• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.18-23
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• 2024

스마트팜의 전력 효율 관리는 기후 변화와의 연계로 중요성을 가지고 있다. 기후 변화가 농업에 부정적인 영향을 미치는 가운데, 미래의 농업은 스마트팜을 활용하여 기후 영향을 최소화할 것으로 예상되고 있으나 스마트팜의 전력 소비는 현재의 전기 생산 체제로 인해 기후 위기를 악화시킬 우려가 있다. 이에 따라 스마트팜의 전력 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 스마트팜 장비의 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하고, GRU를 활용하여 1시간 뒤의 전력 사용량을 예측하는 시스템을 제안한다. CT 센서를 설치하여 전력량을 수집하고, 이를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고 예방한다. 또한 IoT 기술과 결합하여 전체 전력 사용량을 효율적으로 관리하고 모니터링한다. 이를 통해 전력 사용을 최적화하고, 에너지 효율성을 향상시켜 탄소 배출을 줄일 수 있다. 이 시스템은 스마트팜의 에너지 관리뿐아니라 전반적인 에너지 사용 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 대기
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• 제29권4호
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• pp.451-461
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• 2019

Medium-range forecast is highly dependent on ensemble forecast data. However, operational weather forecasters have not enough time to digest all of detailed features revealed in ensemble forecast data. To utilize the ensemble data effectively in medium-range forecasting, representative weather patterns in East Asia in this study are defined. The k-means clustering analysis is applied for the objectivity of weather patterns. Input data used daily Mean Sea Level Pressure (MSLP) anomaly of the ECMWF ReAnalysis-Interim (ERA-Interim) during 1981~2010 (30 years) provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Using the Explained Variance (EV), the optimal study area is defined by 20~60°N, 100~150°E. The number of clusters defined by Explained Cluster Variance (ECV) is thirty (k = 30). 30 representative weather patterns with their frequencies are summarized. Weather pattern #1 occurred all seasons, but it was about 56% in summer (June~September). The relatively rare occurrence of weather pattern (#30) occurred mainly in winter. Additionally, we investigate the relationship between weather patterns and extreme weather events such as heat wave, cold wave, and heavy rainfall as well as snowfall. The weather patterns associated with heavy rainfall exceeding 110 mm day^-1 were #1, #4, and #9 with days (%) of more than 10%. Heavy snowfall events exceeding 24 cm day^-1 mainly occurred in weather pattern #28 (4%) and #29 (6%). High and low temperature events (> 34℃ and < -14℃) were associated with weather pattern #1~4 (14~18%) and #28~29 (27~29%), respectively. These results suggest that the classification of various weather patterns will be used as a reference for grouping all ensemble forecast data, which will be useful for the scenario-based medium-range ensemble forecast in the future.

• 대기
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• 제29권3호
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• pp.295-309
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• 2019

Due to frequent occurrence of abnormal weather, the need to improve the accuracy of subseasonal prediction has increased. Here we analyze the performance of weekly predictions out to 6 weeks by GloSea5 climate model. The performance in circulation field from January 1991 to December 2010 is first analyzed at each grid point using the 500-hPa geopotential height. The anomaly correlation coefficient and mean-square skill score, calculated each week against the ECWMF ERA-Interim reanalysis data, illustrate better prediction skills regionally in the tropics and over the ocean and seasonally during winter. Secondly, we evaluate the predictability of 7 major teleconnection patterns in the Northern Hemisphere: North Atlantic Oscillation (NAO), East Atlantic (EA), East Atlantic/Western Russia (EAWR), Scandinavia (SCAND), Polar/Eurasia (PE), West Pacific (WP), Pacific-North American (PNA). Skillful predictability of the patterns turns out to be approximately 1~2 weeks. During summer, the EAWR and SCAND, which exhibit a wave pattern propagating over Eurasia, show a considerably lower skill than the other 5 patterns, while in winter, the WP and PNA, occurring in the Pacific region, maintain the skill up to 2 weeks. To account for the model's bias in reproducing the teleconnection patterns, we measure the similarity between the teleconnection patterns obtained in each lead time. In January, the model's teleconnection pattern remains similar until lead time 3, while a sharp decrease of similarity can be seen from lead time 2 in July.

