• 제목/요약/키워드: 시계열분석방법

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Life-Sustaining Procedures, Palliative Care, and Cost Trends in Dying COPD Patients in U.S. Hospitals: 2005~2014

  • Kim, Sun Jung;Shen, Jay;Ko, Eunjeong;Kim, Pearl;Lee, Yong-Jae;Lee, Jae Hoon;Liu, Xibei;Ukken, Johnson;Kioka, Mutsumi;Yoo, Ji Won
    • Journal of Hospice and Palliative Care
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    • 제21권1호
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    • pp.23-32
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    • 2018
  • 목적: 미국 병원에서 만성폐색성폐질환으로 사망하는 환자의 연명치료 및 완화의료에 대한 연구는 부족한 현실이다. 이 연구에서는 병원의 의료비 추세 및 완화의료 이용 및 연명치료 이용과의 관련성을 파악하고자 하였다. 방법: 이 연구는 2005~2014년 미국 입원환자 샘플(National Inpatient Sample, NIS)을 후향적 코호트 디자인으로 전환하였으며, ICD-9-CM (International Classification of Diseases, 9th revision) 코드를 활용하여 완화의료 및 집중치료(전신지지치료, 호흡기치료, 호흡기 수술)를 받은 환자를 구분하였다. 결과: 연평균성장률(Compound Annual Growth Rates, CAGR)을 활용하여 병원 의료비의 시계열변화를 확인하였으며, 다수준 다변량 회귀분석을 통해 병원의 의료비에 영향을 미치는 요소를 파악하였다. 전체 77,394,755 입원 건 중 79,314명의 환자가 최종 분석에 사용되었다. 병원 의료비는 연평균성장률이 5.83% (P<0.001)였으며, 전신지지치료와 완화의료의 연평균성장률은 각각 5.98%와 19.89% 였다(모두, P<0.001). 전신지지치료, 호흡기 치료, 호흡기 수술은 각각 59.04%, 72.00%, 55.26%의 병원 의료비 상승에 영향을(모두, P<0.001) 주었던 반면 완화의료는 28.71%의 병원 의료비 감소에 영향을 주었다(P<0.001). 결론: 미국에서 만성폐색성폐질환으로 사망하는 환자 중 전신지지 치료는 병원 의료비 상승의 주된 원인인 반면 완화의료 이용은 비용절감에 영향이 있는 것으로 파악되었다.

제목을스마트 시설환경 실시간 제어를 위한 마이크로 병렬 컴퓨팅 기술 분석 (A Benchmark of Micro Parallel Computing Technology for Real-time Control in Smart Farm (MPICH vs OpenMP))

