• 제목/요약/키워드: model management system

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주암호 외남천 유역 하천수의 질소농도와 동위원소비 분석을 이용한 오염원 평가 (Estimation of Pollution Sources of Oenam Watershed in Juam Lake using Nitrogen Concentration and Isotope Analysis)

  • 최유진;정재운;최우정;윤광식;최동호;임상선;정주홍;임병진;장남익
    • 한국물환경학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.467-474
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    • 2011
  • In an effort to investigate water pollution characteristics of Juam lake, water samples were collected from three sites (Sites A, B, and C) of Oenam stream which is a typical tributary of rural watershed in the lake and analyzed for N concentration and the corresponding isotope ratio (${\delta}^{15}N$) of ${NO_3}^-$. Concentrations of ${NO_3}^-$ were not dramatically different among the sites; $0.8{\pm}0.2mgNL^{-1}$ (range: $0.0{\sim}4.3mgNL^{-1}$) for Site A, $1.1{\pm}0.2mgNL^{-1}$ ($0.0{\sim}4.3mgNL^{-1}$) for Site B, and $1.1{\pm}0.1mgNL^{-1}$ ($0.1{\sim}2.6mgNL^{-1}$) for Site C. Meanwhile, ${\delta}^{15}N$ tended to decrease with river flow; it was highest for Site A ($45.5{\pm}5.3$‰) followed by Site B ($19.7{\pm}2.0$‰) and Site C ($8.7{\pm}1.5$‰). Such high ${\delta}^{15}N$ values of ${NO_3}^-$ in Site A suggested that ${NO_3}^-$ derived from livestock feedlot (specifically livestock excrete of which ${\delta}^{15}N$ is higher than 10‰) is the predominant pollution sources despite mountainous area occupied the most of land-use in the watershed. Using the two-sources isotope mixing model, it was estimated that the contribution of cropping activities (i.e. fertilization) became greater in down-stream area (Sites B and C) due to the higher agricultural land-use than the up-stream area (Site A). Particularly, during the active cropping season, the low contribution of organic pollution sources indicated that domestic sewage was not the predominant pollution source. Therefore, it was suggested that agricultural sources such as livestock farming and cropping rather than mountainous and residential are the dominant sources of water pollution in the study area. These results could be effectively utilized in elucidating water pollution sources in rural areas and selecting water management practices.

재난유형별 최적 위성영상 분석을 위한 위성 궤도 시뮬레이션 연구 및 적용 : 태풍 미탁(2019) 사례 (Research and Application of Satellite Orbit Simulation for Analysis of Optimal Satellite Images by Disaster Type : Case of Typhoon MITAG (2019))

  • 임소망;강기묵;황의호;유완식
    • 한국지리정보학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.210-221
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    • 2022
  • 재난·재해에 신속하게 대응하기 위하여 다양한 센서의 위성영상 활용이 가능한 뉴스페이스 시대가 열렸다. 국내·외 운용 중인 위성의 수가 늘어나고 위성 센서의 특성이 다양하므로, 재난유형에 최적화된 위성영상을 찾는 것이 필요하다. 재난 유형은 태풍, 호우, 가뭄, 산불 등으로 나누고 각 재난유형별로 위성의 궤도, 능동/수동 센서, 공간 해상도, 파장대, 재방문주기를 고려한 최적의 위성 영상을 선정하였다. 각 위성궤도 TLE(Two Line Element) 정보는 SGP4(Simplified General Perturbations version 4) 모델에 적용하여 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 위성 궤도를 10초 간격으로 시뮬레이션하고 각 센서의 입사각을 고려하여 정확한 관측영역을 선정하였다. 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 2019년 태풍 미탁 사례에 적용하여 실제 촬영된 위성 리스트와 비교 및 분석하였다. 분석된 결과를 통해 재난 발생 지역의 촬영된 영상과 촬영 예정인 영상의 시간 및 영역을 수 초 이내 분석하여 재난 유형에 따른 최적의 위성영상을 선정하였다. 향후, 재난이 발생했을 때 위성영상을 신속하게 요청하고 확보할 수 있는 체계 구축에 기반이 되고자 한다.

