• 한국도로학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.21-28
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• 2007

본 연구에서는 결측된 일교통량의 대체를 위하여 교통공학에서 많이 활용되고 있는 기존의 선형내삽법에 공간상관성 기법을 고려한 새로운 선형내삽법을 제안하였다. 일교통량과 같이 시간적 특성을 지닌 자료를 공간위에 배치하여 공간적 상관성을 고려할 수 있도록 하였다. 공간상관성을 측정하기 위하여 일교통량의 순환성을 감안하여 같은 주의 요일간 상관성과 주별 같은 요일의 상관성을 나타내는 지표로서 Moran Index를 사용하였다. 실제 분석을 위하여 한국건설기술연구원에서 제공한 2004년 11월의 28일간의 일교통량 자료를 $4{\times}7$ 격자 형태로 배치하여 일별 교통량자료를 공간화 시켜 공간 상관성을 살펴보았으며, 여러 가지 통계적 지표를 통하여 공간 선형내삽법의 우수성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.439-439
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• 2023

근래 국내에서는 기후변화로 인한 국지성 호우가 점점 늘어나는 추세로 급격한 하천 수위상승 및 유량 증가로 인해 지속적으로 홍수피해가 발생하고 있으며, 이를 예방하기 위한 실시간 자료수집의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 사회적 환경을 고려하여 우리는 물 순환에 관한 자료를 실시간으로 수집하고 홍수예보를 위한 수문조사시설을 설치하여 운영하고 있으나, 대부분 하천과 인접한 곳에 설치되는 시설 특성상 시스템 오류, 전원 이상 발생 등 다양한 요인으로 발생하는 자료 결측·손실에 즉각적인 조치가 어려운 실정이다. 이에, 현장 기반 시설의 안정적인 운영을 통한 연속성 있는 자료 제공을 위해 수문조사시설 중 하천 내 설치된 유량측정시스템에 ICT·사물인터넷(IoT, Internet of Things)을 적용하여 현장 환경-정보 등 언택트(non-contact) 모니터링을 통해 실시간 점검을 수행하였다. 그 결과 2022년 기준 총 508회(현장점검 358회) 점검 중 150회 원격점검을 수행하였고, 이중 74회 즉각 점검 및 복구 조치가 이루어져 점검 시간 단축을 통한 자료 결측 최소화, 현장점검 최소화를 통해 효율적인 시설 운영이 가능하도록 하였다. 또한, 점검을 위해 현장 이동 시 발생하는 이산화탄소 배출량 저감으로 탄소중립 효과도 나타낼 수 있었다. 코로나바이러스감염증-19 이후 사회환경 패러다임 전환에 따라 비대면 활성화, 탄소중립, 안전하고 건전한 사회환경 조성 등과 같이 대면 위주로 운영되는 현장 시설의 관리 방향 또한 사회적 상황을 고려하여 효율적인 시설물 운영, 예산 절감, 자료의 연속성 확보 등을 위해 적극적인 운영 방향의 전환이 필요하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.482-482
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• 2021

자동유량측정시스템은 하천 유량을 실시간으로 측정하기 위한 수문조사시설로 전국 하천 64개 주요 지점에 설치·운영 중이며 실시간으로 운영되는 시스템의 특성상 내·외부 요인으로 인해 자료의 결측이 발생할 수 있다. 주요 결측 요인으로는 계측장비의 고장 및 오작동, 낙뢰로 인한 전원부문제, 시스템 컨트롤러 단순 오류 등이며, 현재 이로 인해 결측이 발생한 경우 현장 방문을 통한 조치 외에는 복구가 불가한 실정이다. 본 연구에서는 현장 유지관리 개선을 통해 자료 결측 최소화 방안을 마련하고자 최근 5년간(2015년~2019년) 수행된 유지관리 점검내역을 검토하였다. 현장 유지관리는 정기적으로 수행되는 정기점검, 수중점검과 장애 발생 시 수행되는 현장점검으로 구분되며 최근 5년간 수행된 점검(1,735회) 중 정기적인 점검을 제외한 현장점검의 경우 총 764회(46%) 수행된 것으로 나타났으며 현장점검 중 유지관리 방법 및 장비 개선 적용 사례를 통해 최소 1일~3일 소요되던 점검 시간이 즉시 조치가 가능한 것으로 나타났다. 시스템 확대 및 기존 장비의 노후로 현장점검은 지속적으로 증가하고 있으며 최근 사회적 상황을 고려하였을 때 사물인터넷(IoT)을 활용한 시설물 개선 등으로 비대면 점검 수행이 가능해짐에 따라 점검 소요시간을 단축하여 보다 효율적인 시설물 운영, 예산 절감, 자료의 연속성 확보 등이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1035-1046
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• 2022

이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.13-15
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• 2006

microRNA는 유전자의 전사 후 과정에서 negative regulation을 담당하는 small noncoding RNA의 한 증류이다. 최근까지 330여개의 인간 microRNA가 발견되었지만 그들의 기능이 밝혀진 것은 소수에 불과하다. microRNA의 기능은 3'UTR에 불완전 상보결합을 통해 negative regulation을 받게 되는 유전자의 기능으로부터 유추되는 것이 일반적이다. 특별히 유전체상에 군집화 된 microRNA들은 하나의 전사체로부터 발현되는 것으로 판단되며, 같은 또는 관련된 기능을 하거나 같은 목표 유전자를 조절하기 위한 functional family일 가능성이 높다. 또한 이러한 functional family는 하나의 전사체로부터 발현되기 때문에, 조직별로 조건별로 같은 발현 패턴을 보여야 한다. 본 연구에서는 발현데이터로부터 microRNA functional family를 탐색하기 위해, 5개의 연구 그룹에서 공개한 조직별 microRNA 발현데이터를 표준화 작업을 거친 후 통합하고 k-nearest neighbor 알고리즘을 이용해 결측치를 보정한 후 microRNA 발현사이의 correlation을 계산한다. 이때 데이터 통합에서 생기는 문제에 robust한 결과를 얻기 위해 실제 발현데이터가 아닌 rank 데이터부터 correlation을 측정한다. 계산된 spearman ranked correlation 결과와 microRNA의 genomic coordination 정보로부터 34개의 functional family를 정의할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.383-383
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• 2019

