• 한국항행학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.597-604
• /
• 2019

인공신경망은 뇌의 뉴런들에서 상호 작용과 경험을 통해 학습해 나가는 것을 모사해 만든 알고리즘으로, 데이터의 특성이 반영된 학습을 통하여 정확한 결과를 산출하는데 사용할 수 있는 방법이다. 본 연구에서 기상 역학 모델에서 예측된 풍속 값의 개선을 위하여 심층신경망을 이용한 모델을 제시하였다. 연구에서 제시한 심층신경망을 이용한 풍속 예측 개선 모델은 기상 역학 모델의 예측 값을 재 보정하는 모델을 구축하고 이에 대한 검증과 시험 과정 후 별도의 데이터를 통한 예측의 정확도를 높일 수 있는 것을 확인하였다. 풍속 예측의 개선을 위하여 예측 시간, 온도, 기압, 습도, 대기상태변수, 풍속 등과 같은 일반적 기상 현상 자료의 예측 값을 활용한 심층신경망을 구축하였고, 전체 데이터 중 일부 데이터는 모델의 적정성 확인용 데이터로 구분하여, 모델 구축 및 학습에 사용하지 않고 별도의 정확도를 확인하여 연구에서 제시한 방법의 적합성을 확인하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.160-160
• /
• 2017

자동화 기술을 통한 한국형 스마트팜의 발전이 비약적으로 이루어지고 있는 가운데 무인화를 위한 지능적인 스마트 시설환경 관찰 및 분석에 대한 요구가 점점 증가 하고 있다. 스마트 시설환경에서 취득 가능한 시계열 데이터는 온도, 습도, 조도, CO2, 토양 수분, 환기량 등 다양하다. 시스템의 경계가 명확함에도 해당 속성의 특성상 타임도메인과 공간도메인 상에서 정확한 추정 또는 예측이 난해하다. 시설 환경에 접목이 증가하고 있는 지능형 관리 기술 구현을 위해선 시계열 공간 데이터에 대한 신속하고 정확한 정량화 기술이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 기술적인 요구사항을 해결하고자 시도되는 다양한 방법 중에서 공간 분해능 향상을 위한 다지점 계측 메트릭스를 실험적으로 구성하였다. $50m{\times}100m$의 단면적인 연동 딸기 온실을 대상으로 $3{\times}3{\times}3$의 3차원 환경 인자 계측 매트릭스를 설치하였다. 1 Hz의 주기로 4가지 환경인자(온도, 습도, 조도, CO2)를 계측하였으며, 계측 하는 시점과 동시에 병렬적으로 공간통계법을 이용하여 미지의 지점에 대한 환경 인자들을 실시간으로 추정하였다. 선행적으로 50 cm 공간 분해능에 대응하기 위하여 Kriging interpolation법을 횡단면에 대하여 분석한 후 다시 종단면에 대하여 분석하였다. 3 Ghz에 해당하는 연산 능력을 보유한 컴퓨터에서 1초 동안 획득한 데이터에 대한 분석을 마치는데 소요되는 시간이 15초 내외로 나타났다. 이는 해당 알고리즘의 매우 높은 시간 복잡도(Order of $O=O^3$)에 기인하는 것으로 다양한 시설 환경의 관리 방법론에 적절히 대응하기에 한계가 있다 할 수 있다. 실시간으로 시간 복잡도가 높은 연산을 수행하기 위한 기술적인 과제를 해결하고자, 근래에 관심이 증가하고 있는 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 엔진과 Apple사의 제안을 시작으로 하여 공개 소프트웨어 개발 컨소시엄인 크로노스 그룹에서 제공하는 OpenCL 엔진을 비교 분석하였다. CUDA 엔진은 GPU(Graphics Processing Unit)에서 정보 분석 프로그램의 연산 집약적인 부분만을 담당하여 신속한 결과를 산출할 수 있는 라이브러리이며 해당 하드웨어를 구비하였을 때 사용이 가능하다. 반면, OpenCL은 CUDA 엔진이 특정 하드웨어에서 구동이 되는 한계를 극복하고자 하드웨어에 비의존적인 라이브러리를 제공하는 것이 다르며 클러스터링 기술과 연계를 통해 낮은 하드웨어 성능으로 인한 단점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 CUDA 8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)버전과 Pascal Titan X(NVIDIA, CA, USA)를 사용한 방법과 OpenCL 1.2(https://www.khronos.org/opencl/)버전과 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea)를 사용한 방법을 비교 분석하였다. 50 cm의 공간 분해능에 대응하기 위한 4차원 행렬($100{\times}200{\times}5{\times}4$)에 대하여 정수 지수화를 위한 Quantization을 거쳐 CUDA 엔진과 OpenCL 엔진을 적용한 비교한 결과, CUDA 엔진은 1초 내외, OpenCL 엔진의 경우 5초 내외의 연산 속도를 보였다. CUDA 엔진의 경우 비용측면에서 약 10배, 전력 소모 측면에서 20배 이상 소요되었다. 따라서 우선적으로 OpenCL 엔진 기반 하드웨어 가속 기술 최적화 연구를 통해 스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션 기술 도입을 위한 기술적 과제를 풀어갈 것이다.

