• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.1006-1009
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• 2007

모바일 애드혹 네트워크는 기존의 셀룰러 네트워크와는 달리 고정된 기지국이 존재하지 않고 모바일 노드들만으로 구성된 네트워크이다. 모바일 애드혹 네트워크의 각각의 노드들은 제한된 자원과 한정된 용량을 가진 배터리로 동작한다. 만일 이 배터리를 모두 소모하게 된다면 중간 노드들이 다운이 되고, 결과적으로 전체 네트워크가 단절되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 한정된 자원을 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 클러스터 기반의 애드 혹 네트워크 환경에서 발생하는 경로 요청 시 클러스터 내부의 에너지 분산을 통한 네트워크 생존 시간을 연장시키고자 하였다. 효율적인 에너지 분산을 위해 칼만 필터를 통한 클러스터 내부의 트래픽 변화량을 예측하고, 예측값과 노드의 에너지 잔량을 기준으로 경로를 설정하도록 하였다. 실험 결과 생존 시간을 23% 증가시켰고, 칼만 필터를 통한 트래픽 변화량 예측값의 오차는 6.3%로 나타났다. 앞으로 칼만 필터의 관측값을 확장하여 예측값에 대한 오차를 줄이고, 보다 복잡한 네트워크 환경에 적용하는 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.27-27
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• 2018

최근 국지적인 집중 호우에 따른 홍수 피해와 도로에 홍수가 발생하고 있다. 또한, 기존의 도로위 강우관측 방식은 인근 강우관측소에서 관측된 강우량을 활용하며 지상 관측소 또는 AWS기상관측소의 관측 네트워크와 근접한 거리에서 강우량 편차가 크고 원하는 위치에서의 강우량과 다르며 인근관측소와의 거리가 멀어질수록 강우량의 정확도는 감소하게 된다. 국지적인 집중호우로 인한 도로위의 홍수에 따른 피해를 줄이기 위해서는 현재 운영 중인 관측망 외에 보다 상세화된 위치에서 강우량을 관측하고 이에 따라 실시간으로 강우정보를 수집하는 것이 필요하다. 따라서, 원하는 위치에서의 보다 정확한 강우량 값을 관측하기 위해서는 고해상도의 강우 관측망을 형성할 필요가 있다. 차량용 강우센서는 관측시 차량을 사용하기 때문에 고밀도 강우 관측 망을 형성하기 용이하다. 하지만 기존 강우량계와 달리 차량용 강우센서는 빛의 양을 이용하여 강우량을 변환시켜 측정되기 때문에 정확한 강우보정기술의 개발하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 차량용 강우센서를 활용하여 정확도 높은 강우량 관측을 위한 관계식을 개발했습니다. 관계식은 실내실제 관측되는 차량용 강우센서 정보 값에 적용하여 강우량을 생산하고 실제 강우관측 값과 비교 검실험을 통해 도출한 후 강우 관측장비 인근에서 실제 주행실험을 통해 강우관측소에서 관측된 강우량 값과 비교 및 검증을 수행하였습니다. 차량용 강우센서 정보 수집을 위해 데이터 스키마를 표준화하여 실시간으로 수집체계를 구축하였고 이는 보다 여러 위치에 있는 많은 차량에서 재해 관리를 위해 도로기상정보를 수집하고 활용할 수 있을 것입니다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.754-756
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• 2003

DNA칩 기술로 얻어지는 대규모 섭동데이터(perturbation data)는 생물학적시스템(biological system)의 유전자네트워크(genetic network)를 재구성(reverse-engineering)하는데 있어 유용하다. 그러나 기존의 연구는 유전자 조절 관계의 규명이나 혹은 데이터를 설명하는 최적의 모델을 찾는 방향에만 관심을 두고 있고. 실험적인 한계로 인한 DNA칩 데이터의 오류가 재구성된 네트워크의 구조에 미치는 영향에 대해서는 중요하게 다루고 있지 않다. 본 논문에서는 유전자 네트워크의 멱함수(power-low) 분포 구조를 이용하여, 섭동 데이터의 오류가 재구성된 네트워크의 토폴로지(topology)에 미치는 영향을 분석하였다. 가상의 네트워크에 대한 데이터를 사용하여 실험한 결과, 데이터의 오류 정도에 따른 네트워크 토폴로지의 변형 양상을 관측할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.564-566
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• 2012

무선 센서 네트워크에서 관심지역이 배치된 센서들에 의하여 모두 관측되고 이의 데이터가 싱크노드까지 전달되는 동시에 네트워크의 수명을 최대화하도록 센서들을 배치하는 연구는 중요하다. 본 논문에서는 센서 에너지 소모의 균등화를 통해 네트워크 수명의 최대화를 이루기 위해 불균등 분포를 따르면서 네트워크의 기능이 올바르게 동작할 수 있도록 하는 센서의 배치 패턴을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.306-307
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• 2018

