nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구는 기존의 광촉매 산화 기술에서 주로 사용된 자외선램프의 단점을 보완할 수 있는 대체 광원인 자외선 LED를 사용하여 자유 시안을 폐수로부터 제거하는 공정을 평가하고자 수행되었다. 특히 광촉매 산화 공정의 다양한 영향 인자들에 대해 살펴보았다. 연구 결과, 자외선 LED는 기존의 광원인 자외선램프를 대체할 수 있는 적용성을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 LED 개수를 증가할수록 광촉매 산화 반응의 효율은 증가하였으나, 공정의 경제성과 효율성을 동시에 만족시키기 위해서는 최적의 LED의 개수를 선정할 필요가 있다는 것을 확인하였다. 광촉매로 이용된 아나타제(anatase), 루틸(rutile), Degussa P25 등 세 종류의 중 Degussa P25가 가장 높은 성능을 보였으며, 아나타제(anatase)와 루틸(rutile)을 특별한 전처리 과정없이 단순하게 혼합하였을 때는 Degussa P25 만큼의 공정의 효율은 얻지 못했다. 또한 의 입자 크기가 작을수록 광촉매 산화 반응이 더욱 활발하게 이루어졌다. 그리고 광촉매 산화 반응에 있어 주로 전자 수용체 역할을 수행하는 산소를 주입함으로써 공정의 효율이 증진되는 효과를 얻을 수 있었다.

This study was initiated to remove free cyanide from wastewater using the process of photocatalytic oxidation. UV lamp has been extensively used as a light source in conventional photocatalytic oxidation, but numerous drawbacks of UV lamp have been raised so far. Thus, this study focused on evaluating the applicability of UV LED as an alternative light source to overcome the drawbacks of UV lamp. Furthermore, the effects of diverse operational parameters on the performance of process were investigated. The results demonstrated the applicability of UV LED as a substitute of UV lamp. Also, the results show that the performance of process was improved by the increase in the number of UV LEDs used. To acquire economic feasibility as well as high efficacy, however, it is required to determine the optimum number of UV LED prior to practical implementation of the process. Among the three types of photocatalysts (anatase, rutile, and Degussa P25) tested, the Degussa P25 showed the greatest performance, and it was proven that the process was not improved as much as the Degussa P25 through simple mixing of anatase and rutile without any pretreatment. In addition, the removal efficiency of free cyanide appeared to be increased with the decrease in the particle size of photocatalyst. Besides, the process was enhanced with injection of oxygen which is considered as a major electron acceptor in the photocatalytic oxidation.

(게재일: 2015.01.31)
본 논문은 적시학습을 위한 집단지성 기반 오답노트 시스템의 필요성과 개념을 제시하고 활용도 및 만족도를 보인다. 기존 오답노트 시스템은 평가문항에 대한 정답 여부를 체크하여 응답 결과가 오답인 문항에 대하여 일괄적인 정답 해설을 제공하는 특징을 갖고 있다. 이러한 특징은 학습자가 평가문항을 잘 이해하지 못하고 운 좋게 맞은 문항과 개별 학습자들의 오답 선택 과정에 대한 오류를 적절하게 피드백 받지 못하기 때문에 오답분석과 피드백 측면에서 많은 개선을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 '점수의 오류'를 개선하여 학습자의 취약점을 보완하는 새로운 방법인 SERO(Stability Emergency Risk Opportunity) 오답노트를 제안한다. SERO 오답노트는 자신이 풀어낸 평가문항들을 4가지 유형(S유형, E유형, R유형, O유형)으로 분류하고, 정답 해설 뿐만 아니라 집단지성을 이용한 다양한 오답노트 해설들을 제시하여 학습의 만족도를 높인다.

