The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1247-1248
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2022
Due to rapid urbanization and population growth, it has become crucial to analyze the various volumes and characteristics of pedestrian pathways to understand the capacity and level of service (LOS) for pathways to promote a better walking environment. Different indicators have been developed to measure pedestrian volume. The pedestrian level of service (PLOS), tailored to analyze pedestrian pathways based on the concept of the LOS in transportation in the Highway Capacity Manual, has been widely used. PLOS is a measurement concept used to assess the quality of pedestrian facilities, from grade A (best condition) to grade F (worst condition), based on the flow rate, average speed, occupied space, and other parameters. Since the original PLOS approach has been criticized for producing idealistic results, several modified versions of PLOS have also been developed. One of these modified versions is perceived PLOS, which measures the LOS for pathways by considering pedestrians' awareness levels. However, this method relies on survey-based measurements, making it difficult to continuously deploy the technique to all the pathways. To measure PLOS more quantitatively and continuously, researchers have adopted computer vision technologies to automatically assess pedestrian flows and PLOS from CCTV videos. However, there are drawbacks even with this method because CCTVs cannot be installed everywhere, e.g., in alleyways. Recently, a technique to monitor bio-signals, such as electrodermal activity (EDA), through wearable sensors that can measure physiological responses to external stimuli (e.g., when another pedestrian passes), has gained popularity. It has the potential to continuously measure perceived PLOS. In their previous experiment, the authors of this study found that there were many significant EDA responses in crowded places when other pedestrians acting as external stimuli passed by. Therefore, we hypothesized that the EDA responses would be significantly higher in places where relatively more dynamic objects pass, i.e., in crowded areas with low PLOS levels (e.g., level F). To this end, the authors conducted an experiment to confirm the validity of EDA in inferring the perceived PLOS. The EDA of the subjects was measured and analyzed while watching both the real-world and virtually created videos with different pedestrian volumes in a laboratory environment. The results showed the possibility of inferring the amount of pedestrian volume on the pathways by measuring the physiological reactions of pedestrians. Through further validation, the research outcome is expected to be used for EDA-based continuous measurement of perceived PLOS at the alley level, which will facilitate modifying the existing walking environments, e.g., constructing pathways with appropriate effective width based on pedestrian volume. Future research will examine the validity of the integrated use of EDA and acceleration signals to increase the accuracy of inferring the perceived PLOS by capturing both physiological and behavioral reactions when walking in a crowded area.
기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.
고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.
In the past decade, considerable progress has been made in developing the appropriate biotechnology for microalgal mass cultivation aimed at establishing a new agro-industry. This review points out the main biological constraints affecting algal biotechnology outdoors and the requirements for making this biotechnology economically viable. One of them is the availability of a wide variety of algal species and improved strains that favorably respond to varying environmental conditions existing outdoors. It is thus just a matter of time and effort before a new methodology like genetic engineering can and will be applied in this field as well. The study of stress physiology and adaptation of microalgae has also an important application in further development of the biotechnology for mass culturing of microalgae. In outdoor cultures, cells are exposed to severe changes in light and temperature much faster than the time scale re-quired for the cells to acclimate. A better understanding of those parameters and the ability to rapidly monitor those conditions will provide the growers with a better knowledge on how to optimize growth and productivity. Induction of accumulation of high value products is associated with stress conditions. Understanding the physiological response may help in providing a better production system for the desired product and, at a later stage, give an insight of the potential for genetic modification of desired strains. The potential use of microalgae as part of a biological system for bioremediation/detoxification and wastewater treatment is also associated with growing the cells under stress conditions. Important developments in monitoring and feedback control of the culture behavior through application of on-line chlorophyll fluorescence technique are in progress. Understanding the process associated with those unique environmental conditions may help in choosing the right culture conditions as well as selecting strains in order to improve the efficiency of the biological process.
본 논문에서는 구조건전성모니터링(SHM)시스템이 설치된 케이블교량을 대상으로 장기적인 동적거동 특성을 분석하였다. 3차원 유한요소모델을 사용한 모드해석을 통해 모드변수를 추출하였다. 이를 교량에서 측정된 상시진동신호에 대해 주파수영역에서 분석한 고유진동수와 비교하여 정확한 기저모델이 구축되었음을 알 수 있었다. 지난 5년간의 고유진동수와 온도를 통계분석하여 고유진동수가 온도에 선형 반비례하고 있음을 확인하였고, 이러한 온도효과에 대한 평가를 수행하였다. 또한 상시진동신호를 시간영역에서 TDD기법을 적용하여 모드형상을 추출하였으며, 모드해석 결과와의 비교를 통해 케이블교량에 적용이 가능함을 검증하였다.
