• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.2
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• pp.39-57
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• 2018

The purpose of this study was to construct an artificial intelligence model that learns and estimates the relationship between vehicle queue length and link travel time in urban areas. The vehicle queue length estimation model is modeled by three models. First of all, classify whether vehicle queue is a link overflow and estimate the vehicle queue length in the link overflow and non-overflow situations. Deep learning model is implemented as Tensorflow. All models are based DNN structure, and network structure which shows minimum error after learning and testing is selected by diversifying hidden layer and node number. The accuracy of the vehicle queue link overflow classification model was 98%, and the error of the vehicle queue estimation model in case of non-overflow and overflow situation was less than 15% and less than 5%, respectively. The average error per link was about 12%. Compared with the detecting data-based method, the error was reduced by about 39%.

• The Journal of Bigdata
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• v.8 no.2
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• pp.165-175
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• 2023

LNG is a representative imported cargo at Incheon Port and has a relatively high contribution to the increase/decrease in overall cargo volume at Incheon Port. In addition, in the view point of nationwide, LNG is the one of the most important key resource to supply the gas and generate electricity. Thus, it is very essential to identify the factors that have impact on the demand fluctuation and build the appropriate forecasting model, which present the basic information to make balance between supply and demand of LNG and establish the plan for power generation. In this study, different to previous research based on macroscopic annual data, the weekly demand of LNG is converted from the cargo volume unloaded by LNG carriers. We have identified the periodicity and correlations among internal and external factors of demand variability. We have identified the input factors for predicting the LNG demand such as seasonality of weekly cargo volume, the peak power demand, and the reserved capacity of power supply. In addition, in order to predict LNG demand, considering the characteristics of the data, time series prediction with weekly LNG cargo volume as a dependent variable and prediction through an artificial neural network model were made, the suitability of the predictions was verified, and the optimal model was established through error comparison between performance and estimates.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.229-248
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• 2017

지속적으로 산업시장이 고도화되면서 산업시장분석 역시 빅데이터 수준의 데이터 증가에 따라 분석 업무의 효율성 재고가 더욱 요구되고 있으며, 분석 관점역시 차원이 증가하며 분석 방법론의 새로운 적용 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 활용 가능한 공개데이터베이스의 탐색, 공개데이터 베이스 기반의 산업분석 사례 연구의 분석, 이슈의 선정 및 이슈 관련 산업의 선정, 선정된 이슈와 선정된 산업의 시장분석 주요 주제 파악, 해당 산업의 선정된 분석주제 분석을 위한 영향요인 탐색을 수행하였다. 또한 비공개 데이터를 활용하여 실제 이슈와 관련된 산업의 영향요인을 심층적으로 분석하여 관련 결과를 비교하였다. 이러한 목적에 따라 최근 정치사회적으로 이슈가 되었던 국내 사드(THHAD, 종말고고도지역방어) 배치로 인한 중국의 정치경제적 보복조치로 국내 화장품 산업의 대(對) 중국 수출에 대한 영향을 파악하기 위해 공개 데이터베이스에 기반한 주요 요인을 탐색하고 관련 요인을 파악하였다. 분석 결과 중국의 GDP 대비 재화 및 서비스 수입 비중, 상품 수입액, 인구 15-64세 여성 비중, 도시인구 비중이 지표로써 유의한 것으로 확인되었으며, 이외에 상업서비스 수입 대비 여행서비스비율도 유의미한 지표로 추정되었다. 그러나 사드 보복에 따른 화장품 산업의 중국 수출 규모 심층 연구 결과 중국의 사드 보복에 따른 제도적 조치는 없었으며, 수출 실적 상에서 한국 화장품에 대한 일시적 기간에(2017년 4월, 5월) 수출이 급감하였으며, 이는 한국 화장품에 대한 중국 소비자의 구매의향 및 구매율이 실직적으로 낮아진 것으로 추정되나 6월 이후 중국 화장품 수출 실적은 전년대비 다시 10%이상 성장하면서 지속적인 성장을 이루고 있는 것으로 확인된다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.260-261
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• 2017