  • 민재기;이동훈
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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    • pp.161-161
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    • 2017
  • 스마트 시설환경의 제어 요소는 난방기, 창 개폐, 수분/양액 밸브 개폐, 환풍기, 제습기 등 직접적으로 시설환경의 조절에 관여하는 인자와 정보 교환을 위한 통신, 사용자 인터페이스 등 간접적으로 제어에 관련된 요소들이 복합적으로 존재한다. PID 제어와 같이 하는 수학적 논리를 바탕으로 한 제어와 전문 관리자의 지식을 기반으로 한 비선형 학습 모델에 의한 제어 등이 공존할 수 있다. 이러한 다양한 요소들을 복합적으로 연동시키기 위해선 기존의 시퀀스 기반 제어 방식에는 한계가 있을 수 있다. 관행의 방식과 같이 시계열 상에서 획득한 충분한 데이터를 이용하여 제어의 양과 시점을 결정하는 방식은 예외 상황에 충분히 대처하기 어려운 단점이 있을 수 있다. 이러한 예외 상황은 자연적인 조건의 변화에 따라 불가피하게 발생하는 경우와 시스템의 오류에 기인하는 경우로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 시설환경 내의 다양한 환경요소를 실시간으로 분석하고 상응하는 제어를 수행하여 수학적이며 예측 가능한 논리에 의해 준비된 제어시스템을 보완할 방법을 연구하였다. 과거의 고성능 컴퓨팅(HPC; High Performance Computing)은 다수의 컴퓨터를 고속 네트워크로 연동하여 집적적으로 연산능력을 향상시킨 기술로 비용과 규모의 측면에서 많은 투자를 필요로 하는 첨단 고급 기술이었다. 핸드폰과 모바일 장비의 발달로 인해 소형 마이크로프로세서가 발달하여 근래 2 Ghz의 클럭 속도에 이르는 어플리케이션 프로세서(AP: Application Processor)가 등장하기도 하였다. 상대적으로 낮은 성능에도 불구하고 저전력 소모와 플랫폼의 소형화를 장점으로 한 AP를 시설환경의 실시간 제어에 응용하기 위한 방안을 연구하였다. CPU의 클럭, 메모리의 양, 코어의 수량을 다음과 같이 달리한 3가지 시스템을 비교하여 AP를 이용한 마이크로 클러스터링 기술의 성능을 비교하였다.1) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 1GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 2) 2.0 Ghz, 4 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 3) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 64Bit Linux(Arch64). 병렬 컴퓨팅을 위한 개발 라이브러리로 MPICH(www.mpich.org)와 Open-MP(www.openmp.org)를 이용하였다. 2,500,000,000에 이르는 정수 중 소수를 구하는 연산에 소요된 시간은 1)17초, 2)13초, 3)3초 이었으며, $12800{\times}12800$ 크기의 행렬에 대한 2차원 FFT 연산 소요시간은 각각 1)10초, 2)8초, 3)2초 이었다. 3번 경우는 클럭속도가 3Gh에 이르는 상용 데스크탑의 연산 속도보다 빠르다고 평가할 수 있다. 라이브러리의 따른 결과는 근사적으로 동일하였다. 선행 연구에서 획득한 3차원 계측 데이터를 1초 단위로 3차원 선형 보간법을 수행한 경우 코어의 수를 4개 이하로 한 경우 근소한 차이로 동일한 결과를 보였으나, 코어의 수를 8개 이상으로 한 경우 앞선 결과와 유사한 경향을 보였다. 현장 보급 가능성, 구축비용 및 전력 소모 등을 종합적으로 고려한 AP 활용 마이크로 클러스터링 기술을 지속적으로 연구할 것이다.

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히마와리 위성의 산불방사열에너지 자료를 이용한 산불배출가스 추정: 2017년 삼척 및 강릉 산불을 사례로 (Estimation of Fire Emissions Using Fire Radiative Power (FRP) Retrieved from Himawari-8 Satellite)

  • 김대선;원명수;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권6_1호
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    • pp.1029-1040
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    • 2017
  • 산불은 다량의 온실가스를 대기 중으로 방출하는 자연재해로서, 이를 효율적으로 감시하기 위해서는 정지궤도 위성의 산불방사열에너지(fire radiative power, FRP)를 활용하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 2017년 5월 6일에 발생한 우리나라 삼척과 강릉 산불을 사례로, 히마와리 위성의 중적외 채널자료를 이용하여 FRP를 산출하였으며, 이를 통해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 제한적인 시간해상도로는 관측이 불가능한 10분 간격의 산불 피해강도의 실시간 모니터링이 가능함을 확인하였다. 또한 히마와리 FRP를 이용하여 강릉 산불의 배출가스를 계산하였으며, 에어코리아 실측치와 비교하였을 때 거리 차에 의한 1~3시간의 지연현상과 함께, 산불배출가스의 시계열 패턴이 매우 잘 일치함을 알 수 있었다. 또한 선행연구에서 고해상도 영상분석을 통해 제시한 산불배출가스 추정량과 비교하였을 때, 100 ha당 배출량이 삼척은 약 12%, 강릉은 약 2%의 차이로 매우 유사한 결과를 나타냈다. 이는 산불 피해면적과 피해강도에 대한 직접적인 분석 없이도, 정지궤도 위성의 FRP만을 이용하여 산불배출가스의 정밀한 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구는 향후 발사될 우리나라 정지궤도 기상위성인 GK-2A(Geostationary Korea Multi-Purpose Satellite-2A)의 산불배출가스 추정 및 에어로솔 산출에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

