• 제목/요약/키워드: Data modeling

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실규모 하수처리공정에서 동력학적 동특성에 기반한 인공지능 모델링 및 예측기법 (Artificial Neural Network Modeling and Prediction Based on Hydraulic Characteristics in a Full-scale Wastewater Treatment Plant)

  • 김민한;유창규
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.555-561
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    • 2009
  • The established mathematical modeling methods have limitation to know the hydraulic characteristics at the wastewater treatment plant which are complex and nonlinear systems. So, an artificial neural network (ANN) model based on hydraulic characteristics is applied for modeling wastewater quality of a full-scale wastewater treatment plant using DNR (Daewoo nutrient removal) process. ANN was trained using data which are influents (TSS, BOD, COD, TN, TP) and effluents (COD, TN, TP) components in a year, and predicted the effluent results based on the training. To raise the efficiency of prediction, inputs of ANN are added the influent and effluent information that are in yesterday and the day before yesterday. The results of training data tend to have high accuracy between real value and predicted value, but test data tend to have lower accuracy. However, the more hydraulic characteristics are considered, the results become more accuracy.

시간지체 순환신경망모형을 이용한 수문학적 모형화기법 (Hydrologic Modeling Approach using Time-Lag Recurrent Neural Networks Model)

  • 김성원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1439-1442
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    • 2010
  • Time-lag recurrent neural networks model (Time-Lag RNNM) is used to estimate daily pan evaporation (PE) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$) and mean relative humidity ($RH_{mean}$). And, for the performances of Time-Lag RNNM, it is composed of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of Time-Lag RNNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily PE using Time-Lag RNNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as pan evaporation modeling can be generalized using Time-Lag RNNM.

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다중 측면 기반의 분산 데이터 할당을 위한 MAPN 모델링 (The MAPN Modeling for the distributed Data Allocation based on Multiple Aspects)

  • 박성진
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.745-755
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    • 2000
  • In designing distributed databases, DAP(Data Allocation Problem) is one of the key design issues. Because, however, most of previous researches on DAP have considered only cost aspect, they cannot increase the performance and availability and they are not proper to the system requiring high-availability or real-time processing. Therefore, we need a more formal data allocation model considering multiple aspects. In this paper, we propose the MAPN (Multiple Aspects Petri Net) modeling method for the distributed transaction modeling. The MAPN model, an extended classical petri net, is proposed for the formal modeling considering multiple aspects (cost, performance and availability) concurrently. We demonstrate that we can compose the valid DAP evaluation model considering not only cost but also performance and availability concurrently by using the MAPN structure and MAPN graph.

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정보시스템 재구축 수행 방안과 적용 사례 (The Guideline for Re-Structuring of Information System and Case Study)

  • 최용락;이은상;이현정;정기원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.473-476
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    • 2001
  • 최근 기존 정보시스템에 고객이나 사용자의 다양한 요구사항이나 기업의 환경 변화를 반영하여 새로운 정보시스템으로 재구축하는 경향을 보이고 있다. 이를 통해 기업들에서 경쟁 우위를 선점함으로써 보다 우세한 경쟁력을 갖출 수 있다. 본 논문에서는 정보시스템 재구축을 위한 프로세스 모델링(Process Modeling)과 데이터 모델링(Data Modeling)을 체계적으로 수행하는 방안을 제시하고, 이를 실제로 적용한 사례를 보여준다. 정보시스템의 전체적인 관점에서의 요구사항 및 기존 정보시스템의 미비사항을 분석하여 정보화 대상을 추출하는 프로세스 모델 분석(Process Model Analysis) 단계와 정보화 대상을 개념 모델로 전환하는 논리 데이터 모델링(Logical Data Modeling) 단계, 실제 컴퓨터에 저장하여 사용하는 물리 데이터 모델링(Physical Data Modeling) 단계로 구성된다.

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혼합 흐름 터보팬 엔진의 성능해석 모델링 (The Performance Modeling of a Mixed Flow Turbofan Engine)

  • 김상조;김동현;김귀순;손창민;김유일;민성기
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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    • pp.592-596
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    • 2012
  • 항공기 성능해석을 하기 위해서는 엔진 상세 데이터가 필수적으로 요구된다. 하지만 이러한 엔진 상세 데이터는 항공회사의 경험으로 축적된 자산이기 때문에 엔진 성능 정보를 구하기 어렵다. 본 연구에서는 일반적으로 공개된 자료와 문헌정보를 이용하여 혼합흐름 터보팬 엔진 성능 모델을 구축하고 결과를 비교하였다.

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Analysis of Laughter Therapy Trend Using Text Network Analysis and Topic Modeling

  • LEE, Do-Young
    • 웰빙융합연구
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    • 제5권4호
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    • pp.33-37
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    • 2022
  • Purpose: This study aims to understand the trend and central concept of domestic researches on laughter therapy. For the analysis, this study used total 72 theses verified by inputting the keyword 'laughter therapy' from 2007 to 2021. Research design, data and methodology: This study performed the development and analysis of keyword co-occurrence network, analyzed the types of researches through topic modeling, and verified the visualized word cloud and sociogram. The keyword data that was cleaned through preprocessing, was analyzed in the method of centrality analysis and topic modeling through the 1-mode matrix conversion process by using the NetMiner (version 4.4) Program. Results: The keywords that most appeared for last 14 years were laughter therapy, depression, the elderly, and stress. The five topics analyzed in thesis data from 2007 to 2021 were therapy, cognitive behavior, quality of life, stress, and the elderly. Conclusions: This study understood the flow and trend of research topics of domestic laughter therapy for last 14 years, and there should be continuous researches on laughter therapy, which reflects the flow of time in the future.

