• 한국산림과학회지
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• 제83권3호
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• pp.280-285
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• 1994

인공산성우(人工酸性雨)(pH2.0, 3.0, 4.0, 5.6)의 투수(透水)($100ml{\times}12$회(回))매험(賣驗)에 의(依)한 우리나라 주요(主要) 삼림토양(森林土壤)(갈색삼림토양(褐色森林土壤)(B), 암적색삼림토양(暗赤色森林土壤)(D R), 회갈색삼림토양(灰褐色森林土壤)(GrB), 적황색삼림토양(赤黃色森林土壤)(R Y), 화산회삼림토양(火山灰森林土壤)(Va))별(別) 치환성(置換性) 염기(鹽基)의 용탈변화(溶脫變化)와 그에 따른 영향(影響)을 분석검토(分析檢討)한 결과(結果) 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 토양(土壤) 침출액중(侵出液中)의 용출(溶出) Ca 농도(農度)는 각(各) 공시토양(供試土壤) 공(共)히 pH2.0 처리(處理)에서 가장 높았으며 처리(處理) pH 값이 낮아질수록 용탈농도(溶脫農度)는 급격(急激)히 증가(增加)하였다. 또 암적색(暗赤色) 삼림토양(森林土壤)에서는 pH2.0 처리(處理)를 제외(除外)하고는 큰 변화(變化)가 없었다. 2. Mg의 용탈(溶脫) 양상(樣相)은 pH 처리간(處理間)에 완만(緩慢)한 감소(減少) 경향(傾向)을 보였다. K 용탈변화(溶脫變化)는 처리(處理) 초기(初期)부터 처리(處理) 회수(回數)가 증가(增加)할수록 점차(漸次) 감소(減少)하는 경향(傾向)을 보였으며 인공산성우(人工酸性雨)의 pH가 낮을수록 K의 용탈(溶脫)은 점차(漸次) 증가(增加)하였고, 공시토양간(供試土壤間)의 차이(差異)는 적게 나타났다. Na의 용탈(溶脫)은 Mg과 비슷한 경향(傾向)을 보였는데, pH 처리간(處理間)에는 큰 차이(差異)가 없었으며, 암적색(暗赤色) 삼림토양(森林土壤)에서 가장 큰 용탈량(溶脫量)을 나타냈다. 그리고, 적황색(赤黃色) 산림토양(山林土壤)에서는 치환성(置換性) 염기중(鹽基中) Na의 용탈(溶脫)이 가장 많았다. 3. 토양(土壤) 침출액(侵出液)의 각종(各種) 치환성(置換性) 염기(鹽基) 농도(農度)는 공시토양간(供試土壤間)에 다소(多少)의 차이(差異)를 나타냈으나 이들 공(共)히 pH2 처리(處理)에서 가장 높았고 pH가 높아짐에 따라 점차(漸次) 감소(減少)하여 pH5.6의 경우(境遇)에 있어서 가장 낮게 나타났다. 그리고 각(各) 공시토양(供試土壤) 중 치환성(置換性) 염기(鹽基)에 의(依)한 수소이온 소비능력(消費能力)이 가장 큰 삼림토양(森林土壤)은 암적색(暗赤色) 삼림토양(森林土壤)이었고, 그 다음이 화산회(火山灰) 삼림토양(森林土壤), 적황색(赤黃色) 삼림토양(森林土壤), 회갈색(灰褐色) 삼림토양(森林土壤), 갈색(褐色) 삼림토양(森林土壤)의 순(順)이었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.138-146
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• 2003

본 논문에서는 직접적인 방법으로는 산불로 인한 전선의 열화특성을 분석하기 어려우므로 인공화염장치를 이용하여 건전 전선을 일정 시간 간격으로 화염을 가하는 실험을 하였다. 기계적 실험은 인장강도, 연신율 및 비틀림 수 실험을 수행하였다. 또한, 포항지역에 가설되어 운전 중이던 ACSR 480[$\textrm{mm}^2$]가 산불 열화로 인하여 철거된 전선을 수거하여 기계적 특성 시험 및 분석결과와 인공화염장치를 이용한 실험결과를 비교$.$분석하였다. 이 두 개의 분석 자료를 이용하여 향후 산불에 의해 열화된 전선의 상태를 예측할 수 있는 데이터베이스를 만들고, 또한 산불로 인한 ACSR 전선의 수명 진단에 필요한 자료를 제공하고자 한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.173-180
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• 2003

