• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.377-383
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• 2018

사물인터넷(IoT) 서비스는 스마트 환경이 발전하면서 다양한 데이터를 생산하고 있다. 이 데이터는 사용자의 상황을 판단하는 중요한 데이터로 사용된다. 그렇기 때문에 센서의 이상 상태를 실시간으로 모니터링하고 이상 데이터를 탐지하는 것이 중요하다. 하지만 데이터 구조와 프로토콜이 다양하기 때문에 표준화된 데이터 구조로 변환하는 과정이 필요하다. 그럼으로써 데이터의 품질을 보장하고 정확한 분석을 통해 서비스의 품질까지 좋아지는 효과를 기대할 수 있다. 본 논문은 수집된 센서의 이상탐지를 위해 빅데이터 기반의 이상탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 이상탐지를 위해 데이터 표준화 전처리와 시계열 기반의 이상탐지가 우수한 SVM(Support Vector Machine) 모델을 적용하였다. 실험에서는 전처리와 전처리되지 않은 데이터를 각각 학습시키고 비교하였다. 그 결과, 전처리된 데이터는 이상 장애를 정확히 탐지하고 예측하였다.

• 자원환경지질
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• 제38권4호
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• pp.421-434
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• 2005

미국 네바다주의 칼린형 금광상을 모델로 강원도 예미지역에 대한 칼린형 금광상의 잠재력을 평가하였다 연구지역에 분포하는 고생대 퇴적암은 스러스트 단층 및 습곡으로 구성된 뚜렷한 구조적 규제를 받았으며, 고각의 단층과 투수성이 큰 예미각력암 및 호층의 석회질 이암층이 결합되어 있다. 남부 지역에 분포하는 석회암에 대한 탈륨, 안티몬, 비소, 은, 납, 아연, 구리, 몰리브덴 및 텅스텐에 대한 원소부화도의 분포 양상은 칼린형 금광상과 지구화학적 유사성을 나타낸다. 또한, 탄소와 산소동위원소 값은 이들 지역이 광역적으로 열수의 영향을 받았음을 지시한다. 연구지역에 대한 지질구조, 화학분석, 변질광물 감정 및 안정 동위원소 분석 및 지구물리학적 해석 견과, 광화대는 북동부 방향으로 연장될 가능성이 높으며 이를 확인하기 위해서 앞으로 체계적인 정밀탐사가 필요하다.

• 자원환경지질
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• 제34권5호
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• pp.423-435
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• 2001

무극 광화대는 인리형 분지인 백악기 음성분지와 단층 접촉하는 백악기 흑운모 화강암을 모암으로 하여 배태된 광상들로 구성되며, 광화대 북측에서 남측으로 무극${\cdot}$금왕${\cdot}$금봉 태극 광산의 순서로 배태된다. 맥의 산상, 광물학적, 유체포유불 및 등위원소 연구결과에 의하면, 북측 광화대의 무극광산은 상대적으로 높은 금-은비를 나타내는 전형적 복성맥의 구조를 보이며, 대체로 견운모화작용${\cdot}$녹니석화작용${\cdot}$녹염석화작용이 우세하게 관찰된다. 무극광산의 광화유체는 비교적 고온${\cdot}$고염도(=$300^{\circ}C$, 1~9 equiv. wt. % NaCl)와 물- 암석 상호반응이 진행된 광화유체($\delta^{18}O$; -1.2~3.7$\textperthousand$)로부터 냉각 및 희석작용의 진화양상을 보이며, 에렉트럼과 황화광물의 광물조합을 보이는 금광화기의 유황분압 및 정출온도는 $10^{-11.5}$~$10^{-13.5}$ atm과 267~$220^{\circ}C$를 보인다. 반면, 남측의 금왕${\cdot}$금봉${\cdot}$태극광산에서는 북측에 비해 낮은 금-은비를 보이는 단성맥 또는 망상세맥이 우세하게 산출되며, 캐올린화작용${\cdot}$규화삭용${\cdot}$탈산염화작용${\cdot}$스멕타이 트화작용이 광범위하게 분포하는 특징을 보인다. 이들 광산의 광화유체는 지표수의 다량 혼입에 의한 순환수 기원 ($\delta^{18}O$; -1.2~3.7$\textperthousand$)의 저온${\cdot}$저염 광화유체(<$230^{\circ}C$, <3 equiv. wt. % NaCl)로부터 $CO_2$ 비등 및 냉각작용에 의한 진화양상을 보인다. 황화광물과 에렉트림 이외에도 다양한 함은황염 광물이 우세하게 산출되는 이들 광산의 은광화기는 $10^{-15}$ ~$10^{-18}$ atm 과 200~15$0^{\circ}C$의 유황분압 및 정출온도를 보인다. 이들 연구결과는 무극광화대가 지표수의 다량 유입이 가능한 천부 지질환경임을 시사하며, 성 인적으로는 저유황형 천열수 광상으로 해석된다. 또한 광화대 북측과 남측에서의 광석광물, 이차변질광물 및 열수변질대의 분포, 광화유체 특성에 따른 전반적인 차이는 광화대내의 열적 중심부(무극광산)으로부터 열수계 최외각부(태극광산)가지의 열수계의 진화과정을 반영한 광산들의 시${\cdot}$공간적 분포에 기인한 것으로, 이는 열수계 진화과정시 유체간 혼합과정 및 광화유체 희석작용, 그리고 온도감소에 따른 금은광물 의 상이한 정출 환경에 기인한 것으로 해석된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권4호
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• pp.278-286
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• 2021

