• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.3-13
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• 2021

본 논문은 다중 도메인 학습을 이용하여 화면 촬영 영상 내 모아레 무늬를 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 화소값 영역과 주파수 영역에서 입력 영상의 모아레 무늬를 각각 제거한다. 다음으로 모아레 영상에서 clean edge map을 추정하고, 추정된 clean edge map을 가이드 정보로 사용하여 화소값 영역과 주파수 영역에서 얻은 결과 영상의 품질을 향상시킨다. 마지막으로, 독립적으로 향상된 두 결과 영상을 적응적으로 결합하며 모아레 무늬가 제거된 최종 결과 영상을 생성한다. 컴퓨터 모의 실험결과를 통해 제안하는 기법이 기존의 알고리즘보다 모아레 무늬를 더욱 효과적으로 제거할 수 있음을 확인한다.

• 호남수학학술지
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• 제44권4호
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• pp.572-593
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• 2022

Crime committed by civilians and criminals using legal and illegal firearms and conversion of legal firearms into illegal ones has become a common practice around the world. As a result, policies to control civilian gun ownership have been debated in several countries. The issue arose because the linkages between firearm-related mortality, weapon accessibility, and violent crime data can imply diverse options for addressing criminality. In this paper, we have projected a mathematical model in terms of the Caputo fractional derivative to address the issues viz. input of legal guns, crime committed by legal and illegal guns, and strict government policies to monitor the license of legal guns, strict action against violent crime. The boundedness, existence and uniqueness of solutions and the stability of points of equilibrium are examined. It is observed that violent crime increases with the increase of crime committed by illegal guns, crime committed by legal guns and, decreases with the increase of legal guns, the deterrent effect of civilian gun ownership, and action of law against crime. Further, legal guns increase with the increase of the limitation of trade of illegal guns and decrease with the increase of conversion of legal guns into illegal guns and increase of the growth rate of illegal guns. Again, as crime is committed by legal guns also, the policy of illegal gun control does not assure a crime-free society. Weak gun control can lead to a society with less crime. Theoretical aspects are numerically verified in the present work.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.348-348
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• 2022

미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제36권4호
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• pp.181-192
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• 2003

기상 자료와 토양 수리 특성을 입력하여 토양수분의 수직 이동 및 분포를 예측할 수 있는 수치모형을 개발하고, 이 모형을 검정하기 위해 중동사양토를 대상으로 추정한 결과와 중성자 산란법에 의해 측정한 수분단면을 비교하였다. 이 모형에서 토양수분 포텐셜을 기준으로 한 Richards 방정식의 해를 predictor-corrector 격자에 투영한 음함수 유한차분법에 의해 구하였다. 이 모형에서는 토양단면의 수리특성은 균질하고, 토양수분은 등온적으로 흐르고, 수분이력현상은 고려하지 않고, 수증기 및 열 이동은 일어나지 않고, 빗물은 토양 단면에 부분 치환원리에 의해 분배된다고 가정하였다. 이 모형의 입력 자료는 크게 강우량, 최고 및 최저 기온, 상대습도 및 일사량의 일일 기상자료와 불포화 수리전도도 및 수분보유 특성 함수를 추정하기 위한 토양 수리 자료로 구분하였다. Chebyshev 다항식과 최소 자승차를 이용하여 추정한 토양 수리 다항식은 입력 자료와 매우 잘 일치하였다. 다양한 지표 및 하부 경계조건에서 53일 동안 상대적으로 시간증가분을 크게 하여 추정한 Richards 방정식의 해인 토양수분 수직 단면은 지표 10 cm를 제외하고는 중성자 산란법에 의해 측정한 결과와 잘 일치하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.24-35
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• 2012

