• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.12C
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• pp.1167-1174
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• 2005

In this paper, we propose a priority method on same co-occurrence count in adaptive rank-based reindexing scheme for lossless indexed image compression. The priority on same co-occurrence count in co-occurrence count matrix depends on a front count value on each raw of co-occurrence count matrix, a count value around diagonal line on each raw of the matrix, and a count value around large co-occurrence count on each raw of the matrix. Experimental results show that our proposed method can be reduced up to 1.71 bpp comparing with Zeng's and Pinho's method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.136-136
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• 2020

홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.167-170
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• 2007

동일한 집단에 속하는 개체를 다른 집단에 속하는 개체로부터 구별할 수 있는 염기의 특징을 해당 집단의 시그너쳐라고 한다. 학습 데이터는 두 집단에 속하는 염기서열들이고, 염기서열에 대한 시그너쳐는 개체를 다른 집단과 구별할 수 있는 위치의 염기들로 구성된 서열이다. 제안한 방법에서는 각 집단에 대해서 위치별로 염기의 발생빈도를 계산하고, 가장 발생빈도가 높은 염기를 결정한 다음, 다른 집단의 대응 위치에서 해당 염기의 빈도를 계산하여, 빈도차이가 지정한 분류임계값 이상이면, 해당 위치의 염기를 시그너쳐를 구성하는 특징으로 간주한다. 시그너쳐를 대한 임의의 염기서열에 대한 부합정도는 시그너쳐에 속하는 염기의 학습집단에서의 상대빈도값을 가중치로 하여 계산한다. 임의의 염기서열이 특정 집단에 속하는지 판단하기 위해서는 해당 집단의 시그너쳐에 대한 부합정도를 계산하게 되는데, 부합정도가 얼마이상이 되어야 해당 집단에 속하는 것으로 간주할지 기준이 되는 임계값을 엄밀도 임계값이라고 한다. 엄밀도 임계값은 학습 데이터 집합에 대해서 주어진 시그너쳐에 대한 엄밀도 임계값이 민감도와 특이도를 최대로 하는 것을 선택한다. 제안한 방법을 구현한 바이오인포매틱스 도구를 개발하여, 한국형 HIV-1 바이러스 시그너쳐 추출에 적용하여 분류특성이 우수한 시그너쳐를 추출할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.4
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• pp.316-320
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• 2016

In this paper, we presents a pattern recognition by considering the spatial co-occurrence among micro-patterns of texture images. The micro-patterns of texture image have been extracted by local binary pattern based on median(MLBP) of block image, and the recognition process is based on co-occurrence among MLBPs. The MLBP is applied not only to consider the local character but also analyze the pattern in order to be robust noise, and spatial co-occurrence is also applied to improve the recognition performance by considering the global space of image. The proposed method has been applied to recognized 17 RGB images of 120*120 pixels from Mayang texture image based on Euclidean distance. The experimental results show that the proposed method has a texture recognition performance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1775-1779
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• 2010

최근의 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 홍수와 가뭄과 같은 극한 사상의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 유발시키는 대표적인 자연재해 중의 하나이다. 따라서 본 연구에서는 가뭄의 크기와 정도를 정량화 할 수 있는 가뭄빈도해석을 수행하였다. 가뭄빈도해석을 위하여 우리나라의 61개 지점을 대상으로 EDI 가뭄지수를 산정하였다. 일별로 산정된 EDI 지수를 이용하여 연도별로 최저값을 추출하였다. 추출된 EDI 자료를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 빈도해석은 복합 확률 분포형 등의 장점을 갖고 있는 경계핵밀도함수를 이용하여 수행하였다. 분석 결과에서 재현기간 5년 내지 10년에서 극단적으로 건조함을 나타내는 가뭄지수인 -2.0 이하의 값을 갖는 것으로 나타났다. 따라서 가뭄은 평균적으로 재현기간 5년에서 10년 사이에 반복적으로 발생할 수 있다. 그러므로 가뭄에 대한 지속적인 모니터링 시스템의 구축과 가뭄피해를 최소화 할 수 있도록 해야 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.361-361
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• 2011

