Min hyung Kim;Min sung Kam;Ho sung Ryu;Jun hyeok Park;Min soo Jeon;Hyeong woo Choi;Jun-Ki Min
The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.9
no.5
/
pp.605-611
/
2023
Accidents at construction sites have a very high rate of fatalities due to the nature of being prone to severe injury patients. In order to reduce the mortality rate of severely injury patients, quick response is required, and some systems that detect accidents using AI technology and cameras have been devised to respond quickly to accidents. However, since existing accident detection systems use only a single camera, there are blind spots, Thus, they cannot detect all accidents at a construction site. Therefore, in this paper, we present the system that minimizes the detection blind spot by using multiple cameras. Our implemented system extracts feature points from the images of multiple cameras with the YOLO-pose library, and inputs the extracted feature points to a Long Short Term Memory-based recurrent neural network in order to detect accidents. In our experimental result, we confirme that the proposed system shows high accuracy while minimizing detection blind spots by using multiple cameras.
History, which began with the emergence of mankind, has a means of recording. Today, we can check the past through data. Generated data may only be generated and stored at a certain moment, but it is not only continuously generated over a certain time interval from the past to the present, but also occurs in the future, so making predictions using it is an important task. In order to find out trends in the use of time series data among numerous data, this paper analyzes the concept of time series data, analyzes Recurrent Neural Network and Long-Short Term Memory, which are mainly used for time series data analysis in the machine learning field, and analyzes the use of these models. Through case studies, it was confirmed that it is being used in various fields such as medical diagnosis, stock price analysis, and climate prediction, and is showing high predictive results. Based on this, we will explore ways to utilize it in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2015.05a
/
pp.519-519
/
2015
2007년 발간된 IPCC의 4차 평가보고서에서 자연재해, 환경, 해양, 농업, 생태계, 보건 등 다양한 부분에 미치는 기후변화의 영향에 대한 과학적 근거들이 제시되면서 기후변화는 현세기 범지구적인 화두로 대두되고 있다. 또한, 기후변화에 의한 지구 온난화는 대규모의 수문순환 과정에서의 변화들과 연관되어 담수자원은 기후변화에 대단히 취약하며 미래로 갈수록 악영향을 받을 것으로 6차 기술보고서에서 제시하고 있다. 특히 우리나라는 지구온난화가 전 지구적인 평균보다 급속하게 진행될 가능성이 높기 때문에 기후변화에 대한 담수자원 취약성이 더욱 클 것으로 예상된다. 따라서 지표수에 용수의존도가 높은 우리나라의 댐 저수지를 대상으로 기후변화에 따른 수환경 변화의 정확한 분석과 취약성 평가는 필수적이다. 본 연구에서는 SRES A1B 시나리오를 적용하여 기후변화가 주암호 저수지의 수환경 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 지역스케일의 미래 기후시나리오 생산을 위해 인공신경망(Artificial Neural Network.,ANN)기법을 적용하여 예측인자(강우, 상대습도, 최고온도, 최저온도)에 대해 강우-유출모형에 적용이 가능한 지역스케일로 통계적 상세화를 수행하였으며, 이를 유역모델에 적용하여 저수지 유입부의 유출량 및 부하량을 예측하였다. 유역 모델의 결과를 토대로 저수지 운영모델에 저수지 유입부의 유출량을 적용하여 미래 기간의 방류량을 산정하였으며, 최종적으로 저수지 모델에 유입량, 유입부하량 및 방류량을 적용하여 저수지 내 오염 및 영양물질 순환 및 분포 예측을 통해서 기후변화가 저수지 수환경에 미치는 영향을 평가하였다. 기후변화 시나리오에 따른 상세기 후전망을 위해서 기후인자의 미래분석 기간은 (I)단계 구간(2011~2040년), (II)단계 구간(2041~2070년), (III) 단계 구간(2071~2100년)의 3개 구간으로 설정하여 수행하였으며, Baseline인 1991~2010년까지의 실측값과 모의 값을 비교하여 검증하였다. 강우량의 경우 Baseline 대비 미래로 갈수록 증가하는 것으로 전망되었으며, 2011년 대비 2100년에서 연강수량 6.4% 증가한 반면, 일최대강수량이 7.0% 증가하는 것으로 나타나 미래로 갈수록 집중호우의 발생가능성이 커질 것으로 예측되었다. 유역의 수문 수질변화 전망도 강수량 증가의 영향으로 주암댐으로 유입하는 총 유량이 Baseline 대비 증가 하였으며, 유사량 및 오염부하량도 증가하는 것으로 나타났다. 저수지 수환경 변화 예측결과 유입량이 증가함에 따라서 연평균 체류시간이 감소하였으며, 기온 및 유입수온 상승의 영향으로 (I)단계 구간대비 미래로 갈수록 상층 및 심층의 수온이 상승하는 것으로 나타났다. 연중 수온성층기간 역시 증가하는 것으로 나타났으며, 남조류는 (I)단계 구간 대비 (III)단계 구간으로 갈수록 출현시기가 빨라지며 농도 역시 증가하였다. 또한 풍수년, 평수년에 비해 갈수년에 남조류의 연평균농도 상승폭과 최고농도가 크게 나타나 미래로 갈수록 댐 유입량이 적은 해에 남조류로 인한 피해 발생 가능성이 높아질 것으로 예상된다.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
