• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권4호
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• pp.129-134
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• 2018

최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1610-1610
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• 2001

Microbiological examination of silage is of little value in gauging the outcome of silage, and so chemical analysis is more reliable and meaningful indicator of quality. On the other hand chemical assessments of the principal fermentation products provide an unequivocal basis on which to judge quality. Livestock require energy, protein, minerals and vitamins from their food. While fresh forages provide these essential items, conserved forages on the other hand may be deficient in one or more of them. The aim of the conservation process is to preserve as many of the original nutrients as possible, particularly energy and protein components (Woolford, 1984). Silage fermentation is important to preservation of forage with respect of feeding value and animal performance. Chemical and bacteriological changes in the silo during the fermentation process can affect adversely nutrient yield and quality (Moe and Carr, 1984). Many of the important chemical components of silage must be assayed in fresh or by extraction of the fresh material, since drying either by heat or lyophilisation, volatilises components such as acids or nitrogenous components, or effects conversion to other compounds (Abrams et al., 1987). Maize silage dorms the basis of winter rations for the vast majority of dairy and beef cattle production in Uruguay. Since nutrient intake, particularly energy, from forages is influenced by both voluntary dry matter intake and digestibility; there is a need for a rapid technique for predicting these parameters in farm advisory systems. Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) is increasingly used as a rapid, accurate method of evaluating chemical constituents in cereals and dried forages. For many years NIRS was applied to assess chemical composition in dry materials (Norris et al., 1976, Flinn et al., 1992; Murray, 1993, De Boever et al., 1996, De la Roza et al., 1998). The objectives of this study were (1) to determine the potential of NIRS to assess the chemical composition of dried maize samples and (2) to attempt calibrations on undried samples either for farm advisory systems or for animal nutrition research purposes in Uruguay. NIRS were used to assess the chemical composition of whole - plant maize silage samples (Zea mays, L). A representative population of samples (n = 350) covering a wide distribution in chemical characteristics were used. Samples were scanned at 2 nm intervals over the wavelength range 400-2500 nm in a NIRS 6500 (NIRSystems, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode. Cross validation was used to avoid overfitting of the equations. The optimum calibrations were selected on the basis of minimizing the standard error of cross validation (SECV). The calibration statistics were R$^2$ 0. 86 (SECV: 11.4), 0.90 (SECV: 5.7), 0.90 (SECV: 16.9) for dry matter (DM), crude protein (CP), acid detergent fiber (ADF) in g kg$\^$-1/ on dry matter, respectively for maize silage samples. This work demonstrates the potential of NIRS to analyse whole - maize silage in a wide range of chemical characteristics for both advisory farm and nutritive evaluation.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제74권4호
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• pp.457-470
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• 2020

The force resisting ability of a connection has direct implications on the overall response of a timber framed structure to various actions, thereby governing the integrity and safety of such constructions. The behavior of timber framed structures has been studied by many researchers by testing full-scale-connections in timber frames so as to establish consistent design provisions on the same. However, much emphasis in this approach has been unidirectional, that has focused on a particular connection configuration, with no research output stressing on the refinement of the existing connection details in order to optimize their performance. In this regard, addition of adhesive to dowelled timber connections is an economically effective technique that has a potential to improve their performance. Therefore, a comparative study to evaluate the performance of various full-scale timber frame Nailed connections (Bridled Tenon, Cross Halved, Dovetail Halved and Mortise Tenon) supplemented by adhesive with respect to Nailed-Only counterparts under tensile loading has been investigated in this paper. The load-deformation values measured have been used to calculate stiffness, load capacity and ductility in both the connection forms (with and without adhesion) which in turn have been compared to other configurations along with the observed failure modes. The observed load capacity of the tested models has also been compared to the design strengths predicted by National Design Specifications (NDS-2018) for timber construction. Additionally, the experimental behavior was validated by developing non-linear finite element models in ABAQUS. All the results showed incorporation of adhesive to be an efficient and an economical technique in significantly enhancing the performance of various timber nailed connections under tensile action. Thus, this research is novel in a sense that it not only explores the tensile behavior of different nailed joint configurations common in timber construction but also stresses on improvising the same in a logical manner hence making it distinctive in its approach.

