• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.953-955
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• 2020

공컨테이너(Empty Container)는 적컨테이너(Full Container)와 달리, 화물이 적재되지 않은 비어있는 컨테이너로 공컨테이너 재고는 수출에 비해 수입이 많은 항만에서, 수요는 수입에 비해 수출이 많은 항만에서 발생한다. 그러나 수입과 수출은 기간, 지역에 따라 유동적이기 때문에 수요와 재고량 예측에 어려움이 있는데, 본 연구에서는 자기회귀누적이동평균(ARIMA)과 머신러닝 기법을 활용하여 이를 예측하는 방법을 제시한다. 본 연구에 활용된 데이터와 프로그램 소스코드는 Kaggle 에 공개되어 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1136-1140
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• 2009

지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.6
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• pp.702-712
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• 2017

In this paper, we propose an unsharp masking algorithm using Laplacian as a weight map for the signal structure and a gamma transformation algorithm using image mean intensity as a weight map for mean intensity. The conventional weight map based on the patch has a disadvantage in that the brightness in the image is shifted to one side in the signal structure and the mean intensity region. So the detailed information is lost. In this paper, we improved the detail using unsharp masking of patch unit and proposed linearly combined the gamma transformed values using the average brightness values of the global and local images. Through the proposed algorithm, the detail information such as edges are preserved and the subjective image quality is improved by adjusting the brightness of the light. Experiment results show that the proposed algorithm show better performance than conventional algorithm.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.3
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• pp.136-149
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• 2011

The aim of this study is to develop future climate scenario by downscaling the regional climate model (RCM) from global climate model (GCM) based on IPCC A1B scenario. To this end, the study first resampled the KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model) from spatial resolution of 27km to 1km. Second, observed climatic data of temperature and rainfall through 1971-2000 were processed to reflect the temperature lapse rate with respect to the altitude of each meteorological observation station. To optimize the downscaled results, Co-kriging was used to calculate temperature lapse-rate; and IDW was used to calculate rainfall lapse rate. Fourth, to verify results of the study we performed correlation analysis between future climate change projection data and observation data through the years 2001-2010. In this study the past climate data (1971-2000), future climate change scenarios(A1B), KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model) results and the 1km DEM were used. The research area is entire South Korea and the study period is from 1971 to 2100. Monthly mean temperatures and rainfall with spatial resolution of 1km * 1km were produced as a result of research. Annual average temperature and precipitation had increased by $1.39^{\circ}C$ and 271.23mm during 1971 to 2100. The development of downscaling method using GIS and verification with observed data could reduce the uncertainty of future climate change projection.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.366-366
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• 2017

하천의 유량관측 자료는 지표수자원의 확보와 수공구조물의 설계를 위해 가장 기초적인 수문자료로써 정밀하고 지속적인 관측을 요구한다. 최근 유량 관측법은 접촉식 유속측정 방법의 단점을 보완한 전자파 표면유속계나 영상분석기법을 적용한 표면영상유속계(SIV)가 활용되고 있다. 이들 관측장비는 표면유속 관측법에 의해 유량을 측정하므로 보다 정밀한 유량자료를 확보하기 위해서는 측정 영역의 표면유속과 단면의 평균유속에 대한 해석이 필요하다. 이 연구에서는 제주도 남부지역에 위치한 강정천을 대상으로 2011년 7월부터 2015년 6월 까지 월 1~2회 현장관측한 ADCP 자료를 활용하여 Chiu(1987)가 제안한 2차원 유속분포식의 매개변수를 추정하여 정밀한 유량을 산정하였다. 또한 표면영상유속계(SIV)로 산정된 표면유속을 Chiu-2 차원 유속분포식에서 평균유속으로 환산하여 기존의 표면유속을 일률적으로 적용한 수심평균유속 환산계수인 0.85의 적용 값과 비교 분석하였다. 대상하천의 현장에서 72회 관측된 ADCP 자료를 활용하여 각각의 최대유속과 평균유속을 분석하고 엔트로피 계수(M)를 산정한 결과와 유속의 공간적 분포를 모델링하기 위해 제시되는 $_{urf}$를 산정하였으며, 산정된 계수 값을 이용하여 표면유속을 계산한 결과와 ADCP의 관측된 표면유속의 $^2$는 0.874로 나타났다. 이러한 결과는 Chiu-2차원 유속분포식을 연구대상하천에 적용하는 과정에서 추정되는 매개변수의 평균값 사용에 대한 타당성을 보여준다. 이 후 추정된 하천매개변수를 하천현장에 적용성 확인을 위해 강정천의 동일 관측지점에서 표면영상유속계(SIV)를 사용한 표면유속과 유량을 산정함과 동시에 ADCP에 의한 유속 및 유량과 비교 분석하였다. 표면영상유속계(SIV)로 분석된 유속 벡터를 Chiu-2차원 유속분포식에 적용하여 산정된 유량과 기존의 수심평균유속환산계수 0.85를 적용한 유량은 각각 $0.7171m^3/s$과 0$0.5758m^3/s$였다. ADCP 평균유량 $0.6664m^3/s$과의 오차율은 각각 7.63%, 13.64%로 나타나 Chiu-2차원 유속분포식을 적용한 유량이 수심평균유속환산계수 0.85를 적용한 유량에 비해 작은 오차율을 보였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.37 no.3
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• pp.161-171
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• 2010

