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기상 및 토양 데이터를 활용한 장단기 메모리 모형 비교
양정화(Jeong Hwa Yang),최수훈(Su Hoon Choi),임남희(Namhui Im),이상현(Sang-Hyun Lee),김민수(Min Soo Kim) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.2
토양 습도는 작물의 생장에 영향을 미치는 주요 요소 중 하나로 작물의 성장기에 토양습도를 정확하게 예측하고 모니터링 하는 것은 농업 생산량 증대에 큰 영향을 미친다. 하지만 토양습도는 복잡한 구조적 특성과 기상 요인의 영향으로 인해 정확한 예측을 위해서는 토양 습도와 기상데이터와의 연계성에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 국립농업과학원 기상정보서비스에서 제공하는 기상 및 토양 데이터를 활용했으며 데이터 수집은 결측값이 없고 충분한 데이터가 있는 세 지역을 선정했다. 관측기간은 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일로 일자별 데이터로 구성되어 있다. 2015년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 데이터를 학습시켜 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지의 토양습도를 예측한다. 예측 모형으로는 장단기 메모리(long short term memory : LSTM)와 장단기 메모리 오토인코더(LSTM Autoencoder : LSTM AE)를 사용한다. LSTM Autoencoder 모형은 극단적인 이벤트 발생에 영향을 주는 중요한 특징을 추출하는 특성이 있어 보다 정확한 토양습도를 예측하는 것이 가능할 것으로 판단했다. 두 모형 모두 시퀀스(sequence)를 변경해가며 다음 날 토양습도를 예측하여 평균제곱근오차(root mean square error : RMSE)와 평균절대오차(mean absolute error : MAE)를 통해 예측력을 비교한다. 그 결과, LSTM 모형에 비해 LSTM Autoencoder 모형의 예측력이 더 향상된 것으로 나타났다. 향후 다양한 딥러닝 기법을 활용한다면 예측력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. Soil humidity is one of the main factors affecting the growth of crops, and accurate prediction of soil humidity has a great impact on the increase in agricultural production. However, in order to accurately predict soil humidity due to the characteristics of complex structures and the influence of meteorological factors, it is necessary to study the linkage between soil humidity and meteorological data. In this study, we used meteorological and soil data provided by the Meteorological Information Service of the National Academy of Agricultural Sciences. For data collection, we selected three regions with no missing values and sufficient data. Train data from January 1, 2015 to December 31, 2018, and predict the soil humidity from January 1, 2019 to December 31, 2019. The prediction model uses long short term memory(LSTM) and long short term memory Autoencoder(LSTM AE). Predict the soil humidity for the next day, modifying all sequences in both models, and compare the predictive power using RMSE and MAE. As a result, it can be seen that the predictive power of the LSTM Autoencoder is further strengthened as compared with the LSTM. In the future, it is expected that the predictive power can be further improved by utilizing various deep learning techniques.
고강도 모르타르의 상압증기양생에 의한 강도발현에 관한 연구
권희성(Kwon Hee-Sung),권미옥(Kwon Mi-Ok),공민호(Gong Min-Ho),조승호(Cho Seung-Ho),이영도(Lee Young-Do),정상진(Jung Sang-Jin) 대한건축학회 2007 대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 계획계/구조계 Vol.27 No.1
Precast concrete produced in the industry is advantageous in a sense that it meets certain requiring standards and thus is easy to manage, and it saves construction period by shortening concrete curing time in the field. Nevertheless, studies on the strength evaluation of PC material by stream curing have rarely been done. In addition, as concrete becomes of high strength, it is speculated that relevant stream curing temperature history is also required. Therefore this study is on the stream curing method in manufacturing precast concrete products, and cement mortar has been used for experiments to exclude the possibility that concrete aggregate granularity and aggregate shape change may affect on strength development by cement hydration. In addition, this research is to provide the fundamental information of industrial manufacture of PC member by suggesting the optimal stream curing condition. The optimal stream curing condition has been investigated from the relations between temperature history condition and strength development, via modifying temperature patterns in various ways such as pre-time, curing maximal temperature, maximal temperature maintenance time which are factors that affect on high strength concrete product in stream curing.