본 논문에서는 광 이더넷 시스템에 대하여 상용 광 트랜시버 모듈의 사용이 가능하면서도 에너지 절감기능을 제공할 수 있도록 트래픽 예측모듈을 사용하는 동적 레인제어방식을 제안한다. 40/100Gbps급 상용 광 트랜시버는 4개 또는 10개의 광 트랜시버를 사용하는데 이들 각각은 트래픽 부하와 상관없이 항상 켜져 있어 많은 에너지를 소모한다. 이러한 에너지 소모를 감소시키기 위하여 제안된 동적 레인제어방식은 부하에 따라 일부 레인의 트랜시버를 끄고 나머지 활성화된 레인으로만 프레임을 처리하도록 한다. 이때 레인의 갯수가 변동될 때 발생할 수 있는 바이트 전송순서 어긋남을 보완하기 위하여 새로운 전송율 제어모듈을 xGMII 인터페이스 상위에 위치한 정합부계층에 설치하는 것을 제안하였다. 이것은 비활성화된 레인상으로 가상적인 바이트열을 삽입하는 기능을 수행하는 것으로써 이 바이트열들은 비활성화된 PMD에서 무시된다. 실제 이 모듈의 구현은 PHY모듈과 별개로 동작하므로 상용 PHY모듈의 사용이 가능한 장점을 제공한다. 이러한 시스템에서 변동되는 부하에 적응하여 활성화된 레인의 갯수를 결정하는 것이 중요하므로 구현관점에서 용이한 트래픽 예측기를 제시하였다. 이것은 주기적으로 샘플링된 현재의 송신버퍼크기와 지금까지 사용되었던 버퍼크기 예측값에 서로 다른 가중치를 부여하여 변화하는 트래픽에 적응하도록 한다. 이러한 시스템에 대하여 OMNET++기반의 시뮬레이터를 구현하여 적응정도와 에너지 절감효과를 분석하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.219-233
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• 2013

본 연구는 산림에서 나타나는 수종의 분포 패턴을 해석하고 예측하기 위한 목적으로 수행되었다. 국내에서 처음으로 시도된 전국 규모의 체계적 산림조사라 할 수 있는 NFI (National Forest Inventory)의 수종별 출현 정보와 출현지점별 풍부도를 기반으로 소나무의 현존분포도를 작성하였다. 생태적 지위 모형의 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production)를 이용하여 소나무 현존분포와 연관성이 높은 환경요인변수들을 선정하였고, 선정된 변수들을 설명변수로 하는 소나무 잠재분포 모형을 작성한 후 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 잠재분포를 예측하였다. 기후, 지리 지형, 토양 지질, 토지이용 및 식생현황 등 27개 환경요인변수를 각각 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 소나무 현존분포와의 연관성을 평가한 결과 1월 평균기온이 최상위를 차지하였고 연평균기온, 8월평균기온, 연교차 등도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. NFI 정보로부터 추출하여 소스개체군으로 선정된 조사지점들을 소나무의 최종출현정보로, 환경요인변수 간의 연관성 분석을 통해 최종적으로 선정된 변수 세트를 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 최적의 모형을 선정한 후 잠재분포도를 작성하였다. 현재 시점의 환경요인변수들에 의해 트레이닝 된 잠재분포 모형에서 기후관련변수들을 RCP 8.5 기후변화시나리오에서 산출한 변수들로 대체하여 2020년대, 2050년대, 2090년대의 소나무의 예측 잠재분포도를 작성하였다. 최종적으로 작성된 소나무 잠재분포모형의 평가 통계량인 AUC (Area Under Curve)는 0.67로 다소 미흡하였으나 향후 기후변화 환경 하에서 소나무림의 보전 및 관리를 위한 최소한의 실마리를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제53권2호
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• pp.236-242
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• 2015

고분자전해질 연료전지 스택의 성능 및 주요 운전 변수를 예측하기 위해 부분최소자승법과 인공신경망의 두 가지 데이터 기반 모델링 기법을 제시한다. 30 kW급 고분자전해질 연료전지 스택 실험으로부터 확보한 데이터를 사용하여 부분최소자승 및 인공신경망 모델들을 구성한 후 각 모델의 예측 성능 및 계산 시간을 비교하였다. 모델의 복잡성을 줄이기 위해 부분최소자승법에 기초한 VIP(Variable Importance on PLS Projections) 선정기준을 모델링 절차에 포함하여, 초기 입력변수의 집합으로부터 모델링에 필요한 입력변수들을 선정하였다. 모델링 결과, 인공신경망이 스택의 평균 셀전압과 캐소드(cathode) 출구 온도를 예측하는데 있어서, 부분최소자승법 보다 우수한 성능을 보였다. 그러나 부분최소자승법 또한 입력변수와 출력변수 간에 선형적 상관관계만을 모델링 할 수 있음에도 불구하고 비교적 만족할 만한 예측 성능을 나타냈다. 모델의 정확도와 계산속도의 요구조건에 따라 두 모델링 기법은 고분자전해질 연료전지의 설계 및 운전 분야의 성능 예측, 온라인 및 오프라인 최적화, 제어 및 이상 진단을 위해 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제31권1호
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• pp.29-38
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• 2012