• 암석학회지
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• 제8권2호
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• pp.81-91
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• 1999

옥천화강암은 옥천읍 일대에서 원형상으로 분포하며, 그 북부와 동부 및 남부에서 옥천층군을 관입한 쥬라기 암체이며 그 서부에서 백악기의 석영반암류에 의해 관입된다. 이 암체는 중립질의 흑운모 화강으로서 유색광물부(mafic enclave)가 종종 발달하며 북부 주변에서는 미약한 엽리구조를 이루기도 한다. 구성광물은 석영, 사장석, 알칼리장석, 흑운모, 스펜과 녹리석 등이다. 복부일부에 발달하는 미립질과 줄무늬 석영, 흑운모와 이차광물인 백운모 등이 이루는 엽리는 옥천화강암질 마그마의 유동중에 주변암에 의해 형성된 구조이다. QAP 모드분석에서 몬조화강암-화강섬록암에 도시되는 과알루미나암질로서 캘크 알칼리례열에 속하는 분화경향을 가진다. SiO2 대 주원소 그리고 미향원소 등의 관계도에서 단일 마그마의 분화경향을 뚜렷이 가진다. 콘드라이트로 표준화한 희토류원소는 경(LREE)에서 중(HREE)으로 갈수록 점진적으로 결핍되며 Eu/Eu*는 0.84의 부 이상값(negative anomaly)을 가져 대체로 국내 쥬라기 화강암류와 유사한 특성을 가진다. 동시충돌대의 지구조적환경에서 I-형의 지각물질이 용융하여 형성된 화강암질 마그마가 다소 빠르게 상승하여 옥천층군내에 정치된 암체이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.20-29
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• 2021

4차산업혁명 시대에는 대량의 데이터를 학습하여 예측과 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능의 활용이 핵심적이다. 그러나, 기존 이상탐지를 위한 방법은 제한된 데이터를 다루는 전통적인 통계 방법에 의존하고 있어, 정확한 이상탐지가 어렵다. 그러므로, 본 연구는 인공지능 기반 이상탐지 방법을 제시하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 데이터 패턴을 정의하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자동차의 경우 공회전 기간의 센서 데이터가 이상 탐지에 활용될 수 있다는 관점에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 위해, 예측 모델에 입력되는 데이터의 적정 시간 길이를 결정하고, 공회전 기간 데이터와 전체 운행 데이터의 분석 결과를 비교하며, 다양한 센서 데이터 조합에 의한 최적 예측 방법을 도출하였다. 또한, 인공지능 방법으로 선택된 CNN의 예측 정확성을 검증하기 위해 LSTM 결과와 비교하였다. 분석 결과, 공회전 데이터를 이용하고, 공회전 기간보다 1.5배 많은 기간의 데이터를 이용하며 LSTM보다는 CNN을 활용하는 것이 더 좋은 예측결과를 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.1-9
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• 2024

New motor development requires high-speed load testing using dynamo equipment to calculate the efficiency of the motor. Abnormal noise and vibration may occur in the test equipment rotating at high speed due to misalignment of the connecting shaft or looseness of the fixation, which may lead to safety accidents. In this study, three single-axis vibration sensors for X, Y, and Z axes were attached on the surface of the test motor to measure the vibration value of vibration. Analog data collected from these sensors was used in classification models for anomaly detection. Since the classification accuracy was around only 93%, commonly used hyperparameter optimization techniques such as Grid search, Random search, and Bayesian Optimization were applied to increase accuracy. In addition, Response Surface Method based on Design of Experiment was also used for hyperparameter optimization. However, it was found that there were limits to improving accuracy with these methods. The reason is that the sampling data from an analog signal does not reflect the patterns hidden in the signal. Therefore, in order to find pattern information of the sampling data, we obtained descriptive statistics such as mean, variance, skewness, kurtosis, and percentiles of the analog data, and applied them to the classification models. Classification models using descriptive statistics showed excellent performance improvement. The developed model can be used as a monitoring system that detects abnormal conditions of the motor test.

• 자원환경지질
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• 제25권4호
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• pp.435-446
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• 1992

