• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2013.10a
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• pp.296-310
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• 2013

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.11 no.1
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• pp.55-66
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• 1993

본 논문에서는 최근에 소개된 일반화중력모형(Generalized Gravity Model)파라메터의 최우추정치(Maximum Likelihood Estimates) 계산을 위한 새로운 알고리즘을 이론적으로 도출하였다. 개발된 알고리즘은 첫째 계산속도, 둘째 정밀도, 셋째 모형변수(예컨데 통행시간, 통행비용 등)들 간에 공선성(multicolinearity)이 존재할 경우의 계산능력, 넷째 대규모 스케일의 기.종점자료(large O-D Matrices)에 적용시의 계산능력, 다섯째 모형변수의 개수에 따른 계산능력의 평가기준에서 그 계산실적이 기존의 알고리즘과 비교 평가 되었다. 제안된 기법중에서 Modified Scoring 기법은 계산속도 및 정밀도등 앞서 나열한 계산능력의 평가기준 중 모든 부문에서 매우 탁월한 계산실적을 보이는 것으로 판명되었다. 따라서 최선의 추정치를 보장하는 최우추정기법이 대규모 스케일의 교통계획 적용에도 큰 비용(시간)부담없이 손쉽게 적용될 수 있게 되었다. 제안된 새로운 알고리즘의 적용시 교통계획분야에 가져올 수 있는 기대효과는 다음과 같다. 첫째, 최우추정법이 대규모 O-D 통행표에 쉽게 적용될 수 있고 또한 PC등 소형 컴퓨터에서도 처리가 쉽다. 둘째, 모형설명변수의 자유로운 선택등 통계적실험(experimentation)을 가능케 한다. 셋째, 중력모형이 내재되어 있는 결합모형(Combined Model)의 정산속도를 높인다. 넷째, IVHS(Intelligent Vehicle and Highway System)와 같은 분야에서 온라인(On-line)모형정산을 가능케 할 수 있다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.22 no.4
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• pp.193-198
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• 2021

Recently, interests in the 4th industry have increased the level of demand for pest control by farmers in the field of rice farming, and the interests and use of agricultural pest control drones. Therefore, the diversification of agricultural control drones that spray high-concentration pesticides and the increase of agricultural exterminators due to the acquisition of national drone certifications are rapidly developing the agricultural sector in the drone industry. In addition, as detailed projects, an effective platform is required to construct large-scale big data due to pesticide management, exterminator management, precise spraying, pest control work volume classification, settlement, soil management, prediction and monitoring of damages by pests, etc. and to process the data. However, studies in South Korea and other countries on development of models and programs to integrate and process the big data such as data analysis algorithms, image analysis algorithms, growth management algorithms, AI algorithms, etc. are insufficient. This paper proposed an online drone pest control management information platform to meet the needs of managers and farmers in the agricultural field and to realize precise AI pest control based on the agricultural drone pest control processor using drones and presented foundation for development of a comprehensive management system through empirical experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.247-250
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• 2018

정부는 국내산 풀사료의 경쟁력을 강화하기 위해 풀사료용 기계장비 및 제조비 등의 지원에 해마다 1,000억 이상의 예산을 사용하고 있다. 이에 수반한 보조금의 공정한 집행을 위한 절차와 서류는 매우 복잡하기 때문에 집행 및 정산에 상당한 행정비용이 발생하여 국내 생산 확대의 걸림돌로 적용하고 있는 실정이다. 또한 풀사료는 생산시점의 환경(습도, 온도 등), 수분함유량, 압축압력, 풀사료 품종 등에 따라 품질이 달라지는데 품질기준이 미흡해 유통활성화에 걸림돌이 되고 있다. 풀사료 생산이력 정보 수집에 필요한 센서, IoT 통신기술 등은 상용화 수준에 도달했으나 풀사료 생산현장에 적용하기 위해서는 풀사료 수확기 등과의 통합이 필요하고, 데이터에 기반한 과학적 정책 입안을 위한 기반 데이터 축적이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 국내산 풀사료의 생산량 증대 및 유통 활성화를 위한 IoT 기반의 풀사료 생산이력관리 시스템을 개발 중으로, 우선 관리 기준이 되는 표준 데이터를 정립해 DB화(化) 하고, 풀사료 수확현장에서 필요한 데이터를 확보하기 위한 생산이력 생성장치 및 생산이력 수집장치와 이를 IoT망을 활용해 전송하기 위한 생산이력 송신장치를 개발하며 수집된 데이터를 통합 데이터베이스화(化) 하여 다양한 사용자에게 유무선 인터넷을 활용해 정보를 제공하는 웹/앱을 개발 중이다. 개발을 위한 핵심 기술로는 풀사료 수확기에 부착된 다양한 센서에서 생성되는 압력 등의 데이터를 실시간으로 취득하는 기술, 제어용 컨트롤러 설계 기술, 센서 데이터 가공 기술, IoT망을 이용한 실시간 전송 기술, 풀사료 통합 DB 구축 기술, Full Stack JavaScript 기술 등이 있다. 본 시스템를 풀사료 현장에 적용하면 풀사료 현장 조사 시간 및 비용 절감, 풀사료 생산/유통/보조 업무 전반의 효율화 및 투명화, 생산이력제 정착으로 풀사료 온라인 유통 활성화 및 물류비 절감, 센서, 측정장치, 표기장치 판매 및 유지보수 등 농업분야 신규사업 창출이 가능하다.