• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1068-1072
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• 2005

조석이란, 해면의 완만한 주기적 승강을 말하며, 보통 그 승강은 1일 약 2회이나, 곳에 따라서는 1일 1회의 곳도 있다. 조석에 있어서는 이 밖에 수일의 주기를 갖는 약간 불규칙한 승강, 반년, 또는 1년을 주기로 하는 다소 규칙적인 승강까지 포함하여 취급한다. 그러나, 각 항만마다 갖는 특정적인 주기인 수분내지 수십분의 주기의 승강은 조석으로 취급하지 않는다. 조석은 해양의 제현상 중에서 예측가능성이 가장 큰 현장으로 이는 조석이 천체의 운행과 연관되기 때문이다. 조석이란 지구로부터 일정한 거리에서 각 고유의 속도를 가지는 적도상을 운행하는 무수의 가상천체에 기인하는 규칙적인 개개의 조석을 합성한 것이며 이 개개의 조석을 분조(Constituent)라 한다. 여기에서 사용되는 신경망 모형은 입력과 출력으로 구성되는 블랙박스 모형으로서 하나의 시스템을 병렬적으로 비선형적으로 구축할 수 있다는 장점 때문에 과거 하천유역의 강우-유출과정에서의 경우 유출현상을 해석하고 유출과정을 모형화 하기 위해 사용하였다. 본 연구에서는 기존의 조위 예측방법인 조화분석법이 아닌 인공신경망을 이용하여 조위예측을 실시하였다. 학습이라는 최적화 과정을 통해 구조와 기능이 복잡한 자연현상을 그대로 받아들여 축적시킴으로써 이를 지식으로 현상에 대한 재현능력이 뛰어나고, 또한 신경회로망의 연상기억능력에 적용하여 수학적으로 표현이 불가능한 불확실한 조위곡선에 적용하기에 유리한 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 과거 조위이론을 통해 이루었던 조위예측을 우리가 알기 쉬운 여러 기후인자(해면기압, 풍향, 풍속, 음력 등)에 따른 조위곡선을 예측하기 위해 신경망 모형을 이용하여 여수지역의 조위에 적용하여 비교 분석하고자 한다. May가 제안한 공식을 더 확장하여 적용할 수 있는 실험 공식으로 개선하였으며 다양한 조건에 대한 실험을 수행하여 보다 정밀한 공식으로 개선할 수 있었다.$10,924m^3/s$ 및 $10,075m^3/s$로서 실험 I의 $2,757m^3/s$에 비해 통수능이 많이 개선되었음을 알 수 있다.함을 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 선

• Journal of Science Education
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• v.37 no.1
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• pp.221-232
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• 2013

The purpose of this study was to examine the effect of the CoRe-based density unit class on conceptual formation and on learner satisfaction with the class. For this study, two hundred and forty 8th grade students were chosen from six classes. The students were divided into two groups: an experimental group, which received a CoRe-based density unit lesson, and a control group, which was taught based on traditional teaching method. The CoRe-based density unit classes consisted of 4 periods based on the analysis of the previous studies on CoRe about density. The results showed the meaningful significant difference between the CoRe-based classes and the classes based on traditional teaching method both in the posttest on the extent of the conceptual formation on the density and in the retention test. The difference suggests that the lesson with CoRe is based on the consideration of the difficulties and limitations students face in various fields such as the students themselves, teachers, learning environment, evaluation, etc. during their learning process and even in the types of preconception they have, and the CoRe-based lesson is centered around the best teaching strategies to solve such difficulties. As a result of the analysis on the experimental group's class satisfaction, it is revealed that the students with a high level of attitudes related science or with a high level of science achievement showed especially high satisfaction in their learning. Analysis of questionnaire survey showed that the students in the experimental group got the opportunity through CoRe-based lesson to stretch their thoughts and ideas in a free way and preferred a teaching method which didn't just show the concept, but allowed them to find it for themselves or which let them predict the solution and then confirm the result on their own and a lesson which encouraged their active participation.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.437-446
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• 2012

