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화살의 이동궤적을 위한 하드웨어 구성 및 패러독스 측정
정영상(Yeongsang Jeong),유정원(Jungwon Yu),이한수(Hansoo Lee),김성신(Sungshin Kim) 한국생산제조학회 2012 한국생산제조학회지 Vol.21 No.3
The point of impact, the shot group, and the flight traces depend on the combination of unique features which decide moving traces of the arrow (paradox of the archer, length of the arrow shaft, weight, angle of the feather, and spline of the arrow shaft). The more dense the impact points in the shot group and the earlier elimination of paradox of the archer, the higher assessment is given for the product. However, there is no way to objectively assess the efficiency and quality of the arrow, and there is no numeric data to be used as the basis for comparison with other products. Although capturing the images of flying arrow using a high-speed motion picture camera is possible, we are limited to observation from specific view angle only. Hence, the criteria for efficiency and quality assessment are mostly based on subjective opinions of experts or hunters, or review on consumers remarks. In this paper, we propose a hardware composition that are based on three detection frames consisting of line lasers and photo diode arrays without the high-speed motion picture camera. Predicated on measured coordinates data, a nobel method for the archers paradox measurement, a key parameter that determine the arrows trajectory, and corresponding numerical analysis model is proposed.
AdaBoost 알고리즘과 레이더 데이터를 이용한 채프에코 식별에 관한 연구
이한수(Hansoo Lee),김종근(Jonggeun Kim),유정원(Jungwon Yu),정영상(Yeongsang Jeong),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.6
패턴 인식 분야에 있어서 데이터 분류는 해당 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해서 반드시 수행해야 하는 과정 중 하나이다. AdaBoost 알고리즘은 Boosting 알고리즘을 실제 데이터 분석에 이용할 수 있도록 개량한 것으로, Random guessing이나 Random forest와 같이 정확한 결과를 도출할 확률이 50%보다 조금 높은 약한 분류기와 가중치 값의 조합을 통해 높은 분류 성능을 가지는 강한 분류기를 생성하는 방법을 뜻한다. 본 논문에서는 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 비강수에코 중 강수에코와 그 특성이 유사하여 기상 예보를 수행하는 데 방해가 되는 채프에코를 식별하는 알고리즘의 구현에 대한 연구를 수행하였다. 기상 현상 관측을 위해 사용하는 레이더 데이터를 정적 클러스터링과 동적 클러스터링 과정을 통해서 유사도를 기반으로 한 클러스터를 생성한 후, 이를 예보관의 채프에코 판별 결과에 따라 채프에코와 비채프에코로 나누어 학습 데이터를 구성한 후 AdaBoost 알고리즘에 적용하여 분류기를 구현하였다. 제안한 AdaBoost 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 채프에코가 발생한 레이더 데이터를 적용하였으며, 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 채프에코를 분류할 수 있음을 확인하였다. In pattern recognition field, data classification is an essential process for extracting meaningful information from data. Adaptive boosting algorithm, known as AdaBoost algorithm, is a kind of improved boosting algorithm for applying to real data analysis. It consists of weak classifiers, such as random guessing or random forest, which performance is slightly more than 50% and weights for combining the classifiers. And a strong classifier is created with the weak classifiers and the weights. In this paper, a research is performed using AdaBoost algorithm for detecting chaff echo which has similar characteristics to precipitation echo and interrupts weather forecasting. The entire process for implementing chaff echo classifier starts spatial and temporal clustering based on similarity with weather radar data. With them, learning data set is prepared that separated chaff echo and non-chaff echo, and the AdaBoost classifier is generated as a result. For verifying the classifier, actual chaff echo appearance case is applied, and it is confirmed that the classifier can distinguish chaff echo efficiently.
Mamdani 퍼지추론을 이용한 화살의 탄착점 측정 시스템
유정원(Jungwon Yu),이한수(Hansoo Lee),정영상(Yeongsang Jeong),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.4
제조공정을 통해 생산된 화살의 성능은 화살의 이동궤적(궁사의 패러독스)과 탄착점의 집적도에 따라 좌우된다. 특히 동일한 환경에서 반복적으로 화살의 슈팅실험을 수행할 경우, 반복실험에서 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 화살 성능 평가에서 중요한 객관적 지표가 된다. 그러나 화살의 탄착점에 대한 분석은 현재 상용화된 기술이 부족하며, 기존의 연구들은 화살의 성능에 영향을 미치는 제조공정 변수(화살깃, 화살촉, 화살의 곧기, 중량, 외경, 스파인)만을 최적화하려는 방향으로 기술력이 집중되어 있다. 본 논문에서는 화살의 주요성능지표인 화살의 탄착점 측정 자동화를 위해, Mamdani 퍼지 추론 시스템(Mamdani Fuzzy Inference System)과 도형의 닮음(Similarity of Polygon)을 이용한 화살의 탄착점 측정 시스템을 제안한다. 라인레이저(Line Laser)와 포토다이오드어레이(Photo Diode Array)를 이용하여 고속(약 275㎞/h)으로 이동하는 화살의 탄착점 데이터를 계측하고, 계측된 데이터를 퍼지 추론과 도형의 닮음을 이용하여 화살의 탄착점으로 사상(Mapping) 시킨다. The performance of arrow from a manufacturing process depends on arrow’s trajectory(archer’s paradox) and intensity of an impact points. Especially, when conducting a shooting experiment over and over in the same experiment condition, the intensity of impact point is an objective standard to judge the performance of the arrow. However, the analysis method for the impact point is not enough, a previous research of the arrow"s performance has been focused on a skill to optimize a manufacturing variables(feathers of an arrow, barb of an arrow, arrow"s shaft, weight, external diameter, spine). In this paper, We propose measurement system of arrow’s impact point with Mamdani fuzzy inference system and similarity of polygon for automation of impact point’s measurement. Measuring the impact point data of the arrow moving with a high speed(approximately 275㎞/h) by using line laser and photo diode array, then the measured data are mapped to arrow’s impact point with fuzzy inference and similarity of polygon.
한반도 기후변화 대응 정책 수립과 기후 감시·예측 및 적응에 필요한 과학정보 활용 전략에 관한 연구
최영은,권원태,윤원태,정해정,김경하,박인홍,이한수,편도의,권재일 건국대학교 기후연구소 2014 기후연구 Vol.9 No.1
Climate change is not only abnormal condition of climate systems but also the perplexities of socio-economic system including agriculture, ocean, energy supply plans and ecosystem. As the frequency and magnitude of the extreme weather related natural disasters are increasing, the losses of lives and economic damages are getting huge. For the adequate response of climate change, more comprehensive reviews of research results about observation, projection and monitoring of climate change are essential. The purpose of this study is to frame, to structure and to prepare writing strategies the 2nd Korea Climate Change Assessment Report(the Physical Science Basis). ‘Korea Climate Change Assessment Report 2010’ was prepared using 1,003 references by 46 climate change scientists with seven chapters and 328 pages. Ten chapters and more detailed sections for the 2nd Korea Climate Change Assessment Report have been suggested based on IPCC 5th Climate Change Assessment Report. Chapters cannot be changed while sections can be combined, deleted, and altered with admissions from consultation committees. Committees consist of climate change experts from government organization, universities and institution.