• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1294-1297
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• 2013

본 논문은 기계학습을 통하여 특허문서를 국제 특허 분류(IPC) 기준에 따라 자동으로 분류하는 시스템에 관한 연구로 잠재 의미 색인 기법을 이용하여 분류의 성능을 높일 수 있는 방법을 제안하기 위한 연구이다. 종래 특허문서에 관한 IPC 자동 분류에 관한 연구가 단어 매칭 방식의 색인 기법에 의존해서 이루어진바가 있으나, 현대 기술용어의 발생 속도와 다양성 등을 고려할 때 특허문서들 간의 관련성을 분석하는데 있어서는 단어 자체의 빈도 보다는 용어의 개념에 의한 접근이 보다 효과적일 것이라 판단하여 잠재 의미 색인(LSI) 기법에 의한 분류에 관한 연구를 하게 된 것이다. 실험은 단어 매칭 방식의 색인 기법의 대표적인 자질선택 방법인 정보획득량(IG)과 카이제곱 통계량(CHI)을 이용했을 때의 성능과 잠재 의미 색인 방법을 이용했을 때의 성능을 SVM, kNN 및 Naive Bayes 분류기를 사용하여 분석하고, 그중 가장 성능이 우수하게 나오는 SVM을 사용하여 잠재 의미 색인에서 명사가 해당 용어의 개념적 의미 구조를 구축하는데 기여하는 정도가 어느 정도인지 평가함과 아울러, LSI 기법 이용시 최적의 성능을 나타내는 특이값의 범위를 실험을 통해 비교 분석 하였다. 분석결과 LSI 기법이 단어 매칭 기법(IG, CHI)에 비해 우수한 성능을 보였으며, SVM, Naive Bayes 분류기는 단어 매칭 기법에서는 비슷한 수준을 보였으나, LSI 기법에서는 SVM의 성능이 월등이 우수한 것으로 나왔다. 또한, SVM은 LSI 기법에서 약 3%의 성능 향상을 보였지만 Naive Bayes는 오히려 20%의 성능 저하를 보였다. LSI 기법에서 명사가 잠재적 의미 구조에 미치는 영향은 모든 단어들을 내용어로 한 경우 보다 약 10% 더 향상된 결과를 보여주었고, 특이값의 범위에 따른 성능 분석에 있어서는 30% 수준에 Rank 되는 범위에서 가장 높은 성능의 결과가 나왔다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1472-1475
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• 2009

SPI(Standard Precipitation Index)가 기상학적 가뭄을 표현하는 지수인 반면, PDSI(Palmer Drought Severity Index)는 가뭄에 가장 큰 영향을 미치는 수문기상학적 요소인 강수량, 기온뿐만 아니라 유효토양수분량과 일조시간 등의 자료에 근거한 물수지 분석에 의해 산정된다. 특히 PDSI 지수는 토양습윤조건의 민감한 영향을 측정하는데 매우 유용하다는 것을 장점으로 가지고 있다. PDSI에서 토양수분과 관련된 요소들을 다룰 때, 토양수분저장량은 토양을 상부와 하부의 2개 층으로 나누어 상부 층은 1inch(25.4mm)의 수분을 저장할 수 있고 하부층은 토양의 성질에 따라 유효용량이 결정되는 것으로 하부층의 수분은 상부 층의 수분이 모두 제거 될 때까지 손실되지 않으며 하부 층 손실량은 초기수분함유량과 산정된 잠재증발량(PE) 및 토양유효용량(AWC)에 따라 결정되는 것으로 가정한다. 하지만 산정방법에서 토양의 유효용량에 따른 물수지 방정식을 통해 각 잠재량들을 구하는 과정은 기후학적으로 필요한 값을 결정하는 매우 중요한 과정임에도 불구하고 기존의 PDSI 지수 산정 시, 모든 지역에서 상하부토양심도를 지역적 분포를 고려하지 않고 10inch(25.4cm)로 일정하게 사용함으로써 유효 토양수분함량에 대한 신뢰도를 저하시키는 결과를 가져오는 경향이 있었다. 이에 본 연구에서는 GIS 정밀토양도를 사용하여 토양심도의 지역적 분포에 근거한 토양수분함량을 산정한 후 물수지 분석을 실시하고 그에 따른 PDSI 지수를 산정하여 그 영향을 분석하고 기존의 PDSI 지수값과 비교 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.6469-6477
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• 2013

인터넷의 규모가 확대됨에 따라, 인터넷의 에너지 소모와 GHG(Green House Gas) 배출에 대한 문제는 최근의 새로운 이슈로 등장하였다. 그러나 이러한 문제를 다루는 인터넷 그리닝(Greening)에 대한 관심은 주로 엣지(Edge) 장비에 집중되어 있으며, 과도한 네트워크 연결성으로 인한 유선 네트워크 장비의 에너지 낭비량과 절약 잠재성에 대해서는 깊이 있는 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 유선 네트워크에서 에너지 효율성에 대한 관심의 배경과 연구의 타당성을 환경적, 경제적, 에너지 사용의 측면에서 상세히 제시한다. 그리고 네크워크 장비에서의 에너지 소모량과 절약 잠재성을 추정하고 도출한 데이터를 바탕으로 유선 네트워크 장비의 에너지 소모의 주된 요인을 분석하여, 향후 미래 인터넷 기술의 발전 방향을 제시한다.

