• 대한토목학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.875-886
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• 1994

본 연구는 유역의 지형인자를 고려한 강우의 수리학적 단기유출 해석 시스템을 개발한 것이다. 강우 유출의 기본 개념은 Kinematic Wave 이론에 의거하였으며, 그 수치해는 특성곡선 추적법에 의하여 산출된다. 개발된 강우유출해석 시스템은 한개의 하도를 중심으로 좌우 2개의 등가사면을 지니는 단위 등가조도 모델이 복수개의 하도망을 따라 결합된 복합 등가조도 유역 모델로 구성되며, 등가조도유역 모델은 유역의 하천차수이론에 근거하여 규정됨으로써 유역이 지니는 확률적 지형인자를 모델 파라메타에 함축시키는 특성을 지닌다. 모델 파라메타의 민감도분석과 IHP 대표유역인 보청천 유역의 지형 및 수문자료를 이용한 모델 보정과 검정을 통하여 제안 시스템의 현장 적용성과 재현가능성이 확인되었다. 본 연구의 성과에 의하여 해석대상 등가유역의 시공간상 임의 위치에서 수리량의 시간변동 예측 및 유역의 개발에 따른 단기적 수질변동 해석에 요구되는 수리량의 해석이 가능하게 되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.347-356
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• 2006

비디오 스트림은 다차원 공간에서 데이터 포인트의 시퀀스로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 시퀀스 내의 데이터 포인트들의 값들의 근사치에 대한 정보와 시퀀스 내의 포인트들의 방향성에 대한 정보를 내포하고 있는 트랜드 벡터(trend vector)에 대한 소개와 이 벡터를 이용하여 데이터 시퀀스를 위한 유사 패턴 검색 기법을 제안한다. 시퀀스는 복수 개의 세그먼트로 분할되며 각 세그먼트는 트랜드 벡터로 표현된다. 질의처리는 시퀀스 내의 각각의 포인트들에 대하여 수행되는 대신, 트랜드 벡터들에 대하여 처리된다. 제안한 기법은 이 벡터를 사용하여 질의와 무관한 데이터 시퀀스들을 데이터베이스로부터 여과하고 질의 시퀀스와 유사한 시퀀스들을 검색하도록 설계되었다. 제안한 기법을 검증하기 위하여 비디오 스트림과 가상으로 생성된 데이터에 관하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법의 정밀도(precision)는 기존의 방법에 비하여 2.1배까지 향상되었으며 처리시간은 45%까지 감소되었음을 보여주고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5C호
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• pp.302-308
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• 2011

본 논문에서는 시변 다중 입출력 (multiple-input multiple-output) 방송(broadcast) 채널에서 피드백 양자화와 지연을 고려한 협력 빔형성 (coordinated beamforming: CBF) 시스템을 제안한다. 다중 데이터 스트림을 전송하는 CBF 시스템에 피드백 양자화 기법을 적용하고, 구현 복잡도와 피드백 오버헤드 측면에서 효율적인 CBF 시스템을 제시한다. 또한, 실제적인 무선통신 환경에서 발생하는 피드백 지연에 의한 오류를 최소화하기 위하여 사용자 단말에 선형 채널 예측기를 적용한다. 선형 예측기로 Wiener 필터를 이용하여 피드백 지연시간 후의 미래 채널을 예측하교 이를 토대로 피드백 정보를 생성함으로써 지연된 피드백 정보를 이용하는 CBF 시스템의 성능을 향상시킨다. 모의실험을 통해 다양한 도플러 (Doppler) 주파수의 MIMO 방송 채널에서 양자화와 Wiener 필터를 적용한 CBF 시스템의 향상된 심볼 오율과 합 전송률 성능을 확인한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권4호
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• pp.345-352
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• 2020

최근 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위해서는 대피를 위한 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 이상호우 발생시 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 인공신경망 모형의 학습에는 섬강시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 인공신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.991 - 0.999로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.945 - 0.990로 나타나 인공신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.583-590
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• 2012

In this paper, we present a new approach for speaker diarization. First, we use the prosodic information calculated on the original speech to resynthesize the new speech data utilizing the spectrum modeling technique. The resynthesized data is modeled with sinusoids based on pitch, vibration amplitude, and phase bias. Then, we use the resynthesized speech data to extract cepstral features and integrate them with the cepstral features from original speech for speaker diarization. At last, we show how the two streams of cepstral features can be combined to improve the robustness of speaker diarization. Experiments carried out on the standardized datasets (the US National Institute of Standards and Technology Rich Transcription 04-S multiple distant microphone conditions) show a significant improvement in diarization error rate compared to the system based on only the feature stream from original speech.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권4호
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• pp.475-480
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• 1994

