• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.2987-3002
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• 2023

In 2015, the number of senior citizens aged 65 and over in Korea was 6,662,400, accounting for 13.1% of the total population. Along with these social phenomena, risk information related to the elderly is increasing every year. In particular, a fall accident caused by a fall can cause serious injury to an elderly person, so special attention is required. Therefore, in this paper, we implemented a system that monitors fall accidents and informs them in real time to minimize damage caused by falls. To this end, beacon-based indoor location positioning was performed and biometric information based on an integrated module was collected using various sensors. In other words, a multi-functional sensor integration module was designed based on Arduino to collect and monitor user's temperature, heart rate, and motion data in real time. Finally, through the analysis and prediction of measurement signals from the integrated module, damage from fall accidents can be reduced and rapid emergency treatment is possible. Through this, it is possible to reduce the damage caused by a fall accident, and rapid emergency treatment will be possible. In addition, it is expected to lead a new paradigm of safety systems through expansion and application to socially vulnerable groups.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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• pp.226-229
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• 1999

We have been developing a method to build models for time series using Genetic Programming. The proposed method has been applied to various kinds of time series e.g. computer-generated chaos, natural phenomena, and financial market indices etc. Now we apply the prediction method to time histories of seismic ground motion i.e. one-step-ahead prediction of seismographic amplitude. Waves of earthquakes are composed of P-waves and S-waves. They propagate in different speeds and have different characteristics. It is believed that P-waves arrive firstly and S-waves arrive secondly. Simulations were performed based on real data of Hyuganada earthquake which broke out at southern part of Kyushuu Island in Japan. To our surprise, prediction model built using the earthquake waves in early time can enough precisely predict main huge waves in later time. Lots of experiments lead us to conclude that every slice of data involves P-wave and S-wave. The simulation results suggest the GP-based prediction method can be utilized in alarm systems or dispatch systems in an emergency.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.216-218
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• 2022

이상 기후로 인한 자연 재해는 지속적으로 증가하고 있으며, 자연재해 중 가장 많은 피해를 입히는 유형은 폭우, 태풍 등으로 인한 수해 피해로 이러한 재해는 홍수를 동반하여 더욱 큰 피해를 입히기도 한다. 따라서, 홍수 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 LSTM과 GRU를 활용하여 실시간으로 홍수의 주요 파라미터인 수위를 실시간으로 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 홍수 예측을 위해 사용된 입력 데이터는 하천의 상류 및 하류 수위, 기온, 습도, 강수량이 사용되며, 사전에 학습된 LSTM-GRU 모델을 통해 실시간 예측을 진행한다. 입력 데이터는 과거 20시간의 데이터를 활용하여 향후 3시간의 수위를 예측한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 위험도 판별 기능을 추가하고 홍수에 노출된 사람들에게 대피 명령을 내릴 수 있다면 홍수로 인한 많은 피해를 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.652-657
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• 2004

As the real-time multimedia applications through Internet increase, the bandwidth available to TCP connections is oppressed by the UDP traffic, result in the performance of overall system is extremely deteriorated. Therefore, developing a new transmission protocol is necessary. The TCP-friendly algorithm is an example meeting this necessity. The TCP-friendly (TFRC) is an UDP-based protocol that controls the transmission rate based on the available round transmission time (RTT) and the packet loss rate (PLR). In the data transmission processing, transmission rate is determined based on the conditions of the previous transmission period. If the one-step ahead predicted values of the control factors are available, the performance will be improved significantly. This paper proposes a prediction model of transmission rate control factors that will be used for the transmission rate control, which improves the performance of the networks. The model developed through this research is predicting one-step ahead variables of RTT and PLR. A multiplayer perceptron neural network is used as the prediction model and Levenberg-Marquardt algorithm is used for the training. The values of RTT and PLR were collected using TFRC protocol in the real system. The obtained prediction model is validated using new data set and the results show that the obtained model predicts the factors accurately.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 춘계 학술발표회 제20권1호
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• pp.453-456
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• 2008

자기충전 콘크리트의 거푸집 측압에 대한 예측 모델 개발을 목표로 연구를 진행 중에 있다. 현재까지 거푸집 측압의 발현과 시간에 따른 변화를 일으키는 세 가지 메커니즘으로 고체입자의 재배열, 자유수의 이동 제한, 거푸집 변형의 회복지연을 제안하였고, 이들 각각에 대한 수학적 모델링이 이루어졌다. 이를 바탕으로 실제 거푸집 측압의 계산 방법을 개발하고, 모델에 사용된 변수에 대한 parametric study를 통해 예측모델의 성능(predictive capability)을 검증하였다. 그 결과 예측 모델이 포함하고 있는 변수들을 통해 실제의 측압 거동을 충분히 반영할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 전기학회논문지P
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• 제63권4호
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• pp.345-350
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• 2014

DC electrolytic capacitor is widely used in the power converter including PWM inverter, switching power supply and PFC Boost converter system because of its large capacitance, small size and low cost. In this paper, basic characteristics of DC electrolytic capacitor vs. frequency is presented and the real-time estimation scheme of ESR and capacitance based on the bandpass filtering is adopted to the single phase boost converter of uninterruptible power supply to diagnose its split dc-link capacitors. The feasibility of this real-time failure prediction monitoring system is verified by the computer simulation of the 5[kW] singe phase PFC half-bridge boost converter.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권9호
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• pp.455-460
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• 2016

