• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.587-590
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• 2019

본 논문은 센서 네트워크의 주요 문제점인 센서 노드의 이탈과 네트워크 변화에 따른 네트워크 수명 감소를 개선하기 위한 논문이다. 기존 Scalable Topology Organization(STO) 기반 지그비 트리 토폴로지 컨트롤 알고리즘은 전력 소모에 대한 방안을 고려하지 않아 네트워크의 수명이 비교적 짧았다. 이에 따라 매 라운드가 지날때마다 부모 노드를 새로 선출하고 네트워크 토폴로지를 새로 구성하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입하여 네트워크의 전체적인 수명을 연장하였다. 이에 대한 성능은 OMNet++ 시뮬레이터를 통해 동일한 실험 환경에서 기존의 STO 알고리즘과 제안하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입했을 때의 결과를 도출하였고 그 결과 네트워크 수명을 약 40% 증가시킬 수 있었으며 배터리 잔량 부분에서도 약 10%의 성능이 개선된 것을 확인 할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4587-4605
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• 2019

High Efficiency Video Coding (HEVC) suffers from high computational complexity due to its quad-tree structure in motion estimation (ME). This paper exposes an adaptive search range decision algorithm for accelerating HEVC integer-pel ME on GPU which estimates the optimal search range (SR) using a MAP (Maximum A Posteriori) estimator. There are three main contributions; First, we define the motion feature as the standard deviation of motion vector difference values in a CTU. Second, a MAP estimator is proposed, which theoretically estimates the motion feature of the current CTU using the motion feature of a temporally adjacent CTU and its SR without any data dependency. Thus, the SR for the current CTU is parallelly determined. Finally, the values of the prior distribution and the likelihood for each discretized motion feature are computed in advance and stored at a look-up table to further save the computational complexity. Experimental results show in conventional HEVC test sequences that the proposed algorithm can achieves high average time reductions without any subjective quality loss as well as with little BD-bitrate increase.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.330-334
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• 2022

In light of the decreasing crop production and shortage of food across the world, one of the crucial criteria of agriculture nowadays is selecting the right crop for the right piece of land at the right time. First problem is that How Farmers can predict the right crop for cultivation because famers have no knowledge about prediction of crop. Second problem is that which algorithm is best that provide the maximum accuracy for crop prediction. Therefore, in this research Author proposed a method that would help to select the most suitable crop(s) for a specific land based on the analysis of the affecting parameters (Temperature, Humidity, Soil Moisture) using machine learning. In this work, the author implemented Random Forest Classifier, Support Vector Machine, k-Nearest Neighbor, and Decision Tree for crop selection. The author trained these algorithms with the training dataset and later these algorithms were tested with the test dataset. The author compared the performances of all the tested methods to arrive at the best outcome. In this way best algorithm from the mention above is selected for crop prediction.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권2호
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• pp.21-27
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• 2008

본 논문에서는 CMOS $0.18-{\mu}m$ 공정을 이용한 16:1 바이너리-트리 멀티플렉서(MUX)를 기술한다. 본 MUX는 넓은 동작속도 범위와 공정-온도 변화에서도 둔감하게 동작할 수 있도록 여러 딜레이 보상 기법들을 적용하였다. 제안하는 MUX는 넓은 동작속도 범위와 공정-온도 변화에서도 셋업 마진과 홀드 마진이 최적 값인 0.5UI를 약 0.05UI의 표준편차 내에서 유지할 수 있음을 모의실험을 통하여 확인하였다. 이러한 결과는 CMOS 로직 회로의 특성이 민감하게 변화함에도 불구하고 제안된 딜레이 보상 기법이 효과적으로 적용되었으며, 따라서 회로의 신뢰성이 매우 향상되었음을 나타낸다. 본 MUX는 $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작되었으며, 테스트 보드로 검증되었다. 전원 전압이 1.8-V인 환경에서, MUX의 최대 data-rate과 면적은 각각 1.65-Gb/s와 0.858 $mm^2$이고, 24.12 mW의 전력을 소모하며, 출력 eye opening은 1.65-Gb/s의 동작 환경에서 272.53 mV, 266.55 ps으로 측정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권3호
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• pp.357-363
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• 2019

본 연구는 Kozak 수간곡선모델을 이용하여 우리나라 상수리나무의 입목수간재적표를 개발하고자 수행하였다. 전국의 분포하고 있는 상수리나무를 총 2,700본의 표준목을 벌채하여 수간고별 직경과 수간석해 자료를 수집하여 생장특성을 조사하였다. 수간곡선식의 적합도 검정을 위하여 적합도지수(Fitness index), 편차(Bias), 평균절대편차(Mean Absolute Deviation)를 이용하여 모델의 적합성을 판단하였다. 추정된 모델의 적합도지수는 97%로 나타났고 편차는 0.017, 평균절대편차는 1.118로 높은 적합도를 보였다. 또한 현행재적표와 신규재적표의 재적간의 차이를 분석한 결과, 통계적으로 유의적인 재적차이를 보였다(p = 0.0008, <0.005). 이는 현실림을 반영한 신규재적표를 이용하는 것이 목재자원량의 평가시 손실을 줄이고 국가 및 지자체의 산림통계의 정확도를 향상시킬 것으로 판단된다. 본 연구의 주요한 결과인 추정된 수간곡선식을 이용한 입목수간재적표는 우리나라의 주요 활엽수종인 참나무류 중 상수리나무의 생장 정보 및 합리적 경영을 위한 경영제표가 될 것으로 판단된다.