본 연구에서는 단면설계 및 열 교환 장치 위치 변경을 통해 온실의 구조 변경을 진행하였으며, 선행연구를 통해 개발된 모델을 근간으로 하여 개선 여부에 따른 온실 내부 환경을 예측하였다. 단면형상과 열 교환 장치의 개선 후 유속 변화에 따른 시뮬레이션 분석을 진행하였으며, 이 때 온도와 균일도는 각각 평균 0.65℃, 0.75%p 상승함을 확인하였다. 해석대상 온실과 같은 소규모 온실의 경우 방열관의 난방성능 개선보다 FCU에 의해 형성되는 공기 유동이 균일한 환경 조성에 더 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 개선 전·후 온실에 환기시스템 적용 시 공기 유동 특성 분석을 위해 시뮬레이션 분석을 진행하였다. 공기 유동과 공기령은 유사한 분포를 보였으며, 개선 후 온실의 공기령이 개선 전 온실 대비 18초낮게 나타났다. 개선 전·후 온실 시뮬레이션 분석 결과 전체적으로 개선된 온실에서의 평균온도 및 온도 균일도 상승, 최대편차 감소 등 내부 환경의 균일성이 향상됨을 확인하였다. 선행연구로 개발된 모델은 형상 변경, 열 교환 장치 위치 변경 등에 따라 변화하는 온실 내부 환경을 예측할 수 있음을 확인하였으며, 온실 설계, 온실 내 난방시스템 설계 등의 분야에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제13권3호
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• pp.187-197
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• 2010

화석연료를 사용하는 발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서 배출되는 $CO_2$를 포집하고 이를 대수층이나 유가스전과 같은 지질학적 구조에 장기간 저장하는 이산화탄소 포집 및 저장기술(Carbon dioxide Capture and Storage, CCS)이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 이와 같은 CCS 기술을 구현하기 위해서는 포집된 대용량의 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하는 과정이 필요하고, 이러한 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_2$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 황성분이 함유된 $SO_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 상태량 모델들을 비교 분석하였다. 이를 위해 BWRS EOS, PR EOS, PRBM EOS, RKS EOS, SRK EOS 그리고 NRTL-RK 모델과 같은 총 6가지 물리적 상태량 모델을 이용하여 $CO_2-SO_2$ 혼합물의 VLE 거동을 수치계산하고 이를 실험 데이터와 비교하였다. 또한, $CO_2$, $SO_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 상태량 모델을 이용한 계산결과와 실험결과와의 차이를 정량화하여 각각의 상태량 모델의 예측능력을 계량화 비교분석하였고 이로부터 $CO_2-SO_2$ 혼합물에 대한 최적의 이성분 매개변수 값들을 도출하였다.

• 한국사회복지학
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• 제68권3호
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• pp.51-71
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• 2016

이 연구의 목적은 한국을 포함한 OECD 주요국을 대상으로 사회구조적 요인, 복지제도, 노동시장 및 정치제도 등 독신모가구 빈곤의 국가 간 다양성에 영향을 끼치는 거시적 원인을 규명하는 것이다. 1981년부터 2012년 기간에 대해 불균형패널설계(unbalanced panel design)방법을 적용한 결합시계열회귀분석을 실시했다. 연구결과 독신모가구의 빈곤율은 국가 간 다양성이 현저했다. 1인당GDP는 빈곤위험감소에 기여하지 못했고, 여성고용율과 15세미만 아동비율은 빈곤위험을 증가시켰다. 전체사회복지지출, 아동에 대한 현금지출, 노조조직률, 정규직에 대한 고용보호, 비례대표선거제도, 누적좌파내각, 누적여성의석수는 독신모가구의 빈곤위험을 감소시키는 요인으로 나타났다. 한국은 경제성장 일변도와 노동시장유연화 위주의 탈빈곤전략에서 탈피해 보편적 복지제도, 아동에 대한 복지급여와 일-가정양립정책을 확대할 필요가 있다. 나아가 노조조직률향상과 고용보호확대 등 조정된 노동시장제도를 설계하고, 비례대표선거제도 등 합의제정치모델을 도입해 좌파정치세력과 여성의 정치적 대표성을 확립할 필요가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.173-185
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• 2015

