In recent decades, RFID (Radio Frequency IDentification) technology has been recognized as one of the most core competencies in implementing ubiquitous society. However, Korea has not seen good success in diffusion of RFID even though Korean government continues funding many projects to diffuse the technology in industries. Most previous researches overestimate the growth of Korean RFID market in contrary to real market situation. This study aims to analyze the Korean RFID market and find a reasonable forecasting model for it. Our experimental results show that Bass forecasting model provides the more realistic estimates than any other models and the analyses of forecasting error provide useful information for the better forecasting. We also observed that government policy plays a crucial role in the diffusion of RFID technology in Korea.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권4호
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pp.327-332
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2009
This paper proposes a method to improve the accuracy of a short-term electrical load forecasting (STLF) system based on neuro-fuzzy models. The proposed method compensates load forecasts based on the error obtained during the previous prediction. The basic idea behind this approach is that the error of the current prediction is highly correlated with that of the previous prediction. This simple compensation scheme using error information drastically improves the performance of the STLF based on neuro-fuzzy models. The viability of the proposed method is demonstrated through the simulation studies performed on the load data collected by Korea Electric Power Corporation (KEPCO) in 1996 and 1997.
수리부속 수요예측은 장비가동률 향상과 국방 운영 예산 효율화 제고를 위한 국방 군수 분야의 핵심 과제 중 하나이다. 현재 우리군은 수리부속 소요 데이터를 활용한 시계열 기법으로 과거 데이터 분석을 통해 수리부속 수요예측에 활용하고 있으나 정확도 제고에 지속적인 노력이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 지난 5개년의 수리부속 18,476개 품목의 수요데이터를 수집하고 데이터마이닝 기법을 활용한 수리부속 수요예측 모델을 제안하였다. 제안한 모델에 따른 실험 결과는 기존 시계열 기법에 비해 개선된 수요예측 정확도를 보였다.
4차 산업혁명 시대를 선도하기 위해 국가 차원에서 독창적인 연구 방향을 설정하는 전략이 요구된다. 이를 위해 기술 선도 국가들의 4차 산업혁명 관련 연구·개발 활동을 조망할 필요가 있다. 본 연구는 인공지능 등 최첨단 과학기술 정보 연구를 수행하는 미국의 정보고등연구기획국(IARPA)의 연구 프로그램들을 네트워크 분석한다. 분석 결과, IARPA의 연구 프로그램들은 정보 식별과 예측, 의사결정 그리고 사이버보안 클러스터들을 형성하며 이들 클러스터는 숨겨진 정보를 식별하고 특정한 사건을 예측하거나, 조직의 내·외부 환경 변화를 고려하여 의사결정을 지원하거나, 사이버보안을 확보하는 것에 주안점을 두고 있었다. 또한 아시아의 기술 선도 국가인 중국과 일본은 과학기술 정책 수립을 위해 IARPA 연구 프로그램들을 참고하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 4차 산업혁명 시대에 대응하기 위한 우리나라의 과학기술 정책 수립과 관련된 시사점을 제시한다.
In recent years, there is a remarkable progress in ICTs (Information and Communication Technologies), and then many attempts to apply ICTs to other industries are being made. In the field of disaster managements, ICTs such as RFID (Radio Frequency IDentification) and USN (Ubiquitous Sensor Network) are used to provide safe environments. Actually, various types of early warning systems using USN are now widely used to monitor natural disasters such as floods, landslides and earthquakes, and also to detect human-caused disasters such as fires, explosions and collapses. These early warning systems issue alarms rapidly when a disaster is detected or an event exceeds prescribed thresholds, and furthermore deliver alarm messages to disaster managers and citizens. In general, these systems consist of a number of various sensors and measure real-time stream data, which requires an efficient and rapid data processing technique. In this study, an event-driven architecture (EDA) is presented to collect event effectively and to provide an alert rapidly. A publish/subscribe event processing method to process simple event is introduced. Additionally, a complex event processing (CEP) technique is introduced to process complex data from various sensors and to provide prompt and reasonable decision supports when many disasters happen simultaneously. A basic concept of CEP technique is presented and the advantages of the technique in disaster management are also discussed. Then, how the main processing methods of CEP such as aggregation, correlation, and filtering can be applied to disaster management is considered. Finally, an example of flood forecasting and early alarm system in which CEP is incorporated is presented It is found that the CEP based on the EDA will provide an efficient early warning method when disaster happens.
이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 대표적인 비기상에코 중 하나이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 요구되기 때문에 전 세계적으로 이상전파에코의 식별 및 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 레이더 관측변수인 반사도와 고도 정보와 나이브 베이지안 분류기를 이용하여 이상전파에코를 식별 및 제거하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통하여 구현한 나이브 베이지안 분류기를 검증한 결과, 우수한 정확도를 가지고 분류가 수행되는 것을 확인할 수 있었다.
