• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.532-534
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• 2022

본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 비디오 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오의 시공간적 맥락을 충분히 고려해서 부족한 인물 클래스의 훈련 비디오 데이터들을 추가 생성함으로써, 비디오 개체 분할 신경망 모델의 성능을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 우수성을 입증한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.04a
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• pp.195-197
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• 2006

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.5
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• pp.217-228
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• 2023

Video instance segmentation is an intelligent visual task with high complexity because it not only requires object instance segmentation for each image frame constituting a video, but also requires accurate tracking of instances throughout the frame sequence of the video. In special, human instance segmentation in drama videos has an unique characteristic that requires accurate tracking of several main characters interacting in various places and times. Also, it is also characterized by a kind of the class imbalance problem because there is a significant difference between the frequency of main characters and that of supporting or auxiliary characters in drama videos. In this paper, we introduce a new human instance datatset called MHIS, which is built upon drama videos, Miseang, and then propose a novel video data augmentation method, CDVA, in order to overcome the data imbalance problem between character classes. Different from the previous video data augmentation methods, the proposed CDVA generates more realistic augmented videos by deciding the optimal location within the background clip for a target human instance to be inserted with taking rich spatio-temporal context embedded in videos into account. Therefore, the proposed augmentation method, CDVA, can improve the performance of a deep neural network model for video instance segmentation. Conducting both quantitative and qualitative experiments using the MHIS dataset, we prove the usefulness and effectiveness of the proposed video data augmentation method.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.605-617
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• 2004

One of the best important thing in data mining process is the quality of data used. When we perform the mining on data with excellent quality, the potential value of data mining can be improved. In this paper, we propose the data fusion technique for data enrichment that one phase can improve data quality in KDD process. We attempted to add k-NN technique to the regression technique, to improve performance of fusion technique through reduction of the loss of information. Simulations were performed to compare the proposed data fusion technique with the regression technique. As a result, the newly proposed data fusion technique is characterized with low MSE in continuous fusion variables.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.54 no.4
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• pp.255-279
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• 2023

The purpose of this study is to derive implications through a comparison of the current status of catalog enriched content services provision in U.S. public libraries and domestic public libraries. In addition, we are seeking ways to improve the catalog enriched content services for domestic public libraries in the future. From early September to mid-October 2023, specific books were searched on public library websites in the U.S. and Korea, and the functions of the enriched content services shown in the search results were compared. The results are as follows: First, domestic public library enriched content services require a separate company to develop and provide an enriched content services solution. Second, the enriched content services platform must discover domestic information sources that can be utilized in the areas of book-centered, book recommendation, and community engagement. Third, it is necessary to develop enriched content using public data such as the Library Information Naru. Fourth, each integrated library must that data generated from local community engagement services can be utilized as an enriced content service.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.323-326
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• 2009

콘크리트의 보강재로 높은 인장 강도와 비부식성, 비자기성, 비전기성 등의 장점을 갖는 FRP의 사용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 FRP가 갖는 낮은 탄성계수와 취성적 성질로 인해 기존 설계방법을 적용하기에는 문제가 있다. 본 연구에서는 보강비 변화에 따른 AFRP 보강 콘크리트 보의 구조 실험을 수행하여 FRP 보강근을 사용한 콘크리트 부재의 휨 성능 연구에 대한 기초적 자료를 제공하고자 하였다. 각 실험체의 결과 데이터를 비교 분석한 결과 균형보강비를 기준으로 저보강 실험체는 FRP의 파단에 의해 급격한 파괴양상을 보인 반면에, 과보강 실험체는 콘크리트가 압괴하는 파괴 징후를 보이며 파괴에 도달하였다. FRP 보강근을 사용한 보 부재의 설계에 균형보강 이상의 설계가 요구되며, 과보강의 경우 고강도 콘크리트의 사용이 요구되는 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.22 no.1
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• pp.19-27
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• 2010

Aging and severe environments are major causes of damage in reinforced concrete (RC) structures such as buildings and bridges. Deterioration such as concrete cracks, corrosion of steel, and deformation of structural members can significantly degrade the structural performance and safety. Therefore, effective and easy-to-use methods are desired for repairing and strengthening such concrete structures. Various methods for strengthening and rehabilitation of RC structures have been developed in the past several decades. Recently, FRP composite materials have emerged as a cost-effective alternative to the conventional materials for repairing, strengthening, and retrofitting deteriorating/deficient concrete structures, by externally bonding FRP laminates to concrete structural members. The main purpose of this study is to investigate the effectiveness of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in predicting behavior of circular type concrete column retrofitted with FRP. To construct training and testing dataset, experiment results for the specimens which have different retrofit profile are used. Retrofit ratio, strength of existing concrete, thickness, number of layer, stiffness, ultimate strength of fiber and size of specimens are selected as input parameters to predict strength, strain, and stiffness of post-yielding modulus. These proposed ANFIS models show reliable increased accuracy in predicting constitutive properties of concrete retrofitted by FRP, compared to the constitutive models suggested by other researchers.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.265-267
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• 2001

