이동공간으로서 엘리베이터의 확장된 전이성 연구

배주현 ( Joo Hyun Bae ),안성모(교신저자,조교수) ( Seong Mo Ahn ) 한국공간디자인학회 2016 한국공간디자인학회논문집 Vol.11 No.3

(연구배경 및 목적) 오늘날 현대 건축 공간에 유동적이며 다원화된 프로그램이 요구되어짐에 따라 고정된 공간의 개념이 유연하고 다양한 성격으로 변화되고 있다. 이에 따라 동선공간 역시 부가적인 요소가 아닌 건축에서 주도적인 요소로 기능하며 그 의미와 해석이 확대되고 있다. 본 연구의 목적은 대표적인 동선공간 중 하나인 엘리베이터의 이동공간으로서의 전이 개념이 기능적인 면에서 가치적인 면으로 변화하고 있다는 측면에서 현대 엘리베이터 공간과 건축공간의 관계와 가치적 전이의 개념이 확장되었는지를 밝히는 것이다. (연구방법) 본 연구는 첫째, 동선공간의 이론적 개념과 엘리베이터의 이론적 개념을 확립한 후 둘째, 현대 엘리베이터 공간과 건축공간과의 변화한 관계 분석을 통해 확장된 전이개념을 도출하고, 현대 엘리베이터에서 어떻게 발현되는지를 고찰한다. 셋째, 분석한 전이 개념을 바탕으로 엘리베이터의 가치가 확장되어 설계되어 졌다고 판단되는 건축 사례분석을 통해 엘리베이터의 이동공간으로의 전이개념의 양상을 도출한다. (결과) 동선공간과 엘리베이터의 의미, 역할, 특성에 대한 분석과 ①내부 공간의 연결성 ②내·외부 공간의 관계성을 분석하여 엘리베이터와 건축공간 사이의 물리적 전이, 시각적 전이, 시간적 전이 개념이 도출되었다. 첫째, 물리적 전이는 상충되는 두 개 이상의 공간의 완충 또는 확장시켜주며 공간의 조화를 이끌어내고 물리적 요소의 반복으로 사용자의 행위가 새롭게 변화할 수 있게 한다. 둘째, 시각적 전이는 수직적인 새로운 측면에서 의 관찰을 가능하게하고 시각적으로 공간에 전체적인 통일감을 이끌어 내며 이러한 현상은 공간이 점차적으로 확장해 나가며 시각적으로 비예측적인 장면 구현을 가능하게 한다. 셋째, 시간적 전이는 물리적, 시각적 사물들을 교섭하고 기억의 시간적 흐름에 따라 중첩되어 새로운 가치를 띠는 추상적 현상의 구현을 가능하게 한다. 이러한 전이개념을 토대로 건축사례를 분석한 결과 연결성, 융합성, 주체성, 통일성, 비예측성, 투명성, 확장성이라는 일곱 가지의 확장개념 키워드를 도출하였다. (결론) 사회적 변화는 공간 인식 및 개념에 영향을 미치게 되고 궁극적으로 인간의 경험과 형태에 영향을 미치는 물리적 실체로 구현된다. 본 연구는 현대 엘리베이터의 이동공간으로의 해석과 가치의 확장 가능성에 대해 고찰해봄으로서 전이성의 확장된 개념과 현대적 특성을 제시하고자 하였다. (Background and Purpose) With the current demand for the fluid and diversified programs of modern architectural space, the concept of fixed space is changing into something diverse and flexible. Thus, the circulation space also works as a leading element, instead of an additional element while the meaning and interpretation are expanding. The objective of this study is to examine the relation between modern elevator space and architectural space, and if the value transitional concept has been expanded in the aspect that the transitional concept of elevator as a moving space, one of the representative circulation spaces is changing from the functional aspect to the aspect of value. (Method) This study, first, establishes the theoretical concepts of circulation space and elevator. Second, through the analysis on the changed relations between modern elevator space and architectural space, the expanded transitional concept is drawn, and then how it has been expressed into modern elevator is considered. Third, through the case analysis on architecture showing the expanded value of elevator based on the analyzed transitional concept, the aspect of the transitional concept of elevator as a moving space is drawn. (Results) On top of the analysis on the meaning, role, and characteristics of elevator and circulation space, analyzing ①connectivity of internal space, and ②relations between internal and external spaces, the concepts of physical transition, visual transition, and temporal transition between elevator and architectural space were drawn. First, the physical transition buffers or expands more than two conflictual spaces, leads the spacial harmony, and also lets users`` behaviors newly change through the repetition of physical elements. Second, the visual transition makes it possible to have observation in the vertical new aspect and also visually draws the overall unity of space, which makes it possible that space is gradually expanding and unpredictable scenes can be visually realized. Third, the temporal transition makes it possible to realize abstract phenomenons showing new value as it confers with physical/visual objects, and also get overlapped in accordance with the temporal flow of memory. In the results of analyzing architectural cases based on such transitional concepts, total seven expanded concept keywords including connectivity, convergence, independence, unity, unpredictability, transparency, and expandability were drawn. (Conclusions) Social changes have influence on the awareness and concept of space, which is eventually realized as a physical truth having influence on humans`` experience and form. This study aimed to suggest the expanded concept and modern characteristics of transition by considering the expandability of interpretation and value of modern elevator as a moving space.

