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최준희,조현숙 大田大學校 産業技術硏究所 2006 산업기술연구소 論文集 Vol.31 No.2
국내 데이터에 따르면 매년 소방청에서는 전국에서 발생하는 화재사건에 대해 신고, 출동,진압과정 등의 데이터를 수집하고 있지만, 분석에 있어서 화재에 대한 빈도나 원인 파악정도기초적인 단계에 머물러 있다. 이에 대하여 2018년 한 해 동안 전국에서 발생한 약 46,000건의 화재 데이터를 분석하여 화재 발생 시 발화 원인을 예측하는 연구를 진행하였다. 하나의 화재사건에 기록되는 데이터 중 대다수는 해당 화재를 분석하는데 부적합한 항목으로 값이 없거나, 화재 원인과는 무관한 데이터이며, 이러한 값을 제외하여 약 30,000건의 데이터로 정제하였다. 또한 발화요인의 미상을 추론하기 위한 연구이므로, 발화요인과 직접적으로 연관되어 추론에 영향을 주는 데이터를 제외하였다. 결과적으로 화재 사건 당 10여개의 데이터를 활용하여 발화요인을 추론하는 인공신경망 알고리즘을 적용하였고, 예측 정밀도가 약 80% 수준의 성능을 나타내었다. 이러한 데이터 분석을 통해 발화요인을 확정하기보다는 화재 감식반에게 정보를 제공하여 화재 감식의 수준을 높이도록 돕는 역할을 할 것으로 기대된다.
최준희,조현숙 大田大學校 産業技術硏究所 2006 산업기술연구소 論文集 Vol.30 No.1
광산란 방식의 미세먼지 측정 센서는 미세먼지에 빛을 조사하고, 수신부에서 산란된 빛을 수신하여 미세먼지의 양을 측정하는 방식이다. 빛의 산란 및 평균 농도를 기반으로 미세먼지의 양을 측정하기 때문에 두 번의 단위 변환이 있게 되고, 따라서 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 광산란 방식의 미세먼지 측정 센서로 수집한 데이터에 보정 값을 적용하여 정확도를 향상시키고자 한다. 가장 정확도가 높은 중량법 방식의 데이터를 기준으로 보정을 진행하였으며, 미세먼지와 초미세먼지에서 정확도 지표의 결과가 향상되었다.
심질환 환자의 응급 지원을 위한 IoT 기반 자동신고 AED
최준희,이화규,조현숙 大田大學校 産業技術硏究所 2019 산업기술연구소 論文集 Vol.30 No.2
심혈관 질환자의 심정지 이후 1분이 지날 때마다 생존율은 7~10%씩 감소하며, 4분 30초가 경과되면 영구적인 뇌손상이 시작되고 10분이 지나면 사망에 이르게 된다. 그러나 AED(자동심장충격기)를적시에 사용할 경우, 환자의 생존률은 급격하게 증가하며, 심정지 환자의 70%가 후유증 없이 일상에 복귀했다는 연구 결과가 있다. 시간을 다투는 AED에 IoT 기술을 접목하여 소방 구급차의 출동시간을 단축시키고, AED 기기의 작동 효율을 증대시켜 응급 심혈관 질환자의 생존성을 향상시킬수 있도록 하였다. 보안통신을 활용하여 응급 상황이 발생한 환자의 상태를 소방본부 및 권역심뇌혈관질환센터의 전문의에게 전송하였고, 소방본부의 긴급구조시스템과 연계하여 출동여부를 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 제안하였다
머신러닝 기반 수요응답형 교통체계 도입을 위한 노선 유형 및 승하차 클러스터링 분석
최준희,송재인,강민희,황기연 대한교통학회 2021 대한교통학회 학술대회지 Vol.85 No.-
수요응답형 교통체계(Demand Responsive Transport, 이하 DRT)는 고정된 노선 경로나 운행계획표 없이 이용자의 수요가 발생했을 때 운행하는 것으로 국내에서는 2016년 전라북도의 높은 버스교통 재정 부담금을 해결하고자 처음 도입되었다. DRT는 인구가 감소하는 지방도시나 교통 수요 급증에 대응하기 어려운 신도시와 같은 열악한 교통 인프라를 지닌 지역에 효율적일 것으로 판단된다. 이처럼 효율적일 것으로 기대되었던 DRT는 많은 지역의 도입과 정책적 당위성에도 불구하고, 무분별한 배치로 인한 효율 저하와 이용자의 수요에 맞춘 잦은 노선변경으로 노선 굴곡도가 높아지는 현상이 발생할 수 있어 개선이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 DRT 노선 배치 유형을 분류하고, 효율적인 경로 설정을 위한 승, 하차 지점 군집을 클러스터링 기법으로 분석하였다. 분석 결과, Hierarchical Clustering을 통해 변수의 특성에 따라 구간 별 DRT 도입 여부를 판단하였으며, 대중교통 용량과 도시 구조의 영향와의 연관성을 확인하였다. 또한 K-Means Clustering을 통한 승, 하차 클러스터링 분석의 경우 시공간적 패턴을 가시적으로 파악하였다.
최준희,강철,이화규,조현숙 한국정보기술학회 2023 한국정보기술학회논문지 Vol.21 No.9
About 40,000 fires occur every year nationwide, the National Fire Agency and each city · provincial headquarters publish and distribute fire statistical yearbooks, and establish and implement preventive policies accordingly. In this paper, fire characteristics were analyzed by using fires in the Hwaseong area in 2019 as basic data along with the data of the fire safety special investigation conducted in 2019. the Hwaseong area had the highest number of fire occurrences in the country, with an annual total of 637 fires. Furthermore, these fires resulted in an average property damage cost of 64 million won. In this study, the characteristics of fires in Hwaseong were analyzed, and a total of five proposals were proposed as countermeasures based on the findings. These proposals include the installation of a new fire station/safety center, the implementation of the factory volume-rate system, and the establishment of regulations for agricultural waste treatment.
AI를 활용한 무릎 K-L grade 분류 및 설명 가능한 모델 연구
최준희,이화규,조현숙 한국정보기술학회 2023 한국정보기술학회논문지 Vol.21 No.8
퇴행성 관절염은 관절 연골이 닳게 되면서 퇴행적인 변화가 나타나는 질환이다. 무릎 퇴행성 관절염의 K-L grade 단계를 진단하기 위해서 일반적으로 X-ray 영상을 활용하며, 무릎 관절의 간격, 연골의 소실 정도, 골극의 형성으로 K-L grade를 판단한다. 정상 및 K-L grade 1~4단계로 구분된 데이터셋을 활용하였으며, CNN 알고리즘은 DarkNet-53 모델을 활용하였다. K-L grade 단계 구분과 골관절염 발생 여부에 대한 실험을 통해 Top-1, Top-2의 성능지표 결과를 확인하였다. K-L grade 단계의 근거가 되는 관절 간격을 측정하였고 뼈의 각도를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과로 Top-2의 경우 K-L grade 단계 분류 정확도가 0.828의 결과를 보였으며, 향후 무릎 관절의 이상 징후 탐지 보조와 학습 데이터 가공 과정에 활용될 것으로 기대된다.