• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1709-1718
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• 2021

항공수심라이다[airborne bathymetric LiDAR (Light Detection And Ranging)] 시스템의 웨이브폼(waveform) 데이터는 기존의 이산반환(discrete-return) 데이터에 비해 정확도, 해상도, 신뢰도가 향상된 데이터를 제공하며, 사용자의 데이터 처리 통제력을 강화하며 반환신호에 대한 추가적인 정보 추출을 가능하게 한다. 웨이브폼 분해(waveform decomposition)는 수면과 해저 반사, 수중산란 및 각종 노이즈가 혼재되어 수신된 웨이브폼으로부터 각각의 에코(echo)를 분리하는 기술로, 지형 포인트 추출을 위해 선행되어야 하는 처리 과정이자 측량 성과를 좌우하는 주요 기술이다. 본 연구에서는 항공수심라이다 원시 데이터로부터의 포인트 추출 성능을 향상시키 위해 새로운 웨이브폼 분해 기술을 개발하였다. 기존의 웨이브폼 분해 기술들이 웨이브폼 피크(peak)들을 가우시안(Gaussian) 분해의 초기값으로 사용하여 분해된 에코의 개수와 분해 성능이 피크 탐지 결과에 좌우되는데 반해, 제안한 기술은 최초 피크들 외에 잠재적인 피크 후보들을 추정하여 추가함으로써, 분해 모델의 근사 정확도를 향상시켰다. 국내 개발된 항공수심라이다 장비인 씨호크(Seahawk)로부터 동해안에서 취득된 웨이브폼 데이터를 이용한 실험 결과, 가우시안 분해 방법 대비 제안한 방법의 모델 근사 적합도(RMSE 기준)가 약 37% 향상된 결과를 얻었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권6호
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• pp.151-161
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• 2018

소득은 경제생활에서 중요하다. 소득을 예측할 수 있으면, 사람들은 음식, 집세와 같은 생활비를 지불 할 수 있는 예산을 세울 수 있을 뿐 아니라, 다른 재화 또는 비상사태를 위한 돈을 별도로 저축 할 수 있다. 또한 소득수준은 은행, 상점 및 서비스 회사에서 마케팅 목적 및 충성도가 높은 고객을 유치하는 데 활용 된다. 이는 소득이 다양한 고객 접점에서 사용되는 중요한 인구 통계 요소이기 때문이다. 따라서 기존 고객 및 잠재 고객에 대한 수입 예측이 필요하다. 이 연구에서는 소득을 예측하기 위해 SVM (Support Vector Machines), Gaussian, 의사 결정 트리, DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)과 같은 기계 학습 기법을 사용하였다. 분석 결과 DCNN 방법이 본 연구에서 사용 된 다른 기계 학습 기법에 비해 최적의 결과(88%)를 제공하는 것으로 나타났다. 향후 PCA 같이 데이터 크기를 향상 시킨다면 더 좋은 연구 결과를 제시할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.878-881
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• 2011

본 연구에서는 차세대 나노소자인 DGMOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 드레인유기 장벽 감소(Drain Induced Barrier Lowering; DIBL)에 대하여 분석하고자 한다. 포아송방정식을 풀어 전위분포에 대한 분석학적 해를 구할 때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 소자 파라미터인 채널의 두께, 도핑강도 등에 대하여 드레인유기장벽감소의 변화를 관찰하고자 한다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으므로 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 드레인유기장벽감소에 대하여 분석할 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제21권1호
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• pp.1-7
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• 2018

전기탐사 2차원 모델링에서는 다수의 파수영역 전위를 계산하고 이를 푸리에 역변환하여 공간영역 전위를 계산한다. 푸리에 역변환은 여러 개의 서로 다른 파수에서의 파수영역 전위를 사용하여 수치적으로 얻어진다. 적분의 정확도를 향상시키기 위하여 파수의 크기에 따라 적분 구간을 지수 근사와 대수 근사 구간으로 분할하는 방법이 널리 사용되고 있다. 푸리에 역변환에는 크게 구간 적분법과 가우스 적분법이 사용되고 있다. 그러나 이들 방법은 송수신 간격을 고려하지 못하므로 송수신 간격에 따른 오차를 피할 수 없다. 특히 송수신 간격이 매우 작거나 클 경우 오차가 급격하게 증가하는 문제점을 가지고 있다. 이 연구에서는 송수신 간격을 고려하여 가우스 좌표값 및 가중값을 적용하는 새로운 수치 적분법을 개발하였다. 반무한 공간에 대한 수치 실험 결과, 개발된 수치 적분법은 송수신 간격에 관계없이 0.4% 이하의 정밀도를 나타내었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.79-85
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• 2001

본 논문에서는 퍼지 보상기와 자기구성 신경회로망을 이용하여 3축 매니퓰레이터의 역 기구학 해를 구하는 방법을 제안한다. 가우시안 위치 함수를 활성화 함수로 사용하는 자기구성 신경회로망은 학습 시작시 1개의 은닉층 노드를 가지고 학습을 하면서 점차적으로 은닉층의 노드수를 증가시킴으로서 최적의 노드수를 얻을 수 있으며, 퍼지 보상기는 신경회로망의 양호한 학습비를 얻는다. 이와 같이 시스템을 구성하여 빠른 학습속도와 학습비의 개선 그리고 빠른 정상상태로의 수렴을 확인하였다.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제1권1호
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• pp.43-49
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• 2001

