• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.332-334
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• 2021

산업재해로 인한 사망사고와 함께 시민재해로 인한 사망사고 발생 등이 사회적 문제로 지적됨에 따라 작업장에서 발생하는 중대재해 처벌 등에 관한 법률이 제정되어 시민의 안전권 보장과 중대재해를 사전에 방지하기 위한 노력이 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 지게차와 같은 중장비에 작업자가 치이는 경우와 관련해 거리 예측 모델을 제안한다. 데이터는 실제 지게차와 작업자가 배회하는 환경을 CCTV로 직접 촬영한 영상을 사용했으며 유클리디안 거리 기반으로 진행하였다. 산업 현장에서 데이터 셋을 직접 구축해 YOLO-v4를 학습하고 이를 통해 거리를 예측하여 위험한 상황인지 판정하는 모델을 구현하여 종합 위험 상황 판단 모델의 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Advances in Energy Research
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• 제8권2호
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• pp.95-110
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• 2022

Wind energy can be utilized for the generation of electricity, due to significant wind potential at different parts of the world, some countries have already been generating of electricity through wind. Pakistan is still well behind and has not yet made any appreciable effort for the same. The objective of this work was to add some new strategies to calculate Weibull parameters and assess wind energy potential. A new approach calculates Weibull parameters; we also developed an alternate formula to calculate shape parameters instead of the gamma function. We obtained k (shape parameter) and c (scale parameter) for two-parameter Weibull distribution using five statistical methods for five different cities in Pakistan. Maximum likelihood method, Modified Maximum likelihood Method, Method of Moment, Energy Pattern Method, Empirical Method, and have been to calculate and differentiate the values of (shape parameter) k and (scale parameter) c. The performance of these five methods is estimated using the Goodness-of-Fit Test, including root mean square error, mean absolute bias error, mean absolute percentage error, and chi-square error. The daily 10-minute average values of wind speed data (obtained from energydata.info) of different cities of Pakistan for the year 2016 are used to estimate the Weibull parameters. The study finds that Hyderabad city has the largest wind potential than Karachi, Quetta, Lahore, and Peshawar. Hyderabad and Karachi are two possible sites where wind turbines can produce reasonable electricity.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.101-112
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• 2024

Telugu language is considered as fourth most used language in India especially in the regions of Andhra Pradesh, Telangana, Karnataka etc. In international recognized countries also, Telugu is widely growing spoken language. This language comprises of different dependent and independent vowels, consonants and digits. In this aspect, the enhancement of Telugu Handwritten Character Recognition (HCR) has not been propagated. HCR is a neural network technique of converting a documented image to edited text one which can be used for many other applications. This reduces time and effort without starting over from the beginning every time. In this work, a Unicode based Handwritten Character Recognition(U-HCR) is developed for translating the handwritten Telugu characters into English language. With the use of Centre of Gravity (CG) in our model we can easily divide a compound character into individual character with the help of Unicode values. For training this model, we have used both online and offline Telugu character datasets. To extract the features in the scanned image we used convolutional neural network along with Machine Learning classifiers like Random Forest and Support Vector Machine. Stochastic Gradient Descent (SGD), Root Mean Square Propagation (RMS-P) and Adaptative Moment Estimation (ADAM)optimizers are used in this work to enhance the performance of U-HCR and to reduce the loss function value. This loss value reduction can be possible with optimizers by using CNN. In both online and offline datasets, proposed model showed promising results by maintaining the accuracies with 90.28% for SGD, 96.97% for RMS-P and 93.57% for ADAM respectively.

• Computers and Concrete
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• 제33권4호
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• pp.425-443
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• 2024

Floods are among the most common natural hazards in urban areas. To mitigate the problems caused by flooding, unstructured data such as images and videos collected from closed circuit televisions (CCTVs) or unmanned aerial vehicles (UAVs) have been examined for flood management (FM). Many computer vision (CV) techniques have been widely adopted to analyze imagery data. Although some papers have reviewed recent CV approaches that utilize UAV images or remote sensing data, less effort has been devoted to studies that have focused on CCTV data. In addition, few studies have distinguished between the main research objectives of CV techniques (e.g., flood depth and flooded area) for a comprehensive understanding of the current status and trends of CV applications for each FM research topic. Thus, this paper provides a comprehensive review of the literature that proposes CV techniques for aspects of FM using ground camera (e.g., CCTV) data. Research topics are classified into four categories: flood depth, flood detection, flooded area, and surface water velocity. These application areas are subdivided into three types: urban, river and stream, and experimental. The adopted CV techniques are summarized for each research topic and application area. The primary goal of this review is to provide guidance for researchers who plan to design a CV model for specific purposes such as flood-depth estimation. Researchers should be able to draw on this review to construct an appropriate CV model for any FM purpose.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권3호
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• pp.115-128
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• 2019