차세대 브이월드 시스템 아키텍처 구성에 관한 연구: 최적의 아키텍처 설계를 위한 신기술 분석 (A Study on the Next VWorld System Architecture: New Technology Analysis for the Optimal Architecture Design)

  • 고준희;임용화;김민수;장인성
    • Spatial Information Research
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    • 제23권4호
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    • pp.13-22
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    • 2015
  • 국가 공간정보를 다양한 방법으로 서비스 중인 공간정보 오픈플랫폼은 2012년 서비스 오픈 후 2차원 지도, 3차원 지형, 3차원 건물, 시계열지도 및 각종 주제도 등 지속적으로 다양한 콘텐츠와 서비스를 추가함에 따라 사람들의 관심이 증가하고 있다. 그러나, 공간정보 오픈플랫폼 시스템은 2012년 9월과 2013년 9월에 북한관련 3차원 위성영상 및 백두산 관련 신규 서비스가 추가되면서 사용자 접속의 폭주로 서비스가 중단되는 일이 발생하는 등 시스템의 과도한 부하에 대하여 안정적이지 못한 구조를 가지고 있다. 이는, 신규 콘텐츠 추가나 사용자 접속 증가 등 필요시마다 단순히 서버나 네트워크 장비만을 증설하여 서비스를 수행하였기 때문이다. 이에 본 연구에서는 CDN, 가상화, 클러스터링 등 신기술을 분석하여 방대한 국가 공간정보를 안정적으로 서비스 할 수 있는 새로운 공간정보 오픈플랫폼 아키텍처 구성방안을 제시하고자 한다. 끝으로 본 연구결과는 대용량 공간정보와 다수 사용자를 처리할 수 있는 차세대 공간정보 오픈 플랫폼 아키텍처 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

국내 지역 홍수빈도해석을 위한 기법 제안: Bayesian-GLS 회귀 (Proposing a Technique for Regional Flood Frequency Analysis: Bayesian-GLS Regression)

