• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1761-1775
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• 2022

예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.

• 토지주택연구
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• 제2권4호
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• pp.367-377
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• 2011

본 연구는 지난 2008년 리먼사태로 인한 글로벌 금융위기 이후 부동산가격의 결정요인이 어떻게 변화하는지를 VAR모형을 통해 분석하고자 하였다. 이를 위해 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지의 전국 토지, 주택매매, 주택전세 등 부동산가격에 대해 실질GDP, 국고채수익률, 소비자물가, KOSPI, 주택건설실적, 토지가격 등을 이용하여 VAR모형을 구축하고 충격반응 및 분산분해 분석을 실시하였다. 금융위기 이후의 변화행태를 분석하기 위해 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 분석기간을 나누어 가격결정요인 변화를 비교 분석하였다. 분석결과, 토지가격은 금융위기 이전과 비교할 때 실질GDP와 금리의 영향력은 더 커진 것으로 나타났다. 이는 토지가격이 과거에 비해 거시경제여건에 더욱 민감하게 반응하게 되었다는 사실을 보여준다. 주택매매가격도 금리나 GDP와 같이 시장기본가치에 대해 거의 영향을 받지 않고, 주택가격 자체의 변화나 전세가격의 변화에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 최근의 전세가격 급등세가 지속되고 있음을 감안할 때 매매가격도 조만간 상승할 가능성이 크다고 예상할 수 있는 부분이다. 주택전세가격은 금융위기 이전이나 이후 모두 거시경제지표의 영향력이 약화되고, 소비자물가나 전세가격 자체의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 이와 같이 부동산가격이 과거와 달리 금리, GDP 등 시장기본가치요인의 중요성이 약화된 것을 알 수 있는데, 이는 부동산시장이 금융위기 이후 인구 가구구조 변화나 가격상승 기대심리 약화, 월세전환 등 경제 외적 요인에 크게 영향을 받는 쪽으로 변화했음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 따라서 정책당국이나 소비자, 건설업체 등 경제주체들은 경제 환경 뿐 아니라 수급상황 등 시장내부요인을 감안하여 보다 신중하게 시장에 접근할 필요가 있을 것이다.

• 상하수도학회지
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• 제35권6호
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• pp.417-424
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• 2021

Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.

• 원예과학기술지
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• 제32권1호
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• pp.91-99
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• 2014

본 연구는 배추에서의 저온 저항성 유전자를 개발하는데 목적이 있으며 이를 위해 먼저 저온($4^{\circ}C$) 스트레스가 처리된 내혼계배추를 대상으로 한 KBGP-24K oligo chip의 결과 [BrEMD(Brassica rapa EST and Microarray Database)]를 분석하였다. 그 결과 23,929개의 배추 unigene 중 저온 처리시 대조군 대비 5배 이상 발현이 증가하는 417개(1.7%)의 저온 반응 유전자를 1차 선발하고, 이들 중 기능이 정확히 알려지지 않았으나 완전장을 갖추고 있는 BrCSR로 명명한 유전자를 선발하였다. 이 유전자의 저온 저항성을 분석하기 위하여 형질전환용 과발현 vector인 pSL101 binary vector를 제작하여 담배에 형질전환시켰다. BrCSR이 과발현된 $T_1$ 세대 담배 형질전환체들은 PCR과 Southern hybridization 분석에 의해 선발하였고, BrCSR의 기능은 저온 처리 시 유전자의 발현 수준 분석과 표현형 검정을 통해 확인하였다. Quantitative real-time RT-PCR과 Northern blot hybridization 분석 결과, 형질전환 담배에서 BrCSR의 발현이 대조군보다 약 2배 정도 높게 발현되었으며 실제로 $4^{\circ}C$ 처리 후 표현형 분석에서 BrCSR이 과발현된 형질전환체들이 대조군보다 우수한 저온 저항성을 보여 주었다. 위 결과들에 근거하여 BrCSR 유전자가 저온 환경 하에서 식물의 생장과 저항성 향상에 중요한 역할을 담당하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국진공학회지
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• 제16권2호
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• pp.145-152
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• 2007