본 논문에서는 음성 신호에 더해진 돌발 잡음을 제거하는 시스템을 제안한다. 제안한 돌발 잡음 제거 시스템은 중앙값 필터를 이용하여 돌발 잡음을 제거한다. 중앙값 필터는 잡음을 제거하는 과정에서 음성을 왜곡시킬 수 있기 때문에, 음성의 왜곡을 최소화하기 위하여 장구간 예측 필터를 전처리단으로 사용한다. 장구간 예측 필터로 보존된 음성 정보는 잡음이 제거된 후 다시 합성된다. 본 논문에서는 돌발 잡음이 존재하는 환경에서 음성의 정보를 보존하는데 있어 단구간 예측 필터의 문제점을 밝히고 장구간 예측 필터의 우수함을 보인다. 제안한 돌발 잡음 제거 시스템의 출력 신호는 입력 신호에 비해 음성이 존재하는 구간에서 신호 대 잡음비가 약 8dB 향상 되었으며, PESQ 점수가 약 1점 증가하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권3호
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• pp.56-63
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• 2015

Several fields of science have demanded large-scale workflow support, which requires thousands of CPU cores or more. In order to support such large-scale scientific workflows, high capacity parallel systems such as supercomputers are widely used. In order to increase the utilization of these systems, most schedulers use backfilling policy: Small jobs are moved ahead to fill in holes in the schedule when large jobs do not delay. Since an estimate of the runtime is necessary for backfilling, most parallel systems use user's estimated runtime. However, it is found to be extremely inaccurate because users overestimate their jobs. Therefore, in this paper, we propose a novel system for the runtime prediction based on workload-aware clustering with the goal of improving prediction performance. The proposed method for runtime prediction of parallel applications consists of three main phases. First, a feature selection based on factor analysis is performed to identify important input features. Then, it performs a clustering analysis of history data based on self-organizing map which is followed by hierarchical clustering for finding the clustering boundaries from the weight vectors. Finally, prediction models are constructed using support vector regression with the clustered workload data. Multiple prediction models for each clustered data pattern can reduce the error rate compared with a single model for the whole data pattern. In the experiments, we use workload logs on parallel systems (i.e., iPSC, LANL-CM5, SDSC-Par95, SDSC-Par96, and CTC-SP2) to evaluate the effectiveness of our approach. Comparing with other techniques, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 69.08%.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.121-132
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• 2005

사진기에서 고품질의 영상을 획득하기 위해서는 적절히 노출 시간을 조절하게 되는데 이로 인해 각각 독립적으로 얻어진 영상들의 노출 시간은 서로 달라진다. 이는 여러 영상의 열을 정렬하는 과정 등에서 부정확한 결과를 초래할 수 있으므로 영상들의 노출 시간을 동일하게 맞추어 줄 필요가 있다. 그런데, 노출 시간을 알지 못하는 경우에는, 하나의 영상을 기준으로 다른 영상들의 상대적 노출 시간을 추정하고 보정하는 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는, 사진기의 모델 함수를 고려할 필요 없는, 최소 오류 개념에서 최적의 예측기인 conditional expectation을 사용하여 노출 보정을 시도하였다. 나아가서, 불규칙한 노출 또는 히스토그램 특성을 위한 적응 노출 보정 기법을 제안하였다. 이때 blocking artifact 및 overfitting 등의 문제를 완화시키기 위한 인접의 화소를 사용하는 기법을 도입하였다. 디지털 사진기 및 투과전자현미경을 통하여 얻어진 실제 영상을 사용한 모의실험을 통하여 성공적인 노출 보정 수행을 확인할 수 있었다.