• 콘크리트학회지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.197-207
• /
• 1996

성숙도는 콘크리트의 양생 온도이력에서 구해지는 것으로 초기강도 예측을 위한 하나의 유용한 지표가 될 수 있다. 즉 성숙도 이론은 배합이 동일할 때 성숙도 값이 같으면 강도값은 같다는 이론이다. 본 연구에서는 성숙도 법칙의 이론적 전개과정을 살펴보고 그 값을 계산하기 위하여 가장 널리 알려진 Nurse-Saul함수를 검토하였다. 또한 성숙도 함수와 기준온도(datum temperature) 설정을 위한 일련의 포괄적인 실험연구를 수행하였다. 성숙도를 강도값에 연관시키기 위한 여러 가지 성숙도-강도함수를 비교해보고 그 장단점을 분석해 보았으며 이를 통하여 유용한 강도예측함수를 제안하였다. 성숙도 이론의 적용에 있어서 고려해야 할 변수들을 도출하기 위하여 양생조건과 시멘트의 종류, 그리고 물-시멘트비등을 달리 하였으며 이 경우에는 습도나 초기양생온도 등이 변수로 채택되었다. 마지막으로 제안된 함수의 타당성과 정확성을 검증하기 위하여 콘크리트 슬래브를 타설하고 시간단계별로 콘크리트 코아를 채취하여 예측된 강도값과 비교하여 보았다. 본 논문은 실제 콘크리트 구조물의 초기강도 예측을 위해 매우 유용할 것으로 사료되며 현장품질관리에 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 공업화학
• /
• 제28권1호
• /
• pp.35-41
• /
• 2017

외부에 노출된 재료는 자외선, 열, 온도, 습도 등의 다양한 환경 인자에 의해 성능저하가 일어나게 되며, 열화속도 및 사용수명에 대한 예측은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 가장 많이 사용되고 있는 색상 중 흰색, 초록색 재귀반사시트를 가지고 미국 아리조나, 인도 첸나이, 프랑스 세너리, 한국 서산 등 4개 지역에서 옥외폭로시험 및 제논아크촉진시험을 통하여 재귀반사시트 반사성능의 변화율을 측정하였다. 서산지역 및 제논아크 촉진시험을 통하여 얻어진 반사성능 값을 통해 회귀분석을 이용하여 가속계수를 구하였다. 또한, solar uv 프로그램을 이용하여 다양한 기후지역별 가속계수를 구할 수 있었으며, 그 결과 서산지역을 기준으로 프랑스 세너리 1.04배, 미국 아리조나 1.82배, 인도 첸나이 1.92배의 가속계수를 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.485-488
• /
• 2016

국내 온실용 복합환경제어 기술은 온도, 습도 및 $CO_2$ 등의 환경을 작물재배 기술 및 전문가의 자문을 통하여 환경을 설정하여 하드웨어를 기계적으로 조작하는 단계이다. 이러한 자동화는 노동력 절감 등의 단순효과는 있으나, 실질적인 생산량 증대 및 품질을 개선하기 위하여 식물의 생육, 생리상태를 실시간으로 추적하고 그에 맞게 실시간으로 최적 환경을 제어하는 소프트웨어 기반의 복합환경제어 기술이 필요하다. 따라서 본고는 이러한 복합환경제어기술의 방안제시의 일환으로 국내에서 수행중인 스마트팜 빅데이터 분석 체계와 인공신경망 기술동향을 분석하고, 이를 기반으로 인공신경망을 이용한 시설원예 생산량 예측 방안을 제시하고자 한다.

• 보건의료생명과학 논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.231-235
• /
• 2021

본 논문은 일상에서 드론을 이용하여 고도에 따른 미세먼지 측정치를 비교 분석하여 특별히 건강 취약 계층이 주로 거주하는 지역 중심으로 미세먼지 수치의 변화를 예측함으로써 날씨 정보와 연계한 환경적 요소를 제공한다. 따라서 실시간 변화의 추이를 모니터링하고 해당 기관에서는 건강 요소의 자료로써 활용될 수 있다. 현재 드론 기술의 발달과 다양한 측정 장치와 결합 된 형태로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 측정 데이터로 PM1(극초미세먼지) / PM2.5(초미세먼지) / PM10(미세먼지)를 획득하고 변화의 추이를 예측하였으며 층고 별 변화의 추이를 분석하고 제시하는 기반을 완성하며 측정기는 미세먼지, 습도, 온도, 기압, 이산화탄소, TVoc, 포름알데이드까지 측정되는 장비를 사용하였다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제5권6호
• /
• pp.80-89
• /
• 2004

