• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.2
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• pp.353-362
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• 2016

By Wikipedia, data mining is the process of discovering patterns in a big data set involving methods at the intersection of association rule, decision tree, clustering, artificial intelligence, machine learning. and database systems. Association rule is a method for discovering interesting relations between items in large transactions by interestingness measures. Association rule interestingness measures play a major role within a knowledge discovery process in databases, and have been developed by many researchers. Among them, the Hellinger measure is a good association threshold considering the information content and the generality of a rule. But it has the drawback that it can not determine the direction of the association. In this paper we proposed a signed Hellinger measure to be able to interpret operationally, and we checked three conditions of association threshold. Furthermore, we investigated some aspects through a few examples. The results showed that the signed Hellinger measure was better than the Hellinger measure because the signed one was able to estimate the right direction of association.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.418-418
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• 2012

현재 전 세계적으로 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 수 있다고 경고되고 있으며, 우리나라에서도 남해안지역과 경기북부지역에서 호우빈도가 증가하는 반면, 충정도 내륙지역과 경상북도에서는 호우빈도가 감소하고 5일 누적 강수량 또한 감소하여, 해당지역에서 가뭄이 발생할 경우 심화될 가능성이 높아진다고 보고된 바 있다. 기후변화 시나리오에 분석결과에서도 우리나라의 경우 평균적으로 강우일수는 작아지며, 강우강도는 커지는 결과들이 도출되었다. 이러한 결과들은 가뭄의 발생가능성이 높아지고 있음을 보여주고 있다. 본 연구에서는 우리나라에서 발생된 가뭄의 특성을 분석하고 가뭄의 특성과 기상인자간의 관계를 Quantile regression 분석을 통해 살펴보고자 한다. 가뭄의 특성과 기상인자(엘니뇨, 강수량 등)의 관계에 있어서 기상인자들의 평균을 이용하는 일반적인 회귀분석은 전체 데이터의 영향에 따른 가뭄특성인자와의 관계를 보여준다. 하지만 강수량과 가뭄과의 관계에서와 같이 강수량의 극값보다는 적은 강수량 혹은 무강우일수가 가뭄과 밀접한 관련을 보여준다. 이러한 점에서 이상치들에 영향을 배재할 수 있는 Quantile regression을 사용하여 Quantile에 따른 기상인자와 가뭄특성과의 관계를 규명하고 평가해 보고자 한다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 아래와 같은 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 로버스트 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있는 장점을 갖는다. 아래식은 Quantile regression의 회귀계수 추정식을 나타낸다. $$arg\;in\;{n\\\;p(y_i-f(x_i,\;z_i,\;{\cdots}))\\ =1}$$ 여기서, $y_i$는 가뭄특성값을 $x_i$, $z_i$, $\cdots$는 기상인자를 나타낸다. $$p(y-q)={{\beta}(y-q)\;y{\geq_-}q \\ (1-{\beta})(q-y)\;y<q}$$ ${\beta}$는 quantile을 나타내며 0< ${\beta}$ <1범위를 갖는다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.53-53
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• 2011

