• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권4_2호
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• pp.453-465
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• 2021

Recently, photogrammetry, TLS(Terrestrial Laser Scanner), MMS(Mobile Mapping System)-based techniques have been applied to estimate earthwork volume for construction management. The primary objective of this study is to analyze the accuracy of earthwork volume estimating between photogrammetry and TLS, MMS that improves the traditional surveying method in convenience, estimating accuracy. For this, the following research works are conducted sequentially; 1) literature review, 2) core algorithm analysis, 3) surveying data acquisition using photogrammetry, TLS, MMS, 4) estimated earthwork volume comparison according to surveying method. As a result of the experiment, it was analyzed that there were earthwork volume errors of 1,207.5m³ (14.03%) of UAV-based digital map, 391.5m³(4.55%) of UAV, TLS integrated digital map, and 294.9m³(3.43%) of UAV, MMS integrated digital map. It is expected that the result of this study will be enormous due to the availability of the analyzed data.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권3호
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• pp.29-34
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• 2023

Recently, the rapid development of artificial intelligence technology, many studies are being conducted to predict the risk of heart disease in order to lower the mortality rate of cardiovascular diseases worldwide. This study presents exercise or dietary improvement contents in the form of a software app or web to patients with cardiovascular disease, and cardiovascular disease through digital devices such as mobile phones and PCs. LR, LDA, SVM, XGBoost for the purpose of developing "Life style Improvement Contents (Digital Therapy)" for cardiovascular disease care to help with management or treatment We compared and analyzed cardiovascular disease prediction models using machine learning algorithms. Research Results XGBoost. The algorithm model showed the best predictive model performance with overall accuracy of 80% before and after. Overall, accuracy was 80.0%, F1 Score was 0.77~0.79, and ROC-AUC was 80%~84%, resulting in predictive model performance. Therefore, it was found that the algorithm used in this study can be used as a reference model necessary to verify the validity and accuracy of cardiovascular disease prediction. A cardiovascular disease prediction analysis algorithm that can enter accurate biometric data collected in future clinical trials, add lifestyle management (exercise, eating habits, etc.) elements, and verify the effect and efficacy on cardiovascular-related bio-signals and disease risk. development, ultimately suggesting that it is possible to develop lifestyle improvement contents (Digital Therapy).

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.893-903
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• 2022

Recently, computer vision (CV)-based safety monitoring (i.e., object detection) system has been widely researched in the construction industry. Sufficient and high-quality data collection is required to detect objects accurately. Such data collection is significant for detecting small objects or images from different camera angles. Although several previous studies proposed novel data augmentation and synthetic data generation approaches, it is still not thoroughly addressed (i.e., limited accuracy) in the dynamic construction work environment. In this study, we proposed a game engine-driven synthetic data generation model to enhance the accuracy of the CV-based object detection model, mainly targeting small objects. In the virtual 3D environment, we generated synthetic data to complement training images by altering the virtual camera angles. The main contribution of this paper is to confirm whether synthetic data generated in the game engine can improve the accuracy of the CV-based object detection model.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.227-231
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• 2015

The focus of this study is on the accuracy in quantity estimates made by BIM for materials needed during construction. BIM-Revit Architecture 2014 is utilized to establish the information for an actual case to conduct estimates for the amount of reinforced concrete and formwork needed. The actual case is with a total construction area of 5,438 square meters and a total floor area of 31,623 square meters. The building commenced in December 2012 and the major structure has been completed in 2014. It is a RC structure with 4 stories underground, 12 stories above and 3 roof floors. The result shows that both of the quantity estimates of reinforced concrete and formwork are higher than that of actual use in the case. The estimate of reinforced concrete is higher than that of actual use by 2.18%, while the estimate of formwork is higher than that of the actual use by 13.04%. The results indicate that the estimate of reinforced concrete made by BIM has high accuracy, but the accuracy of the formwork estimate still needs improvement.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.527-539
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• 2023

In the positioning algorithm of two-dimensional planar sensor array, the estimation error of time difference-ofarrival (TDOA) algorithm is difficult to avoid. Thus, how to achieve accurate positioning is a key problem of the positioning technology based on planar array. In this paper, a method of sensor reliability discrimination is proposed, which is the foundation for selecting positioning sensors with small error and excellent performance, simplifying algorithm, and improving positioning accuracy. Then, a positioning model is established. The estimation characteristics of the least square method are fully utilized to calculate and fuse the positioning results, and the non-uniform weighting method is used to correct the weighting factors. It effectively handles the decreased positioning accuracy due to measurement errors, and ensures that the algorithm performance is improved significantly. Finally, the characteristics of the improved algorithm are compared with those of other algorithms. The experiment data demonstrate that the algorithm is better than the standard least square method and can improve the positioning accuracy effectively, which is suitable for vibration detection with large noise interference.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권3호
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• pp.406-415
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• 2024

