• 콘크리트학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.305-313
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• 2001

본 연구에서는 콘크리트 열전도율의 영향인자에 대하여 TLPP원리를 응용한 QTM-D3 장비를 이용하여 실험을 실시하였고, 이들 실험결과를 이용하여 콘크리트의 열전도율을 예측하는 모델식을 제안하였다. 본 연구를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. 콘크리트, 모르타르 및 페이스트의 열전도율에 미치는 주요 영향인자를 구명하기 위해 본 연구에서 선택된 실험변수는 재령, 골재 함유량, 시멘트 함유량, 결합재 종류, 잔골재율, 시편의 온도 및 함수상태로 총 7가지이다. 이중에서 골재 함유량과 함수상태가 콘크리트 열전도율의 주요 영향인자임을 알 수 있었다. 그리고 시멘트 사용량이 많은 페이스트나 모르타르의 경우 시멘트 함유량이나 결합재 종류에 의해서도 열전도율이 영향을 받고 있다. 그러나 재령은 콘크리트의 열전도율에 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다. 콘크리트 열전도율에 주요 영향인자인 골재 함유량, 잔골재율, 시편의 온도 및 함수상태를 이용하여 콘크리트의 열전도율을 계산할 수 있는 모델식을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권4호
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• pp.383-401
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• 2016

In this paper, we described the statistical modeling of crop yields using satellite images, climatic datasets, soil property maps, and fertilizer data for the Midwestern United States during 2001-2012. Satellite images were obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and climatic datasets were provided by the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) Climate Group. Soil property maps were derived from the Harmonized World Soil Database (HWSD). Our multivariate regression models produced quite good prediction accuracies, with differences of approximately 8-15% from the governmental statistics of corn and soybean yields. The unfavorable conditions of climate and vegetation in 2012 could have resulted in a decrease in yields according to the regression models, but the actual yields were greater than predicted. It can be interpreted that factors other than climate, vegetation, soil, and fertilizer may be involved in the negative biases. Also, we found that soybean yield was more affected by minimum temperature conditions while corn yield was more associated with photosynthetic activities. These two crops can have different potential impacts regarding climate change, and it is important to quantify the degree of the crop sensitivities to climatic variations to help adaptation by humans. Considering the yield decreases during the drought event, we can assume that climatic effect may be stronger than human adaptive capacity. Thus, further studies are demanded particularly by enhancing the data regarding human activities such as tillage, fertilization, irrigation, and comprehensive agricultural technologies.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
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• pp.172-178
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• 2017

열적 특성은 에너지 물질 분야에서 중요한 특성 중 하나로, 에너지 물질 분해 시 분해열을 방출하기 때문에 DSC(시차 주사 열량계, Differential Scanning Calorimetry)를 자주 사용하고 있다. 승온속도를 달리한 DSC 측정의 경우, 용융과 같은 열역학적 변화로 인해 물질의 열적 측정에 방해를 준다. 또한 kg 단위로 예측하기 때문에 mg 단위 때와는 다른 공간상의 열 변화의 변수가 생긴다. 이번 연구에서는 이 문제점을 해결하는 방안으로, 등온 조건으로 한 DSC(Differential Scanning Calorimetry) 기초 데이터로 ATKS thermokinetic 프로그램을 이용하여 열적 노화 특성을 예측한다. 그리고 g 단위로 측정하는 ARC(Accelerating Rate Calorimetry)의 데이터를 이용하여 열적 노화 특성을 예측하고 결과를 비교 할 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.

• 한국음향학회지
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• 제16권4호
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• pp.49-56
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• 1997

무선통신에서 전파환경을 보다 정확히 예측하는 것은 통신서비스 영역의 결정, 최적의 기지국선정 그리고 셀 설계 등을 위해 매우 중요하다. 따라서 안테나의 종류와 지향각 그리고 지형지물의 형태에 따라 변화하는 전파예측모델을 정확히 제시하므로써 통신망을 경제적으로 운용할 수 있음은 물론 통화품질과 가입자 서비스 또한 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 현대 교외지역 전파환경을 위한 최적 전파예측모델을 제안하기 위해 실험 대상지역으로 전남 나주시 세지 기지국을 선택, 전계강도를 실측하고, 이 결과를 토대로 전파예측모델을 제안한다. 제안모델은 지금까지 제안된 여타 예측 모델에서 고려되지 않았던 기지국과 이동국 안테나 유효높이의 상대차를 보정계수로 추가 활용하므로써 오차를 최소화 할 수 있었고, 제안모델과 Hata 모델, Egri 모델 그리고 Carey 모델의 컴퓨터 시뮬레이션(PPGIS)결과를 비교하므로써 그 적정성을 확인하였다.