This paper presents the need for the concept of collective intelligence based system for the timely learning and incorrect notes show the utilization and satisfaction. The old wrong answer note system is characterized by the provision of uniform right answer explanations for the questions whose answers were wrong by checking whether the evaluation items were answered right or wrong. The characteristic requires a lot of improvements in terms of wrong answer analysis and feedback since it cannot properly receive feedback on the items that a learner got right by luck in spite of poor understanding of them and on the errors in the selection process of wrong answers by individual learners. The SERO wrong answer note was designed to propose new ways to identify and capture such "score errors" and compensate for the practical weaknesses of learners. The Stability Emergency Risk Opportunity (SERO) wrong answer note is based on a method of categorizing and analyzing evaluation items answered by the examinee into four types (S, E, R and O type), and commentary correct as well as incorrect answers by presenting a variety of commentary notes using the collective intelligence of the study show that satisfaction is high.

(게재일: 2015.10.25)
본 논문은 방범과 쾌적한 실내 환경 유지를 위한 창호의 상태와 실내외 환경데이터를 수집 분석하여 원격관리하기 위한 스마트 창호시스템 플랫폼을 제안한다. 특히 보안 분야, 안전 분야, 가전기기 제어와 같은 홈서비스를 용이하게 하기 위한 스마트 창호 플랫폼과 스마트 홈 플랫폼 사이 표준 API를 제안한다. 제안된 플랫폼 기반으로 언제 어디에서나 방범 및 환기 등의 문제를 해결할 수 있는 원격 자동개폐 및 감시를 위한 유무선 통신인터페이스의 창호시스템 전용 게이트웨이를 개발하였다. 또한 모바일 환경에서 창호의 개폐 상태 감시 및 원격제어를 위한 웹과 앱 기반 사용자 인터페이스도 각각 개발하였다.

This paper presents the smart system platform for remotely controlling the windows and doors system(WDS), which gathers and analyzes the state of WDS and the environmental data for preventing crimes and keeping a pleasant indoor. In particular, standard API between the smart WDS platform and the smart home platform has been presented to be easy to a home services, such as security, safety, and home appliance control. The private gateway of wire and wireless communication interfaces has been developed to remotely control and monitor the WDS for anytime and anyplace solving the crime prevention and ventilation problem. Web-and App-based user interface in order to detect the opening and shutting states and remotely control WDS have also been developed to support the mobile environment, respectively.

(게재일: 2015.10.25)
빅 데이터는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 예를 들어, 컴퓨터학과 사회학에서 빅 데이터에 대한 서로간의 접근방법에 대한 차이는 있겠지만 빅 데이터의 분석을 통한 활용 측면에서는 공통적인 부분을 갖는다. 따라서 대부분의 분야에서 빅 데이터에 대한 의미 있는 분석과 활용은 필요하게 된다. 통계학과 기계학습은 빅 데이터의 분석을 위한 다양한 방법론을 제공한다. 본 논문에서는 빅 데이터분석 과정에 대하여 알아보고 수집된 빅데이터의 원천에서부터 분석을 거쳐 최종적으로 분석결과를 활용하는 전체 과정을 위한 효율적인 빅 데이터 분석방법에 대하여 연구한다. 특히, 빅 데이터의 특성을 갖는 여러 데이터 중 하나인 특허문서 데이터에 대하여 빅데이터분석을 적용하여 효과적인 특허분석을 수행하고 이 결과를 연구개발 기획에 적용하는 방법론에 대하여 제안한다. 제안방법에 대한 실제적용을 위하여 전 세계 특허데이터베이스로부터 실제 기업의 전체 출원, 등록 특허 문서를 수집, 분석하고 연구개발 업무에 활용하는 전 과정에 대한 사례연구를 수행하였다.

Big data has been used in diverse areas. For example, in computer science and sociology, there is a difference in their issues to approach big data, but they have same usage to analyze big data and imply the analysis result. So the meaningful analysis and implication of big data are needed in most areas. Statistics and machine learning provide various methods for big data analysis. In this paper, we study a process for big data analysis, and propose an efficient methodology of entire process from collecting big data to implying the result of big data analysis. In addition, patent documents have the characteristics of big data, we propose an approach to apply big data analysis to patent data, and imply the result of patent big data to build R&D strategy. To illustrate how to use our proposed methodology for real problem, we perform a case study using applied and registered patent documents retrieved from the patent databases in the world.

