• 제목/요약/키워드: 시간적 적용

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시간적 에러 은폐를 위한 공간적 스무딩 (Spatial Smoothing for Temporal Error Concealment)

  • 김동욱;김진태
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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    • pp.594-597
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    • 2003
  • 본 논문에서는 비디오 패킷 손실 복구를 위한 새로운 시간적 에러 은폐기법을 제안한다. 제안된 기법에서, 영상의 손실된 블록은 먼저 시간적 에러은폐 기법이 적용되고, 얻어진 결과에 대해 공간적 스무딩 기법이 적용된다. 제안된 공간적 스무딩 기법은 시간적 에러은폐 기법이 적용된 블럭과 손실되지 않은 인접 블록 사이의 불연속을 제거하거나 최소화하는데 적용된다. 제안된 기법은 기존의 여러 가지 시간적 에러 은폐 기법에 대해 컴퓨터 모의 실험을 행한 결과, 객관적, 주관적 성능을 상당히 개선시킴을 확인할 수 있었다.

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DL 추론과 시간적 추론을 적용한 상황 정보 관리 (Semantic Context Management Using DL Reasoning and Temporal Reasoning)

  • 김제민;박영택
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.152-157
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    • 2006
  • 상황 정보 관리 시스템은 외부에서 입력된 상황 정보의 숨겨진 의미를 파악하여 상황인지 에이전트 및 상황인지 브로커가 효과적으로 상황정보를 획득하도록 한다. 본 논문에서는 외부 환경으로부터 받은 상황정보의 숨겨진 의미를 파악하기 위해 DL 추론과 시간적 추론을 적용한 상황 정보 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해서 3가지 부분에 초점을 두었다. 첫 번째, 외부에서 입력된 상황 정보를 효율적으로 표현하고 여러 에이전트간의 상황 정보 공유가 가능하도록 온톨로지 모델을 적용한다. 온톨로지로 표현된 상황정보는 정보의 속성을 제약함으로써 숨겨진 상황 정보를 추론할 수 있도록 해준다. 두 번째로 상황 정보의 관계를 추론할 수 있도록 서술 논리(Description Logic)를 적용한다. 마지막으로 상황 정보의 시간적 관계를 추론할 수 있도록 시간 논리(Temporal Logic)을 적용한다. 따라서 본 논문에서의 최종 목표는 상황 정보 관리 시스템 연구를 통해 상황인지 에이전트 및 상황인지 브로커에 활용이 가능한 온톨로지 기반 추론 기능을 보유하는 지능형 모듈의 기본 프레임워크를 구축하는 것이다.

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법령과 지침-건설공사의 근로시간 적용 특례 업무처리 지침

  • 대한설비건설협회
    • 월간 기계설비
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    • 제8호통권217호
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    • pp.41-51
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    • 2008
  • 지난 7월 1일부터 개정된 근로기준법령에 따라 상시근로자 20인 이상 사업장은 주40시간제가 적용 되고 있다. 주40시간제 적용은 지난 2004년 7월 1일 이후 사업장 규모에 따라 순차적으로 적용해 왔으며, 지난 7월 1일부터는 20명 이상 사업장까지 확대 적용한 것이다. 그러나 건설현장은 규모가 다른 하도급업체가 혼재하고 있어 주40시간제의 효과적인 적용 및 정착이 어려운 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 건설공사 규모에 따라 주당 근로시간을 통일적으로 적용하는 방안이 필요함에 따라 노동부는 건설공사 규모에 따라 주당 근로시간을 통일해 적용하는 '건설공사 등에 대한 근로시간 적용 특례(법 부칙 제5조의2, 영 부칙 제2조)'를 마련하고 관련 내용 및 문답풀이를 담은 업무처리지침을 발표했다. 근로기준법령은 지난 7월 1일부터 시행에 들어갔다.

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분포형 수문모형 적용성 개선을 위한 Multi-Muskingum 적용 (Application of Multi-Muskingum for Improving Applicability of Distributed Hydrologic Model)

  • 조현곤;최규현;김광섭
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.407-407
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    • 2017
  • 홍수 예측을 위한 분포형 수문모형의 유출해석에서 하도추적은 수리학적 하도 추적과 수문학적 하도 추적 방법이 있다. 수리학적 하도 추적은 운동파 방정식, 확산파 방정식 등을 이용하여 수리현상을 시간과 공간으로 편미분하여 홍수량 예측을 한다. 수리적 하도 추적은 시간적, 공간적 안정조건(stability condition)을 만족해야된다. 면적이 큰 유역에서 적용할 때에는 계산에 소요되는 시간이 크다. 그러므로 국지호우로 인한 돌방홍수 예 경보를 위해서는 준실시간 또는 실시간 홍수 감시 및 예측이 필요하므로 계산에 소요되는 시간이 큰 수리학적 하도추적을 이용한 홍수 예측은 한계를 가진다. 본 연구에서는 유역면적이 큰 유역의 준실시간 홍수 감시 및 예측을 위하여 수문학적 하도추적 기법은 하천차수별 저류상수를 적용한 multi-Muskingum방법을 개발하여 모의하였다. multi-Muskingum 적용한 결과 모의시간이 상당히 단축되었으며 자료동화 기법을 통하여 모형의 정확도를 개선하였다.

