• Asia pacific journal of information systems
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• 제16권1호
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• pp.23-43
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• 2006

By far, numerous e-government projects requiring huge investments have been conducted in Korea to increase the administrative efficiency and improve the service quality via Internet. However, there's little research focusing on methods and techniques for analyzing and evaluating the projects either to economically justify the investments or to assess the quality of the system and of on-line services to citizens. The purpose of this paper is to suggest a set of factors to take into account for evaluating e-government portals and to empirically test the factors to provide useful implications for building such portals. Based on the literature reviewed, we constructed a research model that includes content, public service, community, design, technology, and portal's attributes as independent variables and the user's satisfaction and the administrative efficiency as dependent variables. A reliability test revealed that the evaluation factors proposed in the paper are sufficiently reliable, and a multi-regression analysis indicated that five hypotheses should be accepted. The findings of the study suggest that emphasis should be placed on public service quality and portal site attributes, among others, when implementing portals.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2005년도 국제학술회의
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• pp.22-46
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• 2005

Spatial and timely information on crop and filed conditions is one of the most important basics for rational and efficient planning and management in agriculture. Remote sensing, GIS, and modeling are powerful tools for such applications. This paper presents an overview of the state of the art in remote sensing of crop and field conditions with some case studies. It is also shown that a synergistic linkage between process-based models and remote sensing signatures enables us to estimate the multiple crop/ecosystem variables at a dynamic mode. Remotely sensed information can greatly reduce the uncertainty of simulation models by compensating for insufficient availability of data or parameters. This synergistic approach allows the effective use of infrequent and multi-source remote sensing data for estimating important ecosystem variables such as biomass growth and ecosystem $CO_2$ flux. This paper also shows a geo-spatial information system that enables us to integrate, search, extract, process, transform, and calculate any part of the data based on ID#, attributes, and/or by river-basin boundary, administrative boundary, or boundaries of arbitrary shape/size all over Japan. A case study using the system demonstrates that the nitrogen load from fertilizer was closely related to nitrate concentration of groundwater. The combined use of remote sensing, GIS and modeling would have great potential for various agro-ecosystem applications.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2948-2963
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• 2015

In the field of computer vision, visual surveillance systems have recently become an important research topic. Growth in this area is being driven by both the increase in the availability of inexpensive computing devices and image sensors as well as the general inefficiency of manual surveillance and monitoring. In particular, the ultimate goal for many visual surveillance systems is to provide automatic activity recognition for events at a given site. A higher level of understanding of these activities requires certain lower-level computer vision tasks to be performed. So in this paper, we propose an intelligent activity recognition model that uses a structure learning method and a classification method. The structure learning method is provided as a K2-learning algorithm that generates Bayesian networks of causal relationships between sensors for a given activity. The statistical characteristics of the sensor values and the topological characteristics of the generated graphs are learned for each activity, and then a neural network is designed to classify the current activity according to the features extracted from the multiple sensor values that have been collected. Finally, the proposed method is implemented and tested by using PETS2013 benchmark data.

• 한국전자파학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.565-574
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• 2000

본 논문에서는 지하 탐사용 레이다를 이용하여 공사현장에 매설된 파이프 또는 케이블의 위치를 파악하는 법 과 이에 따른 새로운 근사 이미지 추출 방법을 제안하였다. 기본 원리는 매설 구조물에 의해 산란된 광대역펄스 산란신호의 지연시간과 크기 복원에 기초를 두고 있다. 산란신호의 정확한 측정을 위해 레이다 탐색경로에 따른 수신신호의 절대치 적분 방법을 사용하였고, 이로 인해 다양한 지면 상태 하에서도 선명한 이미지 추출이 가능 하였다. 분산과 손실특성을 나타내는 다항 Debye모텔을 사용하여 지하매질을 기술하였고, 모의 실험은 FDTD 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 이미지 추출방법은 시간영역에서의 전파 경로추적이라는 새로운 방법을 사용하였고, 이를 이용하여 구조물의 위치를 탐색하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제69권2호
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• pp.177-191
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• 2019

The local topography has a significant effect on the characteristics of seismic ground motion. This paper investigates the influence of topographic effects on the seismic response of a train-bridge system. A 3-D finite element model with local absorbing boundary conditions is established for the local site. The time histories of seismic ground motion are converted into equivalent loads on the artificial boundary, to obtain the seismic input at the bridge supports. The analysis of the train-bridge system subjected to multi-support seismic excitations is performed, by applying the displacement time histories of the seismic ground motion to the bridge supports. In a case study considering a bridge with a span of 466 m crossing a valley, the seismic response of the train-bridge system is analyzed. The results show that the local topography and the incident angle of seismic waves have a significant effect on the seismic response of the train-bridge system. Leaving these effects out of consideration may lead to unsafe analysis results.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권2호
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• pp.145-157
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• 2022

The design of safe and economical structures depends on the reliable live load from load survey. Live load surveys are traditionally conducted by randomly selecting rooms and weighing each item on-site, a method that has problems of low efficiency, high cost, and long cycle time. This paper proposes a deep learning-based method combined with Internet big data to perform live load surveys. The proposed survey method utilizes multi-source heterogeneous data, such as images, voice, and product identification, to obtain the live load without weighing each item through object detection, web crawler, and speech recognition. The indoor objects and face detection models are first developed based on fine-tuning the YOLOv3 algorithm to detect target objects and obtain the number of people in a room, respectively. Each detection model is evaluated using the independent testing set. Then web crawler frameworks with keyword and image retrieval are established to extract the weight information of detected objects from Internet big data. The live load in a room is derived by combining the weight and number of items and people. To verify the feasibility of the proposed survey method, a live load survey is carried out for a meeting room. The results show that, compared with the traditional method of sampling and weighing, the proposed method could perform efficient and convenient live load surveys and represents a new load research paradigm.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권2호
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• pp.475-483
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• 2023

