• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2431-2449
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• 2024

As problems such as water pollution and fish species depletion have become serious, a land-based fish farming is receiving a great attention for ensuring stable productivity. In the fish farming, it is important to determine the timing of shipments, as one of key factors to increase net profit on the aquaculture. In this paper, we propose a system for predicting net profit to support decision of timing of shipment using fish farming-related statistical data. The prediction system consists of growth and farm-gate price prediction models, a cost statistics table, and a net profit estimation algorithm. The Gaussian process regression (GPR) model is exploited for weight prediction based on the analysis that represents the characteristics of the weight data of cultured fish under the assumption of Gaussian probability processes. Moreover, the long short-term memory (LSTM) model is applied considering the simple time series characteristics of the farm-gate price data. In the case of GPR model, it allows to cope with data missing problem of the weight data collected from the fish farm in the time and temperature domains. To solve the problem that the data acquired from the fish farm is aperiodic and small in amount, we generate the corresponding data by adopting a data augmentation method based on the Gaussian model. Finally, the estimation method for net profit is proposed by concatenating weight, price, and cost predictions. The performance of the proposed system is analyzed by applying the system to the Korean flounder data.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2016년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.87-88
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• 2016

In order to assess the design value of engineering work from the point of view of LCC (Life Cycle Cost) in Korea, it is mandatory for all construction works that the total construction costs are over 10 billion won. The LCC includes initial construction costs, maintenance & operation costs, energy costs, end-of-life costs, and so on. Among these, the portion for maintenance & operation costs for a building is sizeable, as compared to the initial construction costs. Furthermore, the paradigm for construction industry has rapidly shifted from 2D to BIM, which includes design planning and data management. However, the study of BIM-based LCC analysis is not adequate today, even though all domestic construction projects ordered by the Public Procurement Service have to adopt BIM. Therefore, this study suggests a methodology of BIM-based LCC analysis that is particularly focused on repair and replacement (R&R) cost. For this purpose, we defined requirements of calculating R&R cost and extracted X from the relevant IFC data. Thereafter, we input them to the ontology of calculating the initial construction costs to obtain an objective output. Finally, in order to automatically calculate R&R cost, mapping with R&R criteria was performed. We expect that our methodology will contribute to more efficiently calculate R&R cost and, furthermore, that this methodology will be applicable to all range of total LCC. Thus, the proposed process of automatic BIM-based LCC analysis will contribute to making LCC analysis more fast and accurate than it is at present.

• 상하수도학회지
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• 제23권2호
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• pp.241-249
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• 2009

It is well known that the trend of water demand in large-size water supply systems has been suddenly changed, and many expansions of water supply facilities become unnecessary. To be cost-effective, thus, politicians as well as many professionals lay stress on the adaptive management of water supply facilities. Failure in adapting to the new trend of demand is sure to be the most critical reason of unnecessary expansions. Hence, we try to develop the model and modeling procedure that do not depend on the old data of demand, and provide engineers with the fast learning process. To forecast water demand of Seoul, the Bayesian parameter estimation was applied, which is a representative method for statistical pattern recognition. It results that we can get a useful time-series model after observing water demand during 6 years, although trend of water demand were suddenly changed.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.47-54
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• 2011

본 논문에서는 한 장의 이미지에서 학습을 통하여 영역 별 깊이 정보를 추정할 때 사용되는 특징 정보를 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 기반으로 축소하고 깊이 정보 추정 시간을 단축하는 방법에 대해서 기술 한다. 깊이 정보는 이미지의 에너지 값과 텍스쳐의 기울기 등을 특징으로 생성하여 특징들의 관계를 기반으로 추정 된다. 이 때 사용되는 특징의 차원이 크기 때문에 연산시간이 증가하고 특징의 중요성을 판단하지 않고 사용하여 오히려 성능에 나쁜 영향을 미치기도 한다. 이에 따라 중요성을 판단하여 특징의 차원을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 미국 스탠포드(Stanford)대학에서 제공하는 벤치마크 데이터로 실험한 결과, 특징의 추출과 깊이 추정 연산 시간이 모든 특징을 사용하는 방법에 비하여 약 60%정도 향상되고 정확도가 평균 0.4%에서 최대 2.5% 향상 되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.3841-3848
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• 2012

획득대안 분석 프로세스는 비용, 일정, 성능 및 위험이라는 제약사항 내에서 다양한 후보 대안들 가운데에서 최적의 대안을 선택하는 것이다. 신규 무기체계 획득을 위해 사용하고 있는 기존의 대안 분석 방법은 일반적으로 요구사항 분석, 설계 조합, 그리고 비용 추정을 통해 수행되고 있다. 본 논문은 함정 설계개념 정제 및 물자적 대안분석 단계에서 다목표 의사결정 방법을 기반으로 개선된 획득대안 분석 방법을 제시한 것이다. 이번 연구에서는 시스템공학 원리를 기반으로 효과도 분석, 사업 비용 추정, 그리고 위험도 평가 기법을 활용하여 차세대 다목적 훈련지원함에 대한 실질적인 응용 및 적용 연구를 수행하였다.

