• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.126-135
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• 2011

산불 감시 시설의 탐지확률을 높이고, 감시 자원의 운영 효율성을 높이기 위해서는 어디를 감시해야 하는가에 대한 사전 분석이 요구된다. 본 연구에서는 산불 감시 우선지역을 기존 감시 시설의 가시권과 해당 지역의 산불발생 확률 분석 결과를 이용하여 선정하는 방안을 제시하였다. 즉 발생 확률이 높으면서, 가시성이 떨어지는 곳을 우선 감시 지역으로 정의하고, 퍼지함수를 이용한 변환과 가중치 부여에 의한 중첩분석을 통해 산불감시 우선지도를 생성하였다. 봉화지역을 대상으로 분석한 결과, 감시 우선 지역은 산지가 많은 북부 지역보다는 인구가 많은 중남부 지역에 많이 분포하였다. 개발된 산불감시 우선지역 분석 체계는 한정된 감시 자원의 적정 배치 위치를 선정하는데 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권2호
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• pp.80-85
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• 2011

알츠하이머병(AD: Alzheimer's disease)과 파킨슨병(PD: Parkinson's disease)은 가장 흔한 퇴행성 뇌신경질환이다. 본 연구에서는 라만 스펙트럼을 이용하여 AD와 PD를 분류하기 위해 특징 추출하는 방법을 제안하였다. 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼에 먼저 smoothing을 적용한 다음 기준선의 왜곡을 제거하고 스펙트럼의 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬하는 순서로 이루어진 전처리 과정을 적용하였다. 전처리 과정을 수행한 스펙트럼에서 AD와 PD를 구별할 수 있는 특징을 조사하였고 그 결과 743과 $757cm^{-1}$ 영역의 피크 비와 1248과 $1448cm^{-1}$ 영역의 피크 크기가 가장 변별력 있는 특징임을 확인하였다. 실험 결과에 따르면, 총 216개의 라만 스펙트럼에 대한 MAP(maximum a posteriori probability) 분류 실험에서 이 세 개의 특징만으로도 약 95.8%의 분류율을 보였다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제38권1호
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• pp.95-107
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• 2015

Because an ecological community consists of diverse species that vary nonlinearly with environmental variability, its dynamics are complex and difficult to analyze. To investigate temporal variations of benthic macroinvertebrate community, we used the community data that were collected at the sampling site in Baenae Stream near Busan, Korea, which is a clean stream with minimum pollution, from July 2006 to July 2013. First, we used a self-organizing map (SOM) to heuristically derive the states that characterizes the biotic condition of the benthic macroinvertebrate communities in forms of time series data. Next, we applied the hidden Markov model (HMM) to fine-tune the states objectively and to obtain the transition probabilities between the states and the emission probabilities that show the connection of the states with observable events such as the number of species, the diversity measured by Shannon entropy, and the biological water quality index (BMWP). While the number of species apparently addressed the state of the community, the diversity reflected the state changes after the HMM training along with seasonal variations in cyclic manners. The BMWP showed clear characterization of events that correspond to the different states based on the emission probabilities. The environmental factors such as temperature and precipitation also indicated the seasonal and cyclic changes according to the HMM. Though the usage of the HMM alone can guarantee the convergence of the training or the precision of the derived states based on field data in this study, the derivation of the states by the SOM that followed the fine-tuning by the HMM well elucidated the states of the community and could serve as an alternative reference system to reveal the ecological structures in stream communities.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권12A호
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• pp.1267-1275
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• 2007

본 논문은 IEEE 802.16 환경의 레인징 부채널에서 사용된 OFDMA/CDMA slotted ALOHA의 랜덤 재전송의 개선된 backoff 알고리즘을 제안한다. IEEE 802.16 환경에서 기지국은 UL-/DL-MAP을 이용하며 채널 접속을 조정한다는 사실을 활용하여, 본 논문은 처리량 증가, 지연의 편차 감소 그리고 랜덤액세스 프로토콜의 과부하 조건에서 성능 감소율 향상을 위해 현재의 IEEE 802.16 환경을 약간 수정하는 방안을 제안한다. 이 알고리즘은 기본적으로 BS가 충돌이 발생한 단말들의 재전송 확률을 계산하기 위해 backlogged 사용자 수와 arrival rate를 예측한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안한 알고리즘의 효과를 증명하고 Binary Exponential Backoff 알고리즘과 성능 비교를 위해 수행되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.4766-4786
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• 2016

Looking for missing companions who are out of touch in public places might suffer a long and painful process. With the help of mobile crowdsourcing, the missing person's location may be reported in a short time. In this paper, we propose MissingFound, an assistant system that applies mobile crowdsourcing for finding missing companions. Discovering valuable users who have chances to see the missing person is the most important task of MissingFound but also a big challenge with the requirements of saving battery and protecting users' location privacy. A customized metric is designed to measure the probability of seeing, according to users' movement traces represented by WiFi RSSI fingerprints. Since WiFi RSSI fingerprints provide no knowledge of users' physical locations, the computation of probability is too complex for practical use. By parallelizing the original sequential algorithms under MapReduce framework, the selecting process can be accomplished within a few minutes for 10 thousand users with records of several days. Experimental evaluation with 23 volunteers shows that MissingFound can select out the potential witnesses in reality and achieves a high accuracy (76.75% on average). We believe that MissingFound can help not only find missing companions, but other public services (e.g., controlling communicable diseases).

