Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.134-134
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2021
Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1997.05a
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pp.153-158
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1997
This paper describes a formal safety analysis technique which is demonstrated by performing empirical formal safety analysis with the case study of beamline hutch door Interlock system that is developed by using PLC(Programmable Logic Controller) systems at the Pohang Accelerator Laboratory. In order to perform formal safety analysis, we have built the Z formal specifications representation from user requirement written in ambiguous natural language and target PLC ladder logic, respectively. We have also studied the effective method to express typical PLC timer component by using specific Z formal notation which is supported by temporal history. We present a formal proof technique specifying and verifying that the hazardous states are not introduced into ladder logic in the PLC-based safety critical system.
Human tracking is a requirement for the advanced human-computer interface (HCI), This paper proposes a method which uses a component-based human model, detects body parts, estimates human postures, and animates an avatar, Each body part consists of color, connection, and location information and it matches to a corresponding component of the human model. For human tracking, the 2D information of human posture is used for body tracking by computing similarities between frames, The depth information is decided by a relative location between components and is transferred to a moving direction to build a 2-1/2D human model. While each body part is modelled by posture and directions, the corresponding component of a 3D avatar is rotated in 3D using the information transferred from the human model. We achieved 90% tracking rate of a test video containing a variety of postures and the rate increased as the proposed system processed more frames.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.8
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pp.1004-1009
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2014
The redundancy allocation problem has usually considered only the component redundancy at the lowest-level for the enhancement of system reliability. A system can be functionally decomposed into system, module, and component levels. Modular redundancy can be more effective than component redundancy at the lowest-level because in modular systems, duplicating a module composed of several components can be easier, and requires less time and skill. We consider a multi-level redundancy allocation problem in which all cases of redundancy for system, module, and component levels are considered. A tabu search of memory-based mechanisms that balances intensification with diversification via the short-term and long-term memory is proposed for its solution. To the best of our knowledge, this is the first attempt to use a tabu search for this problem. Our tabu search algorithm is compared with the previous genetic algorithm for the problem on the new composed test problems as well as the benchmark problems from the literature. Computational results show that the proposed method outstandingly outperforms the genetic algorithm for almost all test problems.
We have tried the experimental research of lost-wax casting to reconstruct Gilt-Bronze Pensive Bodhisattva; preliminary and reconstruction experiment based on ancient texts. Main object to reconstruct is Korean National Treasure No.83, Gilt-Bronze Pensive Bodhisattva (Maitreya), then we measure alloy ratio and casting method based on the scientific analysis. Other impurities were removed from the base metal components(copper : tin : lead) and their ratio was set to 95.5 : 6.5 : 3 where the ratios for tin and lead were increased by 2.5% each. The piece-mold casting method was used, and piece-mold casting experiments were carried out twice in this study but supplementary research on piece-mold casting was necessary. The microstructure was confirmed to be typical cast microstructure and the component analysis result was similar to that of the prior study. Analysis of the chemical composition is confirmed to copper, tin, lead, and zinc, and the chemical composition of the matrix was 87.8%Cu-7.5%Sn-2.7%Pb-2.1%Zn, and similar to previous experimental research. Also resulted in the detection of small impurity in Zn. Analysis of the mould revealed that the mould was fabricated by adding quartz and organic matter for structural stability, fire resistance, and air permeability. We expect that our research will contribute to provide base data for advanced researches in future.
In this study the spatial distribution characters of forest in forest damaged area were first considered by analyzing spatial data and monitoring forest landscape. Then suitable tree species on each site were selected through the weighted score analysis of GIS analysis methods. Finally, the best forest stand arrangement method could be presented on the 3D based simulation system for the advanced reforestation technology in Korea. For this purpose, the virtual reforestation system was implemented by using the concept of virtual GIS and CBD (Component Based Development) method. By use of this system the change offorest landscape of burnt forest area some years after reforestation practice could be detected and monitored by applying the site index and 3D modeling method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.2
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pp.872-877
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2012
We proposes the method to detect the Hangul character region from natural image using topological structural feature of Hangul grapheme. First, we transform a natural image to a gray-scale image. Second, feature extraction performed with edge and connected component based method, Edge-based method use a Canny-edge detector and connected component based method applied the local range filtering. Next, if features are not corresponding to the heuristic rule of Hangul character, extracted features filtered out and select candidates of character region. Next, candidates of Hangul character region are merged into one Hangul character using Hangul character merging algorithm. Finally, we detect the final character region by Hangul character class decision algorithm. Experimental result, proposed method could detect a character region effectively in images that contains a complex background and various environments. As a result of the performance evaluation, A proposed method showed advanced results about detection of Hangul character region from mobile image.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.8
no.2
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pp.47-58
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2018
In this paper, we propose a method for skin condition analysis using a camera module embedded in a smartphone without a separate skin diagnosis device. The type of skin disease detected in facial image taken by smartphone is acne, pigmentation, blemish and flush. Face features and regions were detected using Haar features, and skin regions were detected using YCbCr and HSV color models. Acne and flush were extracted by setting the range of a component image hue, and pigmentation was calculated by calculating the factor between the minimum and maximum value of the corresponding skin pixel in the component image R. Blemish was detected on the basis of adaptive thresholds in gray scale level images. As a result of the experiment, the proposed skin condition analysis showed that skin diseases of acne, pigmentation, blemish and flush were effectively detected.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2003.10a
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pp.133-138
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2003
The prediction of protein secondary structure has been an important bioinformatics tool that is an essential component of the template-based protein tertiary structure prediction process. It has been known that the predicted secondary structure information improves both the fold recognition performance and the alignment accuracy. In this paper, we describe several novel ideas that may improve the prediction accuracy. The main idea is motivated by an observation that the protein's structural information, especially when it is combined with the evolutionary information, significantly improves the accuracy of the predicted tertiary structure. From the non-redundant set of protein structures, we derive the 'potential' parameters for the protein secondary structure prediction that contains the structural information of proteins, by following the procedure similar to the way to derive the directional information table of GOR method. Those potential parameters are combined with the frequency matrices obtained by running PSI-BLAST to construct the feature vectors that are used to train the support vector machines (SVM) to build the secondary structure classifiers. Moreover, the problem of huge model file size, which is one of the known shortcomings of SVM, is partially overcome by reducing the size of training data by filtering out the redundancy not only at the protein level but also at the feature vector level. A preliminary result measured by the average three-state prediction accuracy is encouraging.
Human-Robot interaction (HRI) has recently become one of the most important issues in the field of robotics. Understanding and predicting the intentions of human users is a major difficulty for robotic programs. In this paper we suggest an interaction method allows the robot to execute the human user's desires in an intelligent room-based domain, even when the user does not give a specific command for the action. To achieve this, we constructed a full system architecture of an intelligent room so that the following were present and sequentially interconnected: decision-making based on the Bayesian belief network, responding to human commands, and generating queries to remove ambiguities. The robot obtained all the necessary information from analyzing the user's condition and the environmental state of the room. This information is then used to evaluate the probabilities of the results coming from the output nodes of the Bayesian belief network, which is composed of the nodes that includes several states, and the causal relationships between them. Our study shows that the suggested system and proposed method would improve a robot's ability to understand human commands, intuit human desires, and predict human intentions resulting in a comfortable intelligent room for the human user.
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