• 스마트미디어저널
• /
• 제8권3호
• /
• pp.95-103
• /
• 2019

세계 제조업은 장기적인 경기침체, 노동 원가 및 원자재 가격 상승으로 성장 한계에 봉착하게 되었으며, 이에 대한 해결방안으로 ICT와 센서 기술을 바탕으로 제조업의 4차 산업혁명을 진행하고 있다. 이러한 흐름에 따라 화학 산업에서의 스마트공장보급 확산과 스마트제조 기술 향상을 위해, 본 논문은 스마트 제조혁신을 위한 보호필름 공정 제조데이터 활용모델의 설계를 제안한다. 보호필름 공정 중에서 원료 배합 및 교반, 압출, 그리고 검수 공정에 대해서 온도, 압력, 습도, 그리고 동영상 및 열화상의 제조 데이터를 획득한다. 또한 획득된 제조 데이터는 대용량 스토리지에 저장되며, AI 서비스에 의한 시계열 및 이미지 분석과 시각화가 진행된다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.120-126
• /
• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• 제47권1호
• /
• pp.90-100
• /
• 2019

본 연구는 수목의 수령을 조사하는 방법으로 레지스토그래피를 활용하는데 있어서 수종별로 가장 적합한 삽입속도를 찾기 위하여 수행되었다. 회전속도는 1,500 r/min로 고정하였다. 수종은 낙엽송, 더글라스 퍼, 잣나무, 전나무, 느티나무이다. 실험결과 수종에 따른 적합한 삽입속도는 느티나무 75 cm/min, 낙엽송과 더글라스 퍼 100 cm/min, 전나무 150 cm/min, 잣나무 175 cm/min으로 나타났다. 하지만 모든 경우에서 연륜폭이 1 mm이하일 경우 연륜경계 확인이 어려운 것으로 확인되었다. 연륜폭이 1 mm이하인 경우를 제외하고는 연륜폭측정기와 레지스토그래피의 연륜폭그래프는 매우 일치하였다. 향후 연륜폭이 1mm 이하인 미세연륜 확인이 가능한 레지스토그래피가 개발된다면 레지스토그래피가 수령조사를 위해 전통적으로 활용되는 생장편의 연륜관찰방법을 대체할 수 있을 것이다. 또한 레지스토그래피의 연륜폭그래프는 생장량 조사에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.214-221
• /
• 2019

A series of model tests was performed to evaluate the survivability of an articulated tower-type buoy structure under harsh environmental conditions. The buoy structure consisted of three long pipes, a buoyancy module, and top equipment. The scale model was made of acrylic pipe and plastic with a scale ratio of 1/22. The experiments were carried out at the ocean engineering basin of KRISO. The performance of the buoy structure was investigated under waves only and under combined environmental conditions from sea state (SS) 5 to 7. A nonlinear time-domain numerical simulation was conducted using the mooring analysis program OrcaFlex. The survivability of the buoy was analyzed based on three factors: the pitch motion, submergence of the top structure, and anchor reaction force. The model test results were directly compared to the results of numerical simulations. The effects of the sea state and combined environment on the performance of the buoy structure were investigated.

• 천문학회보
• /
• 제44권1호
• /
• pp.80.1-80.1
• /
• 2019

Photometric investigations of asteroids allow us to determine their rotation states and shape models (Apostolovska et al. 2014). Our main target, asteroid (2078) Nanking's perihelion distance (q) is 1.480 AU, which belongs to the Mars-crossing asteroid (1.3 < q < 1.66 AU). Mars-crossing asteroids are objects that cross the orbit of Mars and regarded as one of the primary sources of near-Earth asteroids due to the unstable nature of their orbits. We present the analysis of the spin parameters and 3D shape model of (2078) Nanking. We conducted Cousins_R-band time-series photometry of this asteroid from November 26, 2014 to January 17, 2015 at the Sobaeksan Optical Astronomy Observatory (SOAO) and for 25 nights from March to April 2016 using the Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) to reconstruct its physical model with our dense photometric datasets. Using the lightcurve inversion method (Kaasalainen & Torppa 2001; Kaasalainen et al. 2001), we determine the pole orientation and shape model of this object based on our lightcurves along with the archival data obtained from the literatures. We derived rotational period of 6.461 h, the preliminary ecliptic longitude (${\lambda}_p$) and latitude (${\beta}_p$) of its pole as ${\lambda}_p{\sim}8^{\circ}$ and ${\beta}_p{\sim}-52^{\circ}$ which indicates a retrograde rotation of the body. From the apparent W UMa-shaped lightcurve and its location in the rotation frequency-amplitude plot of Sheppard and Jewitt (2004), we suspect the contact binary nature of the body (Choi 2016).

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권2호
• /
• pp.135-144
• /
• 2021

본 논문은 근래 급속하게 진행되는 온난화가 수온의 상승과 수량 변동을 수반하여 수질에도 큰 영향을 줄 것으로 전망됨에 따라 방류량 및 수온과 오염도 지수간의 인과관계 분석을 통해 효율적인 수자원 관리 및 수질 개선을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 우리나라 주요 수계의 10개 다목적댐을 대상으로 방류량 및 수온, BOD, COD, DO 등 오염도 지수에 대해 시계열 자료를 활용하여 단위근 검정 및 공적분 검정, 그랜저 인과분석을 실시하여 방류량 보다는 수온이 오염도 지수와 더 많은 인과관계가 있어 수온의 변동이 방류량의 변동보다 오염지수에 더 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 수질과 방류량의 인과관계가 높아 이에 따른 댐의 수량 및 수질관리가 가장 우수한 댐은 합천댐과 충주댐이었으며, 2순위 대청댐이었다. 다음으로 수질과 방류량의 인과관계가 낮은 3순위 그룹의 용담 및 안동댐, 4순위 그룹은 나머지 5개 댐으로 밝혀졌다.