/
v.51
no.4
/
pp.99-120
/
2017
In order to develop a semiautomatic support system that allows researchers concerned to efficiently analyze the technical trends for the ever-growing industry and market. This paper introduces a couple of Korean sentence generation models that can automatically generate definitional statements as well as descriptions of technical terms and concepts. The proposed models are based on a deep learning model called LSTM (Long Sort-Term Memory) capable of effectively labeling textual sequences by taking into account the contextual relations of each item in the sequences. Our models take technical terms as inputs and can generate a broad range of heterogeneous textual descriptions that explain the concept of the terms. In the experiments using large-scale training collections, we confirmed that more accurate and reasonable sentences can be generated by CHAR-CNN-LSTM model that is a word-based LSTM exploiting character embeddings based on convolutional neural networks (CNN). The results of this study can be a force for developing an extension model that can generate a set of sentences covering the same subjects, and furthermore, we can implement an artificial intelligence model that automatically creates technical literature.
In order to unravel the problems of the mind, today's cognitive science has expanded its perspective from the narrow framework of the past computer model or neuronal network model to the wider frameworks of interaction with the brain in interaction with the body in interaction with their environments. The theories of 'the extended mind', 'embodied mind', or 'enactive mind' appeared through such processes are working on a way to move into the environments while the problem to unravel the complex process of interactions between the mind, the body and the environments are left alone. This problem can be traced back as far as to Gibson and Maturana & Varela who tried at first to unravel the problem of the mind in terms of interaction between the brain, the body and there environments in 1960~70s. It's because Gibson stressed the importance of the 'affordance' provided by the environment while Maturana & Varela emphasized the 'autonomy' of auto-poiesis of life. However, it will be proper to say that there are invariants in the affordances provided by the environment as well as the autonomy of life in the state of structural coupling of the environment's variants and life's openness toward the environment. In this case, the confrontational points between Gibson and Maturana & Varela will be resolved. In this article, I propose Benjamin's theory of mimesis as a mediator of both theories. Because Benjamin's concept of mimesis has the process of making a constellation of the embodiment of the affordance and the enaction of new affordance into the environment at the same time, Gibson's concept of the affordance and Maturana & Varela's concept of embodiment and enaction will be so smoothly interconnected to circulate through the medium of Benjamin's concept of mimesis.
