• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.6
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• pp.201-207
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• 2017

Failure of the power apparatus causes many inconveniences and problems due to power outage in all places using power such as industry and home. The main causes of faults in the Power Apparatus are aging, natural disasters such as typhoons and earthquakes, and animals. At present, the long high temperature status is monitored only by the assumption that a fault occurs when the temperature of the power apparatus becomes higher. Therefore, it is difficult to cope with the failure of the power apparatus at the right time. In this paper, we propose a power apparatus monitoring system as an efficient countermeasure against general faults except for faults caused by sudden natural disasters. The proposed monitoring system monitors the power apparatus in real time by attaching a thermal sensor, collects the monitored data, and predicts the failure using the accumulated information through learning using the artificial neural network. Through the learning and experimentation of artificial neural network, it is shown that the proposed method is efficient.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1053-1060
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• 2021

Current water quality monitoring systems in Korea carried based on in-situ grab sample analysis. It is difficult to improve the current water quality monitoring system, i.e. shorter sampling period or increasing sampling points, because the current systems are both cost- and labor-intensive. One possible way to improve the current water quality monitoring system is to adopt a modeling approach. In this study, a modeling technique was introduced to support the current water quality monitoring system, and an artificial neural network model, the computational tool which mimics the biological processes of human brain, was applied to predict water quality of the river. The approach tried to predict concentrations of Total coliform at the outlet of the river and this showed, somewhat, poor estimations since concentrations of Total coliform were rapidly fluctuated. The approach, however, could forecast whether concentrations of Total coliform would exceed the water quality standard or not. As results, modeling approaches is expected to assist the current water quality monitoring system if the approach is applied to judge whether water quality factors could exceed the water quality standards or not and this would help proper water resource managements.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.23 no.2
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• pp.131-137
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• 2002

The remote monitoring system including hemodynamic information and pump status of the implanted animal could be helpful during the in vivo experiment or clinical trial for an artificial heart Implantation. In order to monitor the course of the in vivo experiment continuously and anywhere, web-based remote monitoring system was developed, which can monitor pressures(AoP, LAP, RAP, PAP) and flow information as well as the pump operating conditions. The system consists of data sending, storing viewer part. The data sending part was constructed using component object model and the viewer part was constructed using the Java applet. In addition, the dialog box was introduced to communicate earth other instantly and the alarming function was also introduced when the hemodynamic values were out of the desired ranges. The developed remote monitoring system was applied during the in vivo experiment of the BVAD (Bi-ventricular Assist Device) implantation for 1 month and showed designed work without failure.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.41-42
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• 2019

해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.266-268
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• 2022

최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐가 범죄의 대상이 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 노드에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형으로 인하여 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효율적인 네트워크 임베딩 기법인 trans2vec 과 준지도 학습 모델 tri-training 을 함께 사용하여 라벨링된 데이터뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.430-431
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• 2023

교육 분야에서는 각 학생의 특성과 요구에 부응하는 개인화 교육의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 인공지능 기반의 튜터링 시스템, 특히 대화 기반의 튜터링이 주목받고 있다. 본 연구는 GPT-3.5-turbo 를 사용하여 데이터를 생성하는 과정에서 프롬프트 설계의 중요성과 인간의 감수 과정의 필요성을 확인했다. 또한, 자동 평가 방법을 제안하여 데이터의 품질과 유용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.457-457
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• 2021

