• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.76-76
• /
• 2021

물정보 중 가뭄 정보가 상대적으로 부족한 원인은 무엇을 가뭄으로 볼 것인지 정의하기 어렵기 때문이다. 특히 우리나라와 같이 댐 및 저수지, 광역상수도 등 수자원시스템 네트워크를 기반으로 물공급이 이루어지는 경우, 개별 요소만을 고려한 기존 가뭄모니터링 및 전망은 현실적이지 못하며, 가뭄 위험도 관리 측면에서도 부족한 부분이 있다. 가뭄 현상의 경우 기상학적 영향인 강수의 부족이 가장 큰 요소로 기여하지만 실질적으로 국민에 필요한 양보다 적은 양의 물이 공급될 때 국민들은 가뭄을 체감한다. 이러한 점을 보완하기 위하여 지역별로 사용하는 수원 및 물수급 시설 등을 세분화하고, 실적기반 분석을 통해 분석대상 지역의 가뭄을 정확히 판단하기 위한 합리적인 물수급 분석 모형 개발이 필요하다. 즉, 공간분석단위를 표준유역 단위 이하의 취방류 시설물을 기준으로 구성하고, 이들 시설물의 운영정보와 수문기상 빅데이터를 연계한 물순환 모형을 구현함으로써 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용 수자원량을 준실시간 개념으로 평가하는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 하천을 중심으로 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 절점으로 부여하고 연결하는 물수급 네트워크 알고리즘을 통해 빅데이터 기반 물수급 분석 모형을 개발하였다. 주요 모니터링 지점 및 모든 이수 시설의 위치를 유역분석 기법을 통하여 점(point), 선(line), 면(shape)으로 구성된 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 지점별 물수급 분석 결과를 도출하였다. 권역별 주요 수위-유량관측소 1:1 Nash 계수를 검증한 결과 저유량에서 0.8 이상의 높은 재현 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 수자원장기종합계획 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.286-286
• /
• 2020

인공함양은 대수층함양관리 중 하나의 기법이며 하수처리장 방류수의 영향을 직·간접적으로 받은 물을 지하대수층에 함양하여 수질의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 방류수의 영향으로 인해 다수의 미량유해물질들이 대수층으로 유입됨에 따라 함양 후 회수할 때 이들의 검출이 빈번해졌다. 이에 따라 이 미량유해물질의 제거를 위해 인공함양의 후속 공정으로 나노막 여과를 고려하여 인공함양과 나노막 공정을 통하여 미량유해물질의 거동을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 인공함양 지하저수지 모사 컬럼을 설계하여 실험하였다. 서울특별시 탄천 하류에서 샘플링한 물을 원수로 사용하였으며 인공함양에 앞서 염소, 과망간산염, 오존의 3종류 산화 전처리를 통하여 그 영향을 확인하고자 하였다. 함양기간은 2.5일이었으며 함양 후 나노막 장치를 통하여 최종 유출수를 획득하였다. 인공함양 결과 용존유기물은 45%~63% 수준에서 제거가 되어 인공함양시 용존유기물의 제거가 가능함을 확인하였다. 산화 전처리에 따른 동화가능유기탄소의 증가로 인하여 생분해가 주요 기작인 인공함양 처리를 통하여 동화가능유기탄소의 제거율이 유기용존탄소의 제거율에 직접적으로 영향을 주었음을 알 수 있었다. 미량유해물질로 알려진 과불화화합물의 경우 산화 전처리에 따른 제거는 관찰되지 않았으며 잔류의약물질의 경우 대상 물질의 물리·화학적 특성에 따라 산화시 제거가 가능함을 확인하였다. Iopromide와 같은 조영제의 경우 오존 산화를 통하여 98% 이상 제거되어 산화를 통한 제거가 가능함을 확인하였다. 인공함양시 과불화화합물은 분자량이 큰 PFNA, PFDA, PFOS 등이 제거되었으며 그 제거율은 각각 최대 >99%까지 도달하였다. 분자량이 작은 과불화화합물의 경우 인공함양을 통과하는 경향을 보였다. 잔류의약물질의 경우 생분해가 용이한 물질은 제거가 됨을 확인하였으며 carbamazepine 등 제거가 안 되는 물질은 제거율이 18% 미만으로 확인하였다. 나노막 여과 결과 과불화화합물이 최대 >99%까지 제거됨을 확인하였으며 미량유해물질의 경우에도 대부분의 물질이 제거됨을 확인하였다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.17 no.4
• /
• pp.221-228
• /
• 2024

