• 농촌지도와개발
• /
• 제22권3호
• /
• pp.285-292
• /
• 2015

Recently, the demand of rural tourism has been increased to promote farm household income and rural economy. Korean government has supported to promote rural tourism. One of the most difficult tasks in estimating the economic impact of the tourism industry is how the industry should be defined in terms of an economic sector, since tourism is not defined in national Input-Output (I-O) tables or in the Standard Industrial Classification code. Moreover, there is no specified Standard Industrial Classification for rural tourism. The purpose of the study aims to examine specified Standard Industrial Classification of rural tourism using the I-O model analysis to estimate the economic impacts of rural tourism. Results showed that there were two components considered as inputs. One is the inputs that final demand can move to input of rural tourism in I-O tables. The other is one that the final demand was provided by farm household as intermediate inputs.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국지반공학회 2005년도 지반공학 공동 학술발표회
• /
• pp.154-162
• /
• 2005

In this paper, site response analyses were performed based on equivalent linear technique using the shear wave velocity profiles of 162 sites collected around the Korean peninsula. The site characteristics, particularly the shear wave velocities and the depth to the bedrock, are compared to those in the western United States. The results show that the site-response coefficients based on the mean shear velocity of the top 30m ($V_{S30}$) suggested in the current code underestimates the motion in short-period ranges and overestimates the motion in mid-period ranges. Also the current Korean code based on UBC is required to be modified considering site characteristics in Korea for the reliable estimation of site amplification. From the results of numerical estimations, new regression curves were derived between site coefficients ($F_a$ and $F_v$) and the fundamental site periods, and site coefficients were grouped based on site periods in the regions of shallow bedrock. The standard deviations of the proposed method was reasonable compared to site classification based on $V_{S30}$. Finally, new site classification system is recommended based on site periods for regions of shallow bedrock depth in Korea.

• 한국위험물학회지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.62-67
• /
• 2018

It is very important to classify explosion hazardous area in order to prevent an accident explosion. In order to prevent such a explosion, the Industrial Safety and Health Standards Rules stipulates the establishment and management of explosion hazards in accordance with the criteria set by the Korean Industrial Standards. This study has investigated the range of the explosion hazardous area according to various hole sizes, pressures, vapor densities, and wind velocities in the outdoor flammable liquid tank using KS C IEC-60079-10-1 $2^{nd}$ Ed.(=IEC CODE) and PHAST. The results show that the explosion hazardous areas by IEC CODE have circle shapes. However, the areas by PHAST show ellipse shapes. The different of the explosion hazardous areas increases with the increase of wind velocity.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.663-670
• /
• 2019

터빈 사이클 보정 열 성능 분석은 발전소의 현재 성능을 결정하고 향상된 경제성 운전을 위해 요구된다. 본 연구에서는 신뢰성있는 성능 분석을 위해서 산업 표준인 ASME(American Society of Mechanical Engineers) PTC(Performance Test Code)를 기본으로 성능 분석에서 우선적으로 중요하게 적용되는 주급수 유량을 대상으로 영역별 판정 알고리즘을 개발하고 각 영역별로 현재의 터빈 사이클 성능을 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 추정 알고리즘은 측정 상태량의 상관 관계를 기반으로 영역별로 형상 분류를 제시하고, 이를 기반으로 커널 회귀 모델을 이용하여 학습된 추정 모델을 구성하였으며, 커널 회귀 모델링의 우수성을 검증하기 위하여 신경 회로망 모델의 학습 결과와 비교하였다. 주급수 유량의 형상 특성에 따른 분류 및 추정 모델은 터빈 사이클에서 정확한 보정 열 성능 분석을 제공함으로써 성능 분석의 신뢰도를 증가시킬 수 있었으며 다른 성능 결정 변수에 대한 학습 및 검증 모델로 사용될 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.388-390
• /
• 2006

본 논문은 수동 코드 분류 규칙과 예제기반의 자동 학습을 이용하는 한국어 표준 산업/직업 코드 자동분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 산업과 직업에 대하여 설명하는 자연어를 입력받아 해당 산업/직업 분류 코드를 생성하는 시스템으로 수작업으로 구축된 규칙을 적용한 후 규칙이 적용되지 않는 레코드는 예제 기반의 학습을 이용한 자동 분류 시스템에 의해서 해당 코드를 할당한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
• /
• pp.257-258
• /
• 2017

머신러닝 기법을 다양한 분야에 사용되는 연구가 한창이다. 본 논문에서는 악성 코드의 분류 시스템에 머신러닝 기법을 적용하였다. 악성 코드 파일을 적당한 크기로 이미지화하여 텐서 플로우의 인셉션 V3에 적용하였다. 실험 결과, 이미지의 사이즈 조정과 파라미터 조정을 통해 매우 만족할 만한 수준으로 악성 코드를 잘 분류함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.21-29
• /
• 2023

본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.

• 대한인간공학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.39-46
• /
• 2007

The purpose of this study was to develop a comprehensive posture classification scheme considering the effects of external load and motion repetition as well as those of working posture. The scheme was developed based on a series of existing empirical studies dealing with postural classification scheme, effects of external load and motion repetition. Ranges of joint motions, external load and motion repetition were divided into the groups with the same degree of discomforts. Each group was assigned a numerical relative discomfort score of code on the basis of discomfort values for the neutral position of elbow flexion. The criteria for evaluating stress of working postures were proposed based on the four distinct action categories, in order to enable practitioners to apply appropriate corrective actions. The proposed scheme was compared with OWAS, RULA and REBA. The comparison revealed that while the proposed scheme and RULA showed similar results for the working postures with light external load and non-repetitive postures, the former overestimated postural load for postures with moderate or heavy external load and repetitive postures than the latter.

• 한국측량학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.231-240
• /
• 2017

This paper aims to study a method to estimate precise carbon absorption by quantification of forest information that uses accurate LiDAR data, hyperspectral image. To estimate precise carbon absorption value by using spatial data, a problem was found out of carbon absorption value estimation method with statistical method, which is already existed method, and then offered optimized carbon absorption estimation method with spatial information by analyzing with methods of compare digital aerial photogrammetry and LiDAR data. It turned out possible Precise classification and quantification in case of using LiDAR and hyperspectral image. Various classification of tree species was possible with use of LiDAR and hyperspectral image. Classification of hyperspectral image was matched in general with field survey and Mahalanobis distance classification method. Precise forest resources could be extracted using high density LiDAR data. Compared with existing method, 19.7% in forest area, 19.2% in total carbon absorption, 0.9% in absorption per unit area of difference created, and improvement was found out to be estimated precisely in international code.

• 전기학회논문지
• /
• 제59권10호
• /
• pp.1712-1717
• /
• 2010

To analyze the load of distribution line, real LPs (Load Profile) of AMR (Automatic Meter Reading) customers and VLPs (Virtual Load Profile) of non-AMR customers are required. Accuracy of VLP is an important factor to improve the analysis performance. There are 2 kinds of methods to generate the VLP; one is using ALP (Average Load Profile) per each industrial code and PNN (Probability neural networks) algorithm; the other is using LSI (Load Shape Index) and C5.0 algorithm. In this paper, existing researches are studied, and new method is suggested. Each methods are compared the performance with same LP data of real high voltage customers.