정압기 EVENT는 각 지역정압기(이하 "정압기")에 설치된 원격감시장치가 보내는 신호로 당사 Client서버에서 직관적으로 확인할 수 있는 이상경보이다. 이는 정압기 이상발생 시 상황실에서 즉각적으로 출동명령 및 초동조치를 가능토록 하며 정압기 이상원인을 분석할 수 있는 중요한 Data이다. 최근 3년간 정압기 EVENT Data의 추이를 살펴보면 비점검 EVENT Data 증가 추세가 뚜렷하다. 비점검 EVENT(실제이상 또는 Noise EVENT)가 증가한다는 것은 첫째로 실제 정압기에 기계적 이상이나 압력이상 발생이 증가한다는 의미일 수도 있으며, 둘째로 실제 정압기엔 이상이 없지만 원격감시장치에서 발생한 통신오류, Reset오류, 센서오류, 전원오류(순간정전) 등에 의하여 정압기에 이상이 생긴 것처럼 EVENT Data가 형성될 수도 있다. 이중 본 연구에서는 최근 발생한 비점검 EVENT Data를 분석하여 Noise EVENT인 원격감시장치 오류 중 Critical Noise Event를 확인하고 이를 감소시켜 정압기 EVENT의 신뢰성을 높일 수 있는 방안에 대해 검토하였다.
운송 산업은 우리나라의 3면이 바다로 둘러싸여 있는 지리적 요건과 자원 소비량의 대부분을 수입에 의존하는 자원 빈곤 문제로 인해 중요한 산업 중 하나이다. 그 중에서도 해운업의 비중은 운송 산업의 대부분을 차지할 정도로 크며, 해운업에서의 유지보수는 선박의 운영 효율성 개선 및 비용 감소에 있어서도 중요하다. 그러나 현재 선박이 유지보수를 위해 일정기간 주기로 검사가 시행되고, 이에 따라 시간과 비용이 발생하며 원인규명도 제대로 되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 제안 방법론인 LSTM-AutoEncoder를 활용해 실제 선박 운항 데이터에 대해 시점을 고려하여 선박 고장의 원인이 될 수 있는 이상 탐지를 수행한다. 또한 클러스터링을 통해 군집화를 수행하고 이상치에 대해 요인별로 그룹화를 통해 선박 메인엔진 고장의 잠재 원인을 규명한다. 이는 선박의 다양한 정보에 대해 보다 빠르게 모니터링이 가능하고, 이상 정도를 식별할 수 있다. 또한 현재 선박의 고장 감시시스템에 있어서도 구체화된 경보 점 설정과 고장 진단 체계를 갖추고, 유지보수시점을 찾는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 강판형교의 주된 두 손상유형인 거더의 휨 강성 저하와 지점부의 손상을 검색하기 위해 가속도-임피던스 특성을 이용한 하이브리드 구조건전성 모니터링 기법을 제안하였다. 하이브리드 기법은 1) 전역적인 방법으로 손상의 발생을 경보하고, 2) 구조물의 구조 부재내의 발생된 손상을 분류하며, 3) 구조 부재에 따라 적절한 방법을 이용하여 세부적으로 분류된 손상을 평가하는 크게 3단계로 구성되었다. 첫 번째 단계에서는 가속도 특성 변화를 모니터링하여 전역적인 손상의 발생을 경보한다. 두 번째 단계에서는 임피던스 특성 변화를 모니터링하여 경보된 손상유형을 분류한다. 세 번째 단계에서는 모드변형에너지기반 손상지수법과 RMSD 기법을 이용하여 손상의 위치와 크기를 평가한다. 몇몇의 손상 시나리오에 의해 측정된 하이브리드 가속도-임피던스 신호를 이용한 모형 강판형교 실험을 통해 제안된 하이브리드 기법의 유용성을 평가하였다. 또한, 온도변화 및 지점손상 조건에 대한 실험을 통해 임피던스기반 손상모니터링의 정확도에 미치는 온도유발 영향을 검토하였다.
기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.
