• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제18권1호
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• pp.95-106
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• 2006

Purpose: The aim of this study was to investigate the kinematics of young adults during ramp climbing at different inclinations. Methods: Twenty-three subjects ascended and descended four steps at four different inclinations(level, $8^{\circ},\;16^{\circ},\;24^{\circ}$). Temporal-spatial parameters were measured by GaitRite system(standard mat). Groups difference was analysed with on-way ANOVA and Student-Newman-Keuls test. Results: The different kinematics of ramp ascent and descent were analysed and compared to level walking patterns. In ascending ramps, step length and stride length decreased with $24^{\circ}$ inclination (p<.000). Stance duration increased with $24^{\circ}$, but swing duration decreased with $24^{\circ}$ inclination (p<.000). Step time and velocity decreased with $16^{\circ}C,\;24^{\circ}$ inclination (p<.000). Cadence decreased with all inclination($8^{\circ},\;16^{\circ},\;24^{\circ}$)(p<.000). In descending ramps, step length and stride length, velocity decreased with all inclination($8^{\circ},\;16^{\circ},\;-24^{\circ}$)(p<.000). Stance duration increased with all inclination($8^{\circ},\;-16^{\circ},\;-24^{\circ}$) and swing duration decreased with all inclination($-8^{\circ},\;-16^{\circ},\;-24^{\circ}$)(p<.000). But Step time was not differentiated with different inclinations. Cadence decreased with only. $8^{\circ}$ inclination(p<.05). Conclusion: These results suggest that there is a certain inclination angle or angular range where subjects do switch between level walking and ramp walking gait pattern. This shows their motor control strategy between level and ramp walking. Further studies are necessary to confirm and detect the ascent and descent ramp gait patterns.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제26권2호
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• pp.72-80
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• 2014

설계조위 산정에 종종 이용되고 있는 약최고고조위는 발생빈도가 불분명할 뿐 아니라 평균해수면 상승에 따른 시간적 편차 및 해역별 조위특성 차이에 기인한 공간적 편차 등의 문제점을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 해역별로 주요 4대분조 및 연주조 등의 비율을 조사하였고 확률분포함수에 의한 해석을 시행하였다. 시간적 편차문제는 최신조위자료를 활용함으로써 쉽게 해결될 수 있다. 공간적 편차문제를 해결하기 위하여 연주조를 고려함으로써 하절기에 형성되는 약최고고조위를 대안으로 제시하였다. 분석결과 남해안에서 10 cm 이상, 동해안에서 15~25 cm 정도의 설계조위 증분이 필요한 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권4호
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• pp.573-587
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• 2019

A multi-temporal approach using remotely sensed time series data obtained over multiple years is a very useful method for monitoring land covers and land-cover changes. While spectral-based methods at any particular time limits the application utility due to instability of the quality of data obtained at that time, the approach based on the temporal profile can produce more accurate results since data is analyzed from a long-term perspective rather than on one point in time. In this study, a multi-temporal approach applying a multi-periodic harmonic model is proposed for classification of remotely sensed data. A harmonic model characterizes the seasonal variation of a time series by four parameters: average level, frequency, phase, and amplitude. The availability of high-quality data is very important for multi-temporal analysis.An satellite image usually have many unobserved data and bad-quality data due to the influence of observation environment and sensing system, which impede the analysis and might possibly produce inaccurate results. Harmonic analysis is also very useful for real-time data reconstruction. Multi-periodic harmonic model is applied to the reconstructed data to classify land covers and monitor land-cover change by tracking the temporal profiles. The proposed method is tested with the MODIS and GOCI NDVI time series over the Korean Peninsula for 5 years from 2012 to 2016. The results show that the multi-periodic harmonic model has a great potential for classification of land-cover types and monitoring of land-cover changes through characterizing annual temporal dynamics.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.409-412
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• 2003

In this paper, the encoder architecture of 3-D wavelet transform based on lifting scheme is designed. Architecture, here, 3 level wavelet transform for spatial decomposition and 2 level wavelet transform for temporal decomposition is adopted with efficient computation.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.593-606
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• 2019

