• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제4권2호
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• pp.101-105
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• 2018

본 논문에서는 가스 터빈 축 진동 신호 비정상 상태 분석의 사례 연구를 위해 커널 회귀 모델을 적용한다. 원격으로 전송되는 발전소 가스터빈의 진동데이터에 커널 회귀 모델을 적용하여 설비를 실시간으로 감시 및 분석 외에도, 축진동 신호의 비정상 상태를 분석하기 위하여 활용될 수 있다. 정상운전 중에 측정한 가스터빈의 정상적인 축진동 데이터 기반의 훈련데이터를 사용하여 생성한 자동연관커널회귀의 경험적 모델을 생성하고 적용할 수 있다. 이 데이터 기반 모델의 예측치를 실시간 데이터와 비교하여 신호의 상태를 분석하고 잔차를 감시하여 이상상태에 대한 분석 정보를 제공할 수 있다. 이상상태에서 발생하는 잔차는 비정상적으로 변화됨으로서 비정상 상태를 분석 할 수 있다. 본 논문에서 커널회귀모델은 축진동 센서의 신호 이상의 원인 분석 사례에서 고장을 구분할 수 있는 정보를 제공한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제10권3호
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• pp.297-314
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• 2016

With the mining depth continuously increasing, gas emission behaviors become more and more complex. Gas emission is an important basis for choosing the method of gas drainage, gas controlling. Thus, the accurate prediction of gas emission is of great significance for coal mine. In this work, based on the sources of gas emission from the heading faces and the fluid-solid coupling process, we established a gas continuous dynamic emission model, numerically simulated and applied it to the engineering. The result was roughly consistent with the actual situation and shows the model is correct. We proposed the measures of reducing the excavation distance and borehole gas drainage based on the model. The measures were applied and the result shows the overproof problem of gas emission disappears. The model considered the influence factors of gas emission wholly, and has a wide applicability, promotional value. The research is of great significance for the controlling of gas disaster, gas drainage and pre-warning coal and gas outbursts based on gas emission anomaly at the heading face.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.543-551
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• 2023

기후변화 영향으로 이상고수온, 태풍, 홍수, 가뭄 등 재난 및 안전 관리기술은 지속적으로 고도화를 요구받고 있으며, 특히 해수면 온도는 한반도 주변에서 발생되는 여름철 적조 발생과 동해안 냉수대 출현, 소멸 등에 영향을 신속하게 분석할 수 있는 중요한 인자이다. 따라서, 본 연구에서는 해수면 온도 자료를 해양 이상현상 및 연구에 적극 활용되기 위해 통계적 방법과 딥러닝 알고리즘을 적용하여 예측성능을 평가하였다. 예측에 사용된 해수면 수온자료는 흑산도 조위관측소의 2018년부터 2022년까지 자료이며, 기존 통계적 ARIMA 방법과 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU)을 사용하였고, LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence(s2s) 구조에 Attention 기법을 추가한 Attention Long Short-Term Memory (LSTM)기법을 사용하여 예측 성능 평가를 진행하였다. 평가 결과 Attention LSTM 모델이 타 모델과 비교하여 더 좋은 성능을 보였으며, Hyper parameter 튜닝을 통해 해수면 수온 성능을 개선할 수 있었다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제60권11호
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• pp.353-358
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• 2017

