• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1107-1118
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• 2021

Climate change brought on by global warming increased the frequency of flood and drought on the Korean Peninsula, along with the casualties and physical damage resulting therefrom. Preparation and response to these water disasters requires national-level planning for water resource management. In addition, watershed-level management of water resources requires flow duration curves (FDC) derived from continuous data based on long-term observations. Traditionally, in water resource studies, physical rainfall-runoff models are widely used to generate duration curves. However, a number of recent studies explored the use of data-based deep learning techniques for runoff prediction. Physical models produce hydraulically and hydrologically reliable results. However, these models require a high level of understanding and may also take longer to operate. On the other hand, data-based deep-learning techniques offer the benefit if less input data requirement and shorter operation time. However, the relationship between input and output data is processed in a black box, making it impossible to consider hydraulic and hydrological characteristics. This study chose one from each category. For the physical model, this study calculated long-term data without missing data using parameter calibration of the Soil Water Assessment Tool (SWAT), a physical model tested for its applicability in Korea and other countries. The data was used as training data for the Long Short-Term Memory (LSTM) data-based deep learning technique. An anlysis of the time-series data fond that, during the calibration period (2017-18), the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) and the determinanation coefficient for fit comparison were high at 0.04 and 0.03, respectively, indicating that the SWAT results are superior to the LSTM results. In addition, the annual time-series data from the models were sorted in the descending order, and the resulting flow duration curves were compared with the duration curves based on the observed flow, and the NSE for the SWAT and the LSTM models were 0.95 and 0.91, respectively, and the determination coefficients were 0.96 and 0.92, respectively. The findings indicate that both models yield good performance. Even though the LSTM requires improved simulation accuracy in the low flow sections, the LSTM appears to be widely applicable to calculating flow duration curves for large basins that require longer time for model development and operation due to vast data input, and non-measured basins with insufficient input data.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.249-263
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• 2023

Collaborative Filtering, a representative recommendation system methodology, consists of two approaches: neighbor methods and latent factor models. Among these, the latent factor model using matrix factorization decomposes the user-item interaction matrix into two lower-dimensional rectangular matrices, predicting the item's rating through the product of these matrices. Due to the factor vectors inferred from rating patterns capturing user and item characteristics, this method is superior in scalability, accuracy, and flexibility compared to neighbor-based methods. However, it has a fundamental drawback: the need to reflect the diversity of preferences of different individuals for items with no ratings. This limitation leads to repetitive and inaccurate recommendations. The Adaptive Deep Latent Factor Model (ADLFM) was developed to address this issue. This model adaptively learns the preferences for each item by using the item description, which provides a detailed summary and explanation of the item. ADLFM takes in item description as input, calculates latent vectors of the user and item, and presents a method that can reflect personal diversity using an attention score. However, due to the requirement of a dataset that includes item descriptions, the domain that can apply ADLFM is limited, resulting in generalization limitations. This study proposes a Generalized Adaptive Deep Latent Factor Recommendation Model, G-ADLFRM, to improve the limitations of ADLFM. Firstly, we use item ID, commonly used in recommendation systems, as input instead of the item description. Additionally, we apply improved deep learning model structures such as Self-Attention, Multi-head Attention, and Multi-Conv1D. We conducted experiments on various datasets with input and model structure changes. The results showed that when only the input was changed, MAE increased slightly compared to ADLFM due to accompanying information loss, resulting in decreased recommendation performance. However, the average learning speed per epoch significantly improved as the amount of information to be processed decreased. When both the input and the model structure were changed, the best-performing Multi-Conv1d structure showed similar performance to ADLFM, sufficiently counteracting the information loss caused by the input change. We conclude that G-ADLFRM is a new, lightweight, and generalizable model that maintains the performance of the existing ADLFM while enabling fast learning and inference.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.4 no.2
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• pp.100-106
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• 2000