• 한국기후변화학회지
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• 제4권3호
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• pp.211-219
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• 2013

장기에너지 분석모형인 LEAP 모형을 활용하여 S시 가정 부문의 에너지 소비량 및 온실가스 배출 현황과 온실가스 저감대책에 따른 감축잠재량을 분석하였다. 2009년 S시의 에너지 소비량은 가정 상업부문에서 39.1%로 가장 많이 소비하고 있다. 또한, 가구수 증가로 인해 가정 부문의 에너지 및 온실가스 배출량이 증가할 것으로 전망되고 있어, 가정 부문의 온실가스 저감대책 마련이 시급한 상황이다. 이에 본 연구에서는 S시 가정 부문의 에너지 소비량을 파악하고, S시에 적합한 가정 부문 온실가스 저감대책을 수립하였다. 온실가스 감축 잠재량 예측을 위한 시나리오는 기준시나리오, LED 조명 보급, 에너지 대체, 녹색생활 실천, 통합 저감대책 등 총 5개 대책의 효과를 분석하였다. 2020년 기준 저감대책별 온실가스 배출량을 살펴보면, LED 조명 보급은 2020년 온실가스 배출량이 1,181.0천 $tonCO_2eq$로 기준시나리오 대비 약 6.1%의 감축효과가 나타났으며, 에너지 대체는 1,171.6천 $tonCO_2eq$으로 기준시나리오 대비 약 6.8%의 감축효과가 나타났다. 또한, 녹색생활 실천의 2020년 온실가스 배출량은 1,128.7천 $tonCO_2eq$로 기준시나리오 대비 약 10.2%의 온실가스 배출량을 줄일 수 있다는 결과를 도출할 수 있다. LED 조명 보급, 에너지 대체, 녹색생활 실천을 모두 통합한 통합 저감대책은 2020년 966.9천 $tonCO_2eq$로 기준시나리오 대비 약 23.1%의 온실가스 배출량을 줄일 수 있다는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권12호
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• pp.915-928
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• 2011

본 연구에서는 댐유역의 연 실제증발산량에 영향을 미치는 주요한 수문기후요소를 파악하고 유역으로부터의 연 실제증발산량 산정을 위한 다변량회귀식을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 우리나라 5개 댐유역(괴산댐, 섬진강댐, 소양강댐, 안동댐, 합천댐)에서연 물수지분석을실시하여 연실제증발산량을 산정하였고, 수문기후자료를 이용한 다변량회귀식으로부터 산정된 증발산량과 비교 검토함으로서 다변량회귀식의 타당성을 검토하였다. 또한 잠재증발산식들을 이용한 실제증발산량 산정 가능성을 파악하기 위하여 잠재증발산식들(Penman식, FAO P-M식, Makkink식, Preistley-Taylor식, Hargreaves식)로부터 산정된 잠재증발산량과 실제증발산량의 상관성을 검토하였다. 검토 결과 실제증발산량과 잠재증발산량 사이에 상관관계가 적어서 잠재증발산량을 이용한 실제증발산량 산정방법은 적절하지 않은 것으로 나타났다. 기존에 제안된 유역 실제증발산량 산정식들과 비교를 통하여 연 실제증발산량을 산정하는데 있어서 다변량회귀식의 적용성을 확인하였다. 또한 각 댐 유역의 실제증발산량에 영향을 미치는 주요 수문기후요소는 각기 다른 것으로 나타났으나, 공통적으로 강수량이 연 실제증발산량 산정을 위한 주요 기후요소인 것으로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.405-412
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• 2022

