• 대기
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• 제24권3호
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• pp.365-378
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• 2014

The limits of S-band dual-polarization radars in Korea are not reflected on the recent weather forecasts of Korea Meteorological Administration and furthermore, they are only utilized for rainfall estimations and hydrometeor classification researches. Therefore, this study applied four merging methods [SA (Simple Average), WA (Weighted Average), SSE (Sum of Squared Error), TV (Time-varying mergence)] to the QPE (Quantitative Precipitation Estimation) model [called RAR (Radar-AWS Rainfall) calculation system] using single-polarization radars and S-band dual-polarization radar in order to improve the accuracy of the rainfall estimation of the RAR calculation system. As a result, the merging results of the WA and SSE methods, which are assigned different weights due to the accuracy of the individual model, performed better than the popular merging method, the SA (Simple Average) method. In particular, the results of TVWA (Time-Varying WA) and TVSSE (Time-Varying SSE), which were weighted differently due to the time-varying model error and standard deviation, were superior to the WA and SSE. Among of all the merging methods, the accuracy of the TVWA merging results showed the best performance. Therefore, merging the rainfalls from the RAR calculation system and S-band dual-polarization radar using the merging method proposed by this study enables to improve the accuracy of the quantitative rainfall estimation of the RAR calculation system. Moreover, this study is worthy of the fundamental research on the active utilization of dual-polarization radar for weather forecasts.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.887-892
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• 2017

뇌-컴퓨터 인터페이스는 정신 작업 동안 다채널에서 생성된 뇌파의 신호를 측정, 분석하여 컴퓨터를 제어하거나 의사를 전달하는 기술이다. 이때 최적의 뇌파 채널 선택은 뇌-컴퓨터 인터페이스의 편의성과 속도뿐만 아니라 정확도 향상을 위해 필요하다. 최적의 채널은 중복 채널들 또는 노이즈 채널들을 제거함으로써 얻는다. 이 논문에서는 최적 뇌파 채널을 선택하기 위해 이중 filter-기반의 채널 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 채널들 간의 중복성을 제거하기 위해 spearman's rank correlation을 사용하여 중복 채널들을 제거한다. 그 뒤, F score를 이용하여 채널과 클래스 라벨 간의 적합성을 측정하여 상위 m개의 채널들만을 선택한다. 제안한 방법은 클래스 라벨과 관련되고 중복이 없는 채널들을 사용함으로써 좋은 분류 정확도를 이끌어 낼 수 있다. 제안한 채널 선택 방법은 채널의 수를 상당히 줄임과 동시에 평균 분류 정확도를 향상시켰다.

• 대한산업공학회지
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• 제39권5호
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• pp.342-350
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• 2013

Dual response surface optimization (DRSO), inspired by Taguchi's philosophy, attempts to optimize the process mean and variability by using response surface methodology. Researches on DRSO were extensively done in 1990's and have been matured recently. This paper reviews the existing DRSO methods from the decision making perspective. More specifically, this paper classifies the existing DRSO methods based on the optimization criterion and the timing of preference articulation. Also, some of case studies are reviewed. Extension to multiresponse optimization, triple response surface optimization, and application of data mining method are suggested as future research issues.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1373_1374
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• 2009

The PLS-II, the major upgrade program of the PLS (Pohang Light Source, a 2.5-GeV 3rd generation light source), is planned at the Pohang Accelerator Laboratory. Given the glaring lack of normative data regarding the PLS-II the major upgrade, this study can be seen as the first in a needed stream of research investigating selection by dual gun and dc electron gun. Usable electron gun can think method to use dual electron gun and method to prove energy by existing electron gun in energy increase. This article is concerned with the formal classification of used of pre-injector electron gun type of the DC and pulse. Design concept wishes to show contents that design for pulse type of power supply and DC type of electron gun.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제3권2호
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• pp.46-48
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• 2016

Purpose In face reocognition area, estimating occlusion in face images is on the rise. In this paper, we propose a new face recognition algorithm based on dual sparse representation to solve this problem. Method Each face image is partitioned into several pieces and sparse representation is implemented in each part. Then, some parts that have large sparse concentration index are combined and sparse representation is performed one more time. Each test sample is classified by using the final sparse coefficient where correlation between the test sample and training sample is applied. Results The recognition rate of the proposed algorithm is higher than that of the basic sparse representation classification. Conclusion The proposed method can be applied in real life which needs to identify someone exactly whether the person disguises his face or not.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.61-69
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• 2018

본 논문에서는 밀리미터파대역의 공대지 레이다에서 이중 편파 채널을 활용한 지상 표적을 식별하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 공대지 레이다의 조우 상황에서 Push-Broom 표적 탐지 방법을 설명하고 수신 신호를 모델링한다. 시간 영역 스펙트럼 추정 기법인 RELAX 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출하고 표적의 특성 벡터를 생성하였다. 그리고 이를 기반으로 각각의 4표적에 대한 DB를 구성하였다. 제안하는 방법으로 표적 식별 시뮬레이션을 수행한 결과 이중 편파 채널의 데이터를 이용하면 단일 채널에 비해서 표적 식별률이 최대 15% 이상 높아지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국가족관계학회지
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• 제21권1호
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• pp.143-160
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• 2016

