• 한국융합학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.17-23
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• 2019

본 논문은 온도 등 7 가지의 IoT 센서에서 수집된 기상데이터의 각 기상요소에 대하여 품질관리(Quality Control; QC)를 하였다. 또한, 우리는 측정된 값에 오류가 있는 데이터를 기계학습으로 의미있게 추정하는 방법을 제안한다. 수집된 기상데이터를 기본 QC 결과를 바탕으로 오류 데이터를 선형 보간하여 기계학습 QC를 진행하였으며, 기계학습 기법으로는 대표적인 서포트벡터회귀, 의사결정테이블, 다층퍼셉트론을 사용했다. 기본 QC의 적용 유무에 따라 비교해 보았을 때, 우리는 기본 QC를 거쳐 보간한 기계학습 모델들의 평균절대오차(MAE)가 21% 낮은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기계학습 기법에 따라 비교하여 서포트벡터회귀 모델을 적용하였을 때가, 모든 기상 요소에 대하여 MAE가 평균적으로 다층신경망은 24%, 의사결정테이블은 58% 낮은 것을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.987-994
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• 2020

본 논문은 음향잡음감쇠기에서 CNN(: Convolutional Neural Network) 계층의 커널 사이즈가 성능에 미치는 영향을 위한 연구하였다 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 잡음감쇠 성능을 개선한다. 100-neuron, 16-filter CNN 필터와 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 이는 음성신호가 갖는 유성음 구간에서의 준주기적 성질을 이용하는 것이다. 본 연구에서 커널 사이즈에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 커널 사이즈가 16 정도일 때 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 및 평균절대값오차(MAE: Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 사이즈가 이보다 더 작거나 커지면 MSE 및 MAE 값이 증가하는 것을 볼 수 있다. 이는 음성신호의 경우 커널 사이즈가 16 정도일 때 특성을 가장 잘 포집할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.26-36
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• 2021

본 연구는 영상검지기에서 수집되는 정보를 활용하여 딥러닝 기반으로 대기행렬길이를 예측하는 모형을 개발하였다. 그리고 통계적 기법인 다중회귀 모형을 추정하여 평균절대오차와 평균제곱근오차의 두 지표를 이용하여 비교·평가하였다. 다중회귀분석 결과, 시간, 요일, 점유율, 버스 교통량이 유효한 변수로 도출되었고, 이 중에서 독립변수들의 종속변수에 대한 영향력은 점유율이 가장 큰 것으로 나타났다. 딥러닝 최적 모형은 은닉층이 4겹, Look Back이 6으로 결정되었고, 평균절대오차와 평균제곱근오차가 6.34와 8.99로 나타났다. 그리고 두 모형을 평가한 결과, 다중회귀 모형과 딥러닝 모형의 평균절대오차는 각각 13.65와 6.44, 평균제곱근오차는 각각 19.10과 9.11로 계산되었다. 이는 딥러닝 모형이 다중회귀 모형과 비교하여 평균절대오차가 52.8%, 평균제곱근오차는 52.3% 감소된 결과이다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.508-519
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• 2021

본 연구에서는 발파 시 사람과 주변 환경에 영향을 끼치는 발파진동(peak particle velocity, PPV)을 예측하는 모델을 개발하였다. PPV를 예측하기 위해 kNN(k-nearest neighbors), CART(classification and regression tree), SVR(support vector regression), PSO(particle swarm optimization)-SVR 알고리즘을 이용한 4가지 머신러닝 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 경상남도 창원시에 있는 욕망산을 연구지역으로 선정하고 1048개의 발파 데이터를 획득하였다. 발파 데이터는 천공장, 저항선, 공간격, 최대지발장약량, 비장약량, 총공수, 에멀전비율, 이격거리, PPV로 구성되었다. 훈련된 모델들의 성능을 평가하기 위한 지표 값으로 MAE(mean absolute error), MSE(mean squared error), RMSE(root mean squared error)를 사용하였다. 평가결과 PSO-SVR 모델이 MAE, MSE, RMSE가 각각 0.0348, 0.0021, 0.0458으로 가장 우수한 예측 성능을 나타냈다. 마지막으로 개발된 머신러닝 모델을 이용하여 주변 환경에 영향을 끼치는 정도를 예측하는 방법을 제시하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.72-81
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• 2022