신뢰성 있는 수문자료의 획득은 효율적인 물 관리를 위한 가장 기본적인 조건인 동시에 가장 필수적인 조건이다. 특히 최근 이상기후의 영향으로 빈번하게 발생하고 있는 도시홍수에 대응하기 위한 경보체계 등을 구축하는데 있어 사용자가 관측하고자 하는 임의 지점에서 유황자료의 획득은 매우 중요하다. 지속적인 하천정비 사업을 통해 외수범람에 의한 홍수 발생빈도는 점차 낮아지고 있지만, 하수관거의 노후화, 관리 소홀 등의 원인으로 내수배제가 원활하지 못해서 발생하는 내수침수로 인한 도시홍수는 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 도시홍수 저감을 위해서는 도시배수시스템에 대한 지속적인 관리와 현황파악이 필수적이다. 본 연구에서는 CDMA(Code Division Multiple Access) 무선통신기술과 Bluetooth 근거리 무선통신기술을 사용하여 전문적인 지식이 없는 사용자라도 누구나 언제, 어디서든 도시배수시스템의 임의의 지점에서 유황을 파악하고, 배수관망에서는 유황 관측과 동시에 유출 경로 추적이 가능한 도시배수관망 유속측정 시스템의 개발을 목표로 하였다. 도시배수관망 유속측정 시스템은 세 단계로 구성되어 운영된다. 첫 번째 단계에서 ubiquitous floater를 사용하여 획득한 유황 정보를 서버로 전송하면, 두 번째 단계에서 서버 컴퓨터를 통해 도시 배수시스템의 현황을 판단하고, 마지막 단계에서 정보를 GUI(Graphic User Interface)를 통해 사용자에게 제공하게 된다. 개발된 도시배수관망 유속측정 시스템을 경기도 수원의 원천천에 위치한 배수관망에 적용하여 현장 실험한 결과, 도시 배수관리를 위해 필요한 정보들을 실시간으로 획득하고 관리할 수 있었다.
기술의 배후에는 디자인이 존재한다. 디자인은 일상 생활의 필요성과 시장 구조와 얽혀 기술을 다루면서도 그 의미에 대해서는 둔감해질 수 있다. 다른 소셜 미디어 플랫폼들과 달리 인스타그램은 이미지 기반의 콘텐츠로 이루어진다. 이에 본 연구의 목적은 중독성 있는 인스타그램 디자인 기능의 검토하고 나아가 디자이너가 지녀야 할 윤리적 책임에 대해 논의한다. 선행 연구된 국내외 주요 문헌의 고찰을 통해 먼저 인스타그램 디자인을 이해하기 위한 이론적 틀을 수립한다. 인스타그램의 역사 및 구조와 기능을 파악하고 이와 관련지어 소셜 미디어 중독을 조장하는 인스타그램 디자인 특성을 확인한다. 이러한 과정을 통해 본 연구는 디자인을 '더 나은 삶을 위한 문제해결의 방법론'으로 정의할 때, 디자인에 있어서 오늘날 디자이너의 역할은 어떠한 문제를 중심으로 어떠한 해결방법을 제시해야 하는지에 대한 성찰을 시도한다. 본 연구에서는 디자인적 쟁점을 통해 인스타그램이 사용자의 중독을 조장하는 메커니즘을 소개하였다. (1) 당겨서 새로고침(Pull-to-Refresh) (2) 푸시 알람에서의 빨간색 색채 (3) 인스타그램 스토리의 프로필 사진 테두리 표현이 그것이다. 이러한 디자인은 사용자의 사회적 욕구와 포모(FOMO, fear of missing out)심리를 자극해, 강박적인 인스타그램 사용 습관의 구조를 형성한다. 인스타그램은 기술의 발전과 함께 디자인과 디자이너의 윤리적 역할을 재고하게끔 하는 사례다. 디지털이 미치는 영향력이 강력한 오늘날의 세계에서 디자이너는 디자인의 목적, 즉 우리 사회와 삶 자체를 포함하여 만드는 것의 본질적인 가치에 대한 재정립이 촉구된다.
Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.
