• Title/Summary/Keyword: 특성 모델 검증

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Subspace analysis of Poisson Model to extract Firing Characteristics in Visual Cortex (시각 피질의 발화 특성 추출을 위한 포아송 모델의 부공간 해석)

  • Lee, Youngseok
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.15 no.1
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    • pp.1-7
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    • 2022
  • It has been found through physiological experiments that the visual neurons constituting the human visual cortex do not respond to all visual stimuli, but to a visual stimuli with specific conditions. In order to interpret such physiological experiments, a model that can simulate the firing characteristics of neurons including a linear filter with random gain was proposed. It has been proven through experiments that subspaces are formed. To verify the validity of the implemented model, the distribution of values for two pixels randomly extracted from four different visual stimulus data was observed. The difference between the two distributions was confirmed by extracting the central coordinate value, that is, the coordinate value with the most values, from the distribution of the total stimulus data and the spike ignition stimulus data. In the case of the entire set, it was verified through experiments that the stimulus data generating spikes is a subset or subspace of the entire stimulus data. This study can be used as a basic study related to the mechanism of spikes in response to visual stimuli.

Frontal Face Video Analysis for Detecting Fatigue States

  • Cha, Simyeong;Ha, Jongwoo;Yoon, Soungwoong;Ahn, Chang-Won
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.27 no.6
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    • pp.43-52
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    • 2022
  • We can sense somebody's feeling fatigue, which means that fatigue can be detected through sensing human biometric signals. Numerous researches for assessing fatigue are mostly focused on diagnosing the edge of disease-level fatigue. In this study, we adapt quantitative analysis approaches for estimating qualitative data, and propose video analysis models for measuring fatigue state. Proposed three deep-learning based classification models selectively include stages of video analysis: object detection, feature extraction and time-series frame analysis algorithms to evaluate each stage's effect toward dividing the state of fatigue. Using frontal face videos collected from various fatigue situations, our CNN model shows 0.67 accuracy, which means that we empirically show the video analysis models can meaningfully detect fatigue state. Also we suggest the way of model adaptation when training and validating video data for classifying fatigue.

Development of an AI-based Early Warning System for Water Meter Freeze-Burst Detection Using AI Models (AI기반 물공급 시스템내 동파위험 조기경보를 위한 AI모델 개발 연구)

  • So Ryung Lee;Hyeon June Jang;Jin Wook Lee;Sung Hoon Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.511-511
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    • 2023
  • 기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

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Development of the Monitoring System Model Based on USN for Landslide Detection Using Tilting Sensor (기울기 센서를 이용한 산사태 감지 USN 모니터링 시스템 모델 개발)

  • Kim, Jeong-Seop;Park, Young-Jik;Cheon, Dong-Jin;Jung, Do-Young
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.13 no.8
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    • pp.3628-3633
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    • 2012
  • This paper proposes a model of the real time monitoring system based on Ubiquitous Sensor Network (USN) for the detection and prediction of landslides. For this purpose, the real time monitoring system with tilting sensor and USN was set up and the performance was conducted. The performance was accomplished by conducting both field examinations and the experimental evaluation of the monitoring system. The results of this study show that the angle $0^{\circ}$, $-10^{\circ}$, $-20^{\circ}$ and $0{\sim}-30^{\circ}$ of sensor position detected by the sensor module coincide with the data measured from USN monitoring system by giving a sampling time 100[msec]. Consequently, the proposed model of the real time monitoring system with tilting sensor based on USN will be widely used as a monitoring system in the exposure to dangerous landslide regions.

Research on DNN Modeling using Feature Selection on Frequency Domain for Vital Reaction of Breeding Pig (모돈 생체 반응 신호의 주파수 영역 Feature selection을 통한 DNN 모델링 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.166-166
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    • 2017
  • 모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.

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Study on Axial Crushing Behaviors of UD Kevlar/Epoxy with Different Trigger Models (트리거 모델에 따른 일방향 케블라/에폭시 복합재 튜브의 축방향 압괴 거동 연구)

  • Kim, Hyung-Uk;Kim, Jung-Seok;Jung, Hyun-Seung;Yoon, Hyuk-Jin;Kwon, Tae-Soo
    • Composites Research
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    • v.23 no.4
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    • pp.28-34
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    • 2010
  • In this paper, in order to develop a realistic trigger model for a unidirectional Kevlar/Epoxy tube, the numerical model has been established and then verified by comparison with the experimental result. To achieve this goal, four different trigger models were candidated and evaluated using the commercial explicit FE code LS-DYNA. In the finite element analysis, the 2D shell element and Chang-Chang failure criterion was used. Mechanical material properties for the model were obtained by material testing in advance. The numerical results were compared with quasi-static test results under axial compressive loading at 10mm/min. The load-crushed displacement curves were very close to the experiments and SEA (specific energy absorption) showed a good agreement with experimental one within less than 5%.

