• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.325-328
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• 2009

Recently, as importance of knowledge property right is rising, a patent is being issue. A patent is exclusive rights of knowledge or technique, and it must be registered for approval of rights. Therefore, prediction of patent registration can be important information for company or individuals which gain profit using a patent. In this paper, we proposed a method for prediction of patent registration using text mining and a algorithm for constructing database.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.99-107
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• 2016

대한민국은 화산재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근의 관측 결과들은 한반도 최 북 단에 위치한 백두산이 더 이상 휴화산이 아님을 보여주고 있다. 백두산 화산이 폭발한다면 남한지역에서는 화산재에 의한 다양한 피해가 예상된다. 특히 공중의 화산재는 운항되는 비행기의 계기판 및 엔진을 마비시킴으로써 대형 항공사고를 유발할 수 있다. 따라서 화산재의 삼차원 확산을 예측하여 화산재가 있는 항로를 비행할 것으로 예상되는 비행기 운항을 중지시키는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화산재 확산 예측결과의 삼차원 가시화 기법을 다룬다. 우선 화산재 확산 예측 데이터의 취득에 대하여 소개한다. 확산 예측 데이터는 화산재 확산 시뮬레이션 프로그램인 Fall3D를 이용한다. 다음으로 세 가지 화산재 확산 예측결과의 가시화 기법을 제안한다. 첫 번째 기법은 '공중의 큐브' 방식으로 화산재의 입자 농도별로 다른 색을 가진 반투명 큐브를 공중에 배치하는 방식이다. 두 번째 기법은 '큐브안의 큐브'방식으로 '공중의 큐브' 방식을 개선하여 농도의 정도에 따라 큐브의 분할 정도를 달리하여 배치하는 방식이다. 마지막 방식은 '반투명 화산재 평면' 기법으로 화산재 농도를 가지고 있는 레이어 들을 적층하고 투명효과를 적용하는 방식이다. 본 논문에서 제시한 방법을 기반으로 사용자는 목적에 맞는 방식대로 화산재 확산 예측 결과를 삼차원 가시화 할 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.179-189
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• 2022

우박은 강한 상승 기류에 의하여 빙결 고도 이상에서 수적이 상승과 하강을 반복함에 따라 얼음덩어리로 성장 후 지상으로 낙하하는 현상을 의미한다. 이러한 우박은 단기간 내 국지적인 영역에서 발생하여 농림업 분야에 큰 피해를 미치지만 우박에 대한 예측을 수행하는 국내 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국가농림기상센터 LAMP를 이용한 우박 예측을 소개하고, 2020년 1월부터 2021년 7월까지 발생한 50개의 우박 사례에 대하여 LAMP 우박 예측 성능을 측정하였다. 본 연구에서 조사된 우박 사례의 경우 봄철에 주로 오후 시간대에 발생 빈도가 높았고, 우박의 지속 시간은 평균 15분이었으며, 우박의 직경은 1 cm로 나타났다. LAMP의 우박 예측 성능을 정성적으로 평가한 결과 50개의 사례 가운데 35개 사례에 대하여 우박 예측에 성공하여 탐지율은 70%로 나타났다. LAMP의 우박 예측 성능은 우박을 예측하는 시간이 길어짐에 따라 저하된 것으로 사료된다. 실제 우박 사례에 대한 레이더 반사도를 조사한 결과, 고도에 무관하게 최대 반사도가 40 dBZ 이상이었고, 우박 사례의 약 50%가 30~50 dBZ 사이로 나타났는데, 이러한 결과는 현재 LAMP의 우박 예측 성능을 향후 보완하기 위한 자료로 활용될 것이다. LAMP를 활용한 우박 예측 성능이 향상됨으로써 농림업 분야에서 망 피복 등의 선제적 조치를 통해 우박에 의한 경제적 손실이 줄어들 것으로 기대된다.

• 농업과학연구
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• 제43권4호
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• pp.507-521
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• 2016

Landslides are one of the most common natural hazards causing significant damage and casualties every year. In Korea, the increasing trend in landslide occurrence in recent decades, caused by climate change, has set off an alarm for researchers to find more reliable methods for landslide prediction. Therefore, an accurate landslide-susceptibility assessment is fundamental for preventing landslides and minimizing damages. However, analyzing the stability of a natural slope is not an easy task because it depends on numerous factors such as those related to vegetation, soil properties, soil moisture distribution, the amount and duration of rainfall, earthquakes, etc. A variety of different methods and techniques for evaluating landslide susceptibility have been proposed, but up to now no specific method or technique has been accepted as the standard method because it is very difficult to assess different methods with entirely different intrinsic and extrinsic data. Landslide prediction methods can fall into three categories: empirical, statistical, and physical approaches. This paper reviews previous research and surveys three groups of landslide prediction methods.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.236-242
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• 2003

ATM ABR service controls network traffic using feedback information on the network congestion situation in order to guarantee the demanded service qualities and the available cell rates. In this paper we apply the control method using queue length prediction to the formation of feedback information for more efficient ABR traffic control. If backward node receive the longer delayed feedback information on the impending congestion, the switch can be already congested from the uncontrolled arriving traffic and the fluctuation of queue length can be inefficiently high in the continuing time intervals. The feedback control method proposed in this paper predicts the queue length in the switch using the slope of queue length prediction function and queue length changes in time-series. The predicted congestion information is backward to the node. NLMS and neural network are used as the predictive control functions, and they are compared from performance on the queue length prediction. Simulation results show the efficiency of the proposed method compared to the feedback control method without the prediction. Therefore, we conclude that the efficient congestion and stability of the queue length controls are possible using the prediction scheme that can resolve the problems caused from the longer delays of the feedback information.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.213-220
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• 2023

