• Title/Summary/Keyword: 재귀적

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Categorical Analysis for Finite Cellular Automata Rule 15 (유한 셀룰러 오토마타 규칙 15에 대한 카테고리적 분석)

  • Park, Jung-Hee;Lee, Hyen-Yeal
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.27 no.8
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    • pp.752-757
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    • 2000
  • The recursive formulae, which can self-reproduce the state transition graphs, of one-dimensional cellular automata rule 15 with two states (0 and 1) and four different boundary conditions were founded by categorical access. The categorical access makes the evolution process for cellular automata be expressed easily since it enables the mapping of automata between different domains.

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Motion Compensated Temporal Filter using Nonlinear Optical Flow Estimation for Ultrasound Image (초음파 영상에서 비선형 광학 흐름 추정 방법을 이용한 움직임 보상 시간 필터)

  • Lim, Soo-Chul;Han, Tae-Hee;Kim, Baek-Sop
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.754-756
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    • 2005
  • 본 논문은 연속 초음파 영상에서 움직임 보상 시간 필터를 적용하여 영상의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 비선형 광학 흐름 추정 방법을 이용하여 화소 단위의 움직임을 추정하고, 이를 바탕으로 시간적 재귀 필터링을 적용한다 화소 단위 움직임 벡터의 양이 작을 경우 필터링을 크게 하고, 움직임 벡터의 양이 클 경우 필터링을 작게 적용한다. 그 결과 프로브에 의한 전역적 움직임과 측정 대상물에 의한 국부적 움직임으로 발생되는 블러 현상을 극소화하고 잡음을 감소시켜 영상의 품질을 향상시켰다.

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Factors analysis of the cyanobacterial dominance in the four weirs installed in of Nakdong River (낙동강의 중·하류 4개보에서 남조류 우점 환경 요인 분석)

  • Kim, Sung jin;Chung, Se woong;Park, Hyung seok;Cho, Young cheol;Lee, Hee suk
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.413-413
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    • 2019
  • 하천과 호수에서 남조류의 이상 과잉증식 문제(이하 녹조문제)는 담수생태계의 생물다양성을 감소시키며, 음용수의 이취미 원인물질을 발생시켜 물 이용에 장해가 된다. 또한 독소를 생산하는 유해남조류가 대량 증식할 경우에는 가축이나 인간의 건강에 치명적 해를 끼치기도 한다. 그 동안 국내에서 녹조문제는 댐 저수지와 하구호와 같은 정체수역에서 간헐적으로 문제를 일으켰으나, 4대강사업(2010-2011)으로 16개의 보가 설치된 이후 낙동강, 금강, 영산강 등 대하천에서도 광범위하게 발생되고 있어 중요한 사회적 환경적 이슈로 대두되었다. 한편, 대하천에 설치된 보 구간에서 빈번히 발생하는 녹조현상의 원인에 대해서는 전 지구적 기온상승에 따른 기후변화의 영향이라는 주장과 유역으로부터 영양염류의 과도한 유입, 가뭄에 따른 유량감소, 보 설치에 따른 체류시간 증가 등 다양한 의견이 제시되고 있으나, 대상 유역과 수체의 특성에 따라 녹조 발생의 원인이 상이하거나 또는 다양한 요인이 복합적으로 작용하기 때문에 보편적 해석(universal interpretation)이 어려운 것이 현실이다. 따라서 각 수계별, 보별 녹조현상에 대한 정확한 원인분석과 효과적인 대책 마련을 위해서는 집중된 실험자료와 데이터마이닝 기법에 근거로 한 보다 과학적이고 객관적인 접근이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 2012년 보 설치 이후 남조류에 의한 녹조현상이 빈번히 발생하고 있는 낙동강 4개보(강정고령보, 달성보, 합천창녕보, 창녕함안보)를 대상으로 집중적인 현장조사와 실험분석을 수행하고, 수집된 기상, 수문, 수질, 조류 자료에 대해 통계분석과 다양한 데이터모델링 기법을 적용하여 보별 남조류 우점 환경조건과 이를 제어하기 위한 주요 조절변수를 규명하는데 있다. 연구대상 보 별 수질과 식물플랑크톤의 정성 및 정량 실험은 2017년 5월부터 2018년 11월까지 2년에 걸쳐 실시하였으며, 남조류 세포수 밀도와 환경요인과의 상관성 분석을 실시하고, 단계적 다중회귀모델(Step-wise Multiple Linear Regressions, SMLR), 랜덤포레스트(Random Forests, RF) 모델과 재귀적 변수 제거 기법(Recursive Feature Elimination using Random Forest, RFE-RF)을 이용한 변수중요도 평가, 의사결정나무(Decision Tree, DT), 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법 등 다양한 모수적 및 비모수적 데이터마이닝 결과를 바탕으로 각 보별 남 조류 우점 환경요인을 종합적으로 해석하였다.

