• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.4
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• pp.9-20
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• 2011

Future warfare paradigm is changing to network-centric warfare and effects-based operations. In order to find first and strike the enemy in the battlefield, friendly unit requires real-time target acquisition, intelligence collection, accurate situation assessment, and timely decision. The rapid development in advanced sensor technology and wireless networks requires a significant change in operational concepts of the battlefield surveillance. In particular, the introduction of a battlefield surveillance sensor network system is a big challenge to the ground forces which have lack of automated information collection assets. Therefore this paper proposes an ontology-based context-aware framework for the battlefield surveillance sensor network system which is needed for early finding the enemy and visualizing the battlefield in the ground force operations. Compared with the performance of existing systems, the one of the proposed framework has shown highly positive results by applying the context systems evaluation method. The framework has also proven to be satisfactory by the structured evaluation method using device collaboration. Since the proposed ontology-based context-aware framework has a lot of advantages in terms of scalability and reusability, the ground force's reconnaissance and surveillance system can be widely applied to expand in the future. And, ontology-based model has some weak points such as ontology data size, processing time, and limitation of network bandwidth. However, these problems can be resolved by customizing properly to fit the mission and characteristics of the unit. Moreover, development of the next-generation communication infrastructure can expedite the intelligent surveillance and reconnaissance service and may be expected to contribute greatly to expanding the information capacity.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.4
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• pp.109-116
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• 2020

With the advent of high-speed railways, railways are one of the most frequently used means of transportation at home and abroad. In addition, in terms of environment, carbon dioxide emissions are lower and energy efficiency is higher than other transportation. As the interest in railways increases, the issue related to railway safety is one of the important concerns. Among them, visual abnormalities occur when various obstacles such as animals and people suddenly appear in front of the railroad. To prevent these accidents, detecting rail tracks is one of the areas that must basically be detected. Images can be collected through cameras installed on railways, and the method of detecting railway rails has a traditional method and a method using deep learning algorithm. The traditional method is difficult to detect accurately due to the various noise around the rail, and using the deep learning algorithm, it can detect accurately, and it combines the two algorithms to detect the exact rail. The proposed algorithm determines the accuracy of railway rail detection based on the data collected.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.12 no.1
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• pp.1-11
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• 2009

Rapid visualization of flood area of downstream according to the dam effluent in flood season is very important in dam management works. Overlay zone of river bight should be removed to represent flood area efficiently based on flood stage which was modeled in river channels. This study applied drainage enforcement algorithm to visualize flood area considering river bight by coupling Coordinate Operation System for Flood control In Multi-reservoir (COSFIM) and Flood Wave routing model (FLDWAV). The drainage enforcement algorithm is a kind of interpolation which gives to advantage into hydrological process studies by removing spurious sinks of terrain in automatic drainage algorithm. This study presented mapping technique of flood area layer considering river bight in Namgang-Dam downstream, and developed system based on Arcobject component to execute this process automatically. Automatic extraction system of flood area layer could save time-consuming efficiently in flood inundation visualization work which was propelled based on large volume data. Also, flood area layer by coupling with IKONOS satellite image presented real information in flood disaster works.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.514-516
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• 2004

위성의 개발을 위해서는 오랜 개발기간과 많은 예산, 축적된 기술이 요구된다. 또한 위성에는 다양한 분야의 기술이 사용되어지기 때문에 각 서브시스템마다 독자적인 개발환경을 구축할 필요가 있다. 특히 위성의 찌어. 임무수행 및 지상과의 통신 등을 담당하는 탑재소프트웨어는 위성의 용도 및 목적에 따라 개발환경이 크게 달라진다. 실시간 운영체제는 무엇을 사용하는지, 개발 및 검증을 위한 도구로 어떤 프로그램을 사용하는지, 내외부의 인터페이스는 어떠한 방식으로 수행할지, 새로운 기능의 CPU나 하드웨어에 대한 제어 등 위성의 탑재소프트웨어를 개발하기 위해서는 많은 검토 항목들이 고려되어야 한다. 새로운 위성을 개발할 경우 신기술의 적용과 새로운 시스템위성시스템의 검증 및 개발을 위한 개발검증장비가 요if되며, 위성시스템의 변경 때마다 개발검증장비를 새로이 구축하게 되면 많은 기간과 막대한 비용이 위성개발 시마다 소요된다. 위성선진국에서는 다양한 위성의 개발 시 비용절감 및 개발기간 단축을 위하여 범용위성용 개발검증장비를 개발하여 이용하고 있는 추세이다. 국내에서는 다목적실용위성 1호가 발사되어 성공적으로 임무를 수행하고 있으며 다목 실용위성 2호가 개발되어 현재 통합 및 조립시험이 진행 중이다. 그러나 새로운 위성시스템의 사전 검증 및 신기술의 적용을 위한 범용위성 시스템 테스트베드에 대한 기술은 미비한 실정이다. 이러한 범용위성용 개발검증장비의 기반기술을 확보하기 위하며 현재 위성전자전산시스템 개발검증장비에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 현재 수행되고 있는 PowerPC를 이용한 위성 탑재소프트웨어 개발검증시스템의 설계 및 개발현황에 대하여 소개한다.이스는 실험정보가 저장된 데이터베이스, 분석결과가 저장된 데이터베이스, 그리고 유전자 정보 탐색을 위한 데이터베이스로 분류해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하였다. 본 시스템은 LiNUX를 운영체계로 하고 데이터베이스는 MYSQL로 하여 JSP, Perl. 통계처리 언어인 R로 구현되었다.프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에

