• Title/Summary/Keyword: Measurement Algorithm

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동중국해에서 위성에서 추정된 10년 동안의 표층 입자성 유기 탄소의 시/공간적 변화 (Spatial and Temporal Variations of Satellite-derived 10-year Surface Particulate Organic Carbon (POC) in the East China Sea)

  • 손영백;이태희;최동림;장성태;김철호;안유환;유주형;김문구;정섬규
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.421-437
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    • 2010
  • SeaWiFS자료를 Maximum Normalized Difference Carbon Index(MNDCI) 알고리즘을 이용하여 추정된 particulate organic carbon(POC)는 장강에서 유입된 담수의 영향을 받는 동중국해에서 시/공간적 해양환경 변화를 조사하는데 사용했다. 10년 평균한 POC 농도는 (1997년-2007년) 뚜렷한 계절적 변화를 보인다. POC 경년 변화는 전체 지역 평균값과 표준편차를 이용하여 세 개의 지역으로 나누어 평균한 결과에서 1998년 이후 꾸준한 감소를 보이는 장강과는 달리 감소되는 경향이 관측되지 않았다. 자세한 POC 시/공간적인 변화를 관측하기 위하여, 2000년부터 2007년까지 여름철 (6월-9월) 자료를 선정하여 empirical orthogonal function(EOF) 분석을 실시하였다. 첫 번째 성분은 장강으로부터 유입되는 담수의 영향으로 공간적인 변화가 이루어졌다. 두 번째 성분은 장강의 유출량과는 약한 상관관계를 보이고, 공간적으로 남-북 방향의 변화가 관측되었다. 2000년부터 2003년까지 상대적으로 높은 POC 분포는 연구지역 남쪽 부분에서 나타난다. 2004년부터 2007년까지 이런 변화는 연구지역 북쪽 부분에서 관측되었다. 장기적인 변화는 방류량의 감소에 의한 영향보다는 공간적인 변화에 기인한 것으로 사료되며, 이는 현장 관측자료에서 유사한 결과를 보였다.

RDB 및 웨이블릿 예측 네트워크 기반 단일 영상을 위한 심층 학습기반 초해상도 기법 (Deep Learning-based SISR (Single Image Super Resolution) Method using RDB (Residual Dense Block) and Wavelet Prediction Network)

  • 응우엔 휴중;김응태
    • 방송공학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.703-712
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    • 2019
  • 단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.

아두이노 기반 IT융합 스마트 대지저항 측정 기술 연구 (A Study on Smart Ground Resistance Measurement Technology Based on Aduino)

  • 김홍용
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제17권4호
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    • pp.684-693
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    • 2021
  • 연구목적: 아두이노를 이용하여 실시간 대지저항 데이터를 취득할 수 있는 스마트 대지저항 측정장치를 개발하여 낙뢰 등 이상전압으로부터 안전한 설비환경을 구축하는것에 목적이 있다. 연구방법: 본 논문은 아두이노와 전력선 통신(PLC) 체계를 갖춘 대지저항 취득 및 분석 시스템을 개발하여 설계모델과 적용사례를 연구하였다. 경남지역의 풍력발전 단지 내 일부 부지를 테스트 베드로 선정하여 신기술을 적용한 실시간 대지저항 데이터를 취득하였다. 전극배열은 웨너(Wenner) 4전극배열과 슐렘버거(Schlumberger) 전극배열을 혼용한 스마트 전극배열을 채택하였다. 연구결과: 본 기술의 특징은 첫 번째로 스마트 다 전극의 깊이를 각기 다르게 편성해 층간에 특이성을 가지는 지층 구조에도 취득 데이터의 오차범위를 축소하였다. 두 번째로 스마트 접지전극에서 취득한 대지저항 데이터의 정보를 사물인터넷으로 실시간 송·수신이 가능하도록 IT융합 기술을 적용하였다. 마지막으로 규칙적인 관리 체계를 구축하고 Server에 축적된 빅 데이터를 분석하여 다양한 요소들의 변화추이를 확인할 수 있으며, IT융합 환경에 최적의 접지 알고리즘과 접지시스템 설계 모델링이 가능하다. 결론: 본 기술은 4차 산업 시대에 근간이 되는 도시 기반시설에 낙뢰로 인한 서지(Surge)의 피해를 줄이고 최적화된 접지시스템 모델을 설계하여 사용자의 안전과 생명을 보호 할 것이다. 또한 순수 국산 기술력의 지적재산권을 확보하여 포스트 코로나 시대에 팬데믹으로 정체되어있는 우리산업의 일자리 창출과 활기를 불어넣는 효과도 기대된다.

