• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.350-354
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• 2010

전 세계적인 지구 온난화 현상으로 해수면 상승과 생태계 변화가 발생하여 기후변화에 대한 사회적관심이 증가하고 있다. 이와 더불어 기후변화와 지구환경시스템의 대기, 수권, 생물권, 지표면 동 각 권역간의 상호작용과 피드백을 고려한 연구가 증가하고 있는 실정이다. 기후와 환경을 통합적으로 분석하여 기후변화에 따른 지구환경시스템의 변화특성을 이해하고 이러한 피드백 과정을 파악하기 위해서는 분석 자료의 원활한 공유와 연계를 위한 통합 데이터베이스 구축이 필요하다. 이를 위해서는 먼저 다양한 기후/환경 연구 분야의 자료를 관리하기 위한 데이터의 의미, 명칭, 정의 등에 대한 원칙의 수립이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기후/환경 변화예측 연구 자료의 원활한 공유와 관리를 위한 데이터 표준화 연구를 수행하였다. 기후/환경 변화예측 연구 분야의 자료 현황을 조사 및 분석하였고 그에 따른 자료 관리 방안을 마련하였다. 그 결과 관리할 오브젝트를 기준으로 기후/환경 연구 분야의 데이터 표준화를 수행하였고 표준단어, 표준도메인, 표준용어를 정의하였다. 데이터 표준화 결과는 기후/환경 변화예측 자료를 관리하고 공유하는데 있어 데이터의 의미를 효율적으로 파악하고, 데이터베이스 설계과정에서 데이터의 품질과 생산성을 향상 시킬 수 있다. 향후 연구에서는 데이터베이스 개념적 엔티티의 속성설계 단계부터 데이터 표준을 적용한 통합 데이터베이스 구축이 필요하다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.12
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• pp.271-280
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• 2019

Smart factory, a critical part of digital transformation, enables data-driven decision making using monitoring, analysis and prediction. Predictive maintenance is a key element of smart factory and the need is increasing. The purpose of this study is to analyze the degradation characteristics of a galvanizing kettle for the steel plating process and to predict the remaining useful life(RUL) for predictive maintenance. Correlation analysis, multiple regression, principal component regression were used for analyzing factors of the process. To identify the trend of degradation, a proposed rolling window was used. It was observed the degradation trend was dependent on environmental temperature as well as production factors. It is expected that the proposed method in this study will be an example to identify the trend of degradation of the facility and enable more consistent predictive maintenance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.34-34
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• 2011

최근 우리나라에서는 기상이변과 기후변화에 의한 국지성 집중호우의 발생으로 인해 인명 및 재산 피해가 증가하는 추세이다. 따라서 이러한 기상현상을 좀 더 정확하게 예측하고 이를 대응하고자 악기상 모형의 개발과 구축 및 활용에 대한 연구들이 활발하게 진행 중에 있다. GCM이 제공하고 있는 많은 유용한 정보에도 불구하고 대부분의 모델이 시 공간 분해능과 물리 과정의 한계점으로 인해 지역적인 기후 특성이나 변화를 예측하기에는 많은 문제점들이 나타나고 있다. GCM의 한계점을 극복하기 위한 방법으로 세밀한 규모의 기후 정보를 얻기 위해 복잡한 지형과 해안선, 호수, 식생, 지표특성과 같은 아격자 규모의 강제 효과를 반영할 수 있는 고해상도 지역 기후 모델(Regional Climate Model, RCM)의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 전지구 20km 격자자료를 입력장으로 하여 8km 격자로 한반도를 포함하는 도메인에 대해 비정역학 완전 압축성 중규모 모델인 WRF를 이용하여 상세예측자료를 생산하고자 하였다. 강수 예측의 경우 돌발적으로 발생하는 경우가 많아, 이를 예측하기 위해서는 상세한 강수량 정보를 빠른 시간 내에 정확히 제공할 수 있는 모델을 사용하여야 한다. 강수의 경우 온도와는 달리 공간적 편차가 매우 커 지역적으로 정확한 강수량을 예측 하는데 어려움이 있다. 상세강수 예측을 위해 미세 격자 규모의 비 정역학 모형을 사용할 경우 계산양이 매우 늘어나기 때문에 장시간의 모형 적분 시간뿐 아니라, 상당한 컴퓨터 자원을 필요로 하므로 이에 대한 대안으로 지형효과를 포함한 강수량 진단 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 사용하였다. 최종적으로 한반도의 복잡한 지형적 영향을 반영하기 위해 1 km의 수평해상도를 가지는 고해상도 강수량 진단 모형(QPM)과 상세한 지리적, 공간적 분석을 할 수 있는 ARCGIS를 이용하여 한반도 도별 상세 강수자료를 생산하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.415-415
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• 2018

