• 한국자동차공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.130-138
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• 2015

Despite of recently strengthened vehicle emission regulations, NOx emissions are not decreased in urban areas because of discrepancies between certification emission test modes and real driving conditions. Thus, researches on RDE-LDV (Real-driving Emission-Light-duty Vehicle) have been conducted actively using PEMS (Portable Emissions Measurement Systems). In the present study, NOx emissions were measured for 5 Korean light duty vehicles for real driving conditions including city, combined, highway, and up-downhill test route. Emission characteristics were analyzed for averaged NOx emissions per unit driving distance of each driving test routes. Furthermore, MAW (Moving Average Window) method based on $CO_2$ emissions from WLTC, which will be supported for EU regulations, was utilized. It was revealed that DRs (deviation ratios) for diesel vehicles (i.e., 5.1 ~ 8.4) were greater than gasoline vehicles (less than 0.15). Especially DR of diesel vehicle for up-downhill test route was 8.4, which indicates severe NOx emissions.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.335-350
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• 1998

X11ARIMA는 1965년 미국 센서스국에서 개발된 X11분석 방법에 기초한 시계열 분석방법으로 Dagum(1975)에 의해 개발되었다. 이 기법은 Dagum(1988)에 의하여 북미지역의 174개의 경제지수를 바탕으로 일부 기본모형이 수정·보완되어 오늘날에 이르고 있다. 최근에는 회귀 모형과 ARIMA모형을 동시에 고려하여 특이치와 추세 변환효과(outlier arid Trend-change effects), 계절변동(seasonal effect), 그리고 달력효과(calendal effect) 등을 추정한 William 등(1995)과 Chen과 Findley(1995)의 X12ARIMA분석 방법이 소개되었다. 그러나 위의 모든 기법들은 주로 북미지역의 경제지수를 기초로 하고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 산업중분류에서 산출되는 102개(생산(27), 출하(27), 재고(27), 가동률(21))의 지수에 대한 우리나라의 표준 ARIMA모형을 제시하고, 우리나라에 적합한 이동평균항수를 제공하고자 한다. 그리고 우리나라의 설, 추석 등의 명절효과를 태양력으로 전환함과 동시에, 최근에 논의되고 있는 X12ARIMA에서 사용되는 회귀모형과 ARIMA모형을 동시에 고려하는 명절효과를 도출하고자 한다.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제58권4호
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• pp.467-473
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• 2020

Chinese edible frogs, Hoplobatrachus rugulosus, were examined to estimate the potential risks of human gnathostomiasis and sparganosis in Myanmar. A total of 20 frogs were purchased in a local market of Yangon and examined with naked eyes and the artificial digestion method after skin peeling in June 2018 and June 2019. Larvae of gnathostomes and Spirometra (=spargana) were detected in 15 (75.0%) and 15 (75.0%) frogs with average intensities of 10.5 and 6.3 larvae per infected frog, respectively. Gnathostome larvae were 2.75-3.80 (av. 3.30) mm long and 0.29-0.36 (0.33) mm wide. They had a characteristic head bulb with 4 rows of hooklets, a muscular long esophagus, and 2 pairs of cervical sac. The mean number of hooklets were 41, 44, 47, and 50 on the 1st, 2nd, 3rd, and 4th row, respectively. Collected spargana were actively moving, particularly with the scolex part, and have ivory-white color and variable in size. Conclusively, it has been first confirmed that Chinese edible frogs, H. rugulosus, are highly infected with larval gnathostomes and spargana in this study. Consuming these frogs is considered a potential risk of human gnathostomiasis and sparganosis in Myanmar.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.179-196
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• 2021

부산항의 부두 장치율은 지난 3년동안 지속적으로 상승하였다. 부두 장치율 상승은 컨테이너 재조작을 야기하여 부두 노동자의 업무 강도를 증가시킨다. 또한, 장치율 상승이 장기화될 경우 선주의 대기시간을 증가시켜 항만의 서비스 수준이 하락할 수 있다. 이에 본 연구는 부두 장치율 상승 문제를 해결하기 위한 방안으로 수요예측치의 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안을 제안하였다. 수요예측 방법론은 ARIMA 모형을 사용하였으며 실증 분석을 위해 사용된 자료는 2013년 1월 1일부터 2020년 10월 12일까지 총 2841일 동안의 부산항 전체 일별 물동량 자료 및 9개 부두의 일별 물동량 자료이다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점을 맞추었다. 일별, 부두별 부산항 물동량 자료를 활용하여 단기 물동량을 예측하고 예측치를 기반으로 부두 장치율 관리 방안을 제시한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.69-81
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 이변량 장기종속시계열(long-range dependent time series) 예측을 고려하였다. 시계열 데이터 예측에 적합한 LSTM(long short-term memory) 네트워크를 이용하여 이변량 장기종속시계열을 예측하고 이를 이변량 FARIMA(fractional ARIMA) 모형인 FIVARMA 모형과 VARFIMA 모형과의 예측 성능을 실증 자료 분석을 통해 비교하였다. 실증 자료로는 기능적 자기공명 영상(fMRI) 및 일일 실현 변동성(daily realized volatility) 자료를 이용하였으며 표본외 예측(out-of sample forecasting) 오차 비교를 통해 예측 성능을 측정하였다. 그 결과, FIVARMA 모형과 VARFIMA 모형의 예측값에는 미묘한 차이가 존재하며, LSTM 네트워크의 경우 초매개변수 선택으로 복잡해 보이지만 계산적으로 더 안정되면서 예측 성능도 모수적 장기종속시계열과 뒤지지 않은 좋은 예측 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.149-156
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• 2019