본 연구에서는 스마트팔찌와 스마트워치의 물리적 특성이(예: 모양, 색상, 소재, 크기, 무게, 기술적 기능) 소비자의 기능적, 심미적, 상징적 가치 지각에 미치는 영향을 확장된 기술수용모형을 사용하여 탐색하였다. 스마트팔찌나 스마트워치를 사용한 경험이 있는 미국 거주 성인 남녀를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 최근 1년 사용했거나 현재 사용중인 제품에 대한 다양한 물리적 특성과 그에 대한 평가를 질문하였다. 연구 결과, 전면 디스플레이 모양이 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤는데, 구체적으로 원과 정사각형은 직사각형보다 유의하게 높은 상징적 가치를 보였다. 손목밴드의 소재 역시 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤으며, 여러 소재 중에서도 금속과 가죽의 상징적 가치가 높게 나타났다. 또한, 제품의 크기가 클수록 높아지는 상징적 가치를 확인하였다. 이 외에도 활동 추적, 알람 시계, 거리 추적과 같은 기술적 기능은 기능적 가치를, 시계, GPS, 이메일 같은 기술적 기능은 심미적 가치를, 보폭계, GPS, 이메일은 상징적 가치를 높게 지각하도록 했다. 이러한 결과는 스마트팔찌와 스마트워치에 대한 소비자 욕구를 이해하여 제품을 개선하거나 신제품 개발하는 자료로 사용될 수 있다.
Background/Aims: This study aims to compare polyp detection performance of "Deep-GI," a newly developed artificial intelligence (AI) model, to a previously validated AI model computer-aided polyp detection (CADe) using various false positive (FP) thresholds and determining the best threshold for each model. Methods: Colonoscopy videos were collected prospectively and reviewed by three expert endoscopists (gold standard), trainees, CADe (CAD EYE; Fujifilm Corp.), and Deep-GI. Polyp detection sensitivity (PDS), polyp miss rates (PMR), and false-positive alarm rates (FPR) were compared among the three groups using different FP thresholds for the duration of bounding boxes appearing on the screen. Results: In total, 170 colonoscopy videos were used in this study. Deep-GI showed the highest PDS (99.4% vs. 85.4% vs. 66.7%, p<0.01) and the lowest PMR (0.6% vs. 14.6% vs. 33.3%, p<0.01) when compared to CADe and trainees, respectively. Compared to CADe, Deep-GI demonstrated lower FPR at FP thresholds of ≥0.5 (12.1 vs. 22.4) and ≥1 second (4.4 vs. 6.8) (both p<0.05). However, when the threshold was raised to ≥1.5 seconds, the FPR became comparable (2 vs. 2.4, p=0.3), while the PMR increased from 2% to 10%. Conclusions: Compared to CADe, Deep-GI demonstrated a higher PDS with significantly lower FPR at ≥0.5- and ≥1-second thresholds. At the ≥1.5-second threshold, both systems showed comparable FPR with increased PMR.
통계적 구조물 손상진단에서 기저분포는 구조물에 손상이 없을 때 획득된 동적 응답 특성이 이루는 통계 분포이다. 일반적으로 구조물에 손상이 발생했을 때 손상에 민감한 구조물의 동적 응답 특성은 기저분포의 꼬리 부근에 주로 나타나게 된다. 최근 연구자들은 기저분포의 꼬리 부분을 정확하게 모사하기 위해 극치분포에 주목하고 있으나, 구조물 손상진단의 관점에서 극치분포의 이론적 이해에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 신뢰성 있는 통계적 구조물 손상진단을 위해 필요한 극치분포의 점근적 수렴성을 매개변수 추정법을 이용하여 규명한다. 특히, 극치 추출에 필요한 표본크기와 극치분포의 점근적 수렴성의 관계를 정량적으로 보인다. 또한, 극치분포 추정에서 표본크기와 통계적 구조물 손상진단에서 발생하는 손상오류경보 빈도에 대한 관계를 정량적으로 규명한다. 차량 이동하중을 받는 2경간 트러스 교량에서 수치해석 기법을 통해 모사된 가속도 데이터를 이용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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