A face detection algorithms using two-dimensional (2-D) intensity or color images have been studied for decades. Recently, with the development of low-cost range sensor, three-dimensional (3-D) information (i.e., depth image that represents the distance between a camera and objects) can be easily used to reliably extract facial features. Most people have a similar pattern of 3-D facial structure. This paper proposes a face detection method using intensity and depth images. At first, adaboost algorithm using intensity image classifies face and nonface candidate regions. Each candidate region is divided into $5{\times}5$ blocks and depth values are averaged in each block. Then, $5{\times}5$ block rank pattern is constructed by sorting block averages of depth values. Finally, candidate regions are classified as face and nonface regions by matching the constructed depth map based block rank patterns and a template pattern that is generated from training data set. For template matching, the $5{\times}5$ template block rank pattern is prior constructed by averaging block ranks using training data set. The proposed algorithm is tested on real images obtained by Kinect range sensor. Experimental results show that the proposed algorithm effectively eliminates most false positives with true positives well preserved.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.11
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• pp.619-624
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• 2016

Social-aware video displays not only the relationships between characters but also diverse information on topics such as economics, politics and culture as a story unfolds. Particularly, the speaking habits and behavioral patterns of people in different situations are very important for the analysis of social relationships. However, when dealing with this dynamic multi-modal data, it is difficult for a computer to analyze the drama data effectively. To solve this problem, previous studies employed the deep concept hierarchy (DCH) model to automatically construct and analyze social networks in a TV drama. Nevertheless, since location knowledge was not included, they can only analyze the social network as a whole in stories. In this research, we include location knowledge and analyze the social relations in different locations. We adopt data from approximately 4400 minutes of a TV drama Friends as our dataset. We process face recognition on the characters by using a convolutional- recursive neural networks model and utilize a bag of features model to classify scenes. Then, in different scenes, we establish the social network between the characters by using a deep concept hierarchy model and analyze the change in the social network while the stories unfold.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.5
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• pp.487-496
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• 2000

In this paper, the Multi-FNN(Fuzzy-Neural Networks) model is identified and optimized using HCM(Hard C-Means) clustering method and genetic algorithms. The proposed Multi-FNN is based on Yamakawa's FNN and uses simplified inference as fuzzy inference method and error back propagation algorithm as learning rules. We use a HCM clustering and Genetic Algorithms(GAs) to identify both the structure and the parameters of a Multi-FNN model. Here, HCM clustering method, which is carried out for the process data preprocessing of system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNN according to the divisions of input-output space using I/O process data. Also, the parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. A aggregate performance index with a weighting factor is used to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. The aggregate performance index stands for an aggregate objective function with a weighting factor to consider a mutual balance and dependency between approximation and predictive abilities. According to the selection and adjustment of a weighting factor of this aggregate abjective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity, we show that it is available and effective to design an optimal Multi-FNN model. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace and the numerical data of nonlinear function.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.1
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• pp.56-63
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• 2016

In this study, we introduce a design of Fuzzy RBFNNs-based digit recognition system using the incremental-PCA in order to recognize the handwritten digits. The Principal Component Analysis (PCA) is a widely-adopted dimensional reduction algorithm, but it needs high computing overhead for feature extraction in case of using high dimensional images or a large amount of training data. To alleviate such problem, the incremental-PCA is proposed for the computationally efficient processing as well as the incremental learning of high dimensional data in the feature extraction stage. The architecture of Fuzzy Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) consists of three functional modules such as condition, conclusion, and inference part. In the condition part, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by means of the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm. Also, it is used instead of gaussian function to consider the characteristic of input data. In the conclusion part, connection weights are used as the extended diverse types in polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Experimental results conducted on the benchmarking MNIST handwritten digit database demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed digit recognition system when compared with other studies.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.4
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• pp.2749-2756
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• 2015

Recently, Depending on the quality of data increases, the problem of time-consuming to process the image is raised by being required to accelerate the image processing algorithms, in a traditional CPU and CUDA(Compute Unified Device Architecture) based recognition system for computing speed and performance gains compared to OpenMP When character recognition has been learned by the system to measure the input by the character data matching is implemented in an environment that recognizes the region of the well, so that the font of the characters image learning English alphabet are each constant and standardized in size and character an image matching method for calculating the matching has also been implemented. GPGPU (General Purpose GPU) programming platform technology when using the CUDA computing techniques to recognize and use the four cores of Intel i5 2500 with OpenMP to deal quickly and efficiently an algorithm, than the performance of existing CPU does not produce the rate of four times due to the delay of the data of the partition and merge operation proposed a method of improving the rate of speed of about 3.2 times, and the parallel processing of the video card that processes a result, the sequential operation of the process compared to CPU-based who performed the performance gain is about 21 tiems improvement in was confirmed.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• v.12 no.2
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• pp.61-71
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• 2009