(게재일: 2015.10.25)
단기풍속 예측을 위한 진화적 선형 및 비선형 회귀분석 기반의 보정 기법을 비교한다. 모델의 체계적 오류를 교정하기 위한 효율적인 MOS(Model Output Statistics)의 개발이 필요하나, 기존의 선형회귀분석 기반의 보정기법은 다양한 기상요소의 복잡한 비선형 특성을 반영하기 힘들다. 이를 개선하기 위해서 유전 프로그래밍을 사용하여 풍속 예측에 대한 비선형 보정 수식을 생성하는 기법을 제안하고 기본 다중선형회귀분석법 및 Ridge, Lasso 회귀분석법과 비교한다. 더불어, 선형회귀분석법과 진화적 비선형회귀분석 기법의 인자 선택의 차이와 유사성을 비교하고 분석한다. 2007년~2013년의 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 재분석자료를 사용하여 제주도와 부산지역의 격자점에 대한 실험을 수행한다.

Linear regressions and evolutionary nonlinear regression based compensation techniques for the short-range prediction of wind speed are investigated. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, but a linear regression based MOS is hard to manage an irregular nature of weather prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP(Genetic Programming) is suggested for a development of MOS for wind speed prediction. The proposed method is compared to various linear regression methods for prediction of wind speed. Also, statistical analysis of distribution for UM elements for each method is executed. experiments are performed for KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) re-analysis data from 2007 to 2013 year for Jeju Island and Busan area in South Korea.

(게재일: 2015.10.25)
이 논문은 자연산 임산물에 대한 소비자 인식을 조사하여 수요측면에서 산림복합경영 활성화 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 도시 가구 640명을 대상으로 인터넷 설문조사를 실시하였다. 소비자들이 산지재배 임산물을 구입하는 이유는 영양 효능과 안전성 때문이며, 같은 임산물이라도 밭 재배보다 품질이 우수하다고 응답하였다. 산지재배 임산물이 친환경 밭 재배 작물보다 선호되기는 하지만 자연산 인정 여부에는 차이를 보이지 않았다. 소비자들이 임산물 속성 가운데 중요시하는 요소는 품질과 효능으로 나타나 이를 강조하는 마케팅이 요구된다. 소득이 증가하면 신선도와 가격보다 자연산 여부를 중요하게 여기는 것으로 나타났으며 채취체험이 자연산 임산물 구매에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 산림복합경영의 활성화를 위해 자연산 인증을 통해 소비자 신뢰를 획득하고 체험 관광과 연계하는 6차산업화 추진이 필요하다는 것을 시사한다.

The objective of this paper is to elicit some policy implications to promote agroforestry in South Korea from the consumers' perspective. We conducted internet survey to 640 urban households about the recognition of forest farming products. Consumers purchased forest farming products for their nutrition, medical function, and safety and regarded them as higher quality than crops cultivated from agricultural land. Consumers preferred forest farming products but revealed no difference in recognition of naturally-grown products. Consumers buying forest products prioritize the quality and medical function among attributes. Among consumers as their income increases, they regard naturally grown products more important than price and freshness. Therefore, to promote agroforestry in South Korea, certification for naturally-grown products to win the consumers' trust and the industrialization by combining experience and green tourism program must be considered.