우리나라는 전국에 약 17,500여개의 크고 작은 농업용저수지가 있으며, 이 중 약 89%는 설치된 지 40년이 지나 노후화가 이뤄지고 있다. 최근에는 기후변화 영향으로 홍수피해가 대형화되고 있어 농촌지역의 홍수재해 발생시 저수지 하류부의 인명피해 및 농경지 침수피해는 증가될 것으로 예상된다. 한국농어촌공사는 농업용저수지의 효율적인 물관리 및 재해방지를 위해 자동수위계측기를 활용한 실시간 저수위 자료를 구축하고 있다. 기후변화에 따른 홍수피해를 신속하게 대응하기 위해서는 과거 홍수사상에 대한 저수지 모델링을 수행하고 그 결과를 농촌지역 풍수해 방지를 위한 의사결정 자료로 활용하게 된다. 기상예측정보의 활용에 앞서 농업용저수지의 홍수모의가 과거 수문사상을 현실적으로 재현하는지를 검토할 필요가 있어 본 연구에서는 저수지 홍수분석의 검정자료인 저수위 자료에 대한 활용성 평가를 수행하였다. 대상저수지는 ${{\circ}{\circ}}$농촌용수구역 내 위치한 ${{\circ}{\circ}}$저수지로 하고, 10분 단위의 저수위 자료를 활용하였다. 연도별 원시자료에 대한 결측, 불량자료, 이상치 등을 검토하고, 그 결과에 대한 유형분석을 수행하였다. 본 연구결과는 과거 홍수사상에 대한 농업용저수지 홍수모의 분석 및 검정을 통해 강우레이더 등 기상예측정보 기반의 농촌지역 홍수피해 산정결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.45-53
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• 2000

본 논문에서는 모든 판정자(judge)들이 모든 객체(object)들에 대해 순위를 부여할 수 없는 경우에 얻어지는 불완전 순위자료에서 판정자들의 처리 효과에 대한 유의성을 검정하는데 관심이 있다. 이를 위해 불완전 순위자료를 완전자료로 바꾸는 알고리즘을 제안하고 알고리즘에 의해 얻어진 완전 순위자료에 Friedman 검정법을 적용하고자 한다. 제안된 검정법은 결측 객체에 순위를 부여하는데 있어서 완전순위를 갖는 판정자들의 정보를 이용함으로서 효율적이며 검정을 시행하는데 기존의 Friedman 통계량에 대한 분포표를 사용할 수 있어 간편하다. 그리고 몬테칼로 모의실험을 통하여 제안된 검정법과 기존의 평균 순위법, 최대/최소 Friedman 검정법과 검정력을 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1098-1102
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• 2004

본 연구에서는 수도권을 포함하는 한강하류부에서 가장 중요한 측수지점중 하나인 인도교지점의 연 최대 홍수량 자료에 내해서 빈도해석을 시행하였다. 자료를 3개의 자료(자료 I : $1918\~1940$, 자료 II: $1952\~2002$, 자료 III: 결측치를 제외한 $1918\~2002$)로 구분하였으며, 수문자료에 일반적으로 많이 사용하는 13가지 확률 분포형을 적용하여 매개변수를 추정한 뒤 적합성여부를 판정하였으며, 적합도 검정방법 및 도시적인 방법을 통하여 적정 확률분포형을 선정하였고, 채택된 분포형(gamma-3, GEV, Gumbel, Weibull-2)에 내하여 확률홍수량을 산정하였다. 또한, 위치도시공식(plotting position formula)과 역사적 홍수정보(historic information)를 이용한 빈도해석 결과와도 비교${\cdot}$분석하였다. 그 결과 확률분포형 가운데에는 GEV와 Gumbel 분포형이 인도교지점의 홍수빈도해석에 적합한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제24권4호
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• pp.117-127
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• 2006

국내외 각급 도시에서 시행중인 실시간 버스정보시스템(BIS)에 있어 버스도착예정시간 정보의 정확도는 시스템에 대한 가치평가의 가장 중요한 요소 중 하나이다. FTMS나 RTMS에서의 VMS정보와는 달리 개별버스의 도착예정시간 정보의 경우는, 가공 및 제공주기 그리고 시스템의 가공과정에서 불가피한 오차가 발생한다. 이를 '시스템 오차'라 규정하고 이들 오차의 평균값을 통계적 기법으로 도출하여, 버스도착예정시간 정보에 보정하는 방안을 제시하였다. 또한 검증을 위해 'A'시의 버스정보시스템에 동 기법에 따라 보정을 수행한 결과, 보정전보다 오차율이 23%감소한 것으로 나타났다. 이처럼 버스도착예정시간 정보의 정확도의 제고를 위해서는 시스템오차를 낮추는 방안이 적용해야 하는데 특히, 위치정보수집 빈도를 높이고, GPS 음영지역 해소 등 분산 값에 영향을 미치는 결측을 줄이기 위한 노력을 강구해야 한다.