홍수 대비 자동화 기계학습 기법을 이용한 저수량 예측 방안 연구

배주현 ( Joo Hyun Bae ),박운지 ( Woon Ji Park ),박상빈 ( Sang Bin Park ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-

온실가스의 계속되는 배출로 30년 후에는 한국도 일부 유역의 댐과 하천 제방이 4년에 1번 주기로 범람할 수 있다는 연구가 나오고 있다. 이에 홍수 조절을 위해 저수지의 저수량, 저수위 등의 정보를 실시간으로 정확히 예측함으로 인해 하류 지역의 침수피해를 예방하고자 한다. 강릉시 성산면에 위치한 오봉저수지의 실시간 저수량과 저수위 예측을 위해 기계학습기법을 활용하고자 하며 학습과 예보에 필요한 자료로는 왕산면지점의 기상청 초단기실황, 초단기예보, 단기예보 정보를 오픈 API를 통해 제공받은 강수 예보값, 그리고 농촌용수종합정보시스템으로부터 웹크롤링 방식으로 가져온 실시간 저수지 계측정보와 오봉저수지 인근에 측정 중인 4지점의 강우량계의 강우정보와 왕산천, 도마천, 어흘천, 강릉남대천 수위정보들이며, 이 정보들을 이용하여 예측할 수 있도록 설계하였다. 그리고 우수 기계학습 알고리즘 선정을 위해 결정트리, K-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 익스트림 그래디언트 부스팅, 그리고 최근에 주목받고 있는 자동화된 머신러닝(Auto-ML: Automated Machine Learning) 중 사이킷런(Scikit-Learn) 기반의 라이브러리인 Auto-Sklearn과 TPOT(Tree-based Pipeline Optimization Tool)의 저수 정보 예측의 정확도를 비교·검증하였다. 이 중 TPOT의 예측 검증결과는 1시간과 3시간 후의 저수위, 저수량 예측 검증 결과가 모두 NSE와 R²이 1.00이였으며, 저수량의 RMSE 9.36~21.17 천m³을 나타내고 저수위의 RMSE 0.02~0.04 m의 우수한 결과를 보여줌으로 인해 TPOT 기법을 이용하여 추천하는 머신러닝 알고리즘으로 1, 3, 6, 12시간 이후의 저수량, 저수위, 그리고 내일과 모레 저수율의 예측 정보를 얻을 수 있는 시스템을 개발하였다. Auto-ML은 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화, 예측 결과 분석과 같은 반복적인 작업에서 시간과 노력을 아낄수 있는 좋은 방법이며 이 중 오봉저수지 저수량과 저수위 예측 알고리즘으로 선정된 TPOT은 특히 회귀에서는 Auto-Sklearn 보다도 성능이 우수하고 진화 알고리즘 최적화 방안을 사용하여 더 빠른 계산시간을 통해 파이프라인 모델을 추천해주며, 실시간 확보된 최근 자료들을 누적, 업데이트하여 가장 최신 정보를 학습한 모델을 선정하고 있다. 또한, 홍수 예측에 있어서 학습자료에 고유량 정보를 많이 보유한다면 홍수 발생을 대비할 수 있는 더 강력한 모델을 구축할 수 있을 것으로 기대되며, 이에 2019년도에 발생했던 태풍 미탁 시나리오 뿐만 아니라 500년 빈도 시나리오 등의 정보도 추가로 확보할 계획이다. 더불어 검·보정된 정확성이 높은 측정값의 정보를 입력받기 위해 관측자료에 존재하는 오류(error)를 찾고 걸러내어 정제된 자료를 얻는 품질관리(Quality Control, QC)와 자료 전처리 과정 등의 최적화 적용을 통해 현재 개발 중이고 실시간 예측되고 있는 본 시스템의 고도화가 이루어진다면, 홍수 범람을 사전에 예방할 수 있는 스마트 물관리 방안의 중요 역할을 해낼 수 있으리라 기대된다.