(게재일: 2015.12.31)
국내에서는 2007년 경관계획제도가 시작되었다. 산림관리의 장기성과 광범위성을 생각하면 산림경관 관리의 계획적 접근은 필수불가결한 일이나 산림경관계획은 거의 수립되지 못하고 있다. 계획 수립에 필요한 식견의 부족도 하나의 원인으로 판단된다. 산림의 특성이 최대한 발휘될 수 있는 계획 수립을 위해 산림경관요소의 도출과 산림경관계획 작성 시 고려해야 할 사항을 제안하였다. 산림경관요소(산림경관유형)는 4개의 중분류(지형자원, 수자원, 식생자원, 인문자원)와 12개의 소분류(지형자원:능선 파노라마, 기암봉우리와 암릉, 수자원:폭포, 계곡과 계류, 호수와 도경, 식생자원:수관층 풍경, 주능선의 철쭉, 능선사면의 단풍, 초본군락의 꽃밭, 임내풍경, 숲길풍경, 인문자원:시설물)로 구성되었다. 산림경관계획 작성 시 제안사항으로 유형별 계획 단계의 경관권역계획 작성 시 산림의 6개 기능의 검토 필요성과 요소별 계획단계에서는 주능선, 계절감, 산림수변, 암석자원 경관관리계획 수립 필요성을 제안하였다.

Landscape planning system established in 2007. It is necessary that forest landscape management will be established based on the long-term and wide scope plan for forest management. This study suggested the considering factor while the establishing forest landscape plan for forest characteristics. Forest landscape type was consisted of 4 medium classification(geographical resources, waterscape, forest resources, cultural resources) and 12 small classification(geographical resources: panorama of ridge, ridge of curious rock peaks, waterscape: waterfall, valley, lake, forest resources: crown layer scenery, royal azaleas of main ridge, autumnal tints of ridge slope, flowers in herbaceous plants, inside of forest, forest trail scenery, cultural resources: facilities). This study suggested that consideration on 6 functions of forest in landscape zone planning and forest landscape management plan each classification (main ridge, sense of season, waterscape, rock resources).

(게재일: 2015.06.30)
본 논문은 수목장지 공급이 님비현상으로 정체되고 있는 상황을 해결할 수 있는 방안을 제언하기 위한 연구이다. 이를 위해 님비현상의 해결에 성공한 국내외 수목장지 조성사례에 대해 현지 방문 조사와 인터뷰를 진행하고, 사례지에서 수목장지가 장사시설의 이미지로 받아들여짐에 따라 발생하는 지역주민의 피해를 효과적으로 해결할 수 있었던 요인을 분석하였다. 조사결과, 국내 사례에서는 경제적 보상 제공, 공동묘지 내 조성, 사찰림을 활용한 조성을 통해 님비현상을 해결한 유형이 도출되었다. 해외 사례에서는 수목장지가 장사시설이 아닌 명소의 이미지를 갖도록 한 유형과 경제적 유인을 통해 지역주민의 자발적인 조성 참여를 유도한 유형을 확인하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 공동묘지의 재개발, 수목장지의 명소화, 공모방식을 통한 지역주민의 PIMFY 유도를 수목장지에 대한 님비현상의 해결방안으로 제언하였다.

This paper aims to suggest the policies to solve the short supply of tree burial sites by NIMBY syndrome. For the purpose of this study, we conducted a site visit investigation and interviewed on the solved cases of NIMBY syndrome to tree burial sites and analyzed the factors to solve effectively the loss of residents induced from the burial facilities image of tree burial sites. As the result, in domestic cases, this study deduced the successful types which are providing an economical compensation, making the tree burial sites in cemeteries and making the sites in temple forests. In foreign cases, the types are deduced that made the tree burial sites as the place of attraction image not of cemeteries, and that induced the voluntary participation of residents by economic incentive. Based on such results, this study suggested the solution plans of NIMBY syndrome such as redevelopment of cemeteries, converting the image of tree burial sites into that of attraction places, and inducing PIMFY of residents by contest.