태양광발전시스템의 운영에 따른 손실은 설치 환경 뿐 만 아니라 운영 및 관리 방법에도 크게 영향을 받는다. 태양광발전시스템은 세계적으로 다양한 기후 조건에서 설치되고 있기 때문에 설치 위치의 특성에 맞는 운영 및 유지보수 기술이 필요하다. 기존의 태양광 발전효율과 관련된 연구에서 고온, 먼지 축적, 강수량, 습도, 풍속 등 환경 요인별로 단기적인 손실에 대한 영향의 정량화는 활발히 이루어진 반면 장기적인 운영 관점에서의 전반적인 영향에 대한 분석은 제한적이다. 본 연구에서는 태양광 발전의 전력 흐름에 따른 손실 분류체계를 재분류하고 주요 손실요인에 대한 장기 운영에 따른 종합 효율 모델을 도출하였다. 기후 조건이 구분되는 각 지역에 대한 사례조사를 통하여 발전량 손실을 추정함으로써 효율 개선 잠재량을 분석하였다. 분석 결과, 오염 손실 개선을 위한 연평균 잠재량은 도하는 26.9%, 데스벨리 7.2%, 서울 3.8%로 타나났다. 열화 손실은 누적 손실로 20년차에 6.6%로 나타났다. 온도 손실으로 인한 연평균 잠재량은 연평균 도하 2.9%, 데스벨리 1.9%, 서울 0.2%로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.80-93
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• 2018

대중교통 서비스 개선 분석은 형평성의 관점에서 공급과 수요의 상관관계로 분석되고 있다. 공급은 접근성을 이용하여 계산하고 있으며, 수요는 거주인구를 기반으로 추정한 통행수요가 이용되고 있다. 그러나 추정에 의한 수요는 교통카드 기반 통행량에 비하여 정확성과 미시적인 공간 단위의 개선지역을 도출하기 어려운 한계가 있다. 이에 본 연구는 교통카드 데이터 기반의 통행량을 이용하여 대중교통의 잠재적인 서비스 개선량을 산출하였다. 대중교통의 공급은 시간거리 접근성으로 계산하였고, 이를 통해 상대적으로 접근성이 떨어지는 출 도착지 쌍(OD)을 이용하는 승객이 손해 보는 시간비용을 계산하였다. 서울시를 대상으로 본 연구에서 제안한 방법론을 적용하여 모든 OD의 시간비용을 계산하였으며, 분석 결과 서대문구, 구로구, 노원구 등지에서 개선이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권4호
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• pp.379-387
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• 1997

논에서의 수문 특성을 현장 조사 및 측정하고, 강우-유출 자료로부터 논의 최대 잠재저류장의 확률적 특성을 분석하여, 선행강우조건에 따른 CN을 추정하였다. 추정된 CN은 AMC II의 경우 78이었으며, AMC-I, III의 경우에는 각각 63, 88이었다. 논의 강우-유출자료에 의한 CN은 년 홍수량 자료의 적용여부가 불확실하므로 이를 보완하고, 물고높이나 초기담수심의 영향을 구체적으로 규명하기 위하여 논의 물수지 모형을 구성하였다. 논의 유출량은 선행 강우뿐 아니라 초기담수심에 따라 변화하므로 최대 잠재저류량을 이용하여 CN을 결정하기에는 어려움이 따른다. 따라서, 최대 잠재저류량의 경우와 같이 담수심의 확룰분포함수를 이용하여 CN을 추정하였다. 물수지모형을 이용하여 확률담수심, 물고높이 및 기상자료로부터 논의 유출량을 추정하였다. 추정된 유출량으로부터 CN을 계산하고, 확률 담수심에 해당하는 CN-I, CN-II, CN-III을 결정하였으며, 그 값은 각각 70, 79, 89이었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• 대한환경공학회지
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• 제36권7호
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• pp.506-513
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• 2014

본 연구는 대구대학교를 대상으로 온실가스 인벤토리를 구축하고, 감축잠재량을 분석할 것이다. 대구대학교의 온실가스 배출량은 연평균 19,413 ton $CO_2$ eq로 조사되었다. Scope 2의 구입전력부문이 온실가스 총 배출량의 55.4%를 차지하여 가장 많이 기여하는 것으로 계산되었다. 연구기간동안의 온실가스 총배출량에서 Scope 2가 60.4%, Scope 1이 22.6%, Scope 3이 17.0%를 기여하는 것으로 나타났다. 대구대학교의 온실가스 감축잠재량을 파악하기 위하여 재실센서, LED 조명, 태양열 시설 등과 같은 시나리오를 작성하고 LEAP 모델을 이용하였다. LED 조명 교체 시 2020년에 BAU 대비 1,656 ton $CO_2$ eq가 감축되는 것으로 나타났고, 재실센서 설치, 태양열 시설 도입은 각각 1,041 ton $CO_2$ eq, 737 ton $CO_2$ eq가 감축되는 것으로 조사되었다. 감축시나리오를 모두 적용한 결과 2020년 BAU 대비 온실가스 배출량을 약 15% 감축할 수 있을 것으로 계산되었다.