• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.32 no.6
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• pp.686-693
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• 2014

This study presents a model that enables to predict road surface temperature using neural network theory. Historical road surface temperature data were collected from Road Weather Information System. They used for the calibration of the model. The neural network was designed to predict surface temperature after 1-hour, 2-hour, and 3-hour from now. The developed model was performed on Cheongwon-Sangju highway to test. As a result, the standard deviation of the difference of the predicted and observed was $1.27^{\circ}C$, $0.55^{\circ}C$ and $1.43^{\circ}C$, respectively. Also, comparing the predicted surface temperature and the actual data, R2 was found to be 0.985, 0.923, and 0.903, respectively. It can be concluded that the explanatory power of the model seems to be high.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.59-68
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• 2009

Torsional behavior of concrete pavement slabs due to temperature and moisture effects is constrained by self weight and friction etc, and causes stress as the result. The stress due to humidity variation in the slab is difficult to calculate while that due to temperature variation can easily be calculated by a commercial structural analysis program. Thus, the slab behavior can be predicted more accurately if the humidity effect is converted to equivalent temperature and is used as an input of structural analysis. In this study, a concrete pavement slab was constructed and strains of the slab due to environmental loadings were measured for long-term period. Thermal strains were subtracted from the measured strains by using thermal expansion coefficient of the concrete measured in a laboratory. Shrinkage strains, the remained strains, was supposed as additional thermal strains to calculate imaginary temperature with equivalent effect of the shrinkage by dividing the shrinkage with the thermal expansion coefficient. An existing shrinkage model was modified by considering the self weight and friction to be used in another model which can convert differential shrinkage between top and bottom of the slab to equivalent temperature difference. Addition research efforts on tensile stress reduction according to steady increase in the compressive strains are warranted for more accurate stress calculation.

• Korean Journal of Environmental Biology
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• v.35 no.2
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• pp.207-214
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• 2017

There is little information about the seed longevity of wild plants, although seed bank storage is an important tool for biodiversity conservation. This study was conducted to predict the seed viability equation of Agastache rugosa. The A. rugosa seeds were stored at moisture contents ranging from 2.7 to 12.5%, and temperatures between 10 and $50^{\circ}C$. Viability data were fitted to the seed viability equation in a one step and two step approach. The A. rugosa seeds showed orthodox seed storage behaviour. The viability constants were $K_E=6.9297$, $C_W=4.2551$ $C_H=0.0329$, and $C_Q=0.00048$. The P85 of A. rugosa seeds was predicted to 152 years under standard seed bank conditions. The P85 predicted by seed viability equation can be used as basic information for optimization of seed storage processes.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.3
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• pp.27-35
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• 2007

The majority of farm managers growing the garden products in greenhouse concern massively about the diagnosis and prevention of the breeding and extermination for pests. especially, the managing problem for pests turns up as main issue. In the paper, we first build a wireless sensor network with soil and environment sensors such as illumination, temperature and humidity. And then we design and implement multimedia pest predication and management system which is able to predict and manage various pest of garden products in greenhouse. The proposed system can support the database with information about the pests by building up wireless sensor network in greenhouse compared with existing high-priced PLC device as well as collect various environment information from soil, the interior of greenhouse, and the exterior of greenhouse. To verify the good capability of our system, we implemented several GUI interface corresponding desktop. web, and PDA mobile platform based on real greenhouse model. Finally, we can confirm that our system work well prediction and management of pest of garden products in greenhouse based on several platforms.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.511-511
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• 2023

기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.183-185
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• 2015

Recently, big data analysis based on machine learning has gained popularity and many machine learning techniques have been applied to the field of agriculture. By using machine learning technique to analyze huge number of samples of biological and environmental data, new observations can be found. In this research, we consider the estimation of proportional daily weight increase (PDWI) based on measurement data from experimental swine farm. In order to derive the exact formulation for PDWI estimation, we have used measured value of mean, daily maximum, daily minimum of temperature, humidity, CO2, wind speed and measured PDWI values. Based on collected data, we have derived equation for PDWI estimation using tree-based algorithm. In the derived formulation, we have found that the daily average temperature is the most dominant factor that affects PDWI. Our results can be applied to pig farms to estimate the PDWI of swine.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.629_631
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• 2009

산업용전동기는 신뢰성을 바탕으로 설계 및 제작되어 상용전압에 대한 기기의 신뢰성은 충분히 검증되어 있지만 스위칭 소자에 의해 주어지는 펄스상의 전압에 대하여는 신뢰성을 확보하지 못하고 있다. 본 연구에서는 인버터용 전동기의 신뢰성에 영향을 미치는 각종 변수(케이블의 길이, 단자전압, 습도, 온도, 스위칭 주파수 등)들을 검토하고 각 변수들 간의 상관관계를 실험을 통하여 분석하고 이를 통하여 전동기의 신뢰성을 예측할 수 있는 자료를 확보하여 인버터용 전동기의 신뢰성을 제고하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.57-58
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• 2017

사물인터넷 환경의 다양한 기기에서는 매초마다 시스템 로그 데이터, 온도, 습도, 조도 및 위치 정보 등과 같은 데이터를 지속적으로 생성한다. 이렇게 생성된 데이터는 기기 안에서 대부분 소멸되거나 수집된다 하더라도 시스템 개선의 일부 목적으로 활용하는데 그칠 뿐이다. 본 논문에서는 각각의 사물인터넷 기기에서 발생하는 비정형 데이터를 스트리밍 방식을 통해 수집 서버로 전송하고 이를 유연한 스키마 구조를 가지는 NoSQL 데이터베이스에 적재하는 프레임워크 설계를 제안한다. 이렇게 수많은 장비로부터 수집된 로그 및 센싱 데이터는 빅데이터 분석을 통해 산업의 현장에서 생산성 향상을 위해 사용할 수 있으며 공공의 목적으로 도심지의 교통문제 해소와 재난 및 재해 예측에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10c
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• pp.18-20
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• 2008

산업용전동기는 신뢰성을 바탕으로 설계 및 제작되어 상용전압에 대한 기기의 신뢰성은 충분히 검증되어 있지만 스위칭 소자에 의해 주어지는 펄스상의 전압에 대하여는 신뢰성을 확보하지 못하고 있다. 본 연구에서는 인버터용 전동기의 신뢰성에 영향을 미치는 각종 변수(케이블의 길이, 단자전압, 습도, 온도, 스위칭 주파수 등)들을 검토하고 각 변수들 간의 상관관계를 실험을 통하여 분석하고 이를 통하여 전동기의 신뢰성을 예측할 수 있는 자료를 확보하여 인버터용 전동기의 신뢰성을 제고하고자 한다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.8 no.3
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• pp.253-258
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• 1999

This paper is written for the purpose of obtaining the information about the weather easily by the development of weather forecast system sensing temperature, humidity, and atmospheric pressure as key information. For this, data is obtained from the Weather Bureau, and analyzed in order to set a standard of weather forecast from the collected data. The pressure sensor and temperature-humidity sensor are fabricated using the piezoresistive effect of semiconductor, which are used to collect data. The weather forecast system is made using microprocessor.