• 상하수도학회지
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• 제35권6호
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• pp.417-424
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• 2021

Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.429-437
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• 2020

본 연구는 산림 소유역에서 강우량에 대한 계류유출량의 장기적인 변화추이를 정량화하고, 임목의 생장이 산림소유역의 유출변화에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하기 위하여 실시했다. 연도별로 강우량과 유출량은 비례관계를 보였으며, 시간이 경과할수록 유출량은 점차 감소하는 것으로 나타났다. 월별 강우량과 유출량은 7월과 8월에 가장 높았으며, 유출률은 8월과 9월에 높은 값을 보여 강우량과 유출량, 유출률 변화가 반드시 일치하지는 않았다. 월별 변동계수(CV)는 강우량에 비해 유출량이 더 크게 나타났고, 강우량과 유출량 간의 편차는 점차 증가하였다. 강우량에 대한 총 유출량과 직접 유출량의 변화는 2011년~2017년의 추세선의 기울기가 더 낮아졌고, 기저유출량의 기울기는 증가하였다. 산림토양이 발달하면서 토양층의 수분보유력이 증가하였기 때문으로 보여지며, 기저유출량의 증가는 팔공산 산림소유역의 유출수량 증가와 함께 지하수위 상승에 영향을 줄 것으로 판단된다. 감수곡선의 기울기는 2003년~2010년에 비해 2011년~2017년이 더 낮은 것으로 나타났고, 시간이 경과함에 따라 유출량의 감소가 완화되고 유출량이 일정하게 유지되었다. 따라서 팔공산 산림소유역은 임목의 생장에 따라 지표류의 유출이 감소하고 기저유량이 증가하는 것으로 나타나, 산림의 수원함양기능이 점차 증가하는 것으로 나타났다.

• 생명과학회지
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• 제33권11호
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• pp.944-949
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• 2023

이 연구의 목적은 122종의 고세균 종에 보존된 대사 경로와 보존된 유전자를 확인하는 것이었다. 각각의 122개 고세균이 63개의 COG 대사 경로, 이를 구성하는 822개의 COG, 총 4,877개의 COG를 보유하고 있는지 분석했다. 대사경로에서는 archaeal ribosomal proteins만이 가장 보존적이었다. 122종의 고세균 모두에 공통적인 COG는 7개의 COG pathways에서 46개, 그리고 그 외가 20개였다. COG pathways에서는 ribosome을 구성하는 29개, tRNA synthetase와 전사인자가 각각 5개, RNA polymerase를 구성하는 3개, 그리고 tRNA modification에 관련된 2개의 COG가 공통적이었다. COG pathways에 속하지 않고 122종의 고세균에 공통적인 보존적 유전자까지 고려하면 외부와 세포질을 구분 짓는 세포벽과 세포외기질의 합성, 복제, 전사, 번역, 단백질 대사에 관련된 유전자들 중에서 일부가 공통적이었다. 계통수에서 구한 각 고세균의 distance value를 분류단위로 보면 Euryarchaeota 문의 Halobacteria강의 평균이 가장 낮았고 표준편차는 Thaumarchaeota 문의 Nitosospharia강, 강을 알 수 없는 Thaumarchaeota문의 고세균, Euryarchaeota 문의 Halobacteria 강, Crenarchaeota 문의 Thermoprotei 강, 기타 고세균(OA)이 높았다. 계통수 분석으로 6가지의 공통점을 찾았다. 본 연구결과는 보존된 유전자에 관한 자료 외에도 의약품 개발, 균주 개선을 위한 유전자의 선택 등에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국의류산업학회지
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• 제14권3호
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• pp.448-453
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• 2012

This study aims to categorize age groups for shoes manufacturing including shoes size and boot tree development for Koreans. In order to carry out the research, the characteristics of different parts of foot in relation to size are analyzed according to age and sex, making use of human body measurement database. As a result of statistical analysis, it was found that the measurement items such as foot length, metatarsal tibiale, foot breadth and instep circumference of a person reached the range of standard deviation and average numerical figures of an adult group (18-24) from the age of 14 in men's case, and from 12 for women's case, which indicates the time of completion of their foot growth. Based on these findings where males of 14 years old and females of 12 are within similar measurement range to adults, it is necessary to categorize the age groups for shoe sizing system into the following four groups: males 13 years old or under, males 14 years old or over, females 11 years or under, and females 12 years or over. The proportional measurement produced by dividing each measurement item of foot parts by foot length was compared in an independent samples t-test, and there were meaningful differences according to different foot shapes of the two age groups of males 13 or under - males 14 or over, and females 11 or under - females 12 or over. Also, the independent samples t-test for the age groups of males 13 or under - females 11 or under, and males 14 or over - female 12 or over, showed similar meaningful differences, which indicates the differences in foot shapes of male and female during the period of growth.