• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1332-1336
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• 2007

댐 제방 붕괴파는 갑작스러운 유량의 증가가 발생하여 불연속적인 흐름특성을 가지는 충격파(shock wave)가 전파되며, 갈수기 저수기에는 중소하천의 상류, 여울과 소에서의 흐름 또는 낙차공이나 보, 댐 여수로 등의 수공구조물에서 부분적인 사류 흐름이 발생된다. 이 때 흐름은 한계수위를 통과하게 되므로 기존 수치해법의 적용에 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 실제하천에 적용될 수 있는 1차원 HLL, Roe Riemann 근사해법들을 간단히 소개하고, 시간공간적으로 2차의 고정확도 기법으로 확장하는 방법에 대하여 소개하였다. 각 기법을 정확해가 존재하는 댐붕괴 및 마른하도 전파의 경우에 적용하여 각 기법의 적용성 및 정확성을 비교하였다. 그리고 기존 Lax-Friedrichs 기법과 Lax-Wendroff 기법의 적용결과를 비교하였다. 적용결과 Lax-Friedrichs 기법을 제외한 모든 기법이 정확해와 잘 일치하였으며 특히 HLL 기법을 2차 정확도로 확장한 WAF 기법이 가장 높은 정확도로 계산되었다. 그러나 비선형 생성항이 존재하는 실제하천에 있어서 MUSCL 기법을 이용한 2차 정확도 기법이 합리적일 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.354-357
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• 2011

Support Vector Machine (SVM)은 주어진 데이터 중에서 각 클래스를 잘 표현하는 Support Vector (SV)를 계산함으로써 새로운 데이터를 분류하는 알고리즘이다. SVM은 전체 데이터 분포를 고려하지 않기 때문에 잘못된 데이터에 의해 분류가 잘못될 가능성이 적다. 하지만, SV가 잘못되었을 경우에는 정확도가 감소하게 되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 SV가 잘못 주어진 데이터일 가능성을 고려, 아웃라이어 검출 알고리즘인 Local Outlier Factor (LOF) 알고리즘을 이용해 주어진 데이터 중 잘못된 데이터를 제거함으로써 SVM의 분류 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였다. 추가적으로, Incremental LOF를 이용해 새로운 데이터 중 판단하기 어려운 데이터를 제거함으로써 SVM의 정확도를 보다 향상시켰다. 제안된 방법은 두 개의 클래스를 가진 데이터에 대해서 실험하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.689-692
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• 2016

출입이 없는 폐쇄된 환경에서 객체의 자동 감시 시스템은 객체의 움직임을 추적하여 객체의 지속적인 관찰과 함께 행동 패턴을 효율적으로 분석하기 위해 사용되고 있다. 특히, 국내 돈사의 경우 돈사 내 여러 마리의 돼지들을 개별적으로 관리하기 위해 이러한 감시 시스템은 필수적이다. 그러나 여러마리의 돼지들이 근접하여 개별적으로 추적하기 위해서는 비디오 스트림에서의 매 프레임마다 정확한 분리가 되어야 한다. 본 논문에서는 근접한 돼지의 시퀀스에 분리 알고리즘을 이용하여 매 프레임마다 정확도를 측정한 후 통계적 검정을 통하여 근접한 객체에 대한 최적의 분리 알고리즘을 결정하는 방법을 제안한다. 즉, 시퀀스의 연속된 프레임에서 분리 정확도를 계산하고 통계적 가설 검정을 수행하여 분리 정확도가 일정 수치를 넘지 못하면 다른 분리 알고리즘을 수행하도록 결정한다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 제안된 가설에 의해 매 프레임마다 최적의 분리 알고리즘을 수행하도록 결정하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.46-48
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• 2018

최근 수 년간 뉴럴 네트워크 기반 이미지 분류 기법의 성능이 눈에 띄게 향상되었다. 특히 CNN 은 딥 러닝기법을 도입하면서 이미지 분류 정확도가 향상되었으며, 이는 의학 분야 등 다른 분야에도 영향을 주게 되었다. 의학용 이미지의 분류 시스템의 경우, 오분류가 치명적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 높은 정확도의 이미지 분류 시스템을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 CNN 기반 암세포 현미경 이미지 분류 기법에 대해 제안한다. 사전에 훈련된 뉴럴 네트워크의 가중치의 일부를 다시 계산하고, 재계산을 통해 얻은 가중치를 기반으로 암세포 현미경 이미지를 분류하며, 분류결과 높은 정확도로 이미지를 분류하는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.221-223
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• 2021

본 논문에서는 손동작 데이터에서 추출한 데이터를 다변수 시계열 데이터 분류를 자동으로 찾는 NAS 모델에 적용하여 손동작 인식 모델을 찾는 방법을 제안한다. NAS를 통해 모델을 구하는 과정은 프로그래머의 시간과 노력을 절감시켜준다. 손동작 인식을 위해 DHG-14/28 데이터셋과 SHREC'17 Track 데이터셋에 논문에서 제안한 방법을 적용하여 손동작 인식 정확도가 기존의 모델보다 높은 손동작 인식률을 얻음을 실험을 통하여 확인하였다. 실험에서 DHG-14/28 데이터셋의 손동작 인식 정확도는 96.38%, 96.63%, SHREC'17 Track 데이터셋의 정확도는 96.88%, 96.57%를 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.203-206
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• 2019

