• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.2
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• pp.201-208
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• 2000

In this paper We describe an algorithm which is devised for 4he partition o# the input space and the generation of fuzzy rules by the fuzzy entropy and tested with the time series prediction problem using Mackey-Glass chaotic time series. This method divides the input space into several fuzzy regions and assigns a degree of each of the generated rules for the partitioned subspaces from the given data using the Shannon function and fuzzy entropy function generating the optimal knowledge base without the irrelevant rules. In this scheme the basic idea of the fuzzy neural network is to realize the fuzzy rules base and the process of reasoning by neural network and to make the corresponding parameters of the fuzzy control rules be adapted by the steepest descent algorithm. The Proposed algorithm has been naturally derived by means of the synergistic combination of the approximative approach and the descriptive approach. Each output of the rule's consequences has expressed with its connection weights in order to minimize the system parameters and reduce its complexities.

• The Southeast Asian review
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• v.27 no.4
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• pp.41-76
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• 2017

This paper analyses the market shares and the export similarity indexes (ESI) of Korea, Japan and China in ASEAN, and then identifies the determinants of Korea's exports to ASEAN countries using single equation cointegration approaches, such as fully modified OLS (FMOLS), dynamic OLS (DOLS), and canonical cointegration regression (CCR). Various regression results are as follows: As expected, Korea's real exports tend to increase as importing country's GDP grows. The competing third country's currency depreciation affects Korea's exports differently from country to country. Most notably, it doesn't significantly affect Korean exports in Malaysia, Indonesia and Thailand. These results suggest that bilateral or third country exchange rates are not that important or decisive factors to determine Korea's exports to ASEAN countries in the long-run while economic growth in ASEAN countries matters most.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.12
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• pp.241-249
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• 2020

The citation information of academic resources contains the knowledge flow from previous research, so it is possible to connect fragmented research in relational aspects. The citation information can grasp the overall flow of research, so it can promote convergence research such as developing existing research or deriving related fields. Therefore, in this study, the citation information of academic literature, which was previously provided at the level of simple disclosure, was reconstructed based on the citation relationship. Through this, backward and forward citation analysis were conducted based on time series, and the research flow was analyzed by setting the citation stage. Finally, we developed an academic information service that visualizes the main research contents of backward and forward citation based on time series. This accesses academic resources through the meaning contained in the citation information.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.5
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• pp.197-205
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• 2021

Recently, the retail industry has been increasingly demanding information technology convergence and utilization to respond to various external environmental threats such as COVID-19 and to be competitive using AI technologies, but there is a very lack of research and application services. This study is a CCTV video data-driven AI application case study, using CCTV image data collection in retail space, object detection and tracking AI model, time series database to store real-time tracked objects and tracking data, heatmap to analyze congestion and interest in retail space, social access zone.We present the orientation and verify its usability in the direction designed through practical implementation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1430-1434
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• 2005