우리나라의 과거 기상자료 분석결과를 보면 최근 10년(1999~2008년)과 과거 30년(1971~2000년)의 자료를 비교하였을 때 연 평균 강수량과 기온이 각각 9.1%, 0.6$^{\circ}C$ 상승하였고 2010년 전 지구 기온은 $14.52^{\circ}C$로 20세기 평균인 $13.90^{\circ}C$보다 $0.62^{\circ}C$ 높아 기온 관측이 시작된 1880년 이래 최고를 기록하였으며(2005년과 공동 1위), 2010년 북반구 기온편차는 $0.73^{\circ}C$로 역대 기온 관측 사상 가장 높았고 남반구 또한 $0.61^{\circ}C$로 상위 6위에 위치되었다. 또한 우리나라에서는 겨울철 이상 저온 현상을 경험하기도 하였다. 이에 본 연구에서는 우리나라 전역 기상청 60개 지점 1980년 1월 1일부터 2009년 12월 31 일까지의 자료를 바탕으로 기록 일 최저 기온 및 기록 일 최고 기온의 발생빈도를 분석하고자 하였다. 확률이론에 따르면 동일한 분포를 갖는 확률변수의 독립적인 시계열의 경우 최대값 또는 최소값의 발생빈도는 ��/n의 비율로 감소하게 된다. 여기서 /n은 관측이 시작된 시점부터 해당 시점까지 자료의 수이다. 본 연구의 경우에는 특정 지점의 특정 시점에 관측된 일 최대 기온이 동일한 분포를 갖는 독립적인 시계열을 이룬다고 한다면(즉, 증가 또는 감소 추세가 있지 않다면), 어떤 해에 관측된 일 최고 기온이 그 동안에 특정 시점에 관측된 일 최고 기온들보다 높을 확률은 1/n이 될 것이다. 그러나 만약 일 최대(또는 최저) 기온의 기록경신 발생빈도가 감소 비율로부터 유의하게 이탈하게 된다면, 이는 일 최고(또는 최저) 기온의 분산이 커지거나 작아지는 현상이 벌어진 경우이거나 일 최고(또는 최저) 기온의 평균이 어떤 추세를 갖게 되는 경우가 될 것이다. 그 결과 기록 일 최저 기온 발생빈도에 대한 기록 일 최고 기온 발생빈도의 비는 현재 약 2.5정도의 값이 나오는 것으로 분석되었으며 이러한 결과는 1980년 이후로 기록 일 최고 기온의 발생빈도는 /n의 비율로 감소하지만 기록 일 최저 기온의 발생빈도는 /n의 비율보다 낮게 발생하기 때문인 것으로 파악되었다. 이러한 과거 자료의 분석을 통하여 지금까지 진행되어 오고 있는 기후변화의 패턴을 보다 명확하게 인식하고자 하였으며, 추후 다양한 기후수치실험으로부터 도출된 결과들의 신뢰성을 평가할 때 기초적인 비교 자료를 제공할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.385-385
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• 2021

하천에서 실제로 유속 2.0m/s 이상 발생할 시 유량측정은 매우 급변하는 유속과 수위변화에 따른 측정값의 불확실성, 운영적인 측면에서의 시·공간적 한계 등으로 고유량에 대해 정확한 유량을 산정하기 어려운 실정이다. 그리고 국가하천은 최소 80년 빈도 이상, 지방하천은 최소 50년 빈도 이상의 확률강우량 채택을 통해 고유량에 해당하는 계획홍수량을 산정하고 있으나, 실제로 높은 호우의 빈도는 쉽게 발생하지 않아 유량측정성과가 부재하거나 매우 극소수에 불과한 상황이다. 따라서 유량측정성과는 대상하천의 계획홍수량(계획홍수위) 이하의 수준, 즉 중규모 수위 이하의 구간에서 대부분의 성과를 가지고 있으므로 고유량 산정은 고수위 외삽추정식에 의존할 수밖에 없다. 고수위 외삽추정은 대체로 기 유량측정성과(h, q)와 통수단면적(AD^1/2) 자료를 이용하는 Stevens 방법을 주로 이용하며, 이 방법은 하폭에 비해 수심이 비교적 작은, 얕은 하천과 기 유량측정성과가 추정하려는 고수위 구간에 근접한 경우에 적용성이 매우 용이하다고 할 수 있다. 설마천 유역 전적비교 수위관측소의 경우는 수위 4.110m까지 최대로 통수할 수 있으며, 하폭은 24.230m, 관측 최고수위는 3.194m, 유량측정성과 최대수위는 1.613m(40.303m³/s)이다. 설마천 유역에 대해 Stevens 방법을 적용하는 경우 위 조건을 만족하지 않으므로 다른 방법으로의 접근이 필요하다. AMC-III 조건의 선행강수량과 지속기간 1시간을 갖는 최대강우강도별 관측도달시간 자료를 통해 관계식을 유도하였으며, 강우 빈도해석의 결과인 지속기간 1시간의 빈도별 강우강도에 해당하는 도달시간을 유속으로 환산하는 과정을 거쳤다. 그 결과 유속은 1.808m/s(2년 빈도_43.3mm)~4.254m/s(500년 빈도_101.9mm)이며, 기 유량측정성과의 결과인 수위, 통수단면적, 유속, 유량, 최대강우강도(86.1mm_80년 빈도)가 발생했을 때의 해당 유속(도달시간 환산값), 수위, 통수단면적을 통해 최종적으로 빈도(년)별 유속, 수위, 유량을 결정하였다. 한국하천일람(2018)에서 제시된 설마천 전체 유역의 80년 빈도 계획홍수량(315m³/s, A=17.59km²) 값은 전적비교 수위관측소(A=8.48km²)와 직접적인 비교는 어렵지만, 유역면적비(0.482)를 적용한 추정된 계획홍수량은 약 152m³/s 볼 수 있다. 상기의 빈도별 유속, 수위, 통수단면적 결과인 80년 빈도(86.1mm)-유속(3.594m/s)-수위(3.194m)-통수단면적(53.197m²)에 해당하는 계산된 유량은 191.212m³/s로 분석되었다. 그리고 최대통수가 가능한 수위 4.110m의 계산된 유량은 313.674m³/s(약 424년 빈도 추정, 유속 4.203m/s, 통수단면적 74.761m²)로 결국에는 빈도(년)에 해당하는 수위-유량관계식(고수위 외삽추정식)을 통해 고유량을 산정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.104-107
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• 2021