Prediction and control of nitrogen oxides (NOx) emission is of great interest in industry due to stricter environmental regulations. Herein, we propose an artificial intelligence (AI)-based framework for prediction of NOx emission. The framework includes pre-processing of data for training of neural networks and evaluation of the AI-based models. In this work, Long-Short-Term Memory (LSTM), one of the recurrent neural networks, was adopted to reflect the time series characteristics of NOx emissions. A decision tree was used to determine a time window of LSTM prior to training of the network. The neural network was trained with operational data from a heating furnace. The optimal model was obtained by optimizing hyper-parameters. The LSTM model provided a reliable prediction of NOx emission for both training and test data, showing an accuracy of 93% or more. The application of the proposed AI-based framework will provide new opportunities for predicting the emission of various air pollutants with time series characteristics.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2017.05a
/
pp.414-414
/
2017
토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.
Kim, Nam Kyun;Park, Chang-Soo;Kim, Hong Kook;Hur, Jin Ook;Lim, Jeong Eun
The Journal of the Acoustical Society of Korea
/
v.40
no.5
/
pp.479-487
/
2021
In this paper, we propose an Sound Event Detection (SED) model using self-training based on a noisy student model. The proposed SED model consists of two stages. In the first stage, a mean-teacher model based on an Residual Convolutional Recurrent Neural Network (RCRNN) is constructed to provide target labels regarding weakly labeled or unlabeled data. In the second stage, a self-training-based noisy student model is constructed by applying different noise types. That is, feature noises, such as time-frequency shift, mixup, SpecAugment, and dropout-based model noise are used here. In addition, a semi-supervised loss function is applied to train the noisy student model, which acts as label noise injection. The performance of the proposed SED model is evaluated on the validation set of the Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events (DCASE) 2020 Challenge Task 4. The experiments show that the single model and ensemble model of the proposed SED based on the noisy student model improve F1-score by 4.6 % and 3.4 % compared to the top-ranked model in DCASE 2020 challenge Task 4, respectively.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.19
no.11
/
pp.310-318
/
2018
Recently, the importance of big data analysis is increasing as a large amount of data is generated by various devices connected to the Internet with the advent of Internet of Things (IoT). Especially, it is necessary to analyze various large-scale IoT streaming sensor data generated in real time and provide various services through new meaningful prediction. This paper proposes a real-time indoor PM10 concentration prediction LSTM model based on streaming data generated from IoT sensor using AWS. We also construct a real-time indoor PM10 concentration prediction service based on the proposed model. Data used in the paper is streaming data collected from the PM10 IoT sensor for 24 hours. This time series data is converted into sequence data consisting of 30 consecutive values from time series data for use as input data of LSTM. The LSTM model is learned through a sliding window process of moving to the immediately adjacent dataset. In order to improve the performance of the model, incremental learning method is applied to the streaming data collected every 24 hours. The linear regression and recurrent neural networks (RNN) models are compared to evaluate the performance of LSTM model. Experimental results show that the proposed LSTM prediction model has 700% improvement over linear regression and 140% improvement over RNN model for its performance level.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
/
v.26
no.5
/
pp.127-134
/
2022
In this study, RCPTs (Rapid Chloride Penetration Test) were performed for fly ash concrete with curing age of 4 ~ 6 years. The concrete mixtures were prepared with 3 levels of water to binder ratio (0.37, 0.42, and 0.47) and 2 levels of substitution ratio of fly ash (0 and 30%), and the improved passed charges of chloride ion behavior were quantitatively analyzed. Additionally, the results were trained through the univariate time series models consisted of GRU (Gated Recurrent Unit) algorithm and those from the models were evaluated. As the result of the RCPT, fly ash concrete showed the reduced passed charges with period and an more improved resistance to chloride penetration than OPC concrete. At the final evaluation period (6 years), fly ash concrete showed 'Very low' grade in all W/B (water to binder) ratio, however OPC concrete showed 'Moderate' grade in the condition with the highest W/B ratio (0.47). The adopted algorithm of GRU for this study can analyze time series data and has the advantage like operation efficiency. The deep learning model with 4 hidden layers was designed, and it provided a reasonable prediction results of passed charge. The deep learning model from this study has a limitation of single consideration of a univariate time series characteristic, but it is in the developing process of providing various characteristics of concrete like strength and diffusion coefficient through additional studies.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.