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Prediction of water level in sewer pipes using LSTM algorithm (LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측)

  • Lim, Heesung;An, Hyunuk;Lee, Hyojin;Song, Inhyeok;Lee, Yong-Hyeon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.117-117
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    • 2022
  • 범지구적인 기후변화로 인하여 도시유역의 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 기상이변 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 하수관로 수위 예측을 확인해 보았다. 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료로, 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 2012년 ~ 2020년 25개 구 데이터 중 가장 누락데이터가 적은 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 하수관로 수위 예측에 앞서 1분 단위로 수집된 수위 데이터를 5분 평균, 5분 스킵자료, 10분 평균, 10분 스킵 등 비교를 위해 데이터를 구분하여 학습에 활용하였으며, 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

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Effect of Flow Direction on Temperature Uniformity in Solid Oxide Fuel Cell (고체산화물 연료전지의 유동방향에 따른 온도 균일성 영향)

  • Jeon, Dong Hyup;Shin, Dong-Ryul;Ryu, Kwang-Hyun;Song, Rak-Hyun
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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    • v.41 no.10
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    • pp.667-673
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    • 2017
  • We investigated the temperature uniformity in an anode-supported solid oxide fuel cell, using the open source computational fluid dynamics (CFD) toolbox, OpenFOAM. Numerical simulation was performed in three different flow paths, i.e., co-flow, counter-flow, and cross-flow paths. Gas flow in a porous electrode was calculated using effective diffusivity while considering the effect of interconnect rib. A lumped internal resistance model derived from a semi-empirical correlation was implemented for the calculation of electrochemical reaction. The result showed that the counter-flow path displayed the most uniform temperature distribution.

A Study on Development Methodology of SCORM Standard LMS Based on the Component Architecture (컴포넌트 기반 SCORM 표준 LMS의 개발 방법론 연구)

  • Kim, Kang-Suk;Kim, Kiseok
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.6 no.1
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    • pp.19-28
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    • 2003
  • In this paper, we propose a development methodology based on the component architecture to develop the LMS that follows ADL's SCORM standard, which is interested internally and externally in the e-learning contents standardization research. In like manner, we designed the SCORM core module and implemented the EJB component based on J2EE through the sugested methodology for the conversion of SCORM Conformance LMS, from iOneLMS which was developed based on distributed object component like JSP, EJB, etc. The SCORM component modules were implemented by three modules - content importing, course registering, and taking course and gathering the learning data. In the process of implementation, we used the part of the class library that was supported by the ADL and AICC again.

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Future Directions on Digital Information Services of Academic Library (학술도서관 디지털정보서비스의 향후 전망)

  • Lee, Eung-Bong
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.41 no.2
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    • pp.181-202
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    • 2007
  • Academic libraries are at a turning point. Historically academic libraries were the natural destination for students, faculty, and researchers seeking information. These users came to the library by default. Academic libraries served as the repository for published information as well as the intermediary for acquiring material from the outside world. In this study, suggested are directions of academic library websites construction and current techniques related library 2.0 that could be applied digital information system of academic libraries. And discussed the recent status, problems and future directions of scholarly information service through websites supporting lecture and research prefect activities for faculties in Korean university libraries.

Development of Lane Departure Warning Application on the iPhone (아이폰 기반의 차선이탈경보 애플리케이션 개발)