The existing subtract image based intrusion detection system for CCTV digital images has a problem that it can not distinguish intruders from moving backgrounds that exist in the natural environment. In this paper, we tried to solve the problems of existing system by designing real - time intrusion detection system for CCTV digital image by combining subtract image based intrusion detection method and background learning artificial neural network technology. Our proposed system consists of three steps: subtract image based intrusion detection, background artificial neural network learning stage, and background artificial neural network evaluation stage. The final intrusion detection result is a combination of result of the subtract image based intrusion detection and the final intrusion detection result of the background artificial neural network. The step of subtract image based intrusion detection is a step of determining the occurrence of intrusion by obtaining a difference image between the background cumulative average image and the current frame image. In the background artificial neural network learning, the background is learned in a situation in which no intrusion occurs, and it is learned by dividing into a detection window unit set by the user. In the background artificial neural network evaluation, the learned background artificial neural network is used to produce background recognition or intrusion detection in the detection window unit. The proposed background learning intrusion detection system is able to detect intrusion more precisely than existing subtract image based intrusion detection system and adaptively execute machine learning on the background so that it can be operated as highly practical intrusion detection system.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권4호
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• pp.280-289
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• 2022

In this paper, we present a QRS-complex detection algorithm to calculate an accurate heartbeat and clearly recognize irregular rhythm from ECG signals. The conventional Pan-Tompkins algorithm brings false QRS detection in the derivative when QRS and noise signals have similar instant variation. The proposed algorithm uses amplitude differences in 7 adjacent samples to detect QRS-complex which has the highest amplitude variation. The calculated amplitude is cubed to dominate QRS-complex and the moving average method is applied to diminish the noise signal's amplitude. Finally, a decision rule with a threshold value is applied to detect accurate QRS-complex. The calculated signals with Pan-Tompkins and proposed algorithms were compared by signal-to-noise ratio to evaluate the noise reduction degree. QRS-complex detection performance was confirmed by sensitivity and the positive predictive value(PPV). Normal ECG, muscle noise ECG, PVC, and atrial fibrillation signals were achieved which were measured from an ECG simulator. The signal-to-noise ratio difference between Pan-Tompkins and the proposed algorithm were 8.1, 8.5, 9.6, and 4.7, respectively. All ratio of the proposed algorithm is higher than the Pan-Tompkins values. It indicates that the proposed algorithm is more robust to noise than the Pan-Tompkins algorithm. The Pan-Tompkins algorithm and the proposed algorithm showed similar sensitivity and PPV at most waveforms. However, with a noisy atrial fibrillation signal, the PPV for QRS-complex has different values, 42% for the Pan-Tompkins algorithm and 100% for the proposed algorithm. It means that the proposed algorithm has superiority for QRS-complex detection in a noisy environment.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.141-141
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• 2022

Drought is a global phenomenon that affects almost all landscapes and causes major damages. Due to non-linear nature of contributing factors, drought occurrence and its severity is characterized as stochastic in nature. Early warning of impending drought can aid in the development of drought mitigation strategies and measures. Thus, drought forecasting is crucial in the planning and management of water resource systems. The primary objective of this study is to make improvement is existing drought forecasting techniques. Therefore, we proposed an improved version of Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model (MD-SARIMA) for reliable drought forecasting with three years lead time. In this study, we selected four watersheds of Han River basin in South Korea to validate the performance of MD-SARIMA model. The meteorological data from 8 rain gauge stations were collected for the period 1973-2016 and converted into watershed scale using Thiessen's polygon method. The Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to represent the meteorological drought at seasonal (3-month) time scale. The performance of MD-SARIMA model was compared with existing models such as Seasonal Naive Bayes (SNB) model, Exponential Smoothing (ES) model, Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS) model, and SARIMA model. The results showed that all the models were able to forecast drought, but the performance of MD-SARIMA was robust then other statistical models with Wilmott Index (WI) = 0.86, Mean Absolute Error (MAE) = 0.66, and Root mean square error (RMSE) = 0.80 for 36 months lead time forecast. The outcomes of this study indicated that the MD-SARIMA model can be utilized for drought forecasting.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제32권2호
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• pp.177-182
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• 1999

