• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.2
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• pp.45-52
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• 2010

The objective of this paper is to develop and apply a method that estimates the amount of traffic congestion (vehicle hours of delay) caused by traffic accidents that occur on freeways in Korea. A key feature of this research is the development of a method to separate the non- recurrent delay from any recurrent delay that is present on the road at the time and place of a reported accident. The main idea to separate these two delays is to use the speed difference between speed under accident condition and speed under normal flow condition. For the case study application, two datasets were combined to accomplish the objective of the study: (1) accident data and (2) traffic flow data. Eventually, the results can be useful for the performance evaluation of accident reduction program, for strategic plans to cope with congestion caused by traffic accidents, and for rectification of the estimation method for traffic congestion costs.

• Journal of Embryo Transfer
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• v.12 no.3
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• pp.253-258
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• 1997

토끼에서는 수정란 이식과 같은 기본적인 번식공학적 방법의 효율성이 아직 생쥐와 같은 실험동물에 비해 떨어지고 있어 생물공학적인 기술을 응용하는데 큰 어려움이 있다. 특히 유전자 이식에 의한 형질전환 토끼의 생산과 같은 생물공학적인 기술을 실용화하는데 효율이 높은 수정란이식 기술의 개발이 필수적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 토끼에서 수정란 이식 기술의 첫 단계인 과배란 유도를 효율적으로 이용할 수 있는 방법을 정립하기 위해 반복적인 과배란 유도가 배란율 및 수정란의 질적인 면과 양적인 면에 미치는 영향을 조사하였다. 연구방법으로는 FSH와 HCG를 사용하여 과배란을 유도하였고 2.5 개월의 반복처리간격으로 3번의 반복적인 과배란 처리를 한 후 반복처리에 따른 배란율과 배란된 난자의 형태학적 상태, 배양에 의한 발생 능력 상태 등을 감소하였으며 배란수의 변이도 커지는 경향을 나타내었다(첫번째, 32.6(+-)2.5; 두번째 28.7(+-)3.7; 세번째 20.99(+-)3.8). 제 2극체의 돌출, 전핵의 형성, cummulus cell의 존재등에 의한 회수된 난자의 형태학적 관찰에 의한 방법으로 난자를 분류한 결과 과배란의 반복수가 증가함에 따라 다양한 모양의 난자가 회수되어 배란이 광범위한 시간대에 일어나고 있음을 나타내었다. 또한 과배란의 반복적인 유도에 의해 난소의 혈포수는 증가하였으나 채란된 난자의 채외배양에 의한 발육율에는 차이가 없었다. 그러므로 과배란의 반복적인 유도는 공란토의 난소반응에는 영향을 미쳤으나 난자의 질에는 영향을 미치지 않았음을 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.309-312
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• 2016

최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.365-367
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• 2012

클러스터링 기법은 반복적인 setup phase와 steady phase의 반복으로 네트워크를 재구성하는 방법을 사용하며, 이 방법으로 일부 노드에 부가되는 부하를 네트워크에 분산하여 네트워크를 장시간 동안 안정적으로 유지시키는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법의 가장 큰 문제는 setup phase에서 소비되는 에너지가 간과할 만한 수준이 아니라는 데에 있다. 이에 몇 논문은 이러한 반복적인 setup을 제거하여 네트워크 성능 향상을 꾀하기도 하였다. 그러나 setup의 에너지 분산 효과를 고려하면, setup phase의 삭제는 바람직하지 않다. 본 논문에서는 고정 주기를 갖고 발생하는 setup phase의 반복을 네트워크 환경에 맞게 적응적으로 발생시키는 방법을 제안한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.4
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• pp.271-280
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• 2004

This paper presents a new iterative image restoration algorithm with removal of boundary/object-oriented ringing, The proposed method is based on CGM(Conjugate Gradient Method) iterations with inter-wavelet shrinkage. The proposed method provides a fast restoration as much as CGM, while having adaptive do-noising and do-ringing by using wavelet shrinkage. In order to have effective do-noising and do-ringing simultaneously, the proposed method uses a space-dependent shrinkage rule. The improved performance of the proposed method over more traditional iterative image restoration algorithms such as LR(Lucy-Richardson) and CGM in do-noising and do-ringing is shown through numerical experiments.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.236-243
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• 2003

본 연구의 목적은 수작업 반복성 평가의 체계적인 연구를 위해 최근 5년간의 반복성에 관한 기존 연구 30여 편을 중심으로 반복성 평가 방법들을 조사하여 비교 분석하는 것이다 기존연구들의 비교 분석 결과, 평가하고자 타는 반복성의 근본적인 이해가 부족하여 반복성 정의에 대만 일관성이 없을 뿐만 아니라 반복 수준의 구분 기준에 대한 척도간 비교가 어렵고 결과의 일관성도 없었다. 본 연구에서는 기존 연구들의 무분별만 평가로 인한 문제점을 해결하기 위하여 시간(time)과 빈도수(frequence)를 기준으로 타는 평가 적도의 새로운 분류 체계를 제안하였다. 마지막으로 평가 적도의 측정과 분서에 사용되는 방법들을 조사하여 정리하였다. 본 연구의 결과는 수작업의 반복성 평가를 위한 척도의 사용지침을 제공할 뿐 아니라 추후 반복성 평가의 체계적인 방법론을 구축하는데 근간이 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.310-312
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• 2002

반복적 죄수의 딜레마게임은 복잡한 사회현상들을 모델링 하기 위하여 주로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 집단을 협동으로 진화시키는데 있어서 전략적 연합을 이용하는 방법과 전략적 연합에 속해 있는 전략들이 연합의 의사를 결정할 때 어떠한 방법을 선택할 경우 더 빠르고 안정적으로 진화하는가에 대한 실험 결과를 제시한다. 의사결정방법으로는 신경망으로 결합에 주로 사용되는 투표방법 Borda 함수, Condorect 함수, 평균방법 그리고 최고이득 함수방법 등을 사용하였다. 실험결과 최고이득 함수 방법이 가장 좋은 결과를 보였으며 결합 방법에 따라 다소 상이한 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.339-341
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• 1998

다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 계산이나 학습 데이터를 선택하는 과정에 있어서 데이터의 중요도를 평가하기 위한 반복적인 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 학습 데이터 선택 시 반복적인 계산이 필요하지 않는 비교사 학습을 이용한 능동적 학습 데이터 선택 방법을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 능동적 학습방법보다 간단한 계산만으로 수렴 속도를 향상시키며 일반화에도 뒤떨어지지 않음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.580-583
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• 2003

This paper presents the motion detection algorithm that can run robustly about recusive motion. The existing motion detection algorithm that uses difference image is robustly in some degree brightness or noise, but it frequently causes false alarms to temporal clutter, at the repetitive motion within a certain area. We developed a motion detection algorithm using mean absoulte error(MAE) which calculates the set of Moving regions and performs block matching. The experimental results revealed that our approach is superior to existing methodologies to handling various temporal clutter.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.435-437
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• 2012

본 논문에서는 반복적인 베이시안 모델을 이용한 특징점 기반 객체 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징점 추정 오류를 최소화하고, 추적하는 객체에 해당되는 특징점들만을 선택함으로써, 최적의 특징점들을 이용하여 변환 행렬을 추정한다. 특징점 추정 오류는 Census transform과 해밍 거리를 이용하여 최소화하고, 외곽 특징점(outlier feature)를 제거하기 위하여 반복적인 베이시안 모델을 사용한다. 보행자와 차량등을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 좀 더 우수한 성능을 보여준다.