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- 저자 : 이한수(Lee Hansoo) (검색결과 41 건)
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OSC 기반 PC구조 공동주택 공사비 산정기준 마련을 위한 품셈 체계 구성에 관한 연구
이한수,이치호,이정욱,노현석,Lee, Hansoo,Lee, Chiho,Lee, Jeongwook,Noh, Hyunseok 한국건설관리학회 2021 한국건설관리학회 논문집 Vol.22 No.6
OSC (Off-Site Construction)기반의 PC구조는 기존의 시공 환경을 현장중심에서 공장생산-운반-현장조립의 단계로 전환하는 건설산업 혁신의 대표적 방안으로 거론된다. 그러나, 최근까지의 PC공법 관련 연구는 개별 부재의 기능개선과 생산성 증대를 위한 생산 체계 개선을 중심으로 이루어지고 있으며, 발주/설계/시공의 생애주기 단계에 보편적으로 적용할 수 있는 제도적/정책적 연구 개발은 부족한 실정이다. 특히, 표준화 된 비용산출 기준의 부재는 객관화된 적정공사비의 산출과 검증을 어렵게하여 PC공법 활성화에 장애가 되고 있다. 본 연구에서는 국내외 PC공법 공사비 기준을 조사하고 유사 표준품셈 항목을 분석하여 PC공법에 적합한 품셈 구조를 확인하였다. 이후, 현장조사를 통해 PC부재별 시공절차와 투입자원 을 확인하여 부재별 품 구성요소를 도출하였으며, 시공특성(높이, 부재중량)에 따른 품의 변화요소를 검증하여 공동주택 PC공법 현장설치에 적합한 표준품셈 체계를 제시하였다. The PC structure based on the OSC (Off-Site Construction) is mentioned as a representative method of innovation in the construction industry that converts the existing construction environment from site-centered to factory production-transportation-site assembly. However, recent research on PC method has focused on improving the functions of subsidiary materials and improving the production system to increase productivity and institutional / policy R&D that can be universally applied to the life-cycle stage of ordering / design /construction is insufficient. In particular, the absence of standardized cost calculation standards makes it difficult to calculate and verify of objectified appropriate construction cost. So which is an obstacle to the activation of the PC method. In this study, the standards for construction costs of domestic and foreign PC method were surveyed and similar Construction Standard Production Rates were analyzed to confirm the product structure suitable for PC method. Subsequently, the construction procedures and input resources for each PC subsidiary materials were identified through on-site surveys to derive component for subsidiary materials, and the factors of change in the product according to the construction characteristics(height, weight of subsidiary material) were verified. As a result the standard product calculation system suitable for the site installation of the PC method for apartment was presented.
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클래스 불균형 데이터를 이용한 나이브 베이즈 분류기 기반의 이상전파에코 식별방법
이한수,김성신,Lee, Hansoo,Kim, Sungshin 한국정보통신학회 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.6
이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절에 의해서 발생하는 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 비기상에코이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 필수적이기 때문에 이상전파에코의 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 다양한 레이더 관측변수를 나이브 베이지안 분류기에 적용하여 이상전파에코를 식별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 수집된 데이터가 클래스 불균형 문제를 내포하고 있는 점을 고려하여, SMOTE 기법을 이용하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통해, 제안한 방법이 성능을 표출하는 것을 확인하였다. Anomalous propagation echo is a kind of abnormal radar signal occurred by irregularly refracted radar beam caused by temperature or humidity. The echo frequently appears in ground-based weather radar due to its observation principle and disturb weather forecasting process. In order to improve accuracy of weather forecasting, it is important to analyze radar data precisely. Therefore, there are several ongoing researches about identifying the anomalous propagation echo with data mining techniques. This paper conducts researches about implementation of classification method which can separate the anomalous propagation echo in the raw radar data using naive Bayes classifier with various kinds of observation results. Considering that collected data has a class imbalanced problem, this paper includes SMOTE method. It is confirmed that the fine classification results are derived by the suggested classifier with balanced dataset using actual appearance cases of the echo.
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나이브 베이지안 네트워크를 이용한 채프에코 탐지 및 제거 방법
이한수(Hansoo Lee),유정원(Jungwon Yu),박지철(Jichul Park),김성신(Sungshin Kim) 제어로봇시스템학회 2013 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.19 No.10
Chaff is a kind of matter spreading atmosphere with the purpose of preventing aircraft from detecting by radar. The chaff is commonly composed of small aluminum pieces, metallized glass fiber, or other lightweight strips which consists of reflecting materials. The chaff usually appears on the radar images as narrow bands shape of highly reflective echoes. And the chaff echo has similar characteristics to precipitation echo, and it interrupts weather forecasting process and makes forecasting accuracy low. In this paper, the chaff echo recognizing and removing method is suggested using Bayesian network. After converting coordinates from spherical to Cartesian in UF (Universal Format) radar data file, the characteristics of echoes are extracted by spatial and temporal clustering. And using the data, as a result of spatial and temporal clustering, a classification process for analyzing is performed. Finally, the inference system using Bayesian network is applied. As a result of experiments with actual radar data in real chaff echo appearing case, it is confirmed that Bayesian network can distinguish between chaff echo and non-chaff echo.