본 논문에서는 레이블이 없는 데이터를 이용하는 새로운 자동 문서 분류 방법을 제시한다. 제시된 방법은 적은 수의 레이블이 있는 데이터로부터 학습된 후 많은 수의 레이블이 없는 데이터로 보강되는 일련의 분류기(classifier)에 기반한다. 레이블이 없는 데이터를 활용하기 때문에, 필요한 레이블이 있는 데이터의 수가 줄어들고, 분류 정확도가 향상된다. 두 개의 표준 데이터 집합에 대한 실험 결과, 레이블이 없는 데이터를 사용함으로써 분류 정확도가 증가함을 보였다. 분류 정확도는 전체 데이터의 2/3만 사용하고도 NIPS 2000 워크숍 데이터 집합에 대해서는 약 7.9% 정도, WebKB 데이터 집합에 대해서는 9.2% 증가하였다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.20 no.5
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• pp.675-681
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• 2008

This study introduced a new steel-jacketing method to retrofit RC columns. It also estimated the performance of steel-jacketed concrete cylinders. Twelve concrete cylinders were fabricated with varying steel jacket thicknesses of 1.0, 1.5, and 2.0 mm. Lateral confining pressure was applied with three clamps and the performance of plain concrete cylinders was compared with that of steel-jacketed cylinders. Steel jacket proved to be effective in increasing the strength of the cylinder. Finally, Li's constitutive model was compared with that of the experimentalresults. However, Li's model showed incongruity in Region II, which indicates the region after the yield of steel jackets. Therefore, the modified value of n was used for the region and the model showed a good agreement.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2010.04a
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• pp.35.3-35.3
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• 2010

항공용 지역위성항법 보강시스템(Ground Based Augmentation System, GBAS)은 지상에서 위성항법시스템에 대한 위치보정정보와 무결성 정보를 생성 및 제공하여 공항 주변 항공기의 정밀 이착륙을 돕는 지상기반의 시스템이다. 이 시스템은 기본적으로 위성항법신호를 사용하기 때문에 전리층 영향을 받게 되는데 특히 전리층 폭풍(Ionospheric storm)의 경우 공간적으로 급격한 위치오차 차이를 발생시키기 때문에 안정적인 항공기의 정밀이착륙을 위해서는 전리층 폭풍의 영향을 최소화 하는 것이 중요하다. 이를 위하여 현재 항공용 지역위성항법 보강시스템의 지상시스템(Ground Facility)과 항공기 탑재시스템에서의 전리층 폭풍에 대한 정확한 감시와 전리층 폭풍의 지배적 영향을 받는 위상항법신호를 제거하거나 보완하는 방식 등 전리층 폭풍의 영향을 최소화하기 위한 기법들이 계속해서 연구 중이다. 이 논문에서는 2001년과 2003년 미국에서 발생한 전리층 폭풍에 대한 위성항법데이터 분석 결과와 기존의 연구결과를 기반으로 전리층 폭풍에 대한 모델링과 지상시스템과 항공기 간의 공간적 상이현상(Spacial decorrelation)을 고려하여 전리층 폭풍이 항공기 이착륙에 미치는 영향에 대한 분석 결과를 제시한다. 전리층 폭풍에 대한 수학적 모델링을 하기 위해서는 전리층 폭풍의 물리적 특성에 대한 이해와 전리층 폭풍 발생 시 획득한 위성항법 데이터를 이용한 통계학적 분석이 선행되며 이러한 분석결과와 항공기 이착륙에 절차를 반영하여 항공기에 미치는 영향 분석을 위한 수학적 모델을 완성하였다. 완성된 모델을 국내 공항에서 실제 비행시험을 통하여 획득한 위성항법데이터에 적용하여 전리층 폭풍이 국내 공항에서 항공기 이착륙에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 또한, 대표적 전리층 폭풍 감지기법 중 하나인 Code-Carrier Divergence Test 알고리즘을 적용한 결과도 함께 제시하였다. 이 논문의 결과는 항공용 지역위성항법 보강시스템에 대한 전리층 폭풍의 영향을 최소화하기 위한 기법 연구의 기반이 되며 시스템의 성능평가를 위한 다양한 시뮬레이션환경의 하나로서도 활용이 가능할 것이다.