Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.801-801
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2012
최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.
This study is about the implementation of low energy sewage management technology through effective control of blower which consumes the most energy in sewage treatment. In calculating the amount of oxygen required for microorganisms, unlike the existing method using the operating index in the bioreactor or TMS data in the discharge port, the CODcr and NH4+-N concentration changes in sewage flowing into the sewage treatment plant were detected in advance before entering the bioreactor and the amount of air was controlled based on this. The pre-sensing was found to have a high correlation compared with conventional products. As a result of blower control, it was possible to save about 9.9% energy more than the manual control. Consequently, this study suggested the possibility of blower's real-time control combined with pre-sensing technology. Also, it is expected that the low energy sewage treatment can be applied to sewage treatment facilities dependent on operation by manpower, and it will contribute to the reduction of greenhouse gas emissions.
We propose a machine learning-based method for proactively detecting faults in LDPE processes and predicting equipment lifespan. It is important to detect and prevent unexpected faults in chemical processes in order to maximize safety and productivity. Since LDPE process is a high-pressure process up to 3,000 kg/㎠g or more, once ESD occurs, it can result in productivity loss due to increased maintenance periods. By collecting key variables operation data of the process and using unsupervised machine leaning methods, we developed a fault detection model which detected 4 ESDs 2.4 days prior to the occurrence. In addition, it was confirmed that the life expectancy of a hyper compressor can be predicted by using the physically significant key variables.
In this research, we developed video analytic algorithms to detect water-level automatically and a system for proactive alarming using intelligent CCTV cameras. We applied these algorithms and a system to test-beds and verified for practical use. We made camera-selection policies and operation plans to keep the detection accuracy high and to optimize the suitability for the ever-changing weather condition, while the environmental factors such as camera shaking and weather condition can affect to detection accuracy. The estimation result of algorithms showed 90% detection accuracy for all CCTV camera types. For water level detection, NIR camera performed great. NIR camera performed over 95% accuracy in day or night, suitable in natural weather condition such as shaking condition, fog, and low light, needs similar installment skills with common cameras, and spends only 15% high cost. As a result, we practically tested water level detection algorithms and operation system based on intelligent CCTV camera. Furthermore, we expect the positive evidences when it is applied for public use.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.1001-1004
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2018
As the industry generates a lot of data, it is increasingly dependent on the IoT platform. For this reason, the performance and anomaly detection of IoT platform is becoming an important factor. In this paper, we propose a system model of IoT platform that detects device anomaly without performance issue. The proposed system uses Micro Batch which calculates the data transmission cycle to provide Soft Real-time service. In the industry, it was difficult to collect abnormal data, so the Hotelling's $T^2$ model was applied to the data analysis experiment. And the Hotelling's $T^2$ model successfully detected anomalies.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.525-530
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2023
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2009.05a
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pp.190-195
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2009
자동차 이용자 수가 증가 할수록 자동차 사고로 인한 피해도 많이 늘어나고 있다. 이러한 자동차 사고를 사전에 예방하기 위해서는 운전자의 상태 및 현재 차량 상태를 파악하여 사고를 미리 방지함으로서 운전자의 안전을 보조할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안전운전을 보조하기 위하여 졸음운전 여부 감지 시스템, 후진시 후방 안전거리를 감지하는 시스템, 쾌적한 운전 환경을 위한 실내 환경 측정 시스템, 주차 시 생길 수 있는 사고에 대한 감시시스템을 센서와 MCU등을 이용한 임베디드 시스템을 구현 하였다.
현재 첨단기기를 활용한 많은 지능형 자동차 연구개발이 급속히 발전하고 있는 추세이다. 사전 기술은 운전자의 운전미숙 때문에 생긴 돌발 상황을 대처할 수 있는 기능을 갖춘 첨단 자동차 안전장치의 용도제한과 고비용으로 대중화 되지 못했다. 그러므로 안전장치의 개발은 미숙한 운전자들의 안전 운전을 위해 사각지대 감지 장치가 필요하다. 사각지대에 관련된 연구 동향으로써는 사각지대 거울에서부터 사각지대 충돌회피시스템 등 여러 가지의 특허들도 연구된 상태이다. 본 논문에서는 초음파센서와 서보모터 및 기타 LED장치를 사용하여 새로운 기술적 메커니즘을 제안했다. 사각지대를 감지하기 위한 초음파 센서의 적절한 위치를 설계하였고, 회로도를 설계하여 모형으로 사각지대 감지장치를 구성하였다. 성능을 검증하기 위한 실험에서는 이동하는 물체와 동일선상에서의 물체를 감지하는 두 가지 방법으로 사각지대 감지테스트를 완료 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.352-352
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2021
가뭄은 강수량의 부족으로 인한 기상학적 가뭄과 지표수 및 지하수의 부족으로 인한 수문학적 가뭄, 토양의 건조 상태로 인한 농업적 가뭄, 용수 및 전력공급의 제한으로 인한 사회·경제적 가뭄으로 분류될 수 있으며, 일반적으로는 어느 지역의 인간생활 및 사회 경제 활동이나 동식물 생육에 피해를 가져올 정도로 강수량 부족이 장기화되는 비정상적인 현상으로 정의할 수 있다. 메가가뭄의 선제적인 대비를 위한 메가가뭄의 사전감지를 위해 본 연구에서는 매년 가뭄 발생 및 확산 여부 판단을 통해 메가가뭄 예방/대비 목적의 년 단위 가뭄 전주기 분석을 위한 메가가뭄상태 판단 절차 방법론을 제시하였다. 메가가뭄 상태 판단 절차 방법론은 메가가뭄 확산 유무에 따라 6단계의 절차로 진행된다. 1단계로 전년도의 가뭄상태(Carry over의 유무)와 가뭄피해 실적자료(통합가뭄위험도 활용 )를 분석하여 확산여부를 판단하며, 2단계로 당해연도에 가뭄이 발생할 것인지를 장기예보와 더불어 MODIS 위성자료를 이용한 평년대비 토양건조상태로 감지한다. 3단계로 1개월 및 10일 예보자료를 이용해 기상학적 가뭄의 발생 여부를 가뭄지수로 판단하고, 4단계로 기상학적 가뭄 하에서 농업 및 수문학적 가뭄의 진행여부를 저수율, 지하수위, 현장대응 정보의 신속한 수집을 통해 확산여부를 판단한다. 5단계는 가뭄 관련 인터넷 뉴스데이터기반의 농작물 피해, 식수제한, 녹조발생 등의 피해상황을 통해 가뭄 피해발생지역을 도출하여 확산여부를 판단하며, 6단계는 기상, 농업, 수문, 사회 경제적 가뭄을 평가함과 더불어 다음년도 가뭄확산에 대비하는 순으로 메가가뭄 상태 판단 절차 방법론이 진행된다.
The proposed preamplifier for the static random access memory reduces the time required for the sense amplifier enable during the read operation by 55%, which leads to a significant speed up the total spped. This is attirbuted to the novel circuit techqniue that cancels out the transistor mismatch which is induced by the process variation. In addition, a selective enable circuit for preamplifier circuit is proposed, so the proposed preamplifier is enabled only when it is required. Accordingly the energy overhead is limited below 4.45%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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