Compared to a low concentration, a high concentration clearly entails limitations in terms of predictive performance owing to differences in its frequency and environment of occurrence. To resolve this problem, in this study, an artificial intelligence neural network algorithm was used to classify low and high concentrations; furthermore, two prediction models trained using the characteristics of the classified concentration types were used for prediction. To this end, we constructed training datasets using weather and air pollutant data collected over a decade in the Cheonan region. We designed a DNN-based classification model to classify low and high concentrations; further, we designed low- and high-concentration prediction models to reflect characteristics by concentration type based on the low and high concentrations classified through the classification model. According to the results of the performance assessment of the prediction model by concentration type, the low- and high-concentration prediction accuracies were 90.38% and 96.37%, respectively.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.404-404
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2011
최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.16
no.5
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pp.437-445
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2016
Since typhoon is a critical meteorological disaster, some advanced countries have developed typhoon damage prediction models. However, although South Korea is vulnerable to typhoons, there is still shortage of study in typhoon damage prediction model reflecting the vulnerability of domestic building and features of disaster. Moreover, many studies have been only focused on the characteristics and typhoon and regional characteristics without various influencing factors. Therefore, the objective of this study is to analyze typhoon damage by path and develop to prediction model for building damage ratio by using multiple regression analysis. This study classifies the building damages by typhoon paths to identify influencing factors then the correlation analysis is conducted between building damage ratio and their factors. In addition, a multiple regression analysis is applied to develop a typhoon damage prediction model. Four categories; typhoon information, geography, construction environment, and socio-economy, are used as the independent variables. The results of this study will be used as fundamental material for the typhoon damage prediction model development of South Korea.
Deep soft ground in mouth of Nackdong river requires to be analysed with prediction method concerning characteristics of secondary consolidation from the beginning because it causes excessive settlement due to time-dependant secondary consolidation characteristics. This study investigated characteristics of extended settlement by conducting one-dimensional theory, elasto-plastic model and visco-elasto-plastic model as well as analyzing long-term measuring data observed over 2,000 days. According to one-dimensional theory and elasto-plastic model, there is not definite correlation between height of embankment and depth of soft ground while visco-elasto-plastic model showed similar result of settlement to that of long-term measuring data. Consequently it is suggested that applying visco-elasto-plastic model to developing deep underground place as studied area on predicting extended settlement before construction prevents economic loss and delay during process by preparing secondary consolidation characteristics.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.39-39
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2021
기상재해를 극소화하기 위해서는 그 원인이 되는 기상현상의 규모와 거동을 명확히 감시하고 분석하여 신뢰성 있는 예측정보가 제공되어야 한다. 최근 위험기상 발생빈도가 증가하여 초단기 및 위험기상 예보의 정확도 향상을 위한 고품질 레이더 정보 활용 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더는 전자파를 이용하여 강우의 양과 분포, 이동특성을 관측하는 장비로써 우리나라는 초단기적 위험기상 대응능력 향상을 추진하기 위한 목적으로 첨단 성능의 이중편파레이더 관측망을 구축하고 있다. 국내 기상관측용 레이더는 기상예보(기상청), 홍수예보(환경부), 군 작전 기상지원(국방부) 등으로 각 기관이 개별적으로 설치운영 하고 있다. 본 연구에서는 관계부처에서 운영하고 있는 레이더의 합성장을 이용하여 강수장의 상관성을 기반으로 이류(advection) 특성을 도출하였다. 정확도 있는 이류특성을 도출하기 위하여 시간해상도는 10분을 적용하였으며 가우시안 필터링 기법을 적용하여 강수장 상관분석을 수행하였다. 호우와 태풍을 대상으로 강수장의 이류패턴을 추출하여 강수장의 이동방향 및 속도를 고려한 강수량 예측기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과는 격자형 강수예측정보를 제공하여 AI 홍수예보 및 수치예보 모델의 초기조건 입력 등에 활용되어 기후변동성에 따른 대국민 안전 실현을 확보하는데 기후변화 대응전략의 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 덧붙어, 4차 산업혁명에 따른 수문기상 빅 데이터(big data) 통합 플랫폼을 구축하여 고해상도 홍수대응 기술 및 GIS 및 모바일 시스템을 연계한 실시간 기후재해 예·경보가 가능할 것으로 사료된다.