  • 정대일;제리스테딘져;김영오;성장현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.241-245
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    • 2007
  • 국내 홍수빈도 분포의 매개변수 추정에서 지점추정(at-site estimate) 방법은 유량 자료의 부족으로 발생하는 표본오차(sampling error)가 크기 때문에 충분한 유량 자료를 보유한 지점에 한하여 제한적으로 사용되고 있다. 대안으로 동질성을 가진 유역의 유량 자료를 모아 지역 매개변수를 추정하는 지수홍수법(Index Flood Method)이 제안되기도 하였으나, 이질성이 큰 우리나라의 유역특성 때문에 적용이 쉽지 않다. Stedinger와 Tasker가 1986년 제안한 GLS(Generalized Least Square) 기법은 유역을 동질지역으로 구분할 필요가 없으며 지점들간의 상관관계와 이분산성을 고려할 수 있어, 국내 홍수빈도 해석을 위해서 꼭 도입해야할 기법으로 생각된다. 본 연구에서는 기존의 GLS 기법의 단점을 보완한 Bayesian-GLS 기법을 이용하여, 국내 대유역에 골고루 위치하며 댐의 영향을 받지 않는 31개 지점의 연최대 일유량 시계열의 L-변동계수(L-moment coefficient variation)와 L-왜도계수(L-moment coefficient skewness)를 추정할 수 있는 회귀모형을 제안하였다. 위 회귀모형을 구성하기 위한 유역특성으로는 유역면적, 유역경사, 유역평균강우 등을 사용하였다. Bayesian-GLS (B-GLS) 적용 결과를 OLS(Ordinary Least Square) 및 Bayesian-GLS 기법에서 지점간의 상관관계를 고려하지 않는 Bayesian-WLS(Weighted Least Square)와 비교 평가하여 그 우수성을 입증하였다. 따라서 본 연구에서 제안된 B-GLS에 의한 지역회귀모형은 국내의 미계측유역이나 또는 관측 길이가 짧은 계측유역의 홍수빈도분석을 위해 매우 유용할 것으로 기대된다.년 홍수 피해가 발생하고 있지만, 다른 한편 인구밀도가 높고 1인당 가용 수자원이 상대적으로 적기 때문에 국지적 물 부족 문제를 경험하고 있다. 최근 국제적으로도 농업용수의 물 낭비 최소화와 절약 노력 및 타 분야 물 수요 증대에 대한 대응 능력 제고가 매우 중요한 과제로 부각되고 있다. 2006년 3월 멕시코에서 개최된 제4차 세계 물 포럼에서 국제 강 네트워크는 "세계 물 위기의 주범은 농경지", "농민들은 모든 물 위기 논의에서 핵심"이라고 주장하고, 전 프랑스 총리 미셀 로카르는 "...관개시설에 큰 문제점이 있고 덜 조방적 농업을 하도록 농민들을 설득해야 한다. 이는 전체 농경법을 바꾸는 문제..."(segye.com, 2006. 3. 19)라고 주장하는 등 세계 물 문제 해결을 위해서는 농업용수의 효율적 이용 관리가 중요함을 강조하였다. 본 연구는 이러한 국내외 여건 및 정책 환경 변화에 적극적으로 대처하고 물 분쟁에 따른 갈등해소 전략 수립과 효율적인 물 배분 및 이용을 위한 기초연구로서 농업용수 수리권과 관련된 법 및 제도를 분석하였다.. 삼요소의 시용 시험결과 그 적량은 10a당 질소 10kg, 인산 5kg, 및 가리 6kg 정도였으며 질소는 8kg 이상의 경우에는 분시할수록 비효가 높았으며 특히 벼의 후기 중점시비에 의하여 1수영화수와 결실율의 증대가 크게 이루어졌다. 3. 파종기와 파종량에 관한 시험결과는 공시품종선단의 파종적기는 4월 25일부터 5월 10일경까지 인데 이 기간중 일찍 파종하는 경우에 파종적량은 10a당 약 8${\ell}$이고 늦은 경우에는 12${\ell}$ 정도였다. 여기서 늦게 파종한 경우 감수의 가장 큰 원인은 1수영화수가 적어지기 때문이었다. 4. 건답직파에 대한 담수상태로 관수를 시작하는 적기는 파종후

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근접사진측량과 Total Least Squares를 활용한 VLBI 안테나 형상 변형 모니터링 방안 연구 (Shape Deformation Monitoring for VLBI Antenna Using Close-Range Photogrammetry and Total Least Squares)

  • 김혁길;윤홍식
    • 한국측량학회지
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    • 제34권1호
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    • pp.99-107
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    • 2016
  • VLBI 시스템의 정밀측위 정확도 유지를 위하여 안테나 구조물에서 발생하는 형상 변형을 분석할 수 있는 모니터링 연구가 반드시 수행되어야 한다. 특히, VLBI 안테나 주 반사경의 형상 변화로 인하여 퀘이사로부터 전자기파 수신에 대한 안테나 이득이 감소할 것으로 예상됨에 따라, 주 반사경을 대상으로 하는 형상 변형 모니터링에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 향후 상시적이고 자동화된 구조 변형 모니터링 시스템으로 활용될 수 있는 근접사진측량 방법과 연계한 효율적인 알고리즘 구축을 통해 VLBI 구조물 중 가장 변형 가능성이 높은 주 반사경을 모니터링하기 위한 기반연구를 수행하였다. 이를 위해, VLBI 안테나 주 반사경의 전 방향에 분포된 특징점을 대상으로 토털최소제곱법을 활용하여 총 10개의 fitting line을 추정하고, 비교차 선들 간의 근접점 계산 알고리즘을 활용하여 추정된 fitting line들의 교차점을 계산하였다. 본 연구결과는 향후 시계열 분석을 통해 3축으로 표현된 교차점의 수치변동량을 계산함으로써 변형률뿐만 아니라 변형방향까지 예측할 수 있는 직관적인 근거자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.