The Verification for Extreme Hydrological Variables of HadGEM3-RA (HadGEM3-RA 자료의 극치수문변수에 대한 검증)

  • Sung, Jang-Hyun;Kang, Hyun-Suk;Park, Su-Hee;Cho, Chun-Ho;Kim, Young-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.122-122
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    • 2011
  • 수자원 분야에서 기후변화 관련 연구는 치수 측면 보다는 이수 측면에서 주로 이뤄지고 있다. 이는 홍수분석을 위한 시간 단위를 충족시켜주는 전지구 대기순환모형(Global Circulation Model: GCM)의 자료가 드물고, 시간 단위의 GCM 자료라 하더라도 극치값(extreme value) 표현에는 한계가 있기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 과거 관측자료의 통계적 특성으로 극치자료의 편의(bias)를 보정하고 시간 단위로 분해하기도 한다. 하지만 이런 통계적 상세화(statistical downscaling)는 미래 기후는 과거자료와 통계적 차이가 유의하지 않음을 가정하고 있어, 미래 기후는 현재와 다를 것이라는 공감대에 는 적합하지 않다. 이와 같은 이유로 타당한 극치수문변수 결과를 얻기 위해서는 시간 단위의 고분해능(high resolution) GCM이나 지역기후모델(regional climate model)과 같은 고해상도의 미래 기후변화 자료가 필요하게 된다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 개발된 HadGEM3-RA 결과의 극치수문변수 검증을 위하여 한강유역의 관측 자료와 다양한 방법으로 비교하였다. 두 자료의 극치값을 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합(fitting)시켜 비초과확률별 극치사상과, 특정 임계값(threshold value) 이상의 극치사상 발생확률을 비교하였다. 검토 결과, HadGEM3-RA는 통계적 상세화로 구한 극치값 보다는 작았으나 기존의 지역 기후모델에 비하여 현실성 있는 극치값이 계산되었음을 확인하였다.

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Development of Seismic Analysis Model and Time History Analysis for KALIMER-600 (KALIMER-600 지진해석모델 개발 및 시간이력 지진응답해석)

  • Koo, Gyeong-Hoi;Lee, Jae-Han
    • Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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    • v.11 no.3 s.55
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    • pp.73-86
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    • 2007
  • In this paper, a simple seismic analysis model of the KALIMER-600 sodium-cooled fast reactor selected to be the candidate of the GEN-IV reactor is developed. By using this model, the seismic time history analysis is carried out to investigate the feasibilities of a seismic isolation design. The developed simple seismic analysis model includes the reactor building, reactor system,, IHTS piping system, steam generator, and seismic isolators. The dynamic characteristics of the simple seismic model are verified with the detailed 3-dimensional finite element analysis for each part of the KALIMER-600 system. By using the developed simple seismic model, the seismic time history analyses for both cases of a seismic isolation and non-isolation design are performed for the artificial time history of a SSE (Safe Shutdown Earthquake) 0.3g. From the comparison of the calculated floor response spectrum, it is verified that the seismically isolated KALIMER-600 reactor building shows a great performance of a seismic isolation and assures a seismic integrity.

Modeling of Boiler Steam System in a Thermal Power Plant Based on Generalized Regression Neural Network (GRNN 알고리즘을 이용한 화력발전소 보일러 증기계통의 모델링에 관한 연구)

  • Lee, Soon-Young;Lee, Jung-Hoon
    • Journal of IKEEE
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    • v.26 no.3
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    • pp.349-354
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    • 2022
  • In thermal power plants, boiler models have been used widely in evaluating logic configurations, performing system tuning and applying control theory, etc. Furthermore, proper plant models are needed to design the accurate controllers. Sometimes, mathematical models can not exactly describe a power plant due to time varying, nonlinearity, uncertainties and complexity of the thermal power plants. In this case, a neural network can be a useful method to estimate such systems. In this paper, the models of boiler steam system in a thermal power plant are developed by using a generalized regression neural network(GRNN). The models of the superheater, reheater, attemperator and drum are designed by using GRNN and the models are trained and validate with the real data obtained in 540[MW] power plant. The validation results showed that proposed models agree with actual outputs of the drum boiler well.

The Influence of Entrepreneurial Competence and Social Influence on Entrepreneurial Intention (창업역량과 사회적 영향력이 창업의지에 미치는 영향력)

  • Hahn, Mie Kyoung
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.22 no.10
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    • pp.261-270
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    • 2022
  • The changing nature of work suggests that people may face the prospect of a career choice including of paid employment, non-work and self-employment, of which the latter implies scope for entrepreneurial activity. The goal of this study is to view the impact of entrepreneurial competency, social support, entrepreneurial role model as an affect to increase the entrepreneurial intention of adult with the purpose of a second career choice. Also, the mediating effect of entrepreneurial mentor is verified. As research methodology, a research model and a hypothesis were set based on prior research and the research hypothesis was proven through a structured survey questionnaire. SPSS 24.0 was used for data analysis. Analysis results are as follows: First, out of entrepreneurial competency, job competency and funding capability had a positive effect on entrepreneurial intentions. Second, entrepreneurial role model had a positive effect on entrepreneurial intentions. Third, in the relationship between entrepreneurial competency, social support, entrepreneurial role model and entrepreneurship intentions, the mediating effect of mentor had significant job competency→mentor→entrepreneurship intention, funding capability→mentor→entrepreneurship intention, entrepreneurial role→mentor→entrepreneurship intention.