본 논문은 산불 화염에 의한 ACSR 송전선의 열화특성을 분석하기 위하여 인공화염장치를 이용하여 건전 전선을 일정 시간 간격으로 화염을 가하는 실험을 하였다. 이 때 발생되어지는 표면 특성을 확인하였다. 표면 특성 실험은 금속현미경으로 표면 특성을 확인하였다. 또한, 포항지역에 가설되어 운전 중이던 ACSR 480[$\textrm{mm}^2$]가 산불 열화로 인하여 철거된 전선을 수거하여 표면 특성 시험 및 분석 결과와 인공화염장치를 이용한 실험 결과를 비교$.$분석하였다. 이 두 개의 분석자료를 이용하여 향후 산불에 의해 열화된 전선의 상태를 예측할 수 있는 데이터베이스를 만들고, 또한 산불로 인한 ACSR 전선의 수명 진단에 필요한 자료를 제공하고자 한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.1-7
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• 2022

In this paper, a study was conducted to predict natural disasters in Afghanistan based on machine learning. Natural disasters need to be prepared not only in Korea but also in other vulnerable countries. Every year in Afghanistan, natural disasters(snow, earthquake, drought, flood) cause property and casualties. We decided to conduct research on this phenomenon because we thought that the damage would be small if we were to prepare for it. The Azure Machine Learning Studio used in the study has the advantage of being more visible and easier to use than other Machine Learning tools. Decision Forest is a model for classifying into decision tree types. Decision forest enables intuitive analysis as a model that is easy to analyze results and presents key variables and separation criteria. Also, since it is a nonparametric model, it is free to assume (normality, independence, equal dispersion) required by the statistical model. Finally, linear/non-linear relationships can be searched considering interactions between variables. Therefore, the study used decision forest. The study found that overall accuracy was 89 percent and average accuracy was 97 percent. Although the results of the experiment showed a little high accuracy, items with low natural disaster frequency were less accurate due to lack of learning. By learning and complementing more data, overall accuracy can be improved, and damage can be reduced by predicting natural disasters.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.21-25
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• 2022

Korea has relatively less crime than other countries. However, the crime rate is steadily increasing. Many people think the crime rate is decreasing, but the crime arrest rate has increased. The goal is to check the relationship between CCTV and the crime rate as a way to lower the crime rate, and to identify the correlation between areas without CCTV and areas without CCTV. If you see a crime that can happen at any time, I think you should use a random forest algorithm. We also plan to use machine learning random forest algorithms to reduce the risk of overfitting, reduce the required training time, and verify high-level accuracy. The goal is to identify the relationship between CCTV and crime occurrence by creating a crime prevention algorithm using machine learning random forest techniques. Assuming that no crime occurs without CCTV, it compares the crime rate between the areas where the most crimes occur and the areas where there are no crimes, and predicts areas where there are many crimes. The impact of CCTV on crime prevention and arrest can be interpreted as a comprehensive effect in part, and the purpose isto identify areas and frequency of frequent crimes by comparing the time and time without CCTV.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.310-314
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• 2023

The purpose of this study is to predict the remaining capacity of lithium-ion batteries and evaluate their performance using five artificial intelligence models, including linear regression analysis, decision tree, random forest, neural network, and ensemble model. We is in the study, measured Excel data from the CS2 lithium-ion battery was used, and the prediction accuracy of the model was measured using evaluation indicators such as mean square error, mean absolute error, coefficient of determination, and root mean square error. As a result of this study, the Root Mean Square Error(RMSE) of the linear regression model was 0.045, the decision tree model was 0.038, the random forest model was 0.034, the neural network model was 0.032, and the ensemble model was 0.030. The ensemble model had the best prediction performance, with the neural network model taking second place. The decision tree model and random forest model also performed quite well, and the linear regression model showed poor prediction performance compared to other models. Therefore, through this study, ensemble models and neural network models are most suitable for predicting the remaining capacity of lithium-ion batteries, and decision tree and random forest models also showed good performance. Linear regression models showed relatively poor predictive performance. Therefore, it was concluded that it is appropriate to prioritize ensemble models and neural network models in order to improve the efficiency of battery management and energy systems.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.27-32
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• 2020

