Lee, Ho Hyun;Lee, Dong Hun;Hong, Sung Taek;Kim, Sung Hoon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2022.05a
/
pp.104-104
/
2022
임진강 수계는 북측 지역이 다수를 차지하는 유역 특성으로 예고 없는 상류 급방류, 강우 등으로 인해 댐 운영에 근본적 어려움이 있으며, 이에 따라 홍수조절지 및 댐 하류 계측 가능 지역의 취득 자료를 고려한 하천 수위 변화에 대한 사전 예측을 필요로 하고 있다. 홍수기 하천 도달시간 및 수위예측 기법으로는 물리 기반 및 데이터 기반 모델들이 다양하게 연구되어 왔으며, 일부 연구성과들은 현업에 활용하고 있다. 물리기반 모델은 하천 지형 변화에 대한 자료 취득 및 분석에 많은 시간을 요하는 단점은 있으나, 설명 가능한 모델을 구현할 수 있을 것으로 사료 된다. 반면, 데이터 기반 인공지능 모델은 짧은 시간 및 비용으로 모델을 개발할 수 있으나, 복잡한 알고리즘구현 시 설명이 불가하여 일관성을 의심 받을 수 있다. 본 논문에서는 홍수 도달시간과 하류 수위 상승에 대하여 설명 가능한 인공지능 알고리즘 및 시뮬레이션 프로그램을 개발하고자 하였다. 홍수 도달시간 예측은 기존 조견표 방식에서 고려하지 않았던 홍수파의 영향을 추가 변수화 하고, 데이터의 전후처리를 통하여 도달시간을 예측하였다. 실시간 하류 수위 예측은 댐 방류량, 주변 강우, 조위 등을 고려하여 도달시간 후 수위를 예측할 수 있도록 구현하였으며, 자료 동화 기술을 일부 적용하였다. 미래 방류조건에 대한 시뮬레이션을 위해서는 미래 방류량, 예상 강우 입력 시 하천 지점별 수위 상승을 예측할 수 있도록 알고리즘 및 프로그램을 개발하였다. 이를 구현하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘을 이용한 학습, 유전자 알고리즘을 이용한 가중치 학습 제한 조건내 최적화, 수위파와 조위파의 중첩의 정리 등을 이용하여 예측 정확도 및 신뢰성을 제고 하였다. 인공지능 분석결과의 현업활용성 제고를 위하여 시뮬레이터 프로그램을 개발하여 현업에 적용하였다.
반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2021.06a
/
pp.156-156
/
2021
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
미병의 예방과 관리의 중요성이 거론되고 있으나, 미병에 대한 분류나 진단을 위한 확고한 근거가 미약한 상황으로서 미병 진단 인자 분류를 위한 생리시스템 모델 개발이 필요한 시점이다. 본 연구의 목적은 개발한 생리학적 모델이 미병 단계를 구별하는데 효과 및 유용성이 있는지를 임상 검증하기 위하여 생리학적 모델 인공지능 시뮬레이션을 개발하고자 함이다. 인공지능 계산은 3층으로 구성된 네트워크를 이용하였으며 각 층은 30개의 neuron들로 구성하였다. 인공지능망의 입력 값은 나이, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 심박수 값 (입력 값 4개)이고 출력 값은 혈관 저항값인 Ra이다. 머신러닝 차수를 높이면서 인공지능을 사용하지 않은 생리적 모델로부터 도출된 결과와 인공지능을 통하여 계산된 결과를 비교하였다. 개발된 인공지능계산을 이용한 생리시스템 모델은 대량의 표본집단에서 임상 검증에 기여할 것이다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
/
1998.10a
/
pp.385-388
/
1998
급격한 경영환경의 변화로 인하여 고객만족을 최우선시하게 됨에 따라, 고객의 다양한 품질 요구를 신속 정확히 만족시키는 것이 주요 경영과제가 되었다. 이러한 상황에 대처 가능한 품질관리가 이루어지기 위해서는 품질기준에 대한 객관적 검증 및 지속적인 보완이 필요하며, 품질설계에 관련된 지식들을 체계적으로 수집하여 공유할 수 있는 체제가 갖추어져야 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 인공지능 기법들을 이용한 지능형 품질시스템(Intelligent Quality System, IQS)이 많은 관심을 모으고 있다. 본 연구에서는 일관 제철소의 품질관리를 위해 개발된 IQS중 품질설계 시뮬레이션 지원시스템(Quality Design Simulation Support System, QDSim)에 대해 설명한다. QDSim은 신경망을 기반으로 설계 구현되었는데, 품질설계 시뮬레이션을 지원하기 위해 크게 두가지 기능을 수행한다. 첫째 기능은 주어진 원재료의 구성비와 조업조건에 의해 생산될 제품의 최종 품질특성을 예측하는 것이며, 두 번째는 품질예측치가 고객의 요구 품질, 즉 목표품질을 만족시키는 입력 조건을 찾아가는 것이다. 본 연구에서는 QDSim의 이론적 근거 및 구현내용을 설명한 후, IQS내의 타 시스템과의 관계를 설명한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2019.05a
/
pp.552-555
/
2019
디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.
