• 제목/요약/키워드: MapReduce model

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BIM 모델과 증강현실을 활용한 교량 유지관리방안 연구 (Research on Bridge Maintenance Methods Using BIM Model and Augmented Reality)

  • 최웅규;빠 빠 왼 아웅;산육타 아라비카;차기춘;박승희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제44권1호
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    • pp.1-9
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    • 2024
  • 건설구조물인 교량은 1970년대 이후 584개소에서 38,405개소로 증가하였다. 하지만, 교량의 개소가 증가하면서 공용연수 30년 이상인 교량이 2030년까지 21,737개소로(71%) 증가하면서 시설물에 대한 인적자원 기본 유지보수에 따른 인명사고가 발생할 수 있다. 이에 따라 교량의 안전점검 및 유지관리 방안의 중요성이 높아지고 있으며, 다수의 교량을 관리하는 감독자의 의사결정 지원의 필요성도 요구되고 있다. 현재 교량의 안전점검 및 유지관리 방법은 외관조사망도에 손상 및 상태, 위치, 규격 등을 수기로 기입하거나, 카메라로 촬영하여 기록하는 방식을 사용하고 있지만, 손상·결함의 표기 오류나 감독관의 착각, 오타 등으로 인해 안전점검 및 진단 전체의 신뢰성이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 BIM 모델에 기록된 손상데이터를 AR 환경에 시각화하고, 감독자의 유지관리 의사결정 지원을 통해 소수의 인원이 많은 교량의 유지관리 방안에 대해 제안한다.

소셜미디어 감성분석을 위한 베이지안 속성 선택과 분류에 대한 연구 (Investigating the Performance of Bayesian-based Feature Selection and Classification Approach to Social Media Sentiment Analysis)

  • 강창민;어균선;이건창
    • 경영정보학연구
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    • 제24권1호
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    • pp.1-19
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    • 2022
  • 온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

농업기상재해 조기경보시스템의 풍속 예측 기법 개선 연구 (Minimizing Estimation Errors of a Wind Velocity Forecasting Technique That Functions as an Early Warning System in the Agricultural Sector)

  • 김수옥;박주현;황규홍
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.63-77
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    • 2022
  • 농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.

단일머신 환경에서의 논리적 프로그래밍 방식 기반 대용량 RDFS 추론 기법 (Scalable RDFS Reasoning using Logic Programming Approach in a Single Machine)

  • 바트셀렘 작바랄;김제민;이완곤;박영택
    • 정보과학회 논문지
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    • 제41권10호
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    • pp.762-773
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    • 2014
  • 시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

지표 유출 특성을 고려한 홍수취약지역 지형학적 인자의 ROC 분석 (ROC Analysis of Topographic Factors in Flood Vulnerable Area considering Surface Runoff Characteristics)

  • 이재영;김지성
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제7권4호
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    • pp.327-335
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    • 2020
  • 본 연구에서는 홍수해석 등 수치모형을 이용한 기존의 홍수위험지역 선정 시 필요한 시간과 노력을 절감하고자 유출메커니즘 기반의 지형 분석을 통해 홍수취약지역을 제시하고자 한다. 유출메커니즘 기반의 홍수취약지역은 강우-유출수의 지표면 흐름누적 특성에 유리한 지역으로 일반적으로 저지대, 완경사, 하천 등이 해당된다. 분석을 위해 대상지역인 서울시의 수치지형도를 이용하여 표고, 경사도, 수직 및 수평 사면 곡률, 지표습윤계수 (Topographic Wetness Index, TWI), 유수력 지수 (Stream Power Index, SPI), 하천 및 맨홀과의 거리 등 8개의 지형학적 인자를 고려하였다. 지형학적 인자들과 실제 침수흔적자료와의 ROC (Receiver Operation Characteristic) 분석 결과, 표고, 경사도, 지표습윤계수, 맨홀과의 거리 등 4개의 지형학적 인자가 침수지역을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 홍수취약지역 선정 시 본 연구에서 제안하는 다양한 인자에 대한 우선순위 산정 방안은 홍수에 기여하는 지형학적 분석 요소를 간소화 시킬 수 있을 것으로 판단된다.

한반도 일원의 중력측정 및 보정의 정밀화와 고밀도 부우게이상 (On the Improvement of Precision in Gravity Surveying and Correction, and a Dense Bouguer Anomaly in and Around the Korean Peninsula)

  • 신영홍;양철수;옥수석;최광선
    • 한국지구과학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.205-215
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    • 2003
  • 정밀하고 밀도 높은 부우게이상자료는 지구물리학과 물리측지학적인 측면에서 중요한 기초자료가 된다. 이를 위해서 정밀한 절대중력기준점망의 설치외에도 두 가지 측면을 고려해야 하는데, 하나는 중력측정과 보정의 정밀도를 향상시키는 것이며, 다른 하나는 측점의 밀도를 높이는 일이다. 중력측정에서 GPS를 어떻게 적절히 이용할 것인가에 대해서 알아보았는데, 40km이내의 기선거리에서 두 대의 측지용 GPS수신기를 이용하면, 5분간의 GPS측정으로도 충분하다고 여겨진다. 이 경우 PNU95 지오이드모델과 같은 정밀한 지오이드모델을 사용하여야 한다, 이 방법을 적용함으로써, 비용 및 시간과 인력을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 질적인 측면에서도 향상을 가져온다. 또 교점오차를 보정하고 지형효과를 정밀하게 계산하기 위해 컴퓨터 프로그램을 개발했다. 중력탐사에서 같은 지점에서 중복 측정하는 것은 스프링의 변이를 보정하는 것뿐만 아니라 망조정을 적용함으로써 결과들에 대해 통계적으로 접근하는 것을 가능하게 한다. 그럼으로써 다양한 원인에 기인한 큰 오차를 쉽게 찾아내고 보정하여 자료의 질을 향상시킬 수 있으며, 또한 측정의 질을 평가할 수 있다. 최근의 컴퓨터 기술과 디지털 고도자료의 발달도 좀더 정밀한 지형보정을 사용하여 부우게이상의 질을 향상하도록 우리를 고무하고 있다. 본 연구에서는 육상중력, 선상중력, 북한의 부우게이상도, 일본의 중력자료, 고도위성자료, EGM96 지오포텐셜 자료 등, 다양한 중력자료를 입수하였다. 따라서, 이들 자료를 계산하고 편집하여 한반도 일원의 정밀 부우게이상도를 작성할 수 있었는데, 이것은 지구물리학과 물리측지학의 응용에 유용한 자료가 될 것이다.