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언명을 기반으로 한 멀티미디어 객체의 시공간 동기화 모델

  • 성해경
    • 한국게임학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.55-57
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    • 2009
  • 멀티미디어 정보 표현에 있어서 서로 다른 미디어간의 동기화를 효과적으로 처리하는 것이 아주 중요하다. 멀티미디어 특성이 적용된 게임 개발에 있어서 각각의 시각 객체들이 시간 경과에 따라 공간 영역에서 동시에 움직여야 하므로 게임에서 필요한 멀티미디어적인 게임 요소들을 게임 운용상에 적절히 배치시키기 위해서는 게임 장면을 통한 시간과 공간 개념의 동기화가 필요하고 게임 객체 자신이 가지고 있는 시공간 특성이 논리적으로 설계되어 게임을 운용시켜야 한다. 따라서 멀티미디어 시스템에서 혼합된 형태의 미디어로 구성된 데이터의 표현을 위해서는 객체가 나타내는 상대적인 위치와 상대적인 시간을 나타내 주는 공간 합성과 시간 합성을 명시할 수 있는 정형화된 표현 연구가 요구된다. 간(刊)기존 연구들은 대부분 시간적 동기화와 공간적 동기화 각각에 대한 표현에 많이 치우쳐 있으므로 시간과 공간이 통합된 미디어들의 동기화 표현에 대한 연구가 필요하다. 시공간이 통합되지 않는 기존의 멀티미디어 표현법을 게임 개발에 적용할 때에는 게임에 사용되는 미디어 객체간의 원활한 동기화 표현이 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 게임 시나리오 스케치에서 나타난 게임 객체들의 시공간 개념이 적절히 표현될 수 있는 정형적 연구가 필요하다. 간(刊)본 논문에서는 시간 개념과 공간 개념이 통합된 형태의 시공간 동기화를 표현하기 위하여 명세 단계에서 멀티미디어 데이터가 시간 및 공간 개념을 적절히 변형하여 표현될 수 있도록 시간 및 공간 동기화가 통합된 새로운 표현법을 제안한다. 이를 위하여 게임 요소들의 시간적, 공간적 동기화를 표현하기 위한 방법을 언명으로 정의하고 시공간 관계성에 대한 확장을 제시한다. 간(刊)본 논문이 제안하는 언명 기반 멀티미디어 객체의 시공간 동기화 모델(an Assertion-based Multimedia objects Spatio-TEmporal Synchronization model : AMSTES)는 시간과 공간 모두에 적용되는 게임 객체들의 시공간 동기화 표현 방법과 이를 이용하여 실제 실행 가능한 코드 생성을 위한 시공간 공식을 제공한다.

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MSE 추정에 기반한 적응적인 시간적 공간적 비디오 디노이징 필터 (Video De-noising Using Adaptive Temporal and Spatial Filter Based on Mean Square Error Estimation)

  • 김창수;김종호;최윤식
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.1048-1060
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    • 2012
  • 본 논문에서는 영상에 포함되어 있는 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 원본 영상과 잡음이 포함된 영상 사이의 mean square error (MSE) 추정에 기반한 적응적인 시공간 디노이징 필터(Adaptive Temporal and Spatial De-noising Filter : ATSF)를 제안하였다. 제안하는 디노이징 필터는 잡음이 포함되어 있는 영상에 블록 단위로 적용되며, 시간적 필터인 Multi-Hypothesis Motion Compensated Filter (MHMCF)를 사용하고, 공간적 필터로는 bilateral filter를 사용하였다. 각각의 블록에 대해 시간적 필터와 공간적 필터 중에서 최적의 필터를 선택하기 위해서 잡음이 포함되지 않은 원본 영상과 잡음이 포함된 입력 영상 사이의 MSE를 추정하는 기법을 제안하였다. 디노이징 단계에서 원본 영상이 주어지지 않기 때문에 MSE를 추정하기 위해서, 본 논문에서는 MHMCF가 적용된 블록의 MSE를 수학적으로 예측하고, bilateral filter가 적용된 블록의 MSE를 통계적 선형 모델을 통해 예측하였다. 이렇게 예측된 MSE를 비교하여 더 작은 MSE를 갖는 필터를 선택적으로 매 단위 블록마다 적용하게 된다. 제안된 방법은 시간적 필터와 공간적 필터를 적응적으로 적용함으로써 기존의 디노이징 방법에 비해 객관적 화질 뿐만 아니라 주관적인 화질에서 우수한 성능을 보여준다.