전 세계적으로 건조한 지역이 늘어남에 따라 산불 발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 센서를 이용한 산불 감지 시스템의 연구가 이루어지고 있다. 기존의 서버가 센서의 작동시간 설정값을 보내는 방식은 산불 발생 빈도가 높은 환경에서는 산불 감지가 늦어지고 산불 발생 빈도가 낮은 환경에서는 불필요한 산불 감지로 센서의 생명주기 낮아지는 비효율적인 면이 있다. 이에 본 논문에서는 센서 기반 산불 감지 시스템을 위한 향상된 센싱 주기 기법을 제안한다. 제안하는 센싱 주기 기법은 환경 요인, 센서의 작동시간 알고리즘을 이용하여 환경에 맞는 센서의 작동시간 설정값을 결정한다. 그 후 센서의 화재 감지 알고리즘을 통해 센서는 서버로부터 설정값을 받아 운용모드로 전환하여 화재상황이 났을 시에 서버로 메세지를 보낸 후 생명주기를 위해 저전력모드로 전환한다. 성능평가를 통해 기존의 방식보다 평균 18.1분 빠르게 화재상황을 감지할 수 있고 소모전력도 2.2mA만큼 낮았다. 향우 실제 화재환경에서의 성능평가가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.178-178
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• 2021

최근 들어 기후변화로 인한 극심한 가뭄 피해가 한반도에 발생하고 있다. 가뭄 상황에 대비하여 댐을 안정적으로 운영하기 위해서는 갈수빈도 유입량에 대한 분석이 필수적이다. 갈수빈도해석의 경우, 홍수빈도해석과 유사하게 확률밀도함수의 극값에 대한 확률값을 산정하며, 확률 분포형의 역함수에 비초과확률을 대입하여 산정한다. 그러나 홍수와 달리 가뭄은 지속기간이 긴 특성 탓에 자기상관을 고려해야하며, 댐 및 저수지 등 대규모 시설물의 경우 일반적인 하천과 달리 저류효과로 인해 누적 유량에 대한 고려가 필요하다. 이에 K-water는 자체 제작한 누가차분법 및 Disaggregation 두 가지 방법을 채택하여 실무에서 사용해왔다. 그러나 누가차분법을 사용할 경우, 빈도유입량이 지나치게 크게 산정되는 문제가 있으며, Disaggregation 방법을 사용하는 경우, 특정 빈도 이상의 극한가뭄에서 유입량의 차이가 유의미하지 않아 산정된 빈도유입량과 최근 발생한 극심한 가뭄의 실측유입량간 큰 차이가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자기상관을 고려한 선형회귀모형에 근거하여 빈도유입량을 배분하는 방법을 제안한다. 또한, 앞서 서술한 네 가지 빈도유입량 방법(월빈도분석, 누가차분법, K-water Disaggregation, 자기상관 선형회귀모형)에 대한 수식적 비교를 수행하며, 국내 댐 유역에 적용 및 평가를 통해 자료 특성에 따른 적절한 빈도유입량 산정방식에 대한 기준을 제안한다. 본 연구를 통해 가뭄특성을 고려한 합리적인 댐 유입량을 산정함으로써 보다 유연한 수자원시설물의 가뭄대응이 이루어질 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.6
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• pp.1113-1121
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• 2011

Recently, a variety of data mining techniques has been applied in various fields like healthcare, insurance, and internet shopping mall. Association rule mining is a popular and well researched method for discovering interesting relations among large set of data items. Association rule mining is the method to quantify the relationship between each set of items in very huge database based on the association thresholds. There are three primary quality measures for association rules; support and confidence and lift. In this paper we consider some similarity measures with negative co-occurrence frequencies which is widely used in cluster analysis or multi-dimensional analysis as association thresholds. The comparative studies with support, confidence and some similarity measures are shown by numerical example.