심층신경망 모델을 이용한 대기오염망 자료확정 알고리즘 연구 (A Study on the Air Pollution Monitoring Network Algorithm Using Deep Learning)

  • 이선우;양호준;이문형;최정무;윤세환;권장우;박지훈;정동희;신혜정
    • 융합정보논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.57-65
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    • 2021
  • 본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

양돈사 내 동물 활동도에 따른 암모니아 및 미세먼지 배출농도 특성 분석 (An Investigation of Emission of Particulate Matters and Ammonia in Comparison with Animal Activity in Swine Barns)

  • 박진선;정한나;이세연;최락영;홍세운
    • 한국농공학회논문집
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    • 제63권6호
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    • pp.117-129
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    • 2021
  • The movement of animals is one of the primary factors that influence the variation of livestock emissions. This study evaluated the relationship between animal activity and three major emissions, PM10, PM2.5, and ammonia gas, in weaning, growing, and fattening pig houses through continuous monitoring of the animal activity. The movement score of animals was quantified by the developed image analysis algorithm using 10-second video clips taken in the pig houses. The calculated movement scores were validated by comparison with six activity levels graded by an expert group. A comparison between PMs measurement and the movement scores demonstrated that an increase of the PMs concentrations was obviously followed by increased movement scores, for example, when feeding started. The PM10 concentrations were more affected by the animal activity compared to the PM2.5 concentrations, which were related to the inflow of external PM2.5 due to ventilation. The PM10 concentrations in the fattening house were 1.3 times higher than those in the weaning house because of the size of pigs while weaning pigs were more active and moved frequently compared to fattening pigs showing 2.45 times higher movement scores. The results also indicated that indoor ammonia concentration was not significantly influenced by animal activity. This study is significant in the sense that it could provide realistic emission factors of pig farms considering animal's daily activity levels if further monitoring is carried out continuously.

극지 해양환경 관측 및 고위도 해색 검보정을 위한 초분광 HyperSAS 자료구축 (HyperSAS Data for Polar Ocean Environments Observation and Ocean Color Validation)

  • 이성재;김현철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_2호
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    • pp.1203-1213
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    • 2018
  • 북극해 및 남극해는 접근이 어려운 지역으로 해양환경 모니터링을 위해 원격탐사 기술을 이용한 관측이 효과적이다. 원격탐사 플랫폼인 인공위성, 무인기와 선박 등에 관측센서를 장착하여 연구지역의 환경변화를 모니터링하고 있지만 극지역의 다양한 환경에서는 시계열자료 및 광범위한 데이터가 필요하다. 특히 고위도 지역에서는 낮은 태양고도의 영향으로 광학원격탐사를 적용하기는 쉽지않다. 본 논문에서는 2010년도 부터 극지연구소 쇄빙연구선 아라온호에 초분광계 HyperSAS(Satlantic inc.)를 설치하여 연구항해 및 이동항해 동안 해수의 분광학적 정보를 연속적으로 획득하고, 극지 해색 원격탐사자료 성능개선을 위해 현장에서 해수샘플을 채수하며 수행하고 있는 연구를 소개한다. 해수 상부의 반사도와 현장 해수샘플링은 2010년부터 연속적으로 획득하고 있어 동일 지역에 대한 반사도의 시계열 변화를 모니터링할 수 있다. 또한 고위도에서부터 저위도까지 연속적으로 관측하여 위도별 반사도 값의 연속 변화를 파악할 수 있다. 본 논문에서 취득한 자료는 극지역에서 남극해, 북극해 해수의 반사도가 어떻게 변화하는지 이해하고, 반사도를 통한 엽록소, 부유물질 등의 다양한 인자를 추정하는 알고리즘 개발에 활용될 것이다.

SiPM을 사용한 두 층의 반응 깊이를 측정하는 양전자방출단층촬영기기의 검출기 모듈 설계 (Design of Two Layer Depth-encoding Detector Module with SiPM for PET)

  • 이승재
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.319-324
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    • 2019
  • 실리콘광전증배관(Silicon Photomultiplier, SiPM)과 두 층의 섬광 픽셀 배열을 이용한 반응 깊이 측정 검출기를 설계하였으며, 위치 측정 능력을 DETECT2000을 사용하여 검증하였다. 섬광 픽셀의 면 처리와 반사체 조합을 통해 섬광 픽셀과 감마선이 반응한 위치를 추적하였다. 아래층은 광학적으로 연결된 부분을 제외하고 반사체로 처리하였으며, 위층은 가장 외곽부분을 제외하고 모두 광학적으로 연결되도록 처리하여 빛의 공유가 아래층에 비해 자유롭도록 구성하였다. 거울반사체와 난반사체, 섬광 픽셀의 거친 면과 매끈한 면의 조합을 통해 평면 영상을 획득하였으며, 층별 영상이 생성되는 위치를 측정하여 분석하였다. 앵거 알고리듬을 사용하여 SiPM의 16채널 신호를 4개의 채널로 감소시켜 영상을 재구성하였다. 섬광 픽셀의 거친면과 모든 반사체 조합에서 두 층으로 구분되는 것을 확인할 수 있었으며, 매끈한 면일 경우에는 모두 층 구분이 불가능한 것을 확인할 수 있었다. 따라서 거친 면의 섬광 픽셀과 반사체 조합을 사용한 검출기를 사용할 경우 전임상용 PET에서 반응 깊이 측정을 통해 검출 시야 외곽에서의 공간분해능을 향상시킬 수 있을 것이다.