기후변화 대응을 위한 경안천 유역의 홍수저감 대안 선정 (Determination of Flood Reduction Alternatives for responding to climate change in Gyeongan Watershed)

  • 한대건;최창현;김덕환;정재원;김정욱;김수전
    • 한국습지학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.154-165
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    • 2016
  • 최근 기후변화로 인하여 태풍 및 집중호우로 인한 극한 강우사상의 발생빈도가 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 유역 내 불투수 면적이 늘어나고 있다. 이로 인해 재산피해가 증가하고 있어 기후변화를 고려한 미래 하천범람 등 홍수피해를 경감시키기 위한 홍수저감 대안 선정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 목표기간별로(기준년도 : 1971~2010년, 목표기간I : 2011~2040년, 목표기간II : 2041~2070년, 목표기간III : 2071~2100년) HEC-HMS모형을 이용하여 기후변화에 따른 홍수량을 산정하였다. 또한, 배수펌프와 저류지를 각각 5개씩 홍수저감 대안으로 설정하여 HEC-RAS모형을 통해 대안별 홍수위를 산정하였다. 지형자료 및 홍수위를 이용하여 홍수범람도를 도시하였으며, 다차원 홍수피해액산정법(Multi dimension - Flood Damage Analysis, MD-FDA)을 이용하여 홍수피해 저감을 위한 대안별 경제성분석을 실시하였다. 홍수저감효과를 분석한 결과 배수펌프를 설치했을 경우 홍수위는 최소0.06m, 최대0.44m 감소하였고, 저류지는 최소0.01m, 최대1.86m 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 침수면적은 최소 0.3%, 최대 32.64% 감소하였고, 침수심 역시 낮아지는 것으로 확인되었다. 또한, 경제성분석을 실시하여 대안별 편익 비용비를 비교한 결과 목표기간I에서는 저류지E, 목표기간II, 목표기간III에서는 배수펌프D가 홍수저감을 위한 타당한 대안으로 판단되었다. 본 연구의 결과를 통해 기후변화 적응을 위한 치수사업 시 주요사례로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

GIS 기반의 하천망분석도 집수구역 자동 분할을 위한 알고리듬 및 모듈 개발 (GIS based Development of Module and Algorithm for Automatic Catchment Delineation Using Korean Reach File)

  • 박용길;김계현;유재현
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.126-138
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    • 2017
  • 최근 환경에 대한 국민적 관심이 증대되고 있으며 물환경 관련 문제에 대한 신속하고 정확한 대응을 위해 GIS를 활용한 물환경데이터의 분석에 대한 지원요구가 증가함에 따라 물환경데이터의 공간분석을 지원하는 공간네트워크 데이터기반의 하천망분석도를 개발하여 제공하고 있다. 그러나 오염사고 등 사용자의 필요에 따라 수시로 요구되는 공간자료인 집수구역의 분할에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치표고모델 및 흐름방향도를 이용한 집수구역 자동 분할 알고리듬 및 모듈 개발을 포함하는 자동분할 프로그램의 개발이 이루어졌다. 집수구역 자동분할 프로그램의 개발은 집수구역 분할 방법 설계, 알고리듬 개발, 모듈 개발의 순서로 진행하였다. 집수구역 분할을 위해 수치표고자료와 이를 기반으로 제작된 흐름방향도를 활용하였다. 집수구역 분할을 위한 알고리듬은 집수구역 격자추출단계, 경계점 추출단계 및 경계선 분할 단계의 3단계로 개발되었으며 집수구역 분할모듈은 프로그램의 생산성과 활용성을 고려하여 ESRI사의 ArcGIS를 기반으로 하는 Add-in 모듈로 개발하였다. 집수구역 자동분할 모듈을 이용하여 실제 집수구역을 분할하였으며, 현재 활용중인 집수구역과 비교 분석하였다. 집수구역 분할 결과 수치표고자료 기반의 집수구역 분할이 원활하게 이루어지는 것을 확인하였다. 특히 지형학적 경사가 명확한 지역은 집수구역의 분할이 정확하고 신속하게 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 논, 밭, 도심지역 등 평평한 곳이나 배수시설이 정비된 지역의 경우 집수구역의 분할이 이루어지지 않는 경우가 있었으나 전반적으로 기존 집수구역의 분할시간을 줄이는데 기여가 클 것으로 판단되었다. 향후에는 보다 정밀한 수치표고자료의 활용이 가능하면서 자료 크기로 인한 계산 시간을 줄이기 위한 알고리듬의 개발이 필요하다.