• 한국임상수의학회지
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• 제33권2호
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• pp.107-112
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• 2016

The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.133-138
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• 2009

이 논문에서는 2018 평창 동계올림픽 개최를 위한 사전 준비 및 지역 전략 산업 육성정책의 일환으로 추진 중인 강원도의 u-Sports 사업의 하나로 강원도 용평 스키장에 구축된 무선 구간기록 측정 시스템에 적용된 기술과 그 성과를 소개한다. 기록 측정이 필요한 슬로프 구간의 진입점과 진출점에 각각 레이저 센서를 설치하고 각각의 레이저 센서를 센서 노드와 유선으로 연결하여 스키 선수가 해당 구간에 진입하거나 해당 구간을 빠져나가는 순간 센서 노드는 이를 감지하도록 하였다. 각각의 센서 노드는 또한 모뎀을 통하여 CDMA 망에 연결되어 있어서 망을 통하여 NTP 서버로부터 표준 시간을 수신한다. 센서 노드는 분해능이 높은 내부 타이머를 CDMA 망을 통하여 수신한 표준 시간에 동기를 맞추는 NTP 알고리즘으로 기록 측정에 필요한 최소 10 ms의 분해능을 확보하도록 하였다. 각각의 센서 노드에서 측정된 시간 정보는 CDMA 망을 통하여 중앙 관제 센터에 전송된다. 이 논문에서 소개한 무선 구간 기록 측정 시스템은 고가의 장비를 필요로 하지 않으므로 비용이 저렴하며 이 시스템을 사용하면 기존의 수동 측정 방식을 사용한 경우보다 더 간편하게 중앙 관제 센터에서 구간별 기록 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국가스학회지
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• 제2권1호
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• pp.28-39
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• 1998

본 연구에서는 $20\%$ 천장개구부가 있는 정사각형 밀폐공간내의 순수자연대류와 자연대류 -복사가 고려된 복합열전달을 순차해석과 실험을 통하여 비교 분석하였다. 수치해석은 순수자연대류에 대하여 SIMPLE 알고리즘을 사용하였고, 복사열전달에 대해서는 S-N 구분 종좌표법을 이용하였으며 난류유동의 경계조건은 벽함수를 적용하였다. 실험은 수치해석의 결과와 비교하기 위하여 동일한 조건에 대하여 수행되었다. 그 결과 순수자연대류와 복합열전달의 유동장, 온도장의 형상은 유사한 유선함수를 보이고 있으며, 유동가시화를 통한 실험결과와 잘 일치하고 있음을 보여준다. 수치해석과 실험의 온도분포를 비교한 결과 평균 $8.5\%$의 오차를 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.114-123
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• 2016

본 논문에서는 무인항공기의 엔진 음향 신호를 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출 방법을 제안하고 검증한다. 엔진 음향신호는 기본주파수와 배음이 정수배 관계를 갖는 조화 복합음(Harmonic complex tone)으로 구성되며, 각 주파수의 시간에 따른 변화는 연속적이다. 이러한 특성을 이용하여 기본주파수의 정수배와 실제 배음 주파수 차이의 평균과 분산, 주파수 변화량 등으로 구성된 특징벡터를 제안하였다. 모의 실험을 수행한 결과 제안한 특징벡터는 목표신호와 다양한 간섭 신호에 대해 우수한 변별력을 보였으며, 시간에 따라 주파수가 변하는 경우에도 영향을 받지 않고 안정적인 결과를 보였다. 원거리에서 실측된 엔진 음향신호로 부터 특징의 Fisher score를 계산하여 변별력을 비교한 결과, 제안한 특징 중 주파수에 기반한 세 가지 특징들이 신호 대 잡음비가 낮은 상황에서도 높은 변별력을 보였다. ELM 분류기를 이용해 MFCC와의 인식 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 이용할 경우 모의 간섭신호에 대한 오류율이 37.6% 개선되었다. 또한 신호대 잡음비가 시간에 따라 점진적으로 증가하는 경우 MFCC에 비해 4.5 dB 낮은 시점에서 목표신호 탐지가 가능하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.239-249
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• 2010