• Journal of KIISE
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• v.42 no.2
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• pp.242-254
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• 2015

In this paper, we address the problem of improving the performance of multi-step k-NN search using multi-dimensional indexes. Due to information loss by lower-dimensional transformations, existing multi-step k-NN search solutions produce a large tolerance (i.e., a large search range), and thus, incur a large number of candidates, which are retrieved by a range query. Those many candidates lead to overwhelming I/O and CPU overheads in the postprocessing step. To overcome this problem, we propose two efficient solutions that improve the search performance by reducing the tolerance of a range query, and accordingly, reducing the number of candidates. First, we propose a tolerance reduction-based (approximate) solution that forcibly decreases the tolerance, which is determined by a k-NN query on the index, by the average ratio of high- and low-dimensional distances. Second, we propose a coefficient control-based (exact) solution that uses c k instead of k in a k-NN query to obtain a tigher tolerance and performs a range query using this tigher tolerance. Experimental results show that the proposed solutions significantly reduce the number of candidates, and accordingly, improve the search performance in comparison with the existing multi-step k-NN solution.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.11
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• pp.2251-2259
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• 2009

We propose an algorithm and system which generates 3D stereo image by composition of 2D image from 4 multiple clusters which 1 cluster was composed of 4 multiple cameras based on network. Proposed Schemes have a network-based client-server architecture for load balancing of system caused to process a large amounts of data with real-time as well as multiple cluster environments. In addition, we make use of JPEG compression and RAM disk method for better performance. Our scheme first converts input images from 4 channel, 16 cameras to binary image. And then we generate 3D stereo images after applying edge detection algorithm such as Sobel algorithm and Prewiit algorithm used to get disparities from images of 16 multiple cameras. With respect of performance results, the proposed scheme takes about 0.05 sec. to transfer image from client to server as well as 0.84 to generate 3D stereo images after composing 2D images from 16 multiple cameras. We finally confirm that our scheme is efficient to generate 3D stereo images in multiple view and multiple clusters environments with real-time.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.2
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• pp.529-535
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• 2020

As the main technology of the 4th industrial revolution, immersive 360-degree video contents are drawing attention. The market size of immersive 360-degree video contents worldwide is projected to increase from $6.7 billion in 2018 to approximately $70 billion in 2020. However, most of the immersive 360-degree video contents are distributed through illegal distribution networks such as Webhard and Torrent, and the damage caused by illegal reproduction is increasing. Existing 2D video industry uses copyright filtering technology to prevent such illegal distribution. The technical difficulties dealing with immersive 360-degree videos arise in that they require ultra-high quality pictures and have the characteristics containing images captured by two or more cameras merged in one image, which results in the creation of distortion regions. There are also technical limitations such as an increase in the amount of feature point data due to the ultra-high definition and the processing speed requirement. These consideration makes it difficult to use the same 2D filtering technology for 360-degree videos. To solve this problem, this paper suggests a feature point extraction and identification technique that select object identification areas excluding regions with severe distortion, recognize objects using deep learning technology in the identification areas, extract feature points using the identified object information. Compared with the previously proposed method of extracting feature points using stitching area for immersive contents, the proposed technique shows excellent performance gain.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.261-267
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• 2003

사회의 빠른 변화 속에서 지자체가 처리해야 할 정보의 양과 행정수요는 점점 증가하고 있으며, 의사결정과 기획을 위한 정보망과 정보시스템의 활용 계획을 수립하여야 하는 필요성은 더욱 증대되고 있다. 도시정보체계(UIS)의 구축은 의사결정의 효율적인 도구로 각광받아 대다수 지자체에서 활발히 진행되고 있다. 그러나 지자체 행정업무의 70～80%가 공간정보와 연계되어 있다는 막연한 기대감에서 출발한 현재의 도시정보체계(UIS) 구축사업은 단지공간정보 관리 중심의 시스템 개발에 치우치게 되었으며, 시설물 관리 분야에 대한 사업을 이미 수행한 지자체에서는 향후 어떠한 사업들을 전개해야 할 지에 대한 보다 다양하고 구체적인 비전을 가지지 못하고 있는 것이 우리의 현실이 아닌가라는 우려를 하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 도시정보체계(UIS)의 새로운 비전 수립을 위해서는 막연하게 제시되고 있는 공간정보 관련성 분석을 보다 세분화하여 수행할 수 있는 공간정보 관련성 분석 모형을 제시함으로써 지자체 도시정보체계(UIS) 구축사업의 현재를 돌아보고 보다 발전적인 새로운 사업추진의 시각을 고찰해보고자 한다. 본 연구에서는 지자체 업무영역에 대한 보다 세분화된 공간정보의 관련성 분석을 위해 공간정보를 업무관점, 업무-정보산출물 관점, 데이터구축관점, 정보관점, 서비스관점으로 세분화여 하여 접근하였으며, 이를 종합하여 최종적인 공간정보 관련성 분석 모형을 구성하였다. 또한 지속적인 도시정보체계(UIS) 사업의 추진을 위해 시간적 개념의 변화 양상을 제시함으로써 GIS의 발달단계에 따라 어떠한 부분에 비중을 둔 사업의 추진이 이루어져야 하는지에 대해서 제시하고자 하였다. 본 연구를 통해 시설물 관리 중심의 도시기반정보화에 편중된 도시정보체계의 구축사업의 시각이 행정정보화, 생활정보화, 산업정보화 등 다양한 분야와 결합하여 보다 큰 시너지 효과와 사용자 중심의 서비스 개선을 창출할 수 있는 기반을 제공할 것을 기대해 본다.. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. On the basis of the simplified model, the simulation was performed and the results could be confirmed by the experiments under various conditions.뢰, 결속 등 다차원의 개념에 대한 심도 깊은 연구와 최근 제기되고 있는 이론의 확대도 필요하다. 마지막으로 신뢰와 결속에 영향을 미치는 요소간의 개념적 분류, 차이의 검증, 영향력 등

