스토리와 그들

김희수(Kim Heesoo) 대한건축학회 2010 建築 Vol.54 No.3

저영향개발기법이 도시 유출에 미치는 영향

김희수(Heesoo Kim),정건희(Gunhui Chung) 한국습지학회 2021 한국습지학회지 Vol.23 No.4

도시개발의 지나친 진행에 따라 불투수면의 증가로 인해 유출이 증가되어 도시 홍수에 대한 우려가 증가되고 있으며, 도시 유역의 물순환을 개발 이전과 같은 상태로 되돌리고자 하는 노력이 지속되고 있다. 이를 위한 노력으로 저영향개발(Low Impact Development, LID) 기술이 저류, 침투, 증발산과 같은 기작을 통해 도시개발 전후의 수문 현상을모사하기 위해 주목받기 시작했으며, LID를 실제 유역에 도입할 수 있는 기법에 대한 연구가 국·내외에서 활발하게이루어지고 있다. 본 연구에서는 도시 소유역에 강우-유출 수문모형인 SWMM의 모의를 통해 LID를 적용하여 목표로 유출량 저감 효과를 시나리오 별로 분석 및 평가하였다. SWMM-LID 모형을 가산1빗물펌프장 유역을 대상으로구축하였으며 옥상녹화와 투수성 블록 포장 기법을 기법별 정성평가를 통해 유역에 적용할 LID 기법으로 선정하였다. SWMM내에서 저류 및 침투를 통한 총 유출량 감소 효과를 위해 설정되어야 하는 각 인자들을 설계 하였으며, 6가지 시나리오를 선정하여 모의한 결과, 투수성 포장에 의한 저감 효과가 옥상녹화에 의한 저감 효과보다 더 크게나타났다. 향후 유역의 특성에 맞는 LID 시설의 설계가 필요하며, 특히 서로 영향을 미치는 하천이나 지하수위 등 도시 수자원 요소들은 전체 시스템에서 고려할 수 있도록 고려되어야 한다 Due to rapidly increased urbanization, impervious area has been extended and concerns about urban flooding has been increased as well. A lot of effort has been made to restore the urban water circulation. Low Impact Development (LID) technology that consist of retention, infiltration, and evapotranspiration has begun to attract attention to simulate the hydrologic phenomenon before and after development. Many researches on the technique is being actively conducted. In this study, the effect on reducing runoff in urban catchment was analyzed and evaluated by applying LID techniques using SWMM and six scenarios. A SWMM-LID model was built for the Gasan 1 rainwater pumping station basin, and Green Roof and Permeable Pavement were selected as LID techniques to be applied. As a result, the reduction effect of the permeable pavement was larger than green roof. In the future, the results could be used to design a LID facility using the characteristics of the watershed, and other urban water resource factors such as river and groundwater levels that affect each other should be considered, so that the entire system can be considered.

생성적 적대 신경망을 이용한 반도체 제조공정 데이터의 결측치 추정 및 공정 이상 진단 프레임웍

김희수(Heesoo Kim),이현수(Hyunsoo Lee) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.4

많은 현대 제조 공정에서 선진화된 센서를 활용한 공정 이상 유무 진단 프레임웍이 활용되고 있다. 이때, 일부장비의 설비 보존, 정비, 고장 등으로 인하여 측정되는 센서 데이터의 결측치가 존재하게 되는 이슈가 발생한다. 또한, 제조 공정의 고도화는 불합격 표본 데이터의 부족을 초래하여, 학습 데이터의 불균형을 초래하게 된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 데이터의 분포에 기반 한 샘플링을 통하여 결측치를 추정하고, 이를 다시 생성적 적대 신경망을 이용하여 보정하는 프레임웍을 제안한다. 또한, 제안된 생성적 적대 신경망을 통하여 불균형한 표본 데이터를 생성데이터로 보완하여 균형된 데이터의 학습이 이루어지게 한다. 이를 위하여 실제 반도체 제조공정 데이터를 통해 제안된 프레임웍을 테스트하고, 기존 연구들과의 비교를 통하여 그 우수성을 증명한다. Contemporary manufacturing processes have introduced several fault detection and classification systems using advanced sensor technologies. However, the maintenances and breakages of the manufacturing facilities make it possible to generate the missing values in the process data. In addition, the advanced process technologies give result to the shortage of the fault data and then, this issue causes imbalances of the data. In order to overcome these issues, the paper estimates the missing values using the data distribution based Monte Carlo based sampling method and then these data are interpolated using the proposed generative adversary network. The used network produces the more virtual fault data for balancing the input data. In order to show the proposed framework, the real manufacturing process data are tested and the applied framework is compared with the existing methods.