본 논문에서는 염해를 받는 RC 구조물의 부식 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 예측 방법은, 현장 계측 데이터가 추가적으로 있을 때 베이스 정리 이론에 의하여 계속적으로 업데이팅을 할 수 있다. 모델 매개변수의 확률론적인 특성은 모델로 명백하게 고려된다. 염해 해석 모델의 절차를 간단하게 하기 위해서는, 내구성 한계의 확률은 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법에서 얻는 표본에서 결정된다. 이러한 새로운 방법은 중요한 콘크리트 구조물을 설계하기에 아주 유용하다. 그리고 모니터링을 통한 실 콘크리트구조물의 잔존수명을 예측 할 수 있다.
IEEE 802.15.4 무선 센서 네트워크는 물리적 또는 환경적 조건을 모니터링하고 수집 하기 위해 센서를 사용하는 독자적인 디바이스로 구성된 무선 네트워크 이다. 최근 센서기술과 정보통신 인프라의 발전으로 환경 모니터링 기술의 하나인 위치추적 기술에 대한 관심이 증가되고 있다. 센서네트워크에서의 일반적인 수신신호 세기 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 활용한 위치인식 시스템은 장애물이나 RF의 전파지연 및 멀티패스에 의해 정확한 위치 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 RSSI 기반의 위치 추적 시스템이 가지고 있는 이러한 문제를 해결하기 위해 Gaussian Filter algorithm을 적용하여 위치 인식 성능을 개선한다. 이에 RSSI 값에 따른 전파 감쇠 특성을 논의한 후, 노드마다 개별 RSSI 값에 따른 확률적 거리 테이블을 작성한 후 생성된 모델을 통해, 센서 노드로부터 추출된 데이터를 본 논문에서 제안한 Gaussian Filter Algorithm을 적용하여 오차개선을 하였다.
차별화 서비스(DiffServ)는 효율적이며 규모성을 갖는 방법으로 서비스 품질(QoS)을 제공하는 기술이다. 그러나, 현재의 차별화 서비스 규격들은 완전한 QoS 관리 프레임워크와 구현 모델의 제공에는 취약한 실정이다. 본 논문은 차별화 서비스 망의 QoS를 관리하기 위하여 차별화 서비스 정책을 지원하는 정책 기반 차별화 서비스 QoS 관리 모델을 제안한다. 이 모델을 모델-뷰-컨트롤러(MVC) 구조를 따르며, EJB(Enterprise JavaBeans) 기술에 기반을 두고 있다. 우리의 모델에서 상위 레벨 차별화 서비스 QoS 정책들은 XML 스키마를 갖는 유효한 XML 문서들로 표현되고 EJB 기반 정책 서버 내에 하위 레벨 EJB 정책 번들로 변환된다. QoS 정책을 정의하기 위해 필요한 라우팅 형상과 라우터의 역할 정보 검출은 SNMP MIB-II를 사용하고, QoS 정책 분배와 모니터링은 SNMP DiffServ MIB를 사용한다.
최근 센서 네트워크를 이용하여 특정 환경에서 동물의 행위나 반응 등을 모니터링하고, RFID 기술을 이용하여 동물 이력을 추적하거나 동물을 식별하는 연구가 진행되고 있다. 그리고 GPS 기술을 동물에 적용하여 애완견 도난 방지이나 관리 등에 대해 연구하고 있다. 그러나 아직 GPS, RFID, 센서 네트워크를 이용하여 동물원에서 일반 사용자나 관리자를 대상으로 지능적인 서비스를 제공하는 연구는 미흡하다. 따라서 본 논문에서 GPS, RFID, 센서를 동물원에 적용하여 동물 상태를 추적하는 지능적인 서비스를 제안한다. 이를 위해 먼저 동물 상태 추적 서비스 시나리오를 제시하고, 이 서비스를 제공하기 위한 시스템 구성을 작성한다. 제시된 동물 상태 추적 서비스는 GPS, RFID, 센서를 이용하여 동물의 현재 위치, 체온, 사진 등의 상태 정보를 실시간으로 제공하고, 또한 동물이 우리를 이탈할 경우 위치와 상태를 알고 추적할 수 있다. 더불어 제시한 서비스 시나리오에 따른 동물 상태 추적 시스템의 프로토타입을 구현하고 실험하여 동작됨을 확인한다.
본 논문에서는 디지털 선박을 위해 선박 내 무선 센서 네트워크 시스템을 구현하였다. 먼저, 선박 내 전파 환경을 고려한 전파 환경 분석을 수행하여 무선 센서 네트워크 시스템이 적용 가능함을 확인하였다. 선박 내 무선 센서 네트워크 시스템으로 IEEE 802.15.4 기술을 이용한 지그비 노드(Zigbee Node) 및 RFID 리더(Reader)를 설계/제작하여 선박 내 센싱 및 선원들의 출입 관리 시스템을 구현하였다. 센싱된 데이터와 출입 관리 데이터는 무선 게이트웨이(Wireless Gateway)와 AP를 통해 인터넷과 연결하여 선박 내 서버의 데이터베이스로 전송되며, 선박 내 데이터베이스에 저장된 정보는 인터넷을 통해 모니터링 하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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