한중일 자유무역지대 설립의 경제적 영향과 통신 산업에 대한 영향 -GTAP 모형 분석을 바탕으로- (The Economic Impact of the Establishment of the China-Japan-South Korea Free Trade Area and Impact on the Communication Industry -Base on GTAP Model Analysis-)

  • 장전
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권5호
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    • pp.85-92
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    • 2022
  • 최근 몇 년간 미국의 일련의 보호무역주의 조치와 브렉시트(Brexit) 등 반세계화 행태로 세계의 자유무역체제가 큰 타격을 받았다. 이러한 배경에서 세계 최대 무역 협정인 RCEP가 2021년 11월 15일에 공식 서명되었다. RCEP는 한중일 자유무역지대 구축을 위한 좋은 작업 기반을 제공했다. 첫째, 본고는 한중일 무역협력 현황과 3국 통신 산업의 현황을 기술한다. 둘째, 본 논문은 제8판 GTAP 데이터베이스를 이용하여 자유무역지역 설정 이후 관세가 각각 0%, 5%, 10%로 인하될 때 중국, 일본, 한국의 경제 전반의 변화를 시뮬레이션하였다. 그런 다음 시뮬레이션된 데이터 변경 사항을 사용하고 2019년 데이터를 벤치마크로 사용하여 3개 세율에 따른 3개국 통신 산업의 RCA 지수의 변경 사항을 계산했다. 결국 한중일 자유무역지대가 수립되면 3국의 경제는 다방면에서 서로 다른 수준으로 성장할 것이라는 결론이 나온다. 일본의 통신 산업은 큰 영향을 받지 않을 것이며 한국은 높은 세율로 크게 성장할 것이고 중국은 낮은 세율로 크게 성장할 것이다.

만 5세 대상 놀이중심 인공지능 교육 프로그램 개발을 위한 유아교사의 인식과 요구분석 (The Perception and Needs Analysis of Early Childhood Teachers for Development of a Play-Based Artificial Intelligence Education Program for 5-Year-Olds)

  • 박지은;홍미선;조정원
    • 산업융합연구
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    • 제20권5호
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    • pp.39-59
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    • 2022
  • 본 논문은 만 5세 대상 인공지능(AI) 교육 프로그램을 개발하기 위해 AI 교육에 대한 유아교사의 인식과 요구사항들을 분석하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 ADDIE 모형의 1단계인 분석단계를 중심으로 AI 교육의 교육적 요소를 추출하기 위해 설문조사 및 심층 인터뷰를 진행하였다. 연구결과는 첫째, 만 5세 대상 AI 교육은 놀이로서 자연스럽게 받아들일 수 있는 유아교육 내용과 AI를 융합한 교육과정을 설계해야 한다. 둘째, 교사의 성찰을 반영할 수 있는 AI 교육의 평가도구가 체계적으로 개발되어야 한다. 셋째, 놀이중심의 AI 교육환경 지원 및 유아교사 대상 교육지원이 필요하다. 마지막으로 비교과 교육과정의 AI 교육 등을 고려하여 지속해서 유아교육 현장에서 운영될 수 있도록 시스템을 구축해야 한다. 향후 만 5세 대상 놀이중심 AI 교육 프로그램을 개발하여 유아 대상의 AI 교육에 대한 인식을 확산하고 학습자의 연령별, 단계별 AI 교육 접근방안을 제시할 것을 기대한다.

치유농업 가이드라인 작업치료적 접근 (Care Farming Guidelines by Occupational Therapy Approach)

  • 홍보균;정민예
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권6호
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    • pp.141-147
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    • 2022
  • 최근 북유럽을 중심으로 치유농업은 사회적 농업, 녹색 치유 등으로 소개되고 있으며 최근 20년 동한 급속도로 발전하고 있다. 국내에서도 차츰 소개되고 있지만, 아직 시작하는 수준에 불과하며, 체계적인 농장주들의 치유농장의 모델과 운영에 있어서 가이드를 제시하지 않고 있다. 치유농업에 있어 선진국은 체계적인 국가 차원의 가이드를 제시함으로써 보다 공통된 치유농장을 운영하는 것을 가능하게 하고 있다. 이런 선진국의 가이드라인의 문헌 고찰을 통해서 그 내용을 정리함으로써 국내 치유농업 가이드라인을 구성하는데 도움을 주고자 한다. 캐나다, 아일랜드, 네덜란드, 노르웨이와 핀란드의 국가별 치유농업 가이드라인의 내용은 크게 일반적 사항, 치유농장주를 위한 치유농장 사업의 시작방법, 대상자의 이해, 농장 조직체계, 농장경영, 농장생활로 구분할 수 있다. 우리나라에도 치유농장의 수요가 증가함에 따라 농장주를 위한 가이드라인이 보급되어 치유농장으로의 접근을 쉽게 하는 것이 필요할 것이다. 의료분야와 접목하여 가이드를 만드는 것도 좋은 방법으로 생각되며, 농장주가 어느 정도 의료분야에 대해서 이해하는 것도 필요할 것으로 보여진다.

