• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
• /
• v.32 no.2
• /
• pp.93-101
• /
• 2019

The objective of this study is to develop a model which can predict the seismic performance of the slope relatively accurately and efficiently by using artificial neural network(ANN) technique. The quantification of such the seismic performance of the slope is not easy task due to the randomness and the uncertainty of the earthquake input and slope model. Under these circumstances, probabilistic seismic fragility analyses of slope have been carried out by several researchers, and a closed-form equation for slope seismic performance was proposed through a multiple linear regression analysis. However, a traditional statistical linear regression analysis has shown a limit that cannot accurately represent the nonlinearistic relationship between the slope of various conditions and seismic performance. In order to overcome these problems, in this study, we attempted to apply the ANN to generate prediction models of the seismic performance of the slope. The validity of the derived model was verified by comparing this with the conventional multi-linear and multi-nonlinear regression models. As a result, the models obtained through the ANN basically showed excellent performance in predicting the seismic performance of the slope, compared to the models obtained by the statistical regression analyses of the previous study.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.59-62
• /
• 2009

본 논문에서는 UHDTV(Ultra HDTV)를 위한 MPEG-2 TS(Transport Stream)의 다중화 기법 및 다중화 SW 툴의 설계 및 구현에 대해서 기술한다. 대용량의 UHD 비디오를 처리하기 위해서는 당분간 병렬처리에 기반한 코덱 구현이 불가피하며 이로 인해 다수의 비디오 비트스트림 간의 동기화 및 다중화가 요구된다. 본 논문에서는 4K(또는 8K) 해상도의 UHD 비디오가 4개의 화면으로 분할되어 각각 H.264/AVC로 부호화되고, 2 개의 5.1 채널의 오디오가 AC-3로 부호화되는 병렬처리 기반의 UHDTV의 TS 다중화를 고려한다. H.264/AVC를 전송하기 위한 MPEG-2 시스템(Systems) 확장 규격과 AC-3를 다중화하기 위한 ATSC 규격에 따라 PES 패킷화 및 TS 다중화 툴을 설계한다. 본 논문의 다중화 툴은 타이밍 모델을 만족하도록 T-STD(TS Systems Target Decoder)에 정의된 버퍼들의 상태를 모니터링 하면서 다중화 스케쥴링을 수행하고 한 TS 패킷의 전송 시간 단위로 H/W의 실시간 처리를 에뮬레이션(emulation) 한다. 또한 전체 다중화 구조에 있어서 재다중화(Re-multiplexing)의 포함 여부에 따른 장단점에 대해서 고찰한다. 상용 검증 툴 및 재생 툴을 통하여 구현한 TS 다중화 툴의 규격의 적합성 및 그 기능을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10e
• /
• pp.325-327
• /
• 2002

현재 다양한 연구들이 진행되고 있는 이동 에이전트는 통신망 점유와 과부하를 효율적으로 감소시켜 여러 문제점들을 해결하고 있으나, 이동 에이전트의 이동성 강조에 따른 지능성 결여와 다수의 이동 에이전트 시스템들로 이주시 발생하는 지연시간 및 호스트의 결점이나 장애 등으로 인하여 이동 에이전트가 무한 대기상태나 쓰레기로 처리될 수 있는 문제점들을 해결하기 위한 새로운 대안이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 분산 환경에서 정보 검색의 성능을 향상시키기 위하여 네이밍 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 검색 키워드에 대한 객체 참조자를 획득하고, 획득되어진 객체 참조자의 수 만큼 이동 에이전트 객체를 다중 복제하여 복제된 다수의 에이전트 객체를 여러 이동 에이전트 시스템으로 분산시킴으로써, 이주시 발생하는 지연시간을 제거하고 쓰레기로 처리될 수 있는 이동 에이전트들의 수를 줄임으로써 분산 정보 검색 서비스의 성능을 향상 시킬 수 있는 모델을 설계 및 구현한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2003.05c
• /
• pp.1737-1740
• /
• 2003