Purpose: The purpose of this study was to develop a CD program of applied logotherapy for psycho spiritual care of late adolescents with terminal cancer. Methods: Keller & Song's ARCS theory and a model for developing learning materials was applied to develop this program composed four distinct phases: planning, designing, developing, and evaluation stages. Results: This program was entitled 'Finding meaning in my life' and consisted of 5 sessions and its educational contents were made up as follows: "First Secret" is 'learning three natures of the human mind', "Second Secret" is 'learning creative values first method to find meaning of life', "Third Secret" is 'learning experiential value as second method to find meaning of life', "Fourth Secret" is 'learning attitudinal value as third method to find meaning of life', and "Fifth Secret" is 'Becoming the master of my life'. The sub-menu was made up of 'Beginning', 'Opening mind', 'Learning'. 'Laughing Song', 'Experiencing'. Conclusion: This CD program applied logotherapy with flash animation technique as an emotional and spiritual nursing intervention program for easier and more scientific application in pediatric oncology and hospice care area.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.6
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• pp.67-78
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• 2017

Traffic congestion cost is increasing annually. Specifically congestion caused by the CDB traffic contains more than a half of the total congestion cost. Recent advancement in the field of Big Data, AI paved the way to industry revolution 4.0. And, these new technologies creates tremendous changes in the traffic information dissemination. Eventually, accurate and timely traffic information will give a positive impact on decreasing traffic congestion cost. This study, therefore, focused on developing both recurrent and non-recurrent congestion prediction models on urban roads by adopting Recurrent Neural Network(RNN), a tribe in machine learning. Two hidden layers with scaled conjugate gradient backpropagation algorithm were selected, and tested. Result of the analysis driven the authors to 25 meaningful links out of 33 total links that have appropriate mean square errors. Authors concluded that RNN model is a feasible model to predict congestion.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.608-611
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• 2006

COSPAS-SARSAT 시스템은 위성체와 지상 설비를 이용하여 항공기 또는 선박 등이 조난 시에 탐색구조(SAR: Search and Rescue) 활동을 도울 수 있도록 조난경보와 위치정보를 제공하는 시스템이다. COSPAS-SARSAT 서비스의 경우, 조난신호 접수에서 조난위치확정까지 평균 1시간 이상이 소요되고, 위치정확도가 수 Km 정도로 범위가 넓은 편이다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 중궤도 위성을 이용한 차세대 탐색구조 시스템 개발이 추진 중에 있으며 EU에서 2011년 FOC(Full Operation Capability)를 목표로 개발중인 갈릴레오 항법위성 프로젝트의 경우 SAR 중계기를 탑재하여 탐색구조 서비스를 제공할 계획에 있다. 갈릴레오 탐색구조(SAR/Galileo) 서비스는 수 m급의 위치정확도, 10분 이내의 조난신호 접수에서 구조까지 소요시간, 및 조난자에게 회신링크 서비스 제공 등 보다 향상된 탐색구조 성능을 제공하기 위해 개발 중에 있으므로, 갈릴레오 위성 서비스가 시작되면 탐색구조시스템 체계에 보다 신속하고 정확한 구조가 가능할 것으로 예상된다. 우리나라에서는 COSPAS-SARSAT 회원국으로 가입하여 현재 송도 해양경찰청 내에 LEOLUT와 MCC가 설치되어 운용되고 있다. 날로 더해가는 다양한 재난에 대한 인명구조를 신속하고 효과적으로 대처하기 위해 차세대 갈릴레오 탐색구조 지상국 도입이 절실하다고 할 수 있다. 따라서, 탐색구조 단말기를 포함한 지상국 인프라의 구축 등 갈릴레오 탐색구조 지상시스템 개발의 참여 방안에 관한 연구는 매우 시기적절하고 중요한 연구이다. 본 논문은 갈릴레오 사업에 참여하여 SAR/Galileo 개발을 주관하고 있는 중국의 사례를 분석함으로 우리나라가 차세대 갈릴레오 탐색구조 지상시스템 개발에 참여하기 위해서 필요한 참여방법 및 절차 등을 도출하고, 참여 가능한 개발범위, 참여전략 및 추진체계에 대해서 제안한다.법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으며 컴퓨터 활용 능력과 외국어 자료 활용 능력을 향상 시키는데도 도움을 주었다.지역산업 발전을 위한 기술역량이 강화될 것이다.정 ${\rightarrow}$ 분배 ${\rightarrow}$ 최대다수의 최대행복이다.는 역할을 한다. 따라