국가 암검진 사업의 주요 암종별 5년 생존율과 사회경제적 수준 및 요약병기의 관련성: 광주·전남 지역암등록본부 자료를 중심으로 (The Relationship between 5-year Overall Survival Rate, Socioeconomic Status and SEER Stage for Four Target Cancers of the National Cancer Screening Program in Korea: Results from the Gwangju-Jeonnam Cancer Registry)

  • 강정희;김철웅;권순석
    • 지역사회간호학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.237-246
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    • 2022
  • Purpose: The aim of this study was to investigate the relationship between the 5-year survival rate, socioeconomic status, and SEER (Surveillance Epidemiology and End Results) stage of stomach, colorectal, breast and cervical cancer patients. Methods: A total of 11,770 cases of four target cancers, which were diagnosed during 2005-2007, were extracted from the database of Gwangju-Jeonnam Regional Cancer Registry. The subjects of the study were 11,770 including stomach (n=5,479), colorectal (n=3,565), breast (n=1,516) and cervical cancers (n=710). Cox's proportional hazards model was used to obtain the hazards ratio (HR) according to the SEER stage and socioeconomic status. Results: Stomach cancer had a significantly higher HR in the medical aid recipients (HR=1.39), and the group below 20% (HR=1.20) compared to the group with the highest income level. Colorectal cancer had a significantly higher HR in the medical aid recipients (HR=1.26) than in the group with the highest income level. In addition, stomach, colorectal, breast and cervical cancers had a significantly higher HR according to the SEER stage in regional direct (stomach=4.10, colorectal=1.76, breast=12.90, cervical=3.10), regional lymph only(stomach=2.58, colorectal=2.33, breast=4.32, cervical=4.43), regional both (stomach=6.74 colorectal=3.04, breast=15.57 cervical=6.50), and regional NOS (Not Otherwise Specified)/distant (stomach=17.53, colorectal=11.53, breast=25.34, cervical=26.51) than in situ and localized only. Conclusion: In order to increase the cancer survival rate, a support system for early detection and early treatment of cancer should be established for groups with low individual income levels, and regular health checkups and management measures should be actively implemented through the National Cancer Screening Program.

통계분석 기법과 머신러닝 기법의 비교분석을 통한 건물의 지진취약도 공간분석 (A Spatial Analysis of Seismic Vulnerability of Buildings Using Statistical and Machine Learning Techniques Comparative Analysis)

  • 김성훈;김상빈;김대현
    • 산업융합연구
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    • 제21권1호
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    • pp.159-165
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    • 2023
  • 최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

순환 아키텍쳐 및 하이퍼파라미터 최적화를 이용한 데이터 기반 군사 동작 판별 알고리즘 (A Data-driven Classifier for Motion Detection of Soldiers on the Battlefield using Recurrent Architectures and Hyperparameter Optimization)

  • 김준호;채건주;박재민;박경원
    • 지능정보연구
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    • 제29권1호
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    • pp.107-119
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    • 2023
  • 군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

통화정책의 은행자본경로와 위험추구경로에 대한 실증분석 (An Empirical Study on Bank Capital Channel and Risk-Taking Channel for Monetary Policy)

  • 이상진
    • 경제분석
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    • 제27권3호
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    • pp.1-32
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    • 2021
  • 본 연구는 통화정책 전달경로 중 은행자본경로와 위험추구경로가 국내은행에도 작동하는지에 대해 실증분석하였다. 이를 위해 확장적 통화정책이 은행의 예대금리차, BIS비율, 위험가중자산비율 및 대출 등에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석은 기존 연구에서 통화정책 영향분석에 많이 사용된 Uhlig (2005)의 부호제약 SVAR(Structural VAR) 모형을 토대로 실시하였다. 본 연구는 실증분석을 통해 국내외 기존 연구 결과와 유사하게 국내은행에서도 은행자본경로 및 위험추구경로가 작동하는 것을 확인하였다. 확장적 통화충격에 대해 국내은행의 예대금리차는 확대되었으며, 자기자본비율은 개선되었고, 이후 총대출이 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 은행자본경로가 작동함을 의미한다. 또한, 실질콜금리에 대한 확장적 통화충격에 대해 위험가중자산비율이 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 위험추구경로가 작동함을 의미한다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 확장적 통화정책 지속 시 은행자본경로 작동으로 단기적으로 은행 건전성과 수익성이 개선되는 효과도 있으나, 위험추구경로 작동으로 중장기적으로 은행의 위험추구(risk-taking) 행위가 심화되어 은행의 실질적 건전성에 악영향을 줄 수 있다. 이에 따라 금융당국은 확장적 통화정책 지속 시 편중리스크 발생 및 시스템리스크 증가 등에 대한 선제적인 모니터링 및 감독을 강화할 필요가 있다.

빅데이터 기반의 도시정보·접대중교통근성 분석 플랫폼 구축 방안에 관한 연구 -광주광역시를 중심으로- (A study on the Construction of a Big Data-based Urban Information and Public Transportation Accessibility Analysis Platforms- Focused on Gwangju Metropolitan City -)

  • 이상근;유승민;이준;김대일
    • 스마트미디어저널
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    • 제11권11호
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    • pp.49-62
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    • 2022
  • 최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.