• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권9호
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• pp.563-573
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• 2006

과학 공학 분야의 사이버 인프라스트럭쳐는 다양한 도메인에서 수행되는 연구 활동을 통해서 얻어지는 다양한 형식의 데이타들뿐만 아니라 이런 데이타를 저장 관리하기 위한 이질적인 저장소들의 통합이 요구되고 있다. 데이타 통합 작업의 어려움은 다음과 같다: (1) 시스템 독립적인 다중 데이타 스키마 지원, (2) 다양하게 변화하는 스키마들의 쉬운 관리, (3) 직관적인 스키마 맵핑. 이 같은 문제를 해결하기 위해서, 우리는 XML Schema를 이용해서 과학 분야의 데이타 모델을 정의하고 RDF기반의 스키마 맵핑을 이용해서 의미적으로 통합할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. XML Schema기반의 데이타 모델 정의 방법은 실험 데이타들을 과학자들이 직관적이고 간편하게 표현 할 수 있게 해주며, 이 데이타 모델은 많은 시스템에서 사용중인 XML DBMS를 그대로 이용할 수 있는 장점이 있다. 또한, 스키마 맵핑을 위해서 RDF로 구축된 온톨로지를 이용해서 XML Schema로 정의되어 있는 스키마의 구조적인 관계를 정의하고, 맵핑 정보를 이용해서 통합 질의를 수행한다. 우리는 제안 시스템의 프로토타입을 토목 공학 분야 프로젝트인 KOCED에 적용하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.735-742
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• 2021

최근 정부에서 역점 적으로 추진하고 있는 '재생에너지 3020', '그린뉴딜', '2050 탄소중립', 'K-RE100' 정책에 의해 재생에너지 관련 발전설비들이 급증하고 있다. 재생에너지 설비들은 대부분 소규모이고, 분산되어 있어서 효율적인 관리가 어렵고, 1MW 미만의 소규모 분산자원은 판매량 제한, 거래회피 등으로 시장참여에 큰 어려움을 겪고 있다. 특히, 재생에너지의 간헐성 때문에 전력망의 안정성 저하에도 큰 영향을 끼치고 있다. 정부에서는 '소규모 분산자원 중개거래'를 통해서 변동성 및 간헐성 문제를 해결하고, 이종의 대량 소규모 분산자원들의 계통 자원화와 수용성 확대를 추구하고 있다. 본 연구에서는 AI에 기반한 발전량 예측 모델을 분산자원 중개거래 시스템에 적용하여 최적의 운영 솔루션을 제시하고, 에너지신사업 시장 개척의 기반 플랫폼으로 활용될 수 있도록 하고자 한다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권1호
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• pp.113-121
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• 2013

가장자리는 산불 피해 후 산림생태계 변화 및 회복과정에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 산불피해지의 공간 자기상관성을 고려하여 산불피해지 가장자리 형성과 경관특성변수들과의 관계 분석에 목적을 두고 수행되었다. 연구대상지로는 2000년도에 발생한 삼척 산불피해지를 선정하였으며, 대상지내 경관특성변수 측정을 위하여 산불피해지 전 지역을 포함하도록 500 $m^2$ 격자를 생성하였다. 연구에 사용된 경관 특성 변수들로는 표고, 경사, TWI(Topographic Wetness Index), SRI(Solar Radiation Index)을 사용하였고, 연료유형변수와 토지피복 변수를 포함시켰다. 격자들은 산불피해지 경계선과 교차하는 격자는 가장자리로 그 외의 격자들은 내부지역으로 설정하였다. 공간자기 상관을 보정하기 위하여 경관 변형된 t-검정과 상관분석을 실시하였다. 분석 결과 산불피해지 경계 형성과 양의 관계를 보이는 변수는 TWI, SRI, 물, 전, 답, 개발지, 나대지이며, 음의 관계를 보이는 경관특성변수는 경사, 표고, 그리고 모든 연료 유형 변수들이었다. 특히 TWI은 r=0.437로 경계형성과 강한 양의 관계를 보였다. 따라서 산불 피해지의 경계는 산림과 이질적인 토지피복 혹은 토지이용이 존재하는 경우와 경사가 완만하고 표고는 낮으며, 토양 및 지표면의 상대습도가 높은 지형에서 형성될 가능성이 높은 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.449-459
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• 2015

기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.