낙상은 일상의 활동 중에 예기치 않게 발생하여 생활에 많은 어려움을 초래한다. 본 연구는 고위험 직종 종사자들의 낙상 감지를 위한 시스템을 구성하고 자료를 수집하여 예측 모델에 적용함으로써 그 유효성을 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 가속도센서와 자이로센서를 통해 가속도 신호와 방위각을 산출하여 낙상 여부를 감지하는 웨어러블 기기를 구성하였다. 그리고 연구 참여자들이 이 기기를 복부에 착용하고 정해진 활동을 수행하는 과정에서 낙상과 관련한 동작으로부터 필요한 데이터를 측정하고 기기 내에 존재하는 블루투스 장치를 통해 컴퓨터로 전송하였다. 이렇게 수집된 데이터를 필터링 등을 통해 처리하여 딥러닝 알고리즘들인 1D CNN, LSTM, CNN-LSTM에 근거한 낙상 감지 예측 모델들에 적용하고 그 결과를 평가하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제48권6호
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• pp.552-559
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• 2011

An interest in Arbitrary Lagrangian Eulerian (ALE) finite element methods has been increased due to more accurate responses in Fluid-Structure Interaction(FSI) problems. The multi-material ALE approach was applied to the prediction of the acceleration response of free-fall lifeboat, and its responses were compared to those of the single-material ALE one. It could be found that even though there was no big difference in the simulation responses of two methods, the single-material and multi-material ALE ones, the latter multi-material ALE method showed a little bit more close response to those of experimental results compared to the former single-material ALE one, especially in the x- and z-direction acceleration responses. Through this study, it could be found that several parameters in the ALE algorithms have to be examined more carefully for a good structural safety assessment of FSI problems.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1D호
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• pp.67-72
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• 2006

아스팔트 포장체내의 온도예측은 역학적-경험적 포장설계법에서 포장의 거동해석 및 공용성 예측시 매우 중요한 요소 중에 하나다. 본 연구에서는 현장 온도 계측자료를 이용하여 아스팔트 포장체의 시간별, 깊이별 온도예측에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 전국의 대표 지점을 선정하여 깊이별로 온도계측 센서를 매설하고 주기적으로 대기, 포장표면 및 내부온도를 계측하였으며, 이 현장 자료를 이용하여 개발된 온도 예측 모델의 보정을 수행하였다. 보정된 온도예측 모델을 이용하여 포장체의 표면 및 중간깊이의 온도를 예측한 후에 현장 계측자료와 비교분석하였다. 본 연구의 결과, 온도예측 모델에 필요한 계수값 중 가을철의 경우 태양흡수율과 방사율(emissivity) 값이 다른 계절과 다르게 나타났다. 아스팔트 포장체 중간 깊이에서의 예측과 실측 온도차는 ${\pm}3^{\circ}C$내이며, 온도 예측 모델이 현장 온도를 정확히 예측할 수 있음을 입증하였다. 또한, 온도예측에 있어서 지역별 특성의 영향은 받지 않는 것으로 증명되었다.

• 한국대기환경학회지
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• 제12권1호
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• pp.67-77
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• 1996

Total suspended particulate matters (TSP) were collected based on a size segregation method by a cascade impactor for 6 consecutive years (form Dec. 1989 to sep. 1994) in the Kyung Hee University-Suwon Campus, and 6 trace metals (Ca, Si, Fe, Pb, Cu, Zn) were determined by an x-ray fluorescence spectroscopy. Total number of samples collected during the study are 118 sets and each set of sample comsists of 9 filters. The levels of TSP and 6 trace metals were then used to examine seasonal and annual variations with respects to their size distributions. For statistical analyses, raw data were initially transformed by both logarithmic and root transformating to approximately normalize them, and then size distribution functions for each trace element were separately developed season-to-season by a regression analysis in order to obtain maximum amount of physical information, Subsequently, each developed model was verified by comparing with supervised data collected on 1994. The result showed that each prediction model was in good agreement except the fall, partly due to lack of the data collected on fall, 1994.

• Ocean and Polar Research
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• 제43권2호
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• pp.53-63
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• 2021

Changes in a marine environment have a broad socioeconomic implication on fisheries and their relevant industries so that there has been a growing demand for the medium-range (months to years) prediction of the marine environment Using a medium-range ocean prediction model (Ocean Mid-range prediction System, OMIDAS) for the northwest Pacific, this study attempted to assess seasonal difference in the mid-range predictability of the sea surface temperature (SST), focusing on the Korea seas characterized as a complex marine system. A three-month re-forecast experiment was conducted for each of the four seasons in 2016 starting from January, forced with Climate Forecast System version 2 (CFSv2) forecast data. The assessment using relative root-mean-square-error was taken for the last month SST of each experiment. Compared to the CFSv2, the OMIDAS revealed a better prediction skill for the Korea seas SST, particularly in the Yellow sea mainly due to a more realistic representation of the topography and current systems. Seasonally, the OMIDAS showed better predictability in the warm seasons (spring and summer) than in the cold seasons (fall and winter), suggesting seasonal dependency in predictability of the Korea seas. In addition, the mid-range predictability for the Korea seas significantly varies depending on regions: the predictability was higher in the East Sea than in the Yellow Sea. The improvement in the seasonal predictability for the Korea seas by OMIDAS highlights the importance of a regional ocean modeling system for a medium-range marine prediction.