건설생산성에 영향을 미치는 많은 요소 중에서, 외부공사가 많은 건축공사는 기후의 영향을 많이 받는다. 지난 30년에 걸쳐 기후요소와 건설생산성간의 관계에 대한 많은 연구가 진행되어 왔지만, 대한민국의 지리적 특징을 잘 반영하는 연구는 미비하였다. 본 논문에서는 같은 유형의 공동주택 4개동($16\~18$층)의 데이터를 이용하여 골조공사의 건설생산성과 5가지 기후요소(온도, 습도, 낮 길이, 강수, 풍속)와의 관계를 단순회귀분석과 다중회귀분석을 통해 규명하였다. 단순회귀분석 결과, 기후요소 중 온도, 낮 길이가 건설생산성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 다중회귀분석으로부터는 기후요소에 의해 생산성을 예측할 수 있는 회귀식을 도출하였으며, 이러한 분석결과에 대한 검증과 활용 방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 공사관리의 기획단계 혹은 공정관리의 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 보존과학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.491-500
• /
• 2016

안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠다니는 현상으로 주변의 온도, 습도, 바람, 지형 등에 따라 안개의 형태나 발생 여부 등이 달라진다. 특히 안개는 수분을 함유하는 수원(水源) 근처에서 온습도 차이로 인해 발생하기 쉬우며, 오늘날 기후 변화는 안개 발생에 더욱 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 다양한 기후요인 중 안개가 문화재에 미치는 영향을 알아보고자 각 재질에 대해 옥외폭로 및 인공열화를 실시하였으며 지속적인 안개 발생으로 인한 재질의 손상정도를 예측하기 위해 색변화를 중심으로 회귀분석을 실시하였다. 금속 표준시편에 대한 옥외폭로 및 인공열화 결과, 표면 변화가 크게 발생하였으며 화견 및 단청류의 경우 표면상 열화된 모습은 관찰되었으나 색차의 경우 일정한 경향성은 확인되지 않았다. 안개 발생빈도에 따라 유의적인 색변화가 발생한 금속 표준시편을 대상으로 안개 발생빈도에 따른 색 변화 예측식을 작성하였으며, 실제 옥외폭로를 통한 색차값의 비교를 통해 색 변화 예측식의 적용 가능성을 확인하였다. 이를 바탕으로 향후 보다 종합적인 손상 예측식을 수립한다면 실제 현장에서 보존환경에 따른 재질의 손상도 예측이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국해양바이오학회지
• /
• 제2권3호
• /
• pp.160-167
• /
• 2007

분말 식품의 저장수명 예측 기법을 개발하기 위하여 수분함량을 달리한(3.5%, 6%, 8%) 아침생식 시료를 $25^{\circ}C$ 및 $35^{\circ}C$ 저장고에서 저장하면서 품질의 변화를 측정하였다. 수분함량의 경우 제조 시 전체적으로 평형수분함량에 도달하지 않은 상태에서 포장을 하여서 저장기간 중에 약간의 변화를 보여 주었으나 그 변화의 폭은 그리 크지 않았다. 과산화물가의 경우 저장기간 동안 안정하여 시료 중에 존재하는 지방이 독류 조직과 강력히 결합하고 있어 상대적으로 산화에 안정한 것으로 평가되었다. 관능검사 결과 저장기간이 증가함에 따라 품질변화가 어느 정도 인지 되었고, 묽은 맛이 강해지고 색이 탁해지는 경향을 나타내었지만 그 변화 폭은 그리 크지 않아 1년 동안 장기 저장하여도 관능적으로 수용이 가능한 것으로 판단되었다. 미생물 시험 결과 B. cereus, Listeria spp., C. perfringens, Salmonella spp. 및 S. aureus 등의 유해 미생물들은 저장기간 중 발견되지 않아 식품 위생상에는 문제가 없는 것으로 판단되었다. 그러나 유산균수는 저장 기간이 증가함에 따라 감소하는 경향을 나타내었고 저장온도와 수분함량이 높을수록 유산균수의 감소량이 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서 분말 식품의 경우 본 실험에서 사용한 저장 온도 및 습도에서는 상대적으로 안정하여 저장기간동안 품질의 변화가 거의 일어나지 않아 품질 지표 인자를 규명하기가 불가능 하였다. 다만 저장 중 온도와 습도에 민감한 반응을 보인 유산균 수의 변화를 품질 지표 인자로 활용할 수 있다면 이를 이용한 저장 수명 예측은 가능 할 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.