• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.177-185
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• 2009

클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means(PFCM) 방법에 Gath-Geva(CG)의 방법을 적용하여 PFCM을 개선한다. 제안한 방법은 PFCM 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-773
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• 2009

최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.

• 한국습지학회지
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• 제23권2호
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• pp.122-132
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• 2021

본 연구에서는 우리나라의 갯벌에서 조사대상으로 삼는 멸종위기야생생물이자 해양보호생물, 흰발농게(Austruca lactea)의 전체 개체수 추정 방법을 검토하였다. 일반적으로 무한모집단에 대한 전수조사는 불가능하며 이는 갯벌 내 제한된 서식처에서 개체수를 추정하더라도 마찬가지이다. 표본으로부터 추정되는 서식 밀도 역시 다양한 생물학적, 생태학적 요인들로 인해 높은 변동성을 보인다. 서식처 경계와 면적은 측정 오차뿐만 아니라 생물의 주기성이나 리듬 활동(주야, 간만 주기 등)에 따라서도 달라진다. 따라서 밀도와 서식처 면적으로 산출되는 전체 개체수는 일시적인 것으로 간주되어야 한다. 이 같은 추정은 인천 송도 갯벌에서 3년 간 관찰된 흰발농게(A. lactea)의 평균 밀도와 표준오차 범위 그리고 공간분포의 시공간적 변동성에 근거하면 타당한 것으로 볼 수 있었다. 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형의 출현 확률인 50%를 기준으로, 서식처 보존 가치의 중요성을 반영하는 잠재적 서식처 면적을 전체 개체수 추정의 대안으로 제시하였다. 보편성을 갖춘 모형으로부터 예측되는 잠재적 서식처는 대상종의 주요 환경조건이 급격하게 변하지 않는다면 시간에 따라 일정한 모습을 유지할 것이다. 특정종을 대상으로 개발되는 모형은 추후 서식처 복원/조성 사업에서도 원하는 생물의 정착을 유도하는데도 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.176-186
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• 2020

농작물들의 크기와 형태는 매우 다양하며 생육 환경도 각기 다르다. 따라서 드론을 활용하여 농약을 살포할 때에는 각 농작물에 대한 재배 환경과 특성이 고려되어야 하며, 이에 따라 드론의 비행고도, 전진속도 등 비행 조건이 달라져야 한다. 실제로 비행 조건에 따라 농약의 액적 유동이 크게 영향을 받게 되며, 살포 영역에 큰 변화가 발생하고 이로 인해 불균일한 액적 분포가 후류에 형성되어 농약의 전달 효율성이 떨어질 수 있을 뿐만 아니라 비산에 대한 위험성이 존재하게 된다. 본 논문에서는 농업용 드론을 사용하여 특성이 다른 3가지 농작물을 선정하고 드론의 비행 조건을 각각 다르게 하여 농약을 살포했을 때 후류에서의 노즐 유동을 수치해석을 통하여 분석하였으며, 전달되는 액체의 비율을 확률 밀도 함수의 평균 제곱근을 나눈 새로운 성능지수를 이용하여 비교함으로써 작물의 특성에 따른 드론의 농약 살포 가이드라인을 구축하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권8호
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• pp.509-518
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• 2024

돌발가뭄(Flash drought)은 급격한 기상 및 환경요인의 변화를 통해 단기간 급속하게 발생하는(rapid-onset) 가뭄으로 정의된다. 최근에는 전 세계적인 기상이상으로 인해 돌발가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 폭염 및 강수부족 등의 선행원인을 중심으로 다양한 연구가 수행되고 있다. 돌발가뭄과 같은 극단적인 수문현상은 사전에 대비하지 않으면 농업, 식량 및 도시 상수도 안보에 극심한 피해가 발생할 수 있다. 특히, 북한은 자연재해에 취약한 국가 중 하나로, 자연재해에 대해 대응할 수 있는 사회기반시설 부족으로 인해 사회적, 경제적으로 어려움을 겪고 있으며, 2014~2015년에 걸쳐 발생한 100년 빈도의 극심한 가뭄으로 인해 식량난, 전력난 등의 심각한 피해를 보았다. 본 연구에서는 토양수분 관측위성인 Advanced Microwave Scanning Radiometer-2(AMSR2) ascending X-band 토양수분 자료의 백분위수를 활용하여 주단위 Flash Drought Intensity Index (FDII)를 산정하였으며, 2013년부터 2022년까지 10년간 한반도의 돌발가뭄 특성을 분석하였다. 한반도 전역의 관개기를 대상으로 월별 공간분포를 분석한 결과, 북한 지역에서는 토양수분의 급격한 감소로 인해 가뭄 심화율(FD_INT)이 크게 나타났으며, 남한 지역은 가뭄 심각도(DRO_SEV)가 크게 나타났다. 또한, 지역별 시계열 분석을 통해 남북한의 강원도 지역에서 FD_INT, DRO_SEV가 모두 크게 나타났다. 지역별 확률 밀도 추정 결과, 남북한의 FD_INT 차이가 뚜렷하게 나타났으며, 남한 지역은 DRO_SEV의 높은 값이 주로 분포하여 심각한 가뭄의 발생확률이 높게 나타났다. 북한 지역의 FDII가 큰 값에서 높은 밀도를 보이면서 북한 지역의 돌발가뭄 발생 횟수, 피해 등이 남한 지역보다 높은 것으로 분석되었다. DRO_SEV와 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)의 한반도 전역에 대한 상관성을 분석하여 0.4~0.6 수준의 강한 양의 상관관계를 확인하였다. 본 연구에서 제시하는 토양수분 백분위수 활용 방법을 통해 남한보다 북한 지역이 돌발가뭄에 취약한 환경으로 판단되며, 돌발가뭄은 토양수분의 지속적인 결핍보다 급격한 감소가 더 큰 영향이 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 돌발가뭄 감지 및 예측 기술 개발에 활용하여 재해 예방 및 대응에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.