Koo, Kang Min;Han, Kuk Heon;Lee, Gyumin;Jun, Kyung Soo;Yum, Kyung Taek
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.419-419
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2021
수자원 관리 패러다임은 공급 위주에서 수요관리로 전환되고 있다. 가용한 수자원은 한정적이나 급속한 인구증가와 도시화로 인한 물 수요의 증가로 수요관리의 효율성이 중시되고 있기 때문이다. 기존 상수도시스템은 노후화로 가동효율이 점차 낮아지고 있으며, 인력으로 월 또는 격월로 소비자의 물 사용량을 검침해 실시간 관리가 불가능하여 수요와 공급의 불균형을 초래한다. 이러한 문제를 해결할 대안으로 IT 기술과 전통적인 물관리 기술을 접목한 Smart Water Grid는 양방향 통신장치를 이용해 실시간으로 소비자의 물 사용량을 모니터링한다. 물 사용 특성을 잘 파악하면 보다 정확한 물 수요 예측이 가능하다. 특히 소비자들의 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 파악하면 미래 물 수요 예측에 도움이 된다. 예측된 물 수요량에 따라 물 공급 배분 계획을 수립하여 운영 효율성을 높일 수 있다. 물 수요예측 방법 중 k-mean 군집분석은 시간별 물 사용량을 이용해 서로 유사한 여러 개의 부분집합으로 할당하여 분류하는 Machine learing 방법으로 물 사용의 유사성을 파악할 수 있다. SWG 연구단은 2019년 Vietnam Hai Duong province에 SWG Pilot plant를 구축하고 27개의 Smart water meter를 설치하여 운영하고 있다. 이에 본 연구에서는 소비자의 물 사용 특성을 분석하기 위해 27개 SWM로부터 수신된 2019년 11월 14일부터 2020년 12월 3일까지 1시간 단위의 물 사용량 데이터를 수집하였다. 그리고 k-mean 군집 방법을 이용해 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 분석하였다. 이 때 최적의 군집 개수 결정을 위해 Elbow 방법을 적용하였다. 분석 결과 각 소비자의 물 사용량 특성에 따라 평균 물 수요패턴 추정이 가능하며, 향후 물 수요 예측에 도움이 될 것으로 사료된다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.1
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pp.95-99
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2018
In this paper, we propose an efficient pixel value prediction algorithm that can accurately predict pixel value using neighboring pixel values scanned in reverse s-order in the image. Generally, image has similarity with similar values between adjacent pixel values, and may have directional edge characteristics. In this paper, we proposed a method to improve pixel value prediction accuracy by improving GAP(Gradient Adjacent Pixel) algorithm for predicting pixel value by using similarity between adjacent pixels and edge characteristics. The proposed method increases the accuracy of the predicted pixel value by precisely predicting the pixel value using the positional weights of the neighboring pixels. Experiments on real images confirmed the superiority of the proposed algorithm. The proposed algorithm is useful for applications such as reversible data hiding, reversible watermarking, and data compression applications.
A robust signal transition density propagation method for a zero delay model is presented to obtain the signal transition density for estimating the power consumption. The power estimation for the zero delay model is a proper criteria for the lower boundary of power consumption. Since the input characteristics are generally unknown at design stage, robust estimation for wide range input characteristics is very important for the power consumption. In this paper, a conventional transition estimation method will be explored. And this exploration will be analyzed with the input/output signal transition behavior and used to propose the robust signal transition density propagation for the power estimation. In order to apply to practical circuits, the reconvergent path, which is crucial to affect the exactness of the power estimation, will be studied and an algorithm to take the reconvergent path into consideration will be presented. In experiment, the proposed methodology shows better robustness, comparable accuracy and elapsed time compared to the conventional methods.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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1997.05a
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pp.51-54
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1997
방독마스크 수명예측을 위하여는 여러 모델식이 제안되었으며, Cohen등은 bed-residence 흡착 모델을 사용하여 정화통에서 채취한 활성탄을 carbon tube에 bed-residence time이 같게 충전시켜 습도에 따른 정화통의 수명을 예측하였다. 그리고, Mover는 Potential Jonas 모델을 적용하여 환경적 조건들과 아세톤에 대하여 유기증기 정화통의 특성을 묘사하였다. (중략)
본고에서는 TDX-1A 시스팀의 운용 데이터를 신뢰도 측면에서 분석하여, 시스팀이 가지는 신뢰도 분포 특성과 고장 현황 구성을 살펴보았다. 또한 하드웨어 신뢰도만 예측될 수 있는 시스팀에서 예측하기 어려운 하드웨어 외적 요인에 의한 고장이 시스팀의 신뢰도에서 차지하는 부분을 추정함으로써 하드웨어 고장과 소프트웨어 및 운용중 에러에 의한 고장을 감안한 시스팀 신뢰도 예측이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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