자외선 광여기 전자현미경 (Ultraviolet - Photoelectron Emission Microscopy: UV-PEEM)을 이용하여 Si (001)과 (113) 표면에 Ge을 증착하면서 실시간으로 나노구조의 형성과 크기 및 형태 변화과정을 조사하였다. Ge은 PBEM에 부착된 e-beam 증착기를 이용하여 $450-550^{\circ}C$ 온도에서 in situ로 증착하면서 표면의 변화를 PEEM으로 관찰하였다. Ge을 ${\sim}0.4\;ML/min$의 증착율로 ${\sim}4\;ML$ 이상 두께로 증착했을 때, 두 Si 표면에서 Ge의 균일한 변형층(strained layer) 위에 island 구조가 형성되었다. 초기에 형성된 원형 모양의 island는 연속적인 Ge 증착에 따라, ripening 과정에 의해 크기가 점차 성장되었고 밀도는 감소하였으나, 형태는 원형 모양을 유지하였다. 시료 성장 후 공기 중 AFM 측정 결과, Si(001) 표면에는 dome 형태의 Ge island가 Si(113) 표면에는 윗면이 평판하고 다면의 옆면을 지닌 island 구조가 형성됨이 확인되었다. 반면에 ${\sim}0.15\;ML/min$의 낮은 증착율로 Ge을 증착했을 때, Si(113) 표면에서 원형의 Ge island가 길죽한(elongated) 형태의 나노선 구조로 변형됨이 관찰되었다. 또한, 계속적인 Ge 증착 두께를 증가시킴에 따라 표면에는 새로운 island가 형성되지 않고, 기존의 island들이 점차 길이 방향으로 크기가 증가하면서 [$33\bar{2}$] 방향으로 배열하였다. 이와 같은 Ge 나노구조의 형성과 형태 변화는 나노구조 형성과정에서 변형이완(strain relaxation)과 가원자(adatom)의 표면 동역학적 효과와 깊은 관련이 있는 것으로 분석된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.217-225
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• 2007

본 연구에서는 건물모델만을 물리적인 실험체로 이용하여 동적 지반강성을 갖는 지반-구조물계의 동적거동을 모사하기 위한 하이브리드 진동대 실험법을 제안하고 이를 실험적으로 검증하였다. 본 연구에서 제안되는 실험방법은 상부구조물과 진동대의 가속도를 계측하여 진동대 제어기로 피드백하고, 전체 지반-구조물계의 동적거동을 묘사하기 위해 요구되는 기초부분의 절대가속도 응답(가속도 피드백 방법) 또는 절대속도 응답(속도 피드백 방법)을 계산하여 진동대를 구동시키는 방법이다. 지반부분을 계산하기 위해서 이론적인 동적지반강성을 제안방법에 따라서 다르게 근사화하여 진동대 제어기에 반영함으로써 실험을 수행하였다. 기초 고정계 모델에 대한 실험으로부터 계측된 응답과 본 논문에서 가정한 지반-구조물 계에 대한 실험으로부터 측정된 응답을 비교하고, 진동대 제어기에 반영한 동적지반강성과 실험데이터를 이용하여 식별된 동적지반강성을 비교함으로써 본 논문에서 제안된 실험방법의 유효성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권4호
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• pp.265-278
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• 2011

