• 한국산업보건학회지
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• 제8권1호
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• pp.124-132
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• 1998

The Korean-made passive samplers were evaluated at the working environment for field testing. Tested materials were n-hexane, toluene and trichloroethylene. The performance of passive samplers depended on types and concentrations of organic vapors. Sampling rates were not steady until certain concentrations. The optimum concentration for determination of airborne toluene by passive samplers was equal to or over 10 ppm which is 1/10 of the Korean occupational exposure limit. Optimum concentration of n-hexane was equal to and over 1 ppm which is 1/50 of Korean occupational exposure limit. But for trichloroehtylene, coefficient of variation was 53.5 %. Passive samplers may be used for determination of n-hexane. For other materials, further study on the performance of Korean-made passive samplers is required.

• 대한산업공학회지
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• 제36권1호
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• pp.13-21
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• 2010

The prediction of contract cancellation of customers is essential in insurance companies but it is a difficult problem because the customer database is large and the target or cancelled customers are a small proportion of the database. This paper proposes a new data mining approach to the binary classification by handling a large-scale unbalanced data. Over-sampling, clustering, regularized logistic regression and boosting are also incorporated in the proposed approach. The proposed approach was applied to a real data set in the area of insurance and the results were compared with some other classification techniques.

• Environmental Engineering Research
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• 제10권6호
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• pp.316-327
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• 2005

Constructed wetlands provide several benefits that are not solely limited to storm water management and are becoming common in storm water management. In this research, four recently constructed wetlands underwent in situ and laboratory water sampling to determine their efficiency in removing storm water pollutants over a 5-month period. From the sampling results, it was determined that each of the wetlands was able to reduce the concentration of pollutants in the stormwater. To aid in the assessment of the wetlands against each other, a model was developed to determine the extent of removal of stormwater pollutants over the length of the wetland. The results from this model complimented the data collected from the field. Improvements, such as increased amounts of vegetation were recommended for the wetlands with the aim of increasing the effectiveness. Further investigations into the wetlands will allow for better understanding of the wetland's performance.

• 정보저장시스템학회논문집
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• 제3권4호
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• pp.154-159
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• 2007

본 논문에서는 확대, 축소, 회전 등과 같은 선형, 비선형 왜곡이 포함된 이미지에 대해, 이미지의 외곽선을 찾아서 이미지를 보정하고 싱크 마크(Sync. Mark)를 사용하여 데이터를 샘플링하는 알고리즘을 제안한다. 외곽선을 찾기 위한 방법으로 허프 변환(Hough Transform)을 사용하였으며, 찾아낸 외곽선을 이용하여 이미지의 영역을 인식하고, 이미지의 왜곡을 줄이기 위하여 이미지 와핑(warping) 기법을 적용하였다. 이미지의 비선형 왜곡을 보상하기 위하여 이미지의 싱크 마크(Sync. Mark)를 공분산(covariance)을 사용하여 인식하고 샘플링 위치를 보정하였다. 또한, 제안된 알고리즘은 Over Sampling 자체를 하나의 이미지 확대로 인식하여 처리하기 때문에 어떠한 Over Sampling 에도 적용 가능하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2961-2975
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• 2022

The Location-Based Service (LBS) is one of the most well-known services on the Internet. Positioning is the primary association with LBS services. This study proposes an intelligent LoRa-based positioning system, called AI@LBS, to provide accurate location data. The fingerprint mechanism with the clustering algorithm in unsupervised learning filters out signal noise and improves computing stability and accuracy. In this study, data noise is filtered using the DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm, increasing the positioning accuracy from 95.37% to 97.38%. The problem of data imbalance is addressed using the SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) technique, increasing the positioning accuracy from 97.38% to 99.17%. A field test in the NTUST campus (www.ntust.edu.tw) revealed that AI@LBS system can reduce average distance error to 0.48m.

• 산업진흥연구
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• 제8권1호
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• pp.111-117
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• 2023

품질관리를 위한 샘플링검사 방식은 산업계에서 많이 제안되어왔다. 하지만 시간을 염두에 둔 품질인 신뢰성에 대한 샘플링검사 방식은 상대적으로 덜 제시되었으며, 일목요연하게 요약한 문헌도 그리 많지 않은 편이다. 이에 여기에서는 신뢰성 시험 중 대상 제품의 신뢰성 평가척도값이 목표로 하는 값을 만족하는지 확인하기 위한 신뢰성 적합시험의 설계에 대하여 설명한다. 이를 위해 먼저 소비자와 생산자가 모두 만족할 수 있는 조건은 무엇인지 OC곡선의 측면에서 살펴보면서 원하는 수준의 생산자위험과 소비지위험을 만족하는 샘플링검사가 무엇인지 알아본다. 이어서 신뢰성 샘플링검사 방식은 계수형과 계량형의 두 가지 방식이 있으므로 이들에 대해 살펴본다. 구체적으로 계수형 신뢰성 샘플링검사 방식은 대상 제품 중 n개의 시험품을 샘플링하여 일정 기간인 T시간 동안 시험하여 고장발생수가 c개 이하이면 합격시키는 형태이고, 계량형 신뢰성 샘플링검사 방식은 n개의 시험품을 미리 정한 기준의 시험시간 동안 시험하여 얻어진 시험 데이터를 이용하여 MTBF와 같은 신뢰성 평가척도값을 계산한 후 이 값이 일정 기준을 만족하면 합격시키는 형태이다. 계수형이든 계량형 신뢰성 샘플링검사이든 검사표를 이용할 수도 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제16권2호
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• pp.187-195
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• 2007