갈수관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 하천유량을 예측할 수 있는 방안을 마련하는 것이 중요하다. 하천유량 예측을 위해서는 강수량에 대한 예측 값을 활용하는 방안이 가장 적합하다고 할 수 있으나 강수량 예측에 대한 불확실성은 하천유량 예측의 정확도 확보에 있어 한계로 작용하고 있다. 강수량 예측에 대한 불확실성 극복을 위해서는 다양한 강수 시나리오를 설정하여 활용하는 방안을 검토할 수 있으며, 유량 예측을 하고자 하는 유역에 대해 과거 발생했던 강수량이 반복된다는 가정 하에 유량 예측을 제한적으로 수행하고 있는 상황이다. 이와 함께 강수 시나리오의 다양성 확보 차원에서 하천유량을 예측하고자 하는 유역에 대해 가뭄빈도 강수량을 사전에 산정한 후 유량 예측 과정에 활용하는 방안도 고려해볼 수 있는 방안이다. 이에 본 연구에서는 2016년 수립된 수자원장기종합계획(국토교통부, 2016)에서 제시된 중 권역별 일 강수량 자료를 이용하여 중권역별로 월 강수량을 산정한 후 월별 가뭄빈도분석을 수행하였다. 1966~2015년까지의 기간에 대한 월 강수량 자료를 이용하여 월별로 가뭄빈도분석을 수행하였으며, 빈도분석 방법으로는 확률가중모멘트법을 이용하여 적정 분포형 결정 및 갈수빈도별 강수량을 산정하여 제시하였다. 이때 빈도 강수량의 재현기간은 총 7가지 빈도(2년, 5년, 10년, 20년, 50년, 80년, 100년)를 고려하였다. 산정된 빈도 강수량을 이용하여 월 유출모형에 적용함으로써 월 유출 전망 자료 생산이 가능하며, 금강수계의 용담댐유역에 시범 적용하여 그 결과를 검토하였다. 검토 결과, 중권역별로 산정된 월별 가뭄빈도 강수량을 활용한 하천유량 예측 방법은 갈수예보에 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.6
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• pp.251-259
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• 2024

Fine particulate matter, especially PM2.5 with a diameter of less than 2.5 micrometers, poses significant health and economic risks. This study focuses on the Seoul region of South Korea, aiming to analyze PM2.5 data and trends from 2017 to 2022 and develop a mid-term prediction model for PM2.5 concentrations. Utilizing collected and produced air quality and weather data, reanalysis data, and numerical model prediction data, this research proposes an ensemble evaluation method capable of adapting to trend changes. The ensemble method proposed in this study demonstrated superior performance in predicting PM2.5 concentrations, outperforming existing models by an average F1 Score of approximately 42.16% in 2019, 58.92% in 2021, and 34.79% in 2022 for future 3 to 6-day predictions. The model maintains performance under changing environmental conditions, offering stable predictions and presenting a mid-term prediction model that extends beyond the capabilities of existing deep learning-based short-term PM2.5 forecasts.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.11
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• pp.18-26
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• 2023

The building energy management system (BEMS), a system designed to efficiently manage energy production and consumption, aims to address the variable nature of power consumption within buildings due to their physical characteristics, necessitating stable power supply. In this context, accurate prediction of building energy consumption becomes crucial for ensuring reliable power delivery. Recent research has explored various approaches, including time series analysis, statistical analysis, and artificial intelligence, to predict power consumption. This paper analyzes the strengths and weaknesses of the Prophet model, choosing to utilize its advantages such as growth, seasonality, and holiday patterns, while also addressing its limitations related to data complexity and external variables like climatic data. To overcome these challenges, the paper proposes an algorithm that combines the Prophet model's strengths with the gated recurrent unit (GRU) to forecast short-term (2 days) and medium-term (7 days, 15 days, 30 days) building energy consumption. Experimental results demonstrate the superior performance of the proposed approach compared to conventional GRU and Prophet models.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.04a
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• pp.100-104
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• 1999