본 연구는 제주도 남서부 해역의 표류체 이동 예측을 위해 2020년 8월 제주도 남서부 5개 지점에서 투하된 표층 뜰개 위치자료와 수치모델 예측자료를 학습자료로 이용한 인공지능 기반 입자추적 모델 5개를 구축하였다. 구축된 AI 기법은 기계학습 3종(Extra Trees, LightGBM, Support Vector Machine)과 딥러닝 2종(DNN, RBFN)이다. 또한 해수유동 수치모델 입자추적 예측자료 1종 및 AI 기법 입자추적 예측자료 5종을 표층 뜰개 관측자료와 비교하여 각 예측모델별 예측 정확도를 평가하였다. 6종 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해, 5개 정점에 대한 3개 스킬량(MAE, RMSE, NCLS)의 평균값을 비교 검토하였다. 최종적인 결과로서 딥러닝 DNN 모델이 MAE, RMSE, NCLS에서 다른 모델보다 가장 우수하게 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.179-179
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• 2023

This study suggests a new approach of water level forecasting for extended lead times using original data preprocessing with variational mode decomposition (VMD). Here, two machine learning algorithms including light gradient boosting machine (LGBM) and random forest (RF) were considered to incorporate extended lead times (i.e., 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, and 50 days) forecasting of water levels. At first, the original data at two water level stations (i.e., SW173 and SW269 in Bangladesh) and their decomposed data from VMD were prepared on antecedent lag times to analyze in the datasets of different lead times. Mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and mean squared error (MSE) were used to evaluate the performance of the machine learning models in water level forecasting. As results, it represents that the errors were minimized when the decomposed datasets were considered to predict water levels, rather than the use of original data standalone. It was also noted that LGBM produced lower MAE, RMSE, and MSE values than RF, indicating better performance. For instance, at the SW173 station, LGBM outperformed RF in both decomposed and original data with MAE values of 0.511 and 1.566, compared to RF's MAE values of 0.719 and 1.644, respectively, in a 30-day lead time. The models' performance decreased with increasing lead time, as per the study findings. In summary, preprocessing original data and utilizing machine learning models with decomposed techniques have shown promising results for water level forecasting in higher lead times. It is expected that the approach of this study can assist water management authorities in taking precautionary measures based on forecasted water levels, which is crucial for sustainable water resource utilization.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제26권9호
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• pp.548-557
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• 2023

The purposes of this research were to identify fish species using DNA barcodes or partial sequences of cytochrome b (Cytb) and to assess the diversity of fish in the Mae Tam reservoir, Phayao province, Thailand. Fish samples were collected 3 times, during the winter, summer, and rainy seasons, from 2 sampling sites using gillnets with 3 mesh sizes (30, 50, and 70 mm). A total of 34 representative samples were classified into 12 species, 7 families and 6 orders by morphological- and DNA barcoding-based identifications. However, one cichlid species, Cichlasoma trimaculatum, could only be identified using DNA barcoding. Family Cyprinidae had the greatest diversity, 50.00%. The diversity, richness and evenness indices ranged from 0.43-0.65, 0.64-1.46, and 0.27-0.40, respectively, indicating that fish diversity at both sampling sites was relatively low. A comparison of the catch per unit effort (CPUE) with 3 different mesh sizes found that the 50 mm mesh size was the best (474.80 ± 171.56 g/100 m²/night), followed by the 70 mm (417.41 ± 176.24 g/100 m²/night) and 30 mm mesh sizes (327.88 ± 115.60 g/100 m²/night). These results indicate that DNA barcoding is a powerful tool for species identification. Our data can be used for planning the sustainable management of fisheries resources in the Mae Tam reservoir.