Predicting insurance claims is a key task for insurance companies to manage risks and maintain financial stability. Accurate insurance claim predictions enable insurers to set appropriate premiums, reduce unexpected losses, and improve the quality of customer service. This study aims to enhance the performance of insurance claim prediction models by applying ensemble learning techniques. The predictive performance of models such as Random Forest, Gradient Boosting Machine (GBM), XGBoost, Stacking, and the proposed Dynamic Weighted Ensemble (DWE) model were compared and analyzed. Model performance was evaluated using Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), and the Coefficient of Determination (R²). Experimental results showed that the DWE model outperformed others in terms of evaluation metrics, achieving optimal predictive performance by combining the prediction results of Random Forest, XGBoost, LR, and LightGBM. This study demonstrates that ensemble learning techniques are effective in improving the accuracy of insurance claim predictions and suggests the potential utilization of AI-based predictive models in the insurance industry.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.1027-1034
• /
• 2024

This study aims to address the issues of outliers and missing values in AI-based smart farming to improve data quality and enhance the accuracy of agricultural predictive activities. By utilizing real data provided by the Rural Development Administration (RDA) and the Korea Agency of Education, Promotion, and Information Service in Food, Agriculture, Forestry, and Fisheries (EPIS), outlier detection and missing value imputation techniques were applied to collect and manage high-quality data. For successful smart farm operations, an IoT-based AI automatic growth measurement model is essential, and achieving a high data quality index through stable data preprocessing is crucial. In this study, various methods for correcting outliers and imputing missing values in growth data were applied, and the proposed preprocessing strategies were validated using machine learning performance evaluation indices. The results showed significant improvements in model performance, with high predictive accuracy observed in key evaluation metrics such as ROC and AUC.

• Journal of IKEEE
• /
• v.27 no.3
• /
• pp.345-349
• /
• 2023

In this paper, we propose a study on the development of deep learning structure for defective pixel detection of next-generation smart LED display board using imaging device. In this research, a technique utilizing imaging devices and deep learning is introduced to automatically detect defects in outdoor LED billboards. Through this approach, the effective management of LED billboards and the resolution of various errors and issues are aimed. The research process consists of three stages. Firstly, the planarized image data of the billboard is processed through calibration to completely remove the background and undergo necessary preprocessing to generate a training dataset. Secondly, the generated dataset is employed to train an object recognition network. This network is composed of a Backbone and a Head. The Backbone employs CSP-Darknet to extract feature maps, while the Head utilizes extracted feature maps as the basis for object detection. Throughout this process, the network is adjusted to align the Confidence score and Intersection over Union (IoU) error, sustaining continuous learning. In the third stage, the created model is employed to automatically detect defective pixels on actual outdoor LED billboards. The proposed method, applied in this paper, yielded results from accredited measurement experiments that achieved 100% detection of defective pixels on real LED billboards. This confirms the improved efficiency in managing and maintaining LED billboards. Such research findings are anticipated to bring about a revolutionary advancement in the management of LED billboards.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.303-311
• /
• 2012

오늘날 자동차 기술의 비약적인 발전으로, 단순히 이동수단으로만 여겨왔던 자동차는 과거와는 비교 할 수 없을 정도의 안전성과 편의성을 제공하고 있다. 이러한 편의와 안전을 제공하는데 있어서의 핵심은 전자제어 장치의 발달로 이뤄진 결과이다. 최근 개발되는 전자제어 장치는 통합 모듈제어의 형태를 지니고 있어서 설계의 복잡성을 지니고 있다. 따라서 이러한 특성으로부터 발생되는 문제를 기존에 준수해왔던 IEC 61508으로는 해결하지 못해, ISO 26262가 제정되었다. 따라서, ISO 26262의 국내 도입에 따른 발생되는 문제들이 예측되고 있다. 이러한 문제에 대한 분석을 통해, 모델 기반 시스템공학 적용을 통해 해결하고자 노력하였다. ISO 26262의 국내 적용에 따른 가장 유려되는 개발 전체 라이프사이클에 안전성과 신뢰성을 만족하기 위한 개발 프로세스 도입에 대한 문제와 요구사항 분석 및 개발, 그리고 관리 측면에 대해 시스템 공학 전산지원도구 활용을 통한 모델기반 시스템 공학 접근 방법을 활용한 방안에 관하여 논의하고 있다. 본 연구 결과를 기반으로 향후 추가 연구를 수행하면, ISO26262의 국내 자동차산업 도입에 따른 문제에 해결하기 위한 과정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society for Quality Management
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.127-141
• /
• 1995