본 연구는 해석수준이론을 바탕으로 리타게팅 광고의 특성에 맞는 효과적인 메시지 전략을 검토하고자 했다. 먼저 주로 사람들간에 적용되어 온 사회적 거리가 온라인 사이트 유형에 적용가능한지 확인한 후 사이트 유형별 사회적 거리의 효과를 확인하였다. 나아가 사회적 거리와 시간적 거리가 복합적으로 작동할 때 소비자들의 사고수준은 어느 방향으로 활성화되는지, 그에 따른 메시지 효과가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 분석결과 웹사이트 유형별 사회적 거리와 메시지의 해석수준은 기존의 CLT 연구와 일치하였다. 그러나 시간적 거리, 사회적 거리, 그리고 메시지의 해석수준까지 일치할 경우(근미래${\times}$근사회${\times}$구체 메시지 혹은 원미래${\times}$원사회${\times}$추상메시지)에만 광고효과가 더 높을 거라는 주장은 부분적으로만 검증되었다. 또한 두 차원의 거리는 하나의 심리적 공간아래 통합되어 두 심리적 거리 중 하나만이라도 멀면 상위수준으로 사고하게 되기 때문에 두 심리적 거리가 모두 먼 경우와 차이가 없다는 기존의 입장도 기각되었다. 오히려 시간과 사회적 거리가 불일치할 경우, 두 차원 중 메시지의 해석수준이 사회적 거리와 일치할 때 더 효과적인 것으로 나타나 심리적 거리의 영향력이 종류에 따라 다를 수 있다는 추론을 가능하게 했다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2004년도 Asia Display / IMID 04
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• pp.113-116
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• 2004

In this study, the causes of temporal bright image sticking problem in an AC PDP were investigated. The temporal bright image sticking problem in an ac PDP is observed to be a relatively lower luminance following several minutes on-time at a high gray level compared to that of the ordinary turned-on image area. We focused on the detailed causes of image sticking, which are directly related with the visible emission such as the changes in the characteristics of phosphor, MgO surface and gas dynamics. The experimental results show that the thermal quenching of phosphor and temperature-dependent discharge characteristics change cause the image sticking problem.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.803-814
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• 2016

Recent times have seen an exponential increase in the amount of spatial data, which is in many cases associated with temporal data. Recent advances in computer technology and computation of hierarchical Bayesian models have enabled to analyze complex spatio-temporal data. Our work aims at modeling data of daily average nitrogen dioxide (NO2) levels obtained from 25 air monitoring sites in Seoul between 2003 and 2010. We considered an independent Gaussian process model and an auto-regressive model and carried out estimation within a hierarchical Bayesian framework with Markov chain Monte Carlo techniques. A Gaussian predictive process approximation has shown the better prediction performance rather than a Hierarchical auto-regressive model for the illustrative NO2 concentration levels at any unmonitored location.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.37-43
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• 2016

This paper introduces a method for video shot group detection needed for efficient management and summary of video. The proposed method detects shots based on low-level visual properties and performs temporal and spatial clustering based on visual similarity of neighboring shots. Shot groups created from temporal clustering are further clustered into small groups with respect to visual similarity. A set of representative shot frames are selected from each cluster of the smaller groups representing a scene. Shots excluded from temporal clustering are also clustered into groups from which representative shot frames are selected. A number of video clips are collected and applied to the method for accuracy of shot group detection. We achieved 91% of accuracy of the method for shot group detection. The number of representative shot frames is reduced to 1/3 of the total shot frames. The experiment also shows the inverse relationship between accuracy and compression rate.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.137-149
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• 2015

본 논문에서는 비정상 극치 강수 자료에 대해 계층적 베이지안 모형을 적용하여 시간에 따른 모수의 변화를 추정하며, 미래 확률 강수량에 대한 극단값 분포를 예측하고 더 나아가 반환기간에 대한 경향과 예측 값을 얻고자 한다. 이전의 고전적 통계 방법을 통한 강수 자료의 모수 추정연구의 경우, 자료의 정상성 가정 하에 고정된 모수를 추정하는 방법으로, 최근 나타난 비정상 강수 사상과 같이 강수량이 가지는 분포의 모수적 변화가 예상되는 경우 해석상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모형의 관심모수에 시간에 따른 자기 상관 선형 회귀 함수를 적합한 계층적 베이지안 모형을 고려한다. 제안된 모형의 효율성을 확인하기 위해서 1973년부터 2011년까지 39년 동안의 우리나라 여러지역의 기상 관측소에서 관측된 일일 강우량 자료가 사용하여 대표적인 극단값 분포인 Generalized Extreme Value(GEV) 분포에 적합시키고, 계층적 베이지안 모형을 이용하여 이들 분포의 모수들에 자기상관 시간모형을 소개한 후 우리나라 여러지역에 대한 반환기간에 대한 시간에 따른 경향을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.87-97
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• 2018

강우량은 매우 중요한 기상 정보이다. 일반적으로, 도로 수준과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수준의 강우량을 측정하기 위해 충분한 수의 기상 관측 장비를 설치하는 것은 비용 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 영상으로부터 강우량을 인식하기 위해 심층 신경망을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 위해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 영상과 강우량 데이터를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 프레임 RGB와 두 연속 프레임 RGB 차이를 입력으로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 또한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.