Purpose: To develop and evaluate a simple screening tool to assess hearing loss in newborns. A derived score was compared with the standard clinical practice tool. Methods: This cohort study was designed to screen the hearing of newborns using transiently evoked otoacoustic emission and auditory brain stem response, and to determine the risk factors associated with hearing loss of newborns in 3 tertiary hospitals in Northern Thailand. Data were prospectively collected from November 1, 2010 to May 31, 2012. To develop the risk score, clinical-risk indicators were measured by Poisson risk regression. The regression coefficients were transformed into item scores dividing each regression-coefficient with the smallest coefficient in the model, rounding the number to its nearest integer, and adding up to a total score. Results: Five clinical risk factors (Craniofacial anomaly, Ototoxicity, Birth weight, family history [Relative] of congenital sensorineural hearing loss, and Apgar score) were included in our COBRA score. The screening tool detected, by area under the receiver operating characteristic curve, more than 80% of existing hearing loss. The positive-likelihood ratio of hearing loss in patients with scores of 4, 6, and 8 were 25.21 (95% confidence interval [CI], 14.69-43.26), 58.52 (95% CI, 36.26-94.44), and 51.56 (95% CI, 33.74-78.82), respectively. This result was similar to the standard tool (The Joint Committee on Infant Hearing) of 26.72 (95% CI, 20.59-34.66). Conclusion: A simple screening tool of five predictors provides good prediction indices for newborn hearing loss, which may motivate parents to bring children for further appropriate testing and investigations.

• 환경영향평가
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• 제20권4호
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• pp.509-521
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• 2011

The purpose of this study is to estimate overall reliability and applicability of the watershed modeling for systematic management of point and non-point sources via water quality analysis and prediction of runoff discharge within watershed. Recently, runoff characteristics and pollutant characteristics have been changing in watershed by anomaly climate and urbanization. In this study, the effects of watershed scale were analyzed in runoff and water quality modeling using HSPF. In case of correlation coefficient, its range was from 0.936 to 0.984 in case A(divided - 2 small watersheds). On the other hand, its range was form 0.840 to 0.899 in case B(united - 1 watershed). In case of Nash-Sutcliffe coefficient, its range was from 0.718 to 0.966 in case A. On the other hand, its range was from 0.441 to 0.683 in case B. As a result, it was judged that case A was more accurate than case B. Therefore, runoff and water quality modeling in minimum watershed scale that was provided data for calibration and verification was judged to be favorable in accuracy. If optimal watershed dividing and parameter optimization using PEST in HSPF with more reliable measured data are carried out, more accurate runoff and water quality modeling will be performed.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.67-74
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• 2023

경사면의 안정성을 모니터링 하기 위해 데이터 기반으로 사면의 붕괴를 예측, 경보를 하려는 연구가 증가하고 있다. 하지만 대부분의 논문에서는 데이터의 품질에 대해 간과하고 있다. 이는 오경보와 같은 문제를 발생시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 사면에서 수집된 데이터의 품질관리를 위한 규칙과 기계학습 모델로 구성된 2 단계의 접근 방안을 제안하였다. 규칙 기반은 높은 정확도와 직관적인 해석이 가능하다는 장점이 있으며 기계학습 모델은 명시적으로 표현할 수 없는 패턴을 도출할 수 있다는 장점이 있으며 2단계의 접근 방안은 이 두 장점을 모두 취할 수 있었다. 사례연구를 통해 두 방법을 단독으로 사용하였을 경우와 2단계의 접근 방안을 사용하였을 때의 성능을 비교하였고 2단계 접근 방안이 높은 성능을 보이는 것으로 판단되었다. 따라서 데이터의 품질관리를 위해 단독으로 두 방법을 사용하는 것보다 2단계 접근 방안 방법을 사용하는 것이 적절할것으로 판단된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.19-33
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• 2018

FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도 빅데이터의 분석, 분석기법의 적용 등으로 다량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과학적이고 자동화된 부적합탐지시스템의 연구가 절실한 상황이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기계학습분야의 다양한 부적합 예측 모형을 적용하였으며 예측 모형의 정확도를 개선시키기 위한 방편으로 새로운 파생변수의 생성을 통한 데이터 전처리 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 기계학습분야의 일반적인 기저 분류기를 적용하여 예측 모형의 성능을 비교하였으며 여러 기저분류기 중 Gaussian Naïve Bayes예측 모형이 수입식품의 부적합을 탐지하여 예측하는 가장 좋은 성과를 보여주었다. 향후 Gaussian Naïve Bayes 예측 모형을 이용한 부적합 탐지 모형을 적용하여 수입식품의 정밀검사 비중을 낮추고 부적합률을 제고시킴으로써 수입안전관리 국가사무의 효율성과 수입통관의 신속성에 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 기대한다.