이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler Wireless Suite를 이용하여 WiFi (IEEE 802.11g)와 WiMAX (IEEE 802.16e)를 가상 무선망으로 모델링 후 종단간 패킷 통계를 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 국내외 무선망에 대한 시뮬레이션이 가능한 툴인 Remcom's Wireless InSite Real Time (RT) 모듈, WinProp: W-LAN, Fixed WiMAX, Mobile WiMAX, SMI 시스템은 무선 전파 신호 세기 분석에 비중을 두었고 이러한 무선 전파 신호 세기로 데이터 전송률을 고려할 수 있도록 설계되었다. 그러나 우리는 이들 시뮬레이션 툴(들)의 특성과 달리 다른 관점으로 본 연구를 접근하였다. 즉, 무선 전파 신호 세기 분석이 아닌 유무선 통합망을 기반으로 한 종단간 가상망 모델링이 가능하고 각 구간(예: 무선사용자, 기지국 또는 AP, HTTP 서버)마다 얼마만큼의 패킷이 전달되었는지를 시각적으로 분석할 수 있는 OPNET Modeler Wireless Suite를 활용한 연구로 접근하였다. 왜냐하면 패킷 통계는 무선서비스 성능 매트릭 중 하나의 지표로 종단간 중요한 QoS 분석 척도가 되기 때문이다. 특히나 WiMAX와 같이 QoS를 보장하는 무선사용자에겐 패킷 통계 지표는 더더욱 필수적인 항목임에 틀림이 없다. OPNET Modeler Wireless Suite로 가상 무선망을 실제에 가깝게 모델링 후 시뮬레이션 결과를 통해 우리는 흥미로운 결과를 찾아낼 수 있었고 그 실험/관측결과를 효율적이고 다각적으로 보여줄 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.723-730
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• 2013

본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.333-342
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• 2022

본 논문에서는 GNSS-RTK 정확도에 근거한 측량기기 성능 기준 마련의 당위성 제기와 국제표준을 적용한 정확도 성능검사 방안 모색하기 위해 「ISO 17123-8」에 의한 현장시험 절차와 방법을 고찰하고 이 표준을 적용한 관측실험을 수행하였다. ISO 표준에 따라 간이시험과 완전시험 절차를 적용해 5개 기종 GNSS 수신기가 RTK 방식으로 취득한 수평·높이 좌표가 기준정확도 이상이 되는지와 이들 좌표 정확도의 동등 여부를 통계검정 하였다. 그 결과 동일 등급 GNSS 수신기라 할지라도 RTK 정확도가 통계적으로 차이가 있을 수 있고 상이한 등급 수신기들도 그 정확도는 동등할 수 있는 것으로 나타났다. 이로부터 본 연구에서는 GNSS 상시관측 인프라의 고도화로 급증하는 실시간 측량 수요 대처 및 새로운 형태와 특징을 갖는 GNSS 수신기 활용성 제고를 위해 RTK 정확도 기반 측량기기 성능 기준 마련과 검사 방법의 도입 필요성을 제기하였다. 여기서, GNSS-RTK 정확도 평가에는 「ISO 17123-8」 따른 관측 시험 중 완전시험법의 두 분산의 비를 비교해 시험정확도가 기준정확도 이상임을 검사하는 방법이 적합한 것으로 판단하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.1023-1035
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• 2016

부유사 농도는 유사이송해석, 하천 및 구조물의 안정성 평가 등에 있어서 매우 중요한 자료라 할 수 있다. 그러나, 국내의 경우 주로 재래식 채집방식으로 유사량을 관측하고 있어 유사량 자료가 현저히 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 수평초음파도플러유속계(H-ADCP)에서 제공하는 신호대잡음비(SNR)와 레이저부유사측정기(LISST-100X)를 활용한 실측 부유사농도와의 상관관계를 구축하여 H-ADCP를 활용하여 공간 시간적으로 정밀한 유사량을 지속적으로 추정할 수 있는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 H-ADCP의 신호대잡음비 보정식을 개발하였으며, 실규모 하천에서 유사를 인위적으로 공급하며 H-ADCP와 LISST를 활용하여 신호대잡음비와 부유사농도 자료를 계측하고, 개발된 보정식이 적용된 신호대잡음비-부유사농도(SNR-SSC) 관계식을 시범적으로 구축해 보았다. 구축한 SNR-SSC 관계로부터 상관계수 0.85~0.88의 상대적으로 높은 상관도를 가진 선형회귀식을 구성할 수 있었으며, 본 연구 결과는 자동유량측정장치로 사용되고 있는 H-ADCP를 적절히 활용할 경우 실시간 유사량 관측이 가능하다는 점을 시사한다.