본 논문에서는 해양관측부이 보호 및 해상 관측 등을 위해 사용되고 있는 국내외 영상감시 시스템 및 기술 현황을 살펴보고, 차세대 해상용 통신 네트워크 및 인공위성을 통한 해양 공공시설의 안전감시 시스템이 가져야 할 요구사항과 이에 대한 국내외 기술개발 현황을 살펴본다. 또한, 선박 인식 및 추적, 나아가 충돌 예측 등을 수행하여, 해상사고를 예방할 수 있는 해양관측부이용 감시시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 개발하는 시스템은 해양관측부이에 장착되어 저전력으로 동작하며, 해수에 강한 트레일 감시카메라를 개발하여 적용한다. 추가적으로 AIS정보를 활용한 충돌 예방 경고 모듈이 탑재되고, LTE-M 등과 같은 차세대 해상이동통신 및 위성망 M2M 네트워크를 응용한 통신 모듈을 기반으로 육상 알람 기능을 제공한다. 이를 통해 시스템의 신뢰성을 확보하고, 대형 선박과의 해상사고(선박추돌사고 및 기름유출 등)와 소형선박에 의한 시설물 훼손(Vandalism)의 발생 가능성을 인지할 수 있는 종합적인 데이터를 수집하여 사고의 예방 및 재난 상황 등을 예측함으로써 중요시설의 안전 및 해양환경 보호에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2002.02a
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• pp.17-42
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• 2002

전통적인 OD조사에 의한 OD추정의 여러 문제점들로 인해 링크관측교통량과 기존OD를 결합해 OD를 추정하고자 하는 연구들이 제시되고 있다. Yang(1995)은 일반화최소자승법을 풀기 위한 IEA와 SAB 알고리즘을 제시하였다. 그러나 두 알고리즘의 문제점은 첫째 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에 기존 OD를 중요한 추정기준으로 설정한다는 것으로, 이러한 추정의 종속성으로 인해, 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못한다. 두 번째 문제는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 것이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD나 관측교통량의 오차에 일관적인 해도출 기법이 필요하다. OD추정 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하여 전역해 탐색기법이 필요하기 때문에 전역최적화가 가능한 유전알고리즘을 이용한 OD추정모형(GAM)을 개발하였다. 사례네트워크 분석결과, GAM은 기존 OD의 오차에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는(기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다. 또한 기존 OD 추정모형은 비교적 용이하게 차종별로 관측할 수 있는 링크교통량을 차종구분 없이 단일차종으로 이용함으로써, 정보의 손실을 초래하여 결과적으로 모형의 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크관측교통량으로부터 다차종 OD 추정연구는 거의 없었으며, 그 결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정모형을 다수단 OD 추정모형(GAMUC)으로 확대하였다. 사례 분석 결과 단일차종 OD추정기법은 심각한 추정오류를 범할 수 있으며, 그 적용성도 낮다는 것을 보였다. 다차종 OD 추정기법이 단일차종 OD 추정기법보다 양호한 추정력을 보였으며, 다차종 기법 중에서는 GAMUC가 IEAMUC보다 우수한 추정력을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39A no.5
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• pp.271-279
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• 2014

In this paper, the two design techniques of the embedded system which provides a wireless image observation with temporary ad-hoc network are proposed and developed. The first method is based on the embedded system design technique for a nearly real-time wireless short observation application, having a specific remote monitoring node with a built-in image processing function, and having the maximum rate of 1 fps (frame per second) wireless image transmission capability of a $160{\times}128$size image. The second technique uses the embedded system for a general wireless long observation application, consisting of the main node, the remote monitoring node, and the system controller with built-in image processing function, and the capability of the wireless image transmission rate of 1/3 fps. The proposed system uses the wireless ad-hoc network which is widely accepted as a short range, low power, and bidirectional digital communication, the hardware are consisted of the general developed modules, a small digital camera, and a PC, and the embedded software based upon the Zigbee stack and the user interface software are developed and tested on the implemented module. The wireless environment analysis and the performance results are presented.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.19 no.1
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• pp.112-121
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• 2017

This study proposed the quantitative precipitation estimation method using overlapped area in radar network. For this purpose, the dense rain gauges and radar network are used. As a result, we found a reflectivity bias between two radar located in different area and developed the new quantitative precipitation estimation method using the bias. Estimated radar rainfall from this method showed the apt radar rainfall estimate than the other results from conventional method at overall rainfall field.