• Aerospace Engineering and Technology
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• v.13 no.1
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• pp.27-36
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• 2014

Generally, satellites continuously monitor that its major functions are working properly and their hardware are in a good status using several SOH data. In case a fault that is not recognized as a temporal problem or a failure that can be considered to propagate its damage to the other parts are detected, fault management logic is performed automatically without any contact of ground station. In this paper, attitude error detection using sun sensors on a rotating solar array is proposed. Attitude error can be detected by comparing the offset angle between the actual data computed from the sun sensor and the data predicted from the orbit and ephemeris information for the two types of solar array operation method. During the eclipse, the output of attitude error detection method becomes zero because the sun sensor output cannot be provided. Finally, the proposed method is analyzed through the data processing using on-orbit data.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.8
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• pp.231-242
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• 2020

The thesis presents a system that continuously collects the human body's physiological vital information at rest with sensors and ICT information technology and predicts diabetes using the collected information. it shows the artificial neural network machine learning method and essential basic variable values. The study method analyzed the correlation between heart rate measurements of BCG and ECG sensors in 20 DM- and 15 DM+ subjects. Artificial Neural Network (ANN) machine learning program was used to predictability of diabetes. The input variables are time domain information of HRV, heart rate, heart rate variability, respiration rate, stroke volume, minimum blood pressure, highest blood pressure, age, and sex. ANN machine learning prediction accuracy is 99.53%. Thesis needs continuous research such as diabetic prediction model by BMI information, predicting cardiac dysfunction, and sleep disorder analysis model using ANN machine learning.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.137-149
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• 2015

Flood planning needs to recognize trends for extreme precipitation events. Especially, the r-year return level is a common measure for extreme events. In this paper, we present a nonstationary temporal model for precipitation return levels using a hierarchical Bayesian modeling. For intensity, we model annual maximum daily precipitation measured in Korea with a generalized extreme value (GEV). The temporal dependence among the return levels is incorporated to the model for GEV model parameters and a linear model with autoregressive error terms. We apply the proposed model to precipitation data collected from various stations in Korea from 1973 to 2011.

• Journal of Environmental Science International
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• v.4 no.1
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• pp.71-80
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• 1995

A discrete state space model for a multiple-reach river system is formulated using the dynamics of biochemical oxygen demand(BOD) and dissolved oxygen(DO). A hierarchical optimization technique, which is applicable to large-scale systems with time-delays in states, is also described to control stream quality in a river as an optimal manner based on the interaction prediction method. The steady state tracking error of the proposed method is determined analytically and a necessary and sufficient condition on which a constant target tracking problem has zero steady-state error is derived. Computer simulations for the river pollution model illustrate the algorithm.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.1
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• pp.86-99
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• 2021

One of the methods to alleviate traffic congestion is to increase the efficiency of the roads by providing traffic condition information on road user and distributing the traffic. For this, reliability must be guaranteed, and quantitative real-time traffic speed prediction is essential. In this study, and based on analysis of traffic speed related to traffic conditions, historical data correlated with traffic flow were used as input. We developed an LSTM model that predicts speed in response to normal traffic conditions, along with a CNN-LSTM model that predicts speed in response to incidents. Through these models, we try to predict traffic speeds during the hour in five-minute intervals. As a result, predictions had an average error rate of 7.43km/h for normal traffic flows, and an error rate of 7.66km/h for traffic incident flows when there was an incident.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.09a
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• pp.387-395
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• 1995

롤(Roll)의 주물 가공 시스템의 성능(Performance)분석의 문제는 일반적으로 관련된 많은 요인들 때문에 매우 복잡하다. 롤 제조 시스템의 성능과 관련된 주요 요인으로서 주형(Moulding) 제작, 원재료의 용해, 후처리 및 가공 공정 의 요인들을 들 수 있다. 본 연구에서는 이러한 복잡한 롤의 주물 및 가공공 정상의 요인들로부터 롤 제조 시스템의 불량률을 평가하기 위하여 발견적인 방법인 GMDH(Group Method Data Handling)-Type 모델링 방법을 이용하 였다. 롤 주물 가공 시스템의 성능을 불량률로 두고 이에 주요 영향 요인들 의 입력 Data를 위하여 현장 자료로부터 상하한 값을 구하여, Hyper-Cube 프로그램을 이용하여 필요한 수의 Data를 보완하여 사용하였다. 시스템 성능 과 관련된 인자들을 2개식 가능한 조합을 하고 이들 각각의 조합들에 대하 여 6개항으로 된 예측식으로 회귀분석하고 일정 수준 이상의 결과들만을 다 음 단계의 자료로 사용하였다. GMDH 방법은 매 단계마다 영향이 적은 변 수조합을 제외시키므로 최종 해는 그 정확성이 매우 높다. 본 연구를 위하여 GMDH 알고리즘에 따라 계산할수 있는 전산 프로그램을 개발하여 사용하였 으며, 적용예를 롤 주물제조공정에 응용하여 보였다.. 분석된 자료에 의하면 예측 오차가 매우 적음을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.4
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• pp.435-442
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• 2007