Purpose : To evaluate the usefulness of cerebral blood flow measurement applied to perfusion weighted image with short-scan time single shot gradient echo-planar technique in measuring cerebral blood volume(rCBV) of normal rabbits. Materials and methods : With 2.1-3.6 kg weighted rabbits, image is acquired when they are in supine position in children positioner. Perfusion weighted image is acquired to 44 seconds per 1 second successively. After 4 seconds later, Gd-DTPA 2ml are injected into int. jugular vein with 2 ml per second and normal saline is also injected after that. Same technique is applied 2 times per 30 minites in same rabbit. After Image is obtained in two part of cerebral cortex at vertex, convexity, in one of basal ganglia with choosing about $3-5{\textrm{mm}^2}$ areas. Curve of signal intensity changes in time sequence is drawn. After this images are transmitted by PC and software IDL, regional cerebral blood volume is measured with imaging processing program made by us. Results : With 22 of 24 rabbits, satisfactory 1-2 signal intensity versus time curve is made. Cerebral blood capacity and contrast media stay time (ST) is measured in two cerebral cortex and basal ganglia refering in parietal cerebral cortex. Mean focal cerebral blood flow capacity ratio in cortex was $0.97{\pm}0.35$ and in basal ganglia, $0.99{\pm}0.37$, mean contrast media stay time in cortex was $9.83{\pm}1.63$ sec and in basal gaiglia, $9.42{\pm}1.14$ sec, but there was no statistically significant difference between two areas ($\rho$=0.05). Conclusion : In cerebral cortex and basal ganglia, there is no difference in mean focal blood volume and mean contrast stay time. Therefore, PWI is useful in cerebral blood flow and early diagnosis, prognosis of cerebral ischemic disease. Hereafter, it is helpful in analysing cerebral blood flow changes with comparison difference in rCBV between normal tissue and ischemic tissue, and that with DWI finding in infarcted patient.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.2
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• pp.36-42
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• 2011

The current healthcare information systems field to meet the growing demand for healthcare for a variety of building systems and operation, and subsequent information on the budget continues to increase, but the current system, although the association link between the various systems made does not, with organizations with information about each of the standardization and real-time network status data do not consist of various materials, such as insufficient to provide real-time issues have been raised. This paper proposes a Integrated information system on Healthcare based on JXTA to solve problems mentioned above. Until now, in a network environment for data storage and management is the most widely used server-intensive structure, while an increase in users and traffic difficulties in data management and communications services to handle the growing number of servers increase faster than information associated with the cost savings, P2P model in terms of efficient data management has emerged as a new solution. Therefore this paper designs a platform for Integrated information system on Healthcare based on JXTA as a method to integrate health information data and services, and then proves that the new information system on healthcare based on JXTA is the suitable model.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.5_1
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• pp.455-467
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• 2017

When performing target detection using hyperspectral imagery, a feature extraction process is necessary to solve the problem of redundancy of adjacent spectral bands and the problem of a large amount of calculation due to high dimensional data. This study proposes a new band selection method using the $L_{2,1}$-norm regression model to apply the feature selection technique in the machine learning field to the hyperspectral band selection. In order to analyze the performance of the proposed band selection technique, we collected the hyperspectral imagery and these were used to analyze the performance of target detection with band selection. The Adaptive Cosine Estimator (ACE) detection performance is maintained or improved when the number of bands is reduced from 164 to about 30 to 40 bands in the 350 nm to 2500 nm wavelength band. Experimental results show that the proposed band selection technique extracts bands that are effective for detection in hyperspectral images and can reduce the size of the data without reducing the performance, which can help improve the processing speed of real-time target detection system in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1011-1015
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• 2005

본 실험에서는 부력 조건이 달라질 때 단공방류구에서 정체수역으로 수평방류되는 부력제트의 거동을 규명하였다. LIF (Laser Induced Fluorescence) 시스템을 이용하여 수행하였는데, LIF 시스템은 고해상도의 이미지를 취득할 수 있어 데이터의 정확도가 높으며, 동시에 한 평면상의 농도장을 일시에 측정할 수 있는 장점이 있는 기술이다. LIF 시스템은 크게 세부분으로 구성되어 있는데 방출시스템, 포착시스템, 처리시스템이 그것이다. 실험 조건을 고려해서 온수를 이용하여 주변수와의 밀도차를 재현하였으며, LIF 시스템의 추적입자로 형광염료 Rhodamine B를 사용하였다. 또한, 실험 데이터 취득과정에서 필요한 검정과정을 수행하였는데, LIF 시스템에서 검정과정은 레이저 입사광의 강도가 불균등한 분포를 가지는 점과 주변수의 매질에 의한 근의 감쇠가 발생하는 문제를 해결하기 위한 것이다. LIF 시스템은 부력제트의 농도장을 매우 정밀하게 측정할 수 있는데, 방류밀도 Froude 수가 변함에 따라 측정된 순간이미지를 통해 제트의 진화과정을 상세하고 가시적으로 확인할 수 있었다. 검정과정을 거친 농도 종단면에서 중심선의 연장선이 LIF 시스템에 의해 측정된 순간이미지의 중심선 궤적과 거의 일치하는 것도 알 수 있었다. 또한 LIF 시스템을 통해서 취득된 단일수평부력제트의 궤적과 중심선 희석률을 기존의 상용모형인 VISJET과 CORMIX1에 의해 예측된 결과와 비교$\cdot$분석한 결과, 제트 중심선 궤적의 경우, LIF 시스템을 이용한 측정값은 대체로 VISJET 모형의 결과와 일치하는 것으로 밝혀졌다. 중심선 희석률의 경우, LIF 측정값은 대체로 CORMIX1 모형, Cederwall(1968)의 경험식과 일치하는 경향을 보였다.0\%$일 때가 밸브를 $60\%$와 $80\%$ 개폐시켰을 때보다 $0.3kg/cm^2,\;0.29kg/cm^2$ 낮게 나타나 밸브를 전체 개방 했을 때 관로내의 수압이 상수설계기준에 적합한 수압을 유지함을 알 수 있다. 상수관로 설계 기준에서는 관로내 수압을 $1.5\~4.0kg/cm^2$으로 나타내고 있는데 $6kg/cm^2$보다 과수압을 나타내는 경우가 $100\%$로 밸브를 개방하였을 때보다 $60\%,\;80\%$ 개방하였을 때가 더 빈번히 발생하고 있으므로 대상지역의 밸브 개폐는 $100\%$ 개방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1530-1534
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• 2006