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Analyzing the Impact of Multivariate Inputs on Deep Learning-Based Reservoir Level Prediction and Approaches for Mid to Long-Term Forecasting (다변량 입력이 딥러닝 기반 저수율 예측에 미치는 영향 분석과 중장기 예측 방안)

  • Hyeseung Park;Jongwook Yoon;Hojun Lee;Hyunho Yang
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.13 no.4
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    • pp.199-207
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    • 2024
  • Local reservoirs are crucial sources for agricultural water supply, necessitating stable water level management to prepare for extreme climate conditions such as droughts. Water level prediction is significantly influenced by local climate characteristics, such as localized rainfall, as well as seasonal factors including cropping times, making it essential to understand the correlation between input and output data as much as selecting an appropriate prediction model. In this study, extensive multivariate data from over 400 reservoirs in Jeollabuk-do from 1991 to 2022 was utilized to train and validate a water level prediction model that comprehensively reflects the complex hydrological and climatological environmental factors of each reservoir, and to analyze the impact of each input feature on the prediction performance of water levels. Instead of focusing on improvements in water level performance through neural network structures, the study adopts a basic Feedforward Neural Network composed of fully connected layers, batch normalization, dropout, and activation functions, focusing on the correlation between multivariate input data and prediction performance. Additionally, most existing studies only present short-term prediction performance on a daily basis, which is not suitable for practical environments that require medium to long-term predictions, such as 10 days or a month. Therefore, this study measured the water level prediction performance up to one month ahead through a recursive method that uses daily prediction values as the next input. The experiment identified performance changes according to the prediction period and analyzed the impact of each input feature on the overall performance based on an Ablation study.

A Cultural Analysis of Self-introduction Letters by Young Job Seekers (청년주체들의 '자기소개서' 작성을 중심으로 한 구직 경험의 문화적인 분석)

  • Lee, Kee-hyeung;Song, Dong-Wook;Koo, Seung-Woo;Jeong, Jun;Kim, Ji-Su;Lee, Dan-Bi;Park, Ju-Hwa
    • Korean journal of communication and information
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    • v.72
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    • pp.7-51
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    • 2015
  • Job seeking for young adults after college in South Korea is much fierce and highly competitive. Many job seekers tend to experience despair, frustration, and insecurity in such a dire social situation. This study focuses on the job seeking experiences of younger generation people by closely examining the self-introduction letters. This work pays keen attention to the narrative strategies and portrayal of the applicants' self-described activities in these forms of letters through a detailed textual and cultural analysis. In doing so, this analysis attempts to contextualize the complex structures of feeling for the part of young job seekers as well as various social factors and pressures that influence on them.

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Development of Suspended Sediment Concentration Measurement Technique Based on Hyperspectral Imagery with Optical Variability (분광 다양성을 고려한 초분광 영상 기반 부유사 농도 계측 기법 개발)

  • Kwon, Siyoon;Seo, Il Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.116-116
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    • 2021
  • 자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.

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Exploratory Approach for Fibonacci Numbers and Benford's Law (피보나치수와 벤포드법칙에 대한 탐색적 접근)

  • Jang, Dae-Heung
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.22 no.5
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    • pp.1103-1113
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    • 2009
  • We know that the first digits sequence of fibonacci numbers obey Benford's law. For the sequence in which the first two numbers are the arbitrary integers and the recurrence relation $a_{n+2}=a_{n+1}+a_n$ is satisfied, we can find that the first digits sequence of this sequence obey Benford's law. Also, we can find the stucture of the first digits sequence of this sequence with the exploratory data analysis tools.