Although many kinds of stereo matching method have been developed in the field of computer vision and photogrammetry, wrong matches are not easy to avoid. This paper presents a new method to reduce wrong matches after matching, and experimental results are reported. The main idea is to analyze the histogram of the image attribute differences between each pair of image patches matched. Typical image attributes of image patch are the mean and the standard deviation of gray value for each image patch, but there could be other kinds of image attributes. Another idea is to check relative position among potential matches. This paper proposes to use Gaussian blunder filter to detect the suspicious pair of candidate match in relative position among neighboring candidate matches. If the suspicious candidate matches in image attribute difference or relative position are suppressed, then many wrong matches are removed, but minimizing the suppression of good matches. The proposed method is easy to implement, and also has potential to be applied as post processing after image matching for many kinds of matching methods such as area based matching, feature matching, relaxation matching, dynamic programming, and multi-channel image matching. Results show that the proposed method produces fewer wrong matches than before.

• Current Optics and Photonics
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• 제1권4호
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• pp.271-277
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• 2017

Based on the extended Huygens-Fresnel principle, the analytical propagation formulae for spectrally partially coherent Gaussian Schell-model pulsed (SPGSMP) beams propagating in turbulent atmosphere have been derived. The influences of the parameters for turbulent atmosphere and SPGSMP beams on the on-axis and off-axis spectral shift and degree of coherence for SPGSMP beams propagating in turbulent atmosphere have been analyzed, using numerical calculations. The obtained results have potential applications for SPGSMP beams in free-space optical communication and laser lidar.

• ETRI Journal
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• 제41권4호
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• pp.437-451
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• 2019

Outlier detection techniques play an important role in enhancing the reliability of data communication in wireless sensor networks (WSNs). Considering the importance of outlier detection in WSNs, many outlier detection techniques have been proposed. Unfortunately, most of these techniques still have some potential limitations, that is, (a) high rate of false positives, (b) high time complexity, and (c) failure to detect outliers online. Moreover, these approaches mainly focus on either temporal outliers or spatial outliers. Therefore, this paper aims to introduce novel algorithms that successfully detect both temporal outliers and spatial outliers. Our contributions are twofold: (i) modifying the Hampel Identifier (HI) algorithm to achieve high accuracy identification rate in temporal outlier detection, (ii) combining the Gaussian process (GP) model and graph-based outlier detection technique to improve the performance of the algorithm in spatial outlier detection. The results demonstrate that our techniques outperform the state-of-the-art methods in terms of accuracy and work well with various data types.

• Geomechanics and Engineering
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• 제34권3호
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• pp.267-284
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• 2023

Landslides are one of the most dangerous phenomena and natural disasters. Landslides cause many human and financial losses in most parts of the world, especially in mountainous areas. Due to the climatic conditions and topography, people in the northern and western regions of Iran live with the risk of landslides. One of the measures that can effectively reduce the possible risks of landslides and their crisis management is to identify potential areas prone to landslides through multi-criteria modeling approach. This research aims to model landslide potential area in the Oshvand watershed using a support vector machine algorithm. For this purpose, evidence maps of seven effective factors in the occurrence of landslides namely slope, slope direction, height, distance from the fault, the density of waterways, rainfall, and geology, were prepared. The maps were generated and weighted using the continuous fuzzification method and logistic functions, resulting values in zero and one range as weights. The weighted maps were then combined using the support vector machine algorithm. For the training and testing of the machine, 81 slippery ground points and 81 non-sliding points were used. Modeling procedure was done using four linear, polynomial, Gaussian, and sigmoid kernels. The efficiency of each model was compared using the area under the receiver operating characteristic curve; the root means square error, and the correlation coefficient . Finally, the landslide potential model that was obtained using Gaussian's kernel was selected as the best one for susceptibility of landslides in the Oshvand watershed.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제1권2호
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• pp.41-54
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• 1985

비교적 얕은 깊이에서 터널을 착굴하거나 개착을 하늘 경우, 열변지반에 침하 및 수평이동 등의 변위가 발생하게 된다. 이러한 변위는 주변 구조물의 안정에 큰 영향을 미치며, 심한 경우 주변 구조물이 파괴되는 상태에 까지 이른다. 인구가 밀집된 대도시에 지하철을 시공할 경우, 주변 문화재, 고층건물, 상하수도관, 가스관 등의 안정을 지하철 설계시 고려하여야 하므로 터널굴착에 따른 지반변위의 예측과 자세한 침하의 원인이 규명되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 지반 침하량 및 침하발생 영역을 예상하거나 침하요인을 파악하기 위하여 부산지하철 NATM회간의 지표면 침하, 지표면 수평변위, 지중침하, 천단침하 들에 관한 측정 분석이 이루어졌다. 그 결과, 횡방향 지표면 침하는 Gaussian normal probability curve, 종방향 지표면 심하하는 cumulative Gaussian probability curve로서 해석이 가능하다는 것과 가인버어트의 조기폐합이 침하량 감소에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.