상용화 서비스를 위한 기계독해 시스템은 출력되는 응답의 정확도가 낮으면 사용자 만족도가 급격히 감소하는 문제가 있다. 응답의 정확도를 높이기 위해서는 모델의 성능을 향상시키거나 신뢰도를 파악하여 확실한 정답만 출력하고 판단하기 모호한 정답은 출력하지 않는 것이 좋다. 또한 현재 주어진 문맥에서 해결할 수 없는 질의의 경우 정답이 없음을 알려줘야 한다. 하지만 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 모델이 매우 복잡해져 높은 성능의 하드웨어가 필요하며 추가 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 정답을 찾을 수 있는 질의로만 구성된 말뭉치에서 부정 데이터를 생성하고 신뢰 점수를 계산 할 수 있는 신뢰 노드를 추가하여 정확도를 향상시키는 모델을 제안한다. 실험 결과 응답 재현율은 떨어지지만 신뢰 점수 임계값에 비례하여 정확률이 향상되는 것을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.545-548
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• 2008

본 논문은 지도정보를 이용하여 옥내측위 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 다양한 옥내측위 관련 연구 결과가 소개되었으나, 지금까지 발표되고 진행되는 연구는 측위의 정확도를 제고하는 방안에 중점을 두고 있다. 그러나 정확도를 아무리 제고하여도 오차를 완전히 제거하기는 불가능하다. 따라서 본 연구는 지도정보를 이용하여 옥내측위 결과를 보정하는 방법을 제안하는 것이다. GPS로 예측한 자동차 궤적을 보정하는 방법으로 map-matching 방법이 널리 연구되었다. 제안하는 방법은 두 선분이 교차하는지 검사하는 함수를 이용하여, 이동단말기가 장애물을 통과하여 움직이는 상황을 나타내는 측위 결과를 실시간으로 즉시 보정한다는 점에서 map-matching 방법과 다르다. 제안하는 실시간 보정 방법은 기존의 map-matching 방법과 함께 측위의 정확도를 제고하기 위하여 사용될 수 있다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.31 no.5
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• pp.421-427
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• 2013

In general, it can be assumed that the tropospheric effect are removed through double-differencing technique in short-baseline GPS data processing. This means that the high-accuracy positioning can be obtained because various error sources can be eliminated and the number of unknown can be decreased in the adjustment computation procedure. As a consequence, short-baseline data processing is widely used in the fields such as deformation monitoring which require precise positioning. However, short-baseline data processing is limited to achieve high positioning accuracy when the height difference between the reference and the rover station is significant. In this study, the effects of tropospheric delays on the determination of short-baseline is analyzed, which depends on the orientation of baseline. The GPS measurements which include tropospheric effect and measurement noises are generated by simulation, and then rover coordinates are computed by short-baseline data processing technique. The residuals of rover coordinates are analyzed to interpret the tropospheric effect on the positioning. The results show that the magnitudes of the biases in the coordinate residuals increase as the baseline length gets longer. The increasing rate is computed as 0.07cm per meter in baseline length. Therefore, the tropospheric effects should be carefully considered in short-baseline data processing when the significant height difference between the reference and rover is observed.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.2D
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• pp.323-334
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• 2011

In this study, we performed the residual geoid modeling using the FFT and LSC methods in context of application of R-R (Remove and Restore) technique as a general technique for gravimetric geoid model in order to propose the effective way of geoid determination in Korea. For this, a number of data compiled for residual geoid modeling by the multi-band spherical FFT method with Stoke's formula and LSC method as known as statistical method. The geometric geoidal heights obtained from 503 GPS/Levelling data were used for inducing the various elements and proper computation process which should be considered for improving the accuracy of residual geoid modeling. Finally, we statistically compared the results of residual geoid heights between FFT and LSC methods and reviewed then the proper way of residual geoid modeling to the region of Korea. As the results of comparison, LSC method is not suitable for residual geoid modeling in Korea due to the noise and lack of gravity observations and the effects of local characteristics, while FFT method by applying Stokes' integral with proper cap size and modified kernel which provides the better accuracy of residual geoid heights up to 10 cm more than those of LSC method.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.434-439
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• 2002

지문 인식 시스템의 정확도를 향상시키기 위해서는 지문 영상 처리의 각 단계들이 다양한 환경에 있어서도 만족할 만한 성능을 유지해야 한다. 본 논문은 다양한 환경에도 강인하고 보다 향상된 지문 융선 방향 계산 방법을 제안한다. 이는 지문 영상의 정확한 표현을 위한 융선 흐름의 불연속성을 표현할 때 보다 안정한 계산 방법을 제공함으로써, 이 정보를 이용하여 지문 인식을 수행하는 데 보다 안정된 처리 방법을 제공할 것이다. 이를 위해 방향 계산 결과로부터 얻어진 사전 정보(복잡도)를 추출하고 이 정보에 기반 하여 적응적 필터를 설계함으로써 보다 향상된 지문 인식 결과를 얻을 수 있음을 보인다. 이러한 방법은 모든 생체 정보의 인식을 위한 범용 계산 방법으로 활용 가능하다.