• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권9호
• /
• pp.117-123
• /
• 2020

본 연구는 올림픽 정식 종목 중 하나인 근대5종 경기의 경기력 평가 시스템을 개발하는데 주된 목적을 두었다. 근대5종을 위한 경기력 평가 지표 시스템을 위하여 마이크로소프트사 엑셀 2016을 VBA와 함께 사용하였으며, 현장 적용을 고려하여 개발하였다. 결론적으로 경기력 평가 지표를 위한 시스템은 스포츠부호화분석 이론의 적용으로 구현이 가능하였으며, 경기력 평가 지표 시스템에 사용되는 분석인자는 성공적인 운동수행 기술에 기초하여 선정하였다. 마지막으로 향후 개발된 시스템을 활용한 빅데이터의 시뮬레이션이 요구되며, 타 스포츠종목의 성공적인 운동수행 결과를 토대로 한 체계적인 고찰이 필요하다고 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제41권1호
• /
• pp.17-25
• /
• 2008

수위-유량관계식의 유도와 실무적용에 있어 통상적으로 회귀분석의 특성을 간과하고 사용하는 경우가 종종 발생한다. 예를 들어 실무에서는 관측수위로부터 관측유량으로 회귀분석되어 만들어진 수위-유량관계식을 홍수모형으로부터 모의된 설계홍수유출량으로부터 설계홍수위를 환산하는데 사용되기도 한다. 그러나 독립과 종속변수가 서로 바뀌면, 관측치와 회귀식간 연직거리의 잔차들로부터 유도된 기존의 회귀분석에 의하여, 회귀식이 서로 달라지기 때문에 역으로 적용하여서는 안 된다. 본 연구에서는 이런 문제점을 해결하기위해 회귀식의 변수들을 상호 교환할 수 있는 최소자승 회귀분석의 새로운 알고리즘을 제안하였다. 새로운 방법을 낙동강유역의 본류 5개 수위표지점의 수위-유량관계식에 대하여 적용하였다. 3가지 회귀식이 유도되었는데, 이들은 각각 수위로부터 유량으로(model 1), 유량으로부터 수위로(model 2) 그리고 양방향(model 3)으로 유도된 수위-유량관계식을 비교하여 실무에서 잘못 적용되는 실수를 줄일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제39권3호
• /
• pp.205-214
• /
• 2014

Purpose: Phytosanitary irradiation treatment can effectively control regulated pests while maintaining produce quality. The objective of this study was to establish the best irradiation treatment for mangosteen, a popular tropical fruit, using a Monte Carlo simulation. Methods: Magnetic resonance image (MRI) data were used to generate a 3-D geometry to simulate dose distributions in a mangosteen using a radiation transport code (MCNP5). Microsoft Excel with visual basic application (VBA) was used to divide the image data into seed, flesh, and rind. Radiation energies used for the simulation were 10 MeV (high-energy) and 1.35 MeV (low-energy) for the electron beam, 5 MeV for X-rays, and 1.25 MeV for gamma rays from Co-60. Results: At 5 MeV X-rays and 1.25 MeV gamma rays, all areas (seeds, flesh, and rind) were irradiated ranging from 0.3 ~ 0.7 kGy. The average doses decreased as the number of fruit increased. For a 10 MeV electron beam, the dose distribution was biased: the dose for the rind where the electrons entered was $0.45{\pm}0.03$ kGy and the other side was $0.24 {\pm}0.10$ kGy. Use of an electron kinetic energy absorber improved the dose distribution in mangosteens. For the 1.35 MeV electron beam, the dose was shown only in the rind on the irradiated side; no significant dose was found in the flesh or seeds. One rotation of the fruit while in front of the beam improved the dose distribution around the entire rind. Conclusion: These results are invaluable for determining the ideal irradiation conditions for phytosanitary irradiation treatment of tropical fruit.

