• 수산해양기술연구
• /
• 제55권3호
• /
• pp.198-205
• /
• 2019

The small yellow croaker (Larimichthys polyactis) is one of the representative high-class fish species in Korea. The catch of small yellow croaker in adjacent water fisheries has been continuously decreasing from 59,226 tons in 2011 to 19,271 tons in 2016. The small yellow croaker is caught by gillnet, stow net and bottom trawl, among which about 55~65% is caught by gillnet. For the sustainable use of small yellow croaker, the fishing power of small yellow croaker drift gillnet is very important. Therefore, the change of fishing power index were analyzed to identify the development of the vessel and gear technology that may have improved the fishing efficiency of the small yellow croaker drift gillnet fishery from 1960s to 2010s. Gross tonnage and horse power per fishing vessel was increased annually. The mesh size was 75.0 mm in the 1960s, but reduced to 60.6 mm in the 1980s and to 51.0 mm in the 2000s. In the 1960s, it was hauled out by manpower. However, the net hauler were modernized and supply rate was also increased since 1970. Due to the mechanization of the net hauler, the number (length) of used net gradually increased from 1.5 km in the 1960s to 7.5 km in the mid-1980s and to 15 km in 2010. Colour fish finders and positioning system were introduced and utilized from the mid-1980s. Surveys on the supply and upgrading of fishing equipment utilized visiting research. Therefore, the relative fishing power index in the small yellow croaker drift gillnet fishery increased from 1.0 in 1980 to 0.8 in 1970, to 1.1 in 1990, to 1.6 in 2000 and to 1.9 in 2010. The results are expected to contribute to reasonable fisheries stock management of the small yellow croaker drift gillnet fishery.

• 대기
• /
• 제29권3호
• /
• pp.257-267
• /
• 2019

This study is to assess the applicability of the Extreme Forecast Index (EFI) algorithm of the ECMWF seasonal forecast system to the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5), operational seasonal forecast system of the Korea Meteorological Administration (KMA). The EFI is based on the difference between Cumulative Distribution Function (CDF) curves of the model's climate data and the current ensemble forecast distribution, which is essential to diagnose the predictability in the extreme cases. To investigate its applicability, the experiment was conducted during the heat-wave cases (the year of 1994 and 2003) and compared GloSea5 hindcast data based EFI with anomaly data of ERA-Interim. The data also used to determine quantitative estimates of Probability Of Detection (POD), False Alarm Ratio (FAR), and spatial pattern correlation. The results showed that the area of ERA-Interim indicating above 4-degree temperature corresponded to the area of EFI 0.8 and above. POD showed high ratio (0.7 and 0.9, respectively), when ERA-Interim anomaly data were the highest (on Jul. 11, 1994 (> $5^{\circ}C$) and Aug. 8, 2003 (> $7^{\circ}C$), respectively). The spatial pattern showed a high correlation in the range of 0.5~0.9. However, the correlation decreased as the lead time increased. Furthermore, the case of Korea heat wave in 2018 was conducted using GloSea5 forecast data to validate EFI showed successful prediction for two to three weeks lead time. As a result, the EFI forecasts can be used to predict the probability that an extreme weather event of interest might occur. Overall, we expected these results to be available for extreme weather forecasting.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.74-80
• /
• 2021

