• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.9
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• pp.1244-1253
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• 2021

In this paper, we propose a method for predicting in advance whether pedestrians will enter the hazardous area after the current time using the pedestrian trajectory prediction method and an efficient simplification method of the trajectory prediction network. In addition, we propose a method to apply KD(Knowledge Distillation) to a small network for real-time operation in an embedded environment. Using the correlation between predicted future paths and hazard zones, we determined whether to enter or not, and applied efficient KD when learning small networks to minimize performance degradation. Experimentally, it was confirmed that the model applied with the simplification method proposed improved the speed by 37.49% compared to the existing model, but led to a slight decrease in accuracy. As a result of learning a small network with an initial accuracy of 91.43% using KD, It was confirmed that it has improved accuracy of 94.76%.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.270-271
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• 2018

본 연구는 관제사 관점의 해상교통관제 위험도 지수 개발을 하는 것을 목적으로 한다. 선행연구를 통해 위험도 지수의 요인을 살펴보고 관제 교신 청취 및 관제사 의견을 반영해 위험도 지수 요인을 도출했다. 도출한 위험도 지수 요인의 상관관계를 확인하기 위해 관제 구역 내에서 발생한 해양사고를 분석 했다. 해상교통관제 위험도 지수는 관제구역 내 위험도를 예측 하여 해양사고를 대비할 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.127-135
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• 2004

교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.4
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• pp.185-192
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• 2022

This study investigates the effect of the semi-supervised learning(SSL) method on predicting default risk of peer-to-peer(P2P) loans. Despite its proven performance, the supervised learning(SL) method requires labeled data, which may require a lot of effort and resources to collect. With the rapid growth of P2P platforms, the number of loans issued annually that have no clear final resolution is continuously increasing leading to abundance in unlabeled data. The research data of P2P loans used in this study were collected on the LendingClub platform. This is why an SSL model is needed to predict the default risk by using not only information from labeled loans(fully paid or defaulted) but also information from unlabeled loans. The results showed that in terms of default risk prediction and despite the use of a small number of labeled data, the SSL method achieved a much better default risk prediction performance than the SL method trained using a much larger set of labeled data.

• Fire Science and Engineering
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• v.19 no.3 s.59
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• pp.64-69
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• 2005

In order to decrease the area damaged by forest fires and to prevent the occurrence of forest fires, we are making an effort to improve prevention measures for forest fires. The objective of this study is developing the forest fire occurrence probability model by means of forest site characteristics such as soil type, topography, soil texture, slope, and drainage and forest fire sites. Conditional probability analysis and GIS were used in developing the forest fire occurrence probability model that was used in the classification of forest fire occurrence risk regions.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.11
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• pp.107-116
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• 2012

In this paper we propose a method that can generate the risk probability map in the form of raster shape by using Markov Chain methodology applied to the object interpretation keys and quantified risk indexes. These object interpretation keys, which are primarily characteristics that can be identified by the naked eye, are set based on the objects that comprise the spatial information of a certain urban area. Each key is divided into a cell, and then is weighted by its own risk index. These keys in turn are used to generate the unified risk probability map using various levels of crime prediction probability maps. The risk probability map may vary over time and means of applying different sets of object interpretation keys. Therefore, this method can be used to prevent crimes by providing the ways of setting up the best possible police patrol beat as well as the optimal arrangement of surveillance equipments.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.94-94
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• 2016

돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.1
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• pp.29-36
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• 2022

The prevalence of stress and depression among emotional workers is increasing due to the rapid increase in emotional labor and service workers. However, the current mental health management of emotional workers is difficult to consider the emotional response at the time of stress situations, and the existing mental health management is limited because the individual's base state is not reflected. In this study, we present mental healthcare digital twin solution technology, a personalized stress risk management solution. For mental health risk management due to emotional labor, a solution simulation is performed to accurately predict stress risk through synchronization/modeling of dynamic objects in virtual space by extracting individual stress risk factors such as emotional/physical response and environment into various modalities. It provides a mental healthcare digital twin solution for predicting personalized mental health risks that can be configured with modalities and objects tailored to the environment of emotional workers and improved according to user feedback.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.217-218
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• 2016

본 연구에서는 화학사고와 관련하여 위험확산 예측기술개발을 위해 필요한 기상관측장비의 설치위치를 공간분석기법을 활용하여 우선순위로 설치되어야 하는 지역 20개소를 선정하였다. 울산전지역을 1km, 5km, 10km 격자망을 생성하여 기존 기상청에서 제공하고 있는 기상정보를 제외하고 울산전역의 상세한 기상관측정보 제공을 위해 필요한 관측개소 개수를 1차적으로 파악하였다. 위험확산 모니터링에 필요한 기상관측장비 설치간격을 결정하고 경제성을 고려하여 통신사 기지국 활용가능성을 검토하였다. 20개의 최종 설치위치를 결정하기 위해 울산지역에서 발생한 화학사고정보를 기반으로 밀도분석을 수행하여 위험지역을 분석하고, 유해화학물질을 취급하는 업소 정보를 수집하여 군집분포를 수행하였으며, 누출사고 발생 시 가장 중요하게 고려되어야 하는 주거지역 분포를 파악하기 위해 밀도분석을 수행하였다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2007.05a
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• pp.9-14
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• 2007

해양유류오염사고 유출유 피해 위험도 산정을 위한 평가기법을 연구하였다. 본 연구의 위해도 평가에서는 과거 사고 사례에 근거하여 선정한 사고 해역에 대하여 여러 경우의 유출유 확산을 계산하고, 계산 결과를 통계 분석하여 유출유의 피해 가능성, 도달시간, 피해 규모 둥을 산정한다. 유출유의 피해 가능성, 도달시간, 피해규모는 환경민감자원 현황에 근거한 해역별 해안 및 어장 양식장을 대상으로 산정하며, 각 해역별 피해 정도를 비교함으로써 해역별 위해도를 산정한다. 이러한 결과는 특정 유류오염사고에 대한 보다 객관적이고 종합적인 피해 위험을 제시할 수 있으며, 실시간 피해 위험 예측과 연계하여 보다 타당성 있는 유류오염사고 위해도 평가 결과를 제시할 수 있다.