연구논문 : 복잡 해안지역 해상풍 모의의 정확도 개선-2: LAPS를 사용한 자료동화

배주현 ( Joo Hyun Bae ),김유근 ( Yoo Keun Kim ),정주희 ( Ju Hee Jeong ),권지혜 ( Ji Hye Kweon ),서장원 ( Jang Won Seo ),김용상 ( Yong Sang Kim ) 한국환경과학회 2006 한국환경과학회지 Vol.15 No.8

홍수 대비 자동화 기계학습 기법을 이용한 저수량 예측 방안 연구

배주현 ( Joo Hyun Bae ),박운지 ( Woon Ji Park ),박상빈 ( Sang Bin Park ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-

온실가스의 계속되는 배출로 30년 후에는 한국도 일부 유역의 댐과 하천 제방이 4년에 1번 주기로 범람할 수 있다는 연구가 나오고 있다. 이에 홍수 조절을 위해 저수지의 저수량, 저수위 등의 정보를 실시간으로 정확히 예측함으로 인해 하류 지역의 침수피해를 예방하고자 한다. 강릉시 성산면에 위치한 오봉저수지의 실시간 저수량과 저수위 예측을 위해 기계학습기법을 활용하고자 하며 학습과 예보에 필요한 자료로는 왕산면지점의 기상청 초단기실황, 초단기예보, 단기예보 정보를 오픈 API를 통해 제공받은 강수 예보값, 그리고 농촌용수종합정보시스템으로부터 웹크롤링 방식으로 가져온 실시간 저수지 계측정보와 오봉저수지 인근에 측정 중인 4지점의 강우량계의 강우정보와 왕산천, 도마천, 어흘천, 강릉남대천 수위정보들이며, 이 정보들을 이용하여 예측할 수 있도록 설계하였다. 그리고 우수 기계학습 알고리즘 선정을 위해 결정트리, K-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 익스트림 그래디언트 부스팅, 그리고 최근에 주목받고 있는 자동화된 머신러닝(Auto-ML: Automated Machine Learning) 중 사이킷런(Scikit-Learn) 기반의 라이브러리인 Auto-Sklearn과 TPOT(Tree-based Pipeline Optimization Tool)의 저수 정보 예측의 정확도를 비교·검증하였다. 이 중 TPOT의 예측 검증결과는 1시간과 3시간 후의 저수위, 저수량 예측 검증 결과가 모두 NSE와 R²이 1.00이였으며, 저수량의 RMSE 9.36~21.17 천m³을 나타내고 저수위의 RMSE 0.02~0.04 m의 우수한 결과를 보여줌으로 인해 TPOT 기법을 이용하여 추천하는 머신러닝 알고리즘으로 1, 3, 6, 12시간 이후의 저수량, 저수위, 그리고 내일과 모레 저수율의 예측 정보를 얻을 수 있는 시스템을 개발하였다. Auto-ML은 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화, 예측 결과 분석과 같은 반복적인 작업에서 시간과 노력을 아낄수 있는 좋은 방법이며 이 중 오봉저수지 저수량과 저수위 예측 알고리즘으로 선정된 TPOT은 특히 회귀에서는 Auto-Sklearn 보다도 성능이 우수하고 진화 알고리즘 최적화 방안을 사용하여 더 빠른 계산시간을 통해 파이프라인 모델을 추천해주며, 실시간 확보된 최근 자료들을 누적, 업데이트하여 가장 최신 정보를 학습한 모델을 선정하고 있다. 또한, 홍수 예측에 있어서 학습자료에 고유량 정보를 많이 보유한다면 홍수 발생을 대비할 수 있는 더 강력한 모델을 구축할 수 있을 것으로 기대되며, 이에 2019년도에 발생했던 태풍 미탁 시나리오 뿐만 아니라 500년 빈도 시나리오 등의 정보도 추가로 확보할 계획이다. 더불어 검·보정된 정확성이 높은 측정값의 정보를 입력받기 위해 관측자료에 존재하는 오류(error)를 찾고 걸러내어 정제된 자료를 얻는 품질관리(Quality Control, QC)와 자료 전처리 과정 등의 최적화 적용을 통해 현재 개발 중이고 실시간 예측되고 있는 본 시스템의 고도화가 이루어진다면, 홍수 범람을 사전에 예방할 수 있는 스마트 물관리 방안의 중요 역할을 해낼 수 있으리라 기대된다.