For the effective management of medical images, it becomes popular to use computing machines in medical practice, namely PACS. However, the amount of image data is so large that there is a lack of storage space. We usually use data compression techniques to save storage, but the process speed of machines is not fast enough to meet surgical requirement. So a special hardware system processing medical images faster is more important than ever. To meet the demand for high speed image processing, especially image compression and decompression, we designed and implemented the medical image CODEC (COder/DECoder) based on MISD (Multiple Instruction Single Data stream) architecture to adopt parallelism in it. Considering not being a standard scheme of medical image compression/decompression, the CODEC is designed programable and general. In this paper, we use JPEG (Joint Photographic Experts Group) algorithm to process images and evalutate the CODEC.

• 융합경영연구
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• 제12권4호
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• pp.37-49
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• 2024

Purpose: This research is motivated by the rise of live-streaming commerce in service industries, aiming to explore factors affecting service product purchases in live-streaming commerce. Extracted independent factors include information provision, vicarious experience, social interaction, visibility, and emotional transmission. Additionally, this study aims to discern the moderating effect of brand reputation in the relationships between independent factors and customer intention to purchase service products in live-streaming commerce. Research design, data and methodology: This study employed a questionnaire survey to collect data and analyzed collected data with statistical analysis methods, including exploratory factor analysis and multiple regression analysis. Results: The analysis results say three factors significantly influenced purchase intentions in live-streaming commerce: information provision, emotional transmission, and price discount. Brand reputation also significantly affects customers' intention to buy service products in live-stream commerce.

• 로봇학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.254-265
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• 2024

Pattern recognition for surface electromyogram (sEMG) suffers from its nonstationary and stochastic property. Although it can be relieved by acquiring new training data, it is not only time-consuming and burdensome process but also hard to set the standard when the data acquisition should be held. Therefore, we propose an adaptive sEMG pattern recognition algorithm using principal component analysis. The proposed algorithm finds the relationship between sEMG channels and extracts the optimal principal component. Based on the relative distance, the proposed algorithm determines whether to update the existing patterns or to register the new pattern. From the experimental result, it is shown that multiple patterns are generated from the sEMG data stream and they are highly related to the motion. Furthermore, the proposed algorithm has shown higher classification accuracy than k-nearest neighbor (k-NN) and support vector machine (SVM). We expect that the proposed algorithm is utilized for adaptive and long-lasting pattern recognition.

• 창의정보문화연구
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• 제6권1호
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• pp.41-48
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• 2020

공간 데이터를 표현하고 처리하기 위해 사분트리 또는 이분트리 등의 계층형 자료 구조가 사용되고 있다. 이분 트리를 선형적으로 표현하기 위해 기존에 제안된 S-트리는 이진 영역 이미지 데이터를 선형적인 이진 비트열로 표현하여 저장 공간을 크게 압축할 수 있는 장점이 있으나, 이미지의 해상도가 높아질수록 이진 비트열의 길이가 길어져 저장 공간이 늘어나고 탐색 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 포화 이진 트리 구조를 갖는 여러 개의 분할 이분트리를 계층적으로 구성하고 각 분할 이분트리를 2개의 선형적 이진 비트열로 표현하여 이미지 탐색에 필요한 범위를 축소하는 한편 이진 비트열 경로를 직접 탐색하지 않고 간단한 숫자 변환을 통해 수행하도록 하여 전체적인 탐색 성능을 개선하였다. 최악의 시공간 복잡도 분석에 의한 성능 평가를 통해 제안 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 검색 성능과 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제16권3호
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• pp.159-176
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• 2006

Collaborative filtering is one of the popular techniques for personalized recommendation in e-commerce. In collaborative filtering, user profiles are usually managed per product category in order to reduce data sparsity. Product diversification of Internet storefronts and multiple product category sales of e-commerce portals require cross-product category usage of user profiles in order to overcome the cold start problem of collaborative filtering. In this paper, we study the feasibility of cross-product category usage of user profiles, and suggest a method to improve recommendation performance of cross-product category user profiling. First, we investigate whether user profiles on a product category can be used to recommend products in other product categories. Furthermore, a way of utilizing user profiles selectively is suggested to increase recommendation performance of cross-product category user profiling. The feasibility of cross-product category user profiling and the usefulness of the proposed method are tested with real click stream data of an Internet storefront which sells multiple product categories including books, music CDs, and DVDs. The experiment results show that user profiles on a product category can be used to recommend products in other product categories. Also, the selective usage of user profiles based on correlations between subcategories of two product categories provides better performance than the whole usage of user profiles.