시간적 변화를 고려한 사용자 프로파일과 컨텍스트 정보를 적용한 협력적 필터링 (Collaborative Filtering using User Profiles Considering Temporal Variation and Context Information)

  • 이세일;이상용
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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    • pp.261-264
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    • 2007
  • 유비궈터스 환경의 추천 시스템에서는 협력적 필터링을 위하여 컨텍스트 정보를 사용하고 있으나, 컨텍스트 정보의 부족으로 인하여 추천 결과가 정확하지 않는 경우가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 컨텍스트 정보와 더불어 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보를 사용하였으나, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 시간이 지남에 따라 사용자의 기호가 변하거나 유행에 영향을 받을 수 있는 문제점이 있다. 또한 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 상황에 따라 적절히 연동하지 못하여 부정확한 예측을 할 수가 있다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따라 사용자의 기호나 유행이 변하는 경우, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보들을 일률적인 값으로 적용하는 것이 아니라 시간에 따라 가중치를 달리 적용하는 방법을 사용하였다. 그리고 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보가 상황에 따라 적절히 연동하지 못하는 문제는 협력적 필터링하여 나온 결과에 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보의 가중치를 달리 적용하여 통합함으로써 예측성을 높일 수 있었다.

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Dynamic Time Warping을 이용한 수질 스마트미터 데이터 분석 (Analysis of water quality smart meter data using dynamic time warping)

  • 임소연;정동휘
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.173-173
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    • 2021
  • 현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.

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Psychophysical method를 이용한 육체적 스트레스 산정의 우리나라에서의 적용 가능성 연구

  • 이관석;전영호;김윤철
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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    • pp.580-586
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    • 1994
  • Psychophysical method는 육체의 자극과 그 자극에 반응하는 인간의 감각과의 관계를 다루는 것으로, 드는 작업시의 하중에 관한 외국의 연구에서 자주 사용되고 있는 방법중의 하나이다. Psychophysical method를 사용하면 8시간 작업을 실제로 하지 않고서도 훨씬 적은 시간의 실험을 통하여 8시간 작업시와 근사한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다. 따라서 이 방법은 시간과 경비를 줄인다는 이점이 있어 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 외국인과 스트레스를 느끼는 정도, 그리고 신체적 차이가 있는 한국의 피실험자에게도 psychophysical method가 적용 가능한가를 알아보기 위하여 우리나라 작업자와 학생에 대하여 연구를 하였다. 20분과 8시간 동안의 드는 작업을 실시한 결과, 작업자군은 20분 동안의 드는 실험에서 8시간 동안의 작업이 육체에 주는 스트레스의 96%를 예측할 수 있었으나 학생군에 있어서는 76%밖에 예측하지 못하였다. 따라서 우리나라에서는 작업 경험이 부족한 학생들에게 psychophysical method를 적용할 경우 보정이 필요하나, 작업 경험이 풍부한 작업자들에게는 용이하게 적용할 수 있음을 알 수 있었다.

기후변화에 따른 서울지역의 강우-지속기간-빈도 관계 평가 (Assessment of Depth-Duration-Frequency Relationship Considering Climate Change in Seoul)

  • 신주영;주경원;김수영;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.370-374
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    • 2011
  • 기후변화에 따른 수해를 대비하기 위해서는 미래의 확률강수량을 알아야 한다. Global Circulation Model(GCM)은 미래의 기후변화를 예측하기 위하여 많은 분야에서 널리 쓰이고 있다. GCM의 시간축척은 일반적으로 월단위로 시간단위 자료를 사용하는 수공학 분야에 직접적으로 적용하기에는 많은 문제가 있다. 또한 GCM 예측값은 실강우값과 큰 편의(bias)를 가지고 있어 직접적인 적용이 힘들다. 이런 문제를 해결하고자 다양한 다운스케일(downscale)기법이 연구되고 있다. 다운스케일기법을 적용하여 시간자료를 예측하면 전반적인 통계값을 잘 재현해내나, 극치값의 경우 잘 재현해내지 못하는 문제가 있다. 이런 문제점을 극복하고자 본 연구에서는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량빈도해석을 통하여 기후변화를 고려한 강우-지속기간-빈도 관계의 변화를 평가해보고자 한다. 본 연구는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량과의 관계가 변하지 않는다는 가정하에 관측강수량을 이용하여 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량분포모형을 구축하였다. 이변량 분포모형을 구축하기 위하여 copula 모형을 적용하였다. 구축된 모형에 GCM으로 예측된 연최대 월강수량을 적용하여 미래의 확률강수량을 평가하였다. 본 연구에서는 서울지점을 대상지점으로 선정하였으며, A2 기후변화시나리오를 적용한 GCM 예측값을 이용하였다. 적용결과 A2 기후변화 시나리오 상에서 미래의 확률강수량이 크게 증가하는 것이 확인되었다.

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