상수관망의 수리학적 거동을 해석함에 있어 현재까지 제안된 일반적인 방법은 유량기반 수리해석(Demand Driven Analysis, DDA)과 압력기반 수리해석(Pressure Driven Analysis, PDA)이다. DDA는 상수관망이 정상적으로 운영되는 상태에서 수리해석 결과를 빠르게 제시할 수 있으며, PDA는 관파괴 및 관내 저압력 상태시 DDA 방법으로는 모의할 수 없는 각 절점의 실질적인 공급가능유량을 제시할 수 있다. PDA 수행에 있어 우선적으로 각 절점에서 특정 압력마다 공급가능유량을 산정할 수 있는 관계식(Head-Outflow Relationship, HOR)을 결정해야 한다. 기존 연구들에서는 상수관망을 구성하는 각 절점에서 HOR이 다르고 각 절점의 HOR 검증을 위해서는 현장데이터의 실측이 필요하다고 지적하였다. 또한 다중 관파괴 상황과 같이 수리학적 조건이 변경된 상태에서 각 절점의 HOR 특성을 파악하기 위해서는 모든 절점에 모니터링 시스템이 구축되어 있어야 하는 제약조건이 있다. 본 연구는 실제 상수관망 형태의 모의 상수관망을 제작하여 상수관망의 정상상태 및 현장에서 측정이 어려운 비정상상태 운영조건을 시나리오별로 구성하고 각 조건 하에서 절점들의 압력 및 유량을 실시간으로 확인하였다. 또한 측정된 실험결과와 기존 HOR 관계식을 비교 평가하여 최소 오차 결과를 보이는 HOR을 제시하였으며, 특정 절점에서 다중 관파괴 발생시 HOR 특성을 파악하였다. 이로부터 관파괴 위치가 다르거나 다중 관파괴가 발생하더라도 특정 절점의 압력(수두) 저하에 따른 공급가능유량의 축소 현상은 본래 대상 절점이 가지고 있는 지수함수 형태인 고유한 HOR을 따라 감소하는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 실험을 통해 측정한 압력-유량 관계와 기존 HOR 식들을 비교한 결과 최소 오차를 보이는 지수함수 형태의 Wagner 등1)이 제안한 식을 최적의 HOR 관계식으로 제안하며, 해당 식의 지수 m은 3.0으로 적용할 것을 제안한다.
In order to estimate the quantitative roles of the tide induced residual currents, density currents and wind driven currents on the residual currents in Kwangynag Bay Korea, numerical experiments with a diagnostic multi-level model were carried out. Density currents were calculated from the temperature and salinity data observed in January, May, August and November 1998. Anti-clockwise circulations are formed at the western inner part of the bay, the location from the east of Myodo Is. to the south of POSCO Co. and the place between Yeosu peninsula and Namhae Is. from the calculation results of the tide induced residual currents. Velocities of the density currents are less than 3cm/s at the western inner part of the bay and about 5cm/s at the southern entrance of the bay. Density currents get strong in summer and weak in autumn. Wind driven currents at the surface layer flow in the directions of the given winds which are the daily mean winds when the temperature and salinity observations are carried out. In the middle and lower layers, however the wind driven currents flow in the opposite direction to the surface currents as supplementary currents. The surface wind driven currents are greater than the tide induced residual currents or the density currents. The calculated residual currents including the tide induced residual currents, density currents and wind driven currents agree with the results of the current observations approximately. In the Bay, the wind driven currents affect on the residual currents greatestly and tide induced residual currents and density currents do in the second place and the third place.
최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 게릴라성 집중호우의 피해가 증가하고 있으므로 대하천뿐만 아니라 중 소하천에서도 홍수 예 경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예 경보 체계의 경우 유출량을 계산하는 전처리과정과 주 계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 오차들이 내포되어 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료가 필요하고, 많은 불확실성이 내재되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키기 위해 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference) 기법을 사용하였다. ANFIS는 신경회로망 기법을 사용한 data driven 모형으로 기존의 물리적 모형의 구축과정에서 필수적이었던 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 수위자료만으로 모형을 구축하고 수위 예측을 실시할 수 있다. 입력자료로는 시계열 강우자료와 수위자료를 사용하였고, 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다. 탄천유역의 2003년부터 2005년까지의 강우사상을 이용하여 모형의 적용성과 타당성을 검토하였고, 2006년 실제 강우에 모형을 적용한 결과 실제 수위를 큰 오차 없이 모의할 수 있었다.