• 한국물환경학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.523-532
• /
• 2011

In this study, from 2004 to 2008 influents and discharging effluents from 241 municipal public sewage treatment plants were surveyed. Statistics including average, Coefficient of Variation (CV) and Coefficient of Reliability (COR) for each season, time series analysis for removal efficiency and water quality of effluents, and a comparison of the effluent standards in Korea and other countries were presented. The average concentrations of TN and TP in influents. during winter season were 32.6 and 3.78 mg/L and during other season were 30.8 and 3.61 mg/L in 2008, respectively. The average TN concentration on the basis of the maximum monthly concentrations in the effluents during winter season ranged from 14.2~17.4 mg/L and during other season ranged from 12.2~14.8 mg/L. The TP concentration in the effluents depending on the each season was no big difference. TN removal efficiency decreased from Jan. to Feb. and TP removal efficiency decreased in Jan., Jun and July. Maximum COR during winter season were 0.61 but the COR for TN and TP during other season ranged from 0.96~1.48 and 1.09~1.81, respectively, due to big difference in the standard for TN and TP in effluents depending on the season. TN and TP standards for effluent of sewage treatment during winter season in Korea was much higher than those in other countries. Therefore the lower effluent standards during winter season is essential for the water quality improvement.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.111-120
• /
• 2020

최근 코로나 19 사태로 인한 경기 위축에도 불구하고, 재택근무 증가로 집에 거주하는 시간이 늘어나면서 주거환경에 관한 관심이 커지고 있으며, 이에 따라 리모델링에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 정부의 부동산 정책 또한 규제 정책에서 주택공급 확대 방향으로 전환하면서 이에 따른 인테리어, 가구업계의 매출에도 가시적인 영향이 있을 것으로 예상한다. 정확한 수요예측은 재고 관리와 직결되는 문제로 정확한 수요예측은 불필요한 재고를 보유할 필요가 없어 과잉생산으로 인한 물류, 재고 비용을 줄여줄 수 있다. 하지만 정확한 수요를 예측하기 위해서는 지속적으로 변화하는 경제동향, 시장동향, 사회적 이슈등 외부요인을 모두 고려하여 분석해야 하기 때문에 어려운 문제이다. 본연구에서는 가구 부자재를 생산하고 있는 제조업체에 대하여 신뢰성 있는 결과 도출을 위해 인공지능기반 시계열 분석 방법으로, LSTM 모형, 1D-CNN 모형을 비교 분석하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.689-696
• /
• 2020

한반도 지각은 남동쪽으로 연평균 3cm의 속도로 이동하고 있다고 선행연구를 통해 알려져 있다. 2011년 동일본대지진에 의해 한반도 지각에는 큰 변동이 발생했다. 이후 한반도에서는 지진의 발생빈도가 증가하였다. 따라서 최근 15년간의 국내 및 국외 GNSS (Global Navigation Satellite System) 관측자료를 이용하여 동일본대지진 발생시점을 기준으로 한반도 지각변동 추세를 분석하였다. 자료처리는 전 세계적으로 많이 사용되고 있는 과학 기술용 소프트웨어 Bernese Software V5.2를 활용하였다. 그 결과 한반도는 동일본대지진 발생 전보다 이동 크기는 약 4mm, 이동 방향은 약 10° 차이가 발생했다. 한반도 내부 지각의 왜곡 현상은 동일본대지진 당시 한반도 지각의 동서 팽창 현상이 관측되었는데 최근까지 동일본대지진 이전의 수준으로 완전히 복귀하지 않은 것으로 판단된다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.131-144
• /
• 2020

As the blockchain technology attracts attention, interest in cryptocurrency that is received as a reward is also increasing. Currently, investments and transactions are continuing with the expectation and increasing value of cryptocurrency. Accordingly, prediction for cryptocurrency price has been attempted through artificial intelligence technology and social sentiment analysis. The purpose of this paper is to develop a deep learning ensemble model for predicting the price fluctuations and one-day lag price of cryptocurrency based on the design science research method. This paper intends to perform predictive modeling on Ethereum among cryptocurrencies to make predictions more efficiently and accurately than existing models. Therefore, it collects data for five years related to Ethereum price and performs pre-processing through customized functions. In the model development stage, four LSTM models, which are efficient for time series data processing, are utilized to build an ensemble model with the optimal combination of hyperparameters found in the experimental process. Then, based on the performance evaluation scale, the superiority of the model is evaluated through comparison with other deep learning models. The results of this paper have a practical contribution that can be used as a model that shows high performance and predictive rate for cryptocurrency price prediction and price fluctuations. Besides, it shows academic contribution in that it improves the quality of research by following scientific design research procedures that solve scientific problems and create and evaluate new and innovative products in the field of information systems.