• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.179-191
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• 2013

영상처리에서 quincunx 격자를 사용하는 기법은 대표적인 비분리의 표본화 기법이다. 이 방법은 기존의 이차원 분리가능처리 기법보다 더 많은 다양한 방향성을 가지며 대역적 특성도 우수하다. 고밀도 이산 웨이브렛 변환은 N개의 입력 신호를 M개의 변환 계수들로 확장하는 변환이다(M>N). 이차원 처리에서 이 고밀도 이산 웨이브렛 변환의 이동불변의 장점은 표준 이산 웨이브렛 변환보다 더 우수하다. 그래서 이 변환은 다른 많은 웨이브렛보다 더 유용하게 사용될 수 있지만 표본화율이 높은 단점도 존재한다. 본 논문에서는 quincunx 표본화를 사용하는 고밀도 이산 웨이브렛 변환을 제안하였다. 이 방법은 고밀도 이산 웨이브렛과 비분리 처리의 특징을 유지하고 조합하는 방법이다. 제안된 방법은 영상처리 응용분야에서 좋은 성능을 갖는다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1155-1168
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• 2016

기상 자료의 경우 한 지역의 기후가 인접지역의 기후와 비슷한 양상을 띄고 각 지역의 확률 밀도 함수 (probability density function)가 잘 알려진 확률 모형을 따르지 않는다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 이상 기후 현상이 뚜렷히 나타나는 여름철 평균 극한 기온(extreme temperature)의 확률 밀도 함수를 추정하고자 한다. 이를 위하여 공간적 상관관계 (spatial correlation)를 고려하는 비모수 베이지안 (nonparametric Bayesian) 모형인 조건부 자기회귀 종추출 혼합모형 (mixtures of conditional autoregression species sampling model)을 이용하였다. 자료는 이스트앵글리아 대학교 (University of East Anglia)에서 제공하는 전 지구의 최대 기온과 최소 기온자료 중 우리나라에 해당하는 지역의 자료를 사용하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제32권1호
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• pp.55-69
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• 2009

A quasi ideal importance sampling simulation method combined in the conditional expectation is proposed for the structural reliability estimation. The quasi ideal importance sampling joint probability density function (p.d.f.) is so composed on the basis of the ideal importance sampling concept as to be proportional to the conditional failure probability multiplied by the p.d.f. of the sampling variables. The respective marginal p.d.f.s of the ideal importance sampling joint p.d.f. are determined numerically by the simulations and partly by the piecewise integrations. The quasi ideal importance sampling simulations combined in the conditional expectation are executed to estimate the failure probabilities of structures with multiple failure surfaces and it is shown that the proposed method gives accurate estimations efficiently.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.267-279
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• 2023

본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.86-91
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• 2003

공기조화설비가 설치된 감시공간에서의 화재 시 열$.$연기기류의 유동형상은 정상 유동해석과 다른 기류 유동형상을 나타내어 화재감지기의 응답특성지연 해결 및 연기감지농도를 향상, 화재초기에 경보를 발생하여 인명피해 및 재산피해를 최소화하기 위한 성능위주의 화재감지장치 개발을 위한 필요성에 의해 연구를 수행하였다. 본 연구는 높은 연기응답특성을 가지며 공기순환에 의한 응답특성지연에 영향을 받지 않는 능동형태의 연기감지장치로서 감시공간의 공기를 공기흡입관을 통하여 연기농도 분석장치로 흡입하여 연기를 감지하는 공기흡입형 광전식 연기감지장치 개발에 필요한 연기농도 분석기술 및 공기흡입관을 통한 균등 공기흡입기술에 대하여 수행하였다. 연구결과, 공기흡입배관에 설치된 흡입구를 통한 공기흡입이 균등하게 이루어져 균일한 감도특성을 나타내어 공기순환에 의한 연기감지의 지연에 영향을 받지 않으며 연기감지성능은 수동형태의 연기감지기보다 우수한 응답특성을 나타내었다.

• 분석과학
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• 제37권3호
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• pp.174-188
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• 2024