본 논문에서는 공정별 해상작업 가능 기간의 합리적 산출이 가능한 확률모형이 제시된다. 확률모형을 유도하기 위해, 먼저 JMA(Japan Meterological Agency)와 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)의 해상풍 자료와 SWAN에 기초하여 2003년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 한 시간 간격으로 울산 전면 해역에서의 유의 파고와 첨두 주기를 역추산 하였다. 이어 모의된 유의파고 시계열 자료로부터 최소 자승법을 활용하여 장기 유의파고 확률분포를 도출하였으며, 해석결과 그 동안 선호되던 삼 변량 Weibull 분포보다는 수정 Glukhovskiy 분포 계열에서 일치도가 가장 우월하였다. 보다 정확한 확률모형의 개발 가능성을 검토하기 위해 Borgman 선회적분을 활용하여 역 추산 단위 간격인 한 시간 내에서 출현하는 개별 파랑이 고려된 파고분포도 함께 유도하였다. 수정 Glukhovskiy 분포의 모수는 $A_p=15.92$, $H_p=4.374m$, ${\kappa}_p=1.824$로 드러났으며 해상작업 한계 파고가 $H_S=1.5m$인 경우 작업가능일 수는 319일로 모의되었다. 이와 더불어 확률모형의 검증자료를 얻기 위해 파고가 해상 준설작업 한계 파고로 기 보고된 바 있는 $H_S=1.5m$(Lee, 1991)를 상회하여 지속되는 시간을 유의파고 시계열 자료를 파별분석(wave by wave analysis)하여 산출하였다. 산출결과 2003년부터 2017년까지의 평균 지속기간은 45.5일로 확률모형으로부터 산출된 기간에 상당히 근접하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제8권2호
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• pp.47-60
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• 1975

자원해석은 일반적으로 시계열적 견지에 입각하고 있으나, 본 연구에서는 단면적인 견지에서, 2년간의 자원변동을 극수적인 관계에서 파악하여 자원해석을 하였으며, 이것으로 각년의 가입량을 추정하는 방법 시도하였다. 이를 요약하면 다음과 같다. 1. 단일 population에 있어서 t 시기(년 또는 어기)와 t+1 시기와의 초기자원량(미수)의 관계는 $N_{0,\;t+1}=N_{0,\;t}(1-m_t)-C_t+R_{t+1}$ 단, $N_0$ : 초기자원량 (미수), C : 어획미수, R : 가입미수, m : 자연사망률 이다. 위의 식에서 다음의 관계가 성립된다. $\phi_{t+1}=\frac{(1-\varrho^{-z}{t+1})Z_t}{(1-\varrho^{-z}t)Z_{t+1}}-\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}\phi_t-a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}C_t+a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}R_{t+1}$ 단, $\phi$ : 밀도지수, M : 자연사망계수, Z : 감소계수, a' : 평균자원량에 대한 밀도지수 이 식에서 $\phi$ 및 $C_t$를 독립변수, $\phi_{t+1}$를 종속변수라해서 중회귀분석하여 $\phi_t$ 및 $C_t$ 의 각 계수를 구하고, 이 각 계수로서 저연사망계수 M, 단위노력당 어획계수 a'을 구하여 t+1연의 가입량추정치 $\hat{R}_{t+1}$를 구할 수 있다. 중회귀분석하는 데 있어서는 $R_{t+1}$이 거의, 같으며 $X_{t+1}$에 심한 차이가 없는 시기를 선정하여 취급할 수 있다. 2. 각 시기의 추정된 가입량은 가입량의 상대치로서 인정하는 것이 안전하다. 3. 밀도지수 대신으로 자원량지수를 사용하여도 같은 추정방법으로 가입량이 추정된다. 단, 어장면적을 고려해야 한다. 4. 변동관계를 미수로서 취급할 때는 이론적으로 가입량의 절대치를 구할 수 있으나, 중량으로 취급할 때는 이론적으로 가입량의 상대치를 구하게 된다. 그러나 어느 경우나 같은 추정방법이 적용된다. 5. 인도양의 bigeye tuna에 대하여 수전(1970)의 자료를 이용하여 본 추정방법에 적용시켜 보았다. 수전(1970)가 구한 M,q(단위노력당 어획계수)로서 계산된 각년의 가입량의 변화와 본연구에서 구한 각년의 가입량의 변화와는 극히 비례적이었다(Table 2, Fig.2). 6. 한국동안의 꽁치에 있어서 해황어황 주간예보 ($1964.3\~1974.8$ : 국립수산진흥원 포항지원)의 자료를 이용하여 어느 해의 춘하기의 밀도지수와 그해의 추동기의 밀도지수와의 관계에서 각년의 추기의 가입량을 추정하고 어느 해의 추동기의 밀도지수와 다음해의 춘하기의 밀도지수와의 관계에서 각년의 춘하기의 가입량을 추정하였다(Table4, Fig.5, Fig.7). 그 결과, 년금의 폭이 좁은 이 꽁치 군단에 있어서 각년의 밀도지수와 가입량이 상당히 비례적이었다.

