• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.514-516
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• 2003

고배율 렌즈를 장착한 3차원 비접촉 측정 장비에서 컴퓨터 비전을 이용한 정밀도 높은 형상의 측정을 위해서는 선명한 영상 획득을 위한 정확한 초점 위치 결정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 정초점 위치를 찾기 위하여 수동형 초점 조절 방법을 사용한다. 각각의 렌즈 위치에서의 입력 영상에 대해 초점 위치 추적의 척도가 되는 초점값을 변형된 LoG 방법을 이용하여 측정하고, 측정된 초점값들의 렌즈 위치에 따른 분포 곡선에 대한 가우시안 정합을 적용한 정초점 위치 검색을 통해 최적의 초점 위치를 결정하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.420-421
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• 1999

여천지역은 화학물질 누출사고 등 안전 사고 발생의 잠재적 위험이 높으나 (김영성 등, 1999), 복잡한 해안선의 여수 반도 해안지역에 산을 등지고 있어 해륙풍에 의한 일 변화와 지형 조건에 따른 국지 변화등 복잡한 형태의 바람장이 예상되는 지역이다. 이러한 지역에서의 확산현상은 환경영향평가에서 흔히 이용되고 있는 균일한 바람장 분포를 가정한 대기화산 예측과는 다른 결과를 보이며 (오현선, 김영성, 1999), 따라서 단순한 가우시안 플룸 모델을 이용한 확산 예측은 적용범위가 매우 제한적일 수밖에 없다.(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.207-210
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• 2000

학습법칙은 신경회로망의 성능을 좌우하는 중요한 요소의 하나이다. Kohonen의 합습법칙등이 개발되어 사용되어 왔으나 Underutilization 문제가 있어 실제 사용사에 문제가 있어 왔다. 본 논문에서 제시하는 학습법칙은 이를 부분적으로 해결하였다. 또한 이 학습법칙을 ART(Adaptive Resonance Theory)-1과 Kohonen의 자기 구조 특징 지도의 장점을 조합한 개선된 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였고, 성능을 평가하기 위해 가우시안 분포의 데이터와 IRIS 데이터를 각각 사용하여 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.78-80
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• 2000

클러스터링이란 주어진 데이터들을 유사한 성질을 가지는 군집으로 나누는 것으로 많은 분야에서 응용되고 있으며, 특히 최근 관심의 대상인 데이터 마이닝의 중요한 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적해를 찾는 진화알고리즘을 사용하여 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 또한 진화알고리즘의 단점인 탐색공간의 확대에 따른 탐색시간의 증가는 휴리스틱 연산을 정의하여 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 가우시안 분포 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.482-486
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• 2008

본 논문에서는 하드 디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 생산 공정 과정에서 발생할 수 있는 불량 HDD의 결함 분포에 대해서 패턴을 자동으로 분류해주는 기법을 제시한다. 이를 위해서 표준 패턴 클래스로 분류되어 있는 불량 HDD의 각 클래스의 확률 모델을 GMM(Gaussian Mixture Model)로 가정한다. 실험은 전문가에 의해 분류된 실제 HDD 결함 분포로부터 5가지의 특징 값들을 추출한 후, 결함 분포의 클래스를 표현할 수 있는 GMM의 파라미터(Parameter)를 학습한다. 각 모델의 파라미터를 추정하기 위해 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 사용한다. 학습된 GMM의 분류 테스트는 학습에 사용되지 않은 HDD 결함 분포에서 5가지의 특징 값을 입력 값으로 추정된 모델들의 파라미터 값에 의해 사후 확률을 구한다. 계산된 확률 값 중 가장 큰 값을 갖는 모델의 클래스를 표준 패턴 클래스로 분류한다. 그 결과 제시된 GMM을 이용한 HDD의 패턴 분류의 결과 96.1%의 정답률을 보여준다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.1
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• pp.57-66
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• 2005

In this paper, we propose a method to evaluate the solutions of the renewal equations related to SPRT for Erlang distribution. In SPRT, the Average Sample Number(ASN) and type I or type II error probabilities are shown in Fredholm type integral equations. The integral equations are generally solved by the approximation method using Gaussian quadrature. For Erlang distribution, it has been known that the exact solutions of the equations exist. We propose the algorithm to solve the equations.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.17 no.2
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• pp.136-142
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• 2006

This paper presents irradiance distribution model of light radiated from a step-index multimode optical fiber. The model is important in analysis of displacement response characteristics for intensity modulation type optical fiber sensors. The induced model was verified by experimental results. And the displacement response analysis result induced by using the irradiance distribution model was verified by experimental results and compared with using existing irradiance distribution models such as the constant model or the gaussian model. The experiment has better agreement with the analysis result using the induced model in this study than with the others models.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.20 no.1
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• pp.71-84
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• 2017

Radon, which enters the interior environment from soil, rocks, and groundwater, is a radioactive gas that poses a serious risk to humans. Indoor radon concentrations are measured to investigate the risk of radon gas exposure and reliable radon concentration mapping is then performed for further analysis. In this study, we compared the predictive performance of various univariate kriging algorithms, including ordinary kriging and three nonlinear transform-based kriging algorithms (log-normal, multi-Gaussian, and indicator kriging), for mapping radon concentrations with an asymmetric distribution. To compare and analyze the predictive performance, we carried out jackknife-based validation and analyzed the errors according to the differences in the data intervals and sampling densities. From a case study in South Korea, the overall nonlinear transform-based kriging algorithms showed better predictive performance than ordinary kriging. Among the nonlinear transform-based kriging algorithms, log-normal kriging had the best performance, followed by multi-Gaussian kriging. Ordinary kriging was the best for predicting high values within the spatial pattern. The results from this study are expected to be useful in the selection of kriging algorithms for the spatial prediction of data with an asymmetric distribution.

• Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
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• v.5 no.1
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• pp.13-18
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• 2000

In this paper, we use the C light which is a daylight and consider the incident beam having the Gaussian amplitude. We investigated the illuminance distributions and the variation in chromaticity of optical system having the truncated Gaussian amplitude on the focal plane and along the optical axis using the C light source. We also use the three sensitivity functions of human eye(CIE 1931) for wavelengths which are from 380nm to 780nm. When the truncation grade of incident beam having Gaussian amplitude decreases, the size of central spot on the focal plane and the depth of focus along the optical axis decrease, and the variation in chromaticity on the focal plane and along the axis increases rapidly. As the illuminance on the focal plane decreases the variation in chromaticity of optical system increases rapidly, and as the depth of focus increases the variation in chromaticity of optical system decreases.

• Tunnel and Underground Space
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• v.16 no.2 s.61
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• pp.135-145
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• 2006

In this study, conditional simulation was conducted to estimate rock mass rating(RMR) in unsurveyed regions. Sequential Gaussian simulation(SGS) and sequential indicator simulation(SIS) were applied for estimating RMR from the bore hole logging data. The uncertainty of SGS and SIS was verified by sample cross validation. A subset composed of 5 bore hole logging data among the original 30 bore hole logging data was set aside as test data. The remainder was training data. The quality of SGS and SIS estimation on the testing data reflects how well it would perform in an unsupervised setting. SGS and SIS were useful stochastic methods to estimate the spatial distribution of rock mass classes correctly and assess the uncertainty of estimation quantitatively. The result of conditional simulation can offer useful information of rock mass classes such as RMR in unsurveyed regions.