Recently in the IoT(Internet of Things) environment, a data collection in real-time through device's sensor has increased with an emergence of various devices. Collected data from IoT environment shows a large scale, non-uniform generation cycle and atypical. For this reason, the distributed processing technique is required to analyze the IoT sensor data. However if you do not consider the optimal scheduling for data and the processor of IoT in a distributed processing environment complexity increase the amount in assigning a task, the user is difficult to guarantee the QoS(Quality of Service) for the sensor data. In this paper, we propose APQTA(Adaptive Priority Queue-driven Task Allocation method for sensor data processing) to efficiently process the sensor data generated by the IoT environment. APQTA is to separate the data into job and by applying the priority allocation scheduling based on the deadline to ensure that guarantee the QoS at the same time increasing the efficiency of the data processing.
데이터 기반 의사결정 방법론, 고도화된 빅데이터 처리 기법의 발달로 데이터를 처리하는 방법에 대한 정보의 수요가 늘어나고 있다. 데이터를 활용하는 거의 모든 작업과 연구에서 데이터 전처리 과정이 포함되나, 이러한 과정은 주장하고자 하는 내용이나 결과물을 도출하기 위한 수단으로써 언급될 뿐 실질적인 과정에 대해서 자세하게 설명하고 있는 연구는 부족하였다. 실질적인 분석 기법을 활용하기 이전의 단계로 간단하게 언급되는 경우가 많아 데이터 처리에 대한 인사이트를 획득하기 어려운 경우가 많았다. 따라서 이 연구에서는, raw data에서부터 데이터를 처리하는 과정, 즉 데이터 처리 파이프라인에 대해서 자세하게 작성하고자 하였다. 특히 수입식품 수입 절차에 대한 설명을 구체화함으로써 해당 상황에서 데이터의 필드들이 어떻게 해석될 수 있고 어떠한 필드들을 왜 활용하게 되었는지에 대한 상황과 관련 도메인 지식을 공유하면서 흐름을 기술하고자 하였다.
유용광물자원탐사나 산사태 취약성 분석과 같은 지질학적 응용을 목적으로 GIS를 이용하여 다양한 지질자료를 통합하기 위한 수학적 모델이 개발되어 왔다. 여러 공간통합 방법 중에서 불확실한 정보를 효율적으로 다룰 수 있는 것으로 알려진 퍼지 이론을 이용한 지질정보의 통합에 대해서 논의하였다. 그동안 전문가의 의견에 의존하여 지질자료를 표현하는 목표 유도형 통합방법과 달리, 통합 목표와 지질자료 사이의 통계적 관계를 이용하는 자료 유도형 통합 방법을 제안하였다. 제안된 기법은 퍼지 소속함수로의 표현, 퍼지 연산자를 이용한 결합, 비퍼지화, 검증의 4단계로 구성된다. 자료 표현에는 우도비에 기반한 퍼지 소속함수를, 퍼지 소속함수들의 결합에는 퍼지 연산자 네트웍을, 통합결과의 상대적인 가능성값을 도시하기 위해 비퍼지화 단계를 각각 제안하였다. 최종적으로 통합 목표에 대한 의미있는 해석과 다양한 퍼지 연산자 네트웍의 정량적 비교를 위해 공간 분할에 기반한 검증 과정을 제안하였다. 지질학적 응용을 목적으로 제안한 방법론의 적용가능성, 실제 적용시의 제안점을 산사태 취약성 분석 적용연구를 통해 논의하였다. 적용연구 결과, 대상지역에서 산사태에 대한 취약한 지역을 구분하는데 제안기법이 효과적으로 이용될 수 있음을 확인할 수 있었으며, 검증을 통해 최종 퍼지 소속함수의 결합에 ${\gamma}$연산자를 사용한 경우가 최대, 최소 연산자를 사용한 경우에 비해 높은 예측능력을 나타내었다.