• Geomechanics and Engineering
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• 제12권1호
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• pp.161-183
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• 2017

This paper investigates the damage identification of the concrete pile element through axial wave propagation technique using computational and experimental studies. Now-a-days, concrete pile foundations are often common in all engineering structures and their safety is significant for preventing the failure. Damage detection and estimation in a sub-structure is challenging as the visual picture of the sub-structure and its condition is not well known and the state of the structure or foundation can be inferred only through its static and dynamic response. The concept of wave propagation involves dynamic impedance and whenever a wave encounters a changing impedance (due to loss of stiffness), a reflecting wave is generated with the total strain energy forked as reflected as well as refracted portions. Among many frequency domain methods, the Spectral Finite Element method (SFEM) has been found suitable for analysis of wave propagation in real engineering structures as the formulation is based on dynamic equilibrium under harmonic steady state excitation. The feasibility of the axial wave propagation technique is studied through numerical simulations using Elementary rod theory and higher order Love rod theory under SFEM and ABAQUS dynamic explicit analysis with experimental validation exercise. Towards simulating the damage scenario in a pile element, dis-continuity (impedance mismatch) is induced by varying its cross-sectional area along its length. Both experimental and computational investigations are performed under pulse-echo and pitch-catch configuration methods. Analytical and experimental results are in good agreement.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.157-167
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• 2020

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.

• 대기
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• 제29권1호
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• pp.105-112
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• 2019

대기 중에 지름이 약 1.68 mm 이상인 물방울이 존재하는 경우, 연직방향으로 주사하는 구름레이더에서 미(Mie) 기법을 사용하여 공기의 연직속도를 구할 수 있다. 이 리뷰논문에서는 강수가 있는 작은 적운 구름에서 구름레이더를 사용하여 공기의 연직속도를 구할 수 있는 방법을 정리하였다. 공기의 연직속도는 첫 번째 미(Mie) 최소치가 이론적으로 가지는 낙하속도와 스펙트럼상에서 첫 번째 미(Mie) 최소치가 실제로 관측된 시선속도와의 차이로 추정할 수 있다. 구름레이더가 항공기에 탑재된 경우에는, 항공기의 운동 및 자세각이, 관측된 도플러속도의 연직성분에 영향을 미치므로 이 항들을 보정하여 공기의 연직속도를 구할 수 있다. 항공용 도플러 레이더의 경우, 미(Mie)기법으로 구한 공기의 연직속도는 구름입자로부터 직접 후방산란 되어 관측된 연직속도 및 항공기 운항시스템으로부터 구한 연직속도와 잘 일치하는 결과를 보여주었다. 구름 레이더로부터 미(Mie) 산란 특징을 이용하여 연직속도를 추정하는 이 기술은 강수 및 비강수 구름시스템에서의 연직속도장 매핑(mapping)에 응용할 수 있다. 또한 여러 고도에서의 항공기 관측을 통하여, 연직속도의 총체적인 구조뿐 만 아니라 폭풍우의 성장, 발달, 소멸 주기(life cycle)를 재구성할 수 있을 것으로 기대된다.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.9-17
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• 2014

본 연구는 대구광역시의 주요도로를 대상으로 공간통계기법을 이용하여 도로교통 온실가스 배출량을 신뢰성있게 예측하여 추정된 배출량으로 행정구별에 따라 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 첫째, 주요도로의 교통량 관측지점에서 실시간으로 조사한 교통량을 이용하여 관측지점에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하였다. 둘째, 일반 크리깅(Universal Kriging)기법을 이용하여 공간적 상관성에 의해 미 관측지점의 온실가스 배출량을 신뢰성 있게 추정하기 위해 적합한 베리오그램 모델링을 설정하였다. 이에 교차검증을 통하여 적합한 베리오그램 모델과 크리깅 기법의 타당성을 검증하였다. 셋째, 검증된 크리깅 기법으로 미 관측지점의 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 예측하여 행정구별로 도로교통 온실가스 배출량을 추정하여 산정하였다. 그 결과, 도로교통 온실가스 배출량을 행정구별로 보면 북구가 약 $291,878,020kgCO_2eq/yr$로 가장 많은 온실가스를 배출하는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.632-642
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• 2017

