• 제목/요약/키워드: Prediction of Temperature and Humidity

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재귀반사시트의 Solar UV를 적용한 수명예측에 관한 연구 (A Study of Lifetime Prediction by Applying Solar UV Program of Retro-reflection Sheet)

  • 김창환;한진욱;김태진;김군옥
    • 공업화학
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    • 제28권1호
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    • pp.35-41
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    • 2017
  • 외부에 노출된 재료는 자외선, 열, 온도, 습도 등의 다양한 환경 인자에 의해 성능저하가 일어나게 되며, 열화속도 및 사용수명에 대한 예측은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 가장 많이 사용되고 있는 색상 중 흰색, 초록색 재귀반사시트를 가지고 미국 아리조나, 인도 첸나이, 프랑스 세너리, 한국 서산 등 4개 지역에서 옥외폭로시험 및 제논아크촉진시험을 통하여 재귀반사시트 반사성능의 변화율을 측정하였다. 서산지역 및 제논아크 촉진시험을 통하여 얻어진 반사성능 값을 통해 회귀분석을 이용하여 가속계수를 구하였다. 또한, solar uv 프로그램을 이용하여 다양한 기후지역별 가속계수를 구할 수 있었으며, 그 결과 서산지역을 기준으로 프랑스 세너리 1.04배, 미국 아리조나 1.82배, 인도 첸나이 1.92배의 가속계수를 확인할 수 있었다.

그래프 분류 기반 특징 선택을 활용한 작물 수확량 예측 (Crop Yield Estimation Utilizing Feature Selection Based on Graph Classification)

  • 옴마킨;이성근
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.1269-1276
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    • 2023
  • 작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

WEB 기반 질병 예측 시스템 (Disease Prediction System based on WEB)

  • 홍유식;한영환;이우범
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.125-132
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    • 2022
  • 코로나바이러스 감염은, 21세기, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 그러므로, 세계 여러 나라에서, 코로나바이러스를 일차적으로 간단하게 파악하기 위해서, 유동 인구가 많이 이동하는 기차역, 버스터미널, 공항 터미널에는 발열 측정용 적외선 카메라가 설치하고, 이른 시간에 비접촉식 체온계를 사용해서, 37.5 도 이상의 고열로 분류되면, 코로나바이러스 감염 의심 환자로 1차 판단하고 있다. 그러나, 발열 측정 적외선 체온계는 체온측정 신뢰도가 75- 80% 정도이므로, 신뢰도를 높이는 방안을 간구해야만 된다는 지적이 많이 나오고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 적외선 체온측정 신뢰도를 향상하게 시키기 위해서, 체온 조건, 기침 조건, 혈압 조건, 당뇨 조건, 산소포화도 조건, 맥진 조건, 설진 조건을 이용해서, 기계학습 기반 및 fuzzy 추론 기반, 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다.

블루투스 비콘 센서 노드를 활용한 스마트 안전 계측 시스템 설계 (Design of a Smart Safety Measurement System Using Bluetooth Beacon Sensor Nodes)

  • 박영수;박창진;조선희;박경용;김민선;서정욱
    • 한국항행학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.126-131
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    • 2017
  • 본 논문은 오래된 옹벽과 같은 건축물이나 잠재적 위험을 내재한 건설 및 토목 구조물 등에 부착 가능한 블루투스 비콘 센서 노드를 활용하여 위험감지 및 대피/대처 서비스를 제공해줄 수 있는 스마트 안전 계측 시스템을 설계한다. 제안한 시스템은 블루투스 비콘을 활용하여 비콘이 설치된 지점의 가속도, 자이로, 지자계, 압력/고도, 온도/습도 등의 다양한 센서 데이터를 전송할 수 있으며 이러한 데이터를 활용하여 위험 감지, 예측, 경고 등의 다양한 서비스에 활용할 수 있다. 제안한 시스템의 실효성을 검증하기 위해 필드 테스트를 수행하였으며 옹벽의 변위값이 허용변위 38.5 mm 내에 존재한다는 것을 확인하였다.

민항기 비행운 저감 인증을 위한 비행운 예측 기초 모델 개발 (Development of a Basic Contrail Prediction Model for the Contrail Reduction Certification of Commercial Aircraft)

  • 최준영;최재원;김혜민
    • 항공우주시스템공학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.11-19
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    • 2021
  • 비행운은 항공기 엔진에서 발생하는 배기가스가 고고도의 공기와 혼합되어 수증기가 응결되면서 생성되는 구름이다. 비행운은 지구에서 방출되는 복사선을 흡수하거나 반사시키는 방식으로 온실효과를 만들어 지구 온난화를 악화시키는 것으로 알려져 있어 지구 온난화 극복을 위해서는 반드시 저감되어야 한다. 본 연구를 통해 비행운 발생을 정량적으로 예측 할 수 있는 모델을 개발하고, 이를 통해 향후 항공기 인증 항목이 될 가능성이 있는 항공기의 비행운 저감 규제에 대비하고자 한다. 연구에서는 기존 선행 연구 결과를 바탕으로 도쿄-칭다오 간 항로를 비행하는 항공기의 비행운 발생을 예측하는 모델을 개발하고, 비행 고도를 일부 변경하여 비행운 발생을 최소화 할 수 있는 향상된 비행고도를 제안하고자 한다.