• 상하수도학회지
• /
• 제28권6호
• /
• pp.735-745
• /
• 2014

This paper presents PKES(PuKyung -Excel based Simulator) for WWTPs(wastewater treatment plants) by using MS Excel and VBA(Visual Basic for Application). PKES is a user-friendly simulator for the design and optimization of the whole plant including biological and physico-chemical processes for the wastewater and sludge treatment. PKES calculates the performance under steady or dynamic state and allows changing the mathematical model by the user. Mathematical model implemented in PKES is a improved integration model based on ASM2d and ADM1 for simulation of AS(activated sludge) and AD(anaerobic digestion). Gaseous components of $N_2$, $N_2O$, $CO_2$ and $CH_4$ are added for estimation of GHGs(greenhouse gases) emission. The simulation results for comparison between PKES and Aquasim(EAWAG) showed about the same effluent concentrations. As a result of verification using by measured data of BOD, TSS, TN and TP for 2 years of operation, calculated effluent concentrations were similar to measured effluent concentrations. The values of average RMSE(root mean square error) were 1.9, 0.8, 1.6 and 0.2 mg/L for BOD, TSS, TN and TP, respectively. Total GHGs emission of WWTP calculated by PKES was 138.5 ton-$CO_2$/day and GHGs emissions of $N_2O$, $CO_2$ and $CH_4$ were calculated at 21.7, 28.9 and 87.9 ton-$CO_2$/day, respectively. GHGs emission of activated sludge was 32.5 % and that of anaerobic digestion was 67.5 %.

• 한국대기환경학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.346-356
• /
• 2008

Asbestos is the name of a group of minerals with long and thin fibers that originate naturally in the environment. Asbestos mainly affects lungs and the membrane that surrounds the lungs. In general, PCM (phase contrast microscopy) and PLM (polarized light microscopy) have been used to analyze asbestos fibers. However, these methods have often problems to over-estimate number concentration when counting real asbestos fibers. Moreover, there are many difficulties when separating and identifying various asbestos and non-asbestos fibers. In order to determine quantitative information on fibrous particles, source profiles for asbestos and non-asbestos fibers must be initially developed on the basis of their chemical compositions and physical parameters. In our study, a SEM/EDX was used to develop source profiles from known asbestos samples as reference samples. We could make the source profile matrix consisting of 6 types of asbestos fibers and 2 types of non-asbestos fibers by analyzing 380 fibers. Based on these profiles, a rule building expert system was developed by using the visual basic application (VBA). Various fibers were successfully classified by 2 simple rules in the EXCEL environment based on several visual steps such as inserting data, viewing results, and saving results. For a case study to test the expert system, samples from a construction materials and from various indoor environments such as a residental area, a preschool classroom, and an underground store were collected and analyzed. As a result of the survey, a total of 76 individual test fiber particles was well classified into 5 different types of particle classes; 9.3% of chrysotile, 15.4% of amosite, 0.8 of crocidolite, 4.2% of tremolite, 5.8% glass fiber, 21.1% of other fibers, and 43.5% of unknown fibers in terms of number concentration. Even though unknown portion was high, it will be decreased markedly when expanding fiber source profiles.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.279-287
• /
• 2020