RNN 을 활용한 BLE 실내 위치 인식

김희수(Heesoo Kim),최린(Lynn Choi) 한국통신학회 2019 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2019 No.1

발전설비용 회전기계의 소급적 신뢰도중심정비 사례 연구

김희수(Heesoo Kim),노영진(Youngjin Roh),손정욱(Jungwook Son),임강민(Gangmin Lim),김선화(Seonhwa Kim) 대한기계학회 2021 대한기계학회 논문집. Transactions of the KSME. C, 산업기술과 혁신 Vol.9 No.1

본 논문에서는 소급적 신뢰도중심정비의 방법론을 회전기기의 정비 이력 데이터를 통하여 최적의 정비 주기를 도출한 사례를 소개하였다. 소급적 신뢰도중심정비는 대상 설비의 정비 현황을 분석하고, 설비의 신뢰도를 향상시키기 위하여 고장 라이브러리의 FMEA 결과를 기반으로 누락된 정비를 차기 정비전략에 적용하는 분석 방법이다. 본 연구에서 사례 연구로 활용한 데이터의 대상 설비는 펌프, 팬, 모터이며 사용된 정비 이력은 계획예방정비 정보이다. 사례 연구를 통하여 대상 설비에 대한 MTBF, MTTR, MTTI 의 핵심 지표가 도출되었으며, 이 지표는 정비 전략의 정비 주기를 결정하는 의사결정 알고리즘 변수로 활용되었다. 발전설비의 보수적인 예방정비로 인하여 고장 데이터의 확보가 어려우므로 본 연구에서는 선택적 의사 결정 알고리즘 적용이라는 개념을 도입하여 데이터를 분석하였다. 의사결정 알고리즘은 가용도 기준, 정비 시간 기준, 총 정비 비용 기준 알고리즘으로 구성되어 있으며, 대상 설비의 정비 이력에 따라 최적의 알고리즘을 적용하여 데이터 분석하였다. 또한 각각의 알고리즘은 Weibull Analysis 를 통한 주요 변수를 산출한 후 최적의 정비 주기 또는 검사 주기를 도출하였다. In this paper, we introduced a case of deriving an optimal maintenance cycle through retrospective reliability-based maintenance methodology through maintenance history data of rotating equipment. Hybrid reliability centered maintenance is an analysis method that analyzes the maintenance status of the target equipment and applies the missing maintenance to the next maintenance strategy based on the FMEA results of the failure library to improve the reliability of the equipment. The target machinery of the data used as a case study in this study are pumps, fans and motors, and the maintenance history used is information on planned preventive maintenance. Through the case study, the key indicators of MTBF, MTTR, and MTTI for the target equipment were derived, and this indicator was used as a decision algorithm variable to determine the maintenance cycle of the maintenance strategy. Because it is difficult to secure fault data due to the conservative preventive maintenance of machinery in power generation, this study analyzed the data by introducing the concept of applying an optional decision algorithm. The decision-making algorithm is composed of 3 algorithms (the availability, maintenance time and total maintenance cost). Data is analyzed by applying the optimal algorithm according to the maintenance history of the target machinery. In addition, each algorithm calculated the main variables through Weibull Analysis and then derived the optimal maintenance or inspection cycle.

무선인터넷 단말의 Java Virtual Machine 성능 개선 방안

김희수(Heesoo KIM) 한국통신학회 2004 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2004 No.7

지구과학교과교육을 위한 웹기반 3차원 가상현실 기법의 활용

김희수 ( Heesoo Kim ),신영숙 ( Youngsuk Shin ),김여상 ( Yeosang Kim ),서명석 ( Myongseok Suh ) 한국교육공학회 2001 교육공학연구 Vol.17 No.3