• 유통과학연구
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• 제9권1호
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• pp.17-27
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• 2011

세계화의 진전으로 기업 간의 경쟁은 날로 치열해지고 있으며 그동안 단순 비용으로만 인식되던 물류분야가 비용과 서비스 제고 측면에서 제3의 이익원으로 인식되고 있다. 이에 물류경로 상에서 공급자와 판매자 및 수송과 보관의 연계를 원활하게 수행하도록 하는 핵심 인프라인 물류센터의 관심이 고조되고 있으며 본 연구에서는 물류센터의 활성화 및 발전을 위한 방안을 모색하고자 한다. 먼저 이론적 고찰을 통하여 선행연구 및 물류센터의 개요 및 역할, 현황 등에 대하여 알아보았으며 물류센터의 문제점 파악과 더불어 물류시설의 수요조사 및 표준화 구축을 위한 가이드 제시, 관련 법령 및 제도 정비, 규제 보완, 불공정 거래 척결을 위한 방안 등의 정책 개선, 공동화, 정보화 등을 통한 효율적 운영을 위한 시스템 구축, 안전관리, 원가산정을 통한 비용개선, 파트너쉽 구축, 재정적 지원, 부처별 협력 등의 발전방안을 제시하였으며, 이러한 방안은 물류센터의 활성화 및 선진화에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.331-341
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• 2015

본 연구는 섬유보강 콘크리트의 실무 적용을 위한 성능 평가에 대해 재료 시험으로 낭비되던 시간과 노력을 최소화하고 적용에 있어서의 이론적인 배경을 확보하기 위해, 기존의 가이드라인 및 시험 기준에 따른 실험 결과의 수집과 통계적 분석을 통한, 콘크리트의 압축강도에 기반한 주요 특성들을 특정하기 위해 수행되었다. 섬유보강콘크리트는 다양한 변수에 영향을 받게 되므로 이론적인 접근이 어려운 측면이 있어 본 연구에서는 현재 실무에서 다방면으로 사용되고 있는 100MPa 이하의 압축강도를 가지는 콘크리트를 중심으로 0.25%에서 2% 사이의 강섬유 혼입량에 대한 압축강도와 인장강도 시험을 수행하였다. 인장강도 시험은 표준기관에서 정하고 있는 시험방법인 쪼갬인장강도와 휨인장강도에 대해 수행하였다. 섬유보강콘크리트의 재료시험 결과 쪼갬인장강도와 휨인장강도 모두 압축강도의 증가에 따라 증가하는 추세를 보였으며 강도의 증진률은 압축강도 증가와 함께 감소하는 추세를 보였다. 또한섬유의 혼입량 증가는 인장강도의 증가를 유발하는 것을 확인할 수 있었으며, 압축강도 증가에 따른 인장강도 증진률 감소를 막아 콘크리트 압축강도 증가에 선형적으로 인장강도가 증가하도록 해주는 것을 확인할 수 있었다. 기존 연구들로부터 구축한 데이터베이스를 통한 섬유보강콘크리트의 기계적 성질에 대한 검토를 수행하였다. 다양한 변수에 따른 인장강도의 추정을 위해 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망은 multi layer perceptron으로 구성하였으며 전달함수로는 sigmoid 함수를 사용하였고 역전파 알고리즘을 통해 학습을 수행하였다. 인공신경망을 사용한 콘크리트 인장강도의 추정 결과 시험 결과와 추정결과가 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 인공신경망에서 결합력이 큰 변수들은 물-시멘트비와 섬유의 혼입량으로 나타났으며 섬유보강콘크리트의 인장강도는 물-시멘트비에 영향을 받는 압축강도와 혼입량을 통해 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제4권1호
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• pp.103-112
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• 1984