본 논문에서는 미디어 오디오의 음향 특성 및 문맥 정보를 활용한 DNN 기반 음성 검출 시스템을 제안한다. 미디어 오디오 내에 포함되어 있는 음성과 비음성을 구분하기 위한 음성 검출 기법은 효과적인 음성 처리를 위해 필수적인 전처리 기술이지만 미디어 오디오 신호에는 다양한 형태의 음원이 복합적으로 포함되어 있으므로 기존의 신호처리 기법으로는 높은 성능을 얻기에는 어려움이 있었다. 제안하는 기술은 미디어 오디오의 고조파와 퍼커시브 성분을 분리하고, 오디오 콘텐츠에 포함된 문맥 정보를 반영하여 DNN 입력 벡터를 구성함으로써 음성 검출 성능을 개선할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 20시간 이상 분량의 드라마를 활용하여 음성 검출용 데이터 세트를 제작하였으며 범용으로 공개된 8시간 분량의 헐리우드 영화 데이터 세트를 추가로 확보하여 실험에 활용하였다. 실험에서는 두 데이터 세트에 대한 교차 검증을 통하여 제안하는 시스템이 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제22권3호
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• pp.703-713
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• 2016

본 연구는 포항시 흥해읍 일대에 분포하는 해안단구 제1면의 구정선 고도를 밝히고 형성 시기에 관한 절대연대자료를 제시하고 있다. 연구 결과, 구정선 고도 10 m의 해안단구 제1면은 10만 년 BP 내외의 MIS 5c 시기에 형성되었으며 이후 MIS 5a 해퇴 시기까지 파랑의 퇴적작용을 반복적으로 받은 것으로 해석된다. 이러한 연구 결과는 해안단구 제1면의 형성 시기에 관한 기존의 자료들을 교차 검증하는 한편 기존의 연구 결과들에 대한 종합적 검토를 바탕으로 이루어진 것으로 동해안 지역 해안단구 제1면에 대한 사실을 재확인시켜 주고 있다. 한편 본 연구에서는 지형 대비를 통한 제4기 후기(MIS 5c) 동해안 지역의 고해수준을 추론하고 있으며 보다 정교한 분석을 위해서는 우선적으로 해안단구 제2면의 구정선 고도에 관한 명확한 설정이 선결되어야 하겠다.

• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.319-330
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• 2006

현실세계에서 관찰되는 시그널(signal)은 다양한 주파수(frequency)들의 시그널로 혼합되어 있는 경우가 많다. 예를 들어 태양 흑점 자료의 경우 약 11년 주기와 85년 주기로 변동한다는 사실은 널리 알려져 있다. 또한 경제 시계열 자료의 경우는 통상적으로 계절요인(seasonal component), 순환요인(cyclic component) 그리고 장기적인 추세요인(long-term trend)으로 분해하여 분석한다. 이러한 시계열 자료를 구성요소별로 분해하는 것은 오래된 주제중 하나이다. 전통적인 시계열자료 분석기법으로 스펙트럴 분석기법 등이 널리 사용되고 있으나 시계열 자료들이 비정상(nonstationary)일 경우에는 적용하기 어렵다. Huang et. al(1998)은 경험적 모드분해법(empirical mode decomposition)이라고 하는 자료적응적인(data-adaptive) 방법을 제안하였는데, 비정상성(nonstationarity)에 대한 강건성(robustness)으로 여러 분야에 널리 응용되고 있다. 그러나 Huang et. at(1998)은 잡음(error)에 의해 오염된 자료에 대한 구체적인 처리방법은 제시하지 못하고 있다. 본 논문을 통하여 효율적인 잡음제거 방법을 제안하고자 한다.