• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권4호
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• pp.190-194
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• 2018

The runway visual range is one of the important factors that decide the possibility of taking offs and landings of the airplane at local airports. The runway visual range is affected by weather conditions like fog, wind, etc. The pilots and aviation related workers check a local weather forecast such as runway visual range for safe flight. However there are several local airfields at which no other forecasting functions are provided due to realistic problems like the deterioration, breakdown, expensive purchasing cost of the measurement equipment. To this end, this study proposes a prediction model of runway visual range for a local airport by applying convolutional neural network that has been most commonly used for image/video recognition, image classification, natural language processing and so on to the prediction of runway visual range. For constituting the prediction model, we use the previous time series data of wind speed, humidity, temperature and runway visibility. This paper shows the usefulness of the proposed prediction model of runway visual range by comparing with the measured data.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권2호
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• pp.188-196
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• 2023

기상불량으로 인해 발생하고 있는 해양사고 중 해무 발생에 따른 시계제한은 선박의 좌초, 선저 파손 등의 사고를 유발하는 것과 동시에 사고에 따른 인명피해를 동시에 수반하고 있으며 이는 매년 지속적으로 발생하고 있다. 또한 해상에서의 저시정은 지역간 국소적으로 차이가 존재하는 경우에도 일괄적으로 여객선에 대한 운항 지연 및 통제 조치를 하고 있어 섬주민들의 교통수단 이용에 상당한 불편을 초래하는 등의 사회적 문제로 대두되고 있다. 더욱이 이와 같은 조치는 지역적 편차나 사람마다 관측의 판단 기준이 상이하여 이를 객관적으로 정량화하지 못하고 있어 더욱 문제가 심화되고 있는 실정이다. 현재 각 항만의 VTS에서는 시정거리가 1km 미만인 경우 선박의 운항을 통제하고 있으며, 이 경우 저시정에 따른 해무 가시거리를 시정계 혹은 육안에 의한 목측(目測)에 의존하고 있을 정도로 객관적인 데이터 수집을 통한 평가에 있어서는 한계가 있다. 정부에서는 이와 같은 해양교통안전 저해요소를 해결하기 위한 일환으로 해무 탐지 및 예측을 위한 해양기상신호표지 및 해상안개관측망을 구축하여 운용하고 있으나, 국지적으로 발생하는 해무를 관측하기 위한 시스템은 매우 부족한 현실적 어려움에 놓여있다. 이에 따라 본 논문에서는 해상에서의 저시정으로 인해 발생하고 있는 여러 사회적 문제를 해결하기 위한 국내·외 정책동향에 대해 살펴보고, 이와 관련한 일반국민 및 현장 이해관계자의 인식 정도를 조사·분석하여 해무에 따른 해상교통안전을 확보하기 위한 정부지원(해무 탐지 및 예측 기술을 기반으로 한 해상교통운영 체계 개발 등)의 필요성에 대한 기초자료를 제공하고자 한다. 또한 이는 궁극적으로 해무로 인해 발생할 수 있는 해상안전 위험요소를 사전에 차단함으로써 보다 안정된 해상교통운영체계를 마련하는데 그 목적을 두고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.3989-4006
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• 2020

The intelligent agriculture monitoring is based on the perception and analysis of environmental data, which enables the monitoring of the production environment and the control of environmental regulation equipment. As the scale of the application continues to expand, a large amount of data will be generated from the perception layer and uploaded to the cloud service, which will bring challenges of insufficient bandwidth and processing capacity. A fog-based offline and real-time hybrid data analysis architecture was proposed in this paper, which combines offline and real-time analysis to enable real-time data processing on resource-constrained IoT devices. Furthermore, we propose a data process-ing algorithm based on the incremental principal component analysis, which can achieve data dimensionality reduction and update of principal components. We also introduce the concept of Squared Prediction Error (SPE) value and realize the abnormal detection of data through the combination of SPE value and data fusion algorithm. To ensure the accuracy and effectiveness of the algorithm, we design a regular-SPE hybrid model update strategy, which enables the principal component to be updated on demand when data anomalies are found. In addition, this strategy can significantly reduce resource consumption growth due to the data analysis architectures. Practical datasets-based simulations have confirmed that the proposed algorithm can perform data fusion and exception processing in real-time on resource-constrained devices; Our model update strategy can reduce the overall system resource consumption while ensuring the accuracy of the algorithm.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.55-60
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• 2003