• 공업화학
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• 제29권2호
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• pp.209-214
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• 2018

본 논문에서는 $300m^3\;h^{-1}$급 수소 생산을 위한 글리세롤 수증기 개질반응에 대해 기술 경제성 평가를 수행하였다. 상업용 공정 설계 프로그램인 Aspen $HYSYS^{(R)}$를 이용하여 글리세롤 수증기 개질반응에 대한 공정을 설계하였으며, 반응온도에 따른 수소 생산량의 차이를 비교 분석하였다. 또한, 항목별 경제성 평가, 민감도 분석, 현금흐름도를 통하여 경제성 평가를 진행하였으며, $300m^3\;h^{-1}$급 글리세롤 수증기 개질반응에서의 수소 생산 단가는 5.10 $ ${kgH_2}^{-1}$로 계산되었다. 수소 생산 단가에 영향을 끼치는 주요 인자를 파악하기 위해 민감도 분석을 실시하였으며, 수소 판매 단가에 따른 현금흐름도 분석을 통해 순현재가치, 할인회수기간, 현재가치율과 같은 다양한 경제성 인자를 파악하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.717-724
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• 2018

사회기반시설물의 노후화에 따른 교량 유지관리비용의 급격한 증가에 대비하기 위해서는 미래 발생 가능한 유지관리비용의 예측이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 교량 관리주체의 유지관리 현황 분석을 통해 교량의 관리수준을 파악하고, 이를 생애주기에 따른 목표관리수준과 성능향상 한계 값으로 모델링하였다. 이와 함께 교량 안전점수에 따른 보수보강비용 예측모델, 성능열화모델, 평균개축비용단가, 평균 개축시기로 구성된 기존의 비용 및 성능 예측모델과 연계하여, 교량 유지관리비용 추계분석을 위한 방법론 및 절차를 제안하였다. 제안된 방법의 활용성 검증을 위해 특정 관리주체가 관리하는 교량의 규모, 노후화 정도, 현재 관리현황을 고려하여 미래 유지관리비용 추계 분석을 수행하였다. 연차별로 개별 교량 수준의 안전등급과 유지관리 조치에 따른 비용 추정 결과와 이들을 관리주체 수준으로 합산하여 연차별 평균 안전점수, 안전등급 구성비, 점검진단비용, 보수보강비용, 개축비용을 합리적으로 추정할 수 있다. 향후 목표성능관리수준의 변경에 따른 생애주기 예산의 변화를 추정하여 최적의 관리수준을 제안할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권4호
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• pp.349-358
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• 2012

Over a wireless sensor network (WSN), accurate localization of sensor nodes is an important factor in enhancing the association between location information and sensory data. There are many research works on the development of a localization algorithm over three-dimensional (3D) space. Recently, the complexity-reduced 3D trilateration localization approach (COLA), simplifying the 3D computational overhead to 2D trilateration, was proposed. The method provides proper accuracy of location, but it has a high computational cost. Considering practical applications over resource constrained devices, it is necessary to strike a balance between accuracy and computational cost. In this paper, we present a novel 3D localization method based on the received signal strength indicator (RSSI) values of four anchor nodes, which are deployed in the initial setup process. This method provides accurate location estimation results with a reduced computational cost and a smaller number of anchor nodes.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.567-574
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• 2018

위험 관리는 1) 체계개발 프로젝트의 비용, 일정 및 목표 성능 달성에 부정적인 영향을 줄 수 있는 위험 요소를 식별하고, 2) 식별된 각 위험 요소에 영향도와 발생 가능성을 부여하고 이를 바탕으로 식별 위험 요소를 관리하는 방법을 의미한다. 위험 요소를 사전에 식별하고 이에 대처함으로써 프로젝트의 비용 및 일정 관리와 목표 성능을 효과적으로 수행하고 달성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 위험 관리를 적용하고 있으며 이에 대한 많은 연구가 현재 진행되고 있다. 본 논문에서는 칼만 필터를 이용한 위험 요소 영향도 추정 방안을 제시한다. 위험 요소 영향도는 위험 발생 시의 손실 비용 및 일정을 변수로 갖는 식으로 표현된다고 가정하였다. 위험 요소 영향도의 참 값과 추정 값 사이의 오차를 줄이기 위한 방안으로서 선형 칼만 필터가 사용되었으며, 결과적으로 이를 통해 위험 관리 절차에 투입되는 자원을 절약할 수 있다. 제시된 위험 요소 영향도 추정 프로세스 검증은 시뮬레이션을 통해 수행되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2042-2059
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• 2019

Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.