• Title/Summary/Keyword: performance based evaluation

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딥러닝 기반 지하공동구 제어반 문열림 인식 (Deep Learning-based Object Detection of Panels Door Open in Underground Utility Tunnel)

  • 김경환;김지은;정우석
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제19권3호
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    • pp.665-672
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    • 2023
  • 연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.

Water Level Prediction on the Golok River Utilizing Machine Learning Technique to Evaluate Flood Situations

  • Pheeranat Dornpunya;Watanasak Supaking;Hanisah Musor;Oom Thaisawasdi;Wasukree Sae-tia;Theethut Khwankeerati;Watcharaporn Soyjumpa
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.31-31
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    • 2023
  • During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.

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시뮬레이션 기법을 이용한 철도차량 중정비 공장 설계검증 - 디젤동차 및 발전차 중정비 공장을 중심으로 - (An Evaluation of Development Plans for Rolling Stock Maintenance Shop Using Computer Simulation - Emphasizing CDC and Generator Car -)

  • 전병학;장성용;이원영;오정헌
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.23-34
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    • 2009
  • 철도차량기지에서는 철도차량의 안전한 운행을 위해 연간검수 이상의 기기보전(지정보전, 장치보전), 차체 보전을 위한 장기계획에 의해 종합적인 유지보수 혹은 중대사고에 의한 차량의 파손으로 인한 차량의 보수작업이 이루어지는 중수선 작업을 수행한다. 본 연구에서는 용산기지 이전과 관련하여 대전철도차량관리단 부지 내에 계획 중인 CDC(Commuter Diesel Car)와 발전차를 정비하는 중수선 시설의 설계안에 대한 검증을 위한 시뮬레이션 모델을 개발하고 시뮬레이션 실험을 통하여 중수선 시설의 용량을 검증하였다. 시뮬레이션 모델은 철도공사의 중정비 검수공정도를 바탕으로 2가지 설계안의 설계용량을 검증하였다. 2가지 설계안을 평가하기 위하여 검수 완료 차량, 재장일, 작업장 점유율, 공정진행 차량수 및 입장검사 대기차량수 등 5가지를 분석하여 연간 검수용량이 충분한 설계안을 선정 하였다. 또한 우수한 결과를 보인 설계안의 연간 최대 검수 가능한 차량 수는 현재 연간 검수량 보다 약 15% 많은 총 340량임을 확인할 수 있었다.

분산 환경에 질의 최적화를 위한 XQuery 질의 재작성 (XQuery Query Rewriting for Query Optimization in Distributed Environments)

  • 박종현;강지훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.1-11
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    • 2009
  • XQuery가 XML 데이터를 위한 표준 질의어로 제안되면서, XQuery를 효율적으로 처리하기 위한 연구는 새로운 연구의 주제가 되었고, 몇몇 연구자들은 XQuery 질의를 최적화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 그러나 앞선 대부분의 연구들은 XML 데이터 관리 시스템에 특화된 최적화 규칙만을 정의하고 있을 뿐 어떠한 시스템에서도 일반적으로 사용할 수 있는 최적화 방법과는 거리가 멀다. 또한 앞선 몇몇 연구에서는 XML 스키마 또는 DTD와 같은 미리 정의된 XML데이터의 구조정보를 이용하여 최적화하는 방법을 제안하고 있다. 그러나 현재 모든 응용이 XML 데이터를 위한 구조정보를 포함하고 있지는 않은 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 XQuery 질의의 특성을 파악하고 XQuery 질의 자체만을 이용한 최적화 방법들을 제안한다. 본 논문에서는 XQuery질의의 특성들을 고려한 세 가지 XQuery질의를 최적화 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 XQuery질의에 존재하는 불필요한 표현을 제거하는 것이고, 두 번째 방법은 질의 재배치를 이용한 최적화 방법이다. 마지막으로 세 번째 방법은 XQuery가 For절에 의해서 중첩된다는 점을 고려하여 For절에 의해서 발생하는 불필요한 반복을 최소화하는 방법이다. 성능 평가를 통해 논문에서 제안한 방법들에 의해 재작성 된 질의의 처리시간은 원본 질의의 처리 시간보다 뛰어나다는 것을 알 수 있다. 또한 각 방법들은 독립적으로 수행될 수 있으므로 XQuery 엔진의 필요에 따라 개별적으로 사용이 가능하다.