가뭄은 강수 부족 및 온도 상승에 따른 물 수지의 불균형으로, 그 특성상 점진적이고 홍수에 비해 피해규모가 광범위 하여 효율적인 대처방안을 마련하기가 어려운 특성을 가지고 있다. 현재 국내의 경우 가뭄관리를 위해 비구조적 대책 방안인 가뭄지수를 활용하여 해당 지역의 부족한 용수의 정도를 시 공간적으로 측정하고 크기와 강도에 대한 정량적 또는 정성적인 평가를 수행하고 있다. 그러나 대부분 강수 및 기온자료를 토대로 한 평가가 주를 이루고 있으며, 그나마 제공되는 지수들의 경우 가뭄을 나타내는 기준이 상이하여 사용자에게 많은 혼란을 가중시키고 있는 실정이다. 따라서 효율적인 가뭄관리를 위해서는 장주기 기상정보를 토대로 국가 또는 권역별 가뭄감시가 이루어져야하며, 기상 분만 아니라 지표와의 물 수지 해석이 반영된 수문정보(유량, 토양수분 등) 기반의 가뭄 정보가 생산되어야 할 것이다. 본 연구에서는 전지구 수문해석이 가능한 지표수문해석모형을 활용하여 남한에 대한 수문성분 기반의 가뭄평가를 수행하고자 한다. 우선 남한 전역에 대한 기상 및 지형 정보를 구축하고 지표수문해석모형에 적용하여 격자별 수문성분을 생산하였다. 수문성분은 가뭄평가에 필요한 정보로 전환되어야 하며, 본 연구에서는 빈도해석기법을 적용하여 가뭄에 대한 발생 빈도 및 규모를 정량화 하였다. 즉, 모형에서 산정된 수문정보로 부터 빈도해석을 수행하여 적정 확률분포형을 결정한 후, 해당기간에 대한 확률값을 산정하여 과거 대비 가뭄에 대한 여부를 판단하였다. 산정된 지수에 대한 평가를 위해 국내 과거 가뭄기록사례를 조사 및 기존 가뭄지수인 SPI 및 PDSI를 활용하였다. 평가 방법은 시계열 및 지역별 분석과 유역별 물수지 분석으로 구분되며, 주로 가뭄기간동안의 가뭄심도와 가뭄 발생 및 해갈에 따른 재현여부를 평가하였다. 평가 결과 가뭄발생 및 해갈시기 그리고 피해지역에 대한 표현에 있어 기록된 사항을 적절히 반영하는 것으로 나타났으며, 기존 가뭄지수 보다 가뭄 재현에 있어 비교적 신뢰성이 높은 것으로 확인되었다. 따라서 지표수문해석모형 기반의 가뭄평가의 경우 적용성이 우수한 것으로 판단되며, 이상의 연구결과는 향후 국내 및 동아시아 가뭄감시 전망에 있어 기초자료로 활용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.25-25
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• 2011

우리나라는 국토의 60% 이상이 산지로 이루어져 있다. 최근 산지하천 유역에서 발생한 홍수와 토석류 등에 의해 많은 인적 물적 피해가 발생하고 있다. 현재 산지하천 유역은 유량자료에 비해 강우관측 자료는 비교적 많이 축적되어있으며, 최근에는 레이더를 이용한 강우관측도 지속적으로 이루어져 강우특성을 분석하는 것은 용이하다. 이에 비해서 산지하천 유역의 하천 유량에 대한 자료는 부족하거나 자료가 있더라도 결측치가 많고 보유연한이 분석에 필요한 만큼 충분하지 못하다. 또한 산지하천 유역의 유출특성을 분석하기 위해서는 강우관측 자료와 수위자료로부터 환산된 유량자료가 필수적인 인자이나 산지하천 유역의 수위관측소는 설치 및 유지관리 등의 어려움으로 인하여 유량자료가 상대적으로 부족한 실정이다. 이와 같은 제약을 해소하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요되므로 단 시간 내에 해결하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 유역의 물리적 특성을 이용하여 임의의 지점의 설계홍수량을 손쉽고, 정확하게 산정할 수 있다면 산지유역의 홍수와 토석류에 의해 발생하는 홍수 피해에 대한 대책을 마련하는데 큰 도움이 될 것이다. 일반적인 통계적 회귀분석은 여러 분야에서 널리 적용되고 있으나, 산지하천 유역의 강우-유출해석의 경우 관측자료의 수가 적고 발생하는 사상이 애매한 경우가 많아 일반적인 통계학적 선형 회귀분석을 적용하는 데 어려움이 많다. 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 본 연구에서는 fuzzy regression 기법을 사용하였다. Fuzzy regression 기법의 하나인 possibilistic 모형을 사용하여 주어진 관측값과 산정값의 오차를 최소화함으로써 모형의 fuzziness를 최소화하였다. fuzzy regression 기법을 사용하면 변수들 간의 애매한 관계를 쉽게 해석하고 관측값과 산정값의 오차를 최소화하여 연구목적에 적합한 결과를 도출할 수 있다. 산지유역에서 발생하는 홍수는 많은 인명 및 재산피해뿐 아니라 사회 및 경제적 측면, 환경 및 생태계 그리고 인간의 정신적인 측면까지도 깊이 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서 제안한 fuzzy regression 기법을 사용한 홍수량 산정기법을 통해 임의 지점의 빈도별 설계홍수량을 보다 신속하고 정확하게 산정하여 수공구조물의 설계에 적용하면 집중호우에 의해 발생하는 피해를 최소할 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.396-396
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• 2017