국제민간항공협약 37조는 ICAO에서 제정하는 국제표준 및 권고에 따라 각국의 사정에 맞는 입법을 할 것을 요구하고 있다. 국제표준 및 권고는 매년 개정되고 있으므로 각 회원국은 적기에 해당 내용을 자국 항공법규에 반영할 필요가 있다. 최근에는 데이터 기반 국제표준이 만들어지고 있으며 그 이유는 인적요소를 주축으로 하여 사고예방을 위해서는 항공안전 데이터와 정보에 기반한 입법이 중요하게 되었기 때문이다. 데이터 기반 입법의 예로 안전관리시스템과 승무원 피로위험관리시스템이 검토 되었다. 안전관리시스템은 부속서 19가 2013년 채택되었으며 관련 매뉴얼 제5장에는 안전데이터의 수집과 분석 시스템에 기술되어 있다. 안전데이터와 정보의 분석을 통하여 의사결정권자는 데이터에 기반한 결정을 할 수 있다. 대한민국은 항공안전법 제58조에 따라 모든 항공사, 정비업체, 공항공사 등이 안전관리시스템을 도입하고 이행하여야 한다. 이러한 안전관리시스템을 뒷받침하기 위해서는 의무보고와 자발적 안전보고 시스템이 활성화 될 필요가 있으며 현재까지는 안전관리시스템 도입 위반에 대한 행정처분 기준은 아주 미미한 상태이다. 미국과 유럽도 안전관리시스템의 적절한 입법을 위하여 다양한 규정이 개발되어 시행되고 있다. 피로위험관리시스템의 경우 2009년 Colgan 항공기 추락을 계기로 미국교통안전위원회는 미연방항공청에 조종사 피로위험을 확인하고 관리할 수 있는 시스템 구축을 권고하였으며 2010년 미연방항공청에서 발행한 입법예고에는 약 8,000여개의 제안이 있었다. 2011년 최종법안이 통과되었으며 조종사의 조종사가 업무를 시작한 시간, 보조 승무원의 탑승여부, 휴식시설의 등급 등에 따라 승무시간을 차등 적용하는 입법이 이루어지게 되었다. 이러한 입법과정에 수많은 데이터와 정보가 분석되었으며 그 내용이 승무시간에 반영되었다. 최종 입법이 이루어지기 이전에 비용 대비 효과 분석이 실시되었으며 10년간 운영할 경우 비용보다는 효과가 더 크다는 결론이 이루어졌다. 대한민국도 승무원 피로위험 관련 항공안전법 조항이 있으며 항공사는 전통적인 승무시간 제한 방법 또는 피로위험관리시스템 둘 중 하나를 선택할 수 있다. 데이터 기반 입법을 위하여 미국의 경우 항공입법위원회를 구성하여 운영하고 있는데 이는 대한민국에도 도입이 필요한 내용이며 유럽에서 시행하고 있는 D4S도 고려할 만한 시스템이다. 비용 대비 효과 분석은 입법을 견고하게 할 수 있어 필요하다고 판단되며 데이터 기반 입법의 실효성을 제고하기 위해서는 전문 인력의 보강, 보다 자세한 점검표 작성 등이 필요하다.
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.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권6호
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pp.457-464
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2020
This study aims to recognize customers' real sentiment and then discover the data-driven insights for strategic decision-making in the financial sector of Saudi Arabia. The data was collected from the social media (Facebook and Twitter) from start till October 2018 in financial companies (NCB, Al Rajhi, and Bupa) selected in the Kingdom of Saudi Arabia according to criteria. Then, it was analyzed using a sentiment analysis, one of data mining techniques. All three companies have similar likes and followers as they serve customers as B2B and B2C companies. In addition, for Al Rajhi no negative sentiment was detected in English posts, while it can be seen that Internet penetration of both banks are higher than BUPA, rarely mentioned in few hours. This study helps to predict the overall popularity as well as the perception or real mood of people by identifying the positive and negative feelings or emotions behind customers' social media posts or messages. This research presents meaningful insights in data-driven approaches using a specific data mining technique as a tool for corporate decision-making and forecasting. Understanding what the key issues are from customers' perspective, it becomes possible to develop a better data-based global strategies to create a sustainable competitive advantage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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