To reduce damage from high concentration ozone in the air, we have researched how to predict high concentration ozone before it occurs. High concentration ozone is a rare event and its reaction mechanism has nonlinearities and complexities. In this paper, we have tried to apply and consider as many methods as we could. We clustered the data using the fuzzy c-mean method and took a rejection sampling to fill in the missing and abnormal data. Next, correlations of the input component and output ozone concentration were calculated to transform more correlated components by modified log transformation. Then, we made the prediction models using Dynamic Polynomial Neural Networks. To select the optimal model, we adopted a minimum bias criterion. Finally, to evaluate suggested models, we compared the two models. One model was trained and tested by the transformed data and the other was not. We concluded that the modified transformation effected good to ideal performance In some evaluations. In particular, the data were related to seasonal characteristics or its variation trends.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.163-163
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• 2017

모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복을 요구하는 개체로서 스마트 농장 시스템의 생산성 향상에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 모돈 능력의 극대화 및 최적의 시스템 관리를 위해서 초음파 센서를 활용한 모돈의 지제 이상 징후를 실시간으로 계측할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 높이에 따라 상-중-하(30 cm 간격), 위치에 따라 전면부-후면부에 초음파 센서를 설치하고 이를 마이크로 컨트롤러에 연결하여 모돈의 지제 이상 유무 측정이 가능하도록 하였다. 모돈의 체형과 위치를 고려하여 설치된 초음파 센서의 위치 조절이 가능하도록 하였다. 또한 소형 LCD 모듈을 내장하여 실시간 모니터링이 가능하도록 하였으며, 측정된 데이터는 저장장치인 microSD 카드에 저장되도록 하였다. 모돈사의 환경을 고려하여 방밀형 구조로 하우징 마감하였다. 이 모돈 지체 이상 분석 시스템에 사용된 툴은 C언어를 이용하였다. 건강한 모돈을 대상으로 모돈의 지제의 관찰을 위하여 총 12회의 현장 실증실험이 수행되었으며, 현장 실증 시험 중 소요된 시간은 현장의 상황에 따라 다소 상이하였다 (8시간-28일). 높이 상에 위치한 전면부 및 후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 된 경우 정상 기립으로 간주하였고, 높이 상에 위치한 전면-후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 되지 않은 경우 정상적으로 누워 있는 걸로 간주하였다. 높이 하에 위치한 전면부 혹은 후면부 초음파 센서 한곳만 모돈이 검출된 경우 비정상적인 기립으로 간주하였다. 취득된 데이터를 분석한 결과 모돈의 정상적 상태 (기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 그 외의 비정상적 상태로 분류가 가능하다. 또한 측정된 초음파 센서의 진동의 유무 및 파동형태에 따라서 모돈의 상태 예측이 가능하다. 초음파 센서의 진동 파동이 크고 안정된 상태인 경우 정상적인 활동 상태로 판단하였으며, 진동 파동이 작고 안정적인 경우는 수면 상태로 분류하였다. 실시간으로 지속적인 데이터 획득을 위하여 차후 초음파 센서 및 시스템의 보완작업이 필요하다. 이와같은 모돈의 행동 패턴에 따른 취득된 데이터를 분류하여 모돈의 발정에 의한 행동 특성(기립시간) 분석에 따른 발정 적기 발견 및 정량화 기술 개발에 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.478-481
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• 2005

본 연구에서는 댐 건설로 인한 수자원환경이 변화된 낙동강 유역에 대해 국내외 다양한 연구 성과를 검토하여 CE-QUAL-RIV1모형을 이용한 비정상상태의 수질예측을 위한 최적시스템을 구성하였다. 수질매개변수에 대한 민감도 분석은 절대량의 변화를 도시하는 방법을 이용하였으며 구축된 수리 및 수질예측 통합 모형을 2001-2002년에 걸쳐 낙동강 유역의 실측자료를 이용하여 검증 및 보정을 실시하였다. 낙동강 유역의 주요 지점의 실측치 및 하류부 취수장에서의 일별 실측치와의 비교검토를 통해, 본 연구 모형의 적용성을 입증하였고, 댐 방류영향 및 지류의 무처리하수 유입시의 각 댐의 방류영향을 검토하였다. 본 연구를 통한 댐방류영향을 포함한 하천수질예측 모형체제 구축은 하천 수질 및 생태계의 수학적 표현을 통해 장래의 수질을 예측하고, 예측된 결과에 따라 합리적인 수질관리대책을 수립하는데 크게 기여할 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.2
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• pp.244-253
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• 2005

In this paper, a performance evaluation model of the switch router with the multiple-buffered crossbar switches is proposed and examined. Buffered switch technique is well known to solve the data collision problem of the crossbar switch. The proposed evaluation model is developed by investigating the transfer patterns of data packets in a switch with output-buffers. The performance of the multiple-buffered crossbar switch is analyzed. Steady state probability concept is used to simplify the analyzing processes. Two important parameters of the network performance, throughput and delay, are then evaluated. To validate the proposed analysis model, the simulation is carried out on a network that uses the multiple buffered crossbar switches. Less than $2\%$ differences between analysis and simulation results are observed. It is also shown that the network performance is significantly improved when the small number of buffer spaces is given. However, the throughput elevation is getting reduced and network delay becomes increasing as more buffer spaces are added in a switch.