본 연구는 최근 전력화가 완료되어 양산이 진행 중인 K5 방독면에 대한 공정품질 수준을 평가하기 위하여 통계적 공정관리 기법을 활용하여 양산 단계 및 로트 별 분석을 수행하였다. 렌즈의 접착강도는 K5방독면의 기술적 요구사항 중 유일하게 생산 공정 간 평가하는 항목으로, 초도 및 2차 양산간 획득된 고무안면부와 렌즈 사이의 접착정도를 측정한 시험결과를 바탕으로 기술통계 및 통계적 공정관리 기법을 적용하여 분석하였다. 기술통계 분석결과에 따르면 초도 양산 대비 2차 양산 공정에 대한 결과가 더 좋음을 나타내고 있었다. 통계적 공정관리 기법인 관리도 분석과 공정능력지수에 대한 양산 단계 별 분석결과, 공정품질 수준 또한 양산이 진행됨에 따라 향상되고 있음을 확인 할 수 있었다. 이는 공정이 점차 안정화 되고 업무 숙련도에 의해 개선이 되고 있음을 보여주고 있었다. 이에 초도 및 2차 양산 간 획득된 성능시험 결과를 바탕으로 향후 3차 양산을 위한 기초자료로서 활용하고자 한다. 더불어 린6시그마의 DMAIC[Define(정의)-Measure(측정)-Analyze(분석)-Improve(개선)-Control(관리)] 방법론을 통해서 K5방독면의 품질향상 등의 목표달성을 수행할 예정이다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.99-104
• /
• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권12호
• /
• pp.525-531
• /
• 2020

다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.21-34
• /
• 2002

본 논문에서는 최근 발표된 멱승방법인 나눗셈 체인을 적용한 새로운 모듈로 멱승기의 하드웨어 구조를 제안하였다. 나눗셈 체인은 제수(divisor) d=2 또는 $d=2^I +1$ 과 그에 따른 나머지(remainder) r을 이용하여 지수 I를 새롭게 변형하는 방법으로 전체 멱승 연산이 평균 약 1.4$log_2$E 번의 곱셈으로 가능한 알고리즘이다. 이것은 Binary Method가 하드웨어 구현 시 항상 worst case인 $2log_2$E의 계산량이 필요한 것과 비교할 때 상당한 성능개선을 의미한다. 전체 구조는 파이프라인 동작이 가능한 선형 시스톨릭 어레이 구조로 설계하였으며, DG(Dependence Graph)를 수평으로 매핑하여 k비트의 키 사이즈에 대해 두 개의 k 비트 프레임이 k/2+3 개의 PE(Processing Element)로 구성된 두 개의 곱셈기 모듈을 통해 병렬로 동시에 처리되어 100% 처리율을 이루게 하였다. 또한, 규칙적인 데이터 패스를 가질 수 있도록 나눗셈체인을 새롭게 코딩하는 방법을 제안하였다. ASIC 구현을 위해 삼성 0.5um CMOS 스탠다드 셀 라이브러리를 이용해 합성한 결과 최장 지연 패스는 4.24ns로 200MHz의 클럭이 가능하며, 1024비트 데이터 프레임에 대해 약 140kbps의 처리속도를 나타낸다. 복호화 시에는 CRT(Chinese Remainder Theorem)를 적용하여 처리속도를 560kbps로 향상시켰다. 전자서명의 검증과정으로 사용되기도 하는 암호화 과정을 수행할 때 공개키 E는 3,17 혹은 $2^{16} +1$의 사용이 권장된다는 점을 이용하여 E를 17 비트로 제한할 경우 7.3Mbps의 빠른 처리속도를 가질 수 있다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제9권4호
• /
• pp.176-186
• /
• 2020

농작물들의 크기와 형태는 매우 다양하며 생육 환경도 각기 다르다. 따라서 드론을 활용하여 농약을 살포할 때에는 각 농작물에 대한 재배 환경과 특성이 고려되어야 하며, 이에 따라 드론의 비행고도, 전진속도 등 비행 조건이 달라져야 한다. 실제로 비행 조건에 따라 농약의 액적 유동이 크게 영향을 받게 되며, 살포 영역에 큰 변화가 발생하고 이로 인해 불균일한 액적 분포가 후류에 형성되어 농약의 전달 효율성이 떨어질 수 있을 뿐만 아니라 비산에 대한 위험성이 존재하게 된다. 본 논문에서는 농업용 드론을 사용하여 특성이 다른 3가지 농작물을 선정하고 드론의 비행 조건을 각각 다르게 하여 농약을 살포했을 때 후류에서의 노즐 유동을 수치해석을 통하여 분석하였으며, 전달되는 액체의 비율을 확률 밀도 함수의 평균 제곱근을 나눈 새로운 성능지수를 이용하여 비교함으로써 작물의 특성에 따른 드론의 농약 살포 가이드라인을 구축하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1407-1422
• /
• 2022