CRP (Continuous Risk Profile) 분석을 이용한 야간 특화 교통사고 다발구간의 특성

김희수(Kim, Heesoo),오흥운(Oh, Heungun) 대한토목학회 2021 대한토목학회논문집 Vol.41 No.1

본 연구의 목적은 CRP (Continuous Risk Profile) 분석을 이용하여 야간에만 교통사고가 많이 발생하는 야간 특화 교통사고 다발구간을 선정하는 방법론을 개발하는 것이다. 또한 이연구의 다른 목적은 CRP 분석을 이용하여 야간 특화 교통사고 다발구간의 특성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 CRP 분석은 실제 교통사고 데이터를 이용하며 대상 노선의 교통량 고려해 분석되었다. 또한 CRP 분석에 사용되는 변수는 국내 고속도로의 실정에 적합한 변수로 선정하였다. 본 연구에서는 야간 특화 교통사고를 분석하기 위한 방법으로 야간 CRP에서 주간 CRP를 빼는 방법을 사용하였다. 결과적으로 CRP 분석을 사용하여 야간 특화 교통사고 다발구간을 선정할 수 있었다. 또한 야간 특화 교통사고 다발구간은 IC나 터널이 설치된 구간으로 일반구간과 편차가 있었다. 결론적으로, 야간 특화 교통사고 다발구간 산정에 CRP 분석을 사용할 수 있었으며, IC 또는 터널시설이 설치된 구간에서 야간 특화 교통사고가 많이 발생하여 개선이 필요한 지점으로 선정되었다. 또한 IC 또는 터널시설이 설치된 구간에서 야간 특화 교통사고가 많이 발생한 것은 조명시설로 인한 야간 시인성의 문제에서 요인한 것으로 추론된다. The purpose of this study is to develop a methodology to select a cluster of night traffic accidents using CRP (Continuous Risk Profile) analysis. the other purpose of this study is to present the characteristics of the traffic accident cluster section selected at night using CRP analysis. The CRP analysis was performed considering traffic volume of target routes through traffic accident data. In addition, variables were set according to the freeway sections. the method of subtracting the daytime CRP from the nighttime CRP was used to analyze the nighttime traffic accident. As a result, Using the CRP analysis, the sections of hotspot were identified and plotted based on traffic accidents. Also, the sections where traffic accidents are frequent were those where IC or Tunnels were installed, and there was a deviation from the general section. In conclusion, CRP analysis could be used to calculate the frequent section of specialized traffic accidents at night, and it was selected as a point in need of improvement due to the frequent occurrence of specialized traffic accidents at night in the section where IC or tunnel facilities are installed. In addition, it is inferred that the number of specialized traffic accidents at night in the section where IC or tunnel facilities are installed is a factor in the problem of night visibility due to lighting facilities.

한부모 자조집단 네트워크 사업성과에 관한 질적 사례연구 -A복지재단 지원 공동체 네트워크 사업 ‘이제는 혼자가 아닙니다’에 관한 실무자 인식을 중심으로-

김희수 ( Kim Heesoo ),최정숙 ( Choi Jung Sook ),양혜원 ( Yang Haewon ) 한국가족사회복지학회 2022 한국가족복지학 Vol.69 No.2