플라스틱온실 내부 환경 인자 다중센서 설치 위치 최적화 전략 (Strategies about Optimal Measurement Matrix of Environment Factors Inside Plastic Greenhouse)

  • 이정규;강동현;오상훈;이동훈
    • 생물환경조절학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.161-170
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    • 2020
  • 국내 시설 농업의 99.2%를 차지하는 플라스틱온실의 내부 환경인자는 외부 환경의 변화에 민감하게 반응하고 온실 공간 내부에서 편차가 발생한다. 온도, 습도, CO2, 광도의 환경인자를 계측하기 위한 지점을 3 × 3 × 5로 구성하여 데이터를 취득하고 내부 공간을 수직, 수평적인 측면으로 분할하여 환경 인자의 분포를 확인하였다. 계측지점의 최적점을 선정하고자 계측 공간을 수직, 수평적인 방향으로 분할하고, 측정 데이터와 이를 활용한 예측지점의 선형회귀분석 결과로 성능평가를 실시하였다. 일반적인 상황에서는 온도와 습도 인자의 경우 1개의 센서로 플라스틱온실 내부 환경의 계측이 가능할 수 있으나, 특정구간의 경우 다수의 센서를 활용하여 내부공간의 정밀성을 확보하는 것이 필요하다. CO2의 경우 실험기간 내의 계측 매트릭스의 증가에도 불구하고 변이를 정의하는데 한계가 있음을 발견하였다. 조도 분포의 경우 일출 이후 지속적으로 회귀분석 결과가 작아짐을 발견하였다. 구조물의 간섭 등을 고려해 동일한 수평적인 방향에서 미계측 지점의 결정계수가 감소하였고, 센서 매트릭스 배치를 작물 높이 위로 위치하여 다수의 센서 노드 설치로 개선 가능하다고 예상된다. 외부 환경의 변화에 따라 온실 내부 환경이 불규칙하게 변화되며, 이 구간은 시설의 규격을 고려하여 계측 매트릭스를 구성해야 한다. 반대로 안정적인 구간에서는 최소한의 센서 노드로 내부 환경의 예측이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 측정하고자 하는 환경인자와 시설의 구조 등 연구 및 재배자의 목적에 맞는 계측 매트릭스 위치 선정의 유동성이 요구되며, 덕트의 개폐위치를 조절하여 필요한 곳에 에너지를 투입하는 국소냉난방 및 생육제어 모델링 설계에 적용 가능하다고 판단된다.

위성영상을 이용한 기후변화에 따른 미래 식생정보 예측 기법 제안 (Proposal of Prediction Technique for Future Vegetation Information by Climate Change using Satellite Image)

  • 하림;신형진;김성준
    • 한국지리정보학회지
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    • 제10권3호
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    • pp.58-69
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    • 2007
  • 지구상에서 육지 표면의 76%를 차지하고 있는 식생은 기후 변화와 관련하여 지역 부존 수자원과 환경 및 생태학적 시스템에 큰 변화를 가져올 수 있다. 본 연구에서는 위성 영상을 통해 추출된 NDVI를 통해 미래 식생정보를 예측하고자 넓은 지역에 대한 식생 피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR 센서(1994년~2004년)와 Terra 위성의 MODIS 센서(2000년~2004년)로부터 얻을 수 있는 월별 정규화 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 5년 동안의 NDVI 값은 NOAA보다 MODIS가 전체적으로 20% 정도 높게 추출되었다. 이로부터 국내 5대강 유역의 토지피복별 NDVI와 월평균 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하였으며, NDVI는 평균기온과 상관성이 높은 것으로 판단되었다. 상관분석 결과 얻어진 NDVI-기온 선형 회귀식을 이용하여 기후변화 시나리오의 CCCma CGCM2 모의 결과 값으로부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정 하였다. NOAA NDVI에 의해 추정 된 미래 식생정보는 현재의 NDVI 최대치와 큰 차이를 보이지 않았지만, 현재 7월에서 8월 사이 최고에 이르렀다가 9월부터 감소하는 NDVI값이 미래에는 10월까지도 높게 지속되는 경향을 보였다. MODIS NDVI에 의해 추정 된 미래 식생정보는 7월에서 8월 사이에 현재보다 약 5% 정도 증가하는 경향을 보였다.