세계 최초로 정지궤도에 위치한 해색 위성의 위성자료를 처리/분석하는 시스템인 해양자료처리 시스템(GDPS)의 개발은 정지궤도 해색탑재체(GOCI)의 하드웨어 개발과 동시에 시작되었다. GOCI의 관측 영역에 특화된 대기 알고리즘 및 해양 분석 알고리즘을 개발하고 소프트웨어 모듈화 하여, GOCI가 수신한 총 복사휘도 정보인 레벨 1B 자료에서 레벨 2와 3의 해양 분석 자료를 생성할 수 있는 기능을 개발하였다. 해양자료처리시스템은 해양위성센터에서 표준 운영시스템으로 활용될 뿐만 아니라, 일반 사용자에게 기본 GOCI 자료처리시스템으로 활용될 수 있도록 다양한 버전으로 개발되었다. 부가적인 기능으로 GOCI 이미지 위성 배포파일(LRIT) 생성, 복사보정계수 계산, 영역 분할/병합, 시계열 분석 등을 제공한다. 개발된 GDPS 시스템은 30분 이내에 자료를 안정적으로 생산하여, 이용자 요구사양을 만족시켰다. 해양자료처리 시스템은 여러 해양환경분석 알고리즘을 통해 해양의 장단기 환경특성 변화를 감시하는데 훌륭한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권4호
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• pp.421-437
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• 2010

SeaWiFS자료를 Maximum Normalized Difference Carbon Index(MNDCI) 알고리즘을 이용하여 추정된 particulate organic carbon(POC)는 장강에서 유입된 담수의 영향을 받는 동중국해에서 시/공간적 해양환경 변화를 조사하는데 사용했다. 10년 평균한 POC 농도는 (1997년-2007년) 뚜렷한 계절적 변화를 보인다. POC 경년 변화는 전체 지역 평균값과 표준편차를 이용하여 세 개의 지역으로 나누어 평균한 결과에서 1998년 이후 꾸준한 감소를 보이는 장강과는 달리 감소되는 경향이 관측되지 않았다. 자세한 POC 시/공간적인 변화를 관측하기 위하여, 2000년부터 2007년까지 여름철 (6월-9월) 자료를 선정하여 empirical orthogonal function(EOF) 분석을 실시하였다. 첫 번째 성분은 장강으로부터 유입되는 담수의 영향으로 공간적인 변화가 이루어졌다. 두 번째 성분은 장강의 유출량과는 약한 상관관계를 보이고, 공간적으로 남-북 방향의 변화가 관측되었다. 2000년부터 2003년까지 상대적으로 높은 POC 분포는 연구지역 남쪽 부분에서 나타난다. 2004년부터 2007년까지 이런 변화는 연구지역 북쪽 부분에서 관측되었다. 장기적인 변화는 방류량의 감소에 의한 영향보다는 공간적인 변화에 기인한 것으로 사료되며, 이는 현장 관측자료에서 유사한 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권4호
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• pp.366-375
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• 1998

해색 센서인 SeaWIFS의 자료를 이용하여 황사의 광학적 성질과 황사가 해색 원격탐사에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 황사가 해색에 미치는 영향을 살펴보기 위해 황사현상이 나타났던 1998년 4월 18일과 맑은 날인 4월 25일의 자료를 선택하였다. NASA 표준 대기 보정 알고리즘은 황사의 영역을 복사휘도가 너무 크거나 또는 구름의 영역으로 간주하여 황사 지역에 대한 해색 정보를 생산하지 않고 있다. 4월 18일 동아시아 해양에 도착한 황사는 에어로졸의 광학적 두께의 관점에서 상대적으로 균질한 두 부류로 구성되어 있음을 보여주었다. 즉, 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의값을 갖는 강한 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였다. 즉 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의 값을 갖는 강항 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였으며, 이 값들은 지상의 관측 결과와 잘 일치하였다. 지상 일기도의 분석과 경로 역추적을 통해 얻은 황사의 이동은 약한 황사 영역이 먼지 폭풍의 가장자리로부터 기원하고 있음을 암시한다. 또한, 황사와 관련된 에어로졸 광학적 두께가 큰 영역은 dir 0.2 정도의 광학적 두께를 갖는 배경 에어로졸과 매우 다름을 알 수 있다. 이러한 에어로졸의 광학적 특성은 대기 보정 변수의 도입과 더불어 황사의 영역을 정량적으로 결정할 수있음을 가능케 하고 있다. 본 논문의 결과는 대기 보정 변수와 광학적 두께의 분산 그래프에 나타나는 특징을 황사 영역을 결정할 수 있음을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.507-518
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• 2006