원격탐사 기법을 이용한 수심측정은 하나 혹은 그 이상의 파장대에서 수심과 반사되는 에너지 사이의 관계를 찾아내는데 달려 있다. 수심 정보를 획득하기 위한 스펙트럼의 최적 파장길이는 다중분광영상(Landsat 7 ETM)의 blue band에 해당하는 약 $0.48{\mu}m$이며, 이 band를 이용하여 연안의 수심을 측량하기도 한다. 하지만 단일밴드에 의해서 측정된 값을 이용한 수심측정은 해저표면에 의한 반사에 심각한 영향을 받을 수 있기 때문에 신뢰할 만한 결과를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 해수와 관련한 여러 가지 변수들을 결정하기 위하여 다량의 실측 데이터를 필요로 하지 않는 선형다중밴드방식을 이용하여 2개의 Landsat 영상으로 태화강 하구의 수심정보를 추출하고 태화강 본류에 대한 수심정보획득과 하상변동에 대한 분석 가능성을 파악하였다. 그 결과 임의로 선정한 표본 50개 지점에 대한 영상분석에 의한 수심값과 해도의 수심값의 잔차 평균이 각각 2.29m, 2.43m로 비교적 큰 잔차를 보였다. 하지만 20m 미만의 수심대의 표본만을 확인한 결과 각각 1.73m, 1.88m로 잔차 평균이 크게 감소하였다. 2000년, 2003년 영상을 비교한 결과, 1번 2번 3번 지역에서 평균적으로 약 1.838m정도 2003년 수심이 감소한 것으로 나타났다. 본 연구에서 20m 미만의 수심 측량은 낮은 해상도의 위성영상이라도 실제 수심과 근접하고 있는 것으로 판단 할 수 있었다. 이것으로 넓은 지역을 경제적으로 수심자료를 획득할 수 있는 위성영상분석을 이용한 수심측정은 활용성이 있는 것으로 나타났다. 하지만 해저표면의 형태와 해수면의 상태 등 수심측정에 미치는 영향에 관한 실측데이터에 대한 자료수집과 분석이 선행된다면 더욱 좋은 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2094-2108
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• 2000

