• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2000.04a
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• pp.69-75
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• 2000

연안해역의 어장환경정비와 인공어초(Artificial Reef) 어장조성사업을 효과적으로 실시하기 위해서는 어장환경과 해양환경과의 관련을 종합적으로 분석하여 어초적지 지역을 선정하는 기법의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 남해안 통영만 지역을 대상으로 인공어초 시설지 적지 선정에서 가장 중요하다고 판단되는 어초 적지조사 1단계 요소 중 수온, 클로로필, 투명도, 수심, 해저저질조건을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 주제도를 작성하고, 인공어초 시설지 적지조건을 따른 가중치를 부여하여 공간분석을 실시함으로써 인공어초 시설 예정지에 대한 적지를 선정하였다. 따라서 위성원격탐사와 GIS를 이용한 인공어초 적지 선정기법을 어초의 적지선정에 있어 필요한 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 D/B화하여 분석함과 동시에 가시화 함으로써 지방자치단체에서 보다 효율적인 어초시설의 종합적인 관리를 가능하게 하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.9 no.6
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• pp.136-150
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• 2010

Due to the effect of indoor coverage problem, the QoS of the indoor users will be degraded dramatically, with the number of indoor users. The femto cell is a popular solution for such problems. Since the price of the femto base station is usually cheap enough, one can sets up huge number of base stations in a small indoor area to reduce the size of communication cell. In this way, the QoS of the indoor users can be improved significantly. Moreover, the data rate can also be increased. However, how to decide an ideal transmitting power according to the surrounding radio environment is not a trivial problem, that still has not been addressed well. If the transmit power of femto base station is too large, the interference to the macro users will be increased. Conversely, if the transmit power of femto base station is too small; the coverage of femto base station will be reduced. To address this problem, we propose a power configuration method in femto base station using Genetic Algorithm by investigating a new fitness function. Furthermore, we adopt the weighted sum approach to improve the user performance in different modes. The simulation results show that the proposed power configuration method can not only improves the downlink SINR, but also enhance the channel capacity for both the Macro cell systems and Femto cell systems compared with some conventional methods.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.4
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• pp.511-526
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• 2020

Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) data consists of each cell's RNA expression extracted from large populations of cells. One main purpose of using scRNA-seq data is to identify inter-cellular heterogeneity. However, scRNA-seq data pose statistical challenges when applying traditional clustering methods because they have many missing values and high level of noise due to technical and sampling issues. In this paper, motivated by analyzing scRNA-seq data, we propose a novel spectral-based clustering method by imposing different weights on genes when computing a similarity between cells. Assigning weights on genes and clustering cells are performed simultaneously in the proposed clustering framework. We solve the proposed non-convex optimization using an iterative algorithm. Both real data application and simulation study suggest that the proposed clustering method better identifies underlying clusters compared with existing clustering methods.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.29 no.1
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• pp.56-61
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• 2010

This paper describes optimization methods of acoustic models in HMM-based continuous speech recognition. Most of the conventional speech recognition systems use the same number of Gaussian mixture components for each HMM state. However, since the number of data samples available for each state is different from each other, it is possible to reduce the overall number of model parameters and the computational cost at the decoding step by optimizing the number of Gaussian mixture components. In this study, we introduced the Gaussian mixture weight term at the merging stage of Gaussian components in the minimum description length (MDL) based acoustic modeling optimization. Experimental results showed that the proposed method can obtain better ASR accuracy than the previous optimization method which does not consider the Gaussian mixture weight term.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.4
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• pp.370-381
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• 2021

This paper presented an efficient transceiver structure of multiband Frequency Shift Keying (FSK) signals with direct sequence spread spectrum for maintaining covertness and performance. In aspect to covertness, direct sequence spread spectrum method, which multiplying by Pseudo Noise (PN) codes whose rate is much higher than that of data sequence, is employed. In aspect to performance, in order to overcome performance degradation caused by multipath and Doppler spreading, we applied multiband, turbo equalization, and weighting algorithm are applied. Based on the simulation results, by applying 4 number of multiband and number of chips are 8 and 32, experiments were conducted in a lake with a distance of moving from 300 m to 500 m between the transceivers. we confirmed that the performance was improved as the number of bands and chips are increased. Furthermore, the performance of multiband was improved when the proposed weighting algorithm was applied.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.364-364
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• 2021

최근 지구온난화에 따른 홍수 및 가뭄 재해의 피해는 심각해졌다. 그러므로 미래 재해로 인한 피해를 완화시키기 위한 수자원 계획 수립 및 관리의 중요성이 높아지고 있다. 전지구모형(General Circulation Model, GCM)은 기후 변화 연구에서 기후 요인의 변동을 조사하는데 널리 사용되어지고 있다. 본 연구에서는 기후 변화 시나리오를 고려하여 도시유역의 소유역 별 투수성포장 시설의 우선순위를 산정했다. 기후 변화 시나리오에는Representative Concentration Pathway(RCP)와 Shared Socioeconomic Pathway(SSP) 시나리오가 사용되었으며 CMIP5와 CMIP6의 GCM을 고려하였다. GCM을 이용하여 산정된 미래 월 강수량은 분위사상(Quantile Mapping)법의 비모수변환(Non-Parametirc Transformation)법 중 하나인 스플라인 평활(Smoothing Spline) 방법을 사용하여 편이보정 되었다. 연구대상지는 목감천 유역이 선정되었으며, 27개의 소유역에 대해 투수성포장 시설의 우선순위를 산정되었다. 우선순위 산정을 위한 평가 기준들은 Driving force-Pressure-State-Impact-Response(DPSIR) 모형을 기반으로 산정 되었다. 평가기준에 따른 27개의 소유역에 대한 값들은 통계청 및 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS), 편이보정 된 미래 강수량과 Storm Water Management Model(SWMM)을 이용한 유출분석 결과를 통해 도출했다. 평가기준들의 객관적 가중치 산정을 위해 엔트로피 방법을 이용했다. 최종적으로 목감천 소유역 별 투수성포장 시설의 우선순위 산정에는 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS방법을 사용했다. 산정 결과 DPSIR 모형을 기반으로 수문학적 요소에 큰 가중치를 부여한 경우 하류보다는 상류 유역에서 높은 우선순위를 확인했으며, 각 요소별 동일한 가중치를 주었을 때 하류 유역에 높은 우선순위가 집중되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.2001-2005
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• 2006