최근 사회구조의 복잡화, 산업구조의 다변화, 기후변화 등에 의해 자연재해 및 산업재해, 도시재난이 급증하고, 그 규모 또한 대형화하고 있다. 이로 인해 에너지, 통신, 교통, 금융 등 공공 인프라의 피해가 급증하면서 작은 재해도 큰 재난으로 변하는 예가 늘어나고 있다. 한편 현대사회에 대한 IT의 관여도가 급속도로 늘어나면서 IT 서비스의 궁극적인 형태이자, 모든 산업을 수용하는 개념의 플랫폼(Platform)이 IT를 넘어서 글로벌 사회의 절대적 지배자로 등장했다. 또한 전 세계 유저들의 관점에서 보면 개개인들이 손에 든 스마트폰이 생활의 모든 분야에 걸쳐 소통, 정보, 쇼핑, 제보, 오락 등 모든 활동의 수단으로 절대적 가치를 창출하고 있다. 이는 스마트폰이 가진 스마트 데이터 생산 및 공유 기능에서 비롯된다. 이처럼 스마트 데이터를 기반으로 한 IT플랫폼이 중요한 위치를 점하지만, 아직 재난관리 분야에서 이를 본격적으로 도입, 활용하지 못하고 있다는 점은 큰 문제이다. 국내의 사정을 보면 다행히 벤처기업들을 중심으로 이 같은 플랫폼 구축 움직임이 시작되었으며, 여기에 활용될 데이터 자원을 창출할 수 있는 솔루션 및 특허기술들 역시 속속 등장하고 있다. 시민들이 재난현장을 스마트폰으로 실시간 공유하면 이 스마트 데이터들이 이미지 및 음향정보, 위치기반(GPS)정보, 시각정보, 3D정보, 빅데이터 정보, 센서정보 등으로 분류되어 플랫폼 안에서 인공지능(AI) 딥러닝 방식에 의해 분석되고, 이를 즉시 재난당국 및 시민들에게 재난긴급문자 등 자동으로 경보로 전해주는 것이 이 플랫폼의 핵심 기능이다. 몇몇 벤처기업이 보유한 특허기술을 기반으로 공공자본이 투입되어 이러한 플랫폼이 구축될 경우 국내 재난관리 수준의 획기적 발전은 물론 전 세계를 시장으로 한 플랫폼 수출 또는 글로벌 재난정보 수집능력에서도 엄청난 힘을 발휘할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.38-38
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• 2017

본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위한 강우특성과 1차원 유출모형의 유출특성 및 월류특성 자료를 이용한 침수면적의 정확도를 다양한 호우사상을 적용하여 분석하였다. 국내에서 침수 취약지역 예측을 위해서 강우-유출모형의 유출량 예측 즉 홍수추적을 중심으로 이루어지고 있는 실정이다. 기존 모형이 홍수추적을 중심으로 이루어진 것은 대유역의 경우에 XP-SWMM 모형과 같은 정밀모형을 이용할 경우 긴 모의시간으로 인하여 예경보 발령을 위한 골든타임 확보가 어려우며, 홍수량 예측을 통하여 예측된 침수피해에 대한 정밀도 확보가 어렵기 때문에 실제 상황에 적용하기 어려운 문제점이 발생하고 있다. 컴퓨터 하드웨어의 발전에 따른 연산속도의 증가와 빅데이터 처리기술을 발전에 따라서 10년 전과 비교하여 2차원 침수면적 예측시간이 단축되기는 하였지만, 실제 침수면적 예측에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 모의시간이 짧은 1차원 강우-유출모형, 1차원 도시유출모형을 이용한 침수면적 예측방법에 대하여 연구하였다. 홍수피해 예측을 위하여 다양한 수문학적 인자의 영향 분석을 위해서 XP-SWMM 모형의 다양한 형태의 강우입력자료에 따른 1차원 유출 모의결과와 2차원 지표류 모의결과를 이용하여, 2차원 침수면적 예측결과를 추정하기 위한 수문학적 인자의 적용방법에 대하여 분석하였다. 모의시간이 짧은 강우-유출모형과 1차원 도시유출모형을 이용하여 도출한 수문학적 인자를 이용한 침수면적의 추정방법을 분석을 비교분석함으로써 침수면적 예측 시스템 구축방안에 대하여 구체적인 수문학적 인자들 생성을 위한 단계적 모형 적용방안 수립을 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.33 no.5
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• pp.427-434
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• 2019

Artificial intelligence (AI)-aided research currently enjoys active use in a wide array of fields thanks to the rapid development of computing capability and the use of Big Data. Until now, forecasting methods were primarily based on physics models and statistical studies. Today, AI is utilized in disaster prevention forecasts by studying the relationships between physical factors and their characteristics. Current studies also involve combining AI and physics models to supplement the strengths and weaknesses of each aspect. However, prior to these studies, an optimization algorithm for the AI model should be developed and its applicability should be studied. This study aimed to improve the forecast performance by constructing a model for neural network optimization. An artificial neural network (ANN) followed the ever-changing path of a typhoon to produce similar typhoon predictions, while the optimization achieved by the neural network algorithm was examined by evaluating the activation function, hidden layer composition, and dropouts. A learning and test dataset was constructed from the available digital data of one typhoon that affected Korea throughout the record period (1951-2018). As a result of neural network optimization, assessments showed a higher degree of forecast accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.383-383
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• 2020