최근 강도, 성폭력과 같은 중범죄들의 수위가 높아짐에 따라 범죄 예측 및 예방에 대한 중요성이 강조되고 있다. 정확한 범죄예측을 위해서는 과거 범죄기록 데이터를 기반으로 정확도 높은 범죄분류모델을 만드는 작업이 필요하며, 신속한 범죄 대응을 위한 시스템 인터페이스가 요구된다. 그러나 기존의 범죄 요소 분석 연구는 데이터 전처리에 대한 난해함으로 인해 정확도 측면에서 한계를 보이며, 범죄 모니터링 시스템은 방대한 양의 범죄 사건기록 분석 결과를 단순 제공함으로써 사용자에게 효과적인 모니터링 기능을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 실시간 범죄 예측을 위한 랜덤 포레스트 알고리즘 기반의 범죄 유형 분류모델 및 시스템 인터페이스 디자인 요소를 제안한다. 실험을 통해 본 연구는 제안하는 모델이 단순히 범죄기록 데이터만으로 범죄유형을 분류하는 모델 보다 우수함을 입증하였고, 기존의 범죄 모니터링 시스템 분석을 통해 실시간 범죄 모니터링을 위한 시스템 인터페이스를 설계 및 구현하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.533-539
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• 2020

IGS에서 제공하는 RTS (real-time service) 정보는 인터넷으로 GNSS 궤도 및 시계에 대한 실시간 보정값을 제공하므로 실시간 정밀 위치추정에 많이 사용된다. 하지만 인터넷 환경이 불안정한 경우 RTS 신호가 단절될 수 있는데, 주로 다항식을 이용하여 손실된 신호예측을 수행한다. GNSS 항법메시지 IOD (issue of data)가 변화하는 구간에서는 RTS 보정정보도 급격히 변화하여 불연 속성이 증가하고, 신호단절이 발생할 경우 예측이 어려운 문제가 발생한다. 본 연구에서는 IOD 변화에 의한 항법메시지 궤도 차이를 적용하여 연속적인 RTS 보정정보를 생성하는 방법을 제안하였다. 이를 이용하면 RTS 신호손실이 IOD 변화 직후 발생할 경우 예측 성능을 높일 수 있다. RTS 예측성능을 높이기 위한 최적화 연구를 수행한 뒤, 예측된 RTS 궤도정보를 정밀위치결정(PPP; precise point positioning)에 적용하였다. 기존 방법에 비해 위치오차가 상당히 감소하였으며, 신호손실 구간이 길어질수록 위치오차가 급증하는 경향도 감소하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권6호
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• pp.593-600
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• 2014

실시간 해수유동 정보를 중심으로 신조선 선박의 실선시운전에서 활용될 수 있는 정보 제공 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 실선시운전 지원 정보로서 특정시간 해수유동의 공간분포를 예측하여 제공하며, 특정지점 해수유동의 시계열 변동을 예측하여 제공한다. 또한 본 시스템은 실선시운전에 있어 시험선박 운항경로에서의 해수유동 정보 및 선속 손실정보를 제공하기 위하여 GPS와 연결할 수 있는 기능을 가지고 있으며, 이러한 기능을 이용하여 실선시운전시 자동으로 운항경로상의 해수유동 실시간 정보 및 해수유동에 의한 선속손실을 계산하여 제공한다. 실선시운전 중의 정보 제공 이외에, 본 시스템에서는 특정한 시험시간과 시험경로에 대해 선속손실을 예측하여 제공함으로써 최적의 시험시간 및 시험경로를 계획할 수 있도록 지원하는 기능도 가지고 있다. 본 연구에서 개발된 실선시운전을 위한 실시간 해수유동 예측시스템은 효율적인 시험계획과 정확한 해역특성 파악을 지원할 뿐 아니라, 실선에 탑재되어 시험 중에 요구되는 다양한 정보를 제공한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권4호
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• pp.91-103
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• 2022

This study proposes a model for predicting contracted power using electric power data collected in real time from convenience stores nationwide. By optimizing the prediction model using machine learning, it will be possible to predict the contracted power required to renew the contract of the existing convenience store. Contracted power is predicted through the XGBoost regression model. For the learning of XGBoost model, the electric power data collected for 16 months through a real-time monitoring system for convenience stores nationwide were used. The hyperparameters of the XGBoost model were tuned using the GridesearchCV, and the main features of the prediction model were identified using the xgb.importance function. In addition, it was also confirmed whether the preprocessing method of missing values and outliers affects the prediction of reduced power. As a result of hyperparameter tuning, an optimal model with improved predictive performance was obtained. It was found that the features of power.2020.09, power.2021.02, area, and operating time had an effect on the prediction of contracted power. As a result of the analysis, it was found that the preprocessing policy of missing values and outliers did not affect the prediction result. The proposed XGBoost regression model showed high predictive performance for contract power. Even if the preprocessing method for missing values and outliers was changed, there was no significant difference in the prediction results through hyperparameters tuning.