• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1577-1578
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• 2013

• 대한조선학회지
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• 제11권1호
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• pp.27-34
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• 1974

This study is aimed at a validation of the vigilance simulation model which was proposed earlier (2). The model estimates a perceived danger value, an alertness level and the probability of detection at a given elapsed time of vigilance. Twenty-nine male and seven female subjects were given a simple task. They were asked to detect a number(four numbers out of six digits in the telephone directory which have the probability of occurrence in the range of 0.0010-0.0018) in six different experimental conditions, for periods of two to three hours. Analysis of the experiments showed that although the mean detection rate varied slightly in two hours, the within-subject variance and the number of cyclic performance fluctuations increased significantly. A primal factor that affects the performance seems to be the frequency of target occurrence. By curve fitting, the relation between the probability of detection and the percentages of danger event occurrence was derived; $y=0.50(1-{\varepsilon}^{-50x^2})+0.39$. Assuming the equation represents the normal detection rate(100% performance), the Relative Vigilance Performance Rating was calculated. This rating method could be a useful criterion in selecting and training of the vigilance personnel. The results show that the simulation model is a good estimator of human a performance when the probability of danger occurrence is greater than 0.0015; it gives a good reference for improving the vigilance system. Suggestions are made that (1) the validity of proposed functional equations over the extended range of danger probability be studied, (2) an analysis of the cyclic fluctuations of the alertness level be accomplished, and (3) the cost functions of detection reliability be included in any future model.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제4권4호
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• pp.183-190
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• 2003

Rail breaks and derailments can cause a huge loss to rail players due to loss of service, revenue, property or even life. Maintenance has huge impact on reliability and safety of railroads. It is important to identify factors behind rail degradation and their risks associated with rail breaks and derailments. Development of mathematical models is essential for prediction and prevention of risks due to rail and wheel set damages, rail breaks and derailments. This paper addresses identification of hazard modes, estimation of probability of those hazards under operating, curve and environmental condition, probability of detection of potential hazards before happening and severity of those hazards for informed strategic decisions. Emphasis is put on optimal maintenance and operational decisions. Real life data is used for illustration.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-9
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• 2008

2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계에서 해결해야할 문제점 중에 하나는 잡영 제거의 문제이다. 전처리과정에서 처리되지 않고 남은 잡영은 영역분할 결과 과분할되는 문제를 낳는다. 과분할된 배경 영역을 구분하고 제외시키기 위해서 일정한 밝기 이상의 영역을 제거하는 고정 문턱값을 사용하여 영역을 제거하면, 육안으로는 보이지 않으나 중요한 기능을 하는 미량의 단백질을 나타내는 반점들이 제외될 수도 있다. 제안 기법은 영역분할 후에 영역들의 첨도의 평균 곡선을 지수함수에 회귀분석하여 매개변수를 구한 다음, 오차의 확률분포에 따라서 매개변수들로 문턱값을 구하여 적용한다. 오차의 확률분포에 따르면 문턱값 적용의 신뢰도는 99.85%이며, 제안기법을 실험 영상으로 실험한 결과로써 적응적 문턱값 결정 기법이 정확함을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.201-208
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• 2012

혈관 내 초음파 영상(IVUS: Intravascular ultrasoundimages)에서 내강(Lumen) 경계 영역을 검출하는 것은 환자의 심혈관 상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 심혈관계 질환을 예측하고 진단할 수 있다. 따라서 정확하게 내강 경계를 분할하는 것은 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 비모수적 확률 밀도 함수와 스무딩 함수를 사용하여 자동으로 내강 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 각각의 혈관내 초음파 영상들을 극좌표 이미지로 변환 후 웨이블릿 변환을 적용하여 초기 관심 점들을 검출한다. 초기 관심점들 중에서 잡음과 칼슘에 의해 발생된 튀는 점들을 제거하기 위해 비모수적 밀도 함수와 스무딩 함수를 이용하여 튀는 점들을 제거하고 경계면에 해당하는 중요 관심 점만을 남긴다. 마지막으로, 다항곡선 접합(Polynomial curve fitting) 함수를 정의하고 다항식과 실제 내강 경계선에 접합된 관심 점을 이용하여 자연스러운 내강 경계면을 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 초음파 영상에 대해 실험한 결과, 기존에 제안된 방법 보다 정확하게 경계면을 검출함을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권11호
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• pp.95-117
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• 2006

