• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.1401-1408
• /
• 2000

소프트웨어 개발 초기 단계의 문제점이 개발 후반부 산물의 품질에 심각한 영향을미치기 때문에 설계 명세를 이용하여 위험 부분을 예측하는위험도 예측 모델은 전체 시스템 개발비용을 낮추는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 예측 모델은 결과 산물이 매우 크고 실행 정확성이 요구되는통신 소프트웨어 같은 실시간 시스템 설계에 더욱 필요하다. 판별분석, 인공신경망, 분류트리 등의 기법들을 이용한 모델들이 제안되었으나 이들은 결과에 대한 원인 분석의 어려움, 낮은 확장성 등의 문제점들을 지니고 있었다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘에 의해 구축된 퍼지 규칙 베이스를 이용한 위험도 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 예측 결과에 대한 원인 분석이 용이하고 높은 확정성과 적용성을 지니고 규칙수에 대한 제안이 없다. 이러한 내부특성들 비교의 모의 실을 통한 예측 정확도 비교를 통해 제안 모델이 타 모델들보다 우수함을 보였다.

• 생태와환경
• /
• 제41권spc호
• /
• pp.11-20
• /
• 2008

본 연구에서는 농림부와 환경부의 전국수질측정망 자료를 이용하여 2002년 9월 전후에 조사된 전국 290개 농업용 저수지의 Chl-${\alpha}$ 농도를 예측하였다. 우리나라 290개 농업용 저수지의 9월 전후 영양상태를 분류한 결과, 부영양 상태 이상을 나타내는 저수지가 $TSI_{CHL}\;64.1%,\;TSI_{TP}\;75.5%$로 대부분의 저수지가 높은 부영양화 상태를 보였다. 이렇게 분류된 저수지의 영양 상태를 환경특성에 따라 판별분석을 실시하였다. 그 결과 전체 판별적중률은 약 60%를 보였다. 판별분석의 결과에 정준분석을 실시한 결과, 각 그룹은 영양상태에 따라 구분이 되었으며, COD, DO, TP등이 중요한 인자로 나타났다. 또한 MLP-PSO 모델을 이용하여 부영양화에 따른 저수지 수질을 예측한 결과 높은 예측력을 보였으며 (r=0.831, p<0.05), 민감도 분석 결과 COD와 TP가 상대적으로 가장 중요한 요인으로 작용하였으며, 고도 및 제방 높이는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제26권3호
• /
• pp.281-301
• /
• 2024

송전선로 지중화 사업의 일환인 전력구 터널은 쉴드TBM 공법에 의해 건설된다. 쉴드TBM 구성요소 중 디스크커터는 암반을 파쇄하는 중요한 역할을 수행한다. 마모한계에 도달하거나 편마모와 같은 파손이 발생함에 따라 적절한 교체가 이루어져야 효율적인 터널 공사가 가능하다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 디스크커터의 마모량과 회전수를 기반으로 디스크커터의 마모상태를 판별하기 위한 딥러닝 알고리즘 개발을 수행하였다. 실대형 굴진시험 결과를 통해 디스크 커터의 마모상태에 따라 측정데이터가 상이하게 획득되는 것을 확인하였다. 합성곱신경망 모델을 기반으로 실시간 측정데이터를 활용하여 디스크커터의 마모특성을 판별할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 합성곱신경망의 필터를 통해 데이터의 분포 특성을 학습할 수 있고, 이러한 패턴 특징을 통해 균등마모와 편마모를 분류할 수 있는 모델의 성능을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.103-113
• /
• 2014

본 연구에서는 동적 다변량 그래프 데이터의 연속적 분석이 가능한 질의 모델을 설계 및 구현하였다. 먼저, 질의 모델을 판별함수 설정과 시간에 따른 통합 방법 선택의 두 단계로 설계하고, 질의 패널, 그래프 시각화 패널, 속성 패널로 구성된 질의 시스템으로 구현하였다. 또한, 그래프 표현에는 노드-링크 다이어그램과 Force-Directed Graph Drawing 알고리즘을 이용하였으며, 질의 결과로 선택된 대상들에 효과를 적용하여 사용자가 시각적으로 구분할 수 있도록 처리하였다. 마지막으로, 세계 소형 무기 거래량 데이터를 이용하여, 본 연구에서 설계한 동적 다변량 그래프 질의 모델을 검증하였다. 본 연구는 동적 그래프의 연속적 분석이 가능한 새로운 질의 모델을 설계하는 것을 통해, 기존 모델이 동적 그래프를 시점별로 이산적으로만 분석할 수 있는 한계를 개선하였다는데 의의가 있다. 본 연구는 추세 분석이나, 복잡계 네트워크 해석 등 동적 그래프를 사용하는 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 공학논문집
• /
• 제2권1호
• /
• pp.57-62
• /
• 1997