본 연구에서는 관창의 유동특성예측을 위한 해석이론을 정립하고 수치해석으로부터 방수량과 방수형태를 예측하였다. 예측 데이터로부터 관창의 방수형태가 노즐과 니들의 위치에 따라 결정됨을 알 수 있었고, 관창의 유동특성은 노즐과 니들의 형상에 따라 그 특성이 결정됨을 알 수 있었다. 관창의 유동특성과 예측 데이터로부터 화재진압의 효율성을 극대화할 수 있는 새로운 관창의 모델이 제시되었다. 본 연구의 결과가 새로운 모델의 관창을 개발하는데 필요한 자료로 활용할 수 있을 것으로 보며, 또한 관창의 원천기술 확보, 동종업계의 기술력 파급효과 증대 및 소방분야의 기술개발 활성화 등에 이바지하고 자 한다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권6호
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• pp.567-579
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• 2015

중규모 기상 모델을 이용하여 안개와 같은 미세규모 국지현상을 정확히 재현하는 것은 매우 어려운 실정이다. 특히, 수치모델의 초기 입력 자료의 불확도는 수치모델의 예측 정확도에 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 보완하기 위한 자료동화 과정이 요구되어진다. 본 연구에서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 낙동강 지역에서 발생한 여름철 안개사례 재현실험을 대상으로 중규모 기상 모델의 한계를 검증하였다. 중규모 기상 모델에서 초기 및 경계장으로 사용되는 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 분석장 자료를 이용하여 수치모델 모의 정확도 민감도 분석을 수행하였다. 또한 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용한 자료동화(Four-Dimensional Data Assimilation)에 의한 수치모델의 정확도 개선 정도를 평가하였다. 초기 및 경계장 민감도 분석 결과에서 LDAPS 자료를 입력 자료로 사용한 경우가 KLAPS 자료 보다 기온과 이슬점온도, 상대습도에서 높은 정확도를 보였고, 풍속은 더 낮은 수준을 나타내었다. 특히, 상대습도에서 LDAPS의 경우는 RMSE (Root Mean Square Error)가 15.9%, KLAPS는 35.6%의 수준을 보여 그 차이가 매우 크게 나타났다. 또한 자료동화를 통하여 기온, 풍속, 상대습도의 RMSE가 각각 $0.3^{\circ}C$, $0.2ms^{-1}$, 2.2% 수준으로 개선되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.13-20
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• 2022

겨울철 도로에서 발생하는 안개 및 결빙구간 교통사고 사망률의 경우는 도로조건 및 기상조건이 매우 중요한 요소 이다. 본 논문에서는 교통사고 예측 데이터를 가정하고 교통사고 위험율을 에측 하는 모의실험을 수행하였다. 그뿐만 아니라, 본 논문에서는 교통사고를 줄이고 교통사고를 예방하기 위해서, 교통공단에서 제공하는 교통사고 사망자 데이터를 WEKA 데이터 마이닝 기법 및 TENSOR FLOW 공개 소스를 이용해서 요인 분석 및 교통사고 치사율 사망을 예측하였다. 추가적인 기능으로는 지도 표시 기능을 이용해서, 운전자가 WEB 기반에서, 안개 및 결빙구간 정보를 운전자에게 제공하는 모의실험 및 교통사고 사진을 실시간으로 전송하는 모의실험 결과를 설명하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.247-249
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• 2020

4차 산업혁명 시대에 다양한 분야에서 ICT 기술 간 융합에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 마쳐 데이터, 네트워크, 인공지능 기술이 결합한 새로운 용어인 DNA(Data, Network, AI)가 사용 중이다. DNA는 지능형 응용 및 서비스 개발에 있어 잠재적 기술력을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 DNA 기술 기반의 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기술, 산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 기술, 뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측 기술, 소스코드 주제를 이용한 인공신경망 기반 경고 분류 방법 기술, 챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 기술에 대한 심사 완료된 논문들을 소개한다.

