다. 수로망(水路網)의 하천길이와 본류(本流) 수로길이를 Horton 법칙을 적용함으로써 유역면적비(Ra)만의 함수로 나타내어, 수로망(水路網)의 하천길이에 관한 Fractal Dimension(D)와 본류(本流) 수로길이에 관한 Fractal Dimension(d)를 길이의 비(比)($R_L$)과 유역면적비(比)($R_a$)의 함수로 각각 유도하였다. 유도된 결과식을 금강수계내(錦江水系內) 산성(山城)유역의 수로망(水路網)에 적용하여 기(旣) 발표된 공식과 비교 검토하였으며, Fractal Dimension은 수로망(水路網)의 경우 지형도(地形圖) 축척(縮尺)이 클수록 2에 가까운 값을 나타낸 반면에, 본류(本流)수로의 경우는 1에 가까운 값을 나타내었다. 본 연구의 결과는 지형도(地形圖) 축척(縮尺)에 따르는 수로망(水路網)구성의 정량적(定量的) 분석에 도움이 되리라 생각된다.

• 통합자연과학논문집
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• 제13권4호
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• pp.147-151
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• 2020

In this paper, we propose a method to detect concept drift by applying Convolutional Neural Network (CNN) in a data stream environment. Since the conventional method compares only the final output value of the CNN and detects it as a concept drift if there is a difference, there is a problem in that the actual input value of the data stream reacts sensitively even if there is no significant difference and is incorrectly detected as a concept drift. Therefore, in this paper, in order to reduce such errors, not only the output value of CNN but also the probability vector are used. First, the data entered into the data stream is patterned to learn from the neural network model, and the difference between the output value and probability vector of the current data and the historical data of these learned neural network models is compared to detect the concept drift. The proposed method confirmed that only CNN output values could be used to reduce detection errors compared to how concept drift were detected.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.878-879
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• 2021

Most state-of-the-art CNNs for action recognition are based on a two-stream architecture: RGB frames stream represents the appearance and the optical flow stream interprets the motion of action. However, the cost of optical flow computation is very high and then it increases action recognition latency. We introduce a design strategy for action recognition inspired by a two-stream network and teacher-student architecture. There are two sub-networks in our neural networks, the optical flow sub-network as a teacher and the RGB frames sub-network as a student. In the training stage, we distill the feature from the teacher as a baseline to train student sub-network. In the test stage, we only use the student so that the latency reduces without computing optical flow. Our experiments show that its advantages over two-stream architecture in both speed and performance.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.99-104
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• 2022

대부분 첨단 동작 인식 컨볼루션 네트워크는 RGB 스트림과 광학 흐름 스트림, 양 스트림 아키텍처를 기반으로 하고 있다. RGB 프레임 스트림은 모양 특성을 나타내고 광학 흐름 스트림은 동작 특성을 해석한다. 그러나 광학 흐름은 계산 비용이 매우 높기 때문에 동작 인식 시간에 지연을 초래한다. 이에 양 스트림 네트워크와 교사-학생 아키텍처에서 영감을 받아 행동 인식을 위한 새로운 네트워크 디자인을 개발하였다. 제안 신경망은 두 개의 하위 네트워크로 구성되어있다. 즉, 교사 역할을 하는 광학 흐름 하위 네트워크와 학생 역할을 하는 RGB 프레임 하위 네트워크를 연결하였다. 훈련 단계에서 광학 흐름의 특징을 추출하고 교사 서브 네트워크를 훈련시킨 다음 그 특징을 학생 서브 네트워크를 훈련시키기 위한 기준선으로 지정하여 학생 서브 네트워크에 전송한다. 테스트 단계에서는 광학 흐름을 계산하지 않고 대기 시간이 줄어들도록 학생 네트워크만 사용한다. 제안 네트워크는 실험을 통하여 정확도 면에서 일반 이중 스트림 아키텍처에 비해 높은 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.