본(本) 연구(硏究)는 단위유량도이론(單位流量圖理論)에 근거하여 소하천유역(小河川流域)의 계획홍수량(計劃洪水量)을 결정할 수 있는 일련(一聯)의 경험적(經驗的)인 절차(節次)를 개발한 것이다. 특정재현기간(特定再現期間)의 홍수량(洪水量)은 유역면적(流域面積)에 재현기간(再現期間)에 해당되는 강우능계수(降雨能係數)와 강우특정기간별(降雨特精期間別) 유출능계수(流出能係數) 및 첨두홍수량(尖頭洪水量) 감소계수(減少係數)의 곱으로 표시(表示)하였다. 강우능계수(降雨能係數)와 유출능계수(流出能係數)의 결정방법(決定方法)은 본(本) 연구이전(硏究以前)에 수행된 연구(硏究)(13)에서 정립(定立)된 바 있어 본(本) 연구(硏究)에서는 첨두유량감소계수(尖頭流量減少係數)를 결정하는 방법(方法)을 개발(開發)한 후 경안천(慶安川)의 한 지점유역(地點流域)에 대한 50년홍수량(年洪水量)을 이 방법(方法)으로 산정(算定)하여 이를 타홍수량(他洪水量) 추정방법(推定方法)과 비교(比較) 검토(檢討)하였다. 첨두홍수량(尖頭洪水量) 감소계수(減少係數)는 면적집성법(面積集成法)에 의해 유도된 소유역별(小流域別) 단위도(單位圖)로부터 산정(算定)된 유역(流域)의 지체시간(遲滯時間) 대비(對比) 강우(降雨)의 특정시간(特精時間)을 변량(變量)으로 하여 상관관계(相關關係)가 수립되었으며, 지체시간(遲滯時間)은 유역(流域)의 지형인자(地形因子)인 유로연장(流路延長) 및 평균유로경사(平均流路傾斜)와 상관(相關)시켰다.

• 대한교통학회지
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• 제27권2호
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• pp.15-22
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• 2009

도시철도 수요를 일반적인 4단계 모형에 의해서 역별로 추정하는 경우에는 몇 가지 한계가 존재한다. 첫째 행정동 기반 사회경제지표를 토대로 하므로 행정동 단위의 도시철도 수요가 추정될 수밖에 없다. 그러나 각 행정동에 1개만이 아닌 2개 이상의 역이 위치할 경우 행정동 단위의 수요를 2개 이상의 역에 적절하게 할당하기가 쉽지 않다. 둘째 역별 도시철도 수요는 행정동보다 공간적 범위가 좁은 역세권 특성에 커다란 영향을 받게 된다. 그러므로 역세권보다 넓은 행정동 전체 특성을 기반으로 한 도시철도 수요 추정과 역별 할당에 의한 역별 수요 추정은 부정확할 수밖에 없다. 위와 같이 행정동을 기반으로 한 자료 사용의 한계로 도시철도 역별 수요를 제대로 추정하기 어려운 점이 존재하여, 본 연구에서는 크게 두 가지 방안을 검토하였다. 첫째는 행정동이 아닌 역세권을 기반으로 하는 사회경제지표 자료를 토대로 역별 수요를 추정하는 방안이다. 그러나 이 방안은 자료 수집과 분석에 너무 많은 시간과 노력이 소요되는 것에 비하여, 추정의 정확도는 크게 높아지지 않는 것으로 나타났다. 둘째는 일반적인 4단계모형을 적용하되 역세권 특성을 반영하기 위해 행정동 센트로이드 위치 및 도시철도 역과의 커넥터 거리를 각 역별로 조정하여 역세권을 반영하는 방안이다. 행정동 센트로이드 위치 및 커넥터 거리를 조정하는 두 번째 방법을 적용하여 역별 수요를 추정한 결과를 실제 집계된 서울시 지하철의 역별 수요를 비교한 결과, 각 역별로 매우 근사한 결과를 나타내었다.