We present a null testing method fer aspheric surfaces, utilizing a phase-shifting diffraction grating interferometer along with a binary amplitude computer generated hologram (CGH). The binary amplitude CGH is designed to compensate for the wavefront between a point source and the aspheric surface under test. The fringe visibility of the grating interferometer is controlled easily by selecting suitable grating diffraction orders for the measurement and reference wavefronts or by optimizing the groove shape of the grating used. The binary amplitude CGH is designed by numerical analysis of ray tracing and fabricated using e-beam lithography for autostigmatic testing. Experimental results of a large-scale aspheric mirror surface are discussed to verify the measurement performance of the proposed diffraction grating interferometer.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.2A
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pp.139-146
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2009
This paper presents an average internal loop-back antenna calibration method for array antenna in TDD(Time Division Duplex) systems. The proposed method calibrates the amplitude and the phase of RF systems using into mal coupler and switches without aids of external calibration systems. The average calibration scheme of the proposed method also increases reliability of calibration performance. Computer simulation demonstrates that the proposed method corrects beamforming angles of DOA estimation algorithm and BER performance in transmit power allocation scheme.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.800-803
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2012
최근 전 세계적으로 소셜 네트워크 서비스는 놀라운 속도로 발전하고 있으며 특히 스마트폰과 태블릿PC 같은 스마트 기기 사용자가 급격하게 늘어나면서 언제 어디서든지 쉽게 접속하여 사용 할 수 있다. 소셜 네트워크 서비스는 온라인을 통해 인맥을 구축 하는 서비스로 현실의 인맥을 온라인에서 관리하고 서로에게 친구를 소개하여 관계를 형성 한다. 소셜 네트워크 서비스에서 관계를 형성하기 위해서는 다양한 프로필 정보 공개를 통해 다른 사용자들과 관계를 형성 때문에 노출된 개인 프로필 정보는 프라이버시 침해 할 우려가 매우 높다. 또한 위치정보를 자동으로 인식하는 기능이 있어 올리는 사진과 글들의 위치 정보가 노출 되어 있다. 본 논문에서는 현재 서비스 되고 있는 소셜 네트워크 서비스들의 프라이버시 침해에 대해 살펴보고 개인 프로필 정보의 유출을 방지 위한 소셜 네트워크 환경에서의 프라이버시 관리 시스템을 제안 하고자 한다.
The automatic document classification is a method that assigns unlabeled documents to the existing classes. The automatic document classification can be applied to a classification of news group articles, a classification of web documents, showing more precise results of Information Retrieval using a learning of users. In this paper, we use the weighted Bayesian classifier that weights with keywords of a document to improve the classification accuracy. If the system cant classify a document properly because of the lack of the number of words as the feature of a document, it uses relevance word cluster to supplement the feature of a document. The clusters are made by the automatic word clustering from the corpus. As the result, the proposed system outperformed existing classification system in the classification accuracy on Korean documents.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.1
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pp.47-53
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2007
Satellite image mosaicking is essential for image interpretation and analysis especially for a large area such as the Korean Peninsula. This paper proposed the technique of automatic seam-line extraction and the method of creating image mosaic in automated fashion. The seam-line to minimize artificial discontinuity was extracted using Minimum Absolute Gray Difference Sum algorithm with constraint condition on search-area width and Canny Edge Detection algorithm. To maintain the radiometric balance among images acquired at different time epochs, we utilized Match Cumulative Frequency method. Experimental results showed that edge detection algorithm extracted the seam-lines significantly well along linear features such as roads and rivers.
