• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.1058-1060
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• 2007

기존 무선 네트워크의 전송 거리 및 전송률의 단점을 극복하기 위한 방법으로 멀티 홉 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 멀티 홉 네트워크 연구의 초점이 라우팅 프로토콜에 편중되어 있어 정작 ARQ와 같은 데이터 전송의 효율과 신뢰성에 영향을 미치는 부분의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 멀티 홉 환경에서의 가능한 2가지 ARQ 방식인 End-to-End ARQ와 Hop-by-Hop ARQ의 환경 및 거리에 따른 성능을 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 멀티 홉 환경에 적절한 ARQ 방법을 찾고자 한다. 성능 분석 결과 모든 경우에 대해서 Hop-by-Hop ARQ가 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.9
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• pp.1941-1946
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• 2009

Wireless sensor networks do the monitoring and collecting information in the environment instead of human. Sensor networks are consisted of small sensor nodes with very limited hardware resource and very low network bandwidth. The wireless communication environment causes lots of communication errors so that the sensor network requires error correction technique to increase the reliability of network. The performance of error correction technique could be increased by the researches about the error pattern of CRC. In the paper, we did the performance evaluation - transmission interval, distance between sensor nodes, racket size, and RF power - that affects to the success ratio of data transmission in the indoor environment. we propose the performance metrics of system configuration based on the analysis of performance evaluation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1882-1883
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• 2007

본 논문은 근거리무선통신을 포함한 위치서비스를 위한 무선통신응용분야에 적용될 수 있는 고신뢰 고정밀 무선위치인식기술 방법을 제안한다. 제안된 위치인식방법은 양방향통신을 통해 추정된 무선태그의 신호세기 및 시간차를 측정된 거리정보를 바탕으로 상대적 위치에 대한 확률적 계산을 수행하게 되며, 측정데이터의 부정확성으로 인한 위치측정의 오차를 줄일 수 있다. 또한 제안된 고신뢰 무선측위 코아 스택을 근거리무선네트워크 형성이 가능한 2.4 GHz ISM 협대역 밴드의 ZigBee 무선비콘 및 무선태그 디바이스들에 탑재하고 실증시험을 위하여 스마트 홈 실내 환경 아래에서 $1m\;{\times}\;1m$ 의 위치인지를 가능케 하는 위치인식시스템을 구현한다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1396-1403
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• 2016

In streaming data analysis where underlying data distribution may be changed or the concept of interest can drift with the progress of time, the ability to adapt to concept drift can be very powerful especially in the process of incremental learning. In this paper, we develop a general framework for an adaptive incremental classifier on data stream with concept drift. A distribution, representing the performance pattern of a classifier, is constructed by utilizing the distance between the confidence score of a classifier and a class indicator vector. A hypothesis test is then performed for concept drift detection. Based on the estimated p-value, the weight of outdated data is set automatically in updating the classifier. We apply our proposed method for two types of linear discriminant classifiers. The experimental results on streaming data with concept drift demonstrate that the proposed adaptive incremental learning method improves the prediction accuracy of an incremental classifier highly.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.306-311
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• 2010

수질모의에는 유속, 유량, 저수량, 체류시간의 자료를 비롯한 수심, 하폭, 유하거리, 수표면적과 등 다양한 수리학적 정보를 필요로 하며, 이러한 자료들은 수질모의의 기초자료로서 그 중요도와 활용도가 높게 나타나고 있다. 하지만 기초자료의 구축 방안 및 기준이 표준화되지 않아 각 기관별로 상이한 데이터를 보유하고 있으며, 기초자료의 선정에 따라 연구 결과가 달라지는 동 관련 연구의 신뢰도와 정확도에까지 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구에서는 수질모의에 주로 쓰이는 1차원 수질모의에 필요한 수리학적 기초자료의 체계화된 구축방안을 마련하고, 이를 GIS 데이터로 정의한 한국형 Stream Reach File의 구축방안을 제시하고자 한다. 우선 기존에 구축된 미국 EPA Reach File 구축사례를 기초로 하여 관련 자료의 분석과 속성 내역을 파악하고 국내 실정에 적합한 방안을 제시하였다. 본 설계안에 사용되는 기초자료는 기존에 구축된 자료를 최대한 활용하였으며, 필요에 따라 데이터 편집 과정을 수행토록 하였다. 본 연구 결과를 따라 실제 Stream Reach File을 구축할 수 있으며, 이를 통해 관련 연구의 체계화된 기초자료의 제공이 가능할 것이다. 또한, 향후 오염원데이터와 연계하여 수질오염총량관리제를 지원할 수 있으며, 다양한 정보와 결합하여 다차원적인 수질모의도 가능할 것이다 나아가 Reach File에 대한 지속적인 연구를 통해 개선사항 및 보완점을 도출하여 보다 발전되고 완성된 한국형 수리기초자료를 구축하여야 할 것이다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.4
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• pp.915-925
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• 1996