본 논문에서는 금속스크랩이 쌓이는 스크랩박스의 적치 상태를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 적치 상태 측정 문제를 다중 클래스 분류 문제로 정의하여, 딥러닝 기법을 이용해 스크랩박스 촬영 영상만으로 적치 상태를 구분하도록 하였다. Transfer Learning 방식으로 학습을 진행하였으며, 딥러닝 모델은 NASNet-A를 이용하였다. 더불어 분류 모델의 정확도를 높이기 위해 학습된 NASNet-A에 랜덤포레스트 분류기를 결합하였으며, 후처리를 통해 안전성을 높였다. 현장에서 수집된 4,195개의 데이터로 테스트한 결과 NASNet-A만 적용했을때 정확도 55%를 보였으며, 제안 방식인 Random Forest를 결합한 NASNet은 88%로 향상된 정확도를 달성하였다.

• 산업진흥연구
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• 제7권1호
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• pp.1-8
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• 2022

본 논문은 중도중단 데이터가 포함된 생존데이터의 경우 적용할 수 있는 기계학습 방법에 대해 살펴보았다. 우선 탐색적인 자료분석으로 각 특성에 대한 분포, 여러 특성들 간의 관계 및 중요도 순위를 파악할 수 있었다. 다음으로 독립변수에 해당하는 여러 특성들과 종속변수에 해당하는 특성(사망여부) 간의 관계를 분류문제로 보고 logistic regression, K nearest neighbor 등의 기계학습 방법들을 적용해본 결과 적은 수의 데이터이지만 통상적인 기계학습 결과에서와 같이 logistic regression보다는 random forest가 성능이 더 좋게 나왔다. 하지만 근래에 성능이 좋다고 하는 artificial neural network나 gradient boost와 같은 기계학습 방법은 성능이 월등히 좋게 나오지 않았는데, 그 이유는 주어진 데이터가 빅데이터가 아니기 때문인 것으로 판명된다. 마지막으로 Kaplan-Meier나 Cox의 비례위험모델과 같은 통상적인 생존분석 방법을 적용하여 어떤 독립변수가 종속변수 (t_i, δ_i)에 결정적인 영향을 미치는지 살펴볼 수 있었으며, 기계학습 방법에 속하는 random forest를 중도중단 데이터가 포함된 생존데이터에도 적용하여 성능을 평가할 수 있었다.

• 한국환경과학회지
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• 제19권7호
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• pp.843-848
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• 2010

This study focused on the characteristics of change soil water with respect to soil thickness and soil mixture ratio, in order to effectively carry out an afforestation system for a roof with a low level of management and a light weight. Soil hardness tended to increase as sand particle was increase regardless soil thickness and soil porosity had more higher artificial soil than natural soil mixture. In case of soil pH, natural soil mixture had between 6.7 and 7.4, and artificial soil mixture had 6.0~6.8. Organic matter, electrical conductance and exchangeable content were highest in $L_{10}$, which it had the highest leafmold ratio. Soil moisture tension(kPa) in 15cm soil thickness was observed natural soil mixture had a considerable change but artificial soil mixture had a gradual change when non-rainfall kept on. In the experimental $L_{10}$, $S_{10}$, $S_7L_3$ and $S_5L_5$ object, the amount of moisture tended to rapidly decrease. However, in the experimental $P_7P_1L_2$, $P_6P_2L_2$, $P_5P_3L_2$ and $P_4P_4L_2$ objects, which contained pearlite and peat moss, the amount of moisture tended to gradually decrease. As a result, the use of a artificial soil mixture soil seems to be required for the afforestation of a roof for a low level of management.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제21권6호
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• pp.791-797
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• 1998

An attempt to clarify the landscape structure of urban areas was carried out on Mt. Hwangryung located in the center of Pusan, southern Korea. By means of aerial photographs and field survey, a vegetation map including land-use pattern was made. Landscape structure was described by analyzing the vegetation map. Landscape element types were classified into secondary forest, introduced plantation, and other elements including urbanized area. almus firma and Pinus thunbergii communities, introduced plantation elements, formed matrix and some secondary forest elements and the other artificial plantations of small scale tended to distribute as small patches in such matrix. The number of patches per unit area in secondary forest elements was more than that in introduced plantation element. The result on patech size was vice versa. As the results of landscape ecological analyses, it was estimated that differentiation of patches recognized in community level would be related to artificial interference and those in sub-communities levels to natural process such as progression of succession. On the other hand, restoration plans in viewpoints of restoration and landscape ecology were suggested to improve ecological quality of Mt. hwangryung.