Objectives: The purpose of this study is to empirically verify the difference between traditional gender role attitude and realistic dual earner attitude. Most preceding studies analyzed gender role attitude by summated rating scale while few studies have been conducted on the difference between traditional gender role attitude and dual earner attitude. Method: By using the 9th Korea Welfare Panel Data (year 2014), this study extracted households of married couples and with children in working age (18 through 64 years of age) who are the main subjects in work-family relationship. First, this study classified traditional group and modern group in their gender role attitude and passive group and active group in their dual earner attitude and by crossing these attitudes, drew out 4 gender role/dual earner attitudes. For analysis, this study investigated frequency of attitude types through descriptive statistics. By conducting ANOVA, study verified if there are significant differences in the satisfaction with family relationship depending on the types of gender role/dual earner attitudes. Lastly, study examined the effect of socio-economic status and demographic characteristics on the types of gender role/dual earner attitudes by conducting multi-nominal logistic regression analysis. Results: As the result of analysis, first, half of respondents belonged to 'equal-role-oriented type' who has modern gender role attitude and active dual earner attitude. However, there were not a few 'dual-earner-avoiding type' who has modern gender role attitude but passive dual earner attitude and 'incongruous attitude type' who has traditional gender role attitude but active dual earner attitude. Next, 'incongruous attitude type' had significantly low level of satisfaction with overall family life, relationship with spouse and relationship with children than other attitude types. Lastly, those whose incomes belong to poor strata, those who are high school graduates and lower, males and those who are over the age of 60 had significantly higher probability of belonging to 'incongruous attitude type.' Conclusion: The results of analysis demonstrate that the difference between gender role attitude and dual earner attitude is an important matter and since 'incongruous attitude type' exhibits low level of satisfaction with family relationship, scrupulous policy approaches are required for those who have high possibility of belonging to 'incongruous attitude type.'

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.967-973
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• 2020

전략물자관리 제도의 이행 확산에 따라 전략물자 판정의 중요성이 높아지고 있으나 전략물자 제도를 처음 접하는 수출기업은 전략물자의 개념을 이해하기 쉽지 않고, 전략물자를 통제하는 기준이 다양하여 전략물자 판정에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 전략물자 제도를 처음 접하는 기업이나 전략물자 판정시스템 이용자에게 진입장벽을 낮추어 판정이라는 과정을 쉽게 접근할 수 있는 방법을 제안한다. 이용자가 전략물자 판정이라는 절차를 매뉴얼이나 카탈로그의 제공만으로 판정결과를 확인할 수 있게 된다면, 전략물자 판정 방법과 절차에 보다 편리하고 쉽게 다가설 수 있을 것이다. 본 연구 목적을 달성하기 위해 이미지 인식 및 분류에서 연구되고 있는 딥러닝과 OCR(광학문자판독) 기술을 활용하고, 전략물자 판정 지원도구에 대한 개발과 연구를 통하여 우리 기업의 전략물자 판정에 도움이 되는 정보를 제공한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.251-257
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• 2023

본 논문에서는 비전 트랜스포머의 셀프 어텐션이 갖는 지역적 특징 부족을 개선하는 이중 구조 셀프 어텐션 방법을 제안한다. 객체 분류, 객체 분할, 비디오 영상 인식에서 합성곱 신경망보다 연산 효율성이 높은 비전 트랜스포머는 상대적으로 지역적 특징 추출능력이 부족하다. 이 문제를 해결하기 위해 윈도우 또는 쉬프트 윈도우를 기반으로 하는 연구가 많이 이루어지고 있으나 이러한 방법은 여러 단계의 인코더를 사용하여 연산 복잡도의 증가로 셀프 어텐션 기반 트랜스포머의 장점이 약화 된다. 본 논문에서는 기존의 방법보다 locality inductive bias 향상을 위해 self-attention과 neighborhood network를 이용하여 이중 구조 셀프 어텐션을 제안한다. 지역적 컨텍스트 정보 추출을 위한 neighborhood network은 윈도우 구조보다 훨씬 단순한 연산 복잡도를 제공한다. 제안된 이중 구조 셀프 어텐션 트랜스포머와 기존의 트랜스포머의 성능 비교를 위해 CIFAR-10과 CIFAR-100을 학습 데이터를 사용하였으며 실험결과 Top-1 정확도에서 각각 0.63%과 1.57% 성능이 개선되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.1413-1420
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• 2015

중 소규모의 교량 설계단계에서는 교량 상부형식을 결정할 수 있는 관련 기준이 미흡한 관계로 설계자들은 일부 전문 기술자의 경험과 지식에 의존하여 교량상부형식을 선정하는 경향이 많다. 또한, 최근에는 교량상부형식이 매우 다양해지고 있으며, 고려해야할 조건들이 많아짐에 따라 의사결정과정도 더욱 복잡화되고 있다. 본 연구에서는 국도공사 등에 빈번히 시공되는 경간장 50m 내외의 중 소교량의 상부형식 선정을 위해 기존의 통상적인 현장에 적용가능한 공법의 비교방식 및 경험과 직관에 의존한 방법이 아닌 보다 체계적인 방법으로 교량상부형식을 선정하고자 한다. 이에 인공지능 기법중 하나인 SVM기법을 이용한 교량상부형식 선정 모형을 구축하여 제안하고, 실제사례의 검증을 통해 모형의 적용가능성을 검토하였다.