  • Yun, Ho-Young;Kim, Jong-Ho;Kim, Han-Sol;Ro, Kwang-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.1628-1631
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    • 2010
  • 본 연구에서는 최근 인기를 끌고 있는 스마트폰 중 하나인 Apple 사의 iPhone 3GS 용 차선이탈경보 애플리케이션 개발을 수행하였다. 국내외적으로 수행되고 있는 지능형 자동차 연구를 통해 개발된 다양한 안전주행 지원 기술들이 단계적으로 상용화되면서 자동차를 지능화시키고 있는 시점에서 고가의 안전주행 지원장치를 대체할 수 있는 플랫폼으로 스마트폰을 활용하고, 안전주행 지원기술을 애플리케이션으로 개발하여 사용자가 쉽고 저렴하고 편리하게 사용할 수 있는 제품을 개발하고자 하였다. Before-Market 에만 집중된 차선이탈경보장치 기능을 iPhone 에 적용하기 위해서 제한된 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 차선인식알고리즘이 필요하고, 본 연구에서는 Hough Transform 기반의 알고리즘을 사용하였다. 이외에도 iPhone 이라는 플랫폼의 여러 가지 특징을 고려하여 애플리케이션을 개발하였다. 효율적인 영상처리를 위해 OpenCV 라이브러리를 사용하였고, 개발은 매킨토시 컴퓨터에서 개발 후 iPhone 에 탑재하여 확인하였다. 현재까지 개발된 애플리케이션의 기능에서 보완할 점은 차선인식률과 처리 속도를 향상 시키는 것이다. 2011 년 2 월까지 완제품을 개발하여 앱스토어에 등록하는 것을 목표로 하고 있으며, 향후 안드로이드용 애플리케이션도 개발할 계획이다.

Prediction of water level in sewer pipes using machine learning (기계학습을 활용한 하수관로 수위 예측)

  • Heesung Lim;Hyunuk An;Hyojin Lee;Inhyeok Song
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.93-93
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    • 2023
  • 최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

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A Proposal of Safety Risk Management using Virtual Reality (시각화 기술을 이용한 안전관리 방법 제안)

  • Lee, Kwang-Pyo;Lee, Hyun-Su;Park, Mun-Seo;Kim, Hyun-Soo
    • Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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    • 2008.11a
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    • pp.521-524
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    • 2008
  • The main goal of construction projects from the past has been enhancing efficiency by reducing cost and time. Compared to this, it is true that for a long time not much attention was paid to safety management. For this reason, safety management is much behind cost and time management but nevertheless, not much improvement has been made. The current safety management is only focused on managing after an occurrence based on knowledge like safety standards and rules. Even though safety accident is reducing in domestic construction projects, the extent of a accident is getting greater because construction projects are getting more complex and sophisticated. Moreover, the actual loss due to accident is increasing and the severeness of a hazard is getting worse. Therefore, to improve the current conditions of safety management, we propose a more effective safety management program. This program is a safety managing method using virtual reality. Property, entity, safety library is applied and finally, aims to continuously manage and prevent rather than deal with an accident/disaster after it happens.

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Parallel k-Modes Algorithm for Spark Framework (스파크 프레임워크를 위한 병렬적 k-Modes 알고리즘)

  • Chung, Jaehwa
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.6 no.10
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    • pp.487-492
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    • 2017
  • Clustering is a technique which is used to measure similarities between data in big data analysis and data mining field. Among various clustering methods, k-Modes algorithm is representatively used for categorical data. To increase the performance of iterative-centric tasks such as k-Modes, a distributed and concurrent framework Spark has been received great attention recently because it overcomes the limitation of Hadoop. Spark provides an environment that can process large amount of data in main memory using the concept of abstract objects called RDD. Spark provides Mllib, a dedicated library for machine learning, but Mllib only includes k-means that can process only continuous data, so there is a limitation that categorical data processing is impossible. In this paper, we design RDD for k-Modes algorithm for categorical data clustering in spark environment and implement an algorithm that can operate effectively. Experiments show that the proposed algorithm increases linearly in the spark environment.