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.510-516
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• 2003

연안관리 정책을 결정하기 위해서는 다양한 정보의 수집과 이를 체계적으로 관리하고 분석할 수 있는 기법이 필요하다. 특히, 다양한 이해집단과 목적들이 상충하는 지역의 특성을 파악하기 위해서는 환경, 사회, 경제적인 기준 및 의사결정자의 가치체계가 반영될 수 있어야 하며, 선호도가 반영된 요소를 효율적으로 분석할 수 있어야 한다. 이에, 본 연구에서는 공간자료의 처리 및 분석이 용이한 GIS 환경에 다기준 분석법, 그 중에서도 AHP 모형을 결합하는 방법을 다루어 보았다. 분석과정을 살펴보면, 본 연구에서는 지역에 영향을 미치는 사회ㆍ경제적인 지표, 환경 지표를 정하였고, 이런 지표들의 데이터를 GIS라는 도구를 통하여 분석이 용이하도록 변환시켰다. 한편, 이 지역에 영향을 미치는 각 기준들의 중요성을 파악하여 의사결정자의 의견을 반영할 수 있도록 다기준 분석법의 하나인 AHP를 이용하여 가중치를 산정하였다. 다음으로, 다양한 출처의 자료를 표준화하여 GIS의 래스터 자료로 구축한 후, 가중치를 적용한 개별 레이어를 지도대수와 중첩분석을 이용하여 최종 결과 레이어를 생성하였다. 생성된 최종 결과 레이어 상의 공간의 대안인 각 셀 값을 비교ㆍ분석하였다. 이로 인한 결과는 연안의 유한한 자원과 공간의 다양한 이용상태를 관리하기 위한 해안과 육상의 정보를 제공할 수 있다. GIS와 다기준 분석을 통합함으로써 다양한 출처의 공간정보를 분석하고 연안의 현 상태를 밝힐 수 있다. 또한, 이것은 분석 결과가 단순하고 명확하게 설명되어 정책 결정자에게 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 이 정보를 이용하여 실질적인 연안관리계획을 수립하는데 도움이 된다.가능성 0.5이상의 면적은 59%를 차지하였다.퇴적이 우세한 것으로 관측되었다.보체계의 구축사업의 시각이 행정정보화, 생활정보화, 산업정보화 등 다양한 분야와 결합하여 보다 큰 시너지 효과와 사용자 중심의 서비스 개선을 창출할 수 있는 기반을 제공할 것을 기대해 본다.. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be sim

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.37 no.4
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• pp.259-265
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• 2004

A quicker method was developed for foliar analysis in diagnosis of nitrogen in apple trees based on multivariate calibration procedure using partial least squares regression (PLSR) and principal component regression (PCR) to establish the relationship between reflectance spectra in the near infrared region and nitrogen content of fresh- and dry-leaf. Several spectral pre-processing methods such as smoothing, mean normalization, multiplicative scatter correction (MSC) and derivatives were used to improve the robustness and performance of the calibration models. Norris first derivative with a seven point segment and a gap of six points on MSC gave the best result of partial least squares-1 PLS-1) model for dry-leaf samples with root mean square error of prediction (RMSEP) equal to $0.699g\;kg^{-1}$, and that the Savitzky-Golay first derivate with a seven point convolution and a quadratic polynomial on MSC gave the best results of PLS-1 model for fresh-samples with RMSEP of $1.202g\;kg^{-1}$. The best PCR model was obtained with Savitzky-Golay first derivative using a seven point convolution and a quadratic polynomial on mean normalization for dry leaf samples with RMSEP of $0.553g\;kg^{-1}$, and obtained with the Savitzky-Golay first derivate using a seven point convolution and a quadratic polynomial for fresh samples with RMSEP of $1.047g\;kg^{-1}$. The results indicate that nitrogen can be determined by the near infrared reflectance (NIR) technology for fresh- and dry-leaf of apple.