본 논문에서는 IEEE 802.16e OFDMA/TDD 이동국 모뎀의 링크 성능과 복잡도 최적화를 위한 부동 및 고정 소수점 설계에 대하여 논한다. 부동 소수점 설계에서는 이동국 모뎀에서 하향링크 트래픽 채널의 채널 추정 방법을 제안하고, 모의실험을 통하여 최적의 알고리즘을 선정한다. 그리고 시간 및 주파수 동기화, Digital Front End와 CINR 추정 기법에 관하여 성능 향상과 시스템을 최적화하기 위한 알고리즘을 제안하고, 상향링크의 트래픽 채널과 제어 채널의 부동 소수점 설계 방법을 논한다. 제안된 알고리즘은 IEEE 802.16e OFDMA/TDD 시스템에 적용하여, 모의실험을 통한 성능을 Detection Probability, Mean Acqusition Time, PER 성능 그래프 등으로 그 우수성을 검증한다. 고정 소수점 설계에서는 부동 소수점 설계로부터 최적의 고정 소수점 설계를 위한 효율적인 방법론을 제시한다. 그리고 하향링크와 상향링크의 트래픽 채널, 시간 및 주파수 동기, DFE 블록을 고정 소수점 설계하고, 모의실험을 통하여 성능과 복잡도 간의 tradeoff 관계를 최적화한다.

• 한국안전학회지
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• 제21권4호
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• pp.42-48
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• 2006

The strategies of maintenance and operation are usually established based on the number of flaws and their size distribution obtained from nondestructive inspection in order to preserve safety of the plant. But non destructive inspection results are different from the physical flaws which really exist in the equipments. In case of a single inspection, it is easy to estimate the number of physical flaws using the POD curve. However, we may be faced with some difficulties in obtaining the number of physical flaws from the periodic in-service non destructive inspection data. In this study a simple method for estimating the number of physical flaws from periodic in-service nondestructive inspection data was proposed. In order to obtain the flaw growth history, the flaw growth was simulated using the Monte Carlo method and the flaw size and the corresponding POD value were obtained for each flaw at each periodic inspection time. The flaw growth rate used in the simulation was statistically calculated from the in-service inspection data. By repeating the simulation numerous flaw growth data could be generated and the effective POD curve was obtained as a function of flaw size. From the effective POD curve the number of physical flaws was obtained. The usefulness and convenience of the proposed method was evaluated from several applications and satisfactory results were obtained.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.1269-1276
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• 2015

수문모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 이용하여 홍수예보에 활용하는 기법을 소개하고 그 성능을 평가하였다. 이를 위하여 계측된 유역의 자료를 이용하여 집중형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 특보 홍수량에 준하는 등가강우량을 산정하였다. 특보홍수량과 선행함수상태별 IDQ 곡선을 산정되면 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있다. 시범대상유역은 강원도에 위치한 원주천 유역 ($94.4km^2$)이며 주의보 수위(계획홍수량의 50%)와 경보 수위(계획홍수량의 70%)에 해당하는 IDQ 곡선이 산정되었다. 과거 10년간의 자료로부터 선행함수 조건별 IDQ곡선의 홍수예보능력을 평가한 결과, 탐지확률은 0.704, 경보실패율은 0.136, 임계성공지수는 0.633으로 나타났으며, 단일 조건의 IDQ 곡선을 적용한 홍수예보능력에 비해 더 나은 평가지수를 얻을 수 있었다.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.367-374
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• 2015

Korean Peninsula has high potential for occurrence of aviation turbulence. A Korean aviation Turbulence Guidance (KTG) system focused on the Korean Peninsula, named Korean-Peninsula KTG (KP-KTG) system, is developed using the high resolution (horizontal grid spacing of 1.5 km) Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) of the Korea Meteorological Administration (KMA). The KP-KTG system is constructed first by selection of 15 best diagnostics of aviation turbulence using the method of probability of detection (POD) with pilot reports (PIREPs) and the LDAPS analysis data. The 15 best diagnostics are combined into an ensemble KTG predictor, named KP-KTG, with their weighting scores computed by the values of area under curve (AUC) of each diagnostics. The performance of the KP-KTG, represented by AUC, is larger than 0.84 in the recent two years (June 2012~May 2014), which is very good considering relatively small number of PIREPs. The KP-KTG can provide localized turbulence forecasting in Korean Peninsula, and its skill score is as good as that of the operational-KTG conducting in East Asia.

• 대기
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• 제24권2호
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• pp.235-243
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• 2014

Sources of aviation turbulence vary through the seasons, especially in the East Asia including Korean peninsula, associated primarily with the changes in the jet/front system and convective activities. For this reason, a seasonal Korean aviation Turbulence Guidance (KTG) system (seasonal-KTG) is developed in the present study by using pilot reports (PIREPs) and analysis data of the operational Unified Model (UM) of the Korea Meteorological Administration (KMA) for two years between June 2011 and May 2013. Twenty best diagnostics of aviation turbulence in each season are selected by the method of probability of detection (POD) using the PIREPs and UM data. After calculating a weighting value of each selected diagnostics using their area under curve (AUC), the 20 best diagnostics are combined with the weighting scores into a single ensemble-averaged index by season. Compared with the current operational-KTG system that is based on the diagnostics applying all seasons, the performances of the seasonal-KTG system are better in all seasons, except in fall.