점진적 하강 방법을 이용한 속성값 기반의 가중치 계산방법

이창환,배주현,Lee, Chang-Hwan,Bae, Joo-Hyun 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지B Vol.17 No.5

나이브 베이시안 알고리즘은 데이터 마이닝의 여러 분야에서 적용되고 있으며 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 이 학습 방법은 모든 속성의 가중치가 동일하다는 가정을 하고 있으며 이러한 가정으로 인하여 가끔 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 보완하기 위하여 나이브 베이시안에서 속성의 가중치를 조절하는 다수의 연구가 제안되어 이러한 단점을 보완하고 있다. 본 연구에서는 나이브 베이시안 학습에서 기존의 속성에 가중치를 부여하는 방식에서 한걸음 나아가 속성의 값에 가중치를 부여하는 새로운 방식을 연구하였다. 이러한 속성값의 가중치를 계산하기 위하여 점진적 하강(gradient descent) 방법을 이용하여 가중치를 계산하는 방식을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 속성 가중치 방식과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다. Naive Bayesian learning has been widely used in many data mining applications, and it performs surprisingly well on many applications. However, due to the assumption that all attributes are equally important in naive Bayesian learning, the posterior probabilities estimated by naive Bayesian are sometimes poor. In this paper, we propose more fine-grained weighting methods, called value weighting, in the context of naive Bayesian learning. While the current weighting methods assign a weight to each attribute, we assign a weight to each attribute value. We investigate how the proposed value weighting effects the performance of naive Bayesian learning. We develop new methods, using gradient descent method, for both value weighting and feature weighting in the context of naive Bayesian. The performance of the proposed methods has been compared with the attribute weighting method and general Naive bayesian, and the value weighting method showed better in most cases.

랫드에서 고환독성의 정색을 위한 정량적 평가법의 확립: 2-bromopropane의 예

차신우,배주현,손우찬,신진영,신동호,김성호,박승춘,김종춘,Cha Shin-Woo,Bae Joo-Hyun,Son Woo-Chan,Shin Jin-Young,Shin Dong-Ho,Kim Sung-Ho,Park Seung-Chun,Kim Jong-Choon 한국생명과학회 2005 생명과학회지 Vol.15 No.3