The purpose of this study is to specify the procedure for making item models based on ontology models using automatic item generation in the mathematics subject through the CAFA system, and to explore the generated item instances. As an illustration for this, an item model was designed as a part of formative assessment based on the content characteristics, including concepts and calculations, and process characteristics, including application, using the representative values and the measures of dispersion in Mathematics of the 9th grade based on the evaluation criteria achievement standards. The item types generated in one item model were a best answer type, a correct answer type, a combined-response type, an incomplete statement type, a negative type, a true-false type, and a matching type. It was found that HTML, Google Charts, TTS, figures, videos and so on can be used as media. The implications of the use of digital evaluation based on automatic item generation were suggested in the aspects of students, pre-service teachers, general teachers, and special education, and the limitations of this study and future research directions were presented.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.96-97
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2019
최근 홍수파 또는 댐 및 보 등의 하천구조물과, 본류와 지류의 합류로 인해 발생하는 배수영향 등으로 하천에 고리형 수위-유량관계가 나타나 수위-유량관계식의 신뢰도가 저하된다고 판단되는 대하천 본류와 합류부 인근 지류에서 초음파유속계 측정결과를 지표로 활용하는 자동유량장치가 현재 58개소에 도입되어 운용되고 있다. 그러나, 최근 4대강 사업으로 다기능보 설치 등 하천의 수리적 특성이 변동하였고, 지류에서 주로 운용되는 수위-유량관계 기반 유량관측소에 본류-지류합류로 인한 배수영향으로 고리형 수위-유량관계가 형성될 경우, 지류 수위관측소를 자동유량관측소로 대체할 필요성이 제기되고 있다. 또한, 기존 자동유량관측소의 경우 홍수량이 기준이하로 나타날 경우 수위-유량 관계식으로 대체하는 경우도 있는데 적용기준이 명확하지 않다. 본 연구에서는 신규 자동유량장치 설치, 기존 수위관측소의 자동유량관측소대체, 자동유량관측소에서 수위-유량관계곡선의 활용 기준 마련 등을 명확하게 판단하기 위해 고리형 수위-유량관계 패턴을 분석하고 배수영향구간을 산정하여 제시하고 지류 수위관측소의 존속여부, 유량자료의 적절성을 판단할 수 있는 방법론을 제시 하고자한다. 이를 위해, 다기능보 설치 및 지류-본류로 인한 지류하천의 배수영향과 홍수파에 의한 고리형 수위-유량관계의 양상을 다양한 수문사상에 대해 분석하였다. 분석방법으로는 대상유역을 선정하고, 대상유역에 대한 부정류 모형을 구축하기 위해 HEC-RAS 모형을 사용하고, 대상유역에 대한 HEC-RAS 지형자료와 유량입력자료를 구축한다. HEC-RAS 부정류 모형 구축 후 다양한 본류와 지류의 유량을 가정하여 고리형 수위-유량 발생 패턴을 분석한다. 지류-본류 합류 영향의 경우, 본류영향의 유무를 고려하여 상승된 수위의 비율로부터 일정 유의수준을 두어 배수영향구간을 산정한다. 다기능보의 영향은 다기능보 설치 전후를 가정하여 영향을 분석한다. 본 연구에서는 시범구역으로 하류에 창녕함안보가 위치한 낙동강과 합류하는 남강과 하류에 달성보가 위치한 낙동강과 합류하는 금호강을 대상하천으로 하여 위 분석방법을 적용하였다. 분석결과 남강의 경우 지류 유량이 작은 경우에도 본류 유량이 상대적으로 큰 경우 배수영향에 의한 고리형이 나타났고, 다기능보에 의한 배수영향은 매우 적은 것으로 나타났다. 또한, 지류의 유량이 큰 경우 홍수파에 의한 고리형 관계도 발생함을 알 수 있었다. 금호강의 경우 또한 마찬가지로 본류의 유량에 의해 발생하는 고려형 관계가 지배적임을 알 수 있었다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 95%의 유의 수준을 기반으로 고리형 발생 여부를 확일할 수 있는 모노그래프를 남강, 금호강에 대해 작성하여 수위-유량관계 기반 유량 산정의 적절성을 판단하는 기준으로 제안하였다.
In accordance with the increased political and social utilization of social media, demands on online trend analysis and monitoring technologies based on social bigdata are also increasing rapidly. In this paper, we define 'risk' as issues which have probability of turn to negative public opinion among big social issues and classify their types in details. To define risk types, we conduct a complete survey on news documents and analyzed characteristics according to issue domains. We also investigate cross-medias analysis to find out how different public media and personalized social media. At the result, we define 58 risk types for 6 domains and developed automatic classification model based on machine learning algorithm. Based on empirical experiments, we prove the possibility of automatic detection for social issue risk in social media.
An extended form of lexical network is explored by presenting U-WIN, which applies lexical relations that include not only semantic relations but also conceptual relations, morphological relations and syntactic relations, in a way different with existing lexical networks that have been centered around linking structures with semantic relations. So, This study introduces the new methodology for constructing a syntactic relation automatically. First of all, we extract probable nouns which related to verb based on verb's sentence type. However we should decided the extracted noun's meaning because extracted noun has many meanings. So in this study, we propose that noun's meaning is decided by the example matching rule/syntactic pattern/semantic similarity, frequency information. In addition, syntactic pattern is expanded using nouns which have high frequency in corpora.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.19
no.3
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pp.5-30
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2002
In this paper, classification feature is selected with focus of musical content, note sequences pattern, and measures similarity between note sequences followed by constructing clusters by similar note sequences, which is easier for users to search by showing the similar note sequences with the search result in the CBMR system. Experimental document was $\ulcorner$A Dictionary of Musical Themes$\lrcorner$, the index of theme bar focused on classical music and obtained kern-type file. Humdrum Toolkit version 1.0 was used as note sequences treat tool. The hierarchical clustering method is by stages focused on four-type similarity matrices by whether the note sequences segmentation or not and where the starting point is. For the measurement of the result, WACS standard is used in the case of being manual classification and in the case of the note sequences starling from any point in the note sequences, there is used common feature pattern distribution in the cluster obtained from the clustering result. According to the result, clustering with segmented feature unconnected with the starting point Is higher with distinct difference compared with clustering with non-segmented feature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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