• 한국농림기상학회지
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• 제16권1호
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• pp.72-82
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• 2014

본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 중부지방소나무의 지위지수 추정식을 개발하고 기후변화 시나리오를 적용하여 적지면적 및 적지분포를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도 및 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 사용하여 산림생산력에 영향을 미칠것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 중부지방소나무의 지위지수 추정식에는 각각 5~7개의 환경인자가 독립변수로 사용되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.32~0.46의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 이 추정식은 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 생태권역별 중부지방소나무의 지위지수 추정식과 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 연계하여 시간 경과에 따른 중부지방소나무의 연도별 적지면적 및 적지분포의 변화를 추정하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.959-974
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• 2021

Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R²)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R²=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제37권7호
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• pp.420-433
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• 2016

본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 $10.8{\mu}m$ 휘도 온도(IR), 적외 채널 $10.8{\mu}m$와 수증기 채널 $6.7{\mu}m$의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, $10mm\;h^{-1}$ 이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW RH)으로 정의된다. 이 연구에서는 PW RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.146-156
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• 2010

본 연구의 목적은 효율적 태양광발전시설의 입지를 위하여 가장 큰 변수인 일사량 및 일조시간의 계산 및 추정 정확성을 향상시키는 것이다. 신재생에너지와 관련하여 태양에너지에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만 태양광발전시설의 입지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 GIS환경에서 태양에너지에 가장 영향을 미치는 요인 중 하나인 지리적 요인을 대상으로 일조시간 및 일조량을 계산하였으며, 이 때 산란 일사량을 이용하여 분석 결과를 보정하였다. 또한 입력 데이터가 제공하는 공간해상력을 벗어나는 부분에 대한 값을 추정하기 위하여 공간통계분석방법인 정규 크리깅을 수행하였으며, 정확한 값을 추정하기 위해 데이터들의 공간적 상호관계와 연속성을 파악할 수 있는 베리오그램을 이용하였다. 이 과정에서 베리오그램 인자 값 및 적용 가능한 베리오그램 모델의 추정치 비교를 통하여, 오차율이 가장 작은 모델을 선정하였다. 이는 정확한 태양광발전시설의 입지에 대한 의사결정에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.135-143
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• 2000

COCOMO II 모델은 비순차적이며, 빠른 개발방법 과정 등의 새로운 소프트웨어 생명주기에 적합한 비용 모델이다. COCOMO II 모델에서 조율 방법으로 널리 사용된 최소자승 회귀분석 방법은 소프트웨어공학 데이터 셀과 가정이 위배되는 점이 있다 즉, 원시자료는 특히 서로 다른 개발조직으로부터 비용인자 등급, 노력, 크기가 수집되며 부정확하고 이상치가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 우리는 COCOMO II 모델을 가지고 상대오차를 최소화하는 모델 조율에 대한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법의 특징은 이상치를 갖는 원시 데이터에 덜 민감한 특성을 갖고 있다. 실험결과, 제안된 새로운 조율방법 MRE가 조정된 결정계수(adj-$R^2$), 표준편차(^$\sigma$), 예측 정도( PRED(L))에서 기존의 전통적 회귀분석 방법보다 우수하게 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제20권7호
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• pp.83-88
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• 2001

본 논문에서는 해양환경 인자의 오정합에 강인한 특성치 추출 기법에 의한 정합장 처리 방법 (FEM: Feature Extraction Method)을 요약하였다. FEM 기법을 이용하여 음원 위치를 추정하는데 선행되어 해결해야 할 두 가지 요소 즉, 제거해야 할 고유벡터의 수와 사용해야 할 환경 샘플 개수에 대하여 고찰해 보고 이에 대한 해결책을 제시하였다. 이 문제점들을 해결하기 위하여 주어진 해양환경에서 진행하는 모드들 중에서 지배적인 모드의 개수와 제거해야 할 고유벡터의 개수와의 관계를 살펴보았다. 그리고 신호벡터가 이루는 공간과 추출해야 할 고유벡터가 이루는 공간을 비교하고 두 공간의 유사성을 정량화하여 분석하였다. 정합장 처리 방법으로 추정한 음원의 위치와 실제 음원의 위치와의 상대적인 오차를 정의하고 분석결과를 보증하였다. 지배적인 모드의 개수만큼 가장 큰 고유벡터를 추출했을 경우 FEM 프로세서가 음원의 위치를 성공적으로 추정하였고, GBNLMIS 해양 환경에서 최소 30개 이상의 환경 샘플을 사용해야 FEM 프로세서의 안정된 성능을 보장할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.488-498
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• 2016