본 연구에서는 토양 및 지하수 중 미세플라스틱(MP) 분석법 표준화를 위해 관련 국내·외 연구동향을 검토하고 매체 별 시료채취 방법, 전처리 방법 및 분석 장치의 종류 등에 관한 대표적인 방법을 리뷰하였다. 토양 시료채취는 시료채취 지점선정, 채취 깊이 및 시료량을 고려하고 있으며 대부분 15 cm 이내(표토) 깊이에서 약 1 kg의 시료를 혼합채취하는 것으로 파악되었다. 지하수 시료채취는 정치방법과 연속흐름방법 중 연속흐름방식이 대표적이고 채취량 300~1,000 L 구간에서 유량 2~6 L/min로 채취하며 현장 여과하였다. 처리 방법은 두 매체에 공통적으로 유기물 분해와 밀도차 분리로 나뉘며 유기물 분해방법인 H₂O₂, 산, 알칼리, 효소 활용 중 H₂O₂가 추천된다. 밀도 분리는 NaCl, ZnCl₂, ZnBr₂ 등의 시약 중 NaCl이 주로 사용되나 분석하고자 하는 MP의 밀도에 따라 시약을 선택적으로 활용할 수 있다. 분석 기기는 비파괴적 분석법인 FTIR, Raman과 파괴 분석법인 Py-GC/MS가 대표적이다. µ-FTIR은 직경 10 ㎛ 이상 Raman은 1 ㎛ 이상의 MP 재질과 개수 분석이 가능하나 전처리를 통해 유기물과 같은 분광분석의 방해요소를 충분히 제거해야 한다. Py-GC/MS는 복잡한 전처리가 필요 없고 특정 재질의 정량분석이 가능하여 지속적으로 연구되어지고 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제75권6호
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• pp.771-784
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• 2020

Reliability analysis techniques combining with various surrogate models have attracted increasing attention because of their accuracy and great efficiency. However, they primarily focus on the structures with continuous response, while very rare researches on the reliability analysis for structures with discontinuous response are carried out. Furthermore, existing adaptive reliability analysis methods based on importance sampling (IS) still have some intractable defects when dealing with small failure probability, and there is no related research on reliability analysis for structures involving discontinuous response and small failure probability. Therefore, this paper proposes a novel reliability analysis method called AGPC-IS for such structures, which combines adaptive Gaussian process classification (GPC) and adaptive-kernel-density-estimation-based IS. In AGPC-IS, an efficient adaptive strategy for design of experiments (DoE), taking into consideration the classification uncertainty, the sampling uniformity and the regional classification accuracy improvement, is developed with the purpose of improving the accuracy of Gaussian process classifier. The adaptive kernel density estimation is introduced for constructing the quasi-optimal density function of IS. In addition, a novel and more precise stopping criterion is also developed from the perspective of the stability of failure probability estimation. The efficiency, superiority and practicability of AGPC-IS are verified by three examples.

• 한국안전학회지
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• 제11권4호
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• pp.72-78
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• 1996

The breakthrough curves of a sampling tube were studied to predict the service life of a respirator cartridge for organic vapors. The fixed bed adsorption model was applied to respirator cartridge and it's variables were calculated from tile experiment of sampling tube. By the experiment and simulation, it was possible to predict the service life of a respirator cartridge, however, not adequate at low $CCl_4$ concentration less than 700ppm and at high air humidify. The breakthrough curves of sampling tube were irregular compare to that of respirator cartridge due to .packing density.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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• pp.340-343
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• 2003

This study presents a practical procedure for the Bayesian inversion of geophysical data by Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling and geostatistics. We have applied geostatistical techniques for the acquisition of prior model information, and then the MCMC method was adopted to infer the characteristics of the marginal distributions of model parameters. For the Bayesian inversion of dipole-dipole array resistivity data, we have used the indicator kriging and simulation techniques to generate cumulative density functions from Schlumberger array resistivity data and well logging data, and obtained prior information by cokriging and simulations from covariogram models. The indicator approach makes it possible to incorporate non-parametric information into the probabilistic density function. We have also adopted the MCMC approach, based on Gibbs sampling, to examine the characteristics of a posteriori probability density function and the marginal distribution of each parameter. This approach provides an effective way to treat Bayesian inversion of geophysical data and reduce the non-uniqueness by incorporating various prior information.

• 농업과학연구
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• 제47권3호
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• pp.615-624
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• 2020

An effective sampling method is necessary to monitor potato tuber moths (Phthorimaea operculella) because they are the biggest concern in potato-cultivating areas. In this study, a sequential sampling method was developed based on the results of field surveys of potato tuber moths in South Korea. Potato tuber moths were collected in fields cultivating potatoes at six sites, and their spatial distribution was investigated using the Taylor power law. The optimal sampling size and cumulative number of potato tuber moths in traps to stop sampling were determined based on the spatial distribution pattern and mean density of the collected potato tuber moths. Finally, the developed sampling method was applied to propose a control action, and its sampling efficiency was compared with that of the traditional sampling method using a binomial distribution. The potato tuber moths tended to aggregate; the optimal number was approximately 5 - 16 traps for sampling, and the number varied with the mean density of potato tuber moths according to the sampling sites. In addition, one, two, and three sites might require the following actions: Continued sampling, control, and no control, respectively. Sampling with the binomial distribution showed the minimum sample size was 12 when considering the economic threshold level. Here, we propose an effective sampling method that can be applied for future monitoring and field surveys of potato tuber moths in South Korea.