Long-term passive diffusive samplers(PDS) have been used to measure $NO_2\;and\;SO_2$ concentrations at 21 sampling sites in Daejeon, Korea during the period of January 2000 - December 2002. The spatial distributions of annual $NO_2\;and\;SO_2$ concentrations were mapped. Average annual $NO_2$ concentration over the sampling period was $28.5{\pm}12.5\;ppb$, ranging from 1.2 to 81.7 ppb. Average annual $SO_2$ concentration over the sampling period was $7.7{\pm}4.8\;ppb$, ranging from 0.6 to 26.8 ppb. On average, $NO_2$ concentration was approximately 5.8%(1.6 ppb) larger in 2002. $SO_2$ concentration was decreased by 13%(1.1 ppb) during the sampling period. The seasonal variation of $NO_2\;and\;SO_2$ concentration was observed with a tendency to be higher in fall and winter. $NO_2\;and\;SO_2$, concentrations measured at different site types(patterns of land use) show significant difference. The observed difference in concentration was associated with difference in emissions of $NO_2$ from motor vehicles and $SO_2$ by non-traffic fuel consumption for heating.

• 아시안잔디학회지
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• 제16권2호
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• pp.97-106
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• 2002

우리나라 골프장 잔디에 가장 심한 피해를 주는 풍뎅이류의 하나인 등얼룩풍뎅이의 골프장 환경에 적합한 표본추출 방법을 개발하기 위하여 동래베네스트 골프장에서 수행한 연구결과는 다음과 같았다. 303$\pm$32마리/m$^2$의 밀도를 보이는 등얼룩풍뎅이 유충 피해지에서 표본의 크기와 추출 횟수별에 따른 실측치와의 차이를 조사하였다. 5$\times$5cm와 10$\times$10cm, 20$\times$20cm, 30$\times$30cm, 40$\times$40cm의 표본 크기를 횟수를 달리하여 실제값과의 차이를 비교한 바 표본의 크기가 커질수록, 횟수를 많이 할수록 오차가 줄어들었다. 20$\times$20cm의 표본 크기에서 4반복 이상 표본 추출을 할 경우 95% 이상의 정확성을 보였다. 골프장에서 등얼룩풍뎅이 유충 밀도는 조사년도와 코스 부분(티, 페어웨이, 러프, 그린)에 따라 차이를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.28-32
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• 2014

국소적으로 선형적인 특성을 보이는 음성신호와 같은 신호의 데이터율을 감소시키기 위하여 변곡점 검출에 기반한 비균등 표본화 방법을 제안한다. 국소적인 최대값과 최소값 검출에 기반하여 비균등 표본화를 수행하는 기존의 방법에 비하여 변곡점에 기반한 비균등 표본화는 신호의 기하학적인 특징을 충실히 활용한다. 결과로서, 변곡점 검출에 기반하여 비균등 표본화된 데이터를 보간법으로 처리하면 기존의 방법보다 원시신호를 정밀하게 복원할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존의 최대값/최소값 검출 방법에 비교해서 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 표본화가 약 9~23dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있음을 확인하였다. 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 부호화의 유용성을 보이기 위하여 음성신호의 부호화에 적용하였으며, Continuously variable slope delta modulation (CVSD)방법과 성능을 비교하였다. 변곡점 표본은 1로 설정된 플래그와 함께 이진수로 전송되며, 비 변곡점은 플래그만 0으로 설정된다. 음성신호에 따라 약 0.3 ~ 9dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있으며, 주관적인 성능지표인 Mean Opinion Score (MOS)는 약 0.5 ~ 1.3 개선되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.19-27
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• 2020

본 논문에서는 정압기의 이상 상태 진단을 위한 기계학습 방법을 제안한다. 일반적으로 설비의 이상 상태 탐지를 위한 기계학습 모델 구현에는 관련 센서의 설치와 데이터 수집 과정이 동반되나, 정압기는 설비 특성상 안전문제에 매우 민감하여 추가적인 센서 설치가 매우 까다롭다. 이에 본 논문에서는 센서의 추가 설치 없이 정압기 설비에서 자체 수집되는 유량과 유압 데이터만을 가지고 정압기의 이상 상태를 조기에 판단하는 기계학습 모델을 제안한다. 본 논문에서는 정압기의 비정상데이터가 충분하지 않은 관계로, 모델 학습 시 오버 샘플링(Over-Sampling)을 적용하여 모델이 모든 클래스에 균형적으로 학습하도록 하였다. 또한, 그레이디언트 부스팅(Gradient Boosting), 1차원 합성곱 신경망(1D Convolutional Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory) 등의 기계학습 알고리즘을 적용하여 정압기의 이상 상태를 판단하는 분류모델을 구현하였고, 실험 결과 그레이디언트 부스팅 알고리즘이 정확도 99.975%로 가장 성능이 우수함을 확인하였다.