Dyeing for High-Visibility on Recycled Polyester Fabrics (재생 PET 소재에 대한 Hi-Vis. 염색가공 기술 적용)

  • Hong, Jin-Pyo;Yoon, Seok-Han;An, Hun-Ju
    • Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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    • 2012.03a
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    • pp.120-120
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    • 2012
  • 최근 주야간 산업현장의 근로자 안전성을 위한 식인성이 우수한 Hi-vis. 염색이 work-wear에 많이 적용되고 있으며, Hi-vis. 염색에서의 형광색상은 차별화된 패션성을 원하는 소비자에게도 레져용, 아웃도어용, 캐쥬얼 등에 많이 사용되고 있다. 형광염료는 주로 안료나 PET용 분산염료로의 전개가 일반적이며, 예전에는 형광안료 코팅을 통한 필름이나 테이프 등이 많이 사용되었으나 최근에는 의류에 직접 염색공정을 적용하는 기법으로 형광분산염료가 많은 용도에 적용된다. 이러한 고가시 산업용 work-wear는 주간에는 선명한 색상을 띄며, 야간에는 빛나는 재귀 반사의 성능을 지니며 대표적인 형광컬러는 Yellow, Red-Orange, Red, Yellow-Orange, Pink, Green, Yellow-Green 등 색상이 있다. 고가시성 안전의류(High Visibility Warning Clothing) 기준의 색도 좌표 및 일광 견뢰도 등 성능을 만족해야 하며, 대표적인 규격은 유럽의 EN-471로 일광, 마찰, 세탁, 땀, 드라이클리닝, 염소 등 견뢰도에 대한 각각의 합격기준이 있으며, 색도 및 형광팩터 등의 기준에 맞는 염색처방이 필요하다.

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An Anonymous Fingerprinting Scheme with Redistribution after Tracing a Traitor (부정자 추적 후의 재분배를 고려한 익명 핑거프린팅)

  • 최재귀;박지환
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.11b
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    • pp.229-233
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    • 2002
  • 디지털 핑거프린팅(digital fingerprinting)은 멀티미디어 컨텐츠에 구매자의 정보를 삽입하여 불법적으로 컨텐츠를 재분배한 부정자(traitor)를 추적하는 기법이다. 기존에 제안된 대부분의 핑거프린팅 기법은 부정자를 식별하는 단계(identification protocol) 또는 그 증거를 제 3자에게 제출하여 확신받는 단계(trial protocol)까지만 고려했다. 대개의 경우 판매자는 해당 컨텐츠에서 부정자의 정보를 추출하여 그 신원을 확인하므로 재분배자 식별 단계를 거친 판매자는 해당구매자의 정보를 알 수 있게 된다. 따라서 판매자는 이를 이용하여 원 컨텐츠에 해당 구매자의 정보를 삽입할 수 있으며, 이로 인해 또 다른 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 재분배자 식별 단계 이후, 판매자가 불법적으로 구매자의 정보를 컨텐츠에 삽입할 가능성을 제기하고, 이 문제를 해결하기 위해 2단계 핑거프린팅 기법을 이용한 익명 핑거프린팅 방식을 제안한다.

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School Uniforms Reforming Project for Safe Homecoming at Night (밤길 안전한 귀가를 위한 교복 리폼 프로젝트)

  • Lee, Eun-Jeong;Kim, Han-Bin;Choi, Jeong-Won;Lee, Young-Jun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.01a
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    • pp.223-226
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    • 2014
  • 본 논문에서는 늦은 귀가시 밤길 교통사고의 위험에 쉽게 노출되는 학생들의 안전을 위해 교복을 개선하기 위한 발광체를 제작하는 데에 그 목적이 있다. 발광체 제작을 위한 적절한 도구로 Lilypad arduino를 활용하여 e-textile을 개발하였으며, e-textile을 개발을 위하여 기존 발광체의 문제점을 분석하고 제품의 전반적인 구상, 제품의 디자인, 회로설계, 프로그래밍 및 오류 검토, 제작의 과정을 걸쳐 발광체를 완성하였다. 결과적으로 제작된 발광체는 기존 재귀반사판과 같은 발광체에 비해시각적 인식률을 높일 수 있었고 더 다양한 디자인으로 표현이 가능했으며 부착 위치에 있어서도 기존 발광체보다 융통성을 갖추게 되었다.

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