많은 정보가 데이터로 저장되면서, 데이터를 분석하거나 특수 상황을 예측하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 전력 데이터의 경우 환경적 요인에 의한 예측 연구 및 신재생 에너지를 활용하는 스마트그리드와 마이크로그리드 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 전력 데이터의 예측을 위해 주변 환경에서 나타나는 데이터를 활용하고자 한다. 이때, 단순 기상 데이터가 아닌 이전 시간에 따른 여러 인자를 반영하여 데이터 예측이 올바르게 이루어지는지를 검증하고자 한다. 검증 과정에서는 유사 기온을 가지는 전력 데이터 선별 예측 결과와 전력 데이터의 길이에 따른 전력 수요 예측 결과를 비교군으로 두고, 기상 정보를 추가 활용하였을 때의 전력 수요 예측 결과를 비교 분석한다. 실험 결과를 통해 기상 정보를 이용할 경우 평균 15% 이내의 최대 오차율 감소 효과를 확인할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.755-761
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• 2014

콘크리트의 크리프와 건조수축 변형에 대한 내적 혹은 외적 구속은 크리프 발생 응력조건을 변화시키며 이에 따라 크리프 변형의 발생은 응력변화에 종속적으로 변화한다. 시간이력 하중을 받는 크리프 거동문제로서 이해되는 이러한 크리프 거동현상의 수학적 모델링은 일반적으로 재하시의 콘크리트 재령과 물성값 및 하중이력을 기본 구성인자로 고려하여 시간적분 혹은 점증적 형태로 유도되었다. 본 논문에서는 시간이력하중을 받는 크리프 모델 가운데 단일 크리프 곡선을 사용하는 초기 크리프 모델인 평행 크리프 법의 단순성을 고려하여 이 방법이 갖는 단점과 한계성을 극복하고 성능을 개선한 평행 크리프 법을 유도하였다. 유도된 크리프 모델의 성질을 분석하고 예측 성능을 검증하기 위한 목적으로 원통형 콘크리트 공시체를 제작하고 시간이력 하중 하의 크리프 실험을 수행하였다. 끝으로, 콘크리트 공시체의 크리프 변형으로 인한 초기하중의 변화가 공시체의 재령에 따른 거동에 미치는 영향정도를 실험을 통해 분석하였으며, 크리프 시험기의 스프링계수를 측정하여 이로 인한 실험오차를 보정하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제5권4호
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• pp.57-66
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• 2001

추진기관 개발 초기에는 동일한 또는 유사한 시험 데이터 없이 설계에 필요한 중요한 인자들을 예측하여야 하며, 그 정확도는 추진기관 뿐 아니라 시스템 전체의 성능에도 직접적으로 영향을 미친다. 특히 비추력 보정계수와 추력 보정계수의 예측은 필수적인데, 그동안은 유사한 시험 결과를 사용한다던가, 엔지니어의 경험으로 그 값을 정하였는데 본 논문에서는 추력 손실의 요인이 되는 물리적 현상들에 대한 여러 모델들을 분석하고, 이를 이용하여 비추력 보정계수와 추력 보정계수를 계산하는 방법을 연구하여, 고체 추진기관의 실제 연소시험에서 얻어진 결과와 비교하였다. 분석 결과 물리적 개념과 일치하는 결과를 보여주고 있으며, 정량적으로도 약 1% 이내의 오차 범위 내에서 추력 보정계수와 비추력 보정계수를 예측할 수 있는 능력을 나타내고 있으므로 그 유용성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.