금강 유역과 같이 복잡한 하천유역 시스템의 관리를 위해서는 시스템 요소들을 통합적으로 분석할 수 있는 효과적인 의사결정지원 도구가 필요하다. K-MODSIM 모형은 단기 물관리, 장기 운영계획, 가뭄 대비계획 및 물관련 분쟁 해결을 위해 보다 개선된 유역관리 전략을 수립하기 위한 컴퓨터 기반 도구로 개발되었으며, 본 연구에서는 K-MODSIM 모형에 저수지 운영률을 반영하여 유역의 용수배분을 평가하였다. 유역 저수지군 운영 환경 및 제약조건을 반영한 네트워크를 구성한 후, 두 단계의 모형 검정을 수행하였다. 먼저 물리적 검정을 통해서 전체 대상 수계의 상하류 물수지를 검토하고, 다음 단계인 운영 측면의 검정에서 물리적으로 나타나는 상황이 댐 운영이나 제약 조건 등에 부합하는지의 여부를 검토하였다. 대청댐과 용담댐의 통합 운영을 위한 최적 운영률의 개발은 동적계획법 소프트웨어인 CSUDP를 이용하여 수행하였으며, 여기서 사유한 접근법은 음해 추계학적 동적계획법이다. 이 접근방법은 유입량 시계열을 추계학적으로 모의발생시키고, CSUDP 모형은 모의발생시킨 유입량 시계열에 대한 최적운영률을 찾기 위해 사용하며, CSUDP의 최적화 결과에 대한 통계적인 분석을 통해 월단위 운영률을 도출하였다. K-MODSIM 모형에 저수지 운영률을 반영하여 유역의 용수배분을 평가하였다. 유역 저수지군 운영 환경 및 제약조건을 반영한 네트워크를 구성하고, 대청댐과 용담댐의 통합 운영을 위한 최적연계 운영를을 개발하여 다음과 같은 운영 시나리오들을 개발하고 평가하였다. $\cdot$ 금강수계에 대한 용당댐의 영향 평가 $\cdot$ 댐 연계운영시 수요량 변화에 따른 영향 평가 $\cdot$ 하도추적을 고려한 일별모형의 검증 개발된 운영률과 하도추적방법을 K-MODSIM 모형에서 검증하기 위해서 vb.net 스크립트 파일을 개발하여 적용하였다.L이하로 이를 유등천 상류부에 공급할 경우 유등천의 수질은 BOD 6.7mg/L, TN 9.80mg/L, TP 0.90mg/L를 나타낼 것으로 예측된다. 고도처리시설의 도입 후 금강 합류점에서 갑천의 예측 BOD는 7.4mg/L로 현재 9.0mg/L에 비하여 개선되지만 이는 금강수계 오염총량 관리계획의 시$\cdot$도 경계지점 목표수질인 5.9mg/L를 만족시키지 못하므로, 이를 만족시키기 위해서는 방류수 BOD 7.2mg/L이하로 처리해야 할 것으로 판단된다.which support only concepts or image features.방하는 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 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게 인식하는 해방적 행동에 대한 목표를 강조하여 적용할 필요가 있음을 시사하고 있다.교하여 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 또한 HSP 환자군에서도 $IL1RN^{*}2$ allele 빈도와

• Journal of Environmental Policy
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• v.8 no.2
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• pp.1-23
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• 2009

This study applied satellite radar imagery to identify flooded areas and examined post-flooding conditions using time-series satellite radar imagery for the development of flood damage mitigation strategies. Using time-series satellite radar images, this study constructed a map delineating areas vulnerable to frequent flood damage. The extracted flooded areas were combined with reference land use maps to examine flood damage by land use type. Major landuse types with severe flood damage were agricultural and forested areas. The analysis of the damage conditions, in terms of land use, served as the basis for developing flood damage mitigation policies, in conjunction with land use planning. The policies for flood damage mitigation can be summarized as land use regulations, land use planning, and flood damage mapping. A preventive measure to minimize flood damage of properties, which regulates developing areas with high flooding potential, is highly recommended. Although this study suggested a number of policies for flood damage mitigation, they represent only a small number of possible policies useful for mitigating flood damage and other environmental problems. Based upon the results of this study, it may be concluded that satellite radar imagery has great potential in providing basic data for large-scale environmental problems such as flooding and oil spills. Nevertheless, further examinations should be conducted and the application of satellite radar imagery should be used to examine other environmental problems.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.293-297
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• 2007

This thesis suggests a new algorithm to detects multiple moving objects using a CMODE(Correct Multiple Object DEtection) method in the color images acquired in real-time and to track the interested pedestrian using motion and hue information. The multiple objects are detected, and then shaking trees or moving cars are removed using structural characteristics and shape information of the man , the interested pedestrian can be detected, The first similarity judgment for tracking an interested pedestrian is to use the distance between the previous interested pedestrian's centroid and the present pedestrian's centroid. For the area where the first similarity is detected, three feature points are calculated using k-mean algorithm, and the second similarity is judged and tracked using the average hue value for the $3{\times}3$ area of each feature point. The zooming of camera is adjusted to track an interested pedestrian at a long distance easily and the FOV(Field of View) of camera is adjusted in case the pedestrian is not situated in the fixed range of the screen. As a experiment results, comparing the suggested CMODE method with the labeling method, an average approach rate is one fourth of labeling method, and an average detecting time is faster three times than labeling method. Even in a complex background, such as the areas where trees are shaking or cars are moving, or the area of shadows, interested pedestrian detection is showed a high detection rate of average 96.5%. The tracking of an interested pedestrian is showed high tracking rate of average 95% using the information of situation and hue, and interested pedestrian can be tracked successively through a camera FOV and zooming adjustment.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.265-274
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• 1998

본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구출을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력 변수만을 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이터는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강 옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터리딩 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다. 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2013.11a
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• pp.26-27
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• 2013

