안전하고 최적의 배터리 성능을 유지하기 위해 정확한 충전상태(SOC) 추정 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 전류적산 방법이 가지고 있는 문제를 해결하기 위해 시간 종속성을 가지는 인공지능 기반의 LSTM을 이용한 SOC 추정 방법을 적용하였다. 훈련과 검증에 필요한 데이터는 전기적 실험을 통해 일정 크기로 방전된 전류, 전압, 온도를 수집하였고 학습을 위한 입력데이터의 질을 향상시키기 위해 데이터 전처리를 수행하였다. 또한, LSTM 모델의 구조 및 하이퍼파라미터 설정에 따른 학습 능력과 SOC 추정 성능을 비교하였다. 학습한 모델은 UDDS 프로파일을 통해 검증하였으며, RMSE 0.82%, MAX 2.54%의 추정 정확도를 달성하였다.
The purposes of this research are : to analyze biotop type and carry out conservation value assessment in study areas, Daegu Science Park national industrial complex; to supply basic data for the landscape ecological planning; and to improve the application of assessment model with the development of Biotop Value Assessment Tool (B-VAT). The result is as follows. First of all, the field survey showed 434 species of flora and 220 species of insecta. According to the result of biotop type analysis in the biotop classification system with field survey, 13 biotope groups and 63 biotope types were classified. In the map of biotop type classification, readjusted farmland biotop(FA) was prevalent and forest biotop(E) was shown to the southeast side of the site. Next, according to the first assessment with B-VAT, total 19 biotop types including natural river(BA) with abundant plants had I grade and total 16 biotop types such as vegetable garden adjacent to river(BC) had V grade. In terms of the second assessment, we analyzed total 30 areas, total 82 areas, respectively, which had special meaning for the conservation of species and biotop(1a, 1b) and which had meaning for the conservation of species and biotop(2a, 2b, 2c). This research will be a basic data, which can solve the damage problem systematically and control it landscape-friendly with biotop classification and assessment which we developed. In particular, we expect that biotop value assessment tool(B-VAT) with GIS will be a great contribution to popularity compared with the value model by complicated algorism such as adding-matrix, weight and equal distribution. In addition, this will save the time and improve the accuracy for hand-counting.
기계 학습을 응용한 많은 침입 탐지 시스템들은 n-그램 접근 방법을 주로 쓰고 있다. 그러나, n-그램 접근 방법은 주어진 시퀀스에서 획득한 n-그램들이 서로 겹치는 문제들을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해, n-그램 증강 나이브 베이스 (n-gram augmented naive Bayes) 알고리즘을 침입 시퀀스의 분류에 적용하였다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 n-그램 특징들을 사용하는 일반 나이브 베이스 (naive Bayes) 알고리즘과 서포트 벡터 머신 (support vector machines) 알고리즘과 본 연구에서 제안한 n-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘을 비교하였다. 뉴 멕시코 대학의 벤치마크 데이터에 적용해 본 결과에 따르면, n-그램 증강 방법이, n-그램이 나이브 베이스에 직접 적용되는 경우(예: n-그램 특징을 사용하는 일반 나이브 베이스), 생기는 독립성 가정에 대한 위배 문제도 해결하면서, 동시에 n-그램 특징을 사용하는 일반 나이브 베이스보다 더 정확하며, n-그램 특징을 사용하는 SVM과 필적할만한 수준의 침입 탐지기를 생성해 내었다.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제17권E4호
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pp.163-168
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2001
Estimating the emission rate of VOCs from a gasoline industry at national level can be a challenging take even though the estimation is mean-based. However, using the procedures in the US EPA AP-42 guidelines, it is possible to approximate the mean industry emission rate once enough data are available. However, this estimate can be misled in the sense that there exist many stochastic factors in the EPA\\`s estimation procedures and also throughout the marketing channels of gasoline industry. Addressing the stochasticity problem in EPA\\`s procedure is hard to tackle because the detailed data needed to execute the estimation are not usually available even from refiners. Instead, this research tries to stay focused on the second type of stochasticity issue, raised from the mean0based metrological and marketing practice data collected from the 4 major refiners. To do so emission raters from each marketing channels (8 marketing points by 3 transportation types and by storage facilities of 4 refiners) are estimated monthly, following AP-42 procedures and using Tank 4.0. Once these estimates are acquired, the distribution of VOC emission rate for each marketing channel of all 4 refiners is estimated through simulation method using @Risk. The mean-based emission rates are weighted by company quantities to estimate the emission rate from the whole gasoline industry. Simple economic implication is provided, based on the result. This study found that, on the mean-bases, about 0.66% of gasoline marketed are evaporated into air. Considering the stochasticity in the estimation, about 90% of simulation results fell into the range of 0.65 to 0.68%. For 90% chance, the estimated economic loss is $54.65 million to $57.17 million, not counting the cost caused by air quality degradation and associated health impact.