지속가능한 정책서민금융체계를 위한 정책방안 연구 (The Suggestions for Sustainable Credit Provision Policy System to Overcome Financial Exclusion in Korea)

  • 송치승;박재성
    • 중소기업연구
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    • 제41권4호
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    • pp.87-110
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    • 2019
  • 문재인 정부는 서민금융의 문제를 이전 정부와 달리 포용금융관점에서 바라보고 있지만 이의 성공을 위해서는 구조적이고 지속 가능한 정책서민금융의 실행이 요구된다. 이를 위해서는 과거와 같이 복지와 금융이 혼합된 복지성격의 시혜적 금융제공에서 탈피하여 가용성 및 접근성 중심으로 정책서민금융을 운영하는 것이 필요하다. 또한 정책서민금융이 서민생활의 안정과 서민소득의 증대를 이룰 수 있도록 종래의 빈곤서민을 대상으로 하는 규모 또는 양적 위주의 자금공급에서 벗어나 서민생활의 안정이나 소득 증대를 목표로 삼는 성과중심의 평가도 필요하다. 실제 정책서민금융이 서민생활안정과 소득증대를 목적으로 한다면 일자리를 기반으로 하는 것이 보다 현실적이다. 사회적 경제기업은 이를 가능하게 하는 조직체이다. 사회적 경제기업의 육성은 문재인 정부가 추진하는 소득주도 성장정책과 실업률 감소를 뒷받침하는 인프라가 될 수 있다. 문재인 정부가 서민금융을 한 단계 더 발전시키기 위해서는 이 같은 관점에서 다음과 같은 정책추진이 필요하다 우선 서민금융은 시장실패영역임에 틀림없지만, 가급적 시장원리를 준수하고, 정책서민금융이 민간서민금융을 구축하지 않도록 자생적이며 지속가능한 서민금융정책 운영이 필요하다. 다음으로, 사회적 기업이나 사회적 경제기업에 대한 자금지원은 사회적 가치창출을 위해 자본시장기능을 적극 활용해야 한다. 사회적 가치창출 목적의 사업에도 자본시장의 촉매자본은 민간자본을 유인하는 마중물 역할을 수행한다.

IoT 기반 흰점박이꽃무지 스마트 사육사 설계 및 성능평가 (Design and Performance Evaluation of the IoT-based Smart Breeding System for Protaetia Brevitarsis Seulensis)

  • 원진호;곽강수;노시영;이상규;최인찬;이재수;김태현;백정현;석영식
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.575-576
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    • 2020
  • 본 논문은 근래에 식용곤충 식품에 대한 수요 및 국민적 관심이 증가하여 관련 산업이 급격히 성장하고 있는 가운데, 건강기능성 효과가 널리 알려진 흰점박이꽃무지 유충의 안정적인 생산량 확보를 위한 스마트 사육사를 제작하고 그 성능을 평가한 결과이다. 사육사는 L6m×W3m×H2.8m 크기로 제작하였으며, 안정적인 사육환경을 위하여 사육실과 공조실을 분리하여 설계하였다. 공시재료는 생후 15일이 경과된 흰점박이꽃 무지 유충 1령이며, 스마트 사육사 내 사육환경은 온도 25±2℃, 습도 65±5%로 제어하였다. 사육조사는 매주 1회, 유충의 체중, 길이, 두께를 측정하였으며, 스마트 사육사의 성능평가를 위해 일반 사육농가(전북 소재)와 비교·분석하였다. 사육 4주 후 조사 결과, 스마트 사육사에서 사육한 유충의 체중과 길이는 각각 평균 1.97g/마리와 3.75cm로, 일반농가의 1.58g/마리와 3.55cm에 비해 비교적 높은 것으로 나타났다. 하지만, 두께의 경우 2주 차까지 일반농가에서 대체로 높은 것으로 나타났으며, 이후 3~4주 차에서는 큰 차이를 보이지 않았다. 따라서 본 연구를 통해 개발한 흰점박이꽃무지 유충 스마트 사육사는 일반농가와 비교해 사육이 비교적 빠르고 생산량을 더 많이 확보할 수 있는 시스템으로 농가소득 증대에 유용할 것으로 판단되며, 장소 및 시간에 상관없이 생육환경 제어가 가능하여 개발된 시제품의 보급 확대가 필요하다.

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Physio-mechanical and X-ray CT characterization of bentonite as sealing material in geological radioactive waste disposal

  • Melvin B. Diaz;Sang Seob Kim;Gyung Won Lee;Kwang Yeom Kim;Changsoo Lee;Jin-Seop Kim;Minseop Kim
    • Geomechanics and Engineering
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    • 제34권4호
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    • pp.449-459
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    • 2023
  • The design and development of underground nuclear waste repositories should cover the performance evaluation of the different components such as the construction materials because the long term stability will depend on their response to the surrounding conditions. In South Korea, Gyeonju bentonite has been proposed as a candidate to be used as buffer and backfilling material, especially in the form of blocks to speed up the construction process. In this study, various cylindrical samples were prepared with different dry density and water content, and their physical and mechanical properties were analyzed and correlated with X-ray CT observations. The main objective was to characterize the samples and establish correlations for non-destructive estimation of physical and mechanical properties through the utilization of X-ray CT images. The results showed that the Uniaxial Compression Strength and the P-wave velocity have an increasing relationship with the dry density. Also, a higher water content increased the values of the measure parameters, especially for the P-wave velocity. The X-ray CT analysis indicated a clear relation between the mean CT value and the dry density, Uniaxial Compression Strength, and P-wave velocity. The effect of the higher water content was also captured by the mean CT value. Also, the relationship between the mean CT value and the dry density was used to plot CT dry densities using CT images only. Moreover, the histograms also provided information about the samples heterogeneity through the histograms' full width at half maximum values. Finally, the particle size and heterogeneity were also analyzed using the Madogram function. This function identified small particles in uniform samples and large particles in some samples as a result of poor mixing during preparation. Also, the μmax value correlated with the heterogeneity, and higher values represented samples with larger ranges of CT values or particle densities. These image-based tools have been shown to be useful on the non-destructive characterization of bentonite samples, and the establishment of correlations to obtain physical and mechanical parameters solely from CT images.

