http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
가우시안 프로세스 회귀를 통한 열 성장 계수 기반의 어류 성장 예측 모델
성주형,조성윤,정다은,김종원,박정환,권기원,고영명 한국인터넷정보학회 2023 인터넷정보학회논문지 Vol.24 No.1
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 ‘기르는 어업‘에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다. Recently, as the fishery resources are depleted, expectations for productivity improvement by 'rearing fishery' in land farms are greatly rising. In the case of land farms, unlike ocean environments, it is easy to control and manage environmental and breeding factors, and has the advantage of being able to adjust production according to the production plan. On the other hand, unlike in the natural environment, there is a disadvantage in that operation costs may significantly increase due to the artificial management for fish growth. Therefore, profit maximization can be pursued by efficiently operating the farm in accordance with the planned target shipment. In order to operate such an efficient farm and nurture fish, an accurate growth prediction model according to the target fish species is absolutely required. Most of the growth prediction models are mainly numerical results based on statistical analysis using farm data. In this paper, we present a growth prediction model from a stochastic point of view to overcome the difficulties in securing data and the difficulty in providing quantitative expected values for inaccuracies that existing growth prediction models from a statistical point of view may have. For a stochastic approach, modeling is performed by introducing a Gaussian process regression method based on water temperature, which is the most important factor in positive growth. From the corresponding results, it is expected that it will be able to provide reference values for more efficient farm operation by simultaneously providing the average value of the predicted growth value at a specific point in time and the confidence interval for that value.
Design of a Recommendation System for Improving Deep Neural Network Performance
성주형 ( Juhyoung Sung ),권기원 ( Kiwon Kwon ),송병철 ( Byoungchul Song ) 한국인터넷정보학회 2024 인터넷정보학회논문지 Vol.25 No.1
There have been emerging many use-cases applying recommendation systems especially in online platform. Although the performance of recommendation systems is affected by a variety of factors, selecting appropriate features is difficult since most of recommendation systems have sparse data. Conventional matrix factorization (MF) method is a basic way to handle with problems in the recommendation systems. However, the MF based scheme cannot reflect non-linearity characteristics well. As deep learning technology has been attracted widely, a deep neural network (DNN) framework based collaborative filtering (CF) was introduced to complement the non-linearity issue. However, there is still a problem related to feature embedding for use as input to the DNN. In this paper, we propose an effective method using singular value decomposition (SVD) based feature embedding for improving the DNN performance of recommendation algorithms. We evaluate the performance of recommendation systems using MovieLens dataset and show the proposed scheme outperforms the existing methods. Moreover, we analyze the performance according to the number of latent features in the proposed algorithm. We expect that the proposed scheme can be applied to the generalized recommendation systems.
스마트 항로표지 정보 수집 및 정보협력시스템 간의 정보 연계 방안
조성윤,성주형,김양섭,권기원 한국항해항만학회 2023 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.1
본 논문은 해상 항로 표지 내 탑재되는 다양한 해양 센서, 등명기, 전원 모듈을 분리하여 각각의 서브 플랫폼으로 관리하고 각각의서브 플랫폼들은 통합적으로 운영하는 메인 플랫폼 구조를 갖는 계층적 형태의 스마트 항로표지 구조안을 제시한다. 제안된 구조안을 바탕으로 기존에 제공되는 다양한 장비 및 센서 뿐만 아니라 항로표지 신 서비스 요구사항에 따른 신규 센서의 확장 및 설치가 용이하며, 서브 플랫폼 별 독립적인 운영을 통한 전체 시스템의 안정성 향상 기대할 수 있다. 또한, 목적에 따른 숫자, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 전송하기 위한 선택적 통신 플랫폼 구조를 제시함으로써 육상 정보협력시스템과의 원활한 정보 교환 체계를 구축할 수 있는 방안을 제안한다.
해양 환경 적응형 스마트 항로표지 에너지 수집 및 전원 시스템 구성 방안 연구
김영한,안현석,윤창석,조성윤,성주형,김양섭,권기원 한국항해항만학회 2022 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
최근 항로표지는 기본 업무를 위한 등명기의 구동과 해상 환경 정보 수집 및 데이터 전송 기능들의 확장을 통해 다양한 임무를 수행하기 위한 스마트 장비로써 진화하고 있다. 그래서 항로표지를 운영하기 위한 전력량의 요구가 높아지고 있고, 동작 구동 시간을 확보하기 위해 다양한 해상 에너지원을 통해 발전하는 시스템을 고려하고 있다. 하지만 전원 공급 및 교체가 쉽지 않은 해상 환경에서 태양광, 파력 등의한정적인 에너지원의 활용은 지속적인 스마트 항로표지의 동작에 한계가 존재한다. 그래서 해양 환경 상황에서도 한정된 에너지원을 활용하여에너지 수집을 하고 이를 활용하여 다양한 환경 센싱, 정보 연산, 데이터 처리, 무선 정보 전송 등의 시스템에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 해상 환경 적응 에너지 수집, 백업 전력운영, 항로표지 출력 에너지 재사용, 분산 전력관리 등을 포함한 차세대 스마트 항로표지 전원 시스템 구성 방안에 대해서 제안한다.