• 공연문화연구
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• 제23호
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• pp.185-212
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• 2011

승무는 대표적으로 중요무형문화재 27호로 지정된 한영숙류와 이매방류로 나눌 수 있다. 그러나 두 승무는 같은 춤임에도 불구하고 전승지역이 다르고 계통적 차이 때문에 각기 다른 독특한 형식을 갖고 있다. 그러나 지금까지의 승무에 관한 연구는 어느 한 계보만의 춤사위 연구나 한영숙춤은 경기(중부류)이며 이매방춤은 호남류라는 지역적 관점에서 비교하는 연구가 주류를 이루었었다. 그러나 최근 이병옥에 의해 예인춤에는 재인계통춤과 기방계통춤이 다르다는 설과 민속춤 중에서 민간춤은 지역연고가 강하지만 예인춤은 지역연고가 약하다는 설을 제시하여 학계의 관심이 모아졌었다. 따라서 본 연구의 목적은 승무의 춤사위에 나타난 계통적 성향을 고찰하여, 한영숙 승무는 재인계통 승무이고 이매방 승무는 기방계통 승무임을 밝히는데 있다. 즉 이매방 승무와 한영숙 승무를 비교한 논문이나 연구실적 중 동작소를 분석한 논문, 승무 염불과장의 춤을 비교한 논문, 타령과장을 비교한 논문 등 3편에 대하여 계통적 관점에서 재분석하여 성향적 특성을 비교 고찰하였다. 그리하여 한영숙류와 이매방류를 중심으로 비교분석한 승무의 계통적 성향을 종합적으로 정리하면, 첫째, 한영숙 승무는 재인계통춤의 주된 특성인 남성성, 상향성, 진취성, 역동성, 외향성, 대담성, 기품미를 보이고, 이매방 승무는 기방계통춤의 주된 특징인 여성성, 하향성, 후퇴성, 미동성, 내향성, 소담성, 교태미를 보인다. 둘째, 두 승무의 성향에서 가장 많이 표출되는 부분은 계통적 특징이며, 그 다음은 본성적 특징, 그리고 지역적 특징이 조금 나타났다. 셋째, 두 승무가 계통적인 성향이 크지만, 한편으로는 뒤바뀐 전승자의 성별, 즉 기방계승무는 남장인 이매방이, 재인계 승무는 여자인 한영숙이 전승한 관계로 반계통적 성향도 적지 않음을 알 수 있었다. 넷째, 두 승무가 비록 계통성과 지역성이 다를지라도 동시대에 전승된 민족춤으로서의 사실상 유사한 점도 많아 차이점 못지않게 공통점도 간과 할 수 없음도 알 수 있었다. 결국 두 춤은 같은 한국민족의 춤이며, 동시대 춤이다. 그렇다고 혼합 되어서도 안 된다. 미미한 차이라 할지라도 서로 다른 유파를 끝까지 지키면서 전승해야한다고 본다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제9권3호
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• pp.332-337
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• 2002

마이크로웨이브 추출방법과 환류 냉각 추출방법을 비교한 결과, 물과 에탄올의 혼합용매로 추출한 경우 마이크로웨이브 추출 방법에 의하여 추출시간을 단축시키면서 환류 냉각 추출 방법에서와 같은 수준의 가용성 고형분 및 총 폴리페놀 함량을 갖는 곰취 추출물을 얻을 수 있었다. 마이크로웨이브 추출시 최적 마이크로웨이브 에너지는 120∼150 W 였고 추출시간은 4∼8분이 적당하였다. 추출에 사용한 용매들 가운데 에탄올, 메탄올 보다 물 그리고 물과 에탄올 또는 메탄올 혼합용매를 사용한 추출물의 가용성 고형분, 총 폴리페놀 함량 및 항산화 효과가 높은 것으로 나타났다.

• 대한약침학회지
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• 제11권2호
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• pp.131-140
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• 2008

Objective Spinal SAH is an unusual disease that occasionally occurs spinal cord injury. This report intended to estimate the effect that taken by using oriental treatment on the patient with the sequelae of spinal SAH. Methods We have observed this case of patient treated by Dong's acupuncture therapy, pharmacopuncture therapy, Mae-sun therapy and herbal medication, etc. Results The patient showed improvements in pain, power and sensory function. Conclusion Oriental treatments such as Dong's acupuncture therapy, pharmacopuncture therapy, Mae-sun therapy and herbal medication can be effective for the sequelae of spinal SAH.