한반도를 비롯한 전 세계를 대상으로 가뭄과 홍수 등 물관련 재해정보를 체계적으로 수집·분석하고 이를 정부부처 및 민간에서도 제공 가능한 국가 차원의 과학적이고 효율적인 수재해 대응 및 관리 위하여 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단이 2014년 7월 1일 출범하여 수행중에 있다. 정보플랫폼 융합기술 연구단은 국토관측센서(위성, 레이더, 지상관측자료) 기반 광역 및 지역 수재해 정보 허브 구축 및 운영기술 개발로 행복한 안심국토 및 물산업 강국 실현이라는 연구비전 아래, 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리기술, 가뭄/하천건천화 평가 및 예측 기술 개발, 홍수재해 평가 및 예측 기술 개발, 빅데이터기반 광역 및 지역 수자원정보 서비스 플랫폼 기술 개발이라는 4대 연구성과 목표로 X-Net 실증 테스트베드 구축을 통해 획득된 자료를 기반으로 수재해 감시·평가·예측 등에 필요한 관련 수문정보를 생성하고 있으며, 생성된 위성영상 및 수문레이더 등의 수문정보를 활용하여 미계측 유역에 대한 수자원 변동 감시 및 가뭄과 하천 건천화를 효율적으로 평가·예측함으로써 물안보 대응체계를 강화하기 위한 기술을 확보하고 있다. 또한 광역 및 국지 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가·산정하고 정확히 예측함으로써 홍수재해를 저감할 수 있는 기술 개발을 추진하고 있으며, 최종적으로는 광역 및 지역 수문자료와 수재해 관련 분석정보를 체계적으로 관리하고 맞춤형 수재해 정보를 제공할 수 있는 수재해정보플랫폼 및 포털시스템을 개발 글로벌 물 정보 허브로써 기반을 조성해 나가고 있다. 이에 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하여 운영중에 있는 수재해 정보플랫폼의 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리시스템, 위성기반 가뭄 모니터링 시스템, 미계측 지역 수문정보 및 수자원 모니터링 시스템, 한국형 지표 수문정보 생성 시스템 개발현황 등 그간의 노력에 대해 소개하고자 한다.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.5
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• pp.27-41
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• 2014

Recently, BIM(Building Information Modeling) has been applied to the infrastructure such as road and bridge, and information about the outside environment of buildings is needed for maintaining and managing the large urban facilities. In addition, the convergence between spatial information and Big-data has a large potentiality, in respect that considerable profits and developments in other application problems such as various simulations and urban plans, national land security, may be brought about on the basis of the interoperability of information between BIM and GIS. Therefore, this study attempted to suggest the development direction of a model integrating building for spatial information analysis and city on the subject by comparing and analyzing difference between information system and shape expression of IFC, CityGML and LandXML to efficiently link information between IFC as a standard model of BIM and CityGML as a standard model in the GIS sector and to prepare a basic fusion strategy and a method of utilization between BIM and GIS. The result of the study are as follow. Firstly, contents and structure of IFC, CityGML and LandXML are compared and analyzed. Secondly, the development direction of iBUM(Integrated Building and Urban Model) suggested, which is based on convergence technology for analysis of space information. Finally, a strategy and method of the BIM and GIS are proposed in the iBUM environment.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.26 no.3
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• pp.1-11
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• 2023

COVID-19 has caused the dramatic reduction of public transportation demand in Busan Metropolitan City, that is, daily public transportation trips in 2020 dropped by approximately 920,000 trips from 2019 based on the public transportation card data. This study investigated the underlying factors affecting the public transportation demand discrepancy between before and after COVID-19 at the primary administration unit(i.e., Eup, Myeon, Dong) level with Ordered Logistic Regression model. Finding of this study is as follows. The primary administration units characterized with high ratio of welfare recipients, industrial area, and day boarders were heavily dependent on public transit, indicating little change in public transportation demand. On the other hands, the primary administration units which have high ratio of urban rail transit uses experienced significant reduction of public transportation demand. In conclusion, transportation policies taken under emergent situation such as COVID-19 need to take into account the region-based characteristics rather than unilateral ones.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.4
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• pp.78-95
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• 2022

The result of previous studies and epidemiological invstigations for infectious diseases epidemic in livestock have shown that trips made by livestock-related vehicles are the main cause of the spread of these epidemics. In this study, the OD traffic volume of livestock freight vehicle during the week in each zone was calculated using livestock facility visit history data and digital tachograph data. Based on this, a model for predicting the spread of infectious diseases in livestock was developed. This model was trained using zonal records of foot-and-mouth disease in Gyeonggi-do for one week in January and February 2015 and in positive, it was succesful in predicting the outcome in all out of a total 13 actual infected samples for test.