• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권1호
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• pp.95-102
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• 2006

오늘날 자동차 네비게이션이나 측량 장치 등 정밀한 위치 정보가 5필요한 곳에 GPS(Global Positioning System) 수신기가 널리 사용되고있다. 그러나 용도에 따라 사용되는 GPS 수신기의 종류와 가격, 그리고 GPS 수신기가 가지는 오차율은 천차만별이다. 일반적인 GPS수신기는 수신율과 기상상태에 따라 다르기는 하지만, 대략 최대 30m까지의 오차범위를 가진다. 그에 비해 RTK(Real-Time Kinematic)와 DGPS (Differential Global Positioning System)장비는 높은 정확성을 가지는 반면 가격 부담으로 인해 일반인이 쉽게 이용할 수가 없는 단점을 가지고 있으며 장비들의 크기가 커서 휴대성도 떨어진다. 따라서 일반인들이 정밀 위치 정보를 사용하기 위해서는 낮은 가격, 휴대의 편리성을 갖추는 것이 중요하다. 본 논문에서는 DGPS 방식을 응용하여 일반 GPS 수신기보다 높은 정확도를 가지는 위치 정보를 제공하면서 PDA와 같은 보편화된 휴대 장비에서 사용 가능한 시스템을 제공하여 사용자 편리성을 증대시키는 방안을 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.449-456
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• 2022

본 연구는 GIS를 통해 토양정보를 수집하고 가공하여 농산물 생산량을 예측하는 모델을 제안한다. 농산물 생산량 예측 딥러닝 알고리즘은 공개된 CNN-RNN 농산물 생산량 예측 모델 구조를 변경하여 국내 농산물 자료 환경에 적합하도록 새롭게 구축하였다. 기존모델은 두 가지 특징을 가지고 있는데 첫 번째는 농산물의 생산량을 해당 필지값이 아닌 당해 평균값으로 대체한다는 것이고 두 번째는 예측하는 연도의 데이터까지 학습한다는 것이다. 새로운 모델은 해당 필지의 값을 그대로 사용하여 데이터의 정확성을 확보하고 예측하고자 하는 연도 이전의 데이터만 가지고 학습할 수 있도록 네트워크 구조를 개선하였다. 제안한 CNN-RNN 모델은 1980년부터 2020년까지의 기상정보, 토양정보, 토양적성도, 생산량 데이터를 학습하여 김장용 가을배추의 지역별 단위면적당 생산량을 예측한다. 2018년부터 2021년까지 4개 연도별 자료에 대하여 계산하고 생산량을 예측한 결과, 테스트 데이터셋에 대한 오차백분율이 약 10% 내외로 실제값과 비교하여 정확도 높은 생산량 예측이 가능했고, 특히 전체 생산량 비중이 큰 지역에서의 생산량은 비교적 근접하게 예측하는 것으로 분석되었다. 또한 제안모델과 기존모델은 모두 학습자료 연도 수가 증가할수록 점점 오차가 작아지므로 학습데이터가 많아질수록 범용 성능은 향상되는 결과를 나타낸다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.101-103
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• 2022

중요시설 실시간 감지 시스템으로는 주로 CCTV를 사용하고 있다. CCTV의 경우 감지에 대한 정확성은 높지만 시야각이 좁기 때문에 레이다(RADAR)와 같은 센서와 함께 혼용되어 사용되고 있다. 라이다(LiDAR)는 고출력의 펄스 레이저를 이용하여 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 감지하여 거리정보를 획득하는 기술이다. 라이다의 경우 데이터 처리량으로 인해 서버의 동시 처리 센서 개수의 제약으로 인해 비용적으로나 기술적으로나 활용도가 높지 않은 문제점이 있다. 광망 센서에 의한 감지 방식 또한 강풍과 혹한에 취약하고 동물 훼손에 따른 유지보수의 문제도 있다. 본 논문에서는 기존의 라이다 센서에서 사용하는 905nm 파장대가 아닌 1550nm 파장대를 사용함으로써 기상 환경에 대한 영향은 강하고, 다수의 센서를 통합하여 관제할 수 있는 시스템 개발을 제안하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.323-330
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• 2020