• 에너지공학
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• 제27권4호
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• pp.103-110
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• 2018

본 논문에서는 Mean Absolute Percentage Error (이하 MAPE)와 Symmetric Mean Absolute Percentage (이하 sMAPE)의 새로운 접근법을 이용한 시계열 예측 모델의 평가 방법을 소개한다. MAPE, sMAPE에는 다음과 같은 문제점이 있다. 데이터 집합에서 관측 값이 0일 경우 평가할 수 없고, 관측 값이 0에 매우 가깝다면 과도한 평가 값을 측정한다. 관측 값과 예측 값 간에 동일한 오차를 가지더라도 다른 값으로 평가하는 문제도 가지고 있다. 동일한 오류 값이 과대 예측되었는지 아니면 과소 예측되었는지에 따라 다른 평가 값을 측정하거나 관측 값의 부호와 예측 값의 부호가 서로 다르면 그 오차는 평가 값에 반영되지 않는다. 이러한 문제는 Maximum Mean Absolute Percentage Error (이하 mMAPE)에 의해 해결하였다. 우리는 MAPE 평가 방법의 분모에서 관측 값을 사용하는 대신 최대 절대 값을 사용했다. 최대 절대 값이 1보다 작으면 분모를 제거하여 0 값이 정의되지 않은 문제와 미세한 값일 경우 과대 측정되는 문제를 해결하였다. Beijing PM2.5의 온도 데이터와 시뮬레이션 데이터를 통해 mMAPE와 다른 평가 방법들의 결과 값을 비교하였으며, 위의 문제들을 해결할 수 있음을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제12권3호
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• pp.170-177
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• 2007

본 연구에서는 기상청 연구개발 사업을 통해 개발된 PNU/CME 접합대순환 모형(CGCM)을 이용하여 적도 태평양에서의 엘니뇨 및 라니냐 현상에 대한 장기 예측성을 해수면온도 상관관계와 숙련도를 통해 살펴보았다. 이를 위하여 PNU/CME CGCM을 활용한 전구규모의 기후 예측을 위하여 1979년부터 2004년까지 매해 1월, 4월, 7월, 10월초를 초기조건으로 하여 12개월 후보 적분을 수행했다(각 적분은 APR RUN, JUL RUN, OCT RUN, JAN RUN 이라 명명한다). 또한 각 12개월 후보 적분은 5개의 앙상블로 구성되었다. 4계절로부터 출발한 모든 적분에서 12개월의 리드가 지난 이후에도 상대적으로 높은 상관이 적도 태평양에서 유지되었다. 특히, 본 연구에서 사용된 모형의 적도 해수면온도 아노말리 예측성은 6개월의 리드까지 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 엘니뇨와 라니냐에 대한 예측성을 평가하기 위해서 Hit rate와 False alarm rate 등의 다양한 숙련도를 구해본 결과, PNU/CME CGCM은 적도 태평양 지역에서의 온난 아노말리와 한랭 아노말리를 예측하는데 있어서는 좋은 예측성을 보였다. 그러나 보통 상태에 대한 예측성은 상대적으로 다소 낮았다. 또한 본 연구에 사용한 모형 결과를 DEMETER 사업에 참여하고 있는 다른 접합대순환 모형들의 예측성과도 비교해 보았을 때, 본 연구에 사용한 모형은 DEMETER 사업에 참여한 모형들에 견줄 수 있는 장기 예측 능력을 갖고 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 Nino3.4 지역의 해수면온도 아노말리를 예측할 수 있는 능력을 통해서 살펴볼 때 PNU/CME CGCM은 엘니뇨 및 라니냐 해에 대해서는 6개월까지는 높은 예측성이 있다고 판단되며 최장 12개월 정도의 장기 예측 능력이 있다는 결론을 얻었다.