LDA기반 토픽모델링을 활용한 공공데이터 기반의 교육용 데이터마이닝 연구 (A Study on Educational Data Mining for Public Data Portal through Topic Modeling Method with Latent Dirichlet Allocation)

  • 신승기
    • 정보교육학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.439-448
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    • 2022
  • 본 연구에서는 공공데이터포털에서 제공하는 교육관련 데이터를 검색하고 토픽모델링 기법을 활용한 분류를 통해 어떠한 데이터의 종류가 구축되어 있으며 활용이 가능한지를 살펴보고자 하였다. 공공데이터포털의 데이터에 대하여 분류체계를 기준으로 교육분야의 파일데이터는 3,072건이 수집되었으며, 검색어를 활용하여 '교육'을 검색하여 나타난 파일데이터 2,361건으로 나타났다. 각각의 데이터셋에 대하여 불용어처리를 실시하고 데이터 전처리를 수행하여 LDA기반 토픽모델링을 활용하여 텍스트마이닝 분석을 실시하였다. 사전에 교육으로 분류된 데이터셋에서는 현재 재학중인 학교급별 학생을 대상으로 지원하는 프로그램과 정보에 대한 내용이 제공되고 있었다. 한편, 교육으로 검색하여 수집된 데이터셋에서는 장애인, 학부모, 노인, 아동 등 평생교육의 관점으로 제공되는 교육 프로그램 및 지원현황이라는 특징이 나타났다. 데이터과학기반의 의사결정 및 문제해결력을 기르기 위해 공공데이터포털이 제공하는 데이터에서 교육과정 및 내용이 충분히 제공되는 것도 좋은 기회가 될 것이다.

3차원 공간 데이터를 활용한 지하시설물의 효율적인 3D 모델링 자동화 기법 (Efficient 3D Modeling Automation Technique for Underground Facilities Using 3D Spatial Data)

  • 이종서
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.1670-1675
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    • 2021
  • 건설산업 영역의 스마트 건설 기술 도입이 빠르게 진행되고 있다. BIM(Building Information Modeling), 드론, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술 등 스마트 건설 기술을 활용하여 시공 현장의 재해율을 낮추고 시공 기간을 단축시키는 효과를 가져온다. 건설 시공 현장 관리를 위한 디지털 트윈 플랫폼을 도입하기 위해서는 실제 시공 현장을 가상의 공간과 동일하게 구축하여 실시간으로 현장 관리를 가능하게 한다. 디지털 트윈 가상공간 구축방법은 시공 전주기 데이터를 수집 및 가공을 하고 3D 모델 파일을 이용하여 시각화 한다. 본 논문에서는 디지털 트윈 공간을 구성하는 3D 모델링을 3차원 공간 데이터를 기반으로 자동생성하여 효율적인 디지털 트윈 공간을 구축하는 모델링 자동화 기법을 소개한다.

전역 토픽의 지역 매핑을 통한 효율적 토픽 모델링 방안 (Efficient Topic Modeling by Mapping Global and Local Topics)

  • 최호창;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.69-94
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    • 2017
  • 최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

Managing and Modeling Strategy of Geo-features in Web-based 3D GIS

  • Kim, Kyong-Ho;Choe, Seung-Keol;Lee, Jong-Hun;Yang, Young-Kyu
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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    • pp.75-79
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    • 1999
  • Geo-features play a key role in object-oriented or feature-based geo-processing system. So the strategy for how-to-model and how-to-manage the geo-features builds the main architecture of the entire system and also supports the efficiency and functionality of the system. Unlike the conventional 2D geo-processing system, geo-features in 3B GIS have lots to be considered to model regarding the efficient manipulation and analysis and visualization. When the system is running on the Web, it should also be considered that how to leverage the level of detail and the level of automation of modeling in addition to the support for client side data interoperability. We built a set of 3D geo-features, and each geo-feature contains a set of aspatial data and 3D geo-primitives. The 3D geo-primitives contain the fundamental modeling data such as the height of building and the burial depth of gas pipeline. We separated the additional modeling data on the geometry and appearance of the model from the fundamental modeling data to make the table in database more concise and to allow the users more freedom to represent the geo-object. To get the users to build and exchange their own data, we devised a file format called VGFF 2.0 which stands for Virtual GIS File Format. It is to describe the three dimensional geo-information in XML(eXtensible Markup Language). The DTD(Document Type Definition) of VGFF 2.0 is parsed using the DOM(Document Object Model). We also developed the authoring tools for. users can make their own 3D geo-features and model and save the data to VGFF 2.0 format. We are now expecting the VGFF 2.0 evolve to the 3D version of SVG(Scalable Vector Graphics) especially for 3D GIS on the Web.

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