Analysis of Resonant Characteristics in High Voltage Windings of Main Transformer for Railway Vehicle using EMTP (EMTP를 이용한 철도차량용 주변압기 고압권선의 공진특성 분석)

  • Jeong, Ki-Seok;Jang, Dong-Uk;Chung, Jong-Duk
    • Journal of the Korean Society for Railway
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    • v.19 no.4
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    • pp.436-444
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    • 2016
  • The primary windings of the main transformer for rolling stock have several natural frequencies that can occur internal resonance with transient voltages induced on a high voltage feeding line. Factory testing is limited in its ability to determine whether or not transient voltage with various shape and duration can be excitable. This study presents the design of a high voltage windings model and simulation and analysis of the internal resonant characteristics in terms of the initial voltage distribution and voltage-frequency relationship using the electromagnetic transients program (EMTP). Turn-based lumped-parameters are calculated using the geometry data of the transformer. And, sub-models, being grouped into the total number of layers, are composed using a ladder-network model and implemented by the library function of EMTP. Case studies are used to show the layer-based voltage-frequency relationship characteristics according to the frequency sweep and the voltage escalation and distribution aspects in time-domain simulation.

A Study on Micro Clustering Technology for Breeding Pig Behavior Analysis (모돈 행동 특성 분석을 위한 마이크로 클러스터링 기술 연구)

  • Cho, Jinho;Oh, Jong-woo;Lee, DongHoon
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.165-165
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    • 2017
  • 모돈은 사육 특성상 제한된 파일롯 공간 안에 장시간 머물기 때문에 과중한 몸무게에 의한 지제 이상, 섭식 등의 불량, 수면상태의 불량 등을 지속적으로 관찰해야 하는 대상이다. 측면에 다수의 초음파 센서를 설치하여 기립의 상태 및 운동 시 몸체 궤적의 특성을 분석하여 종합적으로 모돈의 행동 특성을 정량화 하고자 하였다. 이 과정에서 계측 신호의 값을 대수적으로 비교하는 방식에 한계가 있음을 발견하였고, 이를 해결하고자 10 Hz/Ch 내외의 시계열 상대거리 궤적 신호를 주파수 도메인으로 변경하여 분석을 수행하였다. 일정 주파수에 집중되어 있는 주파수 값의 크기 변화(파워 스펙트럼 밀도)를 기준으로 모돈의 움직임의 정상 상태 유무 판별이 가능하였다. 단, 이러한 분석은 계측 데이터를 일괄 처리 방식으로 분석하는 방법으로 도출이 되었으므로, 계측과 정량 분석을 동시에 수행하기 위한 개선이 필요하였다. 계측 시스템에서 사용한 마이크로 프로세서는 Nucleo-446(STMelectronics, CA, USA)로 180 Mhz의 클럭 속도로 작동하나, 총 100 Hz 내외의 16비트 계측 신호에 대해 추가적으로 FFT 등의 주파수 변환 신호 처리를 수행하기에는 연산 능력이 부족하였다. 한편, 주파수 분석의 주기를 1분 단위로 할 경우 처리해야할 정보의 크기는 $100{\times}60{\times}5{\times}2Byte$ 이므로 1분 내에 해당 연산을 종료할 수 있는 추가의 연산 장치가 필요하였다. 계측과 주파수 도메인 변환 연산을 동시에 수행하기 위하여 1 Ghz의 연산능력을 가진 ARM A9 계열의 초소형 멀티코어 AP인 NanoPi Neo Air(Friendlyarm, Guangzhou, China)을 선정하였다. 4개의 코어를 각각 계측, Median 필터링, Smoothing 연산, FFT 분석에 사용하여 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 분석을 동시에 수행하였다. 병렬 연산 라이브러리는 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org)를 이용하였다. 상대적으로 여유있는 자원을 보유하고 코어를 실시간으로 결정하여 다수의 모돈 개체 동시 모니터링을 위한 네트워크 연결 역할을 동시에 수행하도록 하였다. 1주일 내외의 요인 실험 수행 결과, 약 70 Mbyte의 데이터가 축적이 되었으며, 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 도메인 변환 후 결과를 동시에 취득할 수 있었다. 일부 주파수 도메인 상의 파워 밀도 값이 모돈의 행동 특성에 분석에 유효한 정보를 제공함을 발견하였다. 모돈사 내 현장 보급이 가능한 초소형 AP와 멀티 코어 기반 병렬 처리 기법을 이용한 현장 진단 시스템 개발 연구를 지속적으로 수행할 것이다.

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