정보보호 및 암호기술은 If산업과 더불어 매우 많은 발전을 이룩하였지만 실시간 처리 및 비화성 유지 등은 아직도 해결해야 하는 문제점이다. 그러므로 본 논문에서는 표준화된 AES인 Rijndael에 대하여 비도 증가 및 처리율 증가를 위한 새로운 PRN-SEED 암호알고리즘을 제안하였으며 Rijndael 및 다른 AES와 비교하여 성능분석을 수행하였다. PRN-SEED 암호알고리즘의 구현은 Synopsys Design Analyser Ver. 1999. 10과 삼성 KG75 library 그리고 Synopsys VHDL Debegger를 사용하였다. 모의실험 결과, 대칭형 암호시스템인 DES는 동작주파수가 4MHz일 경우 416Mbps의 처리율을 가지며 Rijndael 암호시스템은 동작주파수가 50MHz일 경우 612Mbps의 처리율을 가진다. PRN-SEED 암호시스템의 전체 게이트 수는 10K이며 동작주파수가 40MHz일 때 128 비트에 대한 처리율은 430Mbps, 50MHz일 때 128비트에 대한 처리율은 630Mbps였다.
무선센서네트워크는 위험 지역에서의 데이터 수집 용도로 최근 각광받고 있는 기술이다. 하지만 위험한 지역에서는 다수 노드들에서 동시 다발적인 장애발생 위험이 크기 때문에 대규모의 장애를 빠르게 복구시키기 위한 자가 복구 능력을 높여야 한다. 기존의 라우팅 프로토콜들은 하나의 노드에서 발생한 장애는 빠르게 복구하지만 다수의 노드들에서 장애 발생시 이에 효과적으로 대처하지 못한다. 이에 본 논문에서는 대규모 장애 발생시 이를 빠르게 복구하기 위한LSFA(Large Scale Failure Adaptive Routing Protocol)을 제안한다. LSFA는 다수의 노드들에 장애가 발생하여 데이터 전송이 이루어지지 못하는 환경에서 장애를 빠르게 감지하고 라우팅 주기를 적응적으로 조절하여 빠른 시간에 네트워크를 복구한다. LSFA는 패킷손실 정도를 장애발생 판단의 기준으로 사용하며 장애를 감지하면 라우팅 주기를 짧게 하여 장애가 발생한 사실이 네트워크에 빠르게 퍼지도록 한다. 베이스스테이션으로의 경로를 유지하고 있는 노드가 주위에 장애가 발생한 사실을 감지하면 자신의 라우팅 정보를 빠르게 전파시켜 장애 복구가 빠르게 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 LSFA가 다른 프로토콜들에 비해 적은 패킷을 사용하면서도 장애를 빠르게 복구함을 보인다.
The purpose of this paper is to present a specific set of home teaching methods in hopes to prevent slow learner of the elementary mathematics. This paper deals with the number and operations, one of five topics in the elementary mathematics A survey of two hundred elementary school teachers was made to see the teacher's opinions of the role of home studying and to concretize the contents of the research topics. There were asked which is the most essential contents for the concrete loaming and which is the most difficult monad that might cause slow leaner. And those were found to be; counting, and arithmetic operations(addition and subtraction) of one or two-digit numbers and multiplication and their concepts representations and operations(addition and subtraction) of fractions. The home teaching methods are based on the situated learning about problem solving in real life situations and on the active teaming which induces children's participation in the process of teaching and learning. Those activities in teaching each contents are designed to deal with real objects and situations. Most teaching methods are presented in the order of school curriculum. To teach the concepts of numbers and the place value, useful activities using manipulative materials (Base ten blocks, Unifix, etc.) or real objects are also proposed. Natural number's operations such as addition, subtraction and multiplication are subdivided into small steps depending upon current curriculum, then for understanding of operational meaning and generalization, games and activities related to the calculation of changes are suggested. For fractions, this paper suggest 10 learning steps, say equivalent partition, fractional pattern, fractional size, relationship between the mixed fractions and the improper fraction, identifying fractions on the number line, 1 as a unit, discrete view point of fractions, comparison of fractional sizes, addition and subtraction, quantitative concepts. This research basically centers on the informal activities of kids under the real-life situation because such experiences are believed to be useful to prevent slow learner. All activities and learnings in this paper assume children's active participation and we believe that such active and informal learning would be more effective for learning transfer and generalization.