(게재일: 2015.06.30)
현재 우리나라의 주요 임업기계에 의한 임목수확작업시스템에서 벌목 및 조재, 집재, 소운재, 파쇄 등의 목재생산 및 파쇄작업에 대한 작업비용을 분석하여, 산림바이오매스 이용을 위한 효율적인 임목수확작업시스템을 구축하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 임목수확작업시스템의 작업비용을 분석한 결과, 체인톱에 의한 벌목 및 조재와 타워야더에 의한 집재, 임내작업차에 의한 소운재, 트럭에 의한 운재작업으로 이루어진 임목수확작업시스템 D가 63,482원/ 으로 가장 적은 비용이 소요되는 것으로 나타났다. 또한, 산림바이오매스 이용을 위한 작업시스템의 작업비용을 분석한 결과, 소형 목재파쇄기에 의한 현장파쇄, 임내작업차에 의한 칩 소운반, 트럭에 의한 칩 운반작업의 작업시스템 E가 90,770원/ton으로 가장 적은 비용이 산출되었다. 따라서, 이들의 결과가 임목수확작업 및 산림바이오매스 이용을 위한 효율적인 작업시스템이라고 판단된다.

This study was analyzed the operational cost of logging and chipping operations in order to develop the efficient logging operation system for the utilization of forest-biomass. Analysis of the operational cost of logging operation systems, the operation system D which include chain saw, tower-yarder, mini-forwarder and truck was calculated the lowest cost to be . In the utilization of forest-biomass, the operation system E which include chipping by mini-chipper at the site, forwarding of chips by mini-forwarder, transportation of chips by truck was estimated to be 90,770 Won/Ton. Thus, These results are determined as an effective operating system for logging operation and the utilization of forest-biomass.

(게재일: 2015.06.30)
국가산림자원조사는 고정표본점의 설치 및 재조사하여 산림자원의 현황 파악 및 변화를 모니터링하는 체계로 개편되었다. 본 연구에서는 충청북도를 대상으로 최근 3년간 재조사된 자료를 활용하여 시간경과에 따른 산림자원 변화 탐지를 위한 평가항목을 도출하고 이에 따른 평가방법을 제시하기 위하여 수행하였다. 조사시점에 따른 고정표본점의 토지이용변화는 온실가스 인벤토리의 중요한 활동자료로 활용이 가능하며, 이를 위해서는 초지를 포함한 6개 토지이용범주의 명확한 정의에 따른 고정표본점의 구분이 필요한 것으로 나타났다. 임상 및 대표수종 변화의 경우, 조사차수별 매트릭스 구축에 의해 임상 및 대표수종의 변화 평가가 용이한 것으로 나타났으며, 충청북도의 경우 임목지로 유지된 624개 표본점 중에서 92개소(15%)에서 대표수종이 변화한 것으로 평가되었다. 한편, 5개 임분변수 (임목본수, 흉고단면적, 임분재적, 평균 흉고직경, 그리고 평균수고)에 대한 생장율과 변화량을 추정한 결과 임분밀도와 관련된 임목본수와 흉고단면적은 감소하였으며, 임분재적의 생장율은 약 3.7%로 분석되었다. 임분변수 변화량의 불확실성을 평가한 결과, 임목본수를 제외한 임분변수는 5% 이내로 정확도가 높지만, ha당 임목본수는 상대적으로 변화량이 크기 때문에 불확실성이 54.8%에 달하는 것으로 나타났다.

Since 2006, new national forest inventory in Korea has been restructured to assess current status and and monitor the changes in forest resources based on permanent sample plots. The objective of estimate this study is to assess changes in forest resources such as land use/cover categories and forest stand variables. For this study, permanent plot data were collected between 2006-2008 and 2011-2013 in Chungcheongbuk-do, respectively. In order to produce land use/cover change matrix which plays an important role as an activity data for estimating GreenHouse Gas inventory, permanent plots were classified into six land use/cover categories. Additionally, matrixes for assessing the changes in age class and dominant tree species can provide more detailed information. For forest stand variables(tree density, basal area, growing stock, mean diameter at breath height, and mean height), their growth and change were assessed. The periodic annual growth ratios for tree density and basal area were slightly declined whereas that of growing stock was estimated to be about 3.7%. The uncertainty of changes in forest stand variables is less than 5%, except for tree density (RSE: 58%). The variation of tree density is relatively high compared to the other variables.

(게재일: 2015.06.30)
본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.

