• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.2
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• pp.139-150
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• 2023

Terretial LiDAR surveying is highly useful for maintenance of civil facilities as it can easily detect the temporal deformation of structures or topography. However, for river facilities such as levess, it is difficult to detect the deformation of the topography or structure under vegetations due to the influence of vegetation. Vegetation filters can be divided into color filters and morphological filters. In this study, combined filters with color and morphology are developed to improve the accuracy of vegetation filters. 8 color filters, 6 morphological filters, and 4 combined filters are applied to the vegetation removal on the embankment slope, and their accuracy and calculation time are compared. Color filters show a short calculation time, but the accuracy was low in the vegetation area. Morphological filters show high accuracy in the vegetation area, but low accuracy in places with severe local topographical changes such as heavy rocks. Combined filters also show a tendency similar to morphological filters, but in the case of ExGGM, the accuracy is excellent in both the vegetation and rock area. Considering the accuracy and calculation time, the combined filter ExGGM is suitable for general cases, and the shape filter GrMIn or the complex filter ExGISL is suitable for cases where the local topographical change is not severe.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.39 no.5
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• pp.406-413
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• 2020

In this paper, to improve the classification accuracy of bird and amphibian acoustic sound, we utilize GLU (Gated Linear Unit) and Self-attention that encourages the network to extract important features from data and discriminate relevant important frames from all the input sequences for further performance improvement. To utilize acoustic data, we convert 1-D acoustic data to a log-Mel spectrogram. Subsequently, undesirable component such as background noise in the log-Mel spectrogram is reduced by GLU. Then, we employ the proposed temporal self-attention to improve classification accuracy. The data consist of 6-species of birds, 8-species of amphibians including endangered species in the natural environment. As a result, our proposed method is shown to achieve an accuracy of 91 % with bird data and 93 % with amphibian data. Overall, an improvement of about 6 % ~ 7 % accuracy in performance is achieved compared to the existing algorithms.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.11
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• pp.5208-5213
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• 2011

In this paper, we proposed a new direction finding(DF) technology using TDOA(time-difference of arrival) and PDOA(phase difference of arriving signal) method. The proposed technology has a good DF accuracy without DF ambiguity. TDOA or PDOA technology is used to the most of intelligence systems in 21 century. The principle of TDOA is to receive a signal with two parallel antennas, measure the time difference of arrival signal, and converse the time difference to the direction of incident signal. Those technology make a DF system small size but the DF accuracy is low into short antenna installation distance. The principle of PDOA is similar to TDOA except measuring the phase difference of arrival signal, These technology get a good DF accuracy in short antenna installation distance but have a DF ambiguity. The proposed DF method is simulated into DF system operation environment with noise, and has a good DF accuracy.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.21 no.10
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• pp.1712-1717
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• 1997

Stability and accuracy for the trapezoidal rule of the Newmark time integration method are analyzed when variable time step sizes are adopted. A new analytic approach to stability and accuracy analysis is also proposed for time integration methods with variable time step sizes. The trapezoidal rule with variable time step sizes has the "actual" unconditional stability which is the same as that of the method with constant time step sizes. However, the method with variable time step sizes is first-order accurate while the method with constant time step sizes is second-order accurate. accurate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.205-207
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• 2005

기존의 추천 시스템들은 사용자 수가 증가함에 따라 추천시간이 증가하는 확장성(Scalability) 문제가 있으며, 새로운 고객의 경우 선호도 정보가 부족하여 추천 정확도가 저하되는 희박성(Saparsity) 문제가 있다. 본 논문에서는 고객의 기본 프로파일 정보 중 가장 변별력이 있는 성과 나이에 대한 그룹을 생성하고 클러스터링 함으로써 집단 내 선호 상품을 우선적으로 추천하는 1단계 클러스터링 방법을 사용하여 새로운 고객의 희박성 문제를 해결 했으며, 추천결과에 따른 피드백을 받아 시간 흐름에 따른 선호 경향을 클러스터링 하는 시간스키마 방법을 적용한 2단계 클러스터링 방법을 사용함으로써 확장성 문제를 해결함은 물론 예측 정확도를 높일 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2006.04a
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• pp.21-26
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• 2006