SNS사용자의 외로움, 자기노출, 사회적 지지 그리고 삶의 만족에 관한 실증연구
이경탁(Kyung-Tag Lee),노미진(Mi-Jin Noh),권미옥(Mi-Ok Kwon),이희욱(Hui-Uk Yi) 한국인터넷전자상거래학회 2013 인터넷전자상거래연구 Vol.13 No.2
The use of the Internet has dramatically increased among people all around the world. One of the most important reasons people use the Internet is to communicate with other people. Accordingly, numerous studies have focused on investigating the effects produced by the communicative aspects of the Internet for both theoretical and practical purposes. Past research has been focused on the well-being of people who use the Internet. The aim of this study was to concentrate on how computer-mediated communication in terms of Internet use, that is SNS, changes the well-being of individuals. Loneliness is considered as a key construct in predicting users’ well-being. This study showed that people with a high level of loneliness tended to use SNS more than ones with a low level of loneliness. We also found that while users who have opportunities to receive social support from other people experienced high satisfaction with life, SNS using time had no impact on life satisfaction. The results of this study mean that social support also played a large role in SNS effects on well-being. The results posit that use of SNS itself does not cause life satisfaction. Rather, the positive or negative reactions that people experience within the site are key mechanism for satisfaction of life.
한파에 따른 표층수온의 지연시간 고찰 - 서해, 남해 -
김주연,박명희,이준수,안지숙,한인성,권미옥,송지영,Kim, Ju-Yeon,Park, Myung-Hee,Lee, Joon-Soo,Ahn, Ji-Suk,Han, In-Seong,Kwon, Mi-Ok,Song, Ji-Yeong 해양환경안전학회 2021 海洋環境安全學會誌 Vol.27 No.6
본 연구에서는 강한 한파가 발생했던 2018년과 온난 한파가 발생했던 2019년의 기온에 따른 수온의 반응 및 지연시간과 북풍계열 바람 빈도와의 상관관계를 분석하였다. 사용된 시간 자료는 국립수산과학원에서 제공하는 7개 지점 해역별 수온자료와 수온관측소 인근 7개 지점 AWS 기온자료를 이용하였다. 관측되지 못한 자료는 내삽법으로 근사값을 계산하였고, FIR Filter를 이용하여 자료의 주기성을 파악하였다. 그 결과, 강한 한파가 발생했던 2018년은 북풍계열 바람을 통해 차가운 공기가 남하하면서 기온을 하강시켜 전 해역에 저수온을 유발한 반면 온난 한파가 발생했던 2019년은 평년 수준의 기온으로 하강하였지만 수온은 크게 변화하지 않았다. 강한 한파가 발생했던 2018년 기온 하강에 따른 수온의 지연시간은 평균 14시간으로 0.7 이상의 높은 상관성을 나타냈고 온난 한파가 발생했던 2019년은 평균 지연시간이 20시간으로 0.44-0.67 사이의 상관성을 보였다. 본 연구를 통해 해역별로 기온 하강에 따른 표층수온의 반응을 해석하였고 지연시간을 파악함으로써 양식생물의 피해를 최소화하고 한파 피해의 신속한 대응에 기여할 수 것으로 기대한다. In this study, we examined the sea surface temperature (SST), air temperature (AT), and their time lag in response to an extreme cold wave in 2018 and a weak cold wave in 2019, cross-correlating these to the northern wind direction frequency. The data used in this study include SST observations of seven ocean buoys Real-time Information System for Aquaculture Environment provided by the National Institute of Fisheries Science and automatic weather station AT near them recorded every hour; null data was interpolated. A finite impulse response filter was used to identify the appropriate data period. In the extreme cold wave in 2018, the seven locations indicated low SST caused by moving cold air through the northern wind direction. A warm cold wave in 2019, the locations showed that the AT data was similar to the normal AT data, but the SST data did not change notably. During the extreme cold wave of 2018, data showed a high correlation coefficient of about 0.7 and a time lag of about 14 hours between AT and SST; during the weak cold wave of 2019, the correlation coefficient was 0.44-0.67 and time lag about 20 hours between AT and SST. This research will contribute to rapid response to such climate phenomena while minimizing aquaculture damage.