태양광 배터리 Hybrid 전력공급시스템 9가지 운전 모드 시험결과 및 무고장 연속 운전을 위한 자동제어 알고리즘 개발 (Experimental Test Results of Nine Scheduling Operational Modes of PV and Battery Hybrid System for the Development of Automatic Control Algorithm for Continual Operation without being shut-downed)

  • 송택호;양승권;김민정
    • KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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    • 제5권1호
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    • pp.25-32
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    • 2019
  • K-BEMS 시스템은 태양광과 배터리를 Hybrid PCS 및 EMS로 구성하여, 건물에너지 절감 및 건물 PEAK 부하를 감축하기 위해 도입되었으며, 200여 한전 사옥에 보급되어 시범 운영되고 있다. K-BEMS 시스템을 보다 안정적으로 그리고 효율적으로 운영하기 위한 K-BEMS 연구과제를 2016년 1월부터 2018년 현재까지 전력연구원이 약 3년간 걸쳐 수행하였다. 본 논문에서는 K-BEMS 연구과제에서 수행한 9가지 Scheduling 운전 모드 시험 결과 및 3년간의 Scheduling 운전 결과 발견한 문제점, 그리고 이 문제점 해결을 위해 도입한 제어 알고리즘을 보여 주고 있다. K-BEMS 9가지 Scheduling 자동제어 운전모드 시험을 수행 하였으며, 이 중 3가지 운전모드에서 알고리즘 개선 사항을 발견하였는데, 이들 3가지 경우 모두 배터리 연계 운전과 관련이 있는 것으로 드러났다. 배터리 SOC(State of Charge)는 통상 20% 이상에서 운전되는데, 20% 이하가 되면 배터리 보호 차단기가 동작하여 K-BEMS 자동 운전이 정지되는 현상을 발생한다. 그런데 이 Hybrid 자동제어 모드에서, 배터리 차단기 trip시 태양광 공급마저 중단되는 현상을 발견하였다. 그러므로, Hybrid 공급모드에서 배터리의 차단기가 동작될 경우, 태양광 단독운전으로 자동 전환하여 태양광 공급마저 중단되지 않도록 알고리즘을 재구성하여 자동제어 운전하는 것이 총 에너지 절감 측면에서 반드시 필요한 것으로 분석되었다. 이 때, 계측제어 오차를 감안하여야 하며, 배터리 정지를 너무 보수적으로 의식하여, SOC 운전 Range를 너무 축소해서 운전하면 당초의 피크 부하 저감 이라는 경제성 목표를 달성할 수 없으므로, 효과적인 hybrid 운전(건물 피크 부하 감축 운전)을 위해서는 정지된 SOC 값을 컴퓨터가 기억하고 있다가, 향후 재가동 자동제어 운전시에서는 SOC Range값을 변경 조정 하여 최적 제어 운전하는 자동제어 알고리즘이 PV & Battery hybrid peak load demand control에서 반드시 필요한 것으로 나타났다.

시간흐름을 고려한 특징 추출과 군집 분석을 이용한 헬스 리스크 관리 (Health Risk Management using Feature Extraction and Cluster Analysis considering Time Flow)

  • 강지수;정경용;정호일
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.99-104
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    • 2021
  • 본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.

토픽 모델링을 활용한 상담 성과 연구동향 분석 - 「상담학연구」 학술지를 중심으로 (Counseling Outcomes Research Trend Analysis Using Topic Modeling - Focus on 「Korean Journal of Counseling」)

  • 박귀화;이은영;윤소정
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권11호
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    • pp.517-523
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    • 2021
  • 상담의 성과는 상담자와 연구자 모두에게 중요하다. 지금까지 진행되어온 상담의 성과에 대한 연구의 동향을 분석하는 것은 상담의 성과를 종합적으로 구조화하는데 도움을 준다. 본 연구의 목적은 2011~2021년에 국내 상담분야의 저명 학회지 중 하나인 「상담학연구」에 게재된 상담 성과 관련 연구를 중심으로 연구 동향을 분석하여, 국내 상담성과 연구의 지식 구조를 탐색하고 향후 연구방향을 모색하는 것이다. 텍스트 마이닝 기법 중 중심성분석과 토픽 모델링을 활용하였다. 분석에 활용된 연구는 197개로 노드 추출 과정을 거쳐 최종 339개의 키워드가 분석에 활용되었다. LDA 알고리즘을 활용하여 잠재 토픽을 추출한 결과 '상담 성과의 측정과 평가', '대인관계에 영향을 주는 정서와 매개요인', '진로에 대한 스트레스와 대처'가 주요 토픽으로 나타났다. 상담학 연구에 게재된 상담성과 연구의 동향 분석을 통해 주요 토픽을 밝힌 것은 상담성과 연구를 보다 구조화하는 데 기여하였으며, 이후에도 이러한 주제들에 대한 심층적 연구가 지속되어야 할 필요가 있다.