최근 몇 년간 웹 애플리케이션의 개발은 다른 애플리케이션의 개발보다 사회적으로 더욱 활발하였다. 이것은 우리 사회에 많이 보급되어 손쉽게 접근할 수 있는 인터넷과 또 그 인터넷 안에 있는 웹의 편리함에 그 이유가 있을 것이다. 그러나 이러한 활발한 웹 애플리케이션 개발에 비하여 웹 애플리케이션의 개발 방법 자체에 대한 연구는 거의 전무한 상태이다. 따라서 대학 교육에서도 그 일정한 지침이 없는 상태이다. 이러한 개발 방법에 대한 미진한 연구는 아마도 다른 애플리케이션에 비하여 웹 애플리케이션의 개발이 시작된 지 오래되지 않은 원인도 있겠지만 또 웹 애플리케이션이 가지는 특성에도 기인할 것이다. 즉, 웹은 보통 MVC(Model-View-Controller) 모델의 뷰(view)가 중심이 되고 컨트롤 부분이나 모델 부분은 상대적으로 적기 때문이다. 그래서 그 구현이 다른 일반 애플리케이션의 구현보다 비교적 개념이 쉽고 간단하다. 그러나 그 구현이 비교적 간단하다 하더라도 정형화된 개발 모델이 있으면 애플리케이션의 생산성은 향상될 뿐만이 아니라 학교 교육에도 큰 도움이 될 것이다. 즉 학생들에게 정형화 된 모델을 교육하는 경우 그것은 학생들의 웹 애플리케이션 개발에 큰 도움이 되는 것이다. 실제로 개발 모델을 교육시키고 프로젝트를 하는 경우와 그렇지 않은 경우에 그 완성도에서 크나큰 차이를 보였다. 정형화된 모델을 교육받은 학생들은 그렇지 않은 학생들에 비하여 프로젝트의 완성도도 높을 뿐만 아니라 그 구성이나 일관성에서 훨씬 좋은 결과를 보였다. 본 논문에서는 이러한 웹 애플리케이션을 위한 개발 방법을 제시하고 그에 앞서 클라이언트-서버 모델이 웹이라는 환경에서 가질 수 있는 특성과 작업에 대하여 분석한다. 그리고 본 논문에서는 그 예를 JSP로 보여준다.라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.422-426
• /
• 2007

음성 질의에서 효율적으로 onset을 검출하기 위한 연구는 다양하게 이루어져 왔다. 특히 대부분의 연구는 확률론적 모델에서 큰 성과를 나타내고 있다. 그러나 이러한 모델들은 변화나 확장이 쉽지 않다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 동적 확장 가능한 다중 계층 신경망(Dynamic Expansible MLP)을 제안하여, 기존 방법론의 확장 가능성을 모색한다. 또한, 음성 질의의 onset을 검출하기 위해 MLP를 활용하기 위한 모델을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2005.05a
• /
• pp.451-454
• /
• 2005

본 논문에서는 수정된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델과 다중 필터가 상호 결합된 형태의 얼굴 패턴 검출 기법을 소개 한다. 이는 로봇 시각의 응용문제에서 실내영상의 실시간 인식문제를 대상으로 한다. 검출 과정의 효율성 향상을 위하여 도입된 다중 필터는 후보 영역의 개수와 범위를 줄일 수 있게 한다. 제안된 모델에서 CNN 신경망은 가보변환(Gabor Transform)계층을 두어 검출 과정의 첫 단계에서 영상 내의 기본 특징 지도를 생성 하도록 하였다. 보다 강인한 검출기능을 위하여 조명보정 기법이 시스템의 전처리 단계로 구현 된다. 실제 영상을 통한 실험 결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.350-352
• /
• 2003

