Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.211-213
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2003
지금까지 아동 객체들 사이의 위상 관계에 대한 연구는 주로 2차원 객체를 대상으로 수행되어 왔고 몇몇 3차원 객체를 대상으로 한 연구에서도 기존의 위상 관계 정의에서 단순히 차원만 확장하였기 때문에 3차원 이동 객체들 사이에서 가능한 특수한 위상 관계의 실제 응용에 적용하기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 실세계의 3차원 이동 객체들 사이의 위상 관계에 대한 표현력을 높임으로써 실제 응용에 적용할 수 있도록 3차원 공간 위상 관계 연산자와 4차원 위상 변화 연산자를 정의 하고 알고리즘을 설계하였다. 3차원 공간 위상 관계를 효율적으로 나타내기 위하여 3차원 객체들의 x, y 좌표와 z 좌표를 분리해서 고려하는 기법을 제안하였고, 4차원 이동 객체들 사이의 가능한 위상 관계 변화를 가식적으로 보여주기 위하여 이동 부피 객체들 사이의 인접 위상 변화 그래프를 제안하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11c
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pp.1363-1366
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2003
기존 연구에서 3차원 공간 위상 관계 연산자를 정의하는 방법은 2차원 공간 위상 관계 정의를 위해 주로 사용되는 공간 교차 방법을 단순히 3차원으로 확장해서 정의하는 방식이다. 그러나 기존의 방법에 의해 정의된 3차원 위상 관계 연산자로는 3차원 데이터베이스를 이용한 실제 응용시스템에서 고려되어야 하는 특수한 위상 관계 분석을 수행하기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 실제 응용에서 적용 될 수 있는 특수한 3차원 위상 관계를 정의하기 위하여 x,y 좌표와 z좌표를 분리해서 고려하는 새로운 기법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하여 새로운 3차원 공간 위상 관계 연산자들을 정의하고 구체적인 알고리즘을 제시한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.997-1000
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2008
기상 레이더와 지상강우계를 이용한 실시간 강우산정기법은 전형적인 Marshall-Palmer(M-P) 방법, geostatistic 접근법을 이용한 방법, 회귀분석에 의한 방법, Kalman filter를 이용한 방법 및 실시간 weight mask를 이용한 보정 등 여러 형태가 존재한다. 본 연구에서는 실시간 강우산정을 위한 각 방법의 장단점 및 적용성을 분석하였다. 전형적인 M-P 방법은 잘 알려진 바와 같이 호우사상을 과소 추정하는 단점을 가졌으며 기존 연구자들이 제시한 바와 같이 층운형, 대류형과 같은 강우형태에 따라 다른 Z-R관계식을 가지므로 단일 Z-R관계식으로 강수를 산정함에 있어 한계를 가진다. Geostatistic 기법을 이용한 실시간 강수 산정의 경우, 지상 강우계 정보를 활용하여 강우공간분포를 개선하는 여러 기법 즉 cokriging, external drift 기법 등이 존재함에도 불구하고 과다한 계산시간, 실시간 variogram 산정과 적용상의 문제 등을 내포하고 있다. 실시간 회귀분석을 이용한 강우산정은 실제 적용에 있어 지상 강우계와 레이더 반사도사이의 선형 상관관계에 대한 결정계수가 매우 낮아 기법 적용이 간단한 장점에도 불구하고 적용에 한계를 가진다. Kalman filter기법을 이용한 실시간 레이더 강수산정은 계산시간이 여타 기법보다 많이 소요되어 실시간성을 유지하는데 한계를 가진다. 실시간 weight mask를 이용한 보정기법은 지상강우계 강우강도와 기상레이더 강우강도가 선형상관관계를 가진다는 가정이 대상지역 전체에 균일하게 적용될 수 없음에도 불구하고 기법의 적용이 간편하며 실시간 강우 공간분포를 실제 강우 관측인 지상 강우계 공간 분포 특성을 간접 강우 관측인 기상 레이더 반사도 분포와 결합하여 공간 변화 특성을 잘 나타낸다는 장점을 가지므로 실용적 적용에 있어 장점을 가진다.