• 항공우주기술
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• 제13권1호
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• pp.76-85
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• 2014

본 연구에서는 다양한 열팽창계수 예측기법을 활용해서 섬유강화 복합재료 라미나 등가 열팽창계수 예측을 수행하였다. 등가열팽창계수를 예측하는 많은 식들이 제안되어 왔지만 사용대상에 따라 제약이 있거나, 예측결과가 시험결과와 잘 일치하지 않는 문제점을 갖고 있다. 본 연구에서 실제 복합재료 형상과 유사한 대표체적요소를 선정하여 유한요소 모델링을 수행하고 여기에 주기적 경계조건을 부여하여 재료의 등가열팽창계수를 예측하였다. 예측결과를 기존의 예측식 및 시험결과와 비교하여 그 성능을 검증하였으며, 별추적기 지지구조물의 열지향오차해석을 수행하고 다양한 예측물성을 따라 그 정확도를 검토하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.217-225
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• 2017

최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 예측에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 기존 핫 토픽 검출 기법은 시간적 속성을 고려하지 않기 때문에 빠르게 변화하는 사회에서 이슈화되는 핫 토픽을 예측하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 변형된 TF-IDF를 통한 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 변형된 TF-IDF을 이용하여 과거의 IDF 값에 대한 현재의 IDF값의 비율로 순간적으로 이슈화되는 후보 키워드 집합을 추출한다. 추출된 후보 키워드에 사용자의 영향력과 전문성을 고려한 가중치를 부여하여 핫 토픽예측 지수를 계산한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존의 핫 토픽 검출 기법과의 성능평가를 수행한다. 또한 제안하는 기법이 핫 토픽을 정확히 예측하는지를 보이기 위해 네이버 한글 뉴스 기사를 통한 핫 토픽 예측 기법의 질을 평가한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.4006-4011
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• 2013

본 후진 주차 가이드 시스템은 운전자가 후진 시, 자동차의 후진 예상 경로를 네비게이션이나 휴대용 기기에 후방카메라 영상과 예상 경로를 함께 표시하여 안전 운전을 도와준다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션 방식이 아닌, 차종에 따른 조향각의 차이를 반영하며 후방 카메라의 특성 및 설치 위치에 따른 거리오차를 쉽게 보정할 수 있는, 차량 후진 경로 예측 방식을 제안하고 이 방식을 적용한 후진 주차 가이드 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 다양한 차종에 적용 가능하며, 다양한 후방 카메라의 특성 및 설치 환경을 지원하고, 네비게이션이나 휴대용 기기에 호환되며 시스템의 탈부착이 쉽고, 편리하게 구성할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1189-1198
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• 2015

최근 디지털 방송기술의 비약적인 발전과 함께 초 고해상도 및 초 고화질 영상서비스에 관심이 높아지고 영상 서비스에 관한 수요가 늘어나고 있다. 따라서 기존의 Full HD 보다 4배 혹은 16배의 해상도가 크게 개선된 UHD나 Full HD를 지원하는 모바일 기기 등 영상기기의 보급이 이루어지고 있다. 이러한 큰 해상도의 콘텐츠가 보급이 됨에 따라 그에 해당하는 고효율의 비디오 압축 방법이 제시되고 있다. 따라서 새로운 압축방법에 적용할 수 있는 소유권/지적재산권 보호를 위한 워터마킹 기술 또한 필요하다. 본 논문에서는 새로운 압축 방법인 HEVC 기반의 재인코딩 과정시 인트라 프레임의 예측모드들을 분석하여 경향성을 분석해 HEVC 기반의 워터마킹 가능성 검토에 목적을 둔다. 인트라 프레임에서의 예측모드의 변화를 분석하고 나타나는 경향성의 분석을 통해 변화하지 않는 블록을 찾는 알고리즘을 제안한다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.9-18
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• 2018

본 연구에서는 사면 붕괴시 거동특성을 분석하기 위하여 실규모 사면 붕괴 모의실험을 수행하고, 계측된 자료를 역변위와 분석구간(K)의 변화에 따른 x-MR 관리도를 통해 분석하였다. 본 연구 결과, 역변위와 x-MR 관리도 분석에서 사면이 최종 붕괴하기 4분 앞선 시점에서 붕괴 위험징후를 확인하였다. 분석구간에 따른 관리 한계선의 변화를 분석한 결과, x-MR 관리도 작성시 K는 3을 적용하는 것이 효과적이며, 역변위의 x-MR 관리도 기법을 활용함으로써 보다 신속하고 객관적인 판단을 통해 사면 이상거동에 대한 사전예측에 도움이 될 것으로 판단된다. 통계관리도 기법을 적용한 사면붕괴 예측기법은 사면 계측관리기준의 기초자료로 활용이 가능하며, 사면 재해로 인한 인명 및 재산피해 경감에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.