최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 설계홍수량 산정법은 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 대별된다. 홍수빈도해석법은 홍수량 자료에 대한 통계학적 빈도분석을 실시하여 확률홍수량을 산정하는 방법이다. 홍수빈도해석법은 관측된 자료를 활용하기 때문에 이론적으로 불확실성이 상대적으로 작은 장점을 가지고 있지만, 자료의 수가 적거나 시간에 따라 변하는 유역특성에 대한 불확실성을 함께 고려해야 한다. 관측 유량 자료가 없거나 적은 유역에서는 설계강우법이 주로 사용되고 있다. 설계강우법은 강우자료에 대해서 빈도분석을 실시하여 확률강우량을 산정한 후, 이를 강우-유출 모형에 적용하여 확률 홍수 수문곡선을 작성하고 첨두치를 확률홍수량으로 선정하는 방법이다. 그러나, 설계강우법도 강우-유출 모형에서 유역특성을 나타내는 매개변수 추정과정에서 불확실성을 내포하고 있기 때문에 추정된 홍수량 결과에 대한 불확실성을 감안해야 한다. 또한, 강우량과 홍수량의 발생빈도가 같다는 가정의 명확한 근거가 없다. 더욱이 두 가지 설계홍수량 산정법을 같은 유역에 적용하는 경우라도 종종 매우 다른 결과값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 국내 유역의 현실을 고려하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량을 변환할 수 있는 보정식을 개발하였다. 국내 9개의 댐 유역에서 확보된 일 단위 강우량 및 유출량 자료를 홍수빈도해석법과 설계강우법을 적용하여 대상 유역의 설계홍수량을 산정하였다. 그리고, 홍수빈도해석법으로 산정된 설계홍수량을 참값이라 가정한 후, 산정된 설계홍수량의 대상 유역별 오차율을 산정하였다. 이를 바탕으로 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 산정된 설계홍수량 간의 관계를 회귀분석을 통하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 관계식을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.14-14
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• 2020

일반적으로 수문빈도해석은 치수계획 수립에 이용되는 설계강수량, 계획홍수량 등을 산정하기 위해 연최대치계열 또는 연초과치계열 자료를 이용한 극치빈도해석을 수행하고, 확률분포의 우측꼬리(right tail) 부분을 이용하여 확장된 재현기간에 해당하는 확률수문량을 추정한다. 하지만 가뭄 관련 분석에서는 확률분포의 좌측꼬리(left tail) 부분은 이용해 확장된 재현기간별 확률수문량을 추정해야할 경우가 발생한다. 또한 물관리 실무에서 장 단기 운영계획 수립을 위해 이용하는 갈수빈도 유입량 산정 등에서도 평년보다 작은 수문량에 대한 빈도해석이 필요한 경우가 있다. 국가 가뭄정보분석센터에서는 기존에 K-water연구원에서 개발한 빈도해석 프로그램인 K-FAT의 분석모듈을 이용해 극소치계열 또는 갈수빈도 유입량 분석에 특화된 가뭄빈도해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 GEV, Gumbel, Weibull 등 14개의 확률분포형을 포함하며, 모멘트법, 최우도법 및 L-모멘트법을 사용하여 매개변수를 추정한다. 적합도 검정의 경우 χ², K-S, CVM, PPCC 및 수정 Anderson-Darling test를 이용하여 다각적인 검정을 할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 입력 자료의 경우 사용자가 전처리를 통해 준비한 연최소치계열 등 연도별 시계열자료를 이용할 수 있으며, 일단위 및 월단위의 강수량 또는 댐 유입량 자료를 이용해 사용자가 원하는 기간의 누적강수량, 평균 유입량으로 변환할 수 있는 자료변환 기능을 추가하여 실무 활용성을 높였다. 또한 최적 확률분포 선정을 위해 참고할 수 있도록 AIC(Akaike information criteria)와 BIC(Bayesian information criteria) 분석이 포함되어 있으며, Bootstrap 기법 등을 이용한 불확실성 산정을 통해 추정 값의 신뢰구간을 표시하도록 하였다. 개발된 프로그램은 베타버전 시험배포를 거쳐 가뭄정보포털을 통해 배포할 예정이다.