방사선은 의료, 연구, 산업 등 다양한 분야에서 활용되고 있어 방사선 이용기관 및 방사선작업종사자의 수가 증가하고 있으며, 방사선 관련 피폭 사고도 발생함에 따라 방사선방호 및 안전에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 원자력안전법에서는 방사선원을 이용하는 장소에 대해서는 선량한도를 초과하지 않도록 하기 위해 차폐물을 설치하도록 규정하고 있다. 특히, 고정 설치된 차폐시설이 없는 곳에서 방사선투과검사 작업 수행 시, 일정한 선량율을 기준으로 작업장 출입 및 일반인 접근 여부를 감시하고 있다. 하지만, 고정 설치된 차폐시설 없는 곳에서의 방사선투과검사 작업 허가 신청 시, 방사선관리구역 및 (일반인) 감시구역거리 및 해당 거리에서의 피폭선량 계산에 고려해야 할 인자들은 법적으로 규정되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 방사선방호용 도구(납 담요, Collimator)의 특성(규격, 두께 등), 사용 선원 등을 입력 시, 자동으로 방사선관리구역 및 (일반인) 감시구역 거리와 비용을 산정해 주는 Excel model을 개발하였다. 이후 특정 가정을 바탕으로 방사선방호용 도구 두께에 따른 피폭선량 및 거리 변화율을 분석한 결과, 방사선방어용 도구의 두께가 증가함에 따라 방사선관리구역의 거리는 감소하였으나, 납 담요 두께가 25 mm, Collimator의 두께가 21.5 mm 이상부터는 거리의 변화율이 낮았다. 따라서, 해당 두께 이상의 방사선방어용 도구를 사용하고도 방사선관리구역 및 (일반인) 감시구역에서의 피폭선량이 높은 경우, 방사선방어용 도구 이외의 요소를 변화시켜 피폭선량을 낮추어야 할 것으로 예상된다. 또한, 본 연구에서는 1) 피폭선량 계산 시, 산란성 및 Build up 등을 고려하지 않은 점, 2) 납 담요 및 Collimator의 실제 모양이 아닌 직육면체와 중심이 빈 원기둥 모양으로 가정 등으로 인해 실제 피폭선량과 차이가 있다는 한계점이 있었다. 따라서, 향후 앞선 한계점들을 고려하면서 실제 작업환경에 대한 자료를 활용하여 연구를 수행한다면, 실제 작업환경을 바탕으로 방사선관리구역 거리 및 피폭선량 등에 대한 Database 구축이 가능할 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.1-18
• /
• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.113-127
• /
• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국대기환경학회지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.233-248
• /
• 2012

The national emission from energy sector accounted for 84.7% of all domestic emissions in 2007. Of the energy-use emissions, the emission from mobile source as one of key categories accounted for 19.4% and further the road transport emission occupied the most dominant portion in the category. The road transport emissions can be estimated on the basis of either the fuel consumed (Tier 1) or the distance travelled by the vehicle types and road types (higher Tiers). The latter approach must be suitable for simultaneously estimating $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$ emissions in local administrative districts. The objective of this study was to estimate 31 municipal GHG emissions from road transportation in Gyeonggi Province, Korea. In 2008, the municipalities were consisted of 2,014 towns expressed as Dong and Ri, the smallest administrative district unit. Since mobile sources are moving across other city and province borders, the emission estimated by fuel sold is in fact impossible to ensure consistency between neighbouring cities and provinces. On the other hand, the emission estimated by distance travelled is also impossible to acquire key activity data such as traffic volume, vehicle type and model, and road type in small towns. To solve the problem, we applied a hierarchical cluster analysis to separate town-by-town road patterns (clusters) based on a priori activity information including traffic volume, population, area, and branch road length obtained from small 151 towns. After identifying 10 road patterns, a rule building expert system was developed by visual basic application (VBA) to assort various unknown road patterns into one of 10 known patterns. The expert system was self-verified with original reference information and then objects in each homogeneous pattern were used to regress traffic volume based on the variables of population, area, and branch road length. The program was then applied to assign all the unknown towns into a known pattern and to automatically estimate traffic volumes by regression equations for each town. Further VKT (vehicle kilometer travelled) for each vehicle type in each town was calculated to be mapped by GIS (geological information system) and road transport emission on the corresponding road section was estimated by multiplying emission factors for each vehicle type. Finally all emissions from local branch roads in Gyeonggi Province could be estimated by summing up emissions from 1,902 towns where road information was registered. As a result of the study, the GHG average emission rate by the branch road transport was 6,101 kilotons of $CO_2$ equivalent per year (kt-$CO_2$ Eq/yr) and the total emissions from both main and branch roads was 24,152 kt-$CO_2$ Eq/yr in Gyeonggi Province. The ratio of branch roads emission to the total was 0.28 in 2008.

• 지능정보연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.107-120
• /
• 2014

본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.