• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.40 no.6
• /
• pp.1166-1174
• /
• 2015

There were the attempts to prevent the spread of harmful materials of the agri-food through the record tracking of the products with the bar code, the partial information tracking of the agri-food storage and the delivery vehicle, or the control of the temperature by intuition. However, there were many problems in the attempts because of the insufficient information, the information distortion and the independent information network of each distribution company. As a result, it is difficult to prevent the spread over the life-cycle of the agri-food using the attempts. To solve the problems, we propose the mechanism mainly to do context awareness, predict, and track the harmful materials of agri-food using big data processing.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
• /
• 2014.10a
• /
• pp.852-855
• /
• 2014

3D 소음시뮬레이션시 각 고시에 따른 적용인자 중 방음벽성능에 대한 적용방법은 기본프로그램값을 적용하는 경우가 많았다. 이에 실제 소음측정결과와 교통량을 적용하여 3D 소음시뮬레이션시 방음벽 재질별로 적용한 결과 설치된 방음벽 제원을 가장 유사하게 적용할 경우 소음 예측결과가 오차범위가 적어지는 것을 알 수 있었다. 이렇듯 3D 소음시뮬레이션 시 모든 예측인자와 설치인자들을 정확히 적용하여야만 정확한 예측결과를 통한 검증과 저감방안을 계획할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.498-500
• /
• 2021

본 연구에서는 음운 변동에서 나타나는 오류가 어떤 변수에 영향을 받는지 확인하여 음운 변동 연구 및 교육의 기초 자료를 제공하고자 하는 데에 목적이다. 이를 위해 유음화 발음 데이터를 이용하여 성별, 유음화의 방향, 품사, 단어의 빈도, 단어의 음절수와 유음화의 발음 적격 유무를 변수로 설정하였다. 유음화 적격률에 영향을 줄 수 있는 독립변수를 찾기 위해 카이제곱 검정과 다중공선성의 팽창계수를 먼저 확인하였다. 이후 다중 로지스틱 회귀분석과 오즈비를 통해 유의한 예측인자를 검토하였다. 그 결과 5개의 독립 변수 중 성별과 유음화의 방향, 품사가 결과를 오류에 영향을 주는 주요한 인자가 되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.68-68
• /
• 2022

코로나바이러스는(COVID-19)는 2019년 12일 중국 후베이성 우한시에서 시작된 코로나바이러스감염증으로 2020년 1월부터 전 세계로 퍼져, 일부 국가 및 지역을 제외한 대부분의 나라와 모든 대륙으로 확산되었다. 이에 WHO는 범 유행전염병(Pandemic)을 선언하였다. 2022년 3월 18일 현재 국내 누적 확진환자 8,657,609명과 11,782명의 사망자를 일으켰고 전 세계적으로도 많은 사상자를 내고 있는 실정이고 사회 및 경제적인 피해로도 계속 확대되고 있다. 많은 감염자와 사망자의수에 대한 예측은 코로나바이러스의 전염병을 예방하고 즉각적 조치를 취할 수 있는데 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 문화적 인자를 제외한 국내에서 연구 사례가 많지 않은 기상 요인을 인자로 포함하여 머신러닝 모델을 통해 확진자를 예측하였다. 그리고 여러 가지 모델을 성능 평가 기법인 Root Mean Square Error(RMSE) 및 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 통해 성능을 평가하고 비교하여 정확도 높은 모델을 제시하였다.

• The Journal of Engineering Geology
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.211-222
• /
• 2004

In this study, a probabilistic prediction model for debris flow occurrence was developed using a logistic regression analysis. The model can be applicable to metamorphic rocks and granite area. order to develop the prediction model, detailed field survey and laboratory soil tests were conducted both in the northern and the southern Gyeonggi province and in Sangju, Gyeongbuk province, Korea. The seven landslide triggering factors were selected by a logistic regression analysis as well as several basic statistical analyses. The seven factors consist of two topographic factors and five geological and geotechnical factors. The model assigns a weight value to each selected factor. The verification results reveal that the model has 90.74% of prediction accuracy. Therefore, it is possible to predict landslide occurrence in a probabilistic and quantitative manner.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
• /
• 2000.06a
• /
• pp.229-234
• /
• 2000