인공습지는 자연이 가진 정화기작을 인위적으로 증가시키기 위하여 조성한 자연기반해법에 해당한다. 인공습지는 습지 내 식물, 미생물, 토양 등의 상호기작에 의하여 오염물질이 제거된다. 인공습지의 오염물질저감효율은 시설의 규모와 유량, 유입물질의 부하량 수리학적 부하량, 체류시간 등의 영향을 받게 된다. 일반적으로 인공습지 적정 규모는 유역 및 기상인자의 특성과 조성목적에 고려하여 산정된다. 본 연구는 전국 35개 지역에 설치된 54개 인공습지를 선정하여 모니터링을 수행하였으며, 2011년부터 2018년에 설치된 시설이다. 54개 시설 중 도심지역에 13개, 농업지역 25개, 공업지역 3개, 상업지역 3개, 축산 10개가 설치되어있다. 습지형태는 Cell형 자유수면형 인공습지(Free Water Surface, Cell-FWS), 유로형(Flow) 자유수면형 인공습지(Cell-FWS), Cell과 Flow형이 결합된 Hybrid-FWS, 수직흐름형 인공습지(vertical flow constructed wetland)와 수평지하흐름형 인공습지(vertical flow constructed wetland)가 결합된 HYBIRD 형 습지로 구분된다. 연구결과, 일반적으로 SA/CA 비율이 클수록 오염물질의 저감효율은 증가하는 것으로 나타났다. 오염 물질별 인공습지 규모를 비교할 경우 저감효율 60%에서 인공습지의 규모는 유기물>영양염류>입자상물질 순으로 나타났다. 목표 제거효율 60%에서 SA/CA 비는 BOD에서 약 3.2%, COD에서 2.5%, SS에서 1.9%, TN 2.5%, TP 2.3%로 나타났다. 입자상물질인 SS는 유기물 및 영양염류에 비하여 유역면적 대비 시설면적이 가장 적게 나타났으며, 유기물질 제거에 큰 시설규모가 필요한 것으로 나타났다. 따라서 인공습지 설계시 유역 토지이용 및 강우특성을 고려하여 적정한 수질과 유량모니터링이 필요하며, 이를 토대로 목표 오염물질 선정이 중요한 것으로 나타났다. 또한, 농업지역의 최적화된 인공습지 위치는 임야가 20~30%, 밭이 20% 이하, 논이 10~50%를 포함하는 곳이 적정한 것으로 평가되었다. 도시지역 인공습지는 도시면적이 증가할수록 효율이 크게 변하지 않기에 가용위치가 적정한 위치로 평가된다. 인공습지의 효율은 유역의 세부 토지이용에 크게 의존하는 것으로 평가되었다. 따라서 인공습지 설계시 농업지역에서는 임야, 밭 및 논의 적정면적을 고려하여 인공습지 위치가 결정되어야 하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.242-244
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• 2022

기관실 선원들의 안전관리를 위해 영상기반 쓰러짐, 안전보호구 착용, 화재감지를 실시간 모니터링하여 사고방지 및 신속한 사고 대응을 할 수 있는 인공지능 모델을 개발하는 연구이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.380-382
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• 2022

해상풍력발전단지 환경평가를 위한 조류충돌저감장치를 개발하기 위하여, 천연기념물 조류를 구부할 수 있는 인공지능 카메라를 개발한다. 보호해야 할 조류를 90프로 이상 정확하게 구분하기 위한 계층구조 라벨링 방법을 고안하고 YOLO5 모델을 사용하여 학습을 수행하고, 그 결과를 보인다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.06a
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• pp.66-68
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• 2008

본 논문은, 전력계통 내의 순시 파형으로부터 전력품질 자동진단을 위한 인공지능형 단상전력품질 진단기를 제안한다. 진단하는 전력품질은 전압강하(Sag), 전압상승(Swell), 과도현상(Transient) 및 전고조파함유율(THD) 이다. 인공지능 구현을 위해서 인공신경망 이론을 이용하였으며, 시뮬레이션 및 TI DSP 320C6713 사용하여 하드웨어를 구현하였다. 인공신경망의 학습을 위하여, 00변전소에서 일년(2007년)동안 측정한 데이터 중에서 Sag, Swell, Transient 특성이 명확히 관측된 150주기의 파형과 정상상태의 50주기 파형으로 구성된 총 200주기의 데이터를 사용하였다. 측정된 파형을 1/60[sec.]마다 256번 샘플링하여, FFT 및 웨이블렛 변환을 시행하여 얻어진 값을 인공신경망 학습에 사용하였다. 상용프로그램 PSIM을 이용하여 인공신경망 학습을 시뮬레이션하였으며, DSP 프로세서를 이용하여 하드웨어로 구현하여 검증하였다.