As embedded systems adopt monolithic kernels, NAND flash memory is used for swap space of virtual memory systems. While flash memory has the advantages of low-power consumption, shock-resistance and non-volatility, it requires garbage collections due to its erase-before-write characteristic. The efficiency of garbage collection scheme largely affects the performance of flash memory. This paper proposes a novel garbage collection technique which exploits data redundancy between the main memory and flash memory in flash memory-based virtual memory systems. The proposed scheme takes the locality of data into consideration to minimize the garbage collection overhead. Experimental results demonstrate that the proposed garbage collection scheme improves performance by 37% on average compared to previous schemes.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.134-138
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• 2008

본 연구는 경기도내 악취관리지역으로 지정된 시화국가산업단지, 반월국가산업단지, 반월도금지방산업단지, 아산국가산업단지(포승지구) 4개 공단에 대하여 2006년과 2007년에 실시한 악취실태조사 자료를 이용하여 각 공단별 악취특성을 조사하였다. 또한, 측정된 자료를 통계분석 기법을 사용하여 복합악취와 지정악취물질간의 상관관계를 연구하였으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 시화공단과 반월도금공단에서는 비교적 NH$_3$와 Styrene이 높고 반월공단에서는 H$_2$S가 다른 공단에 비해 약 5배 정도 높은 평균농도를 보였으며 포승공단은 일반적인 배출형태와 크게 다르지 않았다. 2. SAS를 이용한 통계분석 결과 시화공단의 복합악취는 H$_2$S, TMA, Styrene, nvAldehyde와의 관련성이 높고 반월공단은 H$_2$S, aAldehyde, bAldehyde, 반월도금공단은 NH$_3$의 관련성이 높은 것으로 조사되었다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.3
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• pp.57-67
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• 2018

The ensemble is a unified approach used for getting better performance by using multiple algorithms in machine learning. In this paper, we introduce boosting and bagging, which have been widely used in ensemble techniques, and design a method using support vector regression, radial basis function network, Gaussian process, and multilayer perceptron. In addition, our experiment was performed by adding a recurrent neural network and MOHID numerical model. The drifter data used for our experimental verification consist of 683 observations in seven regions. The performance of our ensemble technique is verified by comparison with four algorithms each. As verification, mean absolute error was adapted. The presented methods are based on ensemble models using bagging, boosting, and machine learning. The error rate was calculated by assigning the equal weight value and different weight value to each unit model in ensemble. The ensemble model using machine learning showed 61.7% improvement compared to the average of four machine learning technique.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.96 no.3
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• pp.251-258
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• 2007

Airborne Lidar (light detection and ranging) can be an effective alternative in forest inventory to overcome the limitations of conventional field survey and aerial photo interpretation. In this study, we attempt to develop methodologies to identify individual trees and to estimate tree height from airborne Lidar data. Initially, digital elevation model (DEM) data representing the exact ground surface were generated by removing non-ground returns from the multiple-return laser point clouds, obtained over the coniferous forest site of rugged terrain. Based on the canopy height model (CHM) data representing non-ground layer, individual tree heights are extracted through pseudo-grid method and moving window filtering algorithm. Comparing with field survey data and aerial photo interpretation on sample plots, the number of trees extracted from Lidar data show over 90% accuracy and tree heights were underestimated within 1.1m in average at two plantation stands of pine (Pinus koraiensis) and larch (Larix leptolepis).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.126-126
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• 2018

최근 우리나라는 기후변화로 인한 이상기후 현상 중 가뭄에 대한 발생빈도가 증가하고 있다. 가뭄은 다른 자연재해에 비해 지속기간이 길고 규모가 광범위하여, 사회 경제적인 피해가 크게 발생한다. 이러한 가뭄에 대비하기 위해서는 지역적으로 적합한 가뭄 대책을 수립해야 하며, 이를 위해서는 가뭄 위험도 평가가 선행되어야 한다. 지역적 가뭄 위험도를 평가하기 위해서는 기상학적 요인뿐만 아니라 사회 경제적인 요인에 의한 영향을 고려하는 가뭄 취약성 평가가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 지역별 가뭄 취약성 평가를 수행하기 위해, 지역별 용수 수요 및 공급관련 인자와 선행연구에서 정의된 가뭄 위험인자들 중 8개(생활 농업 공업 용수공급량, 인구밀도, 1인당 가용수자원량, 물 자급률, 취수율, 물 이용 공평성)를 선택하였다. 베이지안 네트워크(Bayesian Network) 기법을 통해 선정된 사회 경제적 요인들과 가뭄과의 상관관계를 분석하여 각 지역의 특성을 고려한 가뭄 위험요인별 확률을 산정하였다. 최종적으로 산정된 주요 가뭄 위험요인별 확률을 우선순위에 따른 가중치를 적용하여 지역별 가뭄 취약성지수(Drought Vulnerability Index, DVI)를 산정하였고, 이를 이용하여 우리나라의 행정구역별로 취약성 평가를 수행하고 지도로 표시하였다. 지역별 가뭄 취약성 평가를 수행한 결과 익산, 상주, 완주 순으로 높게 나타났으며, 계룡, 과천, 종로순으로 가장 낮게 산정되었다. 또한 광역자치단체의 평균 가뭄 취약성지수를 산정한 결과 전라북도 지역이 가장 높게 나타났으며, 대구 및 대전광역시가 가장 낮게 나타났다.