본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
Whether rating curves are used in practice or new ones are derived, the characteristics of regression analysis are often neglected. For example, a discharge rating curve, which is established from a regression of observed water levels (H) on observed flowrates(Q), is sometimes used for estimating a design water level corresponding to a simulated design flood runoff. However, if independent and dependent variables are changed with each other, the regression equation is changed in existing regression analysis, which is derived from vertical errors between observed data and regression line. Thus, regression equations should not be applied inversely. To avoid this problem, A new two-way variable least-squares regression analysis is proposed. The new method was applied to the rating curves of five water level stations on main stream of Nakdong River. The three kinds of regression models, which are respectively regression of Q versus H (model 1), H versus Q (model 2) and two-way (model 3), showed that the new method can reduce inadvertent mistakes when applied in practice.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.58-58
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2019
최근 기계학습기법에 대한 활발한 연구로 인하여 많은 기계학습기법들이 개발되었다. 이러한 최신기계학습기법은 기존에 사용되어온 기계학습기법과 경험식들보다 자연현상을 예측하고 재현하는데 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정 기법으로는 ZR관계식이 널리 사용되고 있다. 이상적인 조건에서는 ZR 관계식을 이용한 레이더 강우추정이 양호한 성능을 보이나, 실제 레이더 자료를 이용한 강우추정은 이상적인 환경이 아닌 경우가 매우 많다. 이런 ZR관계식의 한계점을 보완하기 위한 방법으로 기계학습기법을 이용한 레이더 강우추정 기법들이 개발되었으나, 현재 한국의 레이더 자료를 대상으로 해서는 많은 연구가 진행되어 오지 않고 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정의 정확도 향상을 위해서는 최신 기계학습기법들의 레이더 강우추정 기법에 대한 적용가능성을 평가해 볼 필요성이 있다. 본 연구에서는 random forest, stochastic gradient boosted model, extreme learning machine의 강우 레이더 강우추정 기법으로의 적용성을 평가하였다. 강우추정 기법 개발 및 성능 비교를 위해서 2018년 광덕산 이중편파 레이더 자료를 이용하였다. 다양한 이중편파 매개변수 조합을 레이더 강우추정 기법의 입력변수로 적용하였다. 기존 연구의 사용되어 온 ZR관계식의 매개변수를 또한 강우사상과 이중편파 매개변수 조합을 이용하여 추정하였다. 기계학습을 적용한 레이더 강우추정 기법이 ZR관계식보다 상관계수와 제곱근오차를 기준으로 높은 강우추정 정확도를 보였다. 특히 개발된 강우추정 기법은 호우사상에서 높은 정확도를 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 적용된 기계학습 기법 중에서는extreme learning machine이 레이더 강우추정기법 개발에 가장 적합한 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.450-453
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2011
분석 경보에 따른 점층적인 분석을 수행하는 버퍼 오버런 분석 기법을 제안한다. 구간 도메인을 사용한 분석은 비용이 낮지만 정확도도 낮다. 변수들 간의 관계를 고려하는 팔각형 도메인을 사용한 분석은 정확도가 높지만 비용도 높다. 점층적인 분석 방법으로 정적 분석기의 비용과 정확도 사이에서 균형을 잡을 수 있다. 먼저 (비용이 낮은) 구간 도메인을 사용한 분석을 수행하고, 증명하지 못한 부분 코드에 대해서만 (정확도가 높은) 관계 도메인을 사용한 분석을 적용한다. 정확도가 높은 분석이 필요한 부분에만 관계 분석을 적용함으로써, 낮은 분석 비용을 유지하면서 정확도를 높일 수 있다.