유럽과 미국을 비롯한 선진 산업국가에서 1930년에서 1950대 사이에 발생하였던 일련의 대기오염사건을 경험한 이후, 대기오염과 인체건강영향과의 상관성을 평가하려는 체계적인 연구수행이 있어왔다. 국내에서도 최근 2-3년 동안 단면적 연구 설계에서 벗어나 시계열적 분석방법을 적용한 연구결과들이 발표되었으며, 외국에서의 결과와 유사하게 현재 수준의 대기오염도에서도 인체건강영향 특히 조기사망발생과 유의한 상관성이 있음이 제시되었다. 특히 서울시를 대상으로 한 일련의 연구결과가 대기오염도와 일별사망과에 유의한 상관관계가 있음을 보이고 있어 이에 대한 보다 정밀한 연구수행 필요성이 제기되었다. 따라서 본 연구는 메타분석적 방법론을 적용하여 서울시내의 구별분석 결과를 통합하여 기존의 연구결과와 비교함으로써 대기오염과 인체건강영향의 원인적 상관성을 규명하는 보조적 자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 대기오염 자동측정기가 설치된 서울시 내 총 18개 구를 대상으로 대기오염도와 사망과의 상관관계를 추정하는 구별 예측치를 산출하였다. 이렇게 산출된 각 개별 예측치는 전체로서 총괄되는 가중평균 예측치를 계산하기 위하여 사용되었으며 이 때 모수효과 모형 또는 랜덤효과 모형을 적용하여 가중평균 예측치를 산출하였다. 지역별 또는 구별 예측치간의 변이차를 검정하는 동질성 검정의 결과 세 오염물질의 경우 모두 지역간 변이가 큰 것으로 평가되었으며 따라서 랜덤효과 모형의 결과를 최종결과로 선정하여 제시하였다. 랜덤효과 모형의 결과를 보면 총부유분진과 아황산가스의 경우 일별사망과 유의한 상관관계가 있는 것으로 평가되었으나 오존의 경우는 그렇지 않았다. 또한 메타분석 결과가 기존의 연구결과와 비교할 때 유사하게 평가된 점으로 미루어 현재 수준의 대기오염도와 일별사망 또는 인체건강영향과 밀접한 상관관계가 있음을 알 수 있다. 메타분석 방법을 적용하였어도 직접적 개인노출평가가 이루어지지 않았다는 점에서 정보편견의 가능성을 제외할 수 없다. 그러나 이러한 메타분석 방법이 기존의 연구(서울시 전체를 대상으로 하는)에 비하여 정보편견을 어느정도 줄여줄 수 있을 것으로 기대되었으며, 분석결과 기존 연구에서 제시하는 것과 매우 유사함을 알 수 있다. 결론적으로 대기오염 역학 연구에 있어서 이와 같은 메타분석적 방법이 유용하며, 본 연구결과도 기존의 연구에서와 같이 현재 수준의 대기오염도가 인체 건강에 위해한 영향을 미칠 수 있음을 보여 준다는 점에서 향후 보다 강화된 대기오염관리 방안 마련의 필요성을 제기한다고 하겠다. 이를 위하여 대기 오염기준치의 강화뿐 아니라 대기오염에 민감한 인구집단, 즉 어린이나 노약자 등에 대한 각별한 감시와 연구수행이 필요시 된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.447-454
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• 2011

전력선 잡음은 ECG 신호 분석에 있어 특정 구간의 왜곡을 발생시킬 수 있다. 특히 P와 R파와 같이 부정맥 진단에 중요한 요소가 되는 구간은 전력선 주파수가 샘플링 주파수의 배수(multiple)일 경우와 그렇지 않을 경우에 각각 다른 형태의 잡음으로 나타나며, 잡음의 특성 또한 선형과 비선형으로 나누어진다. 본 논문에서는 ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수와의 배수 관계를 multiple과 non-multiple로 구분한 후 각 구간에 대한 선형성 여부를 판단한다. 이후 선형 구간은 이동평균 필터를 이용하여 잡음성분을 추출하고, 비선형 구간 잡음은 선형구간에서 추출되어 임시버퍼에 저장된 잡음 성분을 이용하여 추출한다. 제안한 기법의 P파와 R파 검출성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 사용하였다. 실험 결과 기존 노치 필터의 경우 P파 97.91%, R파 96.66%, 제안한 차감기법의 경우 P파 99.01%, R파 97.93%의 검출결과를 나타내었다.