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5150-5155
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• 2011

인지증을 유발하는 원인은 알츠하이머병(Alzheimer's Disease: AD)과 혈관성 인지증(vascular Dementia: VD)이 가장 높은 비율을 차지한다. 본 논문에서는 측정된 라만 스펙트럼에서 AD, VD, 정상(NOR: normal)을 분류하기 위해 변별력 있는 영역을 조사하고, 특징 변환을 이용한 분류 실험 결과를 제시하였다. 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼은 먼저 smoothing을 적용한 다음 배경 잡음을 제거하고 스펙트럼의 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬하였고 minmax 방법을 사용하여 정규화 하였다. 전처리를 거친 스펙트럼은 AD와 VD, NOR를 변별하기 가장 용이한 영역을 결정하기 위해 조사되었으며, 그 결과 725-777, 1504-1592, 1632-1700 $cm^{-1}$ 영역에서 스펙트럼이 많은 차이를 보임을 확인하였다. 분류 실험은 선택한 각 영역에 대하여 PCA(principal component analysis)와 NMF(nonnegative matrix factorization) 방법을 적용하여 얻은 특징을 이용하여 행하였다. 총 327개의 라만 스펙트럼에 대한 MAP(maximum a posteriori probability) 분류 실험 결과에 따르면, 본 연구에서 제안된 국부 영역 변환 특징을 사용했을 때 평균 92.8 %의 분류율을 보임을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.241-248
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• 2006

냉장고나 에어컨 등과 같은 비교적 크고 자주 움직이지 않는 물체들에 대한 인식은 실내 환경에서의 SLAM (Simultaneous Localization and Map building) 문제에서 중요한 전역적 고정 특징으로 사용될 수 있다는 측면에서 그 필요성이 크다. 본 논문에서는 연속적으로 획득되는 3차원의 영상 장면들을 사용하여 이러한 큰 물체들을 안정적으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 기반으로 연속적인 3차원 영상에서 점진적으로 3차원의 물체를 인식하는 방법을 사용한다. 이를 위해 인식하고자 하는 하나의 물체를 표현하는 파티클(Particle) 들을 3차원의 장면에 뿌리고, 3차원 선들의 정합을 통해 각 파티클에 대한 정합 확률을 계산한다. 이 확률과 정합된 파티클의 비율을 기반으로 3차원 환경 속에 놓여진 물체를 인식할 수 있으면 물체의 자세 또한 함께 인식될 수 있다. 실험 결과를 통해 파티클 필터에 기반한 점진적이고 확률적인 물체인식의 가능성을 보이고 SLAM문제에 응용한 결과도 함께 보여준다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.129-137
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• 2017

본 연구에서는 Decision Tree model을 기반으로 개발된 산사태 예측프로그램 SHAPP ver 1.0을 이용하여 전라남도 무안군 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역의 호남선 철도 주변에 대한 산사태 발생예측을 실시하였다. 이를 위하여 먼저 대상지역의 총 8개소에서 토층시료를 채취하고, 이에 대한 토질시험을 실시하였다. 대상지역에 대한 토질시험결과를 토대로 투수계수와 간극비에 대한 주제도를 작성하고 수치지형도를 이용하여 지형의 경사분석을 실시하였다. 이를 이용하여 산사태 발생예측을 실시한 결과 총 15,552개의 해석셀 가운데 435개의 셀에서 산사태가 발생될 것으로 예측되었다. 이때 해석셀의 크기는 $10m{\times}10m$이므로 산사태 발생예상 면적은 $43,500m^2$으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.108-120
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• 2008

본 연구에서는 행정정보, GIS, RS정보, 확률모델을 이용하여 교토의정서에서 정의하는 산림전용지역의 추출가능성에 대하여 검토하였다. 1989년의 정사사진과 2001년의 IKONOS화상을 이용한 산림전용지역의 특성을 보면, 1989년부터 2001년까지의 산림전용지역은 약 40ha로 나타났다. 산림전용지역의 종류를 살펴보면, 도로(임도) 개설 및 주택지 개발을 위한 산림전용이 대부분을 차지하였고, 택지전용지의 80%는 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였으며, 신설된 도로 또한 20% 이상이 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였다. 산림전용지역의 추출모델 구축을 위하여 지형인자와 위성영상인자를 이용하였으며, 확률 개념을 도입한 산림전용지 발생 확률 지도를 작성하였다. 구축한 산지전용지 발생 모델의 유효성을 검증하기 위하여, 대상지역을 시스템적으로 구분하여, 추출 정도를 비교 검토하였다. 베이즈 모델과 Regression모델을 비교한 결과, 베이즈모델이 Regression모델보다 높은 추출확률을 나타냈다. 모델의 적합성을 평가하기위해서 대상지역을 2지역으로 구분하여 한쪽의 정보만을 가지고 발생확률지도를 작성하고, 나머지 지역에 대하여 발생확률을 검토한 결과에서도 베이즈모델이 높은 추출확률을 나타냈다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.67-74
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• 2013

본 연구에서는 의사결정나무모형을 적용하여 개발된 급경사지재해 예측프로그램 SHAPP ver 1.0을 이용하여 강원도 횡성군 우천면 하대리 일대 영동고속도로 주변에 대한 급경사지재해 예측을 실시하였다. 이를 위하여 먼저 대상지역의 총 10개소에서 토층시료를 채취하고, 이에 대한 토질시험을 실시하였다. 대상지역에 대한 토질시험결과를 토대로 투수계수와 간극비에 대한 주제도를 작성하고 수치지형도를 이용하여 지형의 경사분석을 실시하였다. 이를 이용하여 급경사지재해 예측을 실시한 결과 총 27,776개의 해석셀 가운데 2,120개의 셀에서 급경사지재해가 발생될 것으로 예측되었다. 이때 해석셀의 크기는 $5m{\times}5m$이므로 급경사지재해 발생예상 면적은 $53,000m^2$으로 나타났다.