In this paper, in order to find effective features which can handle variations in off-line handwritten numerals, we performed a comparative study on various sets of features. Results of experimental performance comparison shows that 4- directional features using contours and features which combined cross distance, cross, mesh and projection features are very effective for off-line handwritten numerals recognition in terms of recognition rates and recognition time. And in order to surmount limitation of recognition rate by a single neural network. we proposed a modularized neural network using majority voting and reliability factor with complex feature that mix effective features together. In order to verify the performance of the proposed method, the handwritten numeral databases of Concordia University of Canada and Dong-A University of Korea are used in the experiments. With the database of Concordia University, the recognition rate of 97.1%, the rejection rate of 1.5%, the error rate of 1.4% and the reliability of 98.5% are obtained ; and with the database of Dong-A University, there cognition rate of 98%, the rejection rate of 1.2%, the error rate of 0.8%, the reliability o99.1% are obtained.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.414-414
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• 2011

우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화로 인한 집중호우, 폭설 등이 빈번하게 일어나고 있으며 수공구조물 설계에 필요한 확률강우량도 증가하고 있다. 확률강우량을 산정하는 빈도해석의 경우 지점빈도해석의 문제점을 보완한 지역빈도해석에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 수문학적 동질성을 가지는 지역 구분이 무엇보다 중요하다. 군집 분석은 개체들이 지니고 있는 다양한 속성의 유사성을 동질적인 집단으로 군집화하는 방법을 말한다. 군집분석의 기본원리는 분석하고자 하는 여러 특성등을 유사성(similaruty) 거리(distance)로 환산하고 거리가 상대적으로 가까운 개체들을 동질적으로 군집화하는 것이다. 군집분석을 적용하기 위해서는 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 실시한다. 군집분석을 실시할 때 가장 중요한 것은 입력변수의 선택으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 준다. 상호정보량(Mutual Information, MI) 기법은 두 무작위 변수간의 관련성을 측정하는 방법이며 (Cover and Tomas, 2006), 두 변수간의 독립성 구조에 관한 가정이 없고 데이터 변형이나 잡음(noise)에 대한 영향이 적어 다른 기법보다 신뢰도가 높다고 알려져 있다(Peng et al., 2005). 본 연구에서는 상호정보량 기법을 이용하여 군집된 지점들의 종속성과 독립성의 관계를 정량적으로 산정하여 비교하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04b
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• pp.855-858
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• 2001

본 논문에서는 교통 정보 제공 시스템에서 기본적으로 필요로 하는 신뢰성 있는 교통데이터 획득을 위한 교통 영상검지기를 ASIC을 이용하여 효과적으로 구현할 수 있는 구조를 제안한다. 본 논문의 교통 영상검지기에서는 먼저 저가의 CMOS 이미지 센서를 이용하여 영상을 획득한다. 그 다음에 영상을 여러 개의 블록으로 분할하고 블록 매칭 기법을 이용하여 각 블록의 모션 벡터, 즉 각 블록이 다음 프레임에서 어느 방향으로 얼마만큼의 거리를 이동했는지를 추적한다. 그 다음에는 블록들의 모션 벡터로부터 자동차의 속도와 크기를 추출한다. 본 논문의 교통 검지기는 실시간으로 시내 도로나 고속도로에서 실시간으로 교통 정보를 검지할 수 있을 뿐만 아니라 보정이 필요 없어 설치가 매우 간편하다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.13 no.4
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• pp.170-180
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• 2010

With development of the earth's subsurface space, the need for a reliable subsurface spatial model such as a cross-section, boring log is increasing. However, the ground mass was essentially uncertain. To generate model was uncertain because of the shortage of data and the absence of geotechnical interpretation standard(non-statistical uncertainty) as well as field environment variables(statistical uncertainty). Therefore, the current interpretation of the data and the generation of the model were accomplished by a highly trained experts. In this study, a geotechnical ontology model was developed using the current expert experience and knowledge, and the information content was calculated in the ontology hierarchy. After the relative distance between the information contents in the ontology model was combined with the distance between cluster centers, a cluster analysis that considered the geotechnical semantics was performed. In a comparative test of the proposed method, k-means method, and expert's interpretation, the proposed method is most similar to expert's interpretation, and can be 3D-GIS visualization through easily handling massive data. We expect that the proposed method is able to generate the more reasonable subsurface spatial information model without geotechnical experts' help.

• Journal of IKEEE
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• v.5 no.1 s.8
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• pp.75-84
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• 2001

The reliable data relating to the condition of road surface is of increasing importance to deliver the road condition to driver and road management authority. This paper describes the development of a new high-speed. automatic, road data collection system, which collects the longitudinal road data with ${\sim}30cm$ interval covering full width of the road at 100km/h speed. The system calculates the international roughness index (IRI) from the collected data and displays the IRI and road profile data on the screen. To develope the system, we implement an optical range finder, advanced distance and motion detectors, and signal processing and display modules. The measurement accuracy of the system at 70km/h operation speed shows ${\pm}0.1m/km$ in the IRI for the standard road. To confirm the performance of the developed system, we also measure the IRI of a deployed highway road and compare the results with a conventional system and human eye measurement results.