Microplastics in water resources have been recognized as a serious problem. The discharge of microplastics from wastewater treatment plants is considered a major contributor to environmental pollution in water resources. However, a reliable analytical method for quantifying microplastics in wastewater treatment plants has not yet been established. This study proposes a reliable, quick, and easy analytical method for quantifying microplastics. For the removal of organic particles, preprocessing steps were applied including oxidation, sonication, washing, and sieving. Nile Red staining was used to visualize microplastics, and quantitative analysis was conducted using fluorescent imaging. The stained microplastics were ultimately quantified through image analysis software. Among the preprocessing steps, sonication and washing stages were particularly effective in efficiently removing interfering substances from wastewater, enhancing the accuracy of the microplastic analysis. Additionally, various solvents (methanol, acetone, and N-hexane) for the Nile Red staining solution were tested. When N-hexane was applied as the solvent, the quantity of stained microplastics was lower compared to methanol and acetone. This suggests that N-hexane has a greater potential of reducing false staining and counting of non-plastic particles. In summary, this research demonstrates a robust method for quantifying microplastics in wastewater treatment plants by employing effective preprocessing steps and optimizing the staining process with Nile Red and N-hexane.
세기(counting)와 같은 일상 경험에서 비롯되는 수와 연산에 관한 비형식적 지식은 이후의 학교 교육에 영향을 주며, 문제에 기술된 행위나 관계 유형에 따른 여러 가지 문장제를 해결할 때 문제해결 전략에도 영향을 준다. 이에 본 연구에서는 덧셈과 뺄셈의 문장제를 15가지 유형으로 구분하여 교과서에 제시된 문장제를 분석하였다. 또한 115명의 초등학교 2학년 학생을 대상으로 각각의 문장제에 대한 풀이 결과를 분석하였다. 교과서를 분석한 결과, 덧셈의 경우에 전체적으로 합병 상황의 문장제가 첨가 상황의 문장제보다 많았다. 또한 뺄셈의 경우에 구잔 상황의 문장제가 구차 상황이나 등화 상황의 문장제보다 많았다. 학생들의 문장제 풀이 결과를 분석한 결과, 덧셈 상황에서는 첨가 상황의 문제와 합병 상황의 문제에서 정답률의 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 그리고 뺄셈 상황에서는 구잔 상황의 문제에서 다른 두 상황의 문제보다 정답률이 높게 나타났다.
프로젝트 초기단계에서 산정된 공사비는 발주자의 중요한 의사결정에 영향을 미치므로 그 중요성이 강조되고 있지만, 정보의 부족으로 인하여 주로 견적전문가의 경험과 지식에 의존하여 진행된다. 이것은 현재 문제와 가장 유사한 과거 사례를 선택하여 사용하는 사례기반추론으로 발전되었다. 사례기반추론 모델의 예측 성능은 속성 가중치의 산정 결과에 많은 영향을 받으므로, 정확한 속성 가중치의 산정이 요구된다. 기존의 연구는 수학적 방법 또는 전문가의 주관적 판단을 이용하는 방법을 사용한다. 본 연구는 기존 연구의 문제점을 보완하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 사례기반추론 공사비 예측 모델을 제안한다. 공사비 예측 모델은 최근이웃 조회 방법의 과정에 의해 추출한 사례의 공사비 정보를 이용하여 예측 대상의 공사비를 산정한다. 검증 결과 AACE에서 정의한 견적시기별 예측 정확도와 표준화 회귀계수 동일가중치를 사용한 방법보다 높은 오차율을 나타내었다. 따라서 본 연구는 유전자 알고리즘을 도입하여 예측 성능을 향상시키고, 사례기반추론 방법을 사용하여 사용자가 이해하기 용이한 해결책 도출과정을 제시하였다는데 그 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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