| 1 |
1
입자 이미지 속도계(PIV)를 이용하여 건축물들 사이로 순간 발생하는 환경적 바람에 의한 풍속 데이터를 측정하는 단계;상기 풍속 데이터가 측정된 건축물들을 포함하는 대상 영역에서 상기 입자 이미지 속도계의 광원을 차단하는 투영 영역을 설정하는 단계;상기 투영 영역에 속하는 풍속 데이터의 풍속 값을 제로(0) 또는, NaN(Not a Number)로 대치하는 단계;제로(0)값의 구조를 갖도록 알려진 정보와 알려지지 않은 정보 간의 연결 특성을 활용하여 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값을 보완하는 단계;전가 학습을 통해 상기 풍속 데이터의 제로 또는, NaN가 아닌 풍속 값을 분석하여 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값을 예측하는 단계; 및상기 예측된 풍속 값을 히트맵으로 시각화하여 상기 시각화된 히트맵에 따른 풍속 패턴을 평가하는 단계를 포함하고,상기 연결 특성은,제로(0)값이 무작위로 생성되거나, 완전 누락된 무작위(MFAR) 값이 관찰된 값과의 조정 없이 발생한 경우를 고려하는 제1 연결 특성, 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값이 다른 속성에 대해 발견된 데이터와 관계가 있어 무작위 누락(MAR)된 경우를 고려하는 제2 연결 특성, 및 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값이 관찰되는 요인과 관찰되지 않는 변수 모두에 따라 달라져서 무작위가 아닌 값이 누락(MNAR)된 경우를 고려하는 제3 연결 특성을 포함하는 풍속 패턴 평가 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 풍속 데이터를 측정하는 단계는,입자 이미지 속도계의 광원을 특정 시간 주기로 발광 시켜서 상기 건축물들 사이를 이동하는 수평적인 공기의 속도를 나타내는 풍속 데이터를 측정하는 풍속 패턴 평가 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 설정하는 단계는,상기 대상 영역에서 측정된 풍속 데이터의 풍속 값들 중에 상기 입자 이미지 속도계의 광원이 차단됨에 따라 누락된 값을 갖는 투영 영역을 설정하는 풍속 패턴 평가 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 대치하는 단계는,상기 풍속 데이터의 풍속 값들 간 연결 특성을 고려하여 상기 풍속 데이터의 누락된 값을 제로(0) 또는, NaN(Not a Number)로 대치하는 풍속 패턴 평가 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 예측하는 단계는,상기 전가 학습을 위해 적대적 방식으로 훈련되는 생성 네트워크 모델 및 판별 네트워크 모델에 풍속 데이터를 적용하는 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값을 예측하는 풍속 패턴 평가 방법
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 판별 네트워크 모델은,상기 풍속 데이터의 풍속 값과 스푸핑(Spoofing) 된 값 간의 구별하여, 생성 네트워크 모델의 예측 비율을 향상시키는 기능을 수행하고,상기 생성 네트워크 모델은,상기 판별 네트워크 모델에서 사용될 스푸핑 된 값을 생성하고, 상기 생성 네트워크 모델의 오류 손실을 감소시키는 기능을 수행하는 풍속 패턴 평가 방법
|
| 7 |
7
제5항에 있어서,상기 예측하는 단계는,상기 생성 네트워크 모델을 통해 상기 풍속 데이터의 제로 또는, NaN가 아닌 풍속 값과 스푸핑 된 값을 입력 받는 단계;상기 판별 네트워크 모델을 통해 상기 입력된 제로 또는, NaN가 아닌 풍속 값과 스푸핑 된 값을 대상으로 풍속 데이터의 벡터 형식에 따른 실제 구성 요소와 거짓 구성 요소를 구별하는 단계; 및상기 구별된 실제 구성 요소와 거짓 구성 요소를 고려하여 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값을 예측하는 단계를 포함하는 풍속 패턴 평가 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 평가하는 단계는,상기 시각화된 히트맵에 따른 상기 예측된 풍속 값의 평균 풍속으로부터 상기 건축물 사이에서 순간 발생한 바람의 풍속 패턴을 평가하는 풍속 패턴 평가 방법
|
| 9 |
9
풍속 패턴 평가 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치에 있어서,상기 컴퓨팅 장치는, 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,입자 이미지 속도계를 이용하여 건축물들 사이로 순간 발생하는 환경적 바람에 의한 풍속 데이터를 측정하고,상기 풍속 데이터가 측정된 건축물들을 포함하는 대상 영역에서 상기 입자 이미지 속도계의 광원을 차단하는 투영 영역을 설정하고,상기 투영 영역에 속하는 풍속 데이터의 풍속 값을 제로 또는, NaN로 대치하고, 제로(0)값의 구조를 갖도록 알려진 정보와 알려지지 않은 정보 간의 연결 특성을 활용하여 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값을 보완하며,전가 학습을 통해 상기 풍속 데이터의 제로 또는, NaN가 아닌 풍속 값을 분석하여 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값을 예측하고,상기 예측된 풍속 값을 히트맵으로 시각화하여 상기 시각화된 히트맵에 따른 풍속 패턴을 평가하며,상기 연결 특성은,제로(0)값이 무작위로 생성되거나, 완전 누락된 무작위(MFAR) 값이 관찰된 값과의 조정 없이 발생한 경우를 고려하는 제1 연결 특성, 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값이 다른 속성에 대해 발견된 데이터와 관계가 있어 무작위 누락(MAR)된 경우를 고려하는 제2 연결 특성, 및 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값이 관찰되는 요인과 관찰되지 않는 변수 모두에 따라 달라져서 무작위가 아닌 값이 누락(MNAR)된 경우를 고려하는 제3 연결 특성을 포함하는 컴퓨팅 장치
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 프로세서는,입자 이미지 속도계의 광원을 특정 시간 주기로 발광 시켜서 상기 건축물들 사이를 이동하는 수평적인 공기의 속도를 나타내는 풍속 데이터를 측정하는 컴퓨팅 장치
|
| 11 |
11
제9항에 있어서,상기 프로세서는,상기 대상 영역에서 측정된 풍속 데이터의 풍속 값들 중에 상기 입자 이미지 속도계의 광원이 차단됨에 따라 누락된 값을 갖는 투영 영역을 설정하는 컴퓨팅 장치
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 풍속 데이터의 풍속 값들 간 연결 특성을 고려하여 상기 풍속 데이터의 누락된 값을 제로(0) 또는, NaN(Not a Number)로 대치하는 컴퓨팅 장치
|
| 13 |
13
제10항에 있어서,상기 프로세서는,상기 전가 학습을 위해 적대적 방식으로 훈련되는 생성 네트워크 모델 및 판별 네트워크 모델에 풍속 데이터를 적용하는 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값을 예측하는 컴퓨팅 장치
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 생성 네트워크 모델을 통해 상기 풍속 데이터의 제로 또는, NaN가 아닌 풍속 값과 스푸핑 된 값을 입력 받고,상기 판별 네트워크 모델을 통해 상기 입력된 제로 또는, NaN가 아닌 풍속 값과 스푸핑 된 값을 대상으로 풍속 데이터의 벡터 형식에 따른 실제 구성 요소와 거짓 구성 요소를 구별하고,상기 구별된 실제 구성 요소와 거짓 구성 요소를 고려하여 상기 제로 또는, NaN로 대치된 풍속 값을 예측하는 컴퓨팅 장치
|
