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- 저자 : 김영하(Yeongha Kim) (검색결과 3 건)
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김영하 ( Yeongha Kim ),김인환 ( Inhwan Kim ),장백철 ( Beakcheol Jang ) 한국인터넷정보학회 2020 인터넷정보학회논문지 Vol.21 No.5
전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 “COVID-19” 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다. Infectious diseases have long plagued mankind, and predicting and preventing them has been a big challenge for mankind. For this reasen, various studies have been conducted so far to predict infectious diseases. Most of the early studies relied on epidemiological data from the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), and the problem was that the data provided by the CDC was updated only once a week, making it difficult to predict the number of real-time disease outbreaks. However, with the emergence of various Internet media due to the recent development of IT technology, studies have been conducted to predict the occurrence of infectious diseases through web data, and most of the studies we have researched have been using single Web data to predict diseases. However, disease forecasting through a single Web data has the disadvantage of having difficulty collecting large amounts of learning data and making accurate predictions through models for recent outbreaks such as "COVID-19". Thus, we would like to demonstrate through experiments that models that use multiple Web data to predict the occurrence of infectious diseases through LSTM models are more accurate than those that use single Web data and suggest models suitable for predicting infectious diseases. In this experiment, we predicted the occurrence of "Malaria" and "Epidemic-parotitis" using a single web data model and the model we propose. A total of 104 weeks of NEWS, SNS, and search query data were collected, of which 75 weeks were used as learning data and 29 weeks were used as verification data. In the experiment we predicted verification data using our proposed model and single web data, Pearson correlation coefficient for the predicted results of our proposed model showed the highest similarity at 0.94, 0.86, and RMSE was also the lowest at 0.19, 0.07
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정세화 ( Sehwa Jeong ),김영하 ( Yeongha Kim ),여운상 ( Unsang Yeo ),성기준 ( Kijune Sung ) 한국환경영향평가학회 2021 환경영향평가 Vol.30 No.1
해양과 연안 지역의 과도한 개발과 이용으로 인하여 해양생태계에 발생하는 문제들을 해결하기 위하여 많은 국가에서 해양생태계 관리계획을 수립하여 시행하고 있다. 본 연구에서는 네트워크 분석법을 적용하여 우리나라와 주요 해양 국가들의 해양생태계 관리 방향 및 특성을 분석하였다. 분석 결과 국내외 공통적으로 해양생태계 관리 기반 구축, 국제적 협력 및 파트너십 구축, 기후변화 대응 강화와 관련된 내용을 포함하고 있었으며, strengthen, promote, improve, establish 등의 단어가 많이 사용된 핵심어로 나타났다. 하지만 세부적인 관리계획에서는 다소 차이가 있는 것으로 나타났는데, 국외에서는 특정 종에 대한 관리계획의 제시와 이미 수행 중인 제도적 기반을 개선하는 단계인 반면, 국내의 경우 포괄적인 해양생물 관리 강화 및 해양생태계 관리를 위한 제도적 기반을 구축하는 단계임을 알 수 있었다. 본 연구는 국내·외 해양생태계 관리 방향을 이해하고 향후 국내 지역의 해양생태계 관리계획 수립 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다. Many countries have established and implemented marine ecosystem management plans to solve various problems arising from excessive development and use of marine and coastal areas. In this study, network analysis was applied to compare and understand marine ecosystem management's direction and characteristics in Korea and other maritime countries. The results showed that the words ‘strengthen,’ ‘promote,’ ‘improve,’ and ‘establish’ were the keywords used a lot in domestic and foreign marine ecosystem management plans. Establishing a foundation for marine ecosystem management, establishing international cooperation and partnerships, and strengthening climate change adaptation was commonly included. However, there were some differences in detailed management plans. In foreign countries, it aims to present management measures for certain species and improve the existing institutional foundation. Still, in Korea, it aims to strengthen the comprehensive management of marine life and establish an institutional foundation for marine ecosystems. This study is expected to help understand the direction of domestic and overseas marine ecosystem management and establish a domestic marine ecosystem management plan in the future.
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선배열 마이크를 이용한 강인 도래각 추정기법 및 인지로봇 청각시스템 응용
나원상(Won-Sang Ra),한슬기(Seul-Ki Ha),주영은(Young Eun Joo),김영하(Yeongha Kim),이혜경(Hye-Kyung Lee) 대한전기학회 2010 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2010 No.7
An efficient and practical DOA(direction of arrival) estimator using linear microphone array is proposed for developing cognitive robot ear. In the derivation of the acoustic signal measurement model for DOA estimation, the stochastic parameter uncertainty is inevitably included in the measurement matrix which causes the degradation of the estimation performance. As a remedy for this problem, the recently proposed robust least squares(RoLS) [1] can be used for DOA and frequency estimation. In spite of using the noisy measurement matrix, the estimation performance of the proposed scheme is by no means inferior to that of the optimal least squares-based method which cannot be realizable in actual situations. Simulation results show the superiority of the proposed method in estimation performance and computational efficiency.
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