본 논문은 자율차량 안정성을 위한 도로 거칠기 기반 제동압력 계산 시스템을 제안한다. 제동압력 계산 시스템는 차량의 전방 이미지를 랜덤 포레스트의 입력에 맞게 가공하는 이미지 정규화 모듈, 기상정보와 이미지 정규화 모듈에서 정규화된 차량 전방 이미지를 입력으로 사용하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기를 구별하는 랜덤 포레스트 기반 도로 거칠기 분류 모듈과 도로 거칠기에 따라 차량에 적용되는 마찰 계수를 수정하고, 전방 차량에 따라 최적 주행을 유지하는 브레이킹 강도를 결정하는 차량 브레이크 압력 제어 모듈로 구성된다. 본 논문은 제동압력 계산 시스템의 효율성을 검증하기 위해 제동압력 계산 시스템에 사용되는 랜덤 포레스트 모델을 중심으로 실험이 진행되었다. 실험 결과, 랜덤 포레스트 모델의 정확도는 SVM보다 약 2% 높았고, 정확한 랜덤 포레스트 모델 구성을 위해 7개의 특징이 중복 허용 임의 추출되어야 한다는 결론이 도출되었다. 따라서 제동압력 계산 시스템은 차량이 제동해야 하는 상황에서 정확성 모두를 만족할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.35-43
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• 2021

감귤의 품질은 일반적으로 당도와 산도로 결정된다. 특히, 당도는 감귤의 맛을 결정하기 때문에 매우 중요한 요소이다. 현재 농가에서 가장 많이 사용하는 감귤 당도 측정 방법은 휴대용 착즙당도계 및 비파괴당도계로 측정하는 방식이다. 이 방법은 개인이 손쉽게 측정 가능한 방법이지만, 감귤농협 정식기계보다 당도수치의 정확성이 떨어지며 특히 0.5 Brix 이상 오차 차이가 발생해 현장에서 사용하기에는 아직 많이 부족하다. 또한, 현재 시점의 측정이지 예측 측정이 아니다. 그래서 본 논문에서는 기존 수집된 감귤 당도 값과 기상 데이터(평균 온도, 습도, 강우량, 일사량, 평균 풍속)을 기반으로 측정되지 않은 날짜의 감귤 당도를 0.5 Brix 이하 오차범위 내에서 예측하는 AI 모델을 제안했다. 또한, 성능평가를 통해 제안하는 예측 모델이 제주 성산 지역에 대해서는 절대 평균 오차가 0.1154, 하원 지역에 대해서는 0.1983인 것을 확인했다. 마지막으로 제안한 모델은 0.5 Brix 이하 오차 차이를 지원하며, 예측 측정을 지원하는 기술이기에 그 활용성에 있어 진보성이 매우 높을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.8-14
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• 2020

미세먼지의 인체 영향이 밝혀지며 예보정확도 개선에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 기계 학습 기법을 도입하여 예측 정확성을 높이려는 노력이 수행되고 있으나, 저농도 발생 비율이 매우 큰 미세먼지 데이터로 인해 전체 예측 성능이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 PM10 미세먼지 예보 정확도 향상을 위해 농도별 분리 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 천안 지역의 기상 및 대기오염 인자를 활용하여 저, 고농도별 예측 모델을 설계하고 전 영역 예측 모델과의 성능 비교를 수행하였다. RMSE, MAPE, 상관계수 및 AQI 정확도를 통한 성능 비교 결과, 전체 기준에서 예측 성능이 향상됨을 확인하였으며, AQI 고농도 예측 성능의 경우 20.62%의 성능 향상이 나타났음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.57-65
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• 2023