• Environmental Engineering Research
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• 제25권3호
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• pp.281-289
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• 2020

Environmental fate of ionizable organic pollutants such as perfluoroalkyl acids (PFAAs) are of increasing interest but has not been well understood because of uncertain values for parameters related with atmospheric interphase partitioning behavior. In the present study, not only the values for air-water partition coefficient (K_AW) and dissociation constant (pKa) of PFAAs were induced by adjusting to in situ measurements of air-water distribution coefficient between vapor phase and rainwater but also gas-particle partition coefficients were also estimated using three-phase partitioning model of ionizable organic pollutants, in situ measurements of PFAAs in aerosol and air vapor phase, and obtained parameter values. The pKa values of PFAAs we obtained were close to the minimum values suggested in literature except for perfluorooctane sulfonic acids, and COSMOtherm-modeled K_AW values were assessed to more appropriate among suggested values. When applying parameter values we obtained, it was predicted that air particle-associated fate and transport of PFAAs could be negligible and PFAAs could distribute ubiquitously along the transection from urban to rural region by pH-dependent phase transfer in air. Our study is expected to have some implications in prediction of the environmental redistribution of other ionizable organic compounds.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.156-172
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• 2020

본 연구는 대상도로인 내부순환로에 대해 태양복사모델(SOlar and LongWave Environmental Irradiance Geometry-model, SOLWEIG)을 통해 산출한 도로의 그림자 패턴을 사용하여 항상 그늘이 지는 음영지역을 살펴보고, 열수지법을 기반으로 한 노면온도예측모델(road surface temperature prediction model, 이하 RSTPM)과 SOLWEIG 모델을 연계하여 고해상도의 태양복사정보를 활용한 도로의 노면온도를 예측하고자 하였다. 우선, 그림자 패턴 및 복사플럭스 산출의 정확도를 높이기 위하여 안개, 구름, 강수 등의 영향을 최소화할 수 있는 사례일을 선정하여, 고도 및 지형의 효과에 따른 그림자의 영향을 살펴보았다. 그 결과, 터널 입출구와 고도가 높은 지역에서 그림자 영역이 오래 지속되었고, 그림자의 영향을 많이 받는 구간의 복사량 감소가 뚜렷하게 나타났다. 이는 노면온도 예측결과에 반영되어 지형적으로 개방된 지점에서는 노면온도가 높게 예측되고, 고도가 높은 지점들은 그렇지 않은 지점에 비해 상대적으로 낮게 예측되었다. 본 연구의 결과는 겨울철 기상상황에 따른 도로 결빙구간을 예측하여 도로 관리자 및 운전자의 의사결정 자료로서의 활용이 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.557-564
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• 2017

대한민국 군의 K 계열 전차에 장착되어 있는 열영상장비의 목적은 시계가 제한된 환경에서 외부의 적외선 영역의 정보를 인간이 인지할 수 있는 시각 정보로 변환하는 것이다. 열영상장비의 시계, 배율, 분해능, 변조전달함수, 잡음등가온도차, 최소분해가능온도차 등의 지표 중에서 최소 분해 가능 온도차(MRTD)는 공간주파수와 온도분해능을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에, 열영상장비의 성능 표현에 있어 가장 중요한 파라메터이다. 그러나 NATO의 MRTD 표준 측정 방법은 많은 주관적인 요소를 포함하고 있다. 즉, 측정자의 정신 상태, 시력 등의 차이와 측정환경에 따라 측정 결과의 오차가 발생하므로 MRTD의 측정결과는 안정적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 정성적인 MRTD 측정 방법을 gary scale을 바탕으로 이미지 연산을 통한 정량적인 지표로 변환하였다. 흑상과 백상의 Gray scale 차이의 평균을 최소분해가능온도로 변환하여, 국방규격서에서 요구하는 성능요구조건의 충족여부를 판단할 수 있다. 또한 gray scale은 MRTD의 탐지/인지/식별의 판별기준으로 활용할 수 있다. 전차에 열영상장비가 탑재되어 작전을 수행할 때의 탐지 가능 거리를 안개, 폭우, 맑은 날씨 등의 다양한 환경조건에 따라 분석하였다.