This paper presents a local binary pattern(LBP) for effectively classifying textures, which is based on the multidimensional intensity difference between the adjacent pixels in the block image. The intensity difference by considering the a extent of 4 directional changes(verticality, horizontality, diagonality, inverse diagonality) in brightness between the adjacent pixels is applied to reduce the computation load as a results of decreasing the levels of histogram for classifying textures of image. And the binary patterns that is represented by the relevant intensities within a block image, is also used to effectively classify the textures by accurately reflecting the local attributes. The proposed method has been applied to classify 24 block images from USC Texture Mosaic #2 of 128*128 pixels gray image. The block images are different in size and texture. The experimental results show that the proposed method has a speedy classification and makes a free size block images classify possible. In particular, the proposed method gives better results than the conventional LBP by increasing the range of histogram level reduction as the block size becomes larger.

(게재일: 2015.10.25)
본 연구의 목적은 프로농구 경기의 승부 결과를 회귀모형을 이용하여 분석하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 전통적인 회귀분석 방법과 문자적인 변수를 사용하는 퍼지회귀모형을 사용하였다. 승부의 결과를 두 팀 간의 점수차로 표현하여 분석한 일반회귀분석 방법에서는 두 팀의 점수차에 영향을 미치는 변수를 찾아 승부의 결과에 대한 회귀모형을 제시하였다. 그리고 두 팀의 승부 결과를 "대승, 승리, 신승, 석패, 패배 그리고 대패"와 같이 문자적으로 표현한 퍼지회귀모형에서는 각 팀의 경기력과 조직력을 퍼지수로 표현하여 각 팀의 경기력과 조직력이 승부의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 한국프로농구연맹(KBL, Korea Basketball League)에서 제공하는 2013~2014시즌의 자료와 프로농구의 결과를 분석하는 칼럼들을 이용하여 분석하였다.

The purpose of this paper is to analyse outcomes of Korean Pro-basketball games using regression models. Both Classic Fuzzy Regression Model and Fuzzy Regression Model applying linguistic variables were used to meet the purpose of the paper. In General Regression Analysis, in which the results of games are expressed and analyzed through score differences, a regression model is proposed considering influential variables for the score differences of the two teams. In Fuzzy Regression Analysis, the results are sorted into six different literal expressions, 'win with large margin, win with moderate margin, win with narrow margin, defeat with narrow margin, defeat with moderate margin, and defeat with large margin'. Athletic performances and team work of each teams were expressed in fuzzy number to analyse how much athletic performances and team work affect results of games. This paper referred back to 2013-2014 season data provided by KBL(Korean Basketball League) and professional columns on Korean basketball analysis.

(게재일: 2015.10.25)
해상에서 운용되는 함정은 다양한 위협에 둘러싸여 있는데 그중에서도 가장 위협적인 것은 다양한 환경과 플랫폼에서 발사가 가능한 대함미사일이다. 대함미사일은 함정의 레이더나 전자전 장비에 대하여 회피 기능까지 보유하고 있어 함정에 치명적인 피해를 줄 수 있다. 대함미사일에 의한 함정에 직접적인 피해를 줄이는 능동기만기는 대함미사일이 함정 대신 기만기를 추적하도록 유인하여 함정의 생존성을 높이는 장비로써 대함미사일 방어에 효과적인 방법이다. 본 논문에서 제안 기법은 해상 환경에서 함정의 능동기만기를 사용하여 대함미사일에 대응하기 위해 시뮬레이션 방법론인 DEVS (Discrete Event System Specification)를 적용하여 능동기만기의 효과적인 운용 시간을 검증한다. 이를 위해 함정, 대함미사일, 그리고 능동기만기를 각각 모델링하고 정의된 모델을 결합하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 수행을 통해 도출된 결과는 수동형 기만기, 체공 고정형 기만기, 그리고 이동형 능동기만기 중에서 이동형 능동기만기의 운용 시간 우수성을 검증했고, 대함미사일로부터 함정 방어를 위한 이동형 능동기만기의 운용 시간에 따른 방어구역을 추정하였다.