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나이브 베이지안 분류기를 이용한 선에코 탐지 방법에 대한 연구
이한수(Hansoo Lee),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.4
기상 레이더, 인공위성, 라디오존데 등 날씨 예보를 수행하기 위해 많은 종류의 첨단 장비들이 사용되고 있다. 이들 중에서 지상에 설치된 기상 레이더는 넓은 탐지영역, 높은 시간 및 공간 분해능 등과 같은 많은 장점을 가지고 있기 때문에 기상예보 과정에서 필수적인 장비이다. 이러한 기상 레이더 데이터의 내부에는 기상현상 이외에도 여러 가지 외부 요인에 의해 발생하는 비기상현상이 관측되는데, 이는 기상 예보의 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 기상 레이더 데이터를 이용한 연구를 통하여 비기상현상이 레이더에 관측되어 에코 형태로 나타난 것들 중에서 선 모양으로 발생하는 비기상에코를 제거하는 방법을 제안한다. 원시 레이더 데이터에서 선에코를 구분하여 그 특성을 추출한 후, 이들을 바탕으로 데이터 페어를 구성하여 나이브 베이지안 분류기를 학습시켰다. 그리고 학습된 나이브 베이지안 분류기를 선에코와 기상에코가 혼재된 사례에 적용하였다. 실제 사례를 바탕으로 한 실험을 통해서 제안한 나이브 베이지안 분류기가 효과적으로 선에코를 식별할 수 있음을 확인하였다. There are many types of advanced devices for weather prediction process such as weather radar, satellite, radiosonde, and other weather observation devices. Among them, the weather radar is an essential device for weather forecasting because the radar has many advantages like wide observation area, high spatial and time resolution, and so on. In order to analyze the weather radar observation result, we should know the inside structure and data. Some non-precipitation echoes exist inside of the observed radar data. And these echoes affect decreased accuracy of weather forecasting. Therefore, this paper suggests a method that could remove line-shaped non-precipitation echo from raw radar data. The line-shaped echoes are distinguished from the raw radar data and extracted their own features. These extracted data pairs are used as learning data for naive bayesian classifier. After the learning process, the constructed naive bayesian classifier is applied to real case that includes not only line-shaped echo but also other precipitation echoes. From the experiments, we confirm that the conclusion that suggested naive bayesian classifier could distinguish line-shaped echo effectively.
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레이더 데이터 분석을 위한 Fuzzy Logic 기반 클러스터링 기법에 관한 연구
이한수(Hansoo Lee),김은경(Eun Kyeong Kim),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.3
클러스터링 기법은 탐색적 자료 분석 기법으로 알려진 중요한 데이터마이닝 기법 중 하나로서 패턴 인식, 원격 탐사 등의 분야에 사용되고 있다. 이 방법을 이용하여 데이터의 기본 구조를 추출하고, 개체의 군집화 혹은 군집의 계층을 조직한다. 기상 레이더는 대기 중에 존재하는 물체에서 반사되는 신호를 이용하여 관측을 수행하고, 해당 좌표에 데이터를 저장하는 원리로 동작하는데, 이를 분석하기 위해서는 흩어져있는 레이더 데이터를 유사도를 바탕으로 강수에코와 비강수에코를 구분하여 군집화 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링 기법을 레이더 데이터에 적용하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있을 경우 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위하여 퍼지 로직과 계층적 클러스터링 기법을 접목하여 유사도를 판별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 사례를 바탕으로 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법을 적용한 결과, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있는 경우 기존 기법보다 좋은 결과를 도출하는 것을 확인할 수 있었다. Clustering is one of important data mining techniques known as exploratory data analysis is being applied in various engineering and scientific fields such as pattern recognition, remote sensing and so on. The method organizes data by abstracting underlying structure either as a grouping of individuals or as a hierarchy of groups. Weather radar observes atmospheric objects by utilizing reflected signals and stores observed data in corresponding coordinate. To analyze the radar data, it is needed to be separately organized precipitation and non-precipitation echo based on similarities. Thus, this paper studies to apply clustering method to radar data. In addition, in order to solve the problem when precipitation echo locates close to non-precipitation echo, fuzzy logic based clustering method which can consider both distance and other properties such as reflectivity and Doppler velocity is suggested in this paper. By using actual cases, the suggested clustering method derives better results than previous method in near-located precipitation and non-precipitation echo case.
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