본 연구는 통계적 분석기법을 통하여 부산시내에서 운영 중인 11개 터널에서 발생한 교통사고 456건을 대상으로 교통사고의 발생특성, 유형화 및 예측모델을 구축하였는바 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 교통사고 발생특성으로는 시간대별 터널 내 교통사고 08~18시 사이가 전체의 64.9%를 차지하고 있어 기존 도로의 45.8~46.1%에 비해 높게 나타났고, 사고유형별로는 차대차 사고가 대부분을 차지하고 있으며, 차량단독사고는 기존도로에 비해 다소 높게 나타났으며, 연령층별로는 21~40세의 구성비가 높았고, 제1당사자 차종별로는 화물차의 비중이 높았고, 운량별로는 맑은 날을 제외하고 비가 오는 날이 흐린 날 보다 더욱 높은 수치를 보였다. 교통사고 영향요인에 대하여 주성분분석을 실시한 결과, 제1주성분은 도로, 터널구조 및 교통류 관련요인이, 제2주성분은 조명시설 및 도로구조 관련요인이, 제3주성분은 대기상태 및 조명시설 관련요인이, 제4주성분은 인적 및 시계열 관련요인이, 제5주성분은 인적요인이, 제6주성분은 차량적 요인과 교통류 관련 요인이, 제7주성분은 기상요인으로 대별되었다. 교통사고 발생지점에 대하여 유형화를 실시한 결과, 최적 집단수는 5개로 구분지어 졌으며, 집단별로 수량화이론 1류를 적용하여 분석한 결과, 제1집단은 예측모델의 설명력이 낮은 반면 제4집단은 예측모델의 설명력이 중간정도, 제2, 제3, 제5집단은 높은 설명력을 가진 예측모델이 구축되었다. 예측모델의 편상관계수 절대 값이 0.2(약한 상관) 이상인 항목(주성분) 중에서 도로환경적 요인이 포함된 변수를 체크하여 분석한 결과, 주요 검토항목은 적절한 교통류 처리, 횡단구성(차로폭), 터널구조(터널길이), 도로선형, 환기시설, 조명시설로 요약되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.16-23
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• 2001

본 논문에서는 대어휘 음성인식에서 널리 사용되고 있는 N-gram 언어모델을 중규모 어휘의 음성인식에서도 사용할 수 있는 의사(疑似) N-gram 언어모델을 제안한다. 제안방법은 ARPA 표준형식 N-gram 언어모델의 구조를 가지면서 각 단어의 확률을 임의로 부여하는 비교적 간단한 방법으로 1-gram은 모든 단어의 출현확률을 1로 설정하고, 2-gram은 허용할 수 있는 단어시작기호 와 WORD 및 WORD와 단어종료기호 의 접속확률만을 1로 설정하며, 3-gram은 단어 시작기호 와 WORD, 단어종료기호 만의 접속을 허용하며 접속확률을 1로 설정한다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 사전실험으로서 국어공학센터(KLE) 단어음성에 대해 오프라인으로 평가한 견과, 남성 3인의 452 단어에 대해 평균 97.7%의 단어인식률을 구하였다. 또한 사전실험결과를 바탕으로 1,500단어의 중규모 어휘의 증권명을 대상으로 온라인 인식실험을 수행한 결과, 남성 20명이 발성한 20단어에 대해 평균 92.5%의 단어인식률을 얻어 제안방법의 유효성을 확인하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.13-22
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• 2008

다공성 시스템 내부 동결체의 생성과 성장은 온도경사와 화학적 에너지뿐만 아니라 열 물리학적 영향과 이동 물질에 의해서도 영향을 받는다. 더욱이 융해 화학물질의 확산율은 반복적인 동경융해 환경 하에서 매우 높은 값을 나타낸다. 결과적으로 콘크리트구조물의 열화는 해양환경과, 높은 고도 및 북쪽 지방에서 특히 크게 발생된다. 그러나 균열 성장과 누적된 손상에 의한 열화를 동반한 동결융해의 특성은 실험을 통해서 추정하기가 곤란하다. 이러한 손상을 예측하기 위해서 응답면기법 (RSM)을 이용한 회귀분석법을 사용하였다. 콘크리트구조물에서 반복되는 동결융해로 인한 열화의 주요 변수인 물-시멘트비, 연행공기, 동결융해의 반복 횟수 등은 응답면기법의 한계상태방정식을 구성하는데 중요한 입력 변수로 사용되었다. 누적변형률, 상대동탄성계수, 또는 등가 소성변형과 같은 주요한 열화 변수에 대한 회귀방정식은 열화된 구조물의 성능을 평가할 수 있다. 300번의 동결융해 반복 후의 상대동탄성계수와 잔류변형의 결과는 실험 결과와 매우 유사한 경향을 나타내었다. 응답면기법의 결과는 설계 시 한계값에 대한 초과 확률을 예측하는데 사용되어질 수 있다. 그러므로 개발된 예측 기법을 활용하여 반복적인 동결융해에 의해서 누적 손상을 받는 콘크리트구조물의 생애주기 관리에 사용될 수 있다.