기존 해상구조물의 위치결정은 조류나 바람, 안개, 비, 눈, 일조시간 등의 기상조건으로 인한 장해요인과 지상 기준점 좌표값을 쉽게 이용하기가 곤란하기 때문에 정확한 위치결정을 할 수 있는 기법이 필요하다. 기존의 측량방법은 해상의 가설측량대 설치 및 철거에 따른 시간과 예산이 소요되고, 기상조건에 따라 시준이 불가능하여 작업 중단과 공기가 지연되며, 시준오차와 자료 오기오차 등이 발생하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 GPS측량방법을 이용하여 현장 Calibration을 수행하여 위치정확도를 향상시키고, 해상에서의 기상조건에 따른 문제점과 상시 Monitoring에 의한 자동제어시스템을 개발함으로써 측량 정확도 향상과 해상구조물 공사기간 단축, 공사비 절감 등의 효과를 가져 올 수 있도록 하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.157-161
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• 2016

본 논문에서는 클러스터 간의 중복을 허용한 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 기법에 적합한 클러스터 간 유사도 평가방법(linkage metric)을 제안하였다. 클러스터 간 유사도 평가방법은 계층적 클러스터링에서 클러스터를 통합하거나 분해하는데 쓰이며 사용된 방법에 따라 클러스터링의 결과가 다르게 형성된다. 기존의 클러스터 간 유사도 평가방법인 single linkage, complete linkage, average linkage 중 single linkage와 complete linkage는 클러스터 간 중복이 허용된 환경에서 정확도가 낮은 문제점이 있고, average linkage는 정확도가 두 방법에 비해 높지만 계산 시간 소요가 크다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 average linkage를 개선하여 중복된 데이터에 의한 필요 계산량을 크게 줄임으로써 시간적 성능이 우수한 클러스터 간 유사도 평가방법을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 기존 방법들과 비교실험하여 중복을 허용하는 계층적 클러스터링 환경에서 정확도는 비슷하거나 더 높고, average linkage에 비해 계산량이 감소됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.82-84
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• 2003

생물학 데이터베이스의 크기가 점점 증가함에 따라 데이터베이스를 사용하여 서열을 정렬할 경우 많은 처리시간이 필요하게 되었다. 단백질 이차구조예측 시스템에서 단백질 서열 데이터베이스를 이용해 사용자의 서열들을 정렬하는 부분에서도 많은 처리 시간을 요구한다. 본 논문에서는 단백질 데이터베이스를 비슷한 크기로 나눠 여러 노드에서 서열 정렬을 분산 처리하여 처리율을 높이고자 했다. 또한, ClustalW에서 서열들의 관계에 따라 다양한 BLOSUM을 사용하여 정렬의 정확도를 높이는 휴리스틱 전략을 적용하기 위해 기존의 데이터베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링된 데이터베이스의 대표서열과 사용자 서열의 거리를 비교하여 적합한 BLOSUM을 선택하여 보다 정확한 서열 정렬을 통해 단백질 이차구조예측의 정확도를 높이게 될 것이다. 본 논문에서는 대용량의 단백질 데이터베이스를 여러 노드를 사용하여 병렬 클러스터링하여 이를 이차구조예측 시스템에 적용하여 처리율과 정확도를 높이고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.25-31
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• 1997

현대적 노달방법은 다차원 중성자 확산방정식을 풀기 쉽고 계산시간을 단축시킬 수 있도록 각 방향에 대하여 횡방향으로 적분하여 등가인 차원 수 만큼의 1차원 중성자 확산 방정식을 만들어 풀고 있다 이 과정에서 횡방향 누출 중성자 적분항을 적절히 근사해야함이 필수적인데 이로 인하여 계산의 정확도를 손상하게 될 수가 있다. 이러한 횡방향 누출 중성자 근사를 제거하여 계산의 정확도를 향상시킨 것이 노달 해석함수 전개법(Analytic Function Expansion Nodal Method)이다. 그러나 이 방법은 기존의 노달 방법 보다는 계산시간이 다소 많이 소요되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 소격격자 재균형 가속법(Coarse-Mesh Rebalance Acceleration Method)을 노달 해석함수 전개법에 적용하면 계산의 정확도는 그대로 유지되면서도 속도는 크게 향상시킬 수 있음을 보여 준다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.1 no.2
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• pp.141-148
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• 2002

The purpose of this study is to enhance geo-location accuracy of the image data acquired by the Electro-Optical Camera(EOC) onboard KOMPSAT-1. EOC image data were analyzed to verify geo-location error. It was found that the major contribution was the time mark inaccuracy and attitude knowledge error. This study shows that the geo-location accuracy can be enhanced by modifying the time and attitude data of the ancillary data.