본 연구는 분류(classification)기반 딥러닝 모델(deep learning model)인 Inception과 SENet을 결합한 SE-Inception을 활용하여 수종분류를 수행하고 분류정확도를 평가하였다. 데이터세트의 입력 이미지는 Worldview-3와 GeoEye-1 영상을 활용하였으며, 입력 이미지의 크기는 10 × 10 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m로 분할하여 수종 분류정확도를 비교·평가하였다. 라벨(label)자료는 분할된 영상을 시각적으로 해석하여 5개의 수종(소나무, 잣나무, 낙엽송, 전나무, 참나무류)으로 구분한 후, 수동으로 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터세트는 총 2,429개의 이미지를 구축하였으며, 그중약 85%는 학습자료로, 약 15%는 검증자료로 활용하였다. 딥러닝 모델을 활용한 수종분류 결과, Worldview-3 영상을 활용하였을 때 최대 약 78%의 전체 정확도를 달성하였으며, GeoEye-1영상을 활용할 때 최대 약 84%의 정확도를 보여 수종분류에 우수한 성능을 보였다. 특히, 참나무류는 입력 이미지크기에 관계없이 F₁은 약 85% 이상의 높은 정확도를 보였으나, 소나무, 잣나무와 같이 분광특성이 유사한 수종은 오분류가 다수 발생하였다. 특정 수종에서 위성영상의 분광정보 만으로는 특징량 추출에 한계가 있을 수 있으며, 식생지수, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) 등 다양한 패턴정보가 포함된 이미지를 활용한다면 분류 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
• /
• 제35권4호
• /
• pp.543-552
• /
• 2022

서리는 표면 근처의 공기의 이슬점 온도가 빙점 이하일 때 수증기가 승화, 응축되어 땅이나 물체에 얼게 되는 작은 얼음 결정체이다. 서리가 내리면 농작물이 직접 피해를 입는다. 농작물이 낮은 온도에 접촉하면 조직이 얼어서 세포막이나 엽록체가 딱딱해지고 파괴되거나 건조한 세포가 죽습니다. 2020년 7월, 세계 최대 커피 생산국인 브라질 미나스제라이스 주에 갑작스러운 영하의 날씨와 서리가 내려 지역 커피 나무의 약 30%가 피해를 입었다. 이로 인해 피해로 커피값이 크게 올랐고, 피해가 심각한 농가는 농작물이 회복되기까지 3년이 걸리기 때문에 2024년에야 커피를 생산할 수 있다. 본 논문에서는 심한 서리가 내리는 것을 방지하기 위해 기상청이 제공하는 서리 발생 데이터와 기상관측 데이터를 이용해 서리를 예측하려고 했다. 관측 지점의 고도 및 풍속, 온도, 습도, 강수량, 흐림 등의 기상 요인을 반영하여 모델을 구축하였다. XGB, SVM, Random Forest, MLP 모델을 사용하여 다양한 하이퍼 파라미터를 학습 데이터로 적용하여 각 모델에 가장 적합한 모델을 선택하였다. 마지막으로, 결과는 테스트 데이터에서 정확도(acc)와 중요 성공 지수(CSI)로 평가되었다. XGB는 90.4%의 acc와 64.4%의 CSI로 다른 모델에 비해 최고의 모델이었고, SVM은 89.7%의 acc와 61.2%의 CSI로 그 뒤를 이었다. 랜덤 포레스트와 MLP는 약 89%의 acc와 약 60%의 CSI로 비슷한 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_1호
• /
• pp.523-533
• /
• 2022

이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.