대용량 ISDN(Integrated Services Digital Network)용 전전자 교환기 TDX-10 연구개발 사업의 궁극적 목적은 미래 통신망이 요구하는 다양한 음성 및 비음성 정보통신 서비스를 제공하고 정보의 교환, 가공, 축적 및 처리에 고도의 융통성을 부여할 수 있는 국내표준 전전자 교환기를 개발하여 통신투자의 경제적 통신운영기술 자립화를 달성하는데 있다. 현재 대용량 전전자 교환기인 TDX-10 ISDN의 상용화 단계의 마무리 업무가 진행중이며, 통신서비스의 다양화, 광대역화, 고속화를 위한 광대역통신망의 주축이 되는 ATM교환기가 개발중에 있다. 본 고에서는 TDX-10 ISDN 시스템개발단계에서 구현된 시스템 시험수행 과정 및 평가작업을 토대로한 체계적이며 전략적인 품질보증 활동에 관해 기술하였으며, 신뢰성 있는 시험결과를 도출할 수 있는 다양한 시험관리 기법과 그 결과를 분석하고 차후 시험 및 보완작업을 위한 제반 활동체계가 소개된다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2006.05a
• /
• pp.373-376
• /
• 2006

컴퓨터와 인터넷의 발전은 사용자들로 하여금 많은 정보들은 손쉽고 빠르게 접할 수 있는 기회를 제공한다. 이로 인해 사용자들의 정보 수집 및 활용의 수준 또한 높아져 방대한 분량의 정보가 이용되고 있으며, 원하는 정보를 얻는데 많은 시간이 소비되고 있다. 따라서 사용자들은 신속하고 정확하게 필요한 정보만을 요구하게 된다. 입찰정보도 그 대표적인 예로 볼 수 있는데 간단한 입찰정보의 제공만이 아닌 입찰정보의 분석과 결과물을 고객의 특성에 맞게 서비스를 제공해줌으로써 e-CRM 개념의 고객 맞춤형 입찰정보 형태로 변해가고 있다. 본 논문에서는 입찰정보를 사용하는 고객들의 특성을 입찰 성향에 근거하여 조사하고 결과를 토대로 입찰정보를 분석한다. 이를 토대로 고객들에게 신속하고 정확한 입찰정보를 제공해주기 위한 여러 기법들을 통합하여 최적의 입찰정보를 제공하는 시스템을 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.349-353
• /
• 2006

국내에서도 최근 이상기후 현상이 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인해 매년 봄가뭄과 여름홍수가 반복적으로 발생하여 효율적 수자원 관리의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 최적 저수지 운영을 통한 효율적인 수자원 이용으로 과다한 무효 방류와 같이 낭비되는 수자원을 절감시켜 신규 수자원 개발과 유사한 효과를 획득하고, 기존 시설에 의한 지역 용수의 안정적인 공급으로 신규 수자원 개발 억제에 의한 비용 절감의 필요성과 유역의 수자원 변화를 평가하기 위한 모형의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 저수량 확보, 생활.농업.공업.하천유지용수 공급, 홍수조절, 수력발전 등의 다양한 목적들을 적절히 고려하고, 사용자의 요구에 따라 목적별 우선권을 변경할 수 있도록 적절한 membership 함수를 구축하여 fuzzy DP 모형을 개발하였다. 또한, 개발된 fuzzy DP 모형에 소양강 다목적댐의 기왕의 수문자료를 도입한 모형의 최적화 운영결과와 기왕의 실적자료를 비교 검토하여 최적화 운영의 우수성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 저수지의 효율적인 운영을 위한 지침으로 사용될 수 있을 것이며, 유역의 수자원 영향 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2017.04a
• /
• pp.955-957
• /
• 2017

감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 깊이 정보 내 노이즈와 돈방 내 돼지와 배경의 깊이 정보 값이 유사하여 개별 돼지만을 탐지하기란 쉽지 않다. 특히 천장에 설치된 센서로부터 획득된 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 탐지하기 위한 방법이 요구된다. 본 논문에서는 노이즈에 덜 민감한 바닥 배경을 이용하여 바닥에 위치한 돼지의 부분을 먼저 탐지한 후, 벽에 위치한 돼지의 나머지 부분을 수퍼픽셀과 영역확장 기법으로 탐지하는 방법을 제안한다. 실험 결과 돈방 내 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 정확히 탐지하였으며, 영상 1장 당 수행시간이 5msec로 실시간 처리에 문제가 없음을 확인하였다.