산림생태계의 에너지, 물질, 정보의 교환 과정과 그 변화를 이해하려면 먼저 생태계의 구조와 기능이 어떻게 상호작용하는지를 이해해야 한다. 생태계의 기능은 한, 두 가지의 특징에 의해서만 이루어지는 것이 아니다. 그렇기 때문에 그 기능을 파악하고 적절히 이용하거나 대응하기 위해서는 한 생태계와 주변 환경 전체를 바라볼 수 있는 시스템 사고가 필요하다. 이에 우리는 생태계의 '구조'를 파악함으로써 생태계의 '상태'를 이해하고자 한다. 본 연구에서는 Ruddell and Kumar (2009)의 접근법을 따라, 어떻게 한 생태계의 상태를 파악할 수 있는가라는 질문을 광릉활엽수림에 적용하여 답하고자 한다. 즉, 우리는 산림생태계가 열린 복잡계라고 가정하고, 생태계 내에서 다양한 프로세스들 간의 시시각각 변하는 네트워크의 구조가 각 시점의 시스템의 상태를 나타내는 지표가 될 수 있다고 가정하였다. 이 연구에서는 그 구조적 특징을 정량화하여 나타내는데 초점을 맞추었다. 각각의 프로세스를 대표하는 상태 변수들 간의 정보 흐름의 양과 방향, 시간 규모를 계산해냄으로써 네트워크 구조를 파악하고자 하였다. 온대 산악지형 활엽수림인 GDK의 2008년 순생태계교환량(NEE), 총일차생산량(GPP), 생태계호흡량(RE), 현열플럭스(H), 잠열플럭스(LE), 하향단파복사(Rg), 강수량(Precipitation), 기압(Pressure), 기온(T), 포차(VPD)의 시계열 자료를 월별로 나누어 최장 18 시간 규모의 정보 흐름을 계산하였다. 정보 흐름의 구조를 파악하기 위하여 변수들 간의 전이엔트로피(Transfer entropy)와 상호정보(Mutual Information)를 계산하는 방법을 사용하였다. 또한 시계열 자료를 이용함으로써 변수들 간에 정보가 전달되는 시간 규모의 특성을 파악할 수 있었다. 최종적으로, 계산한 정보 흐름을 시각화하여 프로세스 네트워크 구조를 나타내었다. 결과는 월별로 생태계의 정보 흐름의 종류, 방향과 시간 규모, 그에 따른 프로세스 간 상호 작용의 특징 등을 보여준다. 이를 통해 계절적 환경 변화에 따라 시스템의 네트워크 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 이해할 수 있을 것이다. 이 연구는 추후 우리 연구실에서 생산한 8 년 자료에 적용함으로써 다양한 날씨 및 기후변화와 환경 변화에 따라 생태계의 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 연구하는 시작점이 될 것이다. 이 접근법은 단위나 차원에 무관하게 다양한 종류의 자료에 적용할 수 있는 반면에, 일관성 있게 정의된 시스템의 상태 및 그 상태를 구성하는 주요 하부 시스템들의 네트워크 상태를 이해하는데 이용될 수 있다. 본 연구는 비평형 열역학과 복잡계의 관점에서 바라 본 시스템 사고를 적용하려 하는 여러 연구 분야에 새로운 도전을 촉발할 좋은 선행연구가 될 것이라 기대된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_2
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• pp.1229-1238
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• 2018

We examined if a state of sea-ice in Bering Sea acts as a prelude of variation in that of Chukchi Sea by using satellites-based Arctic sea-ice concentration time series. Datasets consist of monthly values of sea-ice concentration during 36 years (1982-2017). Time series analysis armed with Transfer entropy is performed to describe how sea-ice data in Chukchi Sea is affected by that in Bering Sea, and to explain the relationship. The transfer entropy is a measure which identifies a nonlinear coupling between two random variables or signals and estimates causality using modification of time delay. We verified this measure checked a nonlinear coupling for simulated signals. With sea-ice concentration datasets, we found that sea-ice in Bering Sea is influenced by that in Chukchi Sea 3, 5, 6 months ago through the transfer entropy measure suitable for nonlinear system. Particularly, when a sea-ice concentration of Bering Sea has a local minimum, sea ice concentration around Chukchi Sea tends to decline 5 months later with about 70% chance. This finding is considered to be a process that inflow of Pacific water through Bering strait reduces sea-ice in Chukchi Sea after lowering the concentration of sea-ice in Bering Sea. This approach based on information theory will continue to investigate a timing and time scale of interesting patterns, and thus, a coupling inherent in sea-ice concentration of two remote areas will be verified by studying ocean-atmosphere patterns or events in the period.