• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.47-57
• /
• 2010

본 연구의 목적은 2006년 태풍 에위니아, 빌리스, 개미와 집중호우로 인해 많은 산사태가 발생한 진부면 지역을 대상으로 항공사진을 이용한 산사태 탐지 및 인공신경망과 GIS를 이용한 산사태 취약성을 분석하는데 있다. 산사태 위치는 산사태 발생 전후의 항공사진을 판독 후 현장에서 확인하였다. 취약성 분석을 위해 지형, 지질, 토양, 임상, 선구조, 토지이용도 등의 자료는 공간 데이터베이스로 구축하였다. 산사태와 관련 요인들간의 상대적 가중치는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 결정하였다. 그 결과 경사방향과 경사는 다른 요인들 보다 1.2~1.5배 높게 나타났다. 이 가중치를 이용하여 취약성도를 작성 후 분석에 사용하지 않은 산사태 위치와 비교하여 검증하였다. 그 결과 예측 정확도는 81.44%로 나타났다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권2호
• /
• pp.214-222
• /
• 2022

Convolutional Neural networks (CNNs) are a category of deep learning networks that have proven very effective in computer vision tasks such as image classification. Notwithstanding, not much has been seen in its use for remote sensing image classification in developing countries. This is majorly due to the scarcity of training data. Recently, transfer learning technique has successfully been used to develop state-of-the art models for remote sensing (RS) image classification tasks using training and testing data from well-known RS data repositories. However, the ability of such model to classify RS test data from a different dataset has not been sufficiently investigated. In this paper, we propose a deep CNN model that can classify RS test data from a dataset different from the training dataset. To achieve our objective, we first, re-trained a ResNet-50 model using EuroSAT, a large-scale RS dataset to develop a base model then we integrated Augmentation and Ensemble learning to improve its generalization ability. We further experimented on the ability of this model to classify a novel dataset (Nig_Images). The final classification results shows that our model achieves a 96% and 80% accuracy on EuroSAT and Nig_Images test data respectively. Adequate knowledge and usage of this framework is expected to encourage research and the usage of deep CNNs for land cover mapping in cases of lack of training data as obtainable in developing countries.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권2호
• /
• pp.1-10
• /
• 2010

가상의 프로세스 토폴로지를 물리적인 프로세서 토폴로지로 매핑하는 문제는 병렬 프로그래밍에서 가장 중요한 이슈 중의 하나이다. 그러나 이 매핑은 토폴로지 비규칙성 및 라우팅 복잡성으로 인해 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 프로세스간 통신 패턴으로 2차원 메쉬 프로세스 토폴로지를 가정하여, 비규칙 클러스터 시스템을 위한 새로운 프로세스 매핑 기법인 인접 기반 매핑(AM)을 제안한다. 클러스터 시스템은 전통적인 규칙성 네트워크에서는 달성하기 어려운 상호연결 유연성과 시스템 확장성을 제공하기 때문에 여러 해 동안 활발히 연구 개발되어 오고 있다. 제안한 AM은 가상 프로세스 토폴로지에서 이웃하는 프로세스를 물리적인 프로세서 토폴로지의 인접한 프로세서에게 매핑시킨다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안한 AM은 기존 방법에 비하여 매핑 품질이 우수하고 프로세스간 지연시간이 감소하는 결과를 나타낸다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.353-374
• /
• 2011

본 연구는 한국 다문화 지식체계의 구조를 분석하는데 목적을 두고, 2005년부터 2010년까지 발행된 등재(후보) 학술지에 수록된 다문화분야의 논문에서 저자가 부여한 키워드를 중심으로 동시단어 네트워크를 생성하고 k-core분석을 수행한다. 먼저, 2010년까지 주요 학술지에 게재된 논문들을 중심으로 한국의 다문화 연구의 현황을 살펴보고, 다문화분야의 핵심 연구주제를 추출한다. 둘째, 다문화연구가 집중적으로 생산되기 시작한 2005년부터 2010년까지의 연구 논문을 대상으로 연도별 다문화 지식구조의 변화 추이를 분석한다. 셋째, 2005년부터 2010년까지 다문화연구가 활성화된 학문분야를 중심으로 분야별 핵심 주제와 다문화 지식구조의 특성을 비교분석한다.