우리나라는 매년 집중호우로 인한 산사태로 인해 인적, 물질적 피해를 일으킨다. 반복적인 산사태의 피해를 방지 하기위해서는 산사태 예측 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안성시를 대상으로 GIS와 RS 자료를 활용하여 산사태 위험지를 분석하고자 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석 되었다. 하지만 Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.1
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• pp.50-56
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• 2000

In this paper, for improving the speed of query processing on distributed directory system, we proposed a caching mechanism which is store the queries and their on the remote site objects in the cache of local site. For this, first, cached information which is stored in distributed directory systems is classified as application data and system data. And cache system architecture is designed according to classified information. Second least-TTL replacement mechanism which uses the weighted value of geographical information and access frequency for replacements are developed for each cache. Finally, performance evaluations are performed by comparing the proposed caching mechanism and other mechanisms (LRU, LFU replacement). Our least-TTL mechanism shows a performance improvement of 25% over the LRU and that of 30% over LFU.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.195-195
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• 2011

국가하천의 주변지역을 체계적이고 계획적으로 조성 이용하여 난개발을 방지하고 지속가능한 발전을 도모하며, 그에 따른 이익을 하천의 정비 및 관리 등에 활용함으로써 공공복리의 증진에 기여함을 목적으로 하는 친수구역활용에 관한 특별법이 곧 시행될 예정이다. 친수는 단순히 하천 보전과 상대되는 수변이용의 측면이 아니라 하천의 경관, 생태계, 물 등 전체적인 하천공간에서 이루어지는 인간의 활동과 심리적 만족감으로 해석할 수 있다. 이러한 친수활동 유형을 정립하기 위하여 전문가 및 실무자들의 도움으로 설문지를 작성하고, 조사하였다. 또한 평가 항목간의 중요도를 합리적으로 부여하고자 전문가 집단 활용을 통한 다기준의사결정 기법 중 계층분석과정 AHP(Analytic Hierarchy Process)와 이의 일반적인 형태인 ANP(Analytic Network Process) 기법을 이용하여 비교 분석하여 보았다. AHP는 의사결정의 목표 또는 평가기준이 다수이며 복합적인 경우, 다수의 속성들을 계층적으로 분류하여 각 속성의 중요도를 파악함으로써 최적 대안을 선정하는 기법으로 다수의 목표, 다수의 평가기준, 다수의 의사결정주체가 포함되어 있는 의사결정 문제를 계층화하여 해결한다. 그러나 의사결정 문제는 대부분 요소들 간의 수평적 상호작용과 수직종속성이 존재하기 때문에 단순히 계층적 구조만으로는 설명할 수 없는 경우가 있다. ANP는 AHP 분석을 확장한 개념으로 평가 요소가 계층구조를 가지고 있으면서 각 평가 요소간 네트워크 구조를 가지는 경우에 해당한다. 즉, 시스템 분석, 통합 및 조정을 위한 방법으로 요소들 간의 비선형 관계를 모델화하는 복잡한 의사결정에 적용이 가능하다. ANP는 AHP의 기본 공리인 독립성이 유지되지 않을 때도 적용할 수 있는 의사결정 방법이기 때문이다. AHP와 ANP 분석을 위해 평가기준은 하천특성, 생태환경특성, 인문환경특성, 경관, 유지관리 등으로 분류하였으며, 세부평가항목은 하천의 물리 생태학적 특성, 개발여건과 관련된 특성, 경관의 이용가치, 유지관리 용이성 등 20여 개로 나누었다. AHP와 ANP를 이용하여 친수공간 이용지수 가중치를 산정한 결과, 두 기법은 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 ANP를 이용하여 가중치를 결정하는 방법은 최종 결정의 공정성이나 신뢰성을 확보하는데 기여를 하는 것으로 나타났다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.52 no.2
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• pp.199-212
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• 2019

In the machine learning techniques, the sampling strategy of the training data affects a performance of the prediction model such as generalizing ability as well as prediction accuracy. Especially, in landslide susceptibility analysis, the data sampling procedure is the essential step for setting the training data because the number of non-landslide points is much bigger than the number of landslide points. However, the previous researches did not consider the various sampling methods for the training data. That is, the previous studies selected the training data randomly. Therefore, in this study the authors proposed several different sampling methods and assessed the effect of the sampling strategies of the training data in landslide susceptibility analysis. For that, total six different scenarios were set up based on the sampling strategies of landslide points and non-landslide points. Then Random Forest technique was trained on the basis of six different scenarios and the attribute importance for each input variable was evaluated. Subsequently, the landslide susceptibility maps were produced using the input variables and their attribute importances. In the analysis results, the AUC values of the landslide susceptibility maps, obtained from six different sampling strategies, showed high prediction rates, ranges from 70 % to 80 %. It means that the Random Forest technique shows appropriate predictive performance and the attribute importance for the input variables obtained from Random Forest can be used as the weight of landslide conditioning factors in the susceptibility analysis. In addition, the analysis results obtained using specific sampling strategies for training data show higher prediction accuracy than the analysis results using the previous random sampling method.