Attention 알고리즘 기반 약물의 태아 독성 예측 연구 (Predicting fetal toxicity of drugs through attention algorithm)

  • 정명현;유선용
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.273-275
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    • 2022
  • 임산부에게 약물을 사용하는 것은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 임산부가 복용을 피해야 할 약물을 분류하는 것은 필수적이다. 하지만 많은 화합물이 태아에게 독성을 나타낼 수 있는지에 대한 근거가 불분명하며, 그것을 밝혀내기 위해서는 많은 시간과 비용이 투자된다. In silico 기반 가상 스크리닝은 광범위한 화합물에 대해서 적은 비용과 시간으로 어떤 화합물이 태아에게 높은 위험을 보일 수 있는지 예측하는데 활용될 수 있다. 우리는 한국과 호주 정부의 임신 중 약물 처방을 위한 위험 분류 리스트를 활용해 약물의 분류 등급 정보를 가져왔다. 약물의 구조적 특징과 화학적 특징을 기반으로 다양한 머신 러닝 기법을 적용하여 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 모델을 생성하였으며, 정량적 성능 평가를 수행하였다. 나아가, attention 알고리즘을 활용하여 제안하는 모델이 약물의 태아 독성을 예측하는 과정에서 화합물의 어떤 하위 분자 구조가 중요하게 활용되었는지 확인하였다. 해당 연구를 통해 광범위한 화합물에 대해 높은 태아 독성 위험도를 가진 약물을 머신 러닝을 통해 예측할 수 있는 것을 확인하였다. 우리의 연구는 단순한 약물의 태아 독성 예측에서 나아가, 유의미한 하위 분자구조를 제공함으로써 연구자들이 약물의 태아 독성을 증명하기 위해 수행하는 실험에서 핵심적인 역할이 가능할 것이다.

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스마트항만 구축을 위한 항만장비산업 육성 방안 연구 (A Study on fostering strategy for Port Equipment industry)

  • 김보경;한승훈;안승현
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.108-109
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    • 2023
  • 본 연구는 최근 발표된 국내 장비산업 육성 전략에 따라 이를 구체적으로 추진할 수 있는 정책을 설정하고, 이를 추진할 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 항만장비산업에 대한 신기술 인증제도와 신기술 시험검증영역 운영 및 활성화 방안 두가지를 대안으로 설정하고, 이에 대한 구체적 수요와 도입방안을 도출하기 위해 기술개발을 수행하는 기업을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 설문조사 결과 신기술 인증제도 및 시험검증영역의 활용 수요가 높은 것으로 파악되었으며, 장비산업 육성을 위해 항만장비와 연계한 실증 지원, 공인검증기관과 연계한 시험 및 평가, 전담기관 마련 등의 대안이 도출되었다. 이를 바탕으로 항만 장비에 특화된 신기술 인증제도 신설 및 이를 제도화 할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 설문조사 결과 및 인증제도와 연계하여 신기술 시험검증영역의 기본적 기능과 역할을 정립하고, 향후 활성화를 위해 인증비용 면제, 실적확인서 발급 등의 실효서 있는 인센티브 제공, 전담조직 및 인증센터 운영을 통한 효율적 관리 등의 방안을 제시하였다.

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기업의 사회적 책임이 기업 이미지에 미치는 영향 - 차원별 파급효과와 메시지 유형을 중심으로 - (The Effect of Corporate Social Responsibility on Corporate Image: The Role of Spillover Effect and Negativity Effect based on CSR dimensions)

  • 김성진;김종근
    • Asia Marketing Journal
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    • 제11권4호
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    • pp.49-67
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    • 2010
  • 기존의 많은 연구들은 기업의 사회적 책임(CSR)이 기업 성과와 높은 관련성이 있음을 보여 왔다. 하지만 대부분의 연구들이 기업의 사회적 책임을 단일 차원으로 보거나 구체적인 활동 중심으로 보고 있다는 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 이를 극복하기 위해 Schwartz and Carroll(2003)이 제시한 CSR의 세 가지 차원을 바탕으로, 각 차원별 메시지가 소비자들의 기업 이미지에 미치는 영향을 확인해 보고자 하였다. 연구 결과, 세 가지 기업의 사회적 책임 차원 중 법적 책임과 윤리적 책임에 대한 메시지는 파급효과가 일어나 다른 차원들에 대한 평가 결과에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 긍정적 메시지일 때보다 부정적 메시지일 경우, 부정성 효과로 인한 파급효과가 더 커져, 법적 책임과 윤리적 책임에 대한 부정적인 메시지는 경제적 책임에 대한 메시지보다 기업 이미지를 더 크게 훼손시키는 것으로 나타났다.

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