이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절에 의해서 발생하는 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 비기상에코이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 필수적이기 때문에 이상전파에코의 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 다양한 레이더 관측변수를 나이브 베이지안 분류기에 적용하여 이상전파에코를 식별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 수집된 데이터가 클래스 불균형 문제를 내포하고 있는 점을 고려하여, SMOTE 기법을 이용하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통해, 제안한 방법이 성능을 표출하는 것을 확인하였다.
K-Maryblyt has been developed for the effective control of secondary fire blight infections on blossoms and the elimination of primary inoculum sources from cankers and newly emerged shoots early in the season for both apple and pear trees. This model facilitates the precise determination of the blossom infection timing and identification of primary inoculum sources, akin to Maryblyt, predicting flower infections and the appearance of symptoms on various plant parts, including cankers, blossoms, and shoots. Nevertheless, K-Maryblyt has undergone significant improvements: Integration of Phenology Models for both apple and pear trees, Adoption of observed or predicted hourly temperatures for Epiphytic Infection Potential (EIP) calculation, incorporation of adjusted equations resulting in reduced mean error with 10.08 degree-hours (DH) for apple and 9.28 DH for pear, introduction of a relative humidity variable for pear EIP calculation, and adaptation of modified degree-day calculation methods for expected symptoms. Since the transition to a model-based control policy in 2022, the system has disseminated 158,440 messages related to blossom control and symptom prediction to farmers and professional managers in its inaugural year. Furthermore, the system has been refined to include control messages that account for the mechanism of action of pesticides distributed to farmers in specific counties, considering flower opening conditions and weather suitability for spraying. Operating as a pivotal module within the Fire Blight Forecasting Information System (FBcastS), K-Maryblyt plays a crucial role in providing essential fire blight information to farmers, professional managers, and policymakers.
볼록총채벌레는 최근 감귤원 해충 피해의 주요 해충으로 인식되어 주기적인 예찰이 이루어지고 있으나 성충의 크기가 0.8mm 정도로 작아 육안 식별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 예찰 트랩에 포집된 볼록총채벌레를 자동으로 판별하기 위한 후보 영역 검출 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 히스토그램 기반의 템플릿 매칭으로 그레이 이미지와 그레디언트 이미지를 합성한 이미지를 사용하였다. 50 배율의 광학 현미경으로 영상을 획득 하였고, 제안한 방법의 객관적인 성능 판별을 위해 기존 방법[8]과 노이즈 제거 이미지를 이용한 히스토그램 기반 템플릿 매칭방법 그리고 그레디언트 이미지를 이용한 히스토그램 기반 템플릿 매칭 방법들과 비교 실험을 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 전처리[8] 방법 보다 약 14.42% 향상된 성능을 보였고, 노이즈 제거 이미지를 이용한 방법보다 41.63%, 그레디언트 이미지를 이용한 방법보다 21.17% 높은 성능을 보였다.
본 연구는 벼의 세균병 중 치명적인 흰잎마름병을 유발하는 Xanthomonas oryzae pv. oryzae를 검출할 수 있는 프라이머를 개발하기 위해 실시하였다. X. o. pv. oryzae str. KACC10331의 hpaA유전자 염기서열로부터 흰잎마름병만을 특이적으로 검출할 수 있는 프라이머를 제작하여 중합효소연쇄반응에 사용하였다. 개발된 특이 프라이머는 X. o. pv. oryzae str. KACC10331과 X. campestris pv. vesicatoria, X. campestris pv. campestris, X. axonopodis pv. citri 그리고 X. axonopodis pv. glycines의 phaA유전자 염기서열의 상동성을 비교하여, 그 중 X. o. pv. oryzae만이 가지는 특이적인 부분을 바탕으로 각각 20-mer인 XOF와 XOR를 제작하였다. 제작된 프라이머를 이용하여 중합효소 연쇄반응을 실시한 결과 반응 후 생성된 단편의 크기는 534-bp였다. 반응 후 생성된 단편은 Southern hybridization을 통하여 Xanthomonas 균주들의 hpaA유전자 존재 여부 및 그 상동성을 비교분석하기 위해 사용하였다. 또한 제작된 프라이머를 이용하여 흰잎마름병에 감염된 벼 잎에서의 검출 여부를 확인하였고 X. o. pv. oryzae의 순수 균주 배양액을 중합효소연쇄반응에 이용하여 검출한계를 검정하였다. 본 연구에서 제작된 프라이머를 사용한 중합효소연쇄 반응 방법은 X. o. pv. oryzae의 검출 뿐만 아니라 흰잎마름병의 발생 예찰에 매우 유용할 것으로 판단 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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