• Convergence Security Journal
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• v.10 no.2
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• pp.19-26
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• 2010

In this study, we try to make up for the vulnerability in steganography that it is easily revealed the hidden logo image in cover image by bit-plane extraction. For this, we apply some methods, the permutation which shift the scattered pieces of logo image to one side, bit-plane dispersion insertion method and pack-type compressor.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.6
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• pp.891-897
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• 2013

The spectrum and the number of the values of the cross-correlation function between the maximal period binary sequences have been extensively studied because of their importance in communications applications. In this paper, we propose the new family of the sequences using the decimation $d=2^{m-1}(3{\cdot}2^{m}-1)$. And we find the spectrum of the cross-correlation function of the sequences and analyze the number of times each value occurs for $0{\leq}{\tau}{\leq}2^{n}-2$.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.125-128
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• 2015

본 논문에서는 지역 최빈값과 가중치를 이용하여 새로운 히스토그램 평활화 방법을 제안한다. 여러 개의 평균명도값을 사용하여 히스토그램을 분할하는 기존 방식과는 달리 지역 최빈값과 전체 평균명도값을 사용하여 히스토그램을 분할한다. 지역 최빈값 산출 과정에서 지역의 범위를 조정할 수 있어 융통성 있는 히스토그램 분할 처리가 가능하다. 또한 히스토그램 분할 영역을 가중치에 기반해 새로운 영역의 히스토그램으로 분할한다. 해당 방법을 통해 발생빈도가 높은 명도의 과도한 변화 없이 화질개선 면에서 기존 히스토그램 평활화보다 좋은 효과를 얻을 수 있다. 다양한 크기와 히스토그램 분포를 가지는 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존 히스토그램 평활화보다 광범위하게 사용될 수 있음을 확인하였고 특히 한쪽으로 치우쳐진 영상에 있어 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.61-65
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• 2009

매년 재난/재해의 발생 빈도와 피해 규모가 증가하고 있다. 그 피해를 최소화하기 위해 주기적인 모니터링을 수행하여 위기 상황을 사전에 대비하고 긴급 대응 체계를 구축하여 상황 발생 시 피해 상황을 신속하게 파악할 수시스템에 있어야 한다. 모니터링의 용이성과 신속성을 확보하기 위해 UAV에 기반한 긴급 매핑 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템으로부터 획득된 센서 데이터가 Georeferencing되었을 때 이로부터 다양한 공간 정보를 도출할 수 있다 본 논문에서는 UAV 기반의 매핑 시스템으로부터 획득된 센서 데이터를 시뮬레이션 해보고 시뮬레이션 데이터에 대하여 Aerial Triangulation을 수행하여 영상을 Georeferncing하고 위치/자세 정보를 보정하고자 한다. 실험은 (1) 시뮬레이션 데이터 생성, (2) 초기값 생성, (3) AT 수행을 통한 위치/자세 조정의 3단계로 구성된다. 800m 길이의 1개 스트립, 500m 길이의 2개 스트립으로 나눠 비행경로를 정하고 200m, 400m, 600m의 비행고도에 대하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과 위치/자세의 초기값 RMSE에서 90% 이상 개선된 RMSE를 얻을 수 있었으며, 비행고도가 높아질수록 RMSE의 향상도는 반비례하였다. 향후에는 Sequential 알고리즘을 적용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있고 궁극적으로 실시간 영상 Georeferencing을 가능하게 할 것으로 기대된다.