The high-flux advanced neutron application reactor (HANARO) is a multi-purpose research reactor at the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI). HANARO has been used in scientific and industrial research and developments. Therefore, stable operation is necessary for national science and industrial prospects. This study proposed an anomaly detection system based on deep learning, that supports the stable operation of HANARO. The proposed system collects multiple sensor data, displays system information, analyzes status, and performs anomaly detection using deep autoencoder. The system comprises communication, visualization, and anomaly-detection modules, and the prototype system is implemented on site in 2021. Finally, an analysis of the historical data and synthetic anomalies was conducted to verify the overall system; simulation results based on the historical data show that 12 cases out of 19 abnormal events can be detected in advance or on time by the deep learning AD model.

• 한국음향학회지
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• 제34권6호
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• pp.423-431
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• 2015

한국해양과학기술원과 한양대학교에서 공동으로 진행한 해양음향 실험이 2013년 5월에 경기만 태안반도 서쪽에 위치한 천해에서 실시되었다. 본 논문에서는 측정된 중주파수(6~16 kHz) 해저면 반사손실 결과를 제시하고, 수평입사각 $17{\sim}60^{\circ}$ 범위에서 레일리 반사계수 모델과 비교분석한다. 실험해역 지질은 다중 퇴적층으로 구성되어 있었으며, 표층 퇴적물이 다양한 구성성분(평균 입도 $5.9{\phi}$)으로 이루어져 있는 지역이었다. 분석 결과에 의하면 표층 퇴적물의 평균 입자를 고려한 모델결과는 측정된 반사손실과 다소 차이를 보였으며, 퇴적층의 지음향 정보를 역산한 결과 약 $4{\phi}$ 평균입도에서 측정치와 비교적 잘 일치하는 것으로 나타났다. 이러한 차이의 원인은 표층 퇴적물 입도의 표준 편차가 $4.3{\phi}$로 다른지역에 비해 상당히 컸기 때문일 것으로 추측된다. 상부 퇴적층은 역산 결과로부터 얻어진 지음향 파라미터를 사용하고 하부 퇴적층은 $1.3{\phi}$의 평균입도로부터 예측된 지음향 파라미터를 사용하였을 때, 모델결과는 측정된 반사손실 결과와 전체적으로 일치하는 경향을 나타냈다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권9호
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• pp.647-660
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• 2020

본 연구에서는 아시아 몬순특성을 고려한 전지구모형(General Circulation model, GCM) 선정방법을 개발하고 방법의 적정성을 평가하였다. 몬순기후와 연관된 12개의 기후변수를 선정하였으며, GCM의 과거 기후재현성을 기준으로 모의성능 평가 매트릭스 및 평가체계를 구성하였다. 19개 GCM으로부터 아시아 몬순지역 및 과거(1976 ~ 2005년) 몬순기간에 대한 12개 기후변수를 관측자료와 비교하여 GCM의 기후모의 성능을 평가하였다. GCM의 평가순위 및 강수량 모의성능을 고려하여 적정 5개 GCM (NorESM1-M, bcc-csm1-1-m, CNRM-CM5, CMCC-CMS, CanESM2)을 선정하였다. 과거 몬순계절 및 월 평균 기후에 대하여 선정된 GCM의 기후재현성을 검증하였다. 선정된 5개 GCM은 12개 기후변수에 대한 아시아 지역의 관측 기후특성을 잘 재현하였으며, 전체 GCM을 사용하는 경우에 비해 모의값과 관측값 간의 오차를 줄일 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국습지학회지
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• 제18권2호
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• pp.166-172
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• 2016

전 지구 지표 순환 분석을 위하여 지표와 대기 사이의 에너지 교환에 대한 분석이 필수적이다. 이러한 에너지 교환의 정량화를 위하여 다양한 지면 모형에 대한 연구가 진행되고 있다. 다양한 모형들 중 Common Land Model(CLM)과 Variable Infiltration Capacity(VIC) 모형을 활용한 연구가 활발히 수행되고 있다. CLM은 발전된 지면 모형의 형태로 적은 사용자 변수로 현실적인 결과를 산출한다는 장점이 있다. VIC 모형 또한 대표적인 지면 모형 중 하나로 에너지 인자 및 유출량 모의를 위하여 전 세계적으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아 주 SS-CZO 사이트를 대상으로 CLM과 VIC 모형을 활용하여 주요 에너지 인자 인 순복사량, 현열, 잠열을 모의하였다. 순복사량과 현열 모두 두 모형에서 양호한 결과를 보이나, 강우 발생 시 CLM은 잠열과 현열을 과소모의하는 경향을 나타내었다. 잠열은 CLM의 모의 결과가 잠열을 과소모의 한 VIC 모형에 비하여 관측된 잠열의 경향을 더 잘 모의하는 것으로 나타났다. 이러한 에너지 인자 모의 및 모형의 장단점에 대한 분석을 통하여 CLM과 VIC 모형의 활용가능성 및 다양한 모형 활용의 필요성을 확인하였다.