REE, major and trace elements analyses of the Jurassic Daebo granite and Cretaceous Bulguksa granite were carried out to interpet their petrogenesis and relationships between petrogenesis and tectonics. Analytical results are summarized as follows. (1) $SiO_2$ content of the Bulguksa granite (aver. 74.6%) are significantly higher than those of the Daebo granite (aver. 68.1%). Major elements of $TiO_2$, $Al_2O_3$, $P_2O_5$, CaO, MgO, Total FeO, and trace elements of Co, V and Sr are negatively correlated with $SiO_2$. Incompatible elements such as Ba, Sr, Y, Zr and HREE are contained differently in the Bulguksa granites distributed in between Okchon folded belt and Kyongsang sedimentary basin. (2) Trace element abundances show a good discrimination between two goups of granitic rocks. Ba, Sr and V are enriched in Daebo granites, while Zn and Cr are depleted in them. (3) Jurassic granites have quite different Eu anomalies and REE patterns from those of Cretaceous granites: Large negative Eu anomaly in the former and mild or absent Eu anomaly in the latter. The large Eu negative of Cretaceous granitic rocks are interpreted as a differentiated product of fractional crystallization of granitic magma from the upper mantle. Meanwhile, the Daebo plutonic rocks was resulted from the partial melting of subcrustal material or crustal contamination during ascending granitic magma from the mantle. Senario of igneous activities of Mesozoic age in South Korea was proposed based on Kula-Pacific ridge subduction model.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2411-2420
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• 2000

컴퓨터를 통한 침입을 효과적으로 탐지하기 위해서 많은 연구들이 오용탐지 기법을 개발하였다. 최근에는 오용 탐지 기법을 개선하기 위해서 비정상행위 탐지 기법에 관련된 연구들이 진행중이다. 이 논문에서는 비정상행위 탐지에서 사용자의 정상행위 패턴을 생성하기 위해 지지율에 기반한 새로운 클러스터링 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘에서는 사용자의 과거행위보다 최근행위에 보다 많은 비중을 두는 방법을 적용하였다. 한편, 사용자의 행위를 다양한 각도에서 분석될 수 있도록 사용자의 행위를 여러 판정요소로 분류하고 각 판정요소에 제시된 알고리즘을 이용하여 사용자의 정상행위 패턴을 생성한다. 결과적으로 사용자의 비정상행위가 효과적으로 탐지될 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.115-122
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• 2006

대부분의 침입탐지 방법은 알려진 침입 정보를 축적하고 임의의 행위 데이터에 대해 침입 여부를 결정하는 오용행위 탐지의 방법에 기반하고 있다. 그러나 생성된 공격행위 패턴은 새로운 공격 및 변형된 공격행위에 대응하는 방법에 어려움이 있다. 현실적으로 비정상행위 탐지기법의 높은 오탐을 고려하면, 대용량 순서기반 침입패턴은 알려진 공격에 대한 탐지와 함께 침입패턴의 유사도를 측정하는 방법의 보완을 통해 변형된 공격 및 새로운 공격에 대한 탐지의 가능성을 높이는 대책이 요구된다. 본 논문에서는 순서기반 침입패턴의 유사성 매칭을 위해 다중서열정렬 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 그 기법은 침입패턴 서열의 통계적 분석을 가능하게 하고 구현이 용이하며, 서열 크기의 변경에 따라 공격에 대한 탐지 경보 및 오탐의 수를 줄이는 결과를 보였다.

• 암석학회지
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• 제16권1호
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• pp.27-37
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• 2007

강원도 임원진 부근에 분포하는 선캠브리아기 우백질 화강편마암체 노두에서의 희토류원소 분포도가 갖는 지구화학적 의의에 대해 토의하고자 한다. 이 노두는 흑운모 편마암을 포획암으로 갖고 있으며, 이 흑운모 편마암과 접촉하고 있는 우백질 화강편마암은 주변에 비해 구성광물의 입자가 큰 거정질이고, 접촉변성 작용의 흔적은 관찰되지 않는다. 이 노두에서의 우백질 화강 편마암은 풍화도와 관계없이 전반적으로 Eu의 강한 부(-)의 이상과 더불어 희토류원소의 M-형의 테트라드 효과라 불리우는 특이한 희토류원소 분포도 특성을 갖고 있다. 그리고 흑운모 편마암과의 접촉부에서는 M-형의 테트라드 효과가 약화되었거나 혹은 부분적으로 W-형의 테트라드 효과가 관찰된다. 우백질 화강편마암에서의 Eu의 부의 이상은 Ca/Sr비의 변화뿐만 아니라 테트라드 효과의 존재와도 밀접한 연관성을 보여준다. 이는 임원지역의 노두에서 관찰된 희토류원소의 테트라드 효과가 우백질 화강편마암의 분화과정상에서 형성된 것이며, 암석의 풍화가 Eu의 이상 혹은 Ce의 이상의 변화를 가져올 수는 있지만 희토류원소의 테트라드 효과를 만들거나 크기를 변화시킨 요인은 아님을 지시해준다.