• 생물정신의학
• /
• 제22권3호
• /
• pp.101-108
• /
• 2015

Recent breakthroughs in functional neuroimaging techniques have launched the quest of mapping the connections of the human brain, otherwise known as the human connectome. Imaging connectomics is an umbrella term that refers to the neuroimaging techniques used to generate these maps, which recently has enabled comprehensive brain mapping of network connectivity combined with graph theoretic methods. In this review, we present an overview of the key concepts in functional connectomics. Furthermore, we discuss articles that applied task-based and/or resting-state functional magnetic resonance imaging to examine network deficits in post-traumatic stress disorder (PTSD). These studies have provided important insights regarding the etiology of PTSD, as well as the overall organization of the brain network. Advances in functional connectomics are expected to provide insight into the pathophysiology and the development of biomarkers for diagnosis and treatment of PTSD.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제48권2호
• /
• pp.107-114
• /
• 1999

This paper presents an application of artificial neural networks(ANN) to assess the dynamic security of power systems. The basic role of ANN is to provide assessment of the system's stability based on training samples from off-line analysi. The critical clearing time(CCT) is an attribute which provides significant information about the quality of the post-fault system behaviour. The function of ANN is a mapping of the pre-fault, fault-on, and post-fault system conditions into the CCT's. In previous work, a feed forward neural network is used to learn this mapping by using the generation outputs during the fault as the input data. However, it takes significant calculation time to make the input data through the network reduction at a fault as the input data. However, it takes significant calculation time to make the input data through the network reduction at a fault considered. In order to enhance the speed of security assessment, the bus data and line powers are used as the input data of the ANN in thil paper. Test results show that the proposed neural networks have the reasonable accuracy and can be used in on-line security assenssment efficiently.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권9호
• /
• pp.48-56
• /
• 2012

현대 예술에서는 디지털매체를 이용한 상호작용이 널리 활용되고 있다. 특히 네트워크 기반의 디지털미디어는 시공의 구애 없이 양방향 실시간 소통을 가능하게 한다. 네트워크는 확장된 관계의 효과적이고 의미 있는 소통과 그 연결이 가능하다. 본 연구에서는 3D 매핑 영상에 스마트기기를 연동하는 메커니즘을 통해 미디어파사드와의 새로운 인터랙션 방법을 제안한다. 이를 연동하는 연구는 다수의 관람자가 인터랙션 할 수 있다는 점에서 중요한 의미를 가지며, 3D 영상 컨텐츠와 인터랙션이 가능한 '파사드'를 생성하는 연구는 예술적으로 가치를 지닌다.

• ETRI Journal
• /
• 제37권5호
• /
• pp.833-844
• /
• 2015

Recently, new network systems have begun to emerge (for instance, 5G, IoT, and ICN) that require capabilities beyond that provided by existing IP networking. To fulfill the requirements, some new networking technologies are being proposed. The promising approach of the new networking technology is to try to overcome the architectural limitations of IP networking by adopting an identifier (ID)-based networking concept in which communication objects are identified independently from a specific location and mechanism. However, we note that existing ID-based networking proposals only partially meet the requirements of emerging and future networks. This paper proposes a new ID-based networking architecture and mechanisms, named IDNet, to meet all of the requirements of emerging and future networks. IDNet is designed with four major functional blocks-routing, forwarding, mapping system, and application interface. For the proof of concept, we develop numeric models for IDNet and implement a prototype of IDNet.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.358-360
• /
• 2004

The digital images contain a significant amount of redundancy and require a large amount of data for their storage and transmission. Therefore, the image compression is necessary to treat digital images efficiently. The goal of image compression is to reduce the number of bits required for their representation. The image compression can reduce the size of image data using contractive mapping of original image. Among the compression methods, the mapping is affine transformation to find the block(called range block) which is the most similar to the original image. In this paper, we applied the neural network(SOM) in encoding. In order to improve the performance of image compression, we intend to reduce the similarities and unnecesaries comparing with the originals in the codebook. In standard image coding, the affine transform is performed with eight isometries that used to approximate domain blocks to range blocks.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
• /
• pp.225-226
• /
• 2012

현재 스마트 장치에는 3G, LTE, Wifi나 Bluetooth를 이용하기 위한 인터페이스들이 동시에 탑재되고 있다. 아울러 다양한 인터페이스를 가지고 있는 장치의 서로 다른 인터페이스를 이용하여 통신 세션을 유지하기 위한 연구인 Flow Mobility에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 또한 다양한 미래 인터넷 연구 주제들 중 하나인 컨텐츠 중심 네트워크에서도, 노드의 이동에 따른 문제점을 해결하기 위한 연구가 진행중이다. 본 논문에서는 컨텐츠 중심 네트워크에 Flow Mobility를 지원하기 위해 Flow Mapping Agent를 제안하고, 노드 이동 시나리오를 통해, 본 논문에서 제안한 기법에 대해 설명하였다.