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GMS-5 위성자료를 이용한 한반도 주변 해무탐지 연구 (Study on sea fog detection near Korea peninsula by using GMS-5 Satellite Data)

  • 윤홍주
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제4권4호
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    • pp.875-884
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    • 2000
  • 해무발생은 대기 ·해양간의 상호작용과 강한 국지적 영향에 좌우된다. 실제로 해양에서의 선상관측과 부이관측의 부족 때문에 그 연구에 어려움이 많다. 따라서 현재 광범위한 해무역의 탐지는 위성영상의 이용만이 가능한데, 즉 매 1시간마다 수신되는 GMS-5호를 이용하여 해무탐지기법과 연속적인 해무탐지를 수행할 수 있다.본 연구에서는 1999년 5월 중 해무 발생시의 종관장을 한기이류형과 난기이류형으로 분류하였으며, 또한 오산 고층 기상자료를 이용한 하층 수증기량의 변동량을 파악하여 5월 10일 OOUTC와 18UTC을 사례일로 결정하였다. 주간 해무 탐지 사례일(1999년 5월 10일 OOUTC)에 대해서 합성영상, 가시누적히스토그램, 지표알 베도값 기법을 적용하였으며 그 중 가시누적히스토그램기법을 이용한 해부탐지의 특성값은A(min) > 20%and DA <. 10% 이며 지표알베도 기법이 가시누적히스토그램보다 합성영상기법의 해무 탐지역이 더욱더 일치하는 것을 보였다. 또한 육상 시정 및 상대습도와 비교할 때 가시누적히스토그램 적용시 시정 1km이하, 상대습도 80%이상지역은 보령 하나였고, 지표알베도기법 적용시 보령, 목포, 강릉지역에서 모두 잘 일치하였다. 야간해무탐지 사례일(1999년 5월 10일 18UTC)에 대해서 적외누적히스토그램과 최대휘도온도값 기법을 적용하였다 적외차 기법인 적외누적히스토그램기법은 야간 해무를 전혀 탐지하지 못하였으며 최대휘도온도값 기법은 T_max < T_max_Os 보다 작고 적외 1채널의 휘도온도값이 700hPa의 수치온도값보다 작을 때 해무역으로 판단되었으며 사례일에 대해서 NOAA(National Oceanic and Atmospjheric Administration) 적외차에의한 해무탐지역과 일치하였다. 그러나 육상 시정 및 상대습도분포와 잘 일치하지 않았다.

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머신러닝기반 범죄발생 위험지역 예측 (Predicting Crime Risky Area Using Machine Learning)

  • 허선영;김주영;문태헌
    • 한국지리정보학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.64-80
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    • 2018
  • 우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

건조방법에 따른 표고버섯분말의 흡습특성 (Absorption Characteristcs of Dried Shiitake Mushroom Powder Using Different Drying Methods)

  • 고재우;이원영;이준호;하영선;최용희
    • 한국식품과학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.128-137
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    • 1999
  • 현재 조미료 및 부침가루로 사용되고 있는 표고버섯분말을 사용하여 열풍건조, 진공건조, 동결건조를 이용하여 건조를 행하였다. 각 건조 방법별로 표고버섯분말은 조직구조 및 물리적 특성치인 pore size도 다르게 나타났다. 또한 건조 방법별로 품질 분석을 한 결과 일반성분에서는 초기 수분함량에서 다소 차이가 있었으나 전체적인 차이는 크게 나지 않았다. 또한 건조 표고버섯의 맛 성분인 핵산을 분석한 결과에서도 큰 차이를 나타내지 않았으며, 총페놀 함량에서도 유사한 결과를 나타냈다. 이러한 결과를 토대로 표고버섯 분말의 흡습특성을 조사한 결과 pore size가 가장 큰 동결건조에서 가장 높은 흡습량을 가져왔으며, pore size의 크기에 따라 진공건조, 열풍건조 순으로 흡습량이 많았다. 그리고 저장 온도별로는 가장 낮은 온도인 $5^{\circ}C$에서 가장 높은 흡습을 보여주었으며, $35^{\circ}C$에서는 흡습량이 상대적으로 낮았다. 그러나 $35^{\circ}C$ 상대 습도 84%의 저장온도에서는 진공건조 및 동결건조 시료에서 저장 11일만에 곰팡이가 생겨났으므로 평형수분함량을 측정하지 못하였다. 저장 적정 수분함량을 구하기 위해 단분자층 수분함량을 구한 결과는 동결건조한 시료가 다른 시료보다 높은 값을 나타내었고, 흡습 엔탈피는 동결건조한 것이 가장 높은 값을 보여주었다. 또한 표고버섯분말의 평형수분함량 예측을 위해 현재까지 가장 적합성이 높다는 여러 가지 식으로 적합성을 살펴본 결과 단백질 함량이 비슷한 Khun식과 Mizrahi 식이 적합성이 가장 높았다. 그러나 이러한 식들은 상대습도만으로 구한 값이므로 상대습도뿐만 아니라 온도 및 공극을 변수로 넣어 회귀식을 도출한 결과 $R^2$가 0.989의 적용도가 높은 식을 구하였다.

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