• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.135-135
• /
• 2020

우리나라의 기후 자료는 일반적으로 기상청에서 발표하는 종관기상관측(ASOS)과 방재기상관측(AWS), 그리고 북한이 세계기상기구(WMO, World Meteorogical Organization)의 기상통신망(GTS)을 통해 보낸 북한기상관측(NKO)을 사용 할 수 있다. 그러나 이 중 40년 이상의 완전한 관측 자료를 얻을 수 있는 건 ASOS가 유일하지만 공간적인 표현에 한계를 갖고 있다. AWS는 관측소가 많다는 장점이 있지만 관측 기간이 길지 않고 이용 가능한 기간에도 관측이 연속적이지 못한 경우가 많다. NKO는 비록 27개의 관측소가 있지만 많은 데이터가 누락되어 일별 기후자료의 사용에 한계를 갖고 있다. 이러한 미관측 기간이나 관측 자료의 누락은 연속적인 시계열 자료분석을 기반으로 하는 수자원 모델링에 있어서 문제를 야기한다. 본 연구는 1973년부터 2019년까지 47년의 신뢰도 높은 한반도 일일 기후 자료를 구축하기 위해 다양한 방법론을 비교하였다. 추정에 사용한 방법은 총 7개로 EM algorithm for probabilistic principal components (PPCA-EM), Inverse distance weight method (IDWM), Nearest neighbor method (NNM), Multivariate normal copulas (Copula), Elastic net model (Elastic), Ordinary kriging (OK), Regularized principal components with EM algorithm (RPCA-EM)를 살펴보았다. 다양한 형태의 결측치를 가정하여 그 결과값을 비교하였고 이는 Root mean squared error(RMSE), Kling-Gupta efficiency(KGE), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 통해 평가하였다. 최종 선택된 방법론을 통하여 한반도 전역을 그리드 기반의 강수 및 최저온도/최고온도의 일별자료로 생성하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.410-410
• /
• 2021

강우가식성 지표(또는 강우침식인자)는 빗방울이 지상으로 떨어질 때 빗방울의 크기와 낙하속도 즉 운동에너지에 의하여 표토의 입자가 잠재적으로 침식될 수 있는 정도를 의미한다. 최신 호우사상을 분석하여 지점별 연평균 강우가식성 지표를 지속적으로 갱신하는 연구는 범용토양유실공식을 이용하여 장기간에 걸친 연평균 토양침식량을 산정하려고 하는 연구자들에게 지속적인 관심의 대상이 되어 왔다. 본 연구는 기상청 산하 관측소 54개 지점을 대상으로 지점별 연평균 강우가식성 지표를 업데이트하기 위한 것으로, 2017년까지의 데이터를 포함하여 업데이트하는 것을 목표로 하였다. 강우 가식성 지표 계산을 위한 1분 단위 강우자료는 기상자료개방포털의 공개된 자료로부터 획득할 수 있으나, 지점별로 결측치를 일부 포함하고 있거나 불연속된 자료가 포함되어 있어 54개 지점 모두를 업데이트하는 것은 제한이 되었다. 결과적으로 54개 지점 중에 29개 지점에 대한 값을 업데이트할 수 있었다. 연구결과 기상청 29개 지점의 1961~2017년 기간(최소 45년 ~ 최대 57년) 동안의 연평균 강우가식성 지표는 4,624MJmm/ha/hr로 나타났다. 이 값은 2015년 기간까지의 평균값과 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한, 지역적 분포로서 29개 지점 중에 14개 지점에서 연평균 강우가식성 지표가 소폭 감소한 것으로 나타났으며, 15개 지점은 증가한 것으로 나타났으며 최대 증가 및 감소폭은 2.5% 이내인 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.384-384
• /
• 2021