The aims of the study were to establish a short-term screening test for detecting testicular toxicity of chemicals in rats and to determine whether a 2-week administration period is sufficient to detect testicular toxicity of 2-bromopropane (2-BP) as an example. Male Sprague-Dawley rats were subcutaneously administered with 1000 mg/kg/day of 2-BP or its vehicle for 2 weeks. Ten male rats each were sacrificed on days 3, 7 and 14 after the initiation of treatment. Parameters of testicular toxicity included genital organ weights, testicular sperm head counts, epididymal sperm counts, motility and morphology, and qualitative and quantitative histopathologic examinations. The early histopathological changes observed on day 3 of treatment included degeneration of spermatogonia and spermatocytes, multinuclear giant cells, mature spermatid retention, vacuolization of Sertoli cells, and decreased number of spermatogonia in stages II and V. On day 7 of treatment, atrophy of seminiferous tubules, exfoliation of germ cells, degeneration of spermatogonia and spermatocytes, multinuclear giant cells, mature spermatid retention, vacuolization of Sertoli cells, decreased number of spermatogonia in stages II and V, and decreased number of spermatocytes in stages VII and XII. On day 14 after treatment, a significant decrease in the weights of testes and seminal vesicles was found. Atrophy of seminiferous tubules, exfoliation of germ cells, degeneration of spermatogonia and spermatocytes, mature spermatid retention, vacuolization of Sertoli cells, decreased number of spermatogonia in stages II and V, and decreased number of spermatocytes in all spermatogenic stages were also observed. In addition, a slight non-significant decrease in testicular sperm head counts, daily sperm production rate and epididymal sperm counts was found. The results showed that 2 weeks of treatment is sufficient to detect the adverse effects of 2-BP on male reproductive organs. It is considered that the short-term testicular toxicity study established in this study can be a useful tool for screening the testicular toxic potential of new drug candidates in rats.

정보이론에 기반한 연관 규칙들의 새로운 중요도 측정 방법

이창환 ( Chang Hwan Lee ),배주현 ( Joo Hyun Bae ) 한국정보처리학회 2014 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.3 No.1

연관 규칙들을 이용한 분류학습은 최근 활발히 연구되는 분야의 하나이다. 이러한 연관 규칙을 이용한 분류에는 연관 규칙들에 대한 수치적 중요도를 계산하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정보 이론을 사용한 H measure 라는 새로운 규칙 중요도 기법을 제안한다. 구체적으로 Hellinger 변량을 이용하여 연관규칙의 중요도를 계산한다. 제안된 H measure 의 다양한 특성들을 분석하였으며 또한 이러한 H measure를 이 용한 분류학습의 성능을 다른 규칙 measure를 이용한 분류학습의 성능과 비교하였다. The abstract should concisely state what was done, how it was done, principal results, and their significance. It should be less than 300 words for all forms of publication. The abstract should be written as one paragraph and should not contain tabular material or numbered references. At the end of abstract, keywords should be given in 3 to 5 words or phrases.

제주 실시간 일사량의 기계학습 예측 기법 연구

이영미 ( Young-mi Lee ),배주현 ( Joo-hyun Bae ),박정근 ( Jeong-keun Park ) 한국환경과학회 2017 한국환경과학회지 Vol.26 No.4

Solar radiation forecasts are important for predicting the amount of ice on road and the potential solar energy. In an attempt to improve solar radiation predictability in Jeju, we conducted machine learning with various data mining techniques such as tree models, conditional inference tree, random forest, support vector machines and logistic regression. To validate machine learning models, the results from the simulation was compared with the solar radiation data observed over Jeju observation site. According to the model assesment, it can be seen that the solar radiation prediction using random forest is the most effective method. The error rate proposed by random forest data mining is 17%.

데이터마이닝 기법들을 통한 제주 안개 예측 방안 연구

이영미 ( Young Mi Lee ),배주현 ( Joo Hyun Bae ),박다빈 ( Da Bin Park ) 한국환경과학회 2016 한국환경과학회지 Vol.25 No.4

Fog may have a significant impact on road conditions. In an attempt to improve fog predictability in Jeju, we conducted machine learning with various data mining techniques such as tree models, conditional inference tree, random forest, multinomial logistic regression, neural network and support vector machine. To validate machine learning models, the results from the simulation was compared with the fog data observed over Jeju(184 ASOS site) and Gosan(185 ASOS site). Predictive rates proposed by six data mining methods are all above 92% at two regions. Additionally, we validated the performance of machine learning models with WRF (weather research and forecasting) model meteorological outputs. We found that it is still not good enough for operational fog forecast. According to the model assesment by metrics from confusion matrix, it can be seen that the fog prediction using neural network is the most effective method.

APEX 모델 및 머신러닝을 활용한 작물 생산량 예측

이관재 ( Gwanjae Lee ),배주현 ( Joo Hyun Bae ),이서로 ( Seoro Lee ),양동석 ( Dongseok Yang ),조태우 ( Tae Woo Cho ),임경재 ( Kyoung Jae Lim ) 한국농공학회 2021 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2021 No.-