As the equipment of the military has become more advanced and expensive, the cost of securing spare parts is also constantly increasing along with the increase in equipment assets. In particular, forecasting demand for spare parts one of the important management tasks in the military, and the accuracy of these predictions is directly related to military operations and cost management. However, because the demand for spare parts is intermittent and irregular, it is often difficult to make accurate predictions using traditional statistical methods or a single statistical or machine learning model. In this paper, we propose a model that can increase the accuracy of demand forecasting for irregular patterns of spare parts demanding by using a combination of statistical and machine learning algorithm, and through experiments on Cheonma spare parts demanding data.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.185-192
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• 2015

본 연구에서는 현행 지적정보의 생성 및 품질 관리 방법의 검토를 통해 지적정보의 품질이 어떻게, 어느 정도의 수준으로 관리되고 있는지를 분석하였다. 그리고 이에 대한 문제점을 도출하고 이를 기초로 지적정보의 품질 수준 향상 방안을 제시하고자 하였다. 연구성과는 다음과 같다. 지적정보의 품질 관리의 방법과 수준을 검토하고 이에 대한 문제점을 도출한 결과, 현행 지적정보의 품질 관리는 도형과 속성정보를 포괄하는 품질 관리가 아닌 주로 위치정확도 부분에 국한되어 품질이 관리되고 있는 것으로 나타났다. 또한 공간정보 분야 품질 관리에 관한 국제표준(ISO 19113)기구에서 권고하고 있는 품질 측정 요소의 반영이 미흡한 것으로 나타났다. 이에 대한 개선방안으로 연구에서는 국제수준의 품질관리 방안, 품질 검사 공정의 도입 방안, 독립된 품질 검사 조직의 창설 방안 등을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1419-1429
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• 2010

외환위기 이후 본격적으로 시작된 외국계 대형 은행의 국내 진출 및 선진 금융상품의 수입은 국내 은행 산업 구조와 환경을 변화시키고 경쟁을 가속화시켰다. 앞으로 일어날 변화 및 추세에 대한 정확한 예측은 경쟁이 치열한 환경에서 국내의 은행이 생존하고 발전하기 위해 필수적인 요소이며 그 중에서도 대출 신청 고객에 대한 승인 여부에 대한 예측은 대출 상품이 은행 경영에 있어 가장 큰 비중을 차지하는 수익의 원천이자 신용 리스크 관리의 중심이 된다는 점에서 큰 의미가 있다. 따라서 본 논문에서는 대출 심사 결과의 예측 정확성을 높이기 위한 방법을 제시하고자 한다. 수행 단계로는 상관관계 분석과 특징선택 기법을 통해 대출승인 결과에 유의한 영향을 주는 예측변수들을 선별하고 선별된 변수로 2-Step 군집화 기법을 통해 고객을 군집화 하였다. 이후 각 군집에 LR, NN, SVM 기법을 활용하여 구축한 예측 모형을 적용하여 정확도가 가장 높은 모형을 찾아보았다. 최종적으로 기존 방식의 대출 심사 모형에 LR, NN, SVM 예측 모형을 적용했을 때 산출된 결과와 제안한 모형의 결과를 비교하여 예측의 정확도를 평가하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.841-850
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• 2019

본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권2호
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• pp.302-310
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• 2022

본 연구는 효율적인 산림시업계획 수립을 위하여 입목의 측정정보와 머신러닝 알고리즘을 이용하여 주요 침엽수종(소나무, 잣나무, 낙엽송)의 수관급 분류를 목적으로 하였다. 입목의 측정정보는 9년간 수집된 국유림 모니터링 정보를 활용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 Random Forest (RF), XGBoost (XGB), Light GBM (LGBM)을 사용하였다. 알고리즘의 정확도, 정밀도, 재현율, F1 score를 이용한 성능평가를 통하여 알고리즘의 정확도를 비교·평가하였다. 분석결과, 소나무림, 잣나무림, 낙엽송 모두 RF 알고리즘이 성능평가 점수가 가장 높았으며, 수종별로는 소나무가 정확도 약 65%, 정밀도 약 72%, 재현율 약 60%, F1 score 약 66%로 성능평가 점수가 가장 높았다. 수관급은 우세목의 정확도가 약 80%이상으로 높았으나, 준우세목과 중간목, 피압목의 분류 정확도는 낮게 평가되었다. 본 연구결과는 산림시업의 간벌목 선정에 있어 의사결정을 위한 참조자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.