실제 생산공장에서 행해지는 작업 방법이나, 제조 과정을 사전에 보여질 수 있다면 작업 환경에서 일어나는 문제점 등을 미리 예측 할 수도 있고, 공간활용 및 효율적인 운영이 가능할 것이다. 본 연구는 주어진 공장 내에서 최적 배치를 위한 물류의 이동 및 적재 시스템 구축을 위한 단계로써 기존의 P업체를 대상으로 가상 공장 Simulation 시스템을 구축하였다. 가상 공장 시스템은 VR(Virtual Reality)기법을 적용하여 생산 과정 모습을 재현하도록 구현하였다. 가상 공장을 구축하여 기존 공장의 문제점을 지적하고 효율적인 운영을 위한 방안을 제안하였으며 각 부서별 재배치도 제안하였다. 구현된 가상공장은 트윈기, 인플레이션기, 인쇄기 등으로 구성되며, 생산 공정의 가상 시뮬레이션을 통하여 실제 생산라인 및 장비의 효율성을 평가하였고 생산 과정을 수행하여 신 방비의 사용 여부를 분석할 수 있었다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.4
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• pp.391-404
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• 2021

This study developed a long-term prediction model for the potential yield of garlic based on a genetic algorithm (GA) by utilizing global climate reanalysis data. The GA is used for digging the inherent signals from global climate reanalysis data which are both directly and indirectly connected with the garlic yield potential. Our results indicate that both deterministic and probabilistic forecasts reasonably capture the inter-annual variability of crop yields with temporal correlation coefficients significant at 99% confidence level and superior categorical forecast skill with a hit rate of 93.3% for 2 × 2 and 73.3% for 3 × 3 contingency tables. Furthermore, the GA method, which considers linear and non-linear relationships between predictors and predictands, shows superiority of forecast skill in terms of both stability and skill scores compared with linear method. Since our result can predict the potential yield before the start of farming, it is expected to help establish a long-term plan to stabilize the demand and price of agricultural products and prepare countermeasures for possible problems in advance.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.101-104
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• 2021

본 논문에서는 시뮬레이션을 이용하여 대부분의 공정이 수작업으로 이루어지고 있는 수산가공 공장의 생산성 향상을 위한 제조데이터 활용 시스템을 제안한다. 제안된 내용은 플랜트 시뮬레이션을 이용하여 생산공정 모델링을 제작하고, 이로부터 가상의 제조데이터를 수집하여 생산량, 작업공정 시간 등 최적화된 공정 프로세스를 도출한다. 또한 제조데이터 수집 및 분석을 위하여 공장 내 수기로 작성되는 제조데이터를 정형화하여 제조데이터 플랫폼에 저장하고, 저장된 데이터의 시각화, 실시간 모니터링 등 데이터 시각화 및 시뮬레이션과 연동된 공정 프로세스 예측 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1995.10a
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• pp.93-96
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• 1995

비가림 시설은 대표적인 간이시설로써 시공이 간편하며 강우차단 효과에 의한 생산성 향상이 기대되는 등 경제성 높기 때문에 하절기 재배에 많이 이용된다. 본 연구에서는 다양한 비가림 시설(관행형태 및 재량형태)의 형태별 효율성 평가를 위하여 적정 외부 풍속 및 일사량 조건에 대하여 각 시설의 환기율 및 실내온도 등을 포함한 환경해석을 실시하였다. 또한 시설내의 공간을 재배중인 작물의 형태에 따라 몇 개의 공간으로 구분하여 시설내의 환기저항을 고려한 시설의 환기량 및 실내온도 예측이 가능한 모델을 사용함으로써 보다 정확한 비가림 시설의 효율성 검토를 목적으로 하였다. (중략)