교량의 교각 및 교대에 대한 세굴의 영향은 많은 학자들의 관심이 되어왔다. 연구의 주된 관심은 세굴에 영향을 미치는 인자들의 역학적인 거동에 대한 것으로써 세굴인자들의 최대 영향 및 최대세굴심을 예측하는 적절한 방법들이 연구되었다. 특히, 교각에서 일어나는 세굴은 이동하는 유체의 역학적인 상호작용과 불균등하게 분포된 하상입자들을 포함하는 3차원적인 문제로서, 그 현상이 대단히 복잡하여 하천흐름과 하상재료의 특성 및 교각의 형상과 같은 여러 요소에 의해 지배를 받기 때문에 세굴에 대한 정확한 예측은 매우 어렵다. 따라서, 복잡한 세굴인자들로 인해 세굴에 관한 연구는 주로 실험에 의하여 이루어지고 있는 실정이다. (중략)

• Computational Structural Engineering
• /
• v.11 no.4
• /
• pp.267-274
• /
• 1998

본 연구에서는 기지개와 미시구멍으로 구성된 복합재료에 입자보강 복합재료의 등가 재료상수 예측기법인 평균장 근사이론과 등가원리를 적용하여 위상 최적화에 필요한 등가 재료상수와 설계변수와의 상관관계식을 유도하였다. 또한, 유도된 관계식에 중간값을 갖는 설계변수의 수를 줄이기 위하여 벌칙인자를 도입하였다. 그리고 본 연구의 타당성을 검증하기 위하여 벌칙인자가 도입된 위상 최적화문제를 순차이차계획법인 PLBA 알고리즘을 이용하여 해석하였다.

• Journal of the Society of Disaster Information
• /
• v.8 no.3
• /
• pp.234-241
• /
• 2012

The main objective of this research is to calibrate the performance prediction models for the growth of fatigue cracking in multi-layered asphalt concrete pavement systems. However, the calibration factors are dependent upon the prediction model, testing method, and the laboratory loading history. A detailed study on the field data has revealed that the performance of flexible pavements is affected by both the traffic loading and the environmental cycling which is related to the age of the pavements. Thus, a composite indicator was developed in this study which utilizes both the traffic and the age information with appropriate weighting factors. Using the proposed fatigue performance model the calibration factors were also estimated through the comparisons between the field performances on fatigue cracking and the laboratory-based fatigue life.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.31-31
• /
• 2018

본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위하여 1차원 유출모형의 유출특성을 이용하여 침수면적 예측방법의 최적화이다. 2017년 강우의 초기강우와 첨두강우 특성을 적용한 경우에 정확한 침수면적 추정이 가능한 것을 확인한 바가 있다. 이러한, 결과에 추가적으로 SWMM 모형의 유출결과 자료의 특성인자를 이용하여 침수DB를 선택한 경우에 침수면적 예측 정확도를 분석하였다. 강우지속시간 및 강우량의 변화에 따른 유출결과의 변화를 분석하여 강우특성에 따른 SWMM 모형의 노드별 유출결과의 특성인자 변화를 분석하여 침수DB에서 실제 침수면적 선정방법을 정리하였다. 정리된 방법을 이용하여 유출결과 자료 특성인자를 이용한 최적의 침수DB 선정방법을 돌출하였다. 강우 특성 인자에서 침수DB를 선정하는 방법과 비교하여 강우유출모형의 모의결과를 이용한 경우에 약 6,000여개 노드를 기준으로 5~10분의 모의시간이 추가적으로 소요되어 실시간 침수 DB 선정에는 어렵지만, 준실시간 실제 유출량을 고려한 침수DB 선정이 가능할 것이다. 따라서, 강우특성 도출에 따라 1차적으로 침수DB를 선정하고, 강우유출모형의 유출 특성에 따라서 2차적으로 침수DB를 선정한다면, 예경보 시스템에서 대응시간 확보와 예측 정확도 유지에 긍정적인 방안으로 도입될 수 있을 것이다. 침수DB 구축은 많은 침수면적 산정연구에 이용하였던 TUFLOW 모형을 이용하여 침수DB를 구축하였다. SWMM 모형을 이용하여 강우유출을 모의하고, 침수면적을 TUFLOW를 이용하여 구축한 다양한 호우사상에 대한 침수DB를 이용하여 준실시간 침수면적 예측하는 방법은 향후, 예경보 시스템 구축에 이바지 할 수 있을 것입니다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.268-268
• /
• 2023

전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.