오류를 수반하는 통신망을 통한 멀티미디어 데이터의 응용은 최근 그 수요가 급증하고 있다. 하지만 그 구현은 많은 문제점들을 야기하는데, 전송된 비디오 데이터에 발생한 오류를 처리하는 문제가 그 중 하나이다. 이는 압축된 비트열에 발생한 오류가 영상의 시-공간 방향으로 심각한 전파 현상을 수반하기 때문이다. 이러한 심각한 오류 전파를 완화하기 위해 본 논문에서는 EREC라 알려진 오류 제한 기법을 적용하고, 적용된 EREC의 오류 전파 특성을 분석하였다. 이를 통해, 압축 부호화된 하나의 기본 블록 (매크로 블록)이 복호시 오류가 생길 확률을 추정하였으며, 추정된 확률의 근사를 통해 양 끝단(전송단과 수신단)에서의 비디오 화질 열화를 예측하였다. 추정 확률의 근사는 매 기본 블록에서 발생된 비트수에 대한 그 기본 블록이 복호시 오류가 생길 확률을 간단한 1차식을 통한 선형 회귀법으로 모델링 되었으며, 따라서 간단한 방법을 통해 양 끝단의 화질 열화를 효과적으로 예측할 수 있었다. 부호화된 비트열이 전송 오류에 보다 강인하게 되도록 하기 위해, 본 논문에서 개발된 화질 열화 모델을 양자화기 선택에 적용함으로써, 새로운 최적 양자화 기법을 제시하였다. 본 논문에서 제안된 최적 양자화 기법은, 기존의 양자기 최적화 기법들과는 달리, 복호단에서의 복원 영상 화질이 주어진 비트율에서 최적이 되도록 양자화를 수행한다. H.263 비디오 압축 규격에 적용한 제안 양자화 기법의 실험 결과를 통해, 제안 기법이 매우 적은 계산상의 부하를 비용으로 객관적 화질은 물론 주관적 화질까지 크게 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.내었다.Lc. lacti ssp. lactis의 젖산과 초산의 생성량은 각각 0.089, 0.003과 0.189, 0.003M이었다. 따라서 corn steep liquor는 L. fermentum와 Lc. lactis ssp, lactis 의 생장을 위해 질소 또는 탄소 공급원으로서 배지에 첨가 될 수 있는 우수한 농업 부산물로 판단되었다.징하며 WLWQ에 적용되는 몇 가지 제약을 관찰하고 이를 일반적인 언어원리로 설명한다. 첫째, XP는 주어로만 해석되는데 그 이유는 XP가 목적어 혹은 부가어 등 다른 기능을 할 경우 생략 부위가 생략의 복원 가능선 원리 (the deletion-up-to recoverability principle)를 위배하기 때문이다. 둘째, WLWQ가 내용 의문문으로만 해석되는데 그 이유는 양의 공리(the maxim of quantity: Grice 1975) 때문이다. 평서문으로 해석될 경우 WP에 들어갈 부분이 XP의 자질의 부분집합에 불과하므로 명제가 아무런 정보제공을 하지 못한다. 반면 의문문 자체는 정보제공을 추구하지 않으므로 앞에서 언급한 양의 공리로부터 자유롭다. 셋째, WLWQ의 XP는 주제어 표지 ‘는/-은’을 취하나 주어표지 ‘가/-이’는 취하지 못한다(XP-는/-은 vs. XP-가/-이). 이는 IP내부 에 비공범주의 존재 여부에 따라 C의 음운형태(PF)가 시성이 정해진다는 가설로 설명하고자 했다. WLWQ에 대한 우리의 논의가 옳다면, 본 논문은 다음과 같은 이론적 함의를 기닌다. 첫째, WLWQ의 존재는 생략에 대한 두 이론 즉 LF 복사 이론과 PF 삭제 이론

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.43 no.9 s.351
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• pp.6-13
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• 2006

In this paper, we studied vehicle to vehicle (VTV) communication system using DSRC of 5.8 GHz bands. Nowadays, in the road traffic system is going intelligent and advancing, communication between driving vehicle is very important technology for ITS. We can contrive smoothness and safety traffic flowing by exchanging information about velocity, location, braking and driving condition of nearby vehicles. Therefore, we developed and verified the system which required for the communication among vehicles using DSRC technology of 5.8 GHz band hasa 1 Mbps data rate in the high mobility condition. For this, we developed DSRC modem, data link layer and logic link layer to make it possible that communication between vehicles of perfectly operation, and developed application service program for VTV communication. We performed to communication test in the general road and ascent road. In case of the general mad, obtained VTV communication results are more than number of 17 with in 300 m LOS coverage, and total communication time are $2.34{\sim]18.7$ msec that considered maximum 8-transaction. We blow that obtained results can be used VTV communication or the in areas form the feasibility road test as a function or various conditions. In the future, this system is very useful of advanced safety vehicle (ASV) and super smart vehicle system (SSVS) and so on.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.3
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• pp.822-828
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• 2018

Recently, energy issues such as massive blackout due to increase in power consumption have been emerged, and it is necessary to improve the accuracy of prediction of power consumption as a solution for these problems. In this study, we investigate the difference between the actual power consumption and the predicted power consumption through the deep learning- based power consumption forecasting experiment, and the possibility of adjusting the power reserve ratio. In this paper, the prediction of the power consumption based on the deep learning can be used as a basis to reduce the power reserve ratio so as not to excessively produce extra power. The deep learning method used in this paper uses a learning model of long-short-term-memory (LSTM) structure that processes time series data. In the computer simulation, the generated power consumption data was learned, and the power consumption was predicted based on the learned model. We calculate the error between the actual and predicted power consumption amount, resulting in an error rate of 21.37%. Considering the recent power reserve ratio of 45.9%, it is possible to reduce the reserve ratio by 20% when applying the power consumption prediction algorithm proposed in this study.