일반적인 접근제어 모델이 메커니즘 내에 보안 정책을 미리 설계함에 따라 보안 요구사항의 추가나 변경에 어려움이 있는 반면에, 다중 접근제어 정책 모델은 기업 환경에 필요한 다양한 보안 정책들을 융통성 있게 지원하기 위해, 권한 명세 언어를 기반으로 positive/negative 권한을 모두 표현할 뿐만 아니라, 권한의 예외적 수행, 권한의 전파와 충돌 해결 정책 등을 구현함으로써, 접근제어의 권한 적용에 유연성을 강화하였다. 그러나, 기존의 권한 전파 및 충돌 해결 정책은 권한 전파의 모든 가능한 path를 고려하지 않거나, 충돌 문제를 해결하지 않는 부분이 있는데, 이것은 특히 서로 다른 정책의 어플리케이션 통합 환경에서 권한의 남용이나 상실 등 의도하지 않은 부당한 권한의 실행을 야기시킨다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 정책의 영향을 받은 주체에 대해서 권한의 독립적 수행을 보장하면서, 추가적인 충돌 상황을 발생시키기 않는 권한 전파 정책을 제안한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.238-245
• /
• 2024

In this paper, we propose a framework for improving the performance of semantic segmentation of agricultural multispectral image using feature fusion techniques. Most of the semantic segmentation models being studied in the field of smart farms are trained on RGB images and focus on increasing the depth and complexity of the model to improve performance. In this study, we go beyond the conventional approach and optimize and design a model with multispectral and attention mechanisms. The proposed method fuses features from multiple channels collected from a UAV along with a single RGB image to increase feature extraction performance and recognize complementary features to increase the learning effect. We study the model structure to focus on feature fusion and compare its performance with other models by experimenting with favorable channels and combinations for crop images. The experimental results show that the model combining RGB and NDVI performs better than combinations with other channels.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.421-426
• /
• 2020

다중 도메인 목적 지향 대화에서 기존 딥 러닝을 이용한 대화 상태 추적(Dialog state tracking)은 여러 턴 동안 누적된 사용자와 시스템 간 대화를 입력 받아 슬롯 밸류(Slot value)를 추출하는 모델들이 연구되었다. 하지만 이 모델들은 대화가 길어질수록 연산량이 증가한다. 이에 본 논문에서는 다중 도메인 대화에서 누적된 대화의 history 없이 슬롯 밸류를 추출하는 방법을 제안한다. 하지만, 단순하게 history를 제거하고 현재 턴의 발화만 입력 받는 방법은 문맥 정보의 손실로 이어진다. 따라서 본 논문에서는 도메인 상태(Domain state)를 도입하여 매 턴 마다 대화 상태와 함께 추적하는 모델을 제안한다. 도메인 상태를 같이 추적함으로써 현재 어떠한 도메인에 대하여 대화가 진행되고 있는지를 파악한다. 또한, 함축된 문맥 정보를 담고 있는 이전 턴의 대화 상태와 도메인 상태를 현재 턴의 발화와 같이 입력 받아 정보의 손실을 줄였다. 대표적인 데이터 셋인 MultiWOZ 2.0과 MultiWOZ 2.1에서 실험한 결과, 대화의 history를 사용하지 않고도 대화 상태 추적에 있어 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한, 시스템 응답과 과거 발화에 대한 의존성을 제거하여 end-to-end 대화 시스템으로의 확장이 좀 더 용이할 것으로 기대된다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
• /
• v.25 no.3
• /
• pp.99-108
• /
• 2022

Among induced polarization (IP) methods, spectral IP (SIP) uses alternating current as a transmission source to measure amplitudes and phase of complex electrical resistivity at each source frequency, which disperse with respect to source frequencies. The frequency dependence, which can be explained by a relaxation model such as Cole-Cole model or equivalent models, is analyzed to estimate SIP parameters from dispersion curves of complex resistivity employing multi-objective optimization (MOO). The estimation uses a generic algorithm to optimize two objective functions minimizing data misfits of amplitude and phase based on Cole-Cole model, which is most widely used to explain IP relaxation effects. The MOO-based estimation properly recovered Cole-Cole model parameters for synthetic examples but hardly fitted for the real laboratory measures ones, which have relatively smaller values of phases (less than about 10 mrad). Discrepancies between scales for data misfits of amplitude and phase, used as parameters of MOO method, and it is in necessity to employ other methods such as machine learning, which can deal with the discrepancies, to estimate SIP parameters from dispersion curves of complex resistivity.