본 연구는 A복지재단 지원 한부모 자조집단 네트워크 사업의 성과에 관한 질적 사례연구로, 사업의 성과와 성과요인을 확인하고 향후 발전방안을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 3년간의 사업진행자료와 기관별 성과보고서 및 평가회의 자료, 8명의 실무자가 참여한 초점집단면접으로부터 자료를 수집하였으며, 이를 질적으로 분석하였다. 연구결과, 사업 성과는 회원, 자조집단 영역에서 ‘새롭고 확장된 정서적 유대를 경험하고 자신감 얻음’, ‘자조모임에 대해 성찰하고 견고해짐’, ‘자조모임 활동이 풍성하고 다양해짐’, ‘자조모임답게 발전되어감’ 4개 주제, 실무자 영역에서 ‘한부모 자조모임에 대해 새로운 인식과 운영 방법을 습득함’, ‘복지관 기반 한부모 자조모임 특성에 대한 생각이 정리됨’ 2개 주제, 공통 영역에서 ‘함께 힘을 얻고 함께 성장함’ 1개 주제가 도출되었다. 성과요인으로 회원, 자조집단 영역에서 3개 주제, 실무자, 기관 영역에서 5개 주제, 공통 영역에서 ‘네트워크 시스템 통한 연대의 힘과 시너지 효과’ 1개 주제가 도출되었고, 향후 발전방안으로 4개 영역에서 총 11가지 방안이 제시되었다. 결과에 기반해 논의 및 제언을 하였다. This is a qualitative case study on the outcomes of the single parents self-help groups network service sponsored by the OO Welfare Foundation which was carried out between July 2018 and June 2021. The purpose of the study was to explore the outcomes and the outcome factors of the service and to seek the methods for future progress. Three years’ service progress materials, institutional output report materials, overall evaluation meeting materials, and the recordings by the 8 social workers participating in the focus group interviews were qualitatively analyzed. The outcomes of the service from the analysis revealed; 4 themes from the member/self-help group level: ‘Obtain new and expanded emotional bond and confidence’, ‘Reflect on the self-help group and gain solidity’, ‘Enrichment and diversification of the self-help group’ and ‘Progress worthy of the self-help group’; 2 themes from the social worker level: ‘Gain new awareness on the single parent self-help group and operational skills’, ‘Organization of the thoughts on the characteristics of the welfare center based single parent self-help groups’; and 1 theme from the common level: ‘Gain strength and achieve progress in union’. The outcomes factors were; 3 themes from the member/self-help group level: ‘Stimulation of the self-help groups by unified activities’, ‘Meaningful communications and search on management of the self-help group’, ‘Experience the impact reaching beyond the local community and formation of the relational network’; 5 themes from the social worker /institutional level: ‘Formation of tight relations and emotional support between the sympathetic coworkers’, ‘Sharing and implementation of other institutional experience’, ‘Strengthening the interest and the awareness of the head of the organization’, ‘Formation of effective supervision/education and human resources’, ‘Participation of the researchers’; 1 theme from the common level; ‘Synergistic effects and collective power of the network system’. Eleven methods for future progress from 4 areas including sustained progress of the network, unified activities, social worker level network, and boost of social activities were presented. Based on these results, discussions and proposals on the single parents self-help groups network service is presented.

제조공정 데이터의 불균형 해소를 위한 생성적 적대 신경망 기반 가상 데이터 생성 프레임웍

김희수(Heesoo Kim),이현수(Hyunsoo Lee) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.1

스마트 공장 및 제조공정의 혁신은 제조 데이터의 불균형을 가속화시키고 있으며, 이는 결함 진단 및 분석 프레임웍의 부정확성을 일으키고 있다. 본 연구에서는 이러한 제조 데이터가 가지는 불균형 문제점을 해소하기 위한 방법론으로 데이터 생성방법론인 생성적 적대 신경망 (Generative Adversary Network)을 고려한다. 생성적 적대 신경망이 가상데이터의 생성에 기여하는 동안, 실제 제조 데이터에 적용하기 위해서는 모델 붕괴 (Model Collapsing)과 같은 문제를 해소해야 한다. 모델 붕괴현상이란, 신경망에 목적함수에만 초점을 맞추어 데이터가 생성되어 각 속성값의 분포가 원래 데이터와 차이가 나는 현상을 의미한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망의 기존 목적함수에서 실제와 가까운 데이터 생성을 위한 유도항을 추가하여 가상데이터를 합성하는 프레임웍을 제안한다. 생성된 가상데이터를 분류를 위한 훈련데이터로 사용함으로써, 데이터의 불균형 및 모델 붕괴현상을 동시에 해소토록 한다. 제안하는 프레임웍의 우수성을 증빙하기 위하여 불균형을 가진 실제 강판 품질 데이터를 사용하여, 기존의 여러 연구 방법론과 비교하고 분석한다. Smart manufacturing and the process innovation give result to the imbalanced manufacturing data and this tendency decreases the inaccuracy of the used manufacturing fault detection and classification frameworks. This research considers Generative Adversary Network (GAN) as a data generation method in order to overcome the imbalanced manufacturing data. While a general GAN model contributes to the generation of virtual data, several issues including the model collapsing may occur. Model collapsing is the situations that the generated data’s distribution has considerable differences with the distribution of the original data. This tendency is resulted from the objective function of a general GAN. This research proposes a new and efficient data generation framework with a modified GAN which has a correction term for decreasing gap between the generated data and the original data. The proposed method solves the data imbalance issue and the model collapsing problem simultaneously. In order to show the effectiveness of the proposed framework, the real steel plate fault data with imbalances are analyzed and the results are compared with the existing the fault detection and classification methods.