Abroad warships are confronted with various menaces. The most critical threat of the warship is an Anti-Ship Missile (ASM). The ASM is able to be launched at a variety of environments and platforms. The ASM can evades conventional naval radar systems and electronic countermeasure techniques for providing a fatal damage to the warship. To cope with the ASM, an active decoy is an effective method to minimize the direct damage to the warship. The active decoy increases survivability of the warship because the ASM can lure pursuit of the active decoy instead of the warship. In this paper, our proposed method verifies an available response time of the active decoy to deal with the ASM using the active decoy of the warship in marine environments. We defined models of the warship, the ASM, and the active decoy, and executed simulation by combining the models. By the simulation result, the proposed method demonstrated the superiority of the mobile active decoy of the response time decoy among various active decoys, and estimated a protection area to prevent the ASM according the response time of the mobile active decoy against the ASM.

(게재일: 2015.10.25)
스테레오 영상은 2-D 영상으로 분석할 수 없는 깊이(거리) 정보를 포함하고 있다. 하지만 연산을 통해서 거리정보를 얻을 수 있기 때문에 계산 값의 신뢰도가 낮고, 폐색된 공간 등의 영향으로 오차가 발생한다. 또한 Stereo Matching 시 Global Method를 사용할 경우, 많은 연산량에 따라 계산 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 연산 시간이 짧고 더 높은 정확도를 갖는 Disparity Map을 구하는 방법을 제안한다. 특징 기반 영상분할 기법인 윤곽선 추출을 통해 정확도는 높이고 연산 시간은 줄였다. 컬러 기반 영상 분할 기법인 Color K-Means를 통해 관심 영역을 추출하고, 이를 기반으로 Loopy Belief Propagation(LBP)을 접목하였다. 제안하는 방법을 적용함으로 영상 내 물체들의 연관성을 고려한 보정이 가능하였고, 관심 영역 추출에 따라 연산 시간을 줄일 수 있었다. 실험 결과, 기존의 방법들보다 연산 시간이 짧고 정확도가 높은 Disparity Map을 얻을 수 있었다.

Stereo images have an advantage of calculating depth(distance) values which can not analyze from 2-D images. However, depth information obtained by stereo images has due to following reasons: it can be obtained by computation process; mismatching occurs when stereo matching is processing in occlusion which has an effect on accuracy of calculating depth information. Also, if global method is used for stereo matching, it needs a lot of computation. Therefore, this paper proposes the method obtaining disparity map which can reduce computation time and has higher accuracy than established method. Edge extraction which is image segmentation based on feature is used for improving accuracy and reducing computation time. Color K-Means method which is image segmentation based on color estimates correlation of objects in an image. And it extracts region of interest for applying Loopy Belief Propagation(LBP). For this, disparity map can be compensated by considering correlation of objects in the image. And it can reduce computation time because of calculating region of interest not all pixels. As a result, disparity map has more accurate and the proposed method reduces computation time.

(게재일: 2015.10.25)
본 논문에서는 인공 신경망의 일종인 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 기반으로 하여 노이즈에 강한 특성을 보이는 퍼지 집합 이론을 이용한 새로운 패턴 분류기를 제안 한다. 기존 인공 신경망에 비해 학습속도가 매우 빠르며, 모델의 일반화 성능이 우수하다고 알려진 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 퍼지 패턴 분류기에 적용하여 퍼지 패턴 분류기의 학습 속도와 패턴 분류 일반화 성능을 개선 한다. 제안된 퍼지패턴 분류기의 학습 속도와 일반화 성능을 평가하기 위하여, 다양한 머신 러닝 데이터 집합을 사용한다.

In this paper, we introduce a new pattern classifier which is based on the learning algorithm of Extreme Learning Machine the sort of artificial neural networks and fuzzy set theory which is well known as being robust to noise. The learning algorithm used in Extreme Learning Machine is faster than the conventional artificial neural networks. The key advantage of Extreme Learning Machine is the generalization ability for regression problem and classification problem. In order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, we make experiments with several machine learning data sets.

(게재일: 2015.10.25)