토양수분량 측정은 대표적으로 유전율을 측정하는 방식으로 토양수분 측정을 수행하고 있으며 비교적 정확하고 연속적인 자료를 수집할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 토양수분량은 인근의 동종(homogeneous)의 지형일지라도 측정 위치에 따라 값과 변화 특성의 차이가 발생한다. 이는 각 지점마다 토양, 식생, 지형 등의 다양한 환경 때문에 발생하며, 이러한 다양한 환경을 모두 고려하여 분석하기란 쉽지 않다. 이를 극복하기 위해 시간적 안정성 해석(Temporal stability analysis) 개념을 통해 기 설치된 토양수분의 지속적인 토양수분 패턴을 식별하고 선택된 대표 센서 위치에서 전체적인 평균을 산출하는 연구가 있었으며, 미국에서도 위성을 활용한 지상검증 연구를 위해 측정 그리드(grid)별로 시간적 안정성 해석 개념을 통해 지상 측정 네트워크 체계를 갖추었다. 국내에서도 최근 인공위성을 활용하여 토양수분을 산정하는 연구가 많아짐에 따라 측정 지역의 대표 토양수분 값을 선정하는 연구의 수요가 증가하였으며 수문자료의 지속성을 위해 결측을 최소화 방안으로 관측소 이중화 지점을 선정하는 연구의 필요성도 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 기존에 설치되어있는 설마천, 청미천 토양수분 관측소에 구역별 시간 안정성 해석법을 수행하여 추후 지점의 대표 토양수분을 산정할 수 있으며 이중화 설치 지점을 제시하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.95-98
• /
• 2021

최근 비정상적인 네트워크 활동 감지 및 네트워크 서비스 프로비저닝과 같은 다양한 분야에서 응용되는 네트워크 트래픽 예측 기술이 네트워크 통신 문제에 의한 트래픽의 결측 및 네트워크 유저의 불규칙한 활동에 의한 비선형 특성 때문에 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 딥러닝 신경망에 대한 연구가 활성화되고 있다. 이 딥러닝 신경망 중 시계열 딥러닝 신경망은 단기 네트워크 트래픽 볼륨을 예측할 때 낮은 오류율을 보인다. 하지만, 시계열 딥러닝 신경망은 기울기 소멸 및 폭발과 같은 비선형성, 다중 계절성 및 장기적 의존성 문제와 같은 한계를 보여준다. 이 논문에서는 계절성 임베딩을 고려한 주의 신경망 기반 트래픽 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 STL 분해 기법을 통해 분해된 트래픽 트랜드, 계절성, 잔차를 이용하여 일별 및 주별 계절성을 임베딩하고 이를 주의 신경망을 기반으로 향후 트래픽을 예측한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권6B호
• /
• pp.675-681
• /
• 2008

기상자료가 부족하거나 결측인 지역의 기준 증발산량 산정을 위해서는 Hargreaves 공식의 매개변수 추정을 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 우리나라 전역에 걸쳐 1997년-2006년 기상자료를 바탕으로 Hargreaves 공식을 이용하여 기준 증발산량(이하 ETo)을 산정하였다. 각 지점별로 PM공식에 의해 산정한 값을 증발산량의 정해로 가정하여 Hargreaves 매개변수를 지점별로 추정하였다. 최소의 오차가 발생하도록 Hargreaves 계수를 조정한 후 Root Mean Square Error와 Nash Sutcilffe Coefficient of Efficiency분석을 통하여 추정효율이 크게 향상되는 것을 알 수 있었다. 또한 추정된 매개변수를 바탕으로 기온 자료만의 의한 Hargreaves 증발산량을 추정할 수 있도록 일반화된 하나의 회귀직선을 도출하여 보았다. 온도-Hargreaves 계수의 선형 상관관계를 이용한 Hargreaves 계수의 일반화에서는 개선의 여지가 있지만 만족스러운 결과를 보여주는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 우리나라의 수자원, 관개분야 및 환경 운용에 많은 도움이 될 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권6호
• /
• pp.1065-1071
• /
• 2023

본 논문에서는 주거지 내의 재실자의 행동을 분류하기 위한 LSTM 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 다중센서의 구성은 실내 공기질을 측정하는 IAQ(Indoor air quality) 센서, 재실감지 및 위치를 추적하는 UWB 레이더, 재실자의 생체정보를 측정하기 위한 Piezo 센서로 구성되며 실제 주거환경과 유사한 실험환경을 구축하여 외출, 재실, 요리, 청소, 운동, 수면 등의 재실자 행동 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이상치와 결측치를 전처리 후 LSTM 모델을 사용하여 재실자 행동 분류 모델의 정확도, 민감도, 특이도, 그리고 T1스코어를 계산 후 평가한다.