MPEG-1에서 사용하고 있는 두가지 심리음향모델은 서로 다른 매스킹 패턴과 매스킹 인덱스 그리고 매스킹 레벨의 산출 과정을 거친다. 결과적으로 모델 1은 우수한 순음/잡음 판별로 인하여 정확한 매스킹 레벨을 산출하지만 SMR 산출에 worst case를 가정하고 오디오 신호의 동적인 상태를 무시하기 때문에 모델 2보다 저하된 성능을 보여주는 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서는 고정 전송율로 설계된 MPEG-1 오디오를 가변 전송율로 변환하였을 때 심리음향모델 1과 2의 성능이 어떻게 나타나는지에 대해 알아보았다. 모의 실험 결과 모델 2는 1에 비해 dual channel 모드에서 평균 30kbps, joint stereo 모드에서 평균 20 kbps 정도 이득을 제공하는 것으로 나타났다. 일반적으로 joint stereo 모드는 dual channel 모드에 비해 많은 이득을 제공하는 것으로 알려져 있는데, 이러한 현상은 attack이 많은 오디오 신호의 경우 모델 1에서 더 심하게 나타남을 알 수 있다. 이는 모델 1이 pre-echo를 줄이기위해 각 채널에서 과도하게 SMR을 산출하기 때문이다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권3호
• /
• pp.401-410
• /
• 2021

최근 산업제어시스템은 인터넷에 연결하지 않은 폐쇄적 상태로 운영하는 과거와 달리 원격지에서 데이터를 확인하고 시스템 유지보수를 위해서 개방적 통합적인 스마트한 환경으로 변화하고 있다. 반면에 상호연결성이 증가하는 만큼 산업제어시스템을 대상으로 사이버 공격이 증가함에 따라 산업 공정의 비정상 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 산업 공정의 결정적 규칙적인 점을 고려하여 정상데이터만을 학습시킨 탐지 모델의 결과 값과 실제 값을 비교해서 비정상 여부를 판별하는 것이 적절하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 HAI 데이터셋 20.07과 21.03을 이용하며, 순환신경망에 게이트 구조가 적용된 GRU 알고리즘으로 서로 다른 타임 스텝을 적용한 모델을 결합하여 앙상블 모델을 생성한다. 그리고 다양한 성능평가 분석을 통해 단일 모델과 앙상블 순환신경망 모델의 탐지 성능을 비교하였으며 제안하는 모델이 산업제어시스템에서 비정상 탐지하는데 더욱 적합한 것으로 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.143-143
• /
• 2023

최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.

• 한국음향학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.182-187
• /
• 2003

본 논문에서는 방사 기저함수 (RBF: Radial Basis Function) 신경망을 이용하여 특징 파라미터를 사상시켜 화자인식의 성능을 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 동일한 화자의 유무선 전화의 백터 영역이 서로 다르므로 제안한 화자확인시스템은 유무선 학습모델을 생성하기 위해서 먼저 음성인식을 통해 유무선 채널을 판별하고, 학습하지 않은 채널의 모델은 방사 기저함수 신경망을 이용하여 학습된 모델의 특징 벡터 (LPC-켑스트럼)를 사상하는 방법이다. 모의 실험 결과 기존의 켑스트럼 평균 차감법을 사용할 때보다 제안한 알고리즘을 적용했을 때의 인식율이 약 0.6%∼10.5%의 성능 향상을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.176-185
• /
• 2003

SCM은 제품생산을 위한 프로세스를 부품조달에서 생산계획, 납품, 재고관리 등을 효율적으로 처리할 수 있는 관리 솔루션이다. SCM은 그 기본이 공급망 전체를 보고 최대의 효율을 목표로 프로세스를 꾸준히 혁신하는 활동이다. 여기에는 조직, 예산, 책임과 권한이 재조정되고 설정돼야 하기 때문에 어떤 접근방법으로 구축하는 냐에 따라 성패를 좌우한다. 이에 SCM통합전략과 추진방법으로 통합모형과 시스템의 구성요소, 정보기반기술, 응용기술, 추진모델에 의한 구축방안을 제안하였다. 이러한 방안에 접근하기 위해서는 무엇보다 기업의 공급망상의 보완점과 어떤 부분이 비효율성인가를 판별해야 하고 둘째, 공급사슬의 미래비젼과 목표를 설정하여 무엇이 성공적인 공급망을 좌우하는가를 고려한다. 셋째, 현재의 공급망과 미래공급망사이의 갭을 없애기 위한 조치를 도출한다. 넷째, 위의 결과로서 기업의 일치된 공급망전략의 통합모형 및 구축모델에 대한 대안이 도출되어야 할 것이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제5권3호
• /
• pp.13-20
• /
• 1985

우리나라 주요(主要) 감조하천(感潮河川)에서의 보름주기수위변화(週期水位變化)를 조사(調査)하기 위한 초기노력(初期努力)이 서술(敍述)되었다. 낙동강(洛東江) 및 금강감조구간(錦江潮租區間)의 보름간의 조석(潮汐)을 재현(再現)하기 위한 l차원(次元) 동수역학적(動水力學的) 조석(潮汐數値)모델이 수립(樹立)되었다. 이 모델은 평균(平均)) 대조시(大潮時) 천조위(千潮位) 및 평균소조시(平均小潮時) 천조위(千潮位)가 전도현상(顚倒現象) 보이는 개략적(槪略的)인 위치(位置)를 판별(判別)하는데도 이용(利用)되었다. 보름주기수위변화(水位變化)의 기본적(基本的)인 물리과정(物理科程)을 LeBlond이 제시(提示)하는 모델에 의해 설명(說明)하였다. 이 초기연구(初期硏究)의 궁극적(窮極的) 목표(目標)는 우리나라 감조하천(感潮河川)의 조석역학(潮汐力學)을 이해(理解)하고자 하는데 있다.