AI-based speed prediction studies have been conducted quite actively. However, while the importance of explainable AI is emerging, the study of interpreting and reasoning the AI-based speed predictions has not been carried out much. Therefore, in this paper, 'Explainable Deep Graph Neural Network (GNN)' is devised to analyze the speed prediction and assess the nearby road influence for reasoning the critical contributions to a given road situation. The model's output was explained by comparing the differences in output before and after masking the input values of the GNN model. Using TOPIS traffic speed data, we applied our GNN models for the major congested roads in Seoul. We verified our approach through a traffic flow simulation by adjusting the most influential nearby roads' speed and observing the congestion's relief on the road of interest accordingly. This is meaningful in that our approach can be applied to the transportation network and traffic flow can be improved by controlling specific nearby roads based on the inference results.
There are many researches about the intelligent stock trading systems with the help of the advance of the artificial intelligence such as machine learning techniques, Though the establishment of the reasonable trading policy plays an important role in the performance of the trading systems most researches focused on the improvement of the predictability. Also some previous works, which treated the trading policy, treated the simplified versions dependent on the predictors in less systematic ways. In this paper, we propose the integrated multiple simulation' as a method of optimizing trading performance of stock trading systems. The propose method is adopted in the NXShell a development environment for neural network based stock trading systems. Under the proposed integrated multiple simulation', we simulate the multiple tradings for all combinations of the neural network's outputs and the trading policy parameters, evaluate the learning performance according to the various metrics and establish the optimal policy for a given prediction module based on the resulting performance. In the experiment, we present the trading policy comparison results using the stock value data from the KOSPI and KOSDAQ.
Oh, Kwang Cheol;Kim, Seok Jun;Park, Sun Yong;Lee, Chung Geon;Cho, La Hoon;Jeon, Young Kwang;Kim, Dae Hyun
Journal of Bio-Environment Control
/
v.31
no.3
/
pp.152-162
/
2022
This study developed simulation model for predicting the greenhouse interior environment using artificial intelligence machine learning techniques. Various methods have been studied to predict the internal environment of the greenhouse system. But the traditional simulation analysis method has a problem of low precision due to extraneous variables. In order to solve this problem, we developed a model for predicting the temperature inside the greenhouse using machine learning. Machine learning models are developed through data collection, characteristic analysis, and learning, and the accuracy of the model varies greatly depending on parameters and learning methods. Therefore, an optimal model derivation method according to data characteristics is required. As a result of the model development, the model accuracy increased as the parameters of the hidden unit increased. Optimal model was derived from the GRU algorithm and hidden unit 6 (r2 = 0.9848 and RMSE = 0.5857℃). Through this study, it was confirmed that it is possible to develop a predictive model for the temperature inside the greenhouse using data outside the greenhouse. In addition, it was confirmed that application and comparative analysis were necessary for various greenhouse data. It is necessary that research for development environmental control system by improving the developed model to the forecasting stage.
National and social issues are becoming increasingly common, but traditional policy-making methods are no longer effective. Therefore, evidence-based policy making is emerging as an alternative paradigm. Digital twin technology is one of the digital support tools for the new data-driven policy-making process. This study presents ongoing government experiments in the world where digital twin technology is applied to policy making and describes our experience in developing digital twin platforms in Sejong-the de facto administrative capital of South Korea.
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.