초등학교 영재들은 여러 사설 교육기관이나 국립기관 그리고 개인 교습을 통하여 많은 양의 선수학습을 행하고 있다. 이들 중 일부는 방법과 이유를 아는 관계 이해를 하기보다는, 주어진 규칙을 적용하여 정답을 찾아내는 도구적 이해를 하고 있다. 그들은 수학을 능동적이기보다는 수동적인 입장에서 받아들이기에 새로운 수학적 지식을 창출하지 못하는 성향을 강하게 보이고 있다. 이에 본 연구자는 이러한 문제의 해결을 위해 초등학교 영재들이 가지고 있는 수학적 스키마와 선생님들이 가르치는 스키마 사이의 간격에 초점을 맞추어 연구하였다. 대전에 있는 영재교육기관에 등록된 초등학교 3학년 영재들을 대상으로 하여 연구한 결과, 스키마와 스키마 사이의 간격이 멀수록 학생들이 방법과 이유를 아는 관계적 이해를 하기보다는 주어진 규칙을 적용하여 정답을 찾아내는 도구적 이해를 하고, 그 간격을 줄일수록 수학에 흥미를 느끼고 고학년의 수학내용까지도 스스로 파악하고 이해하려는 성향이 나타난다는 사실을 발견하게 되었다. 그 간격이 적을수록 학생들은 교사로부터 학습받은 내용을 자신의 지식으로 재구성하여 새로운 문제에 적용을 쉽게 하였다. 본 발표에서는, 학생들의 수학적 스키마와 선생님들이 가르치는 스키마 사이의 간격을 줄이는 것이 학생들이 수학을 관계적 이해를 하는데 큰 도움을 줄 수 잇음을 보이려고 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.11a
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pp.227-229
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2019
시스템의 기술 중심적 개발은 사용자 및 이해관계자들이 개발공정을 파악하거나 개입하기 어려워, 불필요한 기능과 품질 낮은 서비스로 구현될 수 있다. 자율운항선박 항해정보플랫폼의 초기설계에 S/W 아키텍처 설계과정을 적용하면 이해관계자들의 요구기능과 서비스 품질이 반영된 시스템 개발에 도움이 될 것이다. 본 연구는 S/W 아키텍처 설계 절차를 적용하여, 요구기능 정의와 품질속성을 분석하고 속성별 전략을 제시하고자 한다. 이해관계자들의 참여를 유도하여 플랫폼의 중요 요구기능과 제약사항을 도출하고, 분석결과를 목록화 하였다. 연구 결과를 통해 아키텍트는 항해정보플랫폼 아키텍처 개발에 있어 기술적 해결방안을 수립할 수 있을 것이며, 이해관계자들의 요구가 반영된 시스템 설계가 가능할 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.116-116
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2022
현재 인공지능은 공학적 문제 해결 외에도 다양한 분야에 적용되어 매우 친숙하게 활용되고 있다. 특히 하천 분야에서는 시설물 주위 국부세굴 또는 어류 서식처 분석과 같이 관련 변수들의 복잡성으로 적절한 결과를 쉽게 얻어내기 어려운 것들에 적용되고 있다. 그 외에도 인공지능 기법을 적용할 수 있는 분야로 하천에서의 수위를 이용하여 유량을 예측하는 것이 있다. 기존에는 수위-유량 관계 곡선을 만들어 수위를 이용하여 유량을 예측하였으나, 관계곡선 제작에 활용된 수위와 유량 범위에서 벗어나는 경우 과다한 유량으로 계산되는 경우가 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 사용하여 하천의 유량 예측을 수행하였다. 기존 국가수자원관리종합정보시스템에 기록된 자료를 활용하여 수위와 유량 자료를ANN에 학습시키고 학습에 활용하지 않은 시기의 자료를 이용하여 전반적인 유량 예측 성능과 루프형 수위-유량 관계 곡선을 생성할 수 있는지를 검토하였다. 또한 학습 범위를 벗어난 홍수량에 대한 측정 결과를 검토하고, 기존 수위-유량 관계곡선과 비교하여 그 성능을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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