바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처 (Bio-Sensing Convergence Big Data Computing Architecture)

  • 고명숙;이태규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권2호
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    • pp.43-50
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    • 2018
  • 생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.

2012 ~ 2015년 국내 수송용 연료의 물성 및 CO2 배출계수의 변화추이 분석연구 (The analysis of Change on Property and CO2 Emission Factor of Domestic Transportation Fuel from 2012 to 2015)

  • 강형규;도진우;임완규;황인하;하종한;나병기
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.855-863
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    • 2016
  • 대부분의 온실가스는 에너지의 생성 및 이용으로부터 발생되고, 교통부문에서 배출되는 온실가스 중 약 95 % 이상이 수송용 연료에서 기인한다. 또한, IPCC 가이드라인에서 제시하는 배출계수를 사용하였을 경우 국가 고유의 연료특성이 반영되지 않는 단점이 있고, 기후변화협약 교토의정서에 따른 의무 감축국도 UN에 제출하는 국가 온실가스 배출량 보고서 작성 시 대부분 Tier 2나 Tier 3 수준의 배출계수를 적용하고 있다. 본 연구에서는 국내 교통부문에 사용되는 휘발유, 경유 등의 수송용 연료에 대한 연차별 시계열 특성을 파악하고, $CO_2$ 배출계수의 연도별 변화추이를 분석하여 실제 연료를 활용한 $CO_2$배출계수 실측방법의 적용 타당성을 평가하였다.

MODIS 해색 자료의 유효관측영역 확장에 대한 연구 (A Study on Extending Successive Observation Coverage of MODIS Ocean Color Product)

  • 박정원;김현철;박경석;이상환
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제31권6호
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    • pp.513-521
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    • 2015
  • 해색 원격탐사 자료의 처리과정에서는 일반적으로 관측 영역의 확보를 위해 시공간적 합성을 수행하며, 이 때 Level-2 flag를 참조하여 합성 재료가 되는 영상의 유효성을 판단한다. NASA OBPG의 표준 알고리즘은 stray light에 의한 관측 오차를 최소화하기 위해서 필터링 윈도우를 채택하고 있으나, 이로 인한 관측 영역의 손실이 많다. 이 연구는 유효 관측 영역의 복원/확장을 통한 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 목적을 둔다. 이를 위해서 MODIS/Aqua의 필터링 윈도우의 크기 변화에 따른 관측 영역과 클로로필a 농도 측정값의 변화를 분석하였다. 그 결과 유효 관측 영역에 있어 Level-2 swath 자료, Level-3 일별 합성자료, 8일 합성자료, 월별 합성자료에서 각각 $13.2({\pm}5.2)%$, $30.8({\pm}16.3)%$, $15.8({\pm}9.2)%$, $6.0({\pm}5.6)%$의 복원 효과가 발생하였으며, 표준 자료와의 측정값 차이는 공통 관측 영역에서 평균 0.012% 이하로 매우 유의하였다. 또한 공간 영역 확장으로 인해 시계열 자료에서의 관측 밀도도 상승하였으며 그 이득은 8일 합성자료에서 가장 크게 나타났다. 제안 방법을 통한 유효 영역의 확장은 자료 생산의 효율성뿐만 아니라 자료 분석의 통계적 신뢰성 확보의 측면에서도 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 기여할 수 있다.

IoT 스트리밍 센서 데이터에 기반한 실시간 PM10 농도 예측 LSTM 모델 (Real-time PM10 Concentration Prediction LSTM Model based on IoT Streaming Sensor data)

  • 김삼근;오택일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.310-318
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    • 2018
  • 최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.