지표면에서 방출된 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$의 복사량은 대기 입자에 의해 선택적으로 산란되고 흡수된다. 에어로솔이 대기 중에 존재할 경우 지표면에서 방출되는 $11{\mu}m$의 복사량이 $12{\mu}m$보다 흡수를 많이 하므로 밝기 온도가 낮게 나타나고, 반대로 구름에 대해서는 $12{\mu}m$가 흡수를 많이 하여 $11{\mu}m$의 밝기 온도가 높게 나타난다. 그러므로 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$의 밝기 온도 차이(BTD)를 통해 구름과 에어로솔의 존재 유무를 판별할 수 있고, 에어로솔의 광학 두께를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 대기의 구성 물질과 연직 분포 상태, 지표면의 온도와 형태, 그리고 에어로솔의 구성성분에 따라 BTD 경계값과 민감도를 분석하였다. BTD 경계값은 이론적으로 $0^{\circ}K$라고 알려져 있으나 본 연구에서 US 표준 대기 상태일 때 $0.8^{\circ}K$의 경계값을 보인다. BTD 값은 태양 천정각, 에어로솔의 고도, 지표면 반사도, 그리고 대기의 연직적 온도 분포에 따라서는 영향을 적게 받았다. 그러나 위성 천정각, 지표면 온도와 방출율, 연직적 수증기 분포에 대해 영향이 크게 나타나며 에어로솔 탐지에 50%이상의 오차를 유발할 수도 있다. 그러므로 BTD 방법을 사용하는데 있어 주의가 요구되며, BTD값에 영향을 미치는 인자를 보정해 준다면 좀 더 정확한 에어로솔 탐지가 가능하리라 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.253-256
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• 2009

본 논문에서는 OFDM 기반의 통신 시스템용 FFT/IFFT 코어 생성기(FFT_Core_Gen)를 구현하였다. FFT_Core_Gen은 $N=64{\times}2^k$($0{\leq}k{\leq}7$)의 8가지 FFT/IFFT 코어의 Verilog-HDL 코드를 생성한다. 생성되는 FFT/IFFT 코어는 in-place 방식의 단일 메모리 구조를 기반으로 하며, FFT 길이에 따라 radix-4와 radix-2 DIF 알고리듬의 혼합 구조가 적용된다. 또한, 메모리 감소와 연산 정밀도 향상을 위하여 중간 결과값의 크기에 따른 조건적 스케일링이 연산 stage 단위로 적용되도록 하였으며, 내부 데이터와 격자계수는 각각 14비트를 사용한다. FFT_Core_Gen에서 생성되는 FFT/IFFT 코어의 연산 정밀도는 최소 58-dB (N=8,192)에서부터 최대 63-dB (N=64)의 SQNR을 갖는다. 생성되는 코어를 $0.35-{\mu}m$ CMOS 표준 셀로 합성한 결과 75-MHz@3.3-V의 속도로 동작 가능하여 64점 FFT 연산에 $2.55-{\mu}s$가 소요되고, 8192점 FFT 연산에 $762.7-{\mu}s$가 소요되어 OFDM 기반의 무선 랜, DMB, DVB 시스템의 요구조건을 만족한다.

• 상하수도학회지
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• 제35권6호
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• pp.417-424
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• 2021

Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.