• 대한교통학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.199-209
• /
• 2008

본 연구는 전통적인 중방향 설계시간교통량 산정에 대한 개념적 내용을 살펴보고 사례연구를 통해 문제점을 도출하였으며, 이를 개선하기 위해 확률적인 중방향 설계시간교통량 산정 모형을 이론적으로 정립하였다. 도로구간의 교통혼잡을 표현하기 위해서 도로용량이 희망하는 서비스수준을 수용할 수 있도록 확률 분포를 적용한 링크통행시간과 임계치를 정립하였다. 본 연구에서 제안된 확률적인 중방향 설계시간 교통량 모형은 설계속도, 구간길이, 교통량, 차로수, 중차량계수 등을 고려하여 산정하며, 도로용량에 따른 교통혼잡과 경제성 측면을 유동적으로 고려할 수 있기 때문에 도로계획 및 설계단계에 객관적으로 반영할 수 있다. 또한, 이러한 결과는 다양한 유형의 도로에 대해 결측치가 존재하는 상시조사지점이나 수시조사지점의 중방향 설계시간 교통량 예측 모형을 포함한 여러 현실문제들의 더 나은 이해를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제31권4D호
• /
• pp.511-518
• /
• 2011

축중계를 통한 화물차량의 축하중 자료는 도로의 설계, 유지관리, 시설물 보호 등의 위해서 필수적인 자료이다. 이와 같은 용도로 고속축중계의 자료는 도로계획, 연구자, 공무들은 고속축중계 자료를 활용한다. 또한 최근에는 중차량에 대한 단속에도 고속축중계의 자료를 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 일반국도에서 수집된 고속축중계 자료를 활용하여 축하중을 추정하는 모형을 개발하였다. 추정된 축하중 추정 모형은 기존의 평균값을 이용한 방법과의 비교를 통하여 개발된 모형에 대한 비교 평가하였다. 축중량 추정에 있어 기존의 평균값을 적용하는 것보다 회귀모형을 적용하는 것이 모든 차종에 걸쳐서 작은 오차를 보이는 것으로 분석되었다. 향후 이러한 모형은 현장에서 운영되는 고속축중계의 결측자료 보정, 재보정 여부에 대한 평가 등의 목적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.331-337
• /
• 2011

본 연구에서는 동북아시아 NOAA AVHRR 위성관측 16년간(1990-2005) 해양표면 수온영상을 이용하여 에러 값 제거와 결측 자료 보완을 위하여 마르코프 계수를 결정하였고, 이 값에서 현재 수온평년 값을 더하여 구름 없는 해양표면수온 생성 기법을 제시하였다. 마르코프 연쇄 모델의 결과에 의하면, 마르코프 계수는 해류가 강한 쿠로시오 해역 등이 해류가 약한 동해 북서부의 대부분 해역과 동중국해보다 그 계수가 상대적으로 낮게 나타났다. 평균 수온의 변동은 봄과 가을이 겨울과 여름에 비하여 분산이 크게 나타났고, 계절별 일간 수온 차이도 수온의 계절적 변동이 큰 봄과 가을이 여름과 겨울에 비하여 큰 지역적인 차이를 보였다. 그 지역적인 분포는 봄과 가을의 경우 전 해역의 대륙 인접부에서 대부분 크게 나타났고, 동해 극전선 남부해역과 쿠로시오해역에서는 난류에 의한 열수송으로 일간 수온의 차이가 작았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.11-18
• /
• 2020

본 연구에서는 모바일 환경에서의 기존 맥락인증기법의 부족한 성능을 보완하고자 한다. 사용된 데이터는 GPS, CDR(Call Detail Record), App usage이며 GPS의 처리과정에서 인구밀집지역의 타인을 세밀하게 구분하고자 GPS밀도에 따른 지역구분을 시행하였다. 또한 전처리에서 데이터 수집에서 발생할 수 있는 결측치를 처리한다. 인증 모델은 두 개의 LSTM(Long-Short Term Memory)와 그들 결과를 종합하는 하나의 ANN(Artificial Neural Network)로 구성하며 이를 통해 최종적으로 인증 점수를 산출한다. 본 논문에서는 기존 연구와의 정확도를 비교하고 타인을 구별해내는데 필요한 인증 시도 횟수를 비교하여 평균 11.6%의 정확도 향상과 검증 데이터의 약 60%에 대하여 더 적은 시도에 구별해 낼 수 있었다.