쌀 생산량 예측의 정확성을 높이기 위한 대다수의 연구는 모델의 정확도 증진에 초점이 맞춰져 있다. 이에 비해, 예측 모델을 적용할 대상 데이터 자체에 관한 연구는 상대적으로 미흡하다. 쌀 생산량 데이터에 동일한 종속변수와 예측 모델을 사용하여 다른 특성들로 구성된 두 부류의 데이터에 적용하면, 결과의 차이가 발생하는데 이때 어느 데이터 셋이 더 우수한지 판단하기는 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 예측 모델 적용 전에 데이터 내에서 예측 결과에 큰 영향을 미칠 가능성이 있는 특성들을 선별하고, 이를 중심으로 모델링을 수행하면, 데이터의 구성이 다르더라도 안정적인 예측 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기상청의 종관기상관측(ASOS) 데이터를 활용하여, 쌀 생산량의 안정적이고 일관된 예측을 위해 데이터 구성 특성들의 조정을 통해 최적의 기반 변수를 선별하는 방법에 대해 제안한다. 본 연구의 결과는 향후 다른 연구에서 성능평가의 유용성을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.285-293
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• 2024

본 연구는 Google Earth Engine을 활용하여 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar 영상을 통해 남극 Campbell Glacier Tongue (CGT)와 Drygalski Ice Tongue (DIT)의 면적 변화를 2016년부터 2024년까지 모니터링하였다. Otsu 기법과 Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) 클러스터링 기법을 사용하여 빙설과 해양을 구분하고 월평균 영상을 통해 빙설 탐지 오류를 줄였다. 분석 결과 CGT는 주기적인 붕괴로 인하여 약 26% 감소하였고 DIT는 전반적으로 증가하다가 최근 급격한 감소를 보였다. Sentinel-2 광학 영상과 비교한 결과 높은 탐지 정확성을 보여 제안된 방법의 신뢰성을 입증하였으며, 본 연구는 남극 빙설과 빙붕의 장기 모니터링에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.526-534
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• 2022

국토교통부에서는 2014년 8월 국가와 민간이 따로 추진하던 교통정보의 수집과 제공에 대한 투자효율 및 효과를 극대화 시기키 위해 민·관이 역할을 분담한 ITS 혁신방안을 마련한 바 있다. 혁신방안의 주요내용은 교통정보의 민·관 공유로 소통정보는 민간이 수집하는 정보를 활용하고 국가는 공사, 사고, 기상악화 등 돌발상황과 같은 안전과 관련된 정보 수집에 집중하여 특정 지점에 설치되어 실시간 돌발 상황 제공에 한계가 있는 도로전광표지판 이외에 스마트폰, 내비게이션을 통해서도 안전과 관련된 정보를 실시간으로 제공하는 것이다. 본 연구에서는 실제 공공 및 민간 교통정보 공유에 따른 국도 ITS 추진의 효율성을 기하기 위해 일반국도 교통정보제공 사례 분석을 통해 민간 교통정보를 포함한 연계 교통정보의 문제점을 분석하여 교통정보제공 정확성 향상을 위한 연계 교통정보 우선순위 조정안을 제시하였으며 기존 ITS 운영구간에 대한 교통량 수준, 연계 교통정보의 가용성 등을 분석하여 ITS 수집장비의 운영 또는 철거여부를 검토하였고 아울러 해당사례를 토대로 ITS 수집장비 설치 판단기준을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권10호
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• pp.867-878
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• 2014

기상레이더의 관측 특성상, 지형클러터 등의 관측영역 한계로 인한 관측공백 지역이 발생한다. 이러한 레이더 빔의 차폐는 강우량의 과소추정 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Hybrid Scan Reflectivity (HSR) 기법을 개발하고 기존 방법 결과와 비교하였다. 결과에 의하면, 기존 레이더 관측방법으로 지형에 의해 반사도 정보를 얻지 못하는 영역에 대하여 HSR 기법이 레이더 강우량을 추정할 수 있음을 확인하였다. 반사도 스캔기법과 빔차폐/비 빔차폐영역에서 모두 HSR 기법을 적용한 결과가 정확성이 가장 뛰어났다. 다음으로 각 방법별 레이더 추정 강우량을 HEC-HMS에 적용하여 홍수 유출량 추정 정확성을 평가하였다. HSR 기법에 의한 유출량은 RAR 산출 시스템과 M-P 관계식 대비 상관계수는 평균 7%와 10%, Nash-Sutcliffe Efficiency는 평균 18%와 34% 향상되었